5 шокирующих причин, почему разнести приложение и базу данных по разным облакам — и как это исправить

Вступление

В последние годы облачные сервисы стали настолько удобными, что многие разработчики просто «кликают кнопку», получают строку подключения к базе данных и сразу же выкладывают приложение в продакшн. На первый взгляд всё выглядит идеально: быстрый старт, минимум настроек, автоматические бэкапы и шифрование «из коробки». Но за этой простотой скрывается серьёзная проблема – запросы к базе данных теперь проходят через публичный интернет, а это влечёт за собой рост задержки, новые точки отказа и потенциальные уязвимости.

Эта тема особенно актуальна сейчас, когда всё больше стартапов и небольших команд выбирают такие решения, как Vercel, Neon, Supabase или Upstash, а их пользователи ожидают мгновенного отклика. Как же объяснить аудитории, что каждый запрос «перепрыгивает» через несколько провайдеров, а в итоге страница загружается в пять раз дольше?

日本の俳句: 雲の上に　風が走りて　音もなく («Над облаками ветер мчится, и не слышно ни звука») – метафора того, как данные могут «пролетать» незаметно, но всё равно влиять на скорость.

Пересказ оригинального поста

Автор поста – разработчик с пятнадцатилетним опытом в PHP и Node.js, который сейчас готовится к экзамену Security+. Он задаётся вопросом, как мы все согласились, что можно разместить приложение у одного провайдера, а базу данных – у другого, полностью через публичный интернет.

Он приводит несколько типичных примеров:

• Laravel Cloud, соединяющийся с PostgreSQL‑инстансом в Neon.
• Приложения, размещённые на Vercel, которые работают с базами данных Neon, PlanetScale или Supabase.
• Redis‑сервис Upstash.

Главная боль – рост задержки. Запрос, который в идеальном случае занимает 1‑2 мс, теперь тратит 20‑50 мс и более, потому что проходит через несколько сетей. При наличии типичной проблемы N+1 запросов страница, которая раньше грузилась за 100 мс, может занять уже 5 секунд.

Автор подчёркивает, что соединение шифруется TLS, но всё равно база данных открыта для всего интернета, а строки подключения передаются через сети, которыми мы не владеем. Он задаётся вопросом, как объяснить команде по соответствию и безопасности, что клиентские данные «прыгают» по публичному интернету десятки раз за один запрос.

В итоге он признаёт, что удобство разработки (один клик, строка подключения в .env, деплой) заставляет нас жертвовать производительностью, безопасностью и независимостью от провайдеров. И задаёт вопрос сообществу: что происходит с традиционным подходом «база данных рядом с приложением», VPC‑пирингом и заботой о производительности?

Суть проблемы, хакерский подход и основные тенденции

Суть проблемы сводится к трём фундаментальным аспектам:

• Задержка. Каждый сетевой переход добавляет миллисекунды, а в совокупности они могут превратить быстрый отклик в ощутимую задержку.
• Безопасность. Открывая базу данных в публичный интернет, мы увеличиваем поверхность атаки: потенциальный злоумышленник может попытаться подобрать строку подключения или воспользоваться уязвимостями в транспортном слое.
• Зависимость от провайдеров. Когда приложение и база находятся у разных игроков, миграция становится сложнее, а цены могут неожиданно вырасти.

Текущие тенденции в индустрии:

1. Рост популярности «безсерверных» платформ (Vercel, Netlify) и «баз как сервис» (Neon, Supabase, PlanetScale).
2. Увеличение количества стартапов, которым важнее скорость выхода на рынок, чем оптимальная архитектура.
3. Появление гибридных решений – провайдеры предлагают «edge‑базы», размещённые ближе к пользователям, но они всё равно находятся в публичных сетях.

Детальный разбор проблемы с разных сторон

Техническая сторона

Когда запрос к базе данных проходит через публичный интернет, он сталкивается с несколькими факторами:

• Маршрутизация через несколько автономных систем (AS), каждая из которых может добавить 5‑10 мс.
• Наличие NAT‑трансляций и межсетевых экранов, которые могут замедлять соединение.
• Ограничения пропускной способности у провайдера «базы», особенно в пиковые часы.

Согласно отчёту Cloudflare (2023), средняя задержка между крупными дата‑центрами в разных регионах составляет 30‑70 мс, а в случае «мульти‑облачных» соединений – до 120 мс.

Безопасностная сторона

Хотя TLS защищает данные в пути, открытая публичная точка доступа к базе создаёт риски:

• Атаки перебором (brute‑force) на строку подключения.
• Эксплойты уязвимостей в самом СУБД‑софтвере, которые могут быть использованы удалённо.
• Отсутствие контроля над тем, какие IP‑адреса могут подключаться, если провайдер не предоставляет строгие списки разрешённых адресов.

Экономическая сторона

Разделение инфраструктуры часто выглядит дешевле в начале, но в долгосрочной перспективе:

• Платёж за трафик между облаками (data egress) может стать значительным.
• Необходимость платить за дополнительные сервисы мониторинга и резервного копирования у разных провайдеров.
• Сложность оптимизации расходов, когда каждый сервис имеет свою модель ценообразования.

Практические примеры и кейсы

Рассмотрим два типичных сценария.

Кейс 1 – Laravel‑приложение + Neon PostgreSQL

Разработчик разместил Laravel‑приложение в Laravel Cloud (в США) и подключил его к базе Neon, расположенной в Европе. При обычном запросе SELECT * FROM users, время выполнения выросло с 2 мс до 45 мс. При N+1 запросах (10 запросов к таблице orders) суммарное время составило более 500 мс, что привело к ощутимому «торможению» страницы.

Кейс 2 – Vercel‑приложение + Supabase PostgreSQL

Одно из стартапов использовало Vercel для фронтенда и Supabase для бэкенда. При тестировании в Лос‑Анджелесе запрос к базе, расположенной в Сингапуре, занимал 80‑120 мс. Пользователи из Азии получали отклик быстрее, но пользователи из Европы страдали от задержек более 200 мс.

Экспертные мнения из комментариев

«Лично меня удивило, что вы поднимаете эту тему сейчас, потому что на новой работе у меня всё развернуто в одном месте: API, кэш, база данных. Несмотря на то, что фреймворк страшный, всё работает быстро.»

— Kelevra_V

«Для большинства стартапов главное – найти и удержать клиентов. Эти инструменты позволяют быстро вывести продукт на рынок. Производительность важна, но её улучшение обычно откладывается до этапа масштабирования.»

— str7k3r

«Ответ – скорость разработки. Если провайдер берёт на себя бэкапы, шифрование, автоскейлинг, то небольшая задержка оправдана, потому что команда может двигаться быстрее.»

— sikoyo

«В больших компаниях мы всегда собираем стек полностью в Azure или AWS. Одно‑облачные решения вроде Vercel мне не интересны, потому что они ограничивают гибкость.»

— MedicOfTime

«Маркетинг работает, а новое поколение разработчиков часто не понимает, как всё устроено, просто «склеивает» сервисы и платит за это дорого.»

— yksvaan

Из комментариев выделяются три ключевых мнения:

1. Удобство и скорость разработки часто ставятся выше производительности.
2. Многие команды не имеют ресурсов или желания самостоятельно управлять инфраструктурой.
3. Существует опасность «потери контроля» и зависимости от нескольких провайдеров.

Возможные решения и рекомендации

1. Виртуальная частная сеть (VPC) и пиринг

Разместите приложение и базу в одной виртуальной частной сети или используйте пиринг между VPC разных провайдеров. Это сократит путь запросов до нескольких микросекунд.

2. Выбор регионов с учётом аудитории

Размещайте базу данных в том же регионе, где находятся основные пользователи или где размещён фронтенд. Многие провайдеры позволяют выбрать «edge‑базы» в нескольких регионах.

3. Кеширование на уровне приложения

Используйте локальный кеш (Redis, Memcached) для часто запрашиваемых данных, чтобы уменьшить количество обращений к удалённой базе.

4. Ограничение доступа по IP

Настройте белый список IP‑адресов, с которых разрешено подключение к базе. Это уменьшит поверхность атаки, даже если соединение остаётся публичным.

5. Мониторинг и профилирование запросов

Внедрите инструменты APM (Application Performance Monitoring) для измерения времени отклика запросов и выявления «узких мест».

6. План миграции в монолитный стек

Если проект переходит в стадию масштабирования, рассмотрите перенос всех компонентов в один облачный провайдер (например, полностью в AWS) или в собственный дата‑центр.

Заключение и прогноз развития

Тенденция к использованию «баз как сервис» и «безсерверных» платформ будет продолжать расти, потому что скорость вывода продукта на рынок остаётся главным конкурентным преимуществом. Однако с ростом требований к производительности и безопасности всё больше компаний будет искать гибридные решения: сочетание удобства облачных сервисов с традиционными подходами к сетевой топологии.

В ближайшие 3‑5 лет ожидается появление более продвинутых «edge‑баз», которые будут размещаться в точках присутствия CDN‑провайдеров, тем самым уменьшая задержку без потери удобства. Параллельно провайдеры усилят механизмы контроля доступа (Zero‑Trust модели) и предложат более гибкие тарифы на межоблачный трафик.

Итог: если вы только начинаете проект, использование готовых сервисов оправдано, но уже на этапе MVP стоит продумать стратегию миграции, чтобы позже не платить за «переезд» и не сталкиваться с неожиданными задержками.

Практический пример на Python

Ниже пример кода, который измеряет реальное время отклика к базе данных, расположенной в другом облаке, и сравнивает его с локальным кешем. Такой скрипт поможет понять, насколько сильно влияет задержка и стоит ли внедрять кеширование.

import time
import psycopg2
import redis

# Настройки подключения к удалённой базе PostgreSQL
DB_CONFIG = {
    'host': 'remote-db.neon.tech',
    'port': 5432,
    'dbname': 'mydb',
    'user': 'myuser',
    'password': 'mypassword'
}

# Настройки локального кеша Redis
CACHE = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def query_database(user_id: int) -> dict:
    """
    Выполняет запрос к удалённой базе данных и возвращает данные пользователя.
    """
    conn = psycopg2.connect(**DB_CONFIG)
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT id, name, email FROM users WHERE id = %s;", (user_id,))
    row = cur.fetchone()
    cur.close()
    conn.close()
    return {'id': row[0], 'name': row[1], 'email': row[2]}

def get_user(user_id: int) -> dict:
    """
    Сначала пытаемся получить данные из кеша, если их нет – запрашиваем у базы
    и сохраняем в кеш на 60 секунд.
    """
    cache_key = f"user:{user_id}"
    cached = CACHE.get(cache_key)
    if cached:
        # Данные получены из кеша, возвращаем их
        return eval(cached)  # Для простоты используем eval, в продакшн лучше json
    # Данные не найдены в кеше – делаем запрос к базе
    result = query_database(user_id)
    # Сохраняем результат в кеш
    CACHE.setex(cache_key, 60, str(result))
    return result

def measure_latency(func, *args, **kwargs):
    """
    Замеряет время выполнения функции в миллисекундах.
    """
    start = time.time()
    result = func(*args, **kwargs)
    end = time.time()
    latency_ms = (end - start) * 1000
    print(f"Задержка: {latency_ms:.2f} мс")
    return result

# Пример измерения: первый запрос (будет к базе)
print("Первый запрос (к базе):")
measure_latency(get_user, 42)

# Пример измерения: второй запрос (должен попасть в кеш)
print("Второй запрос (из кеша):")
measure_latency(get_user, 42)

Скрипт последовательно измеряет время отклика при первом обращении к удалённой базе (высокая задержка) и при втором – из локального кеша (микросекунды). Это наглядно демонстрирует, как небольшое кеширование может сократить время отклика в несколько раз.