Enkel å skalere
Bygget for vekst fra dag én med skalerbar arkitektur og global rekkevidde
Modulær og avkoblet arkitektur
Vi vet at tett sammenkoblede systemer er skjøre systemer. Mikro-moduler eller tjenestebasert struktur brukes selv om det er monolittisk. Gruppering skjer etter funksjoner/domener, ikke teknologilag (Domain-Driven Design lite). Frontend/backend er avkoblet via API-kontrakter (OpenAPI, GraphQL). Fordeler: Lett å isolere, skalere eller erstatte moduler uten å bryte hele systemet.
Skalerbar teknologistack (Rette verktøy for riktig arbeid)
Vi velger skalerbare, allestedsnærværende kjøretider (hovedsakelig Node.js) for backend. PostgreSQL, skybaserte PostgreSQL-kompatible databaser, Supabase, Firebase brukes om nødvendig. Redis er integrert for tung lese-trafikk eller caching. Sky-nativ infrastruktur og docker brukes: AWS / GCP / — med autoskalering støtte. Obskure verktøy som ikke kan skaleres horisontalt eller mangler fellesskapsstøtte unngås.
Asynkrone + købaserte arbeidsflyter for ikke-kritiske oppgaver
Vi vet at ikke alt trenger å skje i sanntid. Langvarige eller bakgrunnsoppgaver (e-poster, bildebehandling, fakturering) lastes over til køer, osv. Eksempel: Etter at en bruker registrerer seg, behandles fakturering/e-post i bakgrunnen, ikke inline. Dette bidrar til bedre ytelse og skalerbarhet.
Datamodell og API-design bygget for å utvikle seg
Vi vet at dårlig skjema = fremtidig omarbeiding. Versjonerte API-er (/api/v1/...) brukes for å forhindre brudd på klienter. UUID-er foretrekkes fremfor inkrementelle ID-er (f.eks. for å slå sammen data på tvers av regioner). Multi-tenancy er planlagt for (spesielt i SaaS): Radnivå vs skjema-nivå separasjon, legg til tenant_id tidlig.
Overvåking, Observabilitet & Varsler fra dag 1
Vi vet at du ikke kan skalere det du ikke kan se. Verktøy som Sentry brukes til frontend feilsporing; Prometheus for backend/infrastruktur observabilitet; PostHog, Google analytics for produktanalyse; Kontinuerlige sjekker for nedetidsovervåking. Varsler (Slack/e-post) er satt opp for krasj, købacklogs, DB-spikes, osv.
Horisontal Skalerbarhet og Statelesstjenester
Vi vet at monolitter kan skalere, men statelesstjenester skalerer bedre. Lagring av brukerøkter i lokal minne unngås — Redis/session lagringsløsninger brukes. Servere gjøres stateless slik at de enkelt kan dupliseres. Containerisering brukes: Docker + orkestratorer (skytjenesteleverandører). Dette muliggjør autoskalering uten sticky sessions eller flaskehalser i delt minne.
Sikkerhet og Tilgangskontroll i Skala
Vi vet at flere brukere = større angrepsflate. RBAC/ABAC mønstre (rollebasert tilgangskontroll) er satt opp. Hastighetsbegrensning, inputvalidering og sikkerhetsoverskrifter anvendes. Hemmeligheter oppbevares i hvelv og roteres.
Beste Praksis for Skalerbarhet per Lag
API-lag: Hastighetsbegrensning, paginering, GraphQL-federasjon (hvis nødvendig) er implementert. Frontend: Lazy loading, CDN-hosting, kodesplitting brukes. Autoskalering brukes. Database: Indekser blir reindeksert, sharding er planlagt hvis nødvendig, osv.