Geliştirme Merkezine Geri Dön
Backend
Yüksek Trafikli Uygulamalar için Backend Optimizasyonu
Yüksek trafikli uygulamalar için backend performans optimizasyonu. Darboğazları belirleyip milyonlarca isteği düşük gecikmeyle işleyebilen çözümler uyguluyoruz.
Başlayın99.9%
Çalışma Süresi SLA'sı
<100ms
Ort. Gecikme Süresi
Auto-Scaling
Hazır
Event-Driven
Mimari
Hizmet Kategorisi
Backend Performans Mühendisliği
İdeal İçin
Yük altında performans düşüşü yaşayan ve ölçülebilir gecikme süresi ile verim artışlarına ihtiyaç duyan uygulamalar.
Zaman Çizelgesi
2 – 6 hafta
Backend Optimizasyonu için Neden MicrocosmWorks'ü Seçmelisiniz?
Backend'iniz yük altında zorlandığında, kullanıcı deneyimi kötüleşir ve gelir düşer. En önemli darboğazları bulma ve giderme konusunda uzmanız — ister saniyeler süren veritabanı sorguları, ister yeniden başlatmalara neden olan bellek sızıntıları, ister yatay olarak ölçeklenemeyen mimariler olsun. Teorik mükemmellik yerine ölçülebilir iş etkisi için optimize ederiz.
Backend Optimizasyon Yetkinliklerimiz
- Performans Profillemesi — Üretim yükü koşullarında zamanın tam olarak nerede harcandığını belirlemek için CPU, bellek, I/O ve ağın derinlemesine profillenmesi.
- Veritabanı Optimizasyonu — Yavaş sorguları düzeltir, stratejik indeksler ekler, connection pooling uygular ve veritabanı yükünü %80+'den fazla azaltan önbellekleme katmanları tasarlarız.
- Önbellekleme Mimarisi — Redis, CDN ve uygulama düzeyinde önbellekler kullanarak uygun geçersizleştirme desenleriyle çok katmanlı önbellekleme stratejileri tasarlarız.
- Eşzamanlılık Optimizasyonu — Thread pool tükenmesini giderir, async processing uygular, event loop'ları optimize eder ve blocking I/O desenlerini ortadan kaldırırız.
- Yatay Ölçekleme — Yatay ölçekleme için durum bilgisi olan bileşenleri yeniden tasarlar, session management uygular ve auto-scaling politikalarını yapılandırırız.
- Kaynak Optimizasyonu — Instance'ları doğru boyutlandırır, bellek tahsisini optimize eder, ağ çağrılarını azaltır ve gereksiz hesaplamaları ortadan kaldırırız.
Teknoloji Yığını
Yığınınıza özgü profilleme araçlarını — Node.js profiler, Python cProfile/py-spy, Java JFR — üretim gözlemlenebilirliği için APM araçlarıyla (DataDog, New Relic) birleştiriyoruz. Optimizasyon çözümleri Redis, Varnish, CDN önbellekleme, connection pooling ve async processing desenlerinden faydalanır.
Kimler İçin?
Artan yük altında performans düşüşü yaşayan uygulamalar — yavaş API yanıtları, zaman aşımı hataları, bellek ani yükselişleri veya trafik zirvelerini kaldıramama. İster bir ürün lansmanına hazırlanıyor, ister viral büyümeyi yönetiyor veya altyapı maliyetlerini optimize ediyor olun, ölçülebilir performans iyileştirmeleri sağlıyoruz.
Sürecimiz
1
Performans Denetimi
Uygulamayı yük altında profille, ana darboğazları belirle ve iyileştirme fırsatlarını ölç.
2
Optimizasyon Planı
Optimizasyonları etki ve çabaya göre önceliklendir, hedef metrikleri belirle ve uygulama sırasını planla.
3
Uygulama
Optimizasyonları uygula — sorgu düzeltmeleri, önbellekleme katmanları, eşzamanlılık iyileştirmeleri ve mimari değişiklikler.
4
Yük Testi
İyileştirmeleri üretim benzeri yük altında doğrula, hedeflerle karşılaştır ve kalan eksiklikleri belirle.
5
İzleme ve Uyarılar
Performans kontrol panelleri dağıt, düşüş uyarıları kur ve optimizasyon desenlerini ekip için belgele.
Teknoloji Yığını
Profilleme
Node.js Profilerpy-spyJava Flight Recorderperf
Önbellekleme
RedisVarnishCDNUygulama ÖnbelleğiMemcached
APM
DataDogNew RelicPrometheusGrafanaJaeger
Optimizasyon
Connection PoolingAsync I/OSorgu OptimizasyonuYük Dengeleme
Hizmet Verdiğimiz Sektörler
SaaSE-TicaretMedyaOyunFinTechSosyal Platformlar
Backend Performansınızı Optimize Etmeye Hazır mısınız?
Uygulamanızın performansını ve ölçeğini sınırlayan darboğazları belirleyelim ve giderelim.
Sıkça Sorulan Sorular
Günde milyonlarca isteği işlemek için Redis ve CDN ile çok katmanlı önbellekleme uygular, uygun indeksleme ve bağlantı havuzlama (connection pooling) ile veritabanı sorgularını optimize eder, okuma replikaları (read replicas) kullanır ve yük dengeleyiciler (load balancers) ile yatay ölçeklendirme (horizontal scaling) dağıtırız.
Redis ile uygulama düzeyinde önbellekleme, uygun Cache-Control başlıkları ile HTTP yanıt önbellekleme, veritabanı sorgu sonuçlarını önbellekleme, statik varlıklar için CDN kenar önbellekleme ve eski verileri önlemek için önbellek geçersiz kılma stratejileri uygularız.
Evet, AWS veya GCP üzerinde otomatik ölçeklendirme politikaları (auto-scaling policies) uygular, oran sınırlama (rate limiting) ve istek kuyruğa alma (request queuing) yapılandırır, sunucusuz işlevler (serverless functions) için soğuk başlangıç sürelerini optimize eder ve aşırı yük altında zarif bir şekilde düşüşe geçmek için devre kesiciler (circuit breakers) kurarız.
Datadog ve New Relic gibi APM araçları kullanır, yavaş sorgu günlüklerini (slow query logs) analiz eder, dile özgü profilerlar ile uygulama kodunu profilerız, Jaeger veya Zipkin ile dağıtılmış istekleri izler ve k6 veya Locust ile yük testi (load testing) yaparız.
EXPLAIN analizi ile sorgu planlarını optimize eder, bileşik ve kısmi indeksler ekler, PgBouncer ile bağlantı havuzlama (connection pooling) uygular, okuma yoğunluklu iş yükleri için okuma replikaları (read replicas) kurar ve tek düğümlü kapasiteyi aşan veri kümeleri için veritabanı parçalama (database sharding) kullanırız.