La scalabilità verticale spesso significa solo più CPU/RAM. Quella orizzontale richiede coordinamento, partizionamento, consistenza e più lavoro operativo—ecco perché è più difficile.
Scalare significa “gestire di più senza andare in crash”. Quel “di più” può essere:
Quando si parla di scalabilità, di solito si cerca di migliorare una o più di queste cose:
La maggior parte di questo si riduce a un tema unico: scalare verticalmente mantiene la sensazione di “un unico sistema”, mentre scalare orizzontalmente trasforma il sistema in un gruppo coordinato di macchine indipendenti—e proprio in quel coordinamento la difficoltà esplode.
Scalare verticalmente significa rendere una macchina più potente. Mantieni la stessa architettura di base ma aggiorni il server (o la VM): più core CPU, più RAM, dischi più veloci, throughput di rete superiore.
Pensalo come comprare un camion più grande: c'è ancora un solo autista e un veicolo, ma trasporta di più.
Scalare orizzontalmente significa aggiungere più macchine o istanze e dividere il lavoro tra di esse—spesso dietro a un load balancer. Invece di un server più potente, ne esegui diversi che lavorano insieme.
È come usare più camion: puoi spostare più carico in totale, ma ora devi occuparti di pianificazione, instradamento e coordinamento.
Trigger comuni includono:
I team spesso scalano verticalmente prima perché è veloce (aggiornare la macchina), poi scalano orizzontalmente quando un singolo nodo raggiunge i limiti o quando serve maggiore disponibilità. Architetture mature mescolano spesso i due approcci: nodi più grandi e più nodi, a seconda del collo di bottiglia.
La scalabilità verticale è attraente perché mantiene il sistema in un unico posto. Con un singolo nodo, normalmente hai una sola fonte di verità per la memoria e lo stato locale. Un processo possiede la cache in memoria, la coda dei job, lo store delle sessioni (se sono in memoria) e i file temporanei.
Su un solo server, molte operazioni sono semplici perché c'è poco o nessun coordinamento tra nodi:
Quando si scala verticalmente, tiri le leve familiari: aggiungi CPU/RAM, usi storage più veloce, migliori gli indici, ottimizzi query e configurazioni. Non devi ridisegnare come i dati sono distribuiti o come più nodi concordano su “cosa succede dopo”.
La scalabilità verticale non è “gratis”—mantiene solo la complessità contenuta.
A un certo punto raggiungi limiti: l'istanza più grande che puoi noleggiare, rendimenti decrescenti o una curva di costo ripida. Potresti anche sopportare un rischio di downtime maggiore: se la macchina grande fallisce o richiede manutenzione, una larga parte del sistema va giù a meno che tu non abbia introdotto ridondanza.
Quando scala orizzontalmente, non ottieni solo “più server”. Ottieni più attori indipendenti che devono accordarsi su chi è responsabile di ogni pezzo di lavoro, quando e con quali dati.
Con una macchina, il coordinamento è spesso implicito: uno spazio di memoria, un processo, un posto dove cercare lo stato. Con molte macchine, il coordinamento diventa una funzionalità che devi progettare.
Strumenti e pattern comuni includono:
I bug di coordinamento raramente appaiono come crash puliti. Più spesso vedi:
Questi problemi emergono spesso solo sotto carico reale, durante deploy, o quando si verificano guasti parziali (un nodo è lento, uno switch perde pacchetti, una zona salta). Il sistema sembra a posto—fino a quando non viene stressato.
Quando scali orizzontalmente, spesso non puoi tenere tutti i dati in un unico posto. Li dividi tra macchine (shard) così più nodi possono memorizzare e servire richieste in parallelo. Questa divisione è dove la complessità inizia: ogni lettura e scrittura dipende da “qual è lo shard che contiene questo record?”
Partizionamento per range raggruppa i dati per una chiave ordinata (per esempio, utenti A–F sullo shard 1, G–M sullo shard 2). È intuitivo e supporta bene le query per intervallo (“mostra ordini della scorsa settimana”). Lo svantaggio è il carico diseguale: se una range diventa popolare, quello shard diventa un collo di bottiglia.
Partizionamento hash applica una funzione hash a una chiave e distribuisce i risultati sugli shard. Distribuisce il traffico più uniformemente, ma rende le query per intervallo più difficili perché i record correlati sono sparsi.
Aggiungi un nodo e vuoi usarlo—il che significa che alcuni dati devono muoversi. Rimuovi un nodo (pianificato o per guasto) e altri shard devono prendere il suo posto. Il ribilanciamento può scatenare grandi trasferimenti, riscaldamento delle cache e cali temporanei di performance. Durante lo spostamento devi anche prevenire letture obsolete e scritture indirizzate male.
Anche con l'hash, il traffico reale non è uniforme. Un account celebre, un prodotto popolare o pattern di accesso basati sul tempo possono concentrare letture/scritture su uno shard. Uno shard “caldo” può limitare la capacità dell'intero sistema.
Lo sharding introduce responsabilità continue: mantenere regole di routing, eseguire migrazioni, fare backfill dopo cambi di schema e pianificare split/merge senza rompere i client.
Quando scali orizzontalmente, non aggiungi solo server—aggiungi più copie della tua applicazione. La parte difficile è lo stato: tutto ciò che l'app “ricorda” tra richieste o mentre il lavoro è in corso.
Se un utente si autentica su Server A ma la sua richiesta successiva arriva su Server B, B sa chi è?
Le cache accelerano le cose, ma più server significano più cache. Ora devi gestire:
Con molti worker, i job in background possono essere eseguiti due volte se non progetti in modo idempotente. Di solito servono code, lease/lock o logica idempotente nei job così che “invia fattura” o “addebita carta” non avvenga due volte—soprattutto durante retry e restart.
Con un singolo nodo (o un database primario), di solito c'è una chiara “fonte di verità”. Quando scali orizzontalmente, dati e richieste si distribuiscono tra macchine e mantenere tutti sincronizzati diventa una preoccupazione costante.
La consistenza eventuale è spesso più veloce e più economica a scala, ma introduce casi limite sorprendenti.
Problemi comuni includono:
Non puoi eliminare i guasti, ma puoi progettare per mitigarli:
Una transazione che coinvolge servizi multipli (ordine + inventario + pagamento) richiede che più sistemi concordino. Se un passo fallisce a metà, servono azioni compensative e contabilità attenta. Il comportamento “tutto o niente” classico è difficile quando reti e nodi falliscono indipendentemente.
Usa consistenza forte per cose che devono essere corrette: pagamenti, saldi conto, conteggi inventario, prenotazioni posti. Per dati meno critici (analytics, raccomandazioni), la consistenza eventuale è spesso accettabile.
Quando sali di scala verticalmente, molte “chiamate” sono chiamate di funzione nello stesso processo: veloci e prevedibili. Quando scali orizzontalmente, la stessa interazione diventa una chiamata di rete—aggiungendo latenza, jitter e nuovi modi di fallire che il tuo codice deve gestire.
Le chiamate di rete hanno overhead fisso (serializzazione, accodamento, hop) e overhead variabile (congestione, routing, vicini rumorosi). Anche se la latenza media va bene, la latenza di coda (il più lento 1–5%) può dominare l'esperienza utente perché una dipendenza lenta blocca tutta la richiesta.
Banda e perdita di pacchetti diventano vincoli: ad alti ritmi di richieste, payload “piccoli” si sommano e le ritrasmissioni aumentano silenziosamente il carico.
Senza timeout, le chiamate lente si accumulano e i thread restano bloccati. Con timeout e retry, puoi recuperare—finché i retry non amplificano il carico.
Un pattern di fallimento comune è la tempesta di retry: un backend rallenta, i client scadono e ritentano, i retry aumentano il carico e il backend rallenta ancora.
Retry più sicuri richiedono solitamente:
Con più istanze, i client devono sapere dove inviare le richieste—tramite un load balancer o service discovery più bilanciamento lato client. In entrambi i casi aggiungi pezzi in movimento: health check, draining delle connessioni, distribuzione del traffico non uniforme e il rischio di instradare a istanze parzialmente rotte.
Per evitare che il sovraccarico si propaghi, ti servono backpressure: code limitate, circuit breaker e rate limiting. L'obiettivo è fallire velocemente e in modo prevedibile invece di lasciare che un piccolo rallentamento si trasformi in un incidente di sistema.
La scalabilità verticale tende a fallire in modo semplice: una macchina più grande è comunque un singolo punto. Se rallenta o crasha, l'impatto è evidente.
Lo scaling orizzontale cambia i numeri. Con molti nodi è normale che alcune macchine siano malsane mentre altre vanno bene. Il sistema è “up”, ma gli utenti vedono comunque errori, pagine lente o comportamenti incoerenti. Questo è il fallimento parziale, e diventa lo stato predefinito per cui progetti.
In un setup distribuito i servizi dipendono da altri servizi: database, cache, code, API downstream. Un piccolo problema può riverberare:
Per sopravvivere ai fallimenti parziali i sistemi aggiungono ridondanza:
Questo aumenta la disponibilità, ma introduce casi limite: split-brain, repliche obsolete e decisioni su cosa fare quando il quorum non è raggiungibile.
Pattern comuni includono:
Con una singola macchina, la “storia del sistema” vive in un posto: un set di log, un grafico CPU, un processo da ispezionare. Con lo scaling orizzontale la storia è frammentata.
Ogni nodo aggiuntivo aggiunge un flusso di log, metriche e trace. La difficoltà non è tanto raccogliere i dati—è correlare tutto. Un errore al checkout può partire da un nodo web, chiamare due servizi, colpire una cache e leggere da uno shard specifico, lasciando indizi in posti e timeline diversi.
I problemi diventano anche selettivi: un nodo ha una cattiva configurazione, uno shard è caldo, una zona ha più latenza. Il debug può sembrare casuale perché “funziona nella maggior parte dei casi”.
Il tracing distribuito è come attaccare un numero di tracking a una richiesta. Un correlation ID è quel numero. Lo passi attraverso i servizi e lo includi nei log così puoi cercare un ID e vedere il viaggio completo end-to-end.
Più componenti significa in genere più alert. Senza tuning, i team soffrono di alert fatigue. Mira ad alert azionabili che chiariscano:
I problemi di capacità spesso appaiono prima dei guasti. Monitora segnali di saturazione come CPU, memoria, profondità delle code e uso dei pool di connessioni. Se la saturazione appare solo su un sottoinsieme di nodi, sospetta bilanciamento, sharding o drift di configurazione—non solo “più traffico”.
Con lo scaling orizzontale un deploy non è più “sostituisci una scatola”. È coordinare cambiamenti attraverso molte macchine mantenendo il servizio disponibile.
I deploy orizzontali usano spesso rolling update (sostituisci i nodi gradualmente), canary (invia una piccola percentuale di traffico alla nuova versione) o blue/green (switch del traffico tra due ambienti completi). Riduccono il raggio d'azione, ma aggiungono requisiti: spostamento del traffico, health check, draining delle connessioni e una definizione di “abbastanza buono per procedere”.
Durante qualsiasi deploy graduale, vecchie e nuove versioni coesistono. Questo skew di versioni significa che il sistema deve tollerare comportamenti misti:
Le API devono avere compatibilità backward/forward, non solo correttezza. Le modifiche allo schema del DB dovrebbero essere additive quando possibile (aggiungi colonne nullable prima di renderle obbligatorie). I formati dei messaggi dovrebbero essere versionati così i consumer possano leggere eventi vecchi e nuovi.
Rollback del codice è facile; rollback dei dati no. Se una migrazione elimina o riscrive campi, il codice più vecchio può crashare o gestire male i record. Le migrazioni “espandi/contrae” aiutano: distribuisci codice che supporta entrambi gli schemi, migra i dati e poi rimuovi i percorsi vecchi.
Con molti nodi la gestione della configurazione diventa parte del deploy. Un singolo nodo con config obsoleta, feature flag sbagliate o credenziali scadute può creare guasti intermittenti e difficili da riprodurre.
Lo scaling orizzontale può sembrare più economico sulla carta: molte istanze piccole, ciascuna con un prezzo orario basso. Ma il costo totale non è solo il compute. Aggiungere nodi significa anche più networking, più monitoraggio, più coordinamento e più tempo per mantenere le cose coerenti.
La scalabilità verticale concentra la spesa in meno macchine—spesso meno host da patchare, meno agenti da eseguire, meno log da inviare, meno metriche da raccogliere.
Con lo scale out il prezzo per unità può essere più basso, ma spesso paghi per:
Per gestire i picchi in sicurezza, i sistemi distribuiti spesso lavorano sotto-capacità. Mantieni margine su più tier (web, worker, DB, cache), il che può significare pagare capacità inattiva su decine o centinaia di istanze.
Lo scale out aumenta il carico on-call e richiede tool mature: tuning degli alert, runbook, esercitazioni sugli incidenti e formazione. I team spendano anche tempo su confini di ownership (chi possiede quale servizio?) e coordinamento degli incidenti.
Il risultato: “più economico per unità” può comunque costare di più una volta inclusi tempo delle persone, rischio operativo e lavoro necessario per far comportare molte macchine come un unico sistema.
La scelta non è solo una questione di prezzo. Dipende dalla natura del carico di lavoro e da quanta complessità operativa il tuo team può assorbire.
Inizia dal carico di lavoro:
Un percorso comune e sensato:
Molti team mantengono il database verticale (o leggermente clusterizzato) mentre scalano orizzontalmente il tier applicativo senza stato. Questo limita il dolore dello sharding permettendo comunque di aggiungere rapidamente capacità web.
Sei vicino quando hai monitoraggio e alert solidi, failover testati, test di carico e deploy ripetibili con rollback sicuri.
Molto del dolore della scalabilità non è solo “architettura”—è il loop operativo: iterare in sicurezza, deployare in modo affidabile e tornare indietro velocemente quando la realtà non corrisponde al piano.
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Poiché Koder.ai gira globalmente su AWS, può anche supportare deployment in regioni diverse per soddisfare vincoli di latenza e trasferimento dati—utile quando la disponibilità multi-zone o multi-region diventa parte della tua strategia di scalabilità.
La scalabilità verticale significa rendere una singola macchina più grande (più CPU/RAM/disco più veloce). La scalabilità orizzontale significa aggiungere più macchine e distribuire il lavoro tra loro.
La verticale spesso sembra più semplice perché l'app continua a comportarsi come “un unico sistema”, mentre l'orizzontale richiede che più sistemi si coordinino e rimangano consistenti.
Perché nel momento in cui hai più nodi, serve un coordinamento esplicito:
Una singola macchina evita molti di questi problemi distribuiti per impostazione predefinita.
È il tempo e la logica necessari a far comportare più macchine come una sola:
Anche se ogni nodo è semplice, il comportamento complessivo diventa più difficile da prevedere sotto carico e in caso di guasto.
Lo sharding (partizionamento) divide i dati tra nodi così nessuna singola macchina deve memorizzare/tutto. È difficile perché devi:
Aumenta anche il lavoro operativo (migrazioni, backfill, mappe degli shard).
Lo stato è tutto ciò che la tua app “ricorda” tra richieste o mentre un lavoro è in corso (sessioni, cache in memoria, file temporanei, avanzamento dei job).
Con lo scaling orizzontale le richieste possono arrivare a server diversi, quindi di solito serve uno stato condiviso (es. Redis/database) o si accettano compromessi come le sticky session.
Se più worker possono prendere lo stesso job (o se un job viene ritentato), si possono verificare duplicazioni come addebiti doppi o mail inviate due volte.
Mitigazioni comuni:
La consistenza forte significa che una volta che una scrittura ha successo, tutti i lettori vedono subito il valore aggiornato. La consistenza eventuale significa che gli aggiornamenti si propagano col tempo, quindi per una finestra alcuni lettori possono vedere valori vecchi.
Usa consistenza forte per dati critici per la correttezza (pagamenti, saldi, inventario). Usa consistenza eventuale per dati meno critici (analytics, raccomandazioni).
In un sistema distribuito le chiamate diventano chiamate di rete, con latenza, jitter e nuovi modi di fallire.
Cose pratiche che contano:
Il fallimento parziale significa che alcuni componenti sono lenti o rotti mentre altri funzionano. Il sistema può essere “up” ma comunque restituire errori, timeout o comportamenti incoerenti.
Le risposte di progetto includono replica, quorum, deployment multi-zone, circuit breaker e degradazione graduale per evitare che i guasti si propaghino.
Con molte macchine le evidenze sono frammentate: log, metriche e trace vivono su nodi diversi.
Passi pratici:
