Microservices vs Monolith: что выбрать?
Каждый CTO рано или поздно слышит: "Нам нужны микросервисы, как у Netflix!". Но Netflix — это 10,000 инженеров и миллиарды долларов. А у вас — 5 разработчиков и MVP. Давайте разберемся, когда монолит — это мудрость, а когда микросервисы — необходимость.
Визуальное сравнение
🏛️ Монолит
Все модули в одном процессе
🧩 Микросервисы
Каждый сервис независим
Когда монолит — правильный выбор
- Стартап на ранней стадии: Вам нужна скорость разработки, а не масштаб. Монолит позволяет быстро менять код без оркестрации 20 сервисов.
- Команда < 10 человек: У вас просто нет ресурсов поддерживать инфраструктуру микросервисов (Kubernetes, Service Mesh, Distributed Tracing).
- Низкая нагрузка: Если у вас 1000 RPS, монолит справится на одном сервере. Зачем усложнять?
Когда пора переходить на микросервисы
- Разные команды, разные темпы: Команда платежей хочет деплоить 5 раз в день, а команда отчетов — раз в неделю. Монолит заставляет всех ждать друг друга.
- Разная нагрузка на модули: API для мобильного приложения получает 100k RPS, а админка — 10 RPS. В монолите вы масштабируете всё вместе (дорого). В микросервисах — только то, что нужно.
- Технологическая свобода: Хотите писать ML-модуль на Python, а основной бэкенд на Go? В монолите это боль. В микросервисах — норма.
Золотая середина: Модульный монолит
Начните с монолита, но пишите его как будущие микросервисы. Разделите код на модули с четкими границами (Domain-Driven Design). Когда придет время, вы просто вынесете модуль в отдельный процесс.
Совет NineLab: Микросервисы — это не архитектура. Это организационная структура. Если у вас нет нескольких команд, вам не нужны микросервисы.
Сервисы и материалы по теме
Частые вопросы по теме
Профиль трафика и данные на стенде редко совпадают с боем. Нужны сценарии, те же метрики, что в проде, и поэтапное наращивание с возможностью отката.
Часто первыми «краснеют» база и планы запросов, пулы соединений, синхронные вызовы внешних API и очереди — это даёт быстрый чек-лист проверки.
Не обязательно: инвалидация, холодный старт и неравномерность ключей могут навредить. Кэш проектируют под конкретные read-модели и SLO.
Когда вертикальное масштабирование и оптимизация запросов упёрлись в потолок, а рост данных предсказуем по ключу партиционирования.
Хотите применить это на практике?
Расскажите про вашу систему — предложим план работ и метрики, которые имеет смысл зафиксировать в SLA/SLO.
Статьи по теме
Микросервисы для маркетплейса: когда это необходимость, а когда — лишние миллионы
Рамка решения для CEO и CTO: 5 сигналов, что пора дробить систему, 4 признака преждевременного перехода и честный расчёт — сколько стоит «архитектура как у Ozon» на старте маркетплейса.
Читать статьюRedis, очереди и кэширование: как сделать сайт в 10 раз быстрее без покупки нового железа
Разбираем, почему сайт тормозит при «нормальном» сервере, что кешировать в Redis, какие задачи уводить в очереди, когда подключать CDN — и какие цифры ждать после оптимизации без роста счёта за хостинг.
Читать статьюСколько стоит 1 час простоя вашего сайта: считаем на конкретных примерах
Формула расчёта стоимости простоя для e-commerce, B2B и SaaS: прямые и скрытые потери, коэффициент пика и чеклист подготовки к инцидентам. С привязкой к реальным сбоям инфраструктуры в 2026 году.
Читать статьюРеклама на 10 миллионов и ошибка 503: как техническая неготовность сжигает маркетинговые бюджеты
Разбираем, почему рекламные кампании сгорают из-за упавшего сайта: считаем реальные потери, объясняем три системные причины и даём чеклист подготовки инфраструктуры перед крупным запуском.
Читать статью