Ölçeklenebilir Yazılım Altyapısı
Bu yazı, ürün büyüdükçe artan trafik ve veri yüküne rağmen sistemin stabil kalması için gerekli mimari kararları anlatır. Yük testi ve kapasite planlama ile başlar; cache/queue katmanları, veritabanı ölçekleme stratejileri (read replica, partition, sharding), mikroservis–monolit dengesi, CI/CD ve observability (log–metric–trace) gibi temel bileşenleri pratik bir çerçevede ele alır. Son bölümde SLO/SRE yaklaşımıyla “çalışıyor” değil “ölçülebilir şekilde güvenilir” altyapı hedeflenir.
Fatih Kemer ·
1) Ölçeklenebilirlik tam olarak nedir?
Kullanıcı sayısı 10x artınca sistemin lineer veya kontrollü şekilde büyüyebilmesi
Performans (latency) ve hata oranının (error rate) SLO içinde kalması
Maliyetlerin büyümeyi boğmaması (cost efficiency)
2) İlk adım: Ölçmeden ölçeklenmez
Kritik akışları belirleyin (login, ödeme, arama, sipariş vb.)
KPI + SLO tanımlayın (p95 latency, error rate, availability)
Yük testi senaryosu: “peak hour”, “kampanya”, “batch işleri”
3) Monolit vs Mikroservis: doğru soru “ne zaman?”
Erken aşamada: iyi yapılandırılmış modüler monolit çoğu zaman daha hızlıdır
Trafik/organizasyon büyüyünce: sınırları net servisleri ayırmak anlamlıdır
Anti-pattern: erken mikroservis → devops maliyeti + karmaşıklık patlaması
4) Cache, Queue ve Async tasarım
Cache (Redis): sıcak veri, oturum, ürün listeleme, rate limiting
Queue (Kafka/Rabbit): e-posta, bildirim, raporlama, entegrasyon işleri
Strateji: kritik yolu kısalt, yan işleri asenkrona al
5) Veritabanı ölçekleme
Read Replica: okuma yükünü ayır
Partitioning: büyük tabloları böl
Sharding: ölçek zorunluysa yatay parçalama
Data model: indeks, query plan, migration disiplin
6) Observability + CI/CD = güvenli hız
Log–Metric–Trace ile “neden yavaşladı?” sorusunu dakikalar içinde yanıtla
CI/CD ile küçük değişiklik, sık release, hızlı rollback
Feature flag ile risk azaltma
7) SRE yaklaşımı: stabilite bir ürün özelliğidir
SLO ihlalinde “özellik geliştirme” yerine “stabilizasyon” önceliği
On-call, runbook, incident postmortem kültürü