Хостинг и деплой: Vercel, Netlify, AWS, Docker, Nginx, Kubernetes
«Сайт не открывается» в 3 часа ночи — и выясняется, что disk full на VPS, потому что логи nginx не ротировались полгода. Или сервер лёг под нагрузкой в день запуска рекламной кампании, потому что на shared хостинге стоял лимит в 50 одновременных соединений. Выбор инфраструктуры — это не про «где дешевле», это про то, что происходит в момент, когда что-то идёт не так.
Vercel и Netlify: когда это правильный выбор
Vercel создан под Next.js — деплой в один push, preview deployments для каждого PR, автоматический CDN, Edge Functions, ISR без конфигурации. Для фронтенд-проектов и JAMstack это оптимальный выбор: нет операционной нагрузки, time-to-deploy измеряется минутами.
Ограничения реальные: Vercel Serverless Functions запускаются в us-east-1 по умолчанию (latency для Европы +80–100ms), Function timeout 300 секунд на Pro, Bandwidth 1TB/месяц на Pro. Для тяжёлого backend — нужны воркеры или отдельный сервер.
Netlify ближе к статике и Edge Functions на базе Deno Deploy. Build minutes — основное ограничение на бесплатном тарифе.
Docker: основа предсказуемого деплоя
«Работает на моей машине» — классика. Docker решает это через контейнеризацию окружения. Но плохой Dockerfile создаёт новые проблемы.
Типичная ошибка: копировать всё в образ без .dockerignore, получать 800MB образ вместо 80MB. node_modules внутри образа весит столько же. Правильно: multi-stage build.
FROM node:20-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci --only=production
COPY . .
RUN npm run build
FROM node:20-alpine AS runner
WORKDIR /app
COPY --from=builder /app/.next ./.next
COPY --from=builder /app/node_modules ./node_modules
COPY --from=builder /app/package.json ./package.json
EXPOSE 3000
CMD ["npm", "start"]
Итоговый образ: 180MB вместо 1.2GB. Время сборки CI сокращается из-за layer caching — если package.json не изменился, слой с npm ci берётся из кэша.
Docker Compose для локальной разработки и простых продакшен-сценариев: приложение + PostgreSQL + Redis в одной конфигурации. Для production на одном сервере — вполне рабочий вариант, если нет требований горизонтального масштабирования.
Nginx как reverse proxy
Nginx перед приложением — стандарт для VPS и выделенных серверов. Основные функции: SSL termination, gzip, static files, rate limiting, upstream балансировка.
Конфигурация, которую часто делают неправильно: worker_processes auto — количество процессов равно числу CPU. worker_connections 1024 — это 1024 на каждый воркер-процесс. При 4 CPU и 1024 connections = 4096 одновременных соединений. Для высоконагруженного сайта нужно worker_connections 4096 и настройка keepalive_timeout 65.
Для статических ассетов с хешем в имени файла:
location ~* \.(js|css|woff2|png|webp)$ {
expires 1y;
add_header Cache-Control "public, immutable";
}
immutable сообщает браузеру: не проверяй этот файл даже при hard refresh. Правильно работает только с content-hashed именами файлов (что делает Vite/webpack по умолчанию).
AWS: гибкость и сложность
EC2 + Auto Scaling Group — классика для горизонтального масштабирования. AMI с предустановленным приложением, Launch Template, ASG с min/desired/max instances, Application Load Balancer. При CPU > 70% на 3 минуты — scale out, при CPU < 30% на 15 минут — scale in. Health check через ALB исключает нездоровые инстансы из ротации.
ECS Fargate — контейнеры без управления EC2. Деплой Docker-образа, задаёте CPU/память (512 CPU units = 0.5 vCPU, от 512MB памяти), Fargate запускает. Дороже Lambda, но нет cold start и нет timeout-ограничений. Подходит для long-running процессов, WebSocket-серверов, тяжёлых воркеров.
RDS для PostgreSQL с Multi-AZ: автоматический failover за 1–2 минуты при падении primary. Read Replicas для масштабирования чтения. RDS Proxy для connection pooling — Lambda-функции не умеют держать долгосрочные соединения, прокси буферизует это.
Kubernetes: когда это оправдано
K8s добавляет значительную операционную сложность. Оправдан, когда: несколько команд деплоят независимые сервисы, нужна тонкая настройка ресурсов на сервис, canary deployments и blue/green без простоя — требование.
AWS EKS, GKE или managed k8s от Hetzner (дешевле). Helm charts для стандартных сервисов. Horizontal Pod Autoscaler по CPU и custom metrics (RPS через Prometheus).
Для большинства стартапов и средних проектов — Kubernetes избыточен. ECS или Fly.io дают 80% возможностей при 20% операционной сложности.
Мониторинг и alerting
Сервер без мониторинга — это ожидание инцидента. Минимальный стек: Prometheus + Grafana (или Grafana Cloud для managed), alerting на disk > 80%, memory > 85%, CPU > 90% за 5 минут, error rate > 1%. Uptime через Better Uptime или Upptime (self-hosted).
Logs: Loki + Grafana или CloudWatch Logs Insights. Структурированные JSON-логи (winston, pino) — обязательно, иначе поиск по логам превращается в боль.
Процесс работы
Аудит текущей инфраструктуры → выбор целевой архитектуры с обоснованием по нагрузке и бюджету → настройка CI/CD pipeline (GitHub Actions, GitLab CI) → IaC через Terraform или Pulumi → настройка мониторинга и alerting → документация runbooks.
Сроки
Базовый деплой на VPS с Docker + Nginx + CI/CD: 1–2 недели. Настройка AWS инфраструктуры с Auto Scaling, RDS, CDN: 3–6 недель. Миграция на EKS с нуля: 6–12 недель. Настройка Vercel/Netlify для JAMstack: 3–5 дней.