Вертикальное масштабирование — это обычно добавление CPU/RAM. Горизонтальное требует координации, разбиения данных, поддержания согласованности и больше операций — поэтому это сложнее.
Масштабирование означает «обрабатывать больше, не падая». Это «больше» может быть:
Когда говорят о масштабировании, обычно цель — улучшить одно или несколько из этих свойств:
Большая часть сводится к одной теме: масштабирование вверх сохраняет ощущение «одной системы», в то время как масштабирование вширь превращает систему в координируемую группу независимых машин — и именно в этой координации сложность взрывается.
Вертикальное масштабирование означает сделать одну машину мощнее. Архитектура остаётся та же, но сервер (или VM) апгрейдится: больше CPU‑ядер, больше RAM, быстрые диски, выше пропускная способность сети.
Думайте об этом как о покупке большего грузовика: всё тот же водитель и один автомобиль, просто он вмещает больше.
Горизонтальное масштабирование означает добавить больше машин или инстансов и разделить работу между ними — часто за балансировщиком нагрузки. Вместо одной мощной машины у вас несколько серверов, работающих вместе.
Это похоже на использование большего числа грузовиков: перевозить можно больше, но теперь нужно планирование, маршрутизация и координация.
Частые триггеры:
Команды часто сначала масштабируются вверх — это быстро (апгрейд сервера), затем переходят к масштабированию вширь, когда одна машина достигает пределов или нужна более высокая доступность. Зрелые архитектуры обычно комбинируют оба подхода: более мощные узлы и больше узлов, в зависимости от узкого места.
Вертикальное масштабирование привлекательно, потому что оставляет систему в одном месте. На одном узле обычно есть единый источник правды для памяти и локального состояния. Один процесс владеет in‑memory кешем, очередью задач, хранилищем сессий (если сессии в памяти) и временными файлами.
На одном сервере большинство операций просты, потому что почти нет межузловой координации:
При масштабировании вверх вы тянете знакомые рычаги: добавляете CPU/RAM, используете более быстрое хранилище, улучшаете индексы, настраиваете запросы и конфигурации. Не нужно переделывать распределение данных или то, как несколько узлов согласуют «что будет дальше».\n
Вертикальное масштабирование не бесплатно — оно просто держит сложность в одном месте.
Рано или поздно вы столкнётесь с лимитами: наибольший доступный инстанс, убывающая отдача или крутая кривая стоимости в верхнем сегменте. Также растёт риск простоя: если одна большая машина падает или требует обслуживания, большая часть системы пострадает, если вы не добавили резервирование.
При масштабировании вширь вы получаете не просто «больше серверов». Вы получаете больше независимых акторов, которые должны договориться, кто отвечает за какую работу, в какой момент и с какими данными.
На одном сервере координация часто неявная: одна область памяти, один процесс, одно место для состояния. С множеством машин координация становится фичей, которую нужно проектировать.
Распространённые инструменты и паттерны:
Ошибки координации редко выглядят как чистые падения. Чаще вы увидите:
Эти проблемы часто проявляются только под реальной нагрузкой, во время деплоев или при частичных сбоях (узел тормозит, коммутатор теряет пакеты, зона на мгновение недоступна). Система выглядит нормально — пока не будет стресс‑сценария.
При масштабировании вширь вы часто не можете хранить все данные в одном месте. Их разбивают по машинам (шарды), чтобы несколько узлов могли хранить и обслуживать запросы параллельно. В этом разбиении начинается сложность: каждое чтение и запись зависит от вопроса «в каком шарде хранится эта запись?».
Range‑partitioning группирует данные по упорядоченному ключу (например, пользователи A–F на шарде 1, G–M на шарде 2). Интуитивно понятно и хорошо для диапазонных запросов («показать заказы за прошлую неделю»). Минус — неравномерная нагрузка: если один диапазон внезапно популярен, его шардер становится узким местом.
Hash‑partitioning пропускает ключ через хеш‑функцию и распределяет результаты по шардом. Это равномернее распределяет трафик, но усложняет диапазонные запросы, потому что связанные записи разбросаны.
Добавили узел и хотите его использовать — часть данных нужно переместить. Удалили узел (по плану или из‑за сбоя) — остальные шарды должны подхватить нагрузку. Ребалансировка может вызвать большие переносы, прогрев кешей и временные падения производительности. Во время перемещения нужно также предотвращать старые чтения и неправильную маршрутизацию записей.
Даже при хеше реальный трафик неравномерен. Звёздный аккаунт, популярный товар или временные паттерны доступа могут сконцентрировать операции на одном шарде. Один «горячий» шард может ограничить общую пропускную способность системы.
Шардинг вводит постоянные обязанности: поддержка правил маршрутизации, запуск миграций, выполнение бэкофиллов после изменений схемы и планирование разделения/слияния шардов без нарушения клиентов.
При масштабировании вширь вы не просто добавляете серверы — вы добавляете копии приложения. Сложность в том, что такое «состояние»: всё, что приложение «помнит» между запросами или во время работы.
Если пользователь залогинился на сервере A, а следующий запрос попадает на сервер B, знает ли B, кто это?
Кеши ускоряют работу, но несколько серверов значит несколько кешей. Теперь возникают вопросы:
С множеством воркеров фоновые задачи могут выполняться дважды, если не продумать защиту. Обычно нужны очередь, аренды/локи или идемпотентная логика задач, чтобы «отправить счёт» или «списать карту» не произошло дважды — особенно при ретраях и рестартах.
С одним узлом (или одной основной БД) обычно есть ясный «источник правды». При масштабировании вширь данные и запросы распределяются по машинам, и поддержание синхронности становится постоянной заботой.
Итоговая согласованность часто быстрее и дешевле в масштабах, но приносит неожиданные краевые случаи.
Типичные проблемы:
Нельзя полностью устранить отказы, но можно проектировать систему так, чтобы они причиняли меньше вреда:
Транзакция через сервисы (заказ + инвентарь + платёж) требует, чтобы несколько систем согласились. Если один шаг падает посередине, нужны компенсирующие действия и аккуратный учёт. Классическое поведение «всё или ничего» трудно обеспечить, когда сеть и узлы могут падать независимо.
Сильную согласованность применяйте для того, что должно быть корректным: платежи, балансы, учёт товара, бронирование мест. Для менее критичных данных (аналитика, рекомендации) часто достаточна итоговая согласованность.
При масштабировании вверх многие вызовы — это вызовы функций в одном процессе: быстро и предсказуемо. При масштабировании вширь те же взаимодействия становятся сетевыми вызовами — с добавлением задержки, джиттера и новых режимов отказа, которые код должен обрабатывать.
Сетевые вызовы имеют фиксированную накладную (сериализация, очереди, хопы) и переменную (конгестия, маршрутизация, «шумные соседи»). Даже если средняя задержка в порядке, хвосты (slowest 1–5%) могут доминировать в пользовательском опыте, потому что один медленный зависимый сервис тормозит весь запрос.
Пропускная способность и потеря пакетов тоже становятся ограничениями: при больших скоростях «маленькие» полезные нагрузки суммируются, и повторы тихо увеличивают нагрузку.
Без таймаутов медленные вызовы накапливаются и потоки блокируются. С таймаутами и ретраями можно восстанавливаться — пока ретраи не усилят нагрузку.
Обычная ошибка: backend замедляется, клиенты таймаутят и повторяют, повторы увеличивают нагрузку, backend ещё больше замедляется.
Более безопасные ретраи обычно требуют:
С множеством инстансов клиентам нужно знать, куда слать запросы — через балансировщик или через discovery + client‑side балансировку. В любом случае добавляются элементы: health checks, connection draining, неравномерное распределение трафика и риск маршрутизации на частично сломанный инстанс.
Чтобы не дать перегрузиться всей системе, нужны механизмы обратного давления: ограниченные очереди, circuit breakers и rate limiting. Цель — быстро и предсказуемо отказывать вместо того, чтобы позволить небольшой замедлению перерасти в инцидент на всю систему.
Вертикальное масштабирование обычно ломается предсказуемо: одна большая машина — единая точка отказа. Если она тормозит или падает, эффект очевиден.
Горизонтальное масштабирование меняет математику. С множеством узлов нормально, что некоторые машины нездоровы, а другие в порядке. Система «в сети», но пользователи видят ошибки, медленные страницы или несогласованное поведение. Это — частичный отказ, и на него нужно ориентироваться при проектировании.
В распределённой системе сервисы зависят друг от друга: БД, кеши, очереди, сторонние API. Небольшая проблема может распространиться:
Чтобы пережить частичные отказы, системы добавляют резервирование:
Это повышает доступность, но добавляет краевые случаи: split‑brain, устаревшие реплики и решения о поведении при отсутствии кворума.
Типичные паттерны:
На одном сервере «история системы» в одном месте: логи, графики CPU, процесс для инспекции. При горизонтальном масштабировании история рассеяна.
Каждый дополнительный узел добавляет поток логов, метрик и трасс. Сложность не в сборе данных — в их корреляции. Ошибка при оформлении заказа может начаться на веб‑ноды, вызвать два сервиса, попасть в кеш и прочитать с конкретного шарда — подсказки окажутся в разных местах и временах.
Проблемы также становятся селективными: один узел с неправильной конфигурацией, один горячий шард, одна зона с повышенной задержкой. Отладка кажется случайной, потому что в большинстве случаев всё работает.
Распределённый трейсинг похож на присвоение номерка отслеживания запросу. Correlation ID — этот номер. Передавайте его между сервисами и включайте в логи, чтобы можно было взять один ID и увидеть полный путь запроса энд‑ту‑энд.
Больше компонентов — больше оповещений. Без настройки команды горят от алертов. Стремитесь к действенным оповещениям, которые дают понять:
Проблемы с ёмкостью часто проявляются прежде, чем произойдёт отказ. Следите за сигналами насыщения: CPU, память, глубина очередей, использование пулов соединений. Если насыщение видно только на части узлов, подозревайте балансировку, шардирование или дрейф конфигурации — а не просто «больше трафика».
При масштабировании вширь деплой уже не «замена одной коробки». Это координация изменений по множеству машин при сохранении доступности сервиса.
Горизонтальные деплои часто используют rolling updates (замена узлов постепенно), canary (направление небольшой доли трафика на новую версию) или blue/green (переключение трафика между двумя окружениями). Они уменьшают blast radius, но требуют: управления трафиком, health checks, дренажа соединений и определения «достаточно хорошо, чтобы двигаться дальше».\n
Во время постепенного деплоя старые и новые версии работают вместе. Версионный скошенность означает, что система должна выдерживать смешанное поведение:
API должны быть обратно/вперёд совместимы, не только корректны. Изменения схемы БД по возможности должны быть аддитивными (сначала добавить nullable‑поле, потом сделать обязательным). Форматы сообщений стоит версионировать, чтобы потребители умели читать и старые, и новые события.
Откат кода прост; откат данных — нет. Если миграция удаляет или перезаписывает поля, старый код может падать или неверно обрабатывать записи. Подход «expand/contract» помогает: сначала выкладываете код, поддерживающий обе схемы, мигрируете данные, затем удаляете старые пути.
С множеством узлов управление конфигурацией становится частью деплоя. Один узел с устаревшим конфигом, неправильными флагами или просроченными кредами может давать непостоянные, трудно воспроизводимые сбои.
Горизонтальное масштабирование может казаться дешевле в расчёте на единицу: много мелких инстансов, у каждого низкая почасовая цена. Но общая стоимость — не только вычисления. Добавление узлов означает больше сетевого трафика, мониторинга, координации и времени на поддержание согласованности.
Вертикальное масштабирование концентрирует расходы в меньшем числе машин — часто меньше хостов для патчей, меньше агентов, меньше логов для отправки, меньше метрик для скрапинга.
При масштабировании вширь цена за единицу может быть ниже, но вы часто платите за:
Чтобы безопасно пережить всплески, в распределённых системах часто работают с недозагруженностью. Нужно держать запас на нескольких слоях (веб, воркеры, БД, кеши), что может означать оплату простаивающей мощности на десятках или сотнях инстансов.
Масштабирование вширь увеличивает нагрузку дежурных и требует зрелых инструментов: тонкая настройка алертов, руководы по инцидентам, тренировки и учения. Команды тратят время на определение зон ответственности и координацию при инцидентах.
В итоге: «дешевле за единицу» может оказаться дороже в сумме, учитывая труд людей, операционные риски и работу по сдерживанию множества машин в единой системе.
Выбор между scale up и scale out — не только о цене. Важно, какова нагрузка и сколько операционной сложности команда готова принять.
Начните с характера нагрузки:
Распространённый разумный путь:
Многие команды вертикально масштабируют базу (или держат её слегка кластеризованной), а горизонтально масштабируют статлесс‑слой. Это снижает боль шардинга, позволяя быстро добавлять веб‑ёмкость.
Вы ближе к этому, когда есть надёжный мониторинг и алерты, протестированный failover, нагрузочные тесты и повторяемые деплои с безопасными откатами.
Много боли масштабирования — это не только архитектура, но и операционный цикл: безопасно итерации, надёжные деплои и быстрый откат, когда реальность не совпадает с планом.
Если вы строите веб‑, бэкэнд‑ или мобильные системы и хотите двигаться быстро, не теряя контроля, Koder.ai может помочь прототипировать и выпускать быстрее, пока вы принимаете решения о масштабировании. Это платформа на базе «vibe‑coding», где приложения строятся через чат с агентной архитектурой под капотом. На практике это даёт возможность:
Поскольку Koder.ai разворачивается глобально на AWS, платформа может поддерживать деплой в разных регионах для соблюдения требований по задержке и трафику — полезно, когда в историю масштабирования входит мультирегиональная доступность.
Вертикальное масштабирование — это увеличение мощности одной машины (больше CPU/RAM/быстрее диск). Горизонтальное масштабирование — это добавление машин и распределение работы между ними.
Вертикальное чаще кажется проще, потому что приложение продолжает вести себя как «одна система», тогда как при горизонтальном нужно, чтобы несколько систем координировались и сохраняли согласованность.
Потому что как только у вас появляется несколько узлов, требуется явная координация:
Один сервер по умолчанию избегает многих проблем распределённых систем.
Это время и логика, затрачиваемые на то, чтобы несколько машин вели себя как одна:
Даже если каждый узел прост, поведение системы становится труднее прогнозировать под нагрузкой и при ошибках.
Шардинг (разбиение) распределяет данные по узлам, чтобы ни одна машина не хранила и не обслуживала всё. Это сложно, потому что нужно:
Это также увеличивает операционную работу (миграции, бэкофиллы, карты шардов).
Состояние — это всё, что приложение «помнит» между запросами или пока выполняется работа (сессии, in‑memory кеши, временные файлы, прогресс задач).
При горизонтальном масштабировании запросы могут попасть на разные сервера, поэтому обычно требуется общий стор (например, Redis/БД) или приходится смириться с компромиссами вроде sticky sessions.
Если несколько воркеров могут взять одну и ту же задачу (или задача ретраится), можно дважды списать платёж или отправить дублирующее письмо.
Распространённые меры:
Сильная согласованность означает, что после успешной записи все читатели сразу видят новое значение. Итоговая (eventual) согласованность означает, что обновления распространяются со временем, и некоторое время читатели могут видеть старые данные.
Сильную согласованность применяют для критичных данных (платежи, балансы, инвентарь). Для менее критичных данных (аналитика, рекомендации) часто допустима итоговая согласованность.
В распределённой системе вызовы становятся сетевыми — появляются задержки, джиттер и дополнительные режимы отказов.
Базовые принципы:
Частичный отказ — это когда некоторые компоненты медленные или упали, а другие работают. Система может быть «в сети», но показывать ошибки, таймауты или несогласованное поведение.
Реакции на частичные отказы: репликация, кворумы, развёртывание по зонам, circuit breakers и graceful degradation, чтобы не давать проблеме разрастаться.
Доказательства рассредоточены: логи, метрики и трассы на разных узлах.
Практические шаги:
