Мікросервіси — розкіш, недосяжна для стартапу

💡 Усі статті, обговорення, новини про DevOps — в одному місці. Приєднуйтесь до DevOps спільноти!

Чому передчасний поділ кодової бази може непомітно загальмувати розвиток команди — і що робити натомість.

Привіт! Мене звати Олег Пустовіт — я провідний розробник із багаторічним досвідом в аутсорсі та створенні рішень для стартапів зі США та Європи. За свою кар’єру я брав участь у розробці десятків вебзастосунків — від MVP до зрілих систем із продуманою архітектурою та CI/CD-процесами. Наразі працюю незалежно: допомагаю стартапам із розробкою та технічним консалтингом.

У цій статті хочу поділитися своїм досвідом: зокрема, чому архітектурні рішення на старті мають критичне значення, як не перегнути з мікросервісами на ранньому етапі і що працює краще на практиці.

У стартапі ваш успіх напряму залежить від здатності швидко ітеративно розробляти, випускати функціонал і приносити користь кінцевим користувачам. Саме тому архітектура проєкту відіграє ключову роль. Крім того, вибір технологій і мов програмування суттєво впливає на темпи розробки. Помилки в архітектурі, особливо передчасний перехід до мікросервісної моделі, можуть серйозно уповільнити команду та зірвати дедлайни.

Мені не раз доводилося стикатися з цим на ранніх етапах проєктів: архітектурні рішення ухвалювали поспіхом і без належного обґрунтування. У підсумку з’являлися сирі сервіси, складні у налаштуванні та нестабільні локальні середовища розробки, а також демотивовані команди, які змушені були підтримувати надмірну й невиправдану складність.

Перш ніж перейти до конкретних прикладів помилок, з’ясуймо, що саме означає передчасне впровадження мікросервісів — і до яких наслідків це може призвести.

Мікросервіси на старті: яку ціну ви справді платите

Давайте розберемося, чому мікросервісний підхід може зашкодити на ранньому етапі, коли він справді виправданий — і як побудувати архітектуру стартапу так, щоб вона допомагала зростанню, а не гальмувала його.

Моноліт — не недолік, а стабільна основа

Якщо ви створюєте SaaS-продукт, навіть проста обгортка над SQL-базою з часом може обростати складною бізнес-логікою. Згодом з’являться інтеграції, фонові задачі, обробка даних — і система почне ускладнюватися природним чином.

Так, застосунок може розростися зайвими фічами й стати трохи хаотичним — це неминуче. Але саме в цьому й полягає сила моноліту: він продовжує працювати. Навіть у стані легкого безладу моноліт дозволяє команді зосередитися на головному:

• Підтримувати продукт у робочому стані
• Швидко доставляти цінність користувачам

Найбільша перевага моноліту — простота розгортання. Такі проєкти зазвичай базуються на зрілих фреймворках: Django для Python, ASP.NET для C#, Nest.js для Node.js. Ці інструменти спочатку створювались із розрахунку на один застосунок — і мають потужні екосистеми та активну спільноту.

В одному стартапі зі сфери нерухомості, де я керував фронтендом і час від часу долучався до вибору бекенд-технологій та архітектурних рішень, ми мали показовий кейс із Laravel-застосунком. Усе починалося з простого дашборда для рієлторів, але з часом проєкт перетворився на повноцінну масштабну систему.

Застосунок поступово набирав функціональності: обробляв сотні гігабайт документів, взаємодіяв із десятками сторонніх сервісів — і все це працювало на звичайній зв’язці PHP та Apache.

Команда чітко дотримувалася найкращих практик спільноти Laravel — і це дало свій результат: нам вдалося суттєво розширити систему, не створюючи зайвої архітектурної складності.

Цікаво, що протягом усього цього шляху нам жодного разу не довелося впроваджувати мікросервіси чи будувати громіздку інфраструктуру. Проста архітектура допомогла уникнути зайвої складності й зберегти стабільний темп розробки. Це добре перегукується з думкою, яку висловили в Basecamp у статті «Majestic Monolith»: простота — це суперсила, особливо на ранніх етапах.

Часто можна почути, що масштабувати моноліт складно. Але на практиці проблема найчастіше не в самій архітектурі, а у відсутності внутрішньої модульності.

Висновок: добре структурований моноліт дозволяє команді зосередитися на розвитку продукту, а не на постійній боротьбі з технічним боргом і складною інфраструктурою.

Як мікросервіси можуть зашкодити розвитку

В одній із ранніх команд, яку я консультував, рішення розділити проєкт на окремі сервіси не дало технічних переваг — натомість принесло додаткове координаційне навантаження між продукт-менеджерами та інженерами. Архітектура вплинула не лише на кодову базу, а й на процеси планування, оцінки завдань і релізів. Цей «організаційний податок» дуже легко недооцінити — допоки він не почне прямо впливати на швидкість роботи команди.

Діаграма: координаційні витрати зростають лінійно з кількістю сервісів — і експоненційно, якщо додати продукт-менеджерів, дедлайни та несинхронізовані графіки.

Ось поширені антипатерни, з якими часто стикаються на старті:

1. Коли сервіси ділять без чіткої логіки

У теорії часто радять ділити систему за бізнес-доменами — наприклад, виносити користувачів, товари та замовлення в окремі сервіси. Такий підхід натхнений Domain-Driven Design і концепціями Clean Architecture, і справді добре працює у зрілих продуктах. Але на ранніх етапах подібні архітектурні рішення можуть лише передчасно зафіксувати структуру системи — ще до того, як сам продукт стабілізувався й пройшов валідацію.

У результаті ви отримуєте:

• Спільну базу даних для кількох сервісів
• Надмірну кількість міжсервісних викликів для простих операцій
• Ілюзію розділення — за фактичної сильної взаємозалежності

В одному з проєктів я спостерігав, як команда винесла користувачів, аутентифікацію та авторизацію в окремі сервіси. Це рішення призвело до постійних проблем із деплоєм і синхронізацією: майже кожен API-запит зачіпав одразу кілька сервісів, що знижувало надійність і збільшувало затримки.

На практиці бізнес-логіка рідко вписується у формальні межі. Передчасне розділення знижує гнучкість і робить систему вразливою до змін.

Набагато ефективніше — локалізувати лише ті вузькі місця, які дійсно заважають масштабуванню. Точково й обґрунтовано. У деяких стартапах ми використовували конфігураційні прапори або перемикачі під час деплою, щоб емулювати потенційний поділ сервісів — без зайвого операційного навантаження. Такий підхід дозволяв виявити природні точки поділу, не жертвуючи швидкістю розробки.

Висновок: розділення має відбуватись не за теоретичними моделями, а у відповідь на реальні, відчутні потреби.

2. Надмірність у репозиторіях та супутній інфраструктурі

Під час розробки застосунку особливо важливими є такі елементи:

• Узгодженість стилю коду (лінтинг)
• Інфраструктура для тестування, зокрема інтеграційні тести
• Налаштування локального середовища
• Документація
• CI/CD-процеси

У мікросервісній архітектурі всі ці вимоги помножуються на кількість впроваджених сервісів. Якщо використовується монорепозиторій, це дає змогу централізовано керувати інфраструктурою: CI/CD, лінтерами, документацією — наприклад, через GitHub Actions або GitLab CI.

Однак якщо кожен сервіс винесено в окремий репозиторій, підтримання узгодженості у стилі, конфігураціях та інструментах стає значно складнішим — без додаткових засобів автоматизації й контролю ці процеси швидко перетворюються на джерело хаосу.

Для невеликої команди, скажімо з трьох осіб, така надмірність може стати критичною. Постійне перемикання контексту між різними репозиторіями, конфігураціями та пайплайнами призводить до помітних втрат часу й суттєво уповільнює випуск кожної нової функції.

Висновок: монорепозиторій із централізованою інфраструктурою — це розумне та практичне рішення на старті, особливо за обмежених ресурсів.

Як спростити життя команді: монорепозиторій і одна мова

На ранніх етапах одним із найефективніших рішень є збереження всього коду в межах одного монорепозиторію. Це спрощує керування залежностями, забезпечує узгодженість версій у продакшені, пришвидшує код-рев’ю та полегшує спільну роботу в невеликій команді.

Якщо ви використовуєте Node.js, зверніть увагу на інструменти на кшталт nx або turborepo. Вони дозволяють:

• Централізовано налаштовувати CI/CD для всіх підпроєктів
• Використовувати кешування збірки з урахуванням графа залежностей
• Перевикористовувати внутрішні модулі як TypeScript-бібліотеки через ES6-імпорти

Такі інструменти суттєво прискорюють розробку й знімають чимало ручної рутини. Водночас, вони потребують уважного підходу:

• Залежності між модулями можуть швидко ускладнюватися.
• Продуктивність CI/CD може вимагати ручної оптимізації.
• У деяких випадках знадобиться використовувати швидші інструменти (наприклад, bun) для прискорення збірки.

Висновок: такі інструменти як nx і turborepo дозволяють розкрити потенціал монорепозиторію — якщо ви стежите за структурою й не допускаєте хаосу в кодовій базі.

Якщо ж ви працюєте з Go, варто з самого початку організувати код у межах одного workspace, використовуючи директиву replace у go.mod. Це дасть змогу зручно працювати з локальними модулями, а в майбутньому — безболісно винести їх в окремі репозиторії, якщо така потреба справді з’явиться.

Фінальний висновок: монорепозиторій із єдиною інфраструктурою — це надійний фундамент для швидкого старту, чистої розробки та масштабування без зайвого болю.

3. Як складний локальний запуск проєкту гальмує розробку

Якщо для запуску проєкту локально потрібно три години, кастомний shell-скрипт і марафон із Docker — ви вже втрачаєте темп.

На ранніх етапах багато проєктів стикаються з одними й тими самими проблемами:

• Відсутність актуальної документації
• Застарілі або конфліктні залежності
• Жорстка прив’язка до однієї операційної системи для процесу розробки (наприклад, лише macOS)

З власного досвіду: успадковані проєкти часто були «заточені» під конкретну ОС. Частина розробників працювала на macOS, не замислюючись над сумісністю shell-скриптів із Windows. У моїй команді були розробники на Windows, і нам доводилося переписувати скрипти вручну й буквально з нуля розбиратись, як запустити проєкт. Згодом ми стандартизували процес налаштування під усі основні ОС — це зайняло трохи часу, зате значно полегшило онбординг.

Цей досвід чітко показав: код має запускатися на будь-якому комп’ютері, з яким прийде новий розробник.

В одному з проєктів один розробник самотужки зібрав крихку мікросервісну архітектуру, де все запускалося через Docker-контейнери з примонтованими томами до локальної файлової системи. Поки все працювало на Linux, ціна такого підходу здавалася незначною — контейнери запускалися без особливих проблем.

Але коли до команди приєднався фронтенд-розробник зі старим ноутбуком на Windows, почалося справжнє пекло. Щоб просто побачити інтерфейс, потрібно було підняти десять контейнерів. Усе валилося: томи не монтувалися, мережа падала, контейнери конфліктували між собою — а документація майже повністю була відсутня. Це стало серйозною перешкодою для онбордингу.

У результаті ми зібрали простий Node.js-проксі, який емулював поведінку nginx та Docker — без використання контейнерів. Це рішення було далеким від ідеалу, але дозволило новому розробнику швидко включитися в роботу й приносити реальну користь.

Висновок: якщо проєкт працює лише на одній операційній системі — продуктивність команди буквально залежить від одного-єдиного ноутбука.

Порада: Ідеальний варіант — коли запуск проєкту зводиться до простої команди:

git clone <repo> && make up

Якщо це недосяжно, принаймні тримайте README в актуальному стані та додавайте інструкції для Windows, macOS і Linux. Жорстка прив’язка до однієї платформи — майже завжди сигнал, що Developer Experience залишився за межами пріоритетів.

4. Технологічний стек не підходить — страждає архітектура

Окрім архітектури, на складність роботи з мікросервісами безпосередньо впливає обраний технологічний стек. Не кожна мова однаково добре підходить до мікросервісної моделі.

• Node.js і Python — чудові для швидкої розробки й прототипування, але з часом управління залежностями, артефактами збірки та узгодженістю середовищ між сервісами стає джерелом постійних проблем.
• Go — компілюється у статичні бінарники, швидко збирається й потребує мінімальної інфраструктури. Особливо добре підходить для проєктів, де поділ на сервіси дійсно виправданий.

Вибір стеку на старті — критично важливе рішення. Якщо пріоритетом є продуктивність і масштабованість — варто звернути увагу на JVM і екосистему Java/Kotlin. Якщо головне — швидкий запуск і простота, доцільним вибором може стати Python.

Проблема в тому, що усвідомлення обмежень часто приходить запізно — і тоді єдиний вихід — переписувати систему. Наприклад, Khan Academy переписала спадковий код на Python 2 мовою Go — виключно заради продуктивності та масштабованості.

З іншого боку, якщо така потреба справді виникає, різні мови можна поєднати через протоколи на кшталт gRPC або асинхронну передачу повідомлень — і це часто цілком виправданий шлях. Коли ви доходите до етапу, де потрібно впровадити машинне навчання чи ETL-завдання, цілком логічно винести ці частини інфраструктури окремо й реалізувати їх на Python — завдяки його потужній екосистемі бібліотек, які не має жодна інша мова.

Проте важливо пам’ятати: така багатомовність вимагає високого рівня досвідченості команди та відповідних ресурсів. Без цього легко загрузнути в інтеграційних проблемах — особливо на ранніх етапах розвитку продукту.

Висновок: обирайте технології, виходячи з реальних обмежень і можливостей вашої команди, а не з гіпотетичних вимог «на майбутнє».

5. Комунікація між сервісами та моніторинг — джерело найбільших проблем

Мікросервісна архітектура непомітно додає цілий набір нових вимог:

• Service discovery (виявлення сервісів)
• Версіонування API
• Повторні спроби, circuit breakers, fallbacks
• Розподілений трейсинг
• Централізоване логування та система алертів

У моноліті баг — це просто stack trace. У розподіленій системі — це «чому сервіс A падає, якщо деплой B відстає від C на 30 секунд?»

Щоб з’ясувати, що саме відбувається, потрібно серйозно інвестувати в стек спостереження. Якщо підходити до цього ґрунтовно — доведеться інструментувати застосунок: наприклад, інтегрувати OpenTelemetry для трасування або використовувати рішення хмарного провайдера, як-от AWS X-Ray, особливо у випадку зі складною serverless-архітектурою.

Але на цьому етапі вам доведеться змістити фокус із розробки бізнес-логіки на побудову повноцінної інфраструктури моніторингу — просто щоб зрозуміти, чи ваша архітектура взагалі працює в продакшені так, як ви задумували.

Так, елементи моніторингу та спостереження потрібні і в монолітах, але їх реалізація значно простіша — ви маєте справу лише з одним сервісом, без складних міжсервісних залежностей.

Порада: важливо усвідомлювати, що розподілені системи — це не «архітектура з коробки» , а постійні інвестиції в інженерні практики та інфраструктуру. Це не приходить автоматично й безкоштовно — це свідомий вибір, який вимагає високого рівня організації команди та достатніх ресурсів.

Коли мікросервіси справді доречні

Попри всі описані складнощі, бувають ситуації, коли мікросервісна архітектура цілком виправдана й справді приносить користь. Нижче наведено приклади, коли такий підхід працює на вас, а не проти вас:

• Ізоляція ресурсоємної логіки
• Класичний приклад із практики AWS: під час завантаження зображення в S3 спрацьовує тригер, що запускає фонову обробку — ресайз, OCR тощо. Винесення таких завдань в окремий сервіс дозволяє ізолювати навантаження, спростити підтримку та масштабувати цей компонент незалежно від решти системи. Основний застосунок не залежить від продуктивності допоміжного сервісу, а його поведінку легко моніторити.
• Різні вимоги до масштабування
• Припустімо, ви створюєте AI-продукт. Веб-API, який працює з базою даних і результатами обчислень, потребує одних ресурсів, а запуск ML-моделей на GPU — зовсім інших. Розділення таких компонентів на окремі сервіси дозволяє масштабувати їх незалежно й ефективно використовувати інфраструктуру.
• Різні середовища виконання та мови програмуванняБільше того, навіть якби ви вирішили писати весь застосунок на C++, через відмінності в компіляторах і залежностях зібрати все в один бінарник було б вкрай складно.
• Уявімо, що у вас є легасі-компонент, написаний на C++. У вас два варіанти: або спробувати «чарівно» переписати його на основну мову проєкту, або знайти спосіб інтеграції з чинною кодовою базою. Через складність компонента доведеться реалізовувати прошарок, налаштовувати мережеві протоколи або інші механізми взаємодії. Найімовірніше, все завершиться тим, що ви винесете цей компонент в окремий сервіс — просто через несумісність рантаймів.

Мікросервіси добре працюють тоді, коли за архітектурою стоїть організаційна зрілість. Наприклад, Uber описав перехід до доменно-орієнтованої мікросервісної архітектури не з модних міркувань, а як відповідь на зростання технічної та командної складності. Такий підхід потребує значних ресурсів і готовності підтримувати розподілену систему як з технічного, так і з процесного боку.

З особистого досвіду: в одному з проєктів ми успадкували аналітичний пайплайн на Python, який вивантажував дані в MS SQL. Замість того щоб переписувати його на Django чи щось «основне», ми просто винесли його в окремий сервіс. У нього були власні залежності, окремий рантайм, і він майже не змінювався. Завдяки ізоляції він стабільно виконував свою функцію — без ускладнення основної архітектури.

Висновок: мікросервіси мають сенс лише тоді, коли компоненти справді відрізняються за навантаженням, масштабованістю або середовищем виконання — а не тому, що «так заведено» або «так пишуть у книжках».

Як не втратити темп у стартапі: практичні поради

Якщо ви запускаєте перший продукт, рекомендую дотримуватися простого, але перевіреного підходу:

• Починайте з моноліту. Оберіть популярний, перевірений фреймворк — він дасть змогу швидко запускати фічі та обслуговувати користувачів без зайвого інфраструктурного навантаження. Не женіться за модними рішеннями: «нудний» шлях найчастіше виявляється найнадійнішим. Згодом ви оціните його простоту та передбачуваність.
• Один репозиторій. Не витрачайте час на поділ коду між окремими репозиторіями. В одній із команд я працював із засновниками, які хотіли рознести код у кілька реп, щоб знизити ризик витоку інтелектуальної власності при співпраці з підрядниками. Ідея виглядала логічно — але на практиці створила більше проблем, ніж вирішила: збірки стали повільнішими, CI/CD — фрагментованим, а прозорість між командами — гіршою. Формальний захист IP виявився несуттєвим у порівнянні з реальною операційною складністю.
• У монорепозиторії доступи налаштовуються гнучко й просто. Для команд на ранній стадії набагато важливіші швидкість і ясність, ніж гіпотетична безпека.
• Максимально простий локальний запуск. Зробіть так, щоб проєкт можна було підняти командою make up. Якщо потрібні додаткові кроки — опишіть їх чітко, додайте скріншоти або коротке відео (наприклад, через Loom). Якщо з проєктом працюватиме стажер чи джуніор, дуже вірогідно він десь застрягне, і ви витратите час, пояснюючи, що пішло не так. З досвіду: якщо задокументувати всі потенційні проблеми для кожної ОС, це майже повністю усуває повторювані питання про запуск середовища.
• Інвестуйте в CI/CD з першого дня. Навіть якщо у вас поки лише HTML-сторінка, яку можна вручну закинути на сервер через scp — краще автоматизувати це й підв’язати до git. Коли CI/CD налаштовано правильно, ви просто припиняєте про це думати й фокусуєтесь на фічах. Я не раз бачив, як засновники намагалися зекономити на CI/CD при роботі з аутсорсом — і це завжди завершувалося демотивацією команди, втомленої від ручного деплою.
• Розділяйте сервіси лише за реальної потреби. Робіть це точково й обґрунтовано — тільки тоді, коли перед вами конкретна проблема, яку інакше не вирішити. В усіх інших випадках краще інвестувати в модульність, тестованість і чистоту моноліту. Це швидше, простіше й дешевше у підтримці.

І головне: оптимізуйте швидкість розробки.

Швидкість — це кисень стартапу. Передчасні мікросервіси повільно, але впевнено витягують цей кисень — допоки в якийсь момент стає просто нічим дихати.

Висновок: починайте з простого, дійте прагматично і розділяйте код лише тоді, коли це справді виправдано.

Якщо без мікросервісів не обійтись: що варто врахувати

Я брав участь у проєктах, де мікросервіси впроваджувалися занадто рано — і ось що можу порадити на основі цього досвіду:

• Оцініть готовність вашого стеку до мікросервісної архітектури. Поділ на сервіси вимагає повної автоматизації: конфігурацій, середовищ, збірки, деплою. Без цього розробка швидко скочується в хаос.
• У одному з проєктів із 15–20 мікросервісами мені довелося створити власну CLI-утиліту, яка автоматично генерувала docker-compose.yml і запускала всі сервіси однією командою — інакше працювати було просто неможливо.
• Продумуйте комунікацію між сервісами. Якщо використовуєте асинхронні черги — стандартизуйте схеми повідомлень. Якщо REST — оформлюйте інтерфейси через OpenAPI. Незалежно від протоколу, клієнти повинні вміти обробляти таймаути, повторювати запити з експоненційною затримкою і бути стійкими до збоїв. Наприклад, базовий gRPC-клієнт не реалізує це за замовчуванням — усе доведеться налаштовувати вручну. Без цього ви дуже швидко зіткнетеся з нестабільністю та важковловимими помилками.
• Переконайтеся, що система тестування — юніт-, інтеграційного та end-to-end рівнів — стабільна і масштабована разом зі зростанням кількості сервісів у кодовій базі.
• Використовуйте загальну утилітарну бібліотеку — для логування, трейсингу, міжсервісної взаємодії тощо. Але важливо: зберігайте її якомога простішою й легкою. Будь-яка суттєва зміна в такій бібліотеці може змусити перебудовувати всі сервіси, навіть якщо ці зміни їх безпосередньо не стосуються.

• Займіться моніторингом і логуванням із самого початку. Використовуйте структуровані журнали у форматі JSON, додавайте ідентифікатори запитів для відстеження зв’язків між компонентами. Навіть прості допоміжні інструменти для виводу налагоджувальної інформації — ще до впровадження повноцінного трейсингу — можуть заощадити години при пошуку помилок і аналізі поведінки системи.

Підсумок: якщо ви обираєте мікросервісну архітектуру — заздалегідь усвідомте, який «податок» вона накладає. Вкладайтеся в інструменти та процеси, які дозволяють тримати цю складність під контролем, а не ставати її заручником.

Висновок: якщо ви свідомо обираєте складність — переконайтесь, що ваша команда справді вміє з нею працювати.

Фінальні думки

Передчасні мікросервіси — це розкіш, яку стартап не може собі дозволити. Простота — ваш головний ресурс. Вона допомагає тримати темп і залишатися на плаву.

Розділяйте систему лише тоді, коли це справді необхідно.

Спочатку — стійкість. Потім — масштабування. Обирайте найпростішу архітектуру, яка розв’язує завдання тут і зараз, і ускладнюйте лише тоді, коли цього дійсно вимагає ситуація.

Корисні матеріали

• Monolith First — Мартін Фаулер
• The Majestic Monolith — DHH / Basecamp
• Goodbye Microservices: From 100s of Problem Children to 1 Superstar — інженери Segment
• Deconstructing the Monolith — Shopify Engineering
• Domain-Oriented Microservice Architecture — Uber Engineering
• Go + Services = One Goliath Project — Khan Academy