PavelMikhailov652
New member
Я много лет строю продукты и консультирую компании, поэтому спор о микросервисах и монолите для меня не теоретический. Мой главный вывод: архитектура должна следовать за бизнесом, а не за модой. Если продукт ещё ищет рынок, а команда небольшая, монолит почти всегда даёт больше скорости и меньше боли.
Нажать чтобы Перейти на сайт
В одном стартапе мы сделали CRM для малого бизнеса на монолите. Одна команда, общий код, простая база и один пайплайн деплоя. Мы выпускали фичи каждую неделю, быстро меняли модель данных и не тратили время на инфраструктурную обвязку. Для бизнеса это было идеально: минимальные затраты и короткий путь до первых клиентов.
Позже, когда нагрузка выросла и появились отдельные команды, мы начали выделять сервисы. Первыми стали уведомления и платежи: у них были свои требования по масштабированию, надёжности и релизному циклу. Микросервисы действительно помогли разгрузить основное приложение и дать командам автономию, но потребовали мониторинга, трассировки, управления контрактами и сильного DevOps. Это не бесплатно.
Был и обратный опыт. Клиент настоял на микросервисах с первого дня, хотя продукт ещё не устоялся. Три команды стали делать свои сервисы, появились дублирование данных, сложные согласования API и долгие релизы. В итоге часть сервисов мы объединили обратно в модульный монолит, а бизнес потерял несколько месяцев. Я запомнил этот урок: распределённая архитектура усиливает хаос, если нет ясных границ и зрелых процессов.
Узнать подробнее →
Сегодня я обычно рекомендую малому и среднему бизнесу начинать с модульного монолита. Микросервисы стоит выбирать, когда есть несколько независимых команд, чёткие ограниченные контексты, потребность в раздельном масштабировании и готовая инфраструктура. Важно считать совокупную стоимость владения, а не только скорость отдельных релизов.
В итоге я не делю архитектуры на плохие и хорошие. Для меня это инструменты под конкретные цели, ограничения и этап бизнеса. Иногда лучший путь — эволюционный: начать с монолита, а затем выделять сервисы там, где это реально нужно. А какой подход вы выбрали в своём продукте и почему?
По теме советую почитать: Как я автоматизировал бизнес-процессы с помощью Python
Нажать чтобы Перейти на сайтВ одном стартапе мы сделали CRM для малого бизнеса на монолите. Одна команда, общий код, простая база и один пайплайн деплоя. Мы выпускали фичи каждую неделю, быстро меняли модель данных и не тратили время на инфраструктурную обвязку. Для бизнеса это было идеально: минимальные затраты и короткий путь до первых клиентов.
Позже, когда нагрузка выросла и появились отдельные команды, мы начали выделять сервисы. Первыми стали уведомления и платежи: у них были свои требования по масштабированию, надёжности и релизному циклу. Микросервисы действительно помогли разгрузить основное приложение и дать командам автономию, но потребовали мониторинга, трассировки, управления контрактами и сильного DevOps. Это не бесплатно.
Был и обратный опыт. Клиент настоял на микросервисах с первого дня, хотя продукт ещё не устоялся. Три команды стали делать свои сервисы, появились дублирование данных, сложные согласования API и долгие релизы. В итоге часть сервисов мы объединили обратно в модульный монолит, а бизнес потерял несколько месяцев. Я запомнил этот урок: распределённая архитектура усиливает хаос, если нет ясных границ и зрелых процессов.
Узнать подробнее →Сегодня я обычно рекомендую малому и среднему бизнесу начинать с модульного монолита. Микросервисы стоит выбирать, когда есть несколько независимых команд, чёткие ограниченные контексты, потребность в раздельном масштабировании и готовая инфраструктура. Важно считать совокупную стоимость владения, а не только скорость отдельных релизов.
В итоге я не делю архитектуры на плохие и хорошие. Для меня это инструменты под конкретные цели, ограничения и этап бизнеса. Иногда лучший путь — эволюционный: начать с монолита, а затем выделять сервисы там, где это реально нужно. А какой подход вы выбрали в своём продукте и почему?
По теме советую почитать: Как я автоматизировал бизнес-процессы с помощью Python