Хостинг та деплой: Vercel, Netlify, AWS, Docker, Nginx, Kubernetes
"Сайт не відкривається" о 3 ночі — і виясняється, що disk full на VPS, тому що логи nginx не ротувались пів року. Або сервер ліг під нагрузкою у день запуску рекламної кампанії, тому що на shared хостингу стояв лімітом 50 одночасних з'єднань. Вибір інфраструктури — це не про "де дешевше", це про те, що відбувається в момент, коли щось йде не так.
Vercel та Netlify: коли це правильний вибір
Vercel створений під Next.js — деплой в один push, preview deployments для кожного PR, автоматичний CDN, Edge Functions, ISR без конфігурації. Для фронтенд-проектів та JAMstack це оптимальний вибір: немає операційної нагрузки, time-to-deploy вимірюється хвилинами.
Обмеження реальні: Vercel Serverless Functions запускаються в us-east-1 за замовчуванням (latency для Європи +80–100ms), Function timeout 300 секунд на Pro, Bandwidth 1TB/місяць на Pro. Для важкого backend — потрібні워kers або окремий сервер.
Netlify ближче до статики та Edge Functions на базі Deno Deploy. Build minutes — основне обмеження на бесплатному тарифі.
Docker: основа передбачуваного деплою
"Працює на моїй машині" — класика. Docker вирішує це через контейнеризацію окружения. Але поганий Dockerfile створює нові проблеми.
Типова помилка: копіювати все у образ без .dockerignore, отримати 800MB образ замість 80MB. node_modules всередину образу важить стільки ж. 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"]
Кінцевий образ: 180MB замість 1.2GB. Час збірки CI скорочується через layer caching — якщо package.json не змінився, шар з npm ci беруться з кеша.
Docker Compose для локальної розробки та простих production-сценаріїв: додаток + PostgreSQL + Redis в одній конфігурації. Для production на одному сервері — цілком робочий варіант, якщо немає вимог горизонтального масштабування.
Nginx як reverse proxy
Nginx перед додатком — стандарт для VPS та виділених серверів. Основні функції: SSL termination, gzip, static files, rate limiting, upstream балансування.
Конфігурація, яку часто роблять неправильно: worker_processes auto — кількість процесів дорівнює числу CPU. worker_connections 1024 — це 1024 на кожен воркер-процес. При 4 CPU та 1024 connections = 4096 одночасних з'єднань. Для высоконагруженого сайту потрібно worker_connections 4096 та настройка keepalive_timeout 65.
Для статичних ассетів з хешем у імені файлу:
location ~* \.(js|css|woff2|png|webp)$ {
expires 1y;
add_header Cache-Control "public, immutable";
}
immutable повідомляє браузеру: не перевіряй цей файл навіть при hard refresh. Правильно працює тільки з content-hashed іменами файлів (що робить Vite/webpack за замовчуванням).
AWS: гнучкість та складність
EC2 + Auto Scaling Group — класика для горизонтального масштабування. AMI з передустановленим додатком, Launch Template, ASG з min/desired/max instances, Application Load Balancer. При CPU > 70% на 3 хвилини — scale out, при CPU < 30% на 15 хвилин — scale in. Health check через ALB виключає нездорові інстанси з ротації.
ECS Fargate — контейнери без управління EC2. Деплой Docker-образу, задаєте CPU/пам'ять (512 CPU units = 0.5 vCPU, від 512MB пам'яті), Fargate запускає. Дорожче Lambda, але немає cold start та немає timeout-обмежень. Підходить для long-running процесів, WebSocket-серверів, важких워kers.
RDS для PostgreSQL з Multi-AZ: автоматичний failover за 1–2 хвилини при падінні primary. Read Replicas для масштабування читання. RDS Proxy для connection pooling — Lambda-функції не умеють тримати довгосрочні з'єднання, проксі буферизує це.
Kubernetes: коли це виправдано
K8s додає значну операційну складність. Виправдано, коли: кілька команд деплоять незалежні сервіси, потрібна тонка настройка ресурсів на сервіс, canary deployments та blue/green без простоя — вимога.
AWS EKS, GKE або managed k8s від Hetzner (дешевше). Helm charts для стандартних сервісів. Horizontal Pod Autoscaler за CPU та custom metrics (RPS через Prometheus).
Для більшості стартапів та середніх проектів — Kubernetes надлишковий. ECS або Fly.io дають 80% можливостей при 20% операційної складності.
Моніторинг та alerting
Сервер без моніторингу — це очікування інциденту. Мінімальний стек: Prometheus + Grafana (або Grafana Cloud для managed), alerting на disk > 80%, memory > 85%, CPU > 90% за 5 хвилин, error rate > 1%. Uptime через Better Uptime або Upptime (self-hosted).
Logs: Loki + Grafana або CloudWatch Logs Insights. Структуровані JSON-логи (winston, pino) — обов'язково, інакше пошук по логах перетворюється на біль.
Процес роботи
Аудит поточної інфраструктури → вибір цільової архітектури з обґрунтуванням за нагрузкою та бюджетом → настройка CI/CD pipeline (GitHub Actions, GitLab CI) → IaC через Terraform або Pulumi → настройка моніторингу та alerting → документація runbooks.
Графік
Базовий деплой на VPS з Docker + Nginx + CI/CD: 1–2 тижні. Настройка AWS інфраструктури з Auto Scaling, RDS, CDN: 3–6 тижнів. Міграція на EKS з нуля: 6–12 тижнів. Настройка Vercel/Netlify для JAMstack: 3–5 днів.