چرا مقیاس‌پذیری همیشه آنطور که انتظار داریم کار نمی‌کند؟

چطور سیستم را بدون افزایش بی‌رویه هزینه، بدون افت Performance و بدون درگیر شدن با پیچیدگی‌های Distributed Systems رشد دهیم؟ کسانی که بی‌برنامه Scale می‌کنند، بعد از مدتی متوجه می‌شوند که نه تنها Performance بهبود پیدا نکرده، بلکه مشکلات جدیدی هم به وجود آمده—از Load Balancing ناهماهنگ گرفته تا Database Replication که با هر درخواست بیشتر Lag می‌زند.

چالش اول: مقیاس‌پذیری عمودی یا افقی؟ چرا انتخاب اشتباه هزینه‌ساز است؟

شرکت‌هایی که رشد سریعی دارند، معمولاً در اولین قدم برای حل مشکلات مقیاس‌پذیری سراغ Scale-Up می‌روند. یعنی منابع سخت‌افزاری را افزایش می‌دهند—CPU بیشتر، RAM بیشتر، Storage سریع‌تر. در نگاه اول، این راهکار راحت‌تر و کم‌دردسرتر به نظر می‌رسد. اما خیلی زود به یک سقف می‌رسند. سقفی که بعد از آن، هزینه افزایش منابع تصاعدی می‌شود و حتی با وجود منابع زیاد، عملکرد سیستم بهبود قابل توجهی پیدا نمی‌کند.

راهکار جایگزین؟ Scale-Out. توزیع بار بین چندین سرور کوچک‌تر، به جای یک سرور قدرتمند. اما اینجا یک سوال کلیدی پیش می‌آید: چطور درخواست‌ها را به درستی بین این سرورها توزیع کنیم؟

چالش دوم: Load Balancing، یا چطور از بروز گلوگاه‌های ترافیکی جلوگیری کنیم؟

وقتی تعداد درخواست‌ها بالا می‌رود، یک Load Balancer بین کلاینت‌ها و سرورها قرار می‌گیرد تا بار را بین آن‌ها توزیع کند. اما انتخاب Load Balancer مناسب یک چالش بزرگ است. استفاده از یک L4 Load Balancer ساده مثل HAProxy یا Nginx کافی است؟ یا باید سراغ L7 Load Balancer برویم که قابلیت‌هایی مثل Routing هوشمند و Caching دارد؟

شرکت‌هایی مثل Netflix از Global Load Balancing برای توزیع بار بین دیتاسنترهای مختلف خود استفاده می‌کنند. در حالی که در ایران، به دلیل عدم دسترسی به AWS ELB یا GCP Load Balancer، مجبوریم به سراغ راهکارهای جایگزین مثل HAProxy + Keepalived برای High Availability یا Traefik برای مدیریت ترافیک بین سرویس‌های میکروسرویسی برویم.

چالش سوم: چالش‌های پایگاه داده – Sharding، Replication و Latency

یکی از بزرگ‌ترین مشکلات Scaling، پایگاه داده است. وقتی تعداد کاربران و حجم داده بالا می‌رود، دیگر یک دیتابیس واحد پاسخگو نیست. راه‌حل؟ Replication یا Sharding.

در Replication یعنی کپی کردن دیتابیس در چندین سرور، اما این کار بدون دردسر نیست. مشکل Replication Lag همیشه وجود دارد—به خصوص اگر بین دیتاسنترهای مختلف باشد. Sharding هم به معنی تقسیم کردن داده‌ها بین سرورهای مختلف است، اما اجرای نادرست آن می‌تواند Queryهای سنگین و پیچیده را ایجاد کند که کارایی سیستم را کاهش می‌دهد.

در سطح جهانی، Google Spanner و AWS Aurora این مشکلات را با روش‌های خاص خودشان حل کرده‌اند. اما برای مدیران فنی در ایران، جایگزین‌های عملی می‌تواند PostgreSQL + Patroni برای Replication یا CockroachDB برای Sharding بدون پیچیدگی‌های شدید باشد.

چالش چهارم: مدیریت هزینه در مقیاس‌پذیری – آیا واقعاً Cloud ارزان‌تر است؟

یکی از رایج‌ترین تصورات غلط درباره Cloud این است که با Cloud هزینه‌ها کاهش پیدا می‌کند. اما حقیقت این است که اگر استراتژی بهینه‌ای نداشته باشید، مقیاس‌پذیری در Cloud می‌تواند از دیتاسنترهای سنتی هم گران‌تر شود. هزینه‌های مخفی مثل Networking Costs (هزینه انتقال داده بین مناطق جغرافیایی مختلف)، Storage Redundancy Costs (هزینه‌های نگهداری داده‌های بکاپ و نسخه‌های مختلف) و Idle Resource Costs (سرورهایی که اجرا می‌شوند ولی کاملاً مورد استفاده نیستند) می‌توانند بودجه را به سرعت مصرف کنند.

در سطح جهانی، Airbnb برای کاهش هزینه‌های Cloud از Spot Instances و Serverless Computing استفاده کرده است. اما در ایران، به دلیل عدم دسترسی به AWS Lambda یا GCP Functions، می‌توان از OpenFaaS روی Kubernetes یا حتی Function-as-a-Service های داخلی استفاده کرد.

مقیاس پذیری فقط درباره سرورها نیست، یک استراتژی مهندسی است

فرآیند Scaling یک چالش چندبعدی است که اگر بدون برنامه‌ریزی انجام شود، می‌تواند از یک مزیت به یک معضل تبدیل شود. شرکت‌هایی که موفق به حل این چالش شده‌اند، به جای صرفاً افزایش منابع، معماری خود را بر اساس مقیاس‌پذیری طراحی کرده‌اند.

مفهوم Scaling یعنی طراحی برای رشد، نه فقط اضافه کردن منابع. اگر معماری از ابتدا درست طراحی نشود، هر قدمی که در مسیر رشد برداشته می‌شود، می‌تواند سیستم را پیچیده‌تر و ناکارآمدتر کند.