Введение: Экспертная слепота и взгляд со стороны

5 декабря 2025 года мне довелось выступить техническим экспертом на бизнес-акселераторе Genesis: IT & Telecom в СибГУТИ. Задача — помочь командам, которые за три месяца интенсивной работы создали первые рабочие прототипы своих IT-продуктов.

Я был одним из немногих экспертов, чей фокус был не на бизнес-модели или маркетинге, а на технической реализации: архитектуре, коде, инфраструктуре. И почти каждая наша беседа начиналась с одного и того же диалога:

— «С какими глобальными техническими проблемами вы сталкиваетесь сейчас?»

— «Никаких, у нас всё стабильно работает!»

Этот ответ — не признак самоуверенности, а классический симптом «экспертной слепоты» на ранних этапах. Команда настолько погружена в процесс создания функционала, что часто не видит системных рисков, которые заложены в фундамент. Поделюсь одним показательным кейсом, где 10-минутный аудит, возможно, спас проект от будущего коллапса.

Кейс: Образовательная платформа и «бутылочное горлышко» в 45-й минуте урока

Контекст: Команда разрабатывает платформу для цифровизации образовательного процесса в школах и колледжах, с фокусом на регионах со слабым интернетом.

Исходная архитектура (упрощенно):

  1. Учет «плохого» интернета: Для части данных (например, загрузка материалов) реализован механизм отложенной синхронизации (sync on reconnect). Логично и правильно.

  2. Критичный процесс: Функция выставления и сохранения оценок учителем реализована через прямые синхронные HTTP-вызовы (REST API) к центральному серверу.

Проблема, которую не видели в команде: Архитекторы учли доступность (availability) при плохой связи, но упустили из виду масштабируемость (scalability) и устойчивость к нагрузке (fault tolerance) для критичного сценария.

Сценарий-убийца:

  • Представьте: урок заканчивается в 10:30, 11:15, 12:00 и так далее.

  • В этот момент десятки, а в перспективе — сотни и тысячи учителей одновременно нажимают «сохранить» или «выставить оценку».

  • Синхронные вызовы ко всем сервисам (проверки, нотификации, запись в БД) создают мгновенный пиковый спрос на ресурсы (CPU, I/O, соединения к БД).

  • Это приводит к резкому росту latency, а при достижении лимитов соединений — к отказам серверов и 5хх ошибкам. Учитель видит «Ошибка сохранения». Учителя тратят время на подготовку к следующему уроку на попытку сохранить оценки, а попытка повтора лишь усугубляет нагрузку. Эффект «лавины».

Почему это не проявлялось на MVP? На 5-10 пилотных школах нагрузка была мизерной. Проблема становится заметной на стадии роста, когда уже поздно и дорого переписывать ядро системы.

Технические решения: от тактического патча к стратегической перестройке

Вместе с командой мы проговорили несколько вариантов решения. Здесь я их подробнее опишу наброски вариантов развития архитектуры.

1. Тактическое решение — Быстрое исправление. Задача: Срочно развязать пиковую нагрузку и гарантировать прием данных. Решение: Внедрение асинхронной очереди сообщений (Message Queue).

Идея в том, чтобы заменить это и подобные узкие места на очередь, сохранив в остальных местах REST API.

  • Схема работы: Клиентское приложение учителя после выставления оценки отправляет событие (event) GradeAssigned в легковесную очередь (например, RabbitMQ, NATS или облачный Amazon SQS/Google Pub/Sub).

  • Ответ приходит мгновенно: «Сообщение принято в обработку».

  • Отдельный фоновый worker (микросервис) потребляет события из очереди и выполняет все необходимые операции: валидацию, запись в основную БД, запуск процессов нотификаций и аналитики.

  • Выигрыш:

    • Устранение пиков: Очередь выступает как буфер, сглаживающий любые всплески.

    • Повышение отказоустойчивости: Если сервис обработки упадет, сообщения будут ждать в очереди и будут обработаны после его восстановления.

    • Гарантия доставки: Современные брокеры сообщений обеспечивают persistence и подтверждение доставки.

2. Стратегическое решение — Перестройка архитектуры. Задача: Построить гибкую, слабосвязанную и легко масштабируемую систему. Решение: Постепенный переход к Event-Driven Architecture (EDA) с Rabbit MQ или Apache Kafka.

Кому-то покажется Kafka переусложненным решением, но не забывайте, что идет речь о гос. учреждениях и образовательной платформе. Иногда важно хранить историю событий (commit log), и Kafka отлично помогает хранить это оптимально благодаря rentention policy.

  • Концепция: Событие GradeAssigned становится не просто задачей для обработки, а фактом (fact), о котором сообщается всей системе.

  • Схема работы:

    1. Сервис «Журнал успеваемости» сохраняет оценку и публикует событие в шину (event bus).

    2. На это событие независимо могут подписаться другие сервисы:

      • Сервис «Аналитика»: Строит прогресc ученика в реальном времени.

      • Сервис «Уведомления»: Отправляет push-родителям.

      • Сервис «Отчетность»: Обновляет данные для классного руководителя.

  • Выигрыш:

    • Гибк��сть: Новый функционал (например, «Автоматическое формирование похвалы») добавляется без модификации существующего кода ядра — просто подписываем новый сервис на событие.

    • Масштабируемость: Каждый сервис масштабируется независимо под свою нагрузку.

    • Устойчивость: Отказ одного сервиса (например, «Уведомлений») не ломает критичный путь сохранения оценки.

Выводы и рекомендации для команд на ранних этапах

  1. «Нет проблем» — главный сигнал для аудита. Если команда не видит технических рисков на стадии активной разработки MVP, это часто означает, что все ресурсы ушли на создание фич, а не на анализ их будущей стоимости владения и масштабируемости.

  2. Ищите скрытые временные паттерны. Всегда задавайте вопросы: «Что будет, если 1000 пользователей выполнят это действие одновременно?», «Есть ли в вашем процессе временные пики?». Часто проблема кроется не в общем объеме данных, а в скорости их поступления.

  3. Синхронность — главный враг масштабирования. Прямые вызовы (HTTP/RPC) между критичными сервисами создают хрупкие цепочки, которые рвутся под нагрузкой. Асинхронное взаимодействие через очереди или шины — must-have для любого процесса, который не требует мгновенного ответа пользователю.

  4. Ценность внешнего эксперта — в сдвиге перспективы. Он не знает «как оно исторически сложилось». Он смотрит на систему как на черный ящик и задает вопросы «почему?». Это помогает выявить архитектурные дефекты, ставшие для команды «нормой».

Работа с этой командой с��ала для меня ярким напоминанием, что лучший баг — это баг, найденный и исправленный до того, как он проявил себя в проде. Технический долг, выявленный на стадии проектирования или раннего MVP, обходится в десятки раз дешевле, чем авральный рефакторинг под давлением падающего в час-пик продового сервиса.

Этот пост - является детальным обзором кейса, который я описал в своем тг канале @archemich.

Инвестируйте время в архитектурный анализ на ранних этапах. Иногда достаточно нескольких часов взгляда со стороны, чтобы найти и обезвредить ту самую «бомбу замедленного действия» в вашей кодовой базе.

P.S. Поделитесь опытом в комментариях. Когда вам удалось предвидеть и предотвратить архитектурную ошибку? Ваш звездный час.