Jede Wachstumsphase erfordert einen anderen Ansatz. Nicht vorzeitig über-optimieren.
Phase 1: 0-1K Benutzer¶
- Ein Server (VPS)
- Monolith
- SQLite oder PostgreSQL auf demselben Server
- Deploy: git pull
Phase 2: 1K-10K¶
- Datenbank auf einen eigenen Server auslagern
- CDN für statische Dateien
- Redis für Sessions und Cache
- Basis-Monitoring
Phase 3: 10K-100K¶
- Load Balancer + 2-3 App-Server
- Datenbank Read Replica
- Background Jobs (Queue)
- Vollständiges Monitoring + Alerting
- CI/CD Pipeline
Phase 4: 100K-1M¶
- Kubernetes / Managed Container
- Datenbank-Sharding oder Managed DB
- Message Queue (Kafka/RabbitMQ)
- Microservices (vorsichtig)
- Multi-AZ Deployment
- CDN + Edge Caching
Phase 5: 1M+¶
- Multi-Region
- Globales Load Balancing
- CQRS/Event Sourcing
- Dedizierte Teams pro Service
- Maßgeschneiderte Lösungen für spezifische Engpässe
Universelle Regeln¶
- Cache ist Ihre mächtigste Waffe
- Die Datenbank ist meist der Engpass
- Messen vor dem Optimieren
- Horizontal skalieren, nicht vertikal
- Jede Optimierung erhöht die Komplexität
Schlüssel¶
Skalieren Sie erst, wenn es nötig ist, nicht im Voraus. Vorzeitige Optimierung ist die Wurzel allen Übels.
SkalierungArchitekturperformance