Nem at skalere
Bygget til vækst fra dag ét med skalerbar arkitektur og global rækkevidde
Modulær og decoupled arkitektur
Vi ved, at tæt koblede systemer er skrøbelige systemer. Mikro-moduler eller servicebaseret struktur anvendes, selv hvis det er monolitisk. Gruppering sker efter funktioner/domæner, ikke teknologiske lag (Domain-Driven Design lite). Frontend/backend er decoupled via API-kontrakter (OpenAPI, GraphQL). Fordele: Let at isolere, skalere eller erstatte moduler uden at bryde hele systemet.
Skalerbar tech stack (De rigtige værktøjer til det rigtige arbejde)
Vi vælger skalerbare, udbredte runtime-miljøer (primært Node.js) til backend. PostgreSQL, cloud PostgreSQL-kompatible databaser, Supabase, Firebase anvendes om nødvendigt. Redis er integreret til tung læsetrafik eller caching. Cloud-native infrastruktur og Docker anvendes: AWS / GCP / — med autoskalering understøttelse. Obskure værktøjer, der ikke kan skaleres horisontalt eller mangler fællesskabsstøtte, undgås.
Async + købaserede arbejdsgange til ikke-kritiske opgaver
Vi ved, at ikke alt behøver at ske i realtid. Langvarige eller baggrundsopgaver (emails, billedbehandling, fakturering) overføres til køer osv. Eksempel: Efter en bruger tilmelder sig, behandles fakturering/email i baggrunden, ikke inline. Dette hjælper med bedre ydeevne og skalerbarhed.
Datamodel og API-design bygget til at udvikle sig
Vi ved, at dårligt skema = fremtidig omarbejdning. Versionerede APIs (/api/v1/...) anvendes for at forhindre brud på klienter. UUID'er foretrækkes frem for inkrementelle ID'er (f.eks. til at sammenflette data på tværs af regioner). Multi-tenancy er planlagt for (især i SaaS): Række-niveau vs skema-niveau adskillelse, tilføj tenant_id tidligt.
Overvågning, Observabilitet & Alarmer fra dag 1
Vi ved, at du ikke kan skalere, hvad du ikke kan se. Værktøjer som Sentry bruges til frontend-fejlsporing; Prometheus til backend/infrastruktur observabilitet; PostHog, Google analytics til produktanalyse; Løbende tjek for nedetidsovervågning. Alarmer (Slack/email) er opsat for nedbrud, købacklogs, DB-spikes osv.
Horisontal Skalerbarhed og Stateless Tjenester
Vi ved, at monolitter kan skaleres, men stateless tjenester skalerer bedre. Opbevaring af bruger-sessioner i lokal hukommelse undgås — Redis/session-lagre bruges. Servere gøres stateless, så de nemt kan duplikeres. Containerisering anvendes: Docker + orkestratorer (cloud-udbydere). Dette muliggør autoskalering uden sticky sessions eller flaskehalse i delt hukommelse.
Sikkerhed og Adgangskontrol i Skala
Vi ved, at flere brugere = større angrebsflade. RBAC/ABAC-mønstre (rollebaseret adgangskontrol) er opsat. Hastighedsbegrænsning, inputvalidering og sikkerhedshoveder anvendes. Hemmeligheder opbevares i skabe og roteres.
Bedste Praksis for Skalerbarhed pr. Lag
API-lag: Hastighedsbegrænsning, paginering, GraphQL federation (hvis nødvendigt) er implementeret. Frontend: Lazy loading, CDN-hosting, kodeopdeling anvendes. Autoskalering anvendes. Database: Indekser genindekseres, sharding planlægges hvis nødvendigt, osv.