Привет, коллеги! Меня зовут Санжар, я бэкенд-разработчик с опытом в настройке серверной инфраструктуры и контейнеризации для средних проектов. Сегодня хочу поделиться схемой архитектуры, которую я часто использую в своих проектах. Это не руководство к действию и не утверждение, что так нужно делать. Скорее, это возможность для меня получить обратную связь и узнать, как сделать лучше. Так что прошу вас, пишите свои идеи и советы в комментариях — это очень важно для меня. 🙂

Основная идея

Данная схема рассчитана на средненагруженные приложения. Она базируется на разделении фронтенда, бэкенда, базы данных, а также использовании кэширования и статических файлов. Все сервисы развёрнуты в Docker-контейнерах, что упрощает их переносимость и настройку.

Клиентская часть (Next.js, Angular)

Фронтенд отвечает за рендеринг интерфейса и взаимодействие с сервером через API. Он развёрнут отдельно и обслуживается через Nginx. Такой подход позволяет легко масштабировать фронтенд независимо от других частей системы.

Прокси-сервер (Nginx)

Nginx выполняет функции балансировки нагрузки и кэширования запросов. Он принимает запросы от клиента и перенаправляет их на фронтенд, бэкенд или сервер со статическими ресурсами. Также он обрабатывает HTTPS-запросы.

Бэкенд (Django/FastAPI)

Бэкенд отвечает за обработку API-запросов. Он развёрнут с использованием gunicorn или uvicorn для поддержки нескольких рабочих процессов. Это помогает обеспечить масштабируемость при увеличении нагрузки.

База данных (PostgreSQL)

Для хранения основной информации используется реляционная база данных PostgreSQL. Если проект требует высокой отказоустойчивости, возможна репликация базы данных.

Кэширование (Redis)

Redis используется для ускорения обработки данных и уменьшения нагрузки на базу данных. Например, в Redis можно хранить сессии или результаты часто выполняемых запросов.

Статические и медиафайлы

Статические ресурсы и медиафайлы обслуживаются через отдельный сервер с использованием Nginx. Это позволяет разгрузить бэкенд.

Контейнеризация

Все сервисы развёрнуты в Docker-контейнерах. Это значительно упрощает переносимость проекта и настройку окружения.

Масштабируемость

1. На уровне бэкенда используются несколько рабочих процессов (воркеров), что позволяет обрабатывать больше запросов одновременно.

2. При необходимости можно легко добавить новые фронтенд- или бэкенд-узлы.

Где вижу возможности для улучшения

1. Мониторинг и алертинг

   • На данный момент мониторинг системы осуществляется минимально. Планирую внедрить такие инструменты, как Prometheus и Grafana, чтобы отслеживать состояние всех сервисов в режиме реального времени.

   • Для уведомлений о сбоях хочу настроить интеграции с Slack или Telegram.

2. Оптимизация ресурсов

   • Возможно, использование серверов меньшей мощности, но с более грамотным распределением нагрузки, поможет сократить затраты.

   • Стоит подробнее изучить инструменты автоматического масштабирования, такие как Kubernetes.

3. CI/CD

   • Сейчас процесс развёртывания проекта частично автоматизирован, но его можно улучшить с помощью таких инструментов, как GitHub Actions, GitLab CI/CD или Jenkins.

Вопросы к вам, сообщество

1. Насколько, на ваш взгляд, данная архитектура эффективна для средненагруженных приложений?

2. Какие подходы вы используете для уменьшения расходов на сервера и оптимизации ресурсов?

3. Какие инструменты предпочитаете для настройки CI/CD пайплайнов?

Заключение

Эта схема — результат моего опыта и экспериментов. Я не утверждаю, что это лучший способ построения архитектуры, и открыт для ваших комментариев. Напишите, что можно улучшить, какие альтернативные подходы вы используете, или просто поделитесь своим опытом. Мне действительно важно ваше мнение. Спасибо за внимание!