В начале 2026 года к нам в АйТи Фреш пришёл московский SaaS-стартап — ребята делали платформу для управления проектами. За полтора года они выросли с 500 до 8 000 активных аккаунтов, а их PostgreSQL-база распухла до 500 ГБ. И вот тут всё начало рассыпаться.
Картина была неприятная. Клиент пришёл сразу с несколькими критическими проблемами:
- Деградация производительности — время отклика API ползло с 50 мс до 800 мс, пользователи писали в поддержку про «тормоза» и грозились уходить
- Тайм-ауты подключений — стоило нагрузке перевалить за 300 одновременных соединений, и база начинала отказывать. В пиковые часы — стабильно
- Медленные аналитические запросы — отчёты формировались по 5 минут. Это не отчёт, это кофе-пауза
- Ненадёжные бэкапы — резервное копирование делалось вручную, когда кто-то вспоминал. Примерно раз в неделю, если повезёт
- Дефолтная конфигурация — PostgreSQL крутился с настройками out-of-the-box на сервере с 32 ГБ RAM. То есть железо куплено, а используется от силы процентов десять
Мы провели полный аудит базы и составили конкретный план: тонкая настройка postgresql.conf под реальное железо, внедрение PgBouncer для connection pooling, потоковая репликация на резервный сервер, автоматизация бэкапов и мониторинг через Prometheus + Grafana. Без общих слов — только то, что реально влияет на производительность.