Modernizacja bez zatrzymania wzrostu: jak przejść z monolitu do architektury skalowalnej?

Wiele firm dochodzi do momentu, w którym monolit “jeszcze działa”, ale każdy kolejny feature kosztuje coraz więcej: releasy są stresujące, zmiany się “gryzą”, a skalowanie oznacza dokładanie zasobów całemu systemowi zamiast temu, co faktycznie jest wąskim gardłem. Dobra wiadomość jest taka, że da się modernizować bez wyłączania biznesu – pod warunkiem, że zamiast podejścia „zaczynamy od zera” wybierzesz podejście przyrostowe oparte na sprawdzonych wzorcach.

Poniżej znajdziesz przewodnik, który przeprowadzi Cię przez ten proces: od decyzji “czy na pewno mikroserwisy?”, przez wzorce migracji (Strangler Fig, Branch by Abstraction, Expand & Contract), aż po pracę z danymi, observability i wdrożenia bez przestojów.

‍

Co tak naprawdę blokuje wzrost w monolicie?

Monolit nie jest z definicji „zły”. Problem zaczyna się wtedy, gdy koszt zmiany rośnie szybciej niż wartość zmiany. Najczęstsze symptomy:

• Spada tempo dostarczania (długie lead time’y, trudne testy regresji, rosnący „czas do produkcji”).
  
  
• Wysokie ryzyko wdrożeń: jedna zmiana potrafi przewrócić pół systemu.
  
  
• Skalowanie “wszystkiego naraz”: żeby udźwignąć jeden moduł, musisz powiększać cały monolit.
  
  
• Silne sprzężenia danych: wspólna baza i wspólne transakcje utrudniają podział odpowiedzialności.
  
  
• Brak przejrzystości: nikt nie umie odpowiedzieć, „co się stanie, jeśli zmienimy X?”.
  
  

W praktyce modernizacja ma dwa równoległe cele:

1. dalej dowozić roadmapę,
   
   
2. obniżać koszt zmiany w czasie.
   
   

‍

“Architektura skalowalna” nie zawsze oznacza mikroserwisy

Zanim podejmiesz decyzję o architekturze mikroserwisowej, doprecyzuj: co ma się skalować – zespół, wdrożenia, ruch, niezawodność, a może wszystko naraz?

Martin Fowler i James Lewis opisują mikroserwisy jako zestaw cech (m.in. organizacja wokół możliwości biznesowych, automatyzacja, projektowanie pod awarie, zdecentralizowane dane). To nie jest „technologia”, tylko sposób budowy i prowadzenia systemu.

W praktyce często wygrywa strategia etapowa:

• Modularny monolit (dobry pierwszy krok): porządkujesz granice modułów i zależności, ale utrzymujesz jedno wdrożenie.
  
  
• SOA / serwisy domenowe: wyciągasz najważniejsze fragmenty domeny do osobnych usług.
  
  
• Mikroserwisy tam, gdzie to ma sens (np. moduły z innym cyklem zmian, innym SLA, innym profilem obciążenia).
  
  

‍

Fundament: modernizacja inkrementalna (Strangler Fig), a nie „big-bang rewrite”

Najbezpieczniejszy wzorzec migracji monolitu to Strangler Fig: nowa architektura “obrasta” starą, przechwytując stopniowo ruch i funkcje, aż stary komponent można wyłączyć.

Istotą jest to, że:

• zmiany mogą zachodzić bez wiedzy użytkowników,
  
  
• dostarczasz wartość po drodze (a nie dopiero “na końcu”),
  
  
• ryzyko rozkładasz na małe kroki.
  
  

Azure opisuje typową realizację z wykorzystaniem façade/proxy, który routuje żądania do starego monolitu lub do nowych usług – w zależności od tego, co zostało już przeniesione.

AWS podkreśla natomiast, że celem takiego podejścia jest minimalizacja ryzyka oraz zakłóceń w działaniu biznesu.

‍

Plan migracji “bez zatrzymania wzrostu” – 10 kroków, które działają

1) Ustal definicję sukcesu (metryki + SLO)

Bez mierników modernizacja potrafi zmienić się w “projekt dla architektów”. Zadbaj o to, by ustalić:

• DORA / Four Keys (Częstotliwość wdrożeń, czas realizacji zmian, odsetek nieudanych zmian, czas przywracania usługi).
  
  
• SLO/SLI + error budget: ile błędu/awarii “możesz zużyć” w okresie, zanim spowolnisz wdrożenia i skupisz się na stabilności.
  
  

2) Zmapuj domenę i granice (bounded contexts)

Rozbijanie systemu według warstw technicznych często kończy się problemami i utrudnia rozwój oprogramowania. Lepszym podejściem jest podział według domeny i języka biznesowego, zgodnie z zasadami Domain-Driven Design (DDD) – czyli projektowania sterowanego domeną. To sposób tworzenia oprogramowania, który skupia się na rzeczywistym obszarze biznesowym lub problemie, jaki aplikacja ma rozwiązać, zamiast na samej technologii czy architekturze.

Firma Microsoft definiuje DDD jako obszar (granicę), w którym obowiązuje spójny model domenowy, i zaleca grupowanie funkcji tam, gdzie ten model jest wspólny. Z kolei Martin Fowler, brytyjski inżynier oprogramowania, autor i prelegent, znany z książek o refaktoryzacji, architekturze aplikacji korporacyjnych i z udziału w tworzeniu Manifestu Agile, podkreśla, że DDD pozwala radzić sobie z rozbudowanymi modelami, dzieląc je na tzw. bounded contexts (ograniczone konteksty) i definiując jasne relacje między nimi.

Efekt takiego podejścia? Powstają sensownie wydzielone moduły lub usługi, a jednocześnie unika się tworzenia “przypadkowych mikroserwisów”.

‍

3. Wybierz “pierwszą usługę” strategicznie (thin slice)

Pierwsza wydzielana usługa powinna być małym, ale kompletnym “pionowym” wycinkiem funkcjonalności, który spełnia trzy warunki:

• Dostarcza realną wartość biznesową – łatwo uzasadnić koszt jej wydzielenia, bo rozwiązuje konkretny, ważny problem.
• Ma wyraźnie określone dane – wiadomo, jakie dane są jej potrzebne i gdzie przebiega granica odpowiedzialności względem reszty systemu.
• Doświadcza wysokiego tarcia w monolicie – jest często zmieniana, często się psuje lub spowalnia rozwój innych elementów.

Taki wybór minimalizuje ryzyko, a jednocześnie od razu zmniejsza obciążenie monolitu.

‍

4) Postaw warstwę przechwytującą ruch (façade / gateway / routing)

Strangler Fig zwykle zaczyna się od komponentu, który:

• Terminuje ruch (np. HTTP) – przyjmuje wszystkie przychodzące żądania od klientów.
• Routuje żądania do monolitu lub do nowej usługi – na początku większość trafia do monolitu, a wybrane ścieżki do nowych komponentów.
• Umożliwia stopniowe przepinanie endpointów – krok po kroku przenosisz kolejne fragmenty funkcjonalności z monolitu do nowych usług, zmieniając tylko konfigurację routingu, a nie cały system naraz.

Dzięki temu unikasz “wielkiego przełączenia” w jednym dniu i możesz ewoluować system małymi, kontrolowanymi krokami.

‍

5) Zapewnij możliwość bezpiecznych wdrożeń: feature flags + stopniowanie zmian

Dwie techniki, które ratują życie przy migracji systemu:

• Feature Toggles (Feature Flags) – pozwalają zmieniać zachowanie systemu bez ponownego wdrażania: możesz ukrywać niedokończone funkcje, włączać nowy kod tylko dla części ruchu (np. procent użytkowników) i testować zmiany “na żywo”, ale musisz świadomie pilnować rosnącej złożoności konfiguracji.
• Branch by Abstraction – umożliwia duże zmiany w kilku krokach: wprowadzasz wspólną abstrakcję (interfejs/warstwę), pod którą podmieniasz starą i nową implementację, często łącząc to z flagami, żeby kontrolować, kiedy która wersja jest używana.

W praktyce oba podejścia pozwalają modernizować system “od środka”, bez blokowania głównej gałęzi kodu (trunku) i bez zatrzymywania dostarczania bieżących funkcjonalności.

‍

6) Obserwowalność zanim rozproszysz system (logi, metryki, tracing)

Zanim zaczniesz rozbijać monolit na wiele usług, zadbaj o solidną obserwowalność, bo bez telemetrii debugowanie w systemie rozproszonym zamienia się w “polowanie w ciemno”. 

OpenTelemetry jest dziś de facto standardem do instrumentacji i eksportu logów, metryk i trace’ów w sposób niezależny od dostawcy.

Minimalny zestaw przed większą dekompozycją to:

• Wspólne correlation IDs – ten sam identyfikator przepływa przez wszystkie usługi, co pozwala odtworzyć pełną ścieżkę żądania.
• Rozproszone śledzenie krytycznych ścieżek (np. checkout, płatność, logowanie) – widzisz, gdzie dokładnie pojawiają się opóźnienia i błędy.
• Dashboardy SLO i powiązane alerty oparte o error budget – definiujesz oczekiwany poziom jakości, mierzysz jego dotrzymanie i dostajesz sygnał, kiedy system “przepala” budżet błędów.

‍

7) Strategia danych: “najpierw współistnienie, potem rozdzielenie”

Najtrudniejsza część migracji to prawie zawsze dane.

Bezpieczna ścieżka:

• etap 1: nowa usługa korzysta z danych przez monolit lub przez kontrolowaną warstwę dostępu,
  
  
• etap 2: wprowadzasz stopniową zmianę schematu i klientów,
  
  
• etap 3: separujesz odpowiedzialności i (docelowo) dane.
  
  

W zmianach schematu i migracjach świetnie sprawdza się expand and contract (najpierw „rozszerz”, potem „przełącz”, na końcu „posprzątaj”).

8) Spójność między usługami: outbox, CDC i sagi zamiast 2PC

W mikroserwisach „jedna globalna transakcja na wszystko” przestaje mieć sens, więc stosuje się inne podejścia. Trzy praktyczne wzorce to zazwyczaj:

• Saga – rozbija proces na serię lokalnych transakcji w różnych usługach, z krokami kompensacyjnymi zamiast jednego globalnego rollbacku.
• Event Sourcing – stan systemu jest budowany z sekwencji zdarzeń, co ułatwia odtwarzanie i naprawianie skutków błędów.
• CQRS + asynchroniczne komunikaty – rozdziela część zapisującą od odczytującej, akceptuje spójność ostate

W skrócie: zamiast sztucznie wymuszać jedną “rozproszoną transakcję” na wiele usług, świadomie projektujesz eventual consistency tam, gdzie biznes może zaakceptować krótkotrwałe rozjazdy danych.

9) Wdrożenia bez przestojów: blue/green + canary + szybki rollback

Żeby modernizować system bez zatrzymywania jego wzrostu, potrzebujesz możliwości częstego i bezpiecznego wdrażania. Podejście blue/green polega na utrzymywaniu dwóch równoległych wersji środowiska (starej i nowej) i przełączaniu całego ruchu jednym ruchem, co daje natychmiastowy rollback, jeśli coś pójdzie nie tak. 

Podejście canary z kolei pozwala wypuszczać nową wersję stopniowo – najpierw na mały procent ruchu, potem na coraz większy, przy uważnym monitorowaniu metryk technicznych i biznesowych. 

W środowiskach opartych o Kubernetes kluczowe są kontrolowane rollouty w Deploymentach, oparte na replikach i stopniowych aktualizacjach, co umożliwia zarówno scenariusze zbliżone do blue/green, jak i canary, i pozwala ograniczyć ryzyko przy każdym wdrożeniu.

10) „Definition of Done, które ratuje migrację przed wiecznym trwaniem”

Każdy wycinek migracji uznawaj za zakończony dopiero wtedy, gdy:

• Ruch produkcyjny faktycznie przechodzi nową ścieżką, a stara nie jest już potrzebna w codziennym działaniu.
• Masz sensowny monitoring i SLO dla nowej usługi, więc widzisz jej dostępność, błędy i wydajność.
• Monolit został odchudzony – usunięto zbędny kod i zależności, a nie tylko “doklejono” nową usługę obok.
• Zespół jasno wie, kto jest właścicielem modułu/usługi, jak ją rozwijać dalej i gdzie zgłaszać problemy.

To brzmi banalnie, ale to właśnie brak takiego “domknięcia” sprawia, że migracja zamienia się w niekończący się projekt i zostawia za sobą techniczne ruiny.

‍

Najczęstsze pułapki (i jak ich uniknąć)

Propozycja zredagowanej, spójnej wersji:

1. „Zrobimy mikroserwisy, bo wszyscy robią”
   Bez automatyzacji i sensownej obserwowalności mikroserwisy tylko multiplikują problemy. Zamiast gonić modę, wróć do konkretnych cech i wymagań biznesowych.
2. Dzielenie po warstwach technicznych
   Kończy się „mikroserwisem od bazy” i „mikroserwisem od UI”, czyli silnymi zależnościami i brakiem autonomii. Dziel system według domeny i bounded contexts, a nie według technologii.
3. Rozproszenie danych bez planu spójności
   Zanim rozdzielisz bazę danych, przygotuj mechanizmy outbox/CDC/sagi i świadomie zaprojektuj scenariusze błędów oraz zachowanie przy niespójności danych.
4. Brak mechanizmu kontroli ryzyka
   Wprowadź mierniki typu DORA oraz SLO z error budgetem, żeby tempo dostarczania i stabilność systemu były mierzone wspólnym językiem i pozwalały świadomie zarządzać ryzykiem.

‍

Praktyczny “mini-checklist” na start (do skopiowania do Jiry)

To może być sekcja „lista kontrolna” na start modernizacji:

• Zebrane metryki bazowe DORA i ustalone konkretne cele na najbliższe 3 miesiące (np. częstotliwość wdrożeń, czas dostarczenia zmiany).
• Zdefiniowane 1–2 SLO dla krytycznego user journey (np. rejestracja, zakup, płatność), tak by mierzyć to, co naprawdę widzi użytkownik.
• Zmapowane bounded contexts i priorytety domenowe – wiadomo, które obszary biznesowe migrujemy jako pierwsze.
• Wybrany pierwszy thin slice oraz przygotowany plan Strangler Fig (routing ruchu między monolitem a nową usługą).
• Działające feature flags plus plan regularnego sprzątania starych flag, żeby nie kumulować złożoności.
• Obserwowalność: rozproszone tracing krytycznych ścieżek, dashboardy i alerty skrojone pod SLO, a nie tylko pod infrastrukturę.
• Strategia danych w modelu expand & contract plus decyzja, czy używasz outboxa, CDC lub obu tych technik.
• Strategia wdrożeń: jasno opisane scenariusze canary i/lub blue‑green wraz z procedurą rollbacku, aby każde wdrożenie miało bezpieczną drogę odwrotu.

‍

Gdzie w tym wszystkim pasuje partner technologiczny?

Partner technologiczny jest tym brakującym „wzmacniaczem”, który umożliwia modernizację równolegle z rozwojem produktu – bez przeciążania kluczowego zespołu.

W praktyce oznacza to zazwyczaj:

• Architekta / zespół architektoniczny, który pomaga ustawić granice domenowe, zaprojektować docelową architekturę (bounded contexts, dane, integracje) i rozpisać realny plan migracji zamiast ogólnego „przejdziemy na mikroserwisy”.
• DevOps / Cloud odpowiedzialnych za to, żeby wdrożenia, infrastruktura i obserwowalność były „nudne”: automatyczne pipeline’y CI/CD, IaC, monitoring, alerty i bezpieczeństwo w chmurze.
• Praktykę dowożenia zmian małymi krokami – wsparcie przy Strangler Fig, feature flags, automatyzacji testów i rolloutów, tak by zmiany szły iteracyjnie, z kontrolowanym ryzykiem, a nie w trybie „big bang”.

Firmy takie jak Altimi opisują taki model wsparcia właśnie w obszarach DevOps/CI/CD, architektury chmurowej, usług zarządzanych oraz modernizacji systemów bez zakłócania bieżących operacji i rozwoju produktu.