Wiele firm popełnia błąd, utożsamiając proces skalowania jedynie z zakupem dodatkowej mocy obliczeniowej. Takie podejście, bez jednoczesnej modyfikacji architektury systemów, prowadzi do spadku wydajności, częstszych awarii oraz niekontrolowanego wzrostu kosztów utrzymania.

Efektywne zwiększanie zasobów IT wymaga wdrożenia automatyzacji oraz zmiany modelu zarządzania infrastrukturą.

Jesteśmy informatyczną firmą outsourcingową z ponad 20-letnim doświadczeniem w projektowaniu i utrzymaniu infrastruktury teleinformatycznej dla sektora B2B. Specjalizujemy się w usługach zarządzanych, obejmujących administrację serwerami, wdrażanie środowisk chmurowych oraz automatyzację procesów w modelu DevOps.  Dostarczamy kompetencje niezbędne do optymalizacji kosztów IT oraz gwarantujemy stabilność środowiska wymaganą do bezpiecznego skalowania działalności gospodarczej.

Oferujemy obsługę informatyczną we Wrocławiu, outsourcing IT w Lubinie, wsparcie IT dla firm Legnica oraz okolice.

W tym artykule omawiamy pięć najczęstszych błędów technicznych i organizacyjnych, które uniemożliwiają stabilną rozbudowę środowiska informatycznego, oraz wskazujemy metody ich eliminacji.

Błąd 1: skalowanie wertykalne zamiast horyzontalnego

Najczęstszą pułapką, w którą wpadają organizacje w fazie wzrostu, jest próba rozwiązania problemów wydajnościowych wyłącznie poprzez zwiększanie mocy obliczeniowej pojedynczych serwerów. Strategia ta, znana jako skalowanie wertykalne (Scale Up), polega na dodawaniu zasobów (CPU, pamięci RAM, szybszych dysków) do istniejącej maszyny w momencie, gdy system ulega przeciążeniu.

Choć jest to rozwiązanie najprostsze wdrożeniowo (często nie wymaga zmian w kodzie aplikacji), przy większej skali staje się ono główną blokadą rozwoju.

Ograniczenia sprzętowe i bariera kosztowa

Skalowanie wertykalne ma twardy limit technologiczny. Każdy serwer, fizyczny czy wirtualny, posiada maksymalną obsługiwaną ilość pamięci RAM i liczbę rdzeni procesora. Po osiągnięciu tego pułapu dalsze zwiększanie wydajności jest niemożliwe.

Dodatkowo, relacja kosztów do wydajności w tym modelu jest niekorzystna. Sprzęt klasy enterprise o najwyższych parametrach kosztuje nieproporcjonalnie więcej niż zestaw kilku standardowych maszyn o sumarycznie tej samej mocy obliczeniowej. Koszty rosną tu wykładniczo, podczas gdy wydajność wzrasta liniowo lub wolniej (tzw. prawo malejących przychodów).

Ryzyko pojedynczego punktu awarii (SPOF)

Opieranie infrastruktury na kilku potężnych maszynach tworzy ryzyko tzw. Single Point of Failure. Awaria płyty głównej, kontrolera dysków czy błąd systemu operacyjnego na głównym serwerze skutkuje całkowitą niedostępnością usługi. W modelu wertykalnym zapewnienie redundancji jest kosztowne, ponieważ wymaga utrzymywania "bliźniaczego", potężnego serwera w stanie gotowości (standby), który przez większość czasu pozostaje niewykorzystany.

Alternatywa: Skalowanie horyzontalne (Scale Out)

Prawidłowym podejściem w skalowaniu infrastruktury jest model horyzontalny (Scale Out). Zamiast powiększać jeden serwer, do klastra dodawane są kolejne, mniejsze jednostki, które wspólnie obsługują ruch.

Wymaga to zastosowania Load Balancerów (równoważenia obciążenia) oraz przystosowania aplikacji do działania w architekturze bezstanowej (stateless). Mimo wyższego progu wejścia, model ten zapewnia niemal nieograniczoną skalowalność, liniowy wzrost kosztów oraz wysoką dostępność – awaria jednego węzła nie zatrzymuje działania całego systemu.

Błąd 2: Ręczna konfiguracja i brak automatyzacji

W początkowej fazie rozwoju projektu ręczne zarządzanie serwerami – logowanie się do każdego z nich, instalacja oprogramowania i edycja plików konfiguracyjnych – jest powszechną praktyką. Jednak w momencie skalowania infrastruktury, utrzymywanie tego modelu pracy staje się krytycznym błędem operacyjnym.

Problem braku powtarzalności (Configuration Drift)

Ręczne wprowadzanie zmian przez administratorów prowadzi do nieuchronnego powstawania różnic między poszczególnymi serwerami. Zjawisko to, określane jako rozjazd konfiguracyjny (configuration drift), występuje, gdy serwery, które teoretycznie powinny być identyczne, różnią się wersjami bibliotek, aktualizacjami zabezpieczeń lub ustawieniami systemowymi.

Skutkuje to niestabilnością aplikacji: kod, który działa poprawnie na środowisku testowym, może generować błędy na produkcji. Ponadto, w przypadku awarii krytycznej, ręczne odtworzenie skomplikowanego środowiska serwerowego jest procesem czasochłonnym i podatnym na błędy ludzkie, co wydłuża czas niedostępności usługi.

Poleganie na wiedzy pracownika

Brak automatyzacji sprawia, że wiedza o specyfice infrastruktury nie jest udokumentowana, lecz znajduje się wyłącznie w pamięci konkretnych pracowników. Odejście kluczowego administratora lub jego niedostępność może sparaliżować możliwość wprowadzania zmian i rozwoju systemu.

Rozwiązanie: infrastruktura jako Kod (IaC)

Niezbędnym krokiem przy skalowaniu jest wdrożenie metodologii Infrastructure as Code (IaC). Polega ona na zdefiniowaniu całej infrastruktury (sieci, serwerów, baz danych) w formie kodu i plików tekstowych, a nie manualnych procedur.

Zastosowanie narzędzi do automatyzacji (np. Terraform, Ansible) pozwala na:

• Szybkość wdrożeń: Uruchomienie i skonfigurowanie setek serwerów zajmuje tyle samo czasu, co jednego.

• Spójność środowisk: Kod gwarantuje, że każde powołane środowisko będzie identyczne, eliminując błędy konfiguracyjne.

• Wersjonowanie: Konfiguracja przechowywana jest w systemie kontroli wersji (np. Git), co pozwala na śledzenie historii zmian i natychmiastowe wycofanie błędnych aktualizacji.

W osobnym artykule podpowiadamy, jak zarządzać infrastrukturą IT w dynamicznie rozwijającej się firmie.

Błąd 3: Ignorowanie długu technologicznego i omijanie procedur bezpieczeństwa

Presja na szybkie dostarczanie nowych funkcjonalności i obsługę rosnącego ruchu (Time to Market) często wymusza na zespołach IT stosowanie dróg na skróty. Choć w krótkim terminie pozwala to przyspieszyć wdrożenie, przy skalowaniu infrastruktury akumulacja takich decyzji staje się poważnym zagrożeniem dla stabilności i integralności danych.

Akumulacja rozwiązań prowizorycznych

W fazie szybkiego wzrostu często wdraża się rozwiązania „tymczasowe”, które mają zostać zoptymalizowane w przyszłości. W praktyce te prowizoryczne łaty i obejścia stają się stałym elementem architektury. Skalowanie systemu opartego na nieoptymalnym kodzie lub przestarzałych bibliotekach prowadzi do nieliniowego spadku wydajności. W dużej infrastrukturze koszt „spłaty” długu technologicznego – czyli refaktoryzacji i naprawy zaniedbań – jest wielokrotnie wyższy niż w małym projekcie i może całkowicie zablokować rozwój nowych funkcji.

Zwiększona powierzchnia ataku (Attack Surface)

Rozbudowa infrastruktury bez równoległego skalowania polityk bezpieczeństwa drastycznie zwiększa ryzyko incydentów. Błędy akceptowalne w małej sieci wewnętrznej są krytyczne w rozproszonym systemie. Do najczęstszych zaniedbań należą:

• Płaska struktura sieci: Brak segmentacji sprawia, że przełamanie jednego zabezpieczenia daje atakującemu dostęp do całej infrastruktury.

• Nadmierne uprawnienia: Nadawanie praw administracyjnych użytkownikom i usługom „dla wygody”, co narusza zasadę najmniejszych uprawnień (Principle of Least Privilege).

• Hardcoding poświadczeń: Przechowywanie haseł i kluczy API bezpośrednio w kodzie źródłowym lub plikach konfiguracyjnych, zamiast w dedykowanych menedżerach sekretów (Vault).

Rozwiązanie: Security by Design i DevSecOps

Bezpieczeństwo i jakość kodu nie mogą być etapem realizowanym na końcu projektu. Niezbędne jest wdrożenie metodyki DevSecOps, w której testy bezpieczeństwa, skanowanie podatności bibliotek i statyczna analiza kodu są zautomatyzowane w ramach procesu wdrażania (CI/CD). Architektura musi być projektowana z założeniem, że każdy jej element może zostać zaatakowany, co wymusza stosowanie szyfrowania danych w spoczynku i w transmisji oraz rygorystyczną kontrolę dostępu na każdym poziomie skalowanej infrastruktury.

Błąd 4: Nieefektywna migracja do chmury i strategia "Lift and Shift"

Migracja infrastruktury do chmury obliczeniowej (AWS, Azure, Google Cloud) jest standardowym krokiem przy skalowaniu biznesu, jednak sam fakt przeniesienia zasobów nie gwarantuje ani wyższej wydajności, ani niższych kosztów. Najczęstszym błędem jest traktowanie chmury jedynie jako „zewnętrznej serwerowni” i przenoszenie do niej systemów w modelu 1:1.

Pułapka "Lift and Shift"

Strategia Lift and Shift (Rehosting) polega na przeniesieniu aplikacji i serwerów z infrastruktury lokalnej (On-Premise) do chmury bez wprowadzania zmian w ich architekturze. Choć jest to najszybsza metoda migracji, przy skalowaniu staje się ona ekonomicznie nieefektywna.

Uruchomienie w chmurze wirtualnych maszyn, które działają w trybie ciągłym (24/7) i posiadają na sztywno przydzielone zasoby – tak jak miało to miejsce w fizycznej serwerowni – generuje wysokie koszty operacyjne (OpEx). Chmura publiczna nie jest tańsza od własnego sprzętu przy stałym, przewidywalnym obciążeniu, jeśli nie wykorzystuje się jej kluczowej cechy: elastyczności.

Brak optymalizacji kosztowej (FinOps)

Skalowanie w chmurze bez kontroli kosztów prowadzi do zjawiska Cloud Sprawl – niekontrolowanego namnażania się zasobów. Typowe błędy to:

• Over-provisioning: Wybieranie instancji o zbyt dużej mocy w stosunku do realnych potrzeb, „na zapas”.

• Zombie resources: Płacenie za nieużywane dyski, stare snapshoty czy zapomniane środowiska testowe.

• Brak autoskalowania: Ręczne utrzymywanie dużej liczby serwerów do obsługi szczytowego ruchu, zamiast dynamicznego dostosowywania ich liczby do aktualnego obciążenia.

Rozwiązanie: podejście Cloud-Native

Aby migracja wspierała skalowanie, konieczna jest ewolucja w stronę rozwiązań Cloud-Native. Oznacza to rezygnację z utrzymywania całych maszyn wirtualnych na rzecz usług zarządzanych (PaaS) oraz konteneryzacji (Kubernetes) lub architektury bezserwerowej (Serverless).

Tylko takie podejście pozwala na pełne wykorzystanie mechanizmów Auto-scalingu, gdzie infrastruktura automatycznie rozszerza się w momentach szczytowego obciążenia i kurczy, gdy ruch spada. Wdrożenie praktyk FinOps pozwala natomiast na bieżący monitoring kosztów i alokowanie budżetu tam, gdzie przynosi to realną wartość biznesową. Zobacz, jak jeszcze obsługa IT może efektywnie wpłynąć na rozwój firmy i optymalizację budżetu.

Błąd 5: Długi czas wykrycia i naprawy awarii (Wysokie MTTD i MTTR)

Wraz ze wzrostem złożoności infrastruktury zmienia się charakter awarii. W małym środowisku usterki są zazwyczaj oczywiste i binarne (serwer działa lub nie). W skalowalnych systemach rozproszonych problemy częściej objawiają się subtelną degradacją wydajności, okresowymi błędami połączeń lub zatorami, które są trudne do zdiagnozowania tradycyjnymi metodami.

Pułapka reaktywnego monitoringu

Najpoważniejszym błędem jest poleganie na reaktywnym modelu utrzymania, w którym zespół IT dowiaduje się o awarii dopiero ze zgłoszeń użytkowników lub klienta biznesowego. Oznacza to, że system monitorowania nie spełnił swojej roli.

Skutkuje to drastycznym wydłużeniem dwóch kluczowych wskaźników:

• MTTD (Mean Time to Detect): Średni czas od wystąpienia awarii do jej wykrycia.

• MTTR (Mean Time to Repair): Średni czas potrzebny na usunięcie usterki i przywrócenie serwisu.

W rozbudowanej infrastrukturze, składającej się z setek kontenerów i mikroserwisów, ręczne logowanie się do maszyn i przeszukiwanie plików tekstowych w celu znalezienia przyczyny błędu jest nieefektywne. Bez odpowiednich narzędzi, diagnoza "wąskiego gardła" może trwać godziny, generując w tym czasie wymierne straty finansowe.

Monitorowanie infrastruktury vs. monitorowanie aplikacji

Błędem jest również ograniczenie monitoringu wyłącznie do parametrów sprzętowych (użycie procesora, pamięci RAM, dostępność dysku). Wskaźniki te informują jedynie o stanie serwera, a nie o kondycji usługi biznesowej. System operacyjny może działać stabilnie i nie wykazywać obciążenia, podczas gdy aplikacja z powodu błędu w kodzie lub blokady na bazie danych przestaje przetwarzać transakcje. Brak wglądu w warstwę aplikacyjną czyni system "czarną skrzynką".

Rozwiązanie: wdrożenie pełnej obserwowalności (observability)

Skuteczne zarządzanie dużą infrastrukturą wymaga przejścia od prostego monitoringu statusu do paradygmatu obserwowalności (Observability). Podejście to opiera się na trzech filarach, które pozwalają zrozumieć stan systemu na podstawie generowanych przez niego danych:

1. Centralizacja logów: Agregacja logów ze wszystkich instancji i serwerów w jednym repozytorium (np. ELK Stack, Graylog). Umożliwia to błyskawiczne przeszukiwanie i korelację zdarzeń z wielu źródeł w jednym panelu.

2. Metryki biznesowe i techniczne: Zbieranie danych szeregowych w czasie rzeczywistym (np. Prometheus, Datadog), które wizualizują trendy, takie jak czas odpowiedzi API, liczba błędów HTTP 500 czy długość kolejki zadań.

3. Rozproszone śledzenie (Distributed Tracing): W architekturze mikroserwisowej kluczowe jest śledzenie pełnej ścieżki żądania użytkownika przez wszystkie komponenty systemu. Tracing pozwala natychmiast zidentyfikować konkretny mikroserwis lub zapytanie do bazy danych, które powoduje opóźnienie, eliminując konieczność zgadywania przyczyny awarii.

5 błędów, które paraliżują skalowanie infrastruktury IT - podsumowanie

Efektywne skalowanie infrastruktury IT wymaga strategicznej zmiany architektury systemów, a nie tylko zwiększania zasobów sprzętowych. Kluczem do stabilnego wzrostu jest unikanie krytycznych błędów, takich jak poleganie na ograniczonym skalowaniu wertykalnym, ręczne zarządzanie konfiguracją oraz stosowanie nieefektywnych modeli chmurowych typu "Lift and Shift". Nowoczesne środowisko musi opierać się na skalowaniu horyzontalnym, pełnej automatyzacji procesów (Infrastructure as Code) oraz proaktywnej obserwowalności, która pozwala wykrywać awarie przed zgłoszeniem użytkownika. Eliminacja długu technologicznego i wdrożenie standardów bezpieczeństwa na wczesnym etapie zapobiega paraliżowi operacyjnemu przy zwiększonym obciążeniu.