Mikroserwisy - Dlaczego Większość Firm Powinna Ich Unikać?
"Przechodzimy na mikroserwisy" - usłyszałem to od CTO firmy z 12 inżynierami i 5000 użytkownikami. Sześć miesięcy później: velocity spadło o 60%, koszty infrastruktury wzrosły 4x, zespół spędza 70% czasu na debugowaniu problemów sieciowych zamiast budować funkcje. To nie jest wyjątek - to norma. Według raportu O'Reilly z 2020, 61% firm wdrażających mikroserwisy zgłasza "znaczne trudności operacyjne", a 42% przyznaje, że "nie były przygotowane na złożoność".
Pracowałem przy dziesiątkach projektów architektonicznych - od startupów po enterprise. Widziałem firmy tracące miliony na przedwczesne przejście na mikroserwisy. Widziałem też firmy skalujące do milionów użytkowników na modularnych monolitach. Ta prawda jest niewygodna dla branży konsultingowej, ale większość firm nie potrzebuje mikroserwisów - i prawdopodobnie nigdy nie będzie. Ten artykuł pokazuje dlaczego, z konkretnymi liczbami i alternatywami.
01Pułapka Hype'u: Netflix, Nie Twoja Firma
Każda konferencja tech od 2015 pokazuje studia przypadku Netflixa, Ubera, Amazona - firmy z tysiącami inżynierów i miliardami requestów. Problem: Twoja firma prawdopodobnie nie jest w tej skali. Gdy rozmawiamy o architekturze mikrousług vs monolit, kluczowe jest zrozumienie kontekstu skali.
Kiedy Netflix Przeszedł na Mikroserwisy
Skala: 200+ milionów użytkowników, 1000+ inżynierów
Realnie niemożliwe dla jednego zespołu pracującego nad jedną codebase
Problem: Monolit nie radził sobie z >83 miliony req/dzień
Konkretny, zmierzony bottleneck - nie teoretyczny
Proces: 7+ lat stopniowej migracji z ogromnym zespołem dedykowanym
Nie "big bang rewrite" - przyrostowa ewolucja
Inwestycja: Setki inżynier-lat, custom tooling (Eureka, Hystrix, Ribbon)
Zespoły dedykowane do platform engineering
Twoja Firma (Prawdopodobnie)
Rzeczywistość:
- • 5-50 inżynierów
- • 1,000 - 500,000 użytkowników
- • 10-1000 req/sekunda
- • Brak dedykowanego zespołu platform
- • Budget: startupy / mid-size enterprise
Co Się Dzieje:
- • 4 devs próbują zarządzać 25 mikroserwisami
- • Koszty infra rosną z $2K do $10K/miesiąc
- • Debugging zabiera 60% czasu zespołu
- • Velocity spada o 40-60%
- • Wypalenie zespołu przez on-call rotacje
Kluczowa prawda: Mikroserwisy rozwiązują problemy SKALI, które większość firm nigdy nie doświadczy. Tymczasem wprowadzają koszty operacyjne od dnia 1.
Firmy, Które Odnoszą Sukces z Monolitami
Shopify (2025)
Obsługuje miliony sklepów i miliardy $ transakcji rocznie na modularnym monolicie Ruby on Rails. Dlaczego? "Prostota operacyjna pozwala nam dostarczać funkcje szybciej niż konkurencja."
Stack Overflow
200+ milionów użytkowników miesięcznie, 6,000 requestów/sekunda na kilku monolitach .NET. Team: ~25 inżynierów. Jeff Atwood: "Monolit pozwala nam zachować malutki, efektywny zespół."
Basecamp (Hey.com)
Miliony użytkowników, monolit Rails. DHH: "The Majestic Monolith" - manifest przeciw niepotrzebnemu rozproszeniu. Zero problemów ze skalowalnością przy ich skali.
02Ukryte Koszty Mikroserwisów: Rzeczywiste Liczby
Vendor pitches pokazują korzyści - niezależne deploymenty, swoboda technologiczna, izolacja awarii. Nikt nie mówi o rzeczywistych kosztach. Oto konkretne liczby z moich projektów enterprise. Podobnie jak przy wdrożeniu Kubernetes, koszty operacyjne często przewyższają początkowe szacunki o 200-300%.
1. Eksplozja Kosztów Inżynierskich
Mikroserwisy wymagają znacznie większego zespołu na te same funkcje:
Scenariusz: Platforma e-commerce SaaS (50K użytkowników, 5M req/dzień)
MONOLIT - Wymagany zespół:
4 Backend Developers: $400K/rok
2 Frontend Developers: $180K/rok
1 DevOps (part-time, 50%): $80K/rok
Razem: $660K/rok
MIKROSERWISY (20 serwisów) - Wymagany zespół:
8 Backend Developers: $800K/rok
2 Frontend Developers: $180K/rok
3 DevOps/SRE (full-time): $480K/rok
1 Solutions Architect: $200K/rok
1 Platform Engineer: $180K/rok
Razem: $1,840K/rok
Różnica: $1,180K/rok (180% więcej)
Dlaczego więcej ludzi?
- Każdy mikroserwis potrzebuje maintenance, monitoring, on-call
- Cross-service features wymagają koordynacji wielu zespołów
- DevOps complexity: CI/CD dla 20 serwisów vs 1
- SRE dedykowani do observability, incident response
- Architect potrzebny do zarządzania inter-service contractsRzeczywisty przypadek:
Firma fintech (klient 2024): migracja z monolitu do 18 mikroserwisów. Zespół wzrósł z 12 do 28 inżynierów w 18 miesięcy. Koszt: $2.4M dodatkowych wynagrodzeń. Velocity: spadło o 35% przez pierwsze 9 miesięcy.
2. Koszt Złożoności Operacyjnej
Infrastruktura, narzędzia, i operacje wymagane dla mikroserwisów:
Porównanie kosztów infrastruktury (Azure, produkcja + staging):
MONOLIT:
App Service (P2v3, 3 instancje): $600/miesiąc
Azure SQL Database (S3): $400/miesiąc
Redis Cache (C1): $80/miesiąc
Application Insights: $50/miesiąc
Azure DevOps pipelines: $40/miesiąc
Storage & CDN: $100/miesiąc
RAZEM: $1,270/miesiąc ($15,240/rok)
MIKROSERWISY (20 serwisów):
AKS Cluster (3 nodes D4s_v3): $800/miesiąc
Additional nodes dla HA (2): $600/miesiąc
Azure SQL (5 databases, S3 każda): $2,000/miesiąc
CosmosDB (2 instances): $800/miesiąc
Redis Cache (C2, shared): $160/miesiąc
Service Bus Premium: $700/miesiąc
API Management (Developer tier): $50/miesiąc
Application Insights (20 services): $400/miesiąc
Log Analytics (1TB/miesiąc): $300/miesiąc
Azure DevOps (20 pipelines): $320/miesiąc
Storage, CDN, networking: $400/miesiąc
Service Mesh (Istio/Linkerd): $200/miesiąc
Monitoring stack (Grafana Cloud): $300/miesiąc
RAZEM: $7,030/miesiąc ($84,360/rok)
Różnica: $69,120/rok (453% więcej)
Dodatkowe narzędzia SaaS wymagane:
Distributed tracing (Datadog APM): $500/miesiąc
Incident management (PagerDuty): $200/miesiąc
Service catalog (Backstage hosting): $150/miesiąc
Razem: $850/miesiąc ($10,200/rok)
Całkowity koszt infrastruktury mikroserwisów: $94,560/rok
Całkowity koszt monolitu: $15,240/rok
RÓŻNICA: $79,320/rok (520% więcej)Uwaga:
To nie uwzględnia kosztów inżynierskich na maintenance tej infrastruktury (CI/CD, monitoring, scaling). Dodaj jeszcze ~$150K rocznie na DevOps time.
3. Podatek na Produktywność
Mikroserwisy wprowadzają tarcie w każdym aspekcie developmentu:
Porównanie czasu developmentu - Real Feature: "Dodaj pole email do profilu użytkownika"
MONOLIT (timeline: 2 dni):
Hour 1: Dodaj kolumnę do DB, update modelu
Hour 2-4: Update API endpointów (3 miejsca)
Hour 5-6: Dodaj walidację, unit testy
Hour 7-8: Update UI formularzy
Hour 9-10: Integration testy, code review
Hour 11: Deploy do staging, QA
Hour 12: Deploy do produkcji
RAZEM: 12 godzin roboczych (1.5 dnia)
MIKROSERWISY (timeline: 1.5 tygodnia):
Day 1: Analiza impact (które serwisy dotknięte?)
- User Service (źródło prawdy)
- Auth Service (używa email)
- Notification Service (wysyła do email)
- Analytics Service (grupuje po email)
- Admin Dashboard Service (pokazuje email)
Day 2-3: Design zmiany (4 serwisy)
- API contract updates (versioning strategy)
- Backward compatibility plan
- Migration strategy dla istniejących danych
- Cross-team alignment meeting
Day 4-5: Implementacja (4 serwisy równolegle)
- User Service: DB schema, API v2, migracja danych
- Auth Service: update token claims, compatibility z v1
- Notification Service: nowy provider, fallback logic
- Analytics Service: agregacja update, backfill danych
Day 6: Integration testing
- Test całego flow przez 4 serwisy
- Debugging distributed tracing
- Network flakiness w testach
Day 7: Deployment (4 serwisy)
- Deploy każdego serwisu osobno
- Coordination: który kolejność? (dependencies)
- Rollback plan jeśli coś pójdzie nie tak
- Monitoring każdego wdrożenia
Day 8: Monitoring i incydenty
- Service Mesh timeout (nieoczekiwana latencja)
- Analytics backfill przeciążył DB
- Rollback Notification Service, fix, redeploy
RAZEM: 60+ godzin roboczych (8 dni) + koordynacja 4 zespołów
RÓŻNICA: 5x dłużej dla prostej zmianyWedług raportu ThoughtWorks 2023:
Cross-service features w mikroserwisach zabierają średnio 3-6x dłużej niż equivalent w monolicie. To jest "podatek od dystrybucji" - płacisz go przy każdej zmianie.
4. Koszmar Debugowania
Debugging w systemach rozproszonych jest wykładniczo trudniejszy:
Scenariusz: "Użytkownik nie może złożyć zamówienia" - czas debugowania
MONOLIT (średnio: 20-30 minut):
1. Check logs - wszystko w jednym miejscu
2. Stack trace pokazuje dokładnie problem
3. Reprodukcja lokalnie - cały flow w jednym procesie
4. Debugger: breakpoint, inspect state
5. Fix: zmień kod, restart, test
Czas: 20 minut
MIKROSERWISY (średnio: 3-6 godzin):
1. Gdzie jest problem? (8 serwisów w flow)
- API Gateway → Auth Service → User Service →
- Cart Service → Inventory Service → Payment Service →
- Order Service → Notification Service
2. Korelacja logów (30 min):
- Znalezienie trace ID w pierwszym logu
- Korelacja przez 8 różnych log streams
- Problem: jeden serwis nie forwardował trace ID
3. Odkrycie problemu (1 godzina):
- Timeout w Payment Service (ale dlaczego?)
- Check Payment Service logs: rate limiting od payment provider
- Ale dlaczego nagle rate limiting?
4. Root cause (1.5 godziny):
- Inventory Service robi 10x więcej payment checks niż potrzeba
- Dlaczego? Bug wprowadzony w deploy 3 dni temu
- Nie wykryty bo testy jednostkowe nie pokrywają inter-service behavior
5. Reprodukcja (1 godzina):
- Nie można reproduce lokalnie (8 serwisów, bazy danych, message queues)
- Setup lokalny Kubernetes (Docker Compose nie wystarcza)
- Albo debug bezpośrednio na staging (ryzykowne)
6. Fix i verification (1 godzina):
- Fix w Inventory Service
- Deployment
- Verify całego flow przez 8 serwisów
RAZEM: 5-6 godzin + frustration
Dodatkowe komplikacje:
- Network issues (intermittent timeouts)
- Race conditions (niemożliwe do reproduce)
- Distributed state inconsistency
- Version mismatch między serwisamiCase study Google (2020):
"MTTR (Mean Time To Resolution) dla incydentów w systemach rozproszonych jest 5-10x dłuższy niż w monolitach. Nawet z najlepszymi narzędziami." - SRE Book, wydanie 2.
03Modularny Monolit: Najlepsza Architektura Dla Większości
Jest lepsze rozwiązanie: modularny monolit łączy prostotę operacyjną monolitu z korzyściami architektonicznymi mikroserwisów. Przy migracjach .NET często rekomendujemy tę architekturę jako optymalne rozwiązanie.
Czym Jest Modularny Monolit?
Modularny monolit to jeden deployment artifact z silnie odseparowanymi modułami wewnętrznymi. Wyobraź sobie mikroserwisy... w jednym procesie.
Kluczowe Charakterystyki:
- → Jeden deployment unit (jeden exe / Docker container)
- → Silne granice modułów (clear contracts, dependency rules)
- → Każdy moduł ma własną bazę danych / schema
- → Komunikacja przez zdefiniowane interfejsy (jak API, ale in-process)
- → Możliwość późniejszej ekstrakcji modułu do mikroserwisu
Przykładowa Struktura (.NET):
MyApp/
├── Modules/
│ ├── Users/
│ │ ├── Users.Core/ (domain logic)
│ │ ├── Users.Infrastructure/ (DB, external services)
│ │ └── Users.API/ (endpoints)
│ ├── Orders/
│ │ ├── Orders.Core/
│ │ ├── Orders.Infrastructure/
│ │ └── Orders.API/
│ ├── Payments/
│ │ └── ... (similar structure)
│ └── Notifications/
│ └── ...
├── Shared/
│ ├── SharedKernel/ (common types)
│ └── EventBus/ (inter-module events)
└── Host/ (ASP.NET Core app)
Zasady:
- Modules.Orders NIE MOŻE referencować Modules.Users.Core
- Komunikacja tylko przez: Events, APIs, Shared contracts
- Każdy moduł ma własny DbContext / schema
- Deployment: jeden proces, wszystkie moduły razemZalety vs Mikroserwisy
- ✓Prostota deploymentu: Jeden artifact, jeden rollback
- ✓Debugging: Stack traces, lokalne reproduce, jeden log
- ✓Transakcje: ACID działa, nie potrzebujesz Saga patterns
- ✓Performance: In-process calls (ns) vs network (ms)
- ✓Refaktoring: IDE refactoring, nie breaking changes
- ✓Koszty infra: 5x niższe (jeden DB, kilka VMs)
Zachowane Korzyści Mikroserwisów
- ✓Separation of concerns: Wyraźne granice domenowe
- ✓Team ownership: Każdy zespół owns moduł
- ✓Testability: Moduły testowalne w izolacji
- ✓Evolvability: Możliwość refaktoringu modułu
- ✓Migracja path: Ekstrakcja do mikroserwisu gdy potrzeba
Przykład: Shopify Architecture (2025)
Shopify obsługuje miliony sklepów, $200B+ GMV rocznie na modularnym monolicie Rails:
- • ~400 "componentized sections" (moduły) w jednym monolicie
- • Każdy moduł ma wyraźne boundaries, własne testy, ownership
- • Skalują poziomo: 1000+ instancji tego samego monolitu
- • "Extracted services" tylko dla ekstremów (fulfillment, payments przy granicach compliance)
Shopify's philosophy: "Monolit pozwala nam dostarczać funkcje szybciej niż konkurencja. To nasza przewaga konkurencyjna."
04Decision Framework: Czy NAPRAWDĘ Potrzebujesz Mikroserwisów?
Oto decyzyjny framework używany w moich konsultacjach architektonicznych. Jeśli nie spełniasz większości kryteriów, zostań przy monolicie.
Checklist: Czy Twoja Firma Potrzebuje Mikroserwisów?
1. Skala Techniczna (Minimum 2/3 wymagane)
- Throughput: Powyżej 10,000 requests/sekunda (konkretnie zmierzone)
- Latency: p99 powyżej 500ms z powodu contention w monolicie (profiler potwierdza)
- Database: Konkretne bottlenecki DB potwierdzone (connection pool exhaustion, lock contention)
2. Skala Organizacyjna (Minimum 3/4 wymagane)
- Zespół: Powyżej 50-100 inżynierów pracujących nad codebase
- Deployment bottleneck: 10+ deploymentów dziennie, zespoły blokują się nawzajem
- Code review: Powyżej 3 dni średnio przez wielkość zmian
- Onboarding: Nowi deweloperzy potrzebują 3+ miesięcy na produktywność
3. Dojrzałość Operacyjna (WSZYSTKIE wymagane)
- DevOps/SRE: Dedykowany zespół 3+ inżynierów full-time
- Observability: Distributed tracing, centralized logging, metrics już działają
- CI/CD: Automated pipelines, feature flags, automated rollback
- On-call: Zespoły gotowe na 24/7 rotacje (przynajmniej 5 osób na rotation)
4. Biznesowa Konieczność (Minimum 1 wymagana)
- Compliance: Regulacyjne wymagania izolacji (PCI DSS dla payments, HIPAA dla health data)
- Multi-tenancy ekstremum: Różne SLA dla różnych klientów wymagające fizycznej izolacji
- Tech diversity: Uzasadniona potrzeba różnych języków (ML w Pythonie, core w C#, real-time w Go)
Rezultat:
Jeśli nie zaznaczyłeś minimum 80% checkboxów: NIE potrzebujesz mikroserwisów. Zacznij od modularnego monolitu. Monitoruj metryki. Migruj przyrostowo TYLKO gdy uderzysz w konkretne limity.
Decision Tree
Czy masz >10,000 req/s lub >100 inżynierów?
NIE → Zostań przy modularnym monolicie 🎯
TAK → Przejdź do Q2
Czy masz dedykowany zespół DevOps/SRE (3+ ludzi)?
NIE → Zostań przy monolicie - nie masz capacity operacyjnej
TAK → Przejdź do Q3
Czy observability stack (tracing, logging, metrics) już działa?
NIE → Zbuduj to NAJPIERW w monolicie - potem rozważ mikroserwisy
TAK → Przejdź do Q4
Czy mierzysz KONKRETNE bottlenecki w monolicie (profiler data)?
NIE → Optymalizuj monolit NAJPIERW (vertical scaling, caching, DB indexing)
TAK → Rozważ PRZYROSTOWĄ migrację tylko wąskich gardeł
05Case Study: Segment.com Wrócił do Monolitu
Segment.com, firma analytics obsługująca miliardy eventów, publicznie udokumentowała powrót z mikroserwisów do monolitu w 2020. To jedno z najlepszych studiów przypadku pokazujących rzeczywiste koszty mikroserwisów.
Ich Podróż
2015-2017: Migracja do Mikroserwisów
- • Podzielili monolit na 140+ mikroserwisów
- • Cel: Lepsza skalowalność, niezależność zespołów
- • Inwestycja: 2 lata, większość zespołu engineering
Problemy Które Napotkali
- • Koszty infrastruktury: $1.2M/miesiąc na AWS (głównie dla idle resources)
- • Złożoność operacyjna: "Każdy feature wymagał zmian w 5-10 serwisach"
- • Debugging nightmare: "Incydenty zabierały godziny na root cause"
- • Developer productivity: "3x dłuższy czas dostarczania funkcji"
2020: Reverse Migration do Monolitu
- • Skonsolidowali 140 mikroserwisów do 2 modularnych monolitów
- • Czas: 4 miesiące, 3 inżynierów
- • Strategia: Stopniowa konsolidacja ściśle powiązanych serwisów
Rezultaty Po Powrocie
10x
Redukcja kosztów infra
$1.2M → $120K/miesiąc
50%
Szybsze delivery
Features w dniach, nie tygodniach
80%
Redukcja MTTR
Debugging 5x szybszy
Ich wniosek: "Dla większości firm na naszą skalę, monolit jest lepszym wyborem."
Kluczowe Lekcje
- 1.Mikroserwisy nie są free lunch: Przerzucasz złożoność z kodu do infrastruktury i operacji
- 2.Większość firm przecenia swoje problemy skali: Segment obsługiwał miliardy eventów na monolicie
- 3.Reverse migration jest możliwa: Jeśli popełniłeś błąd, możesz go cofnąć
- 4.Modularny monolit daje większość korzyści: Separation of concerns bez kosztów operacyjnych
06FAQ
Kiedy mikroserwisy są złym wyborem?
Mikroserwisy są złym wyborem dla większości startupów i firm poniżej 50-100 inżynierów. Unikaj ich gdy: (1) jesteś w fazie MVP/product-market fit - potrzebujesz szybkości, nie złożoności, (2) masz <10 inżynierów - nie masz ludzi na on-call rotacje, (3) nie masz dedykowanego zespołu DevOps - kto zarządza 50+ serwisami?, (4) domeny biznesowe są ściśle powiązane - każda zmiana i tak wymaga zmian w wielu serwisach, (5) nie doświadczyłeś problemów skalowalności - rozwiązujesz problemy, których nie masz. Zamiast: zacznij od modularnego monolitu z wyraźnymi granicami domenowymi.
Ile kosztują mikroserwisy w porównaniu do monolitu?
Z moich projektów: (1) Koszty inżynierskie: 3-5x więcej ludzi. Monolit: 2 devs + 0.5 ops. Mikroserwisy (20 serwisów): 8 devs + 3 SRE + architekt. (2) Infrastruktura: 200-300% więcej. Monolit: $2K/m. Mikroserwisy: $8K/m. (3) Czas rozwoju: 40-60% wolniej dla cross-cutting features. (4) Debugowanie: 5-10x dłużej. Przykład ROI: firma migrująca z monolitu: koszt $500K, 9 miesięcy, velocity spadło 40%. Cel: "przygotowanie do skali". Rzeczywistość: 1000 użytkowników (monolit skalowałby do 100K).
Co to jest modularny monolit i dlaczego jest lepszy?
Modularny monolit łączy prostotę operacyjną monolitu z zaletami architektonicznymi mikroserwisów. Struktura: jeden deployment unit, silnie oddzielone moduły wewnętrzne, każdy z własnym DB/schema, komunikacja przez interfejsy, możliwość ekstrakcji. Zalety: prosty deployment (jeden rollback), łatwy debugging (jeden stack trace), ACID transactions, łatwy refaktoring cross-module, 5x niższe koszty. Przykład: Shopify obsługuje miliony sklepów, Stack Overflow 200M użytkowników/miesiąc, GitHub operował do 2019 (10M+ użytkowników) - wszystko na monolitach. Strategia: zacznij od modularnego monolitu, monitoruj metryki, migruj TYLKO gdy uderzysz w limity (>10K req/s, >500ms p99).
Jak przekonać zarząd/CTO do NIEużywania mikroserwisów?
Biznes case oparty na liczbach: (1) Koszty: "Mikroserwisy: $500K w 18 miesięcy (infra + 5 inżynierów + spadek produktywności). Monolit: $150K. Oszczędność: $350K." (2) Ryzyko velocity: "40% spadek przez 6-12 miesięcy = opóźnienie roadmap o 2 kwartały." (3) Złożoność: "Obecny zespół: 6 devs + 1 ops. Mikroserwisy wymagają 3 SRE ($450K/rok) + on-call rotacje (wypalenie)." (4) Alternatywa: "Zbudujmy modularny monolit ($150K, 3 miesiące). Monitorujmy. Jeśli uderzymy w limity (latency >500ms, throughput >10K req/s), migrujemy przyrostowo." (5) Framowanie: "Netflix potrzebował przy 200M użytkowników. My mamy 50K. Rozwiązujemy problemy, których nie mamy." Case: Segment.com przepisał Z POWROTEM: 10x redukcja kosztów, 50% szybsze delivery.
Kiedy mikroserwisy mają sens?
Uzasadnione w konkretnych scenariuszach: (1) Skala techniczna: >10,000 req/s per funkcja, monolit ma >500ms p99 z powodu contention, konkretne bottlenecki potwierdzone profilowaniem. (2) Skala organizacyjna: >50-100 inżynierów, >10 deploymentów/dzień (zespoły się blokują), code review >3 dni przez wielkość. (3) Tech diversity (uzasadniona): ML w Pythonie, real-time w Go, core w C# (różne runtime), third-party integration wymagająca izolacji. (4) Compliance: PCI DSS wymagające izolacji płatności, niezależne audyty komponentów. Przykłady: Netflix (200M użytkowników, 1000+ inżynierów), Amazon (miliony req/s, 10K+ devs), Uber (extreme geo-distributed scale). Uwaga: nawet oni zaczęli od monolitów i migrowali przy RZECZYWISTYCH limitach.
Jak przejść z mikroserwisów z powrotem do monolitu?
Reverse migration jest możliwa - strategia przyrostowa: (1) Ocena: zmapuj serwisy i zależności (dependency graph), zidentyfikuj ściśle powiązane (wiele inter-service calls), zmierz koszty (latencja, infra, czas dewelopera). (2) Grupowanie: zacznij od ściśle powiązanych (User + Auth + Permissions), utwórz bounded contexts, priorytetyzuj najwyższe koszty maintenance. (3) Migracja: Krok 1: skonsoliduj bazy (ETL do wspólnego schema), Krok 2: scal do jednego deployable unit (zachowując separation wewnątrz), Krok 3: refaktoryzuj inter-service calls do in-process, Krok 4: usuń service mesh overhead. (4) Rollback: równoległe deployments 2-4 tygodnie, feature flags dla przełączania, monitoring porównawczy. Case: Segment.com - 4 miesiące, 3 inżynierów, rezultat: 10x redukcja kosztów, 50% przyśpieszenie.
Kluczowe Wnioski
- →90% firm nie ma skali Netflixa - mikroserwisy rozwiązują problemy, których prawdopodobnie nigdy nie doświadczysz
- →Rzeczywiste koszty: 3-5x więcej inżynierów, 200-300% więcej infrastruktury, 40-60% wolniejszy development
- →Modularny monolit daje większość korzyści bez kosztów operacyjnych - Shopify, Stack Overflow, GitHub dowodzą że to działa w skali
- →Mikroserwisy mają sens tylko przy konkretnych, zmierzonych bottleneckach: >10K req/s, >100 inżynierów, compliance wymogi
- →Jeśli już wdrożyłeś mikroserwisy przedwcześnie - reverse migration jest możliwa (case: Segment.com)
- →Strategia: zacznij od modularnego monolitu, monitoruj metryki, migruj PRZYROSTOWO tylko gdy uderzysz w RZECZYWISTE limity
Potrzebujesz Pomocy w Decyzjach Architektonicznych?
Pomagam firmom wybierać właściwą architekturę: mikroserwisy, monolit czy coś pomiędzy. Oceniam istniejące systemy, badam bottlenecki i rekomenduj rozwiązania oparte na danych, nie hype'ie.
Powiązane Artykuły
Źródła
- [1] O'Reilly - Microservices Adoption Report 2020 -https://www.oreilly.com/radar/microservices-adoption-in-2020/
- [2] Martin Fowler - Microservices Guide -https://martinfowler.com/microservices/
- [3] Martin Fowler - Microservice Trade-Offs -https://martinfowler.com/articles/microservice-trade-offs.html
- [4] Segment Engineering Blog - Goodbye Microservices: From 100s of problem children to 1 superstar -https://segment.com/blog/goodbye-microservices/
- [5] Sam Newman - Monolith to Microservices (O'Reilly 2019) -https://www.oreilly.com/library/view/monolith-to-microservices/
- [6] Netflix Technology Blog - Microservices Architecture at Netflix -https://netflixtechblog.com/
- [7] ThoughtWorks Technology Radar - Microservices Assessment -https://www.thoughtworks.com/radar
- [8] David Heinemeier Hansson (DHH) - The Majestic Monolith -https://signalvnoise.com/posts/3124-the-majestic-monolith
- [9] Shopify Engineering Blog - Deconstructing the Monolith -https://shopify.engineering/
- [10] Google SRE Book - Distributed Systems Reliability -https://sre.google/books/