System Design для магістрантів Software Engineering: що треба знати на старті


Якщо ти плануєш кар'єру в Software Engineering і хочеш рости до Senior-позицій або ролі архітектора, без System Design не обійтися. Це та навичка, яка відрізняє розробника, що пише код, від інженера, який будує системи. І саме тому System Design став обов'язковою секцією на технічних співбесідах у продуктових компаніях – від українських техгігантів до FAANG.
Проблема в тому, що більшість курсів та буткемпів фокусуються на синтаксисі мов і фреймворках, оминаючи питання архітектури. Як результат – розробники з роками досвіду губляться на інтерв'ю, коли їх просять спроєктувати систему.
У цій статті розберемо ключові концепції System Design, які потрібні на старті: масштабування, CAP-теорему, основні архітектурні підходи та типові задачі на співбесідах. Це фундамент, який ти зможеш поглибити на практиці – наприклад, у межах магістерської програми Software Engineering у Neoversity, де System Design викладають інженери з досвідом побудови високонавантажених систем.
System Design – це процес проєктування архітектури програмної системи: визначення компонентів, способів їхньої взаємодії та поведінки під навантаженням.
Розглянемо на прикладі. Уяви сервіс скорочення посилань на кшталт Bit.ly. Написати функцію, яка генерує короткий код із URL – це задача розробки. А ось вирішити, де зберігати мільярди посилань, як забезпечити швидкий редирект для користувачів по всьому світу, що станеться під час різкого сплеску трафіку – це вже System Design.
Іншими словами: розробка відповідає на питання «як реалізувати функцію», а System Design – «як побудувати продукт, що працюватиме надійно, швидко та зможе масштабуватися».
Перш ніж братися за архітектуру, варто засвоїти основи System Design – фундаментальні принципи, без яких не обійтися. Їх питають на кожному System Design інтерв'ю.
Масштабування – один із перших принципів, який вивчають у System Design. Коли навантаження зростає, система має два шляхи: стати потужнішою або розподілити роботу.
Вертикальне масштабування – це збільшення ресурсів одного сервера: більше RAM, швидший процесор, SSD замість HDD. Підхід простий, але обмежений – навіть найпотужніший сервер має ліміти.
Горизонтальне масштабування – це додавання нових серверів, які розподіляють навантаження між собою. Складніше в реалізації, але дозволяє рости практично необмежено. Більшість високонавантажених продуктів – від Netflix до Amazon – використовують саме горизонтальний підхід.
CAP-теорема – це обов'язкова тема на будь-якому System Design інтерв'ю. Вона стверджує: у розподілених системах неможливо одночасно гарантувати три властивості – узгодженість даних (Consistency), доступність (Availability) та стійкість до розділення мережі (Partition Tolerance). Доводиться вибирати дві з трьох.
На практиці це означає компроміси. Банківська система вибере узгодженість – краще показати помилку, ніж неправильний баланс. Соціальна мережа візьме доступність – нехай лайки відобразяться з затримкою, але сервіс працюватиме. Розуміння CAP-теореми допомагає приймати обґрунтовані архітектурні рішення.
У System Design часто доводиться балансувати між двома метриками продуктивності.
Latency (затримка) – час, потрібний для обробки одного запиту. Вимірюється в мілісекундах. Для користувача це відчуття «швидко» чи «гальмує».
Throughput (пропускна здатність) – кількість запитів, які система опрацьовує за одиницю часу. Вимірюється в RPS (requests per second).
Ці метрики часто конфліктують. Можна опрацьовувати багато запитів паралельно (високий throughput), але кожен чекатиме довше (вища latency). Або навпаки – швидко відповідати кожному, але обробляти менше одночасно. Баланс залежить від продукту: для трейдингової платформи критична низька latency, для аналітичної системи – високий throughput.
Вибір бази даних – одне з перших рішень у системному проєктуванні.
SQL-бази (PostgreSQL, MySQL) – реляційні, зі строгою схемою даних та підтримкою транзакцій. Підходять, коли важлива цілісність даних: фінансові системи, e-commerce.
NoSQL-бази (MongoDB, Redis, Cassandra) – гнучкіші, без фіксованої схеми, легше масштабуються горизонтально. Підходять для великих обсягів неструктурованих даних: логи, аналітика, кеш.
Часто в одній системі використовують обидва типи: SQL для критичних бізнес-даних, NoSQL для кешування та допоміжних сервісів.
Ці принципи – база системного проєктування. Але щоб застосувати їх на практиці, потрібно розуміти архітектурні підходи та типові компоненти System Design.
Коли базові принципи зрозумілі, час розібратися з архітектурними патернами та типовими компонентами. Ці теми регулярно з'являються на System Design співбесідах.
Вибір між монолітом і мікросервісами – одне з ключових архітектурних рішень у System Design.
Моноліт – це єдиний застосунок, де всі компоненти працюють разом: авторизація, бізнес-логіка, робота з базою даних. Простіше розробляти, тестувати та деплоїти. Підходить для стартапів і невеликих команд.
Мікросервіси – це набір незалежних сервісів, кожен із яких відповідає за окрему функцію. Можна масштабувати лише те, що потрібно, і вибирати технології під різні задачі. Але зростає складність інфраструктури, моніторингу та комунікації між сервісами.
Немає універсального вибору – архітектура залежить від задачі, розміру команди та стадії продукту. Багато компаній починають з моноліту і переходять на мікросервіси, коли продукт зростає.
У System Design є компоненти, які зустрічаються майже в кожному проєкті:
Ці компоненти – будівельні блоки System Design, з яких складається більшість сучасних систем.
System Design інтерв'ю – обов'язковий етап відбору для Middle+ позицій у продуктових компаніях. На відміну від алгоритмічних задач, тут немає єдиної правильної відповіді. Інтерв'юер оцінює хід думок: як ти ставиш уточнювальні питання, які компроміси враховуєш, чи розумієш обмеження системи.
На інтерв'ю зазвичай просять спроєктувати одну з таких систем:
Для кожної задачі важливо не заучувати рішення, а розуміти принципи системного проєктування: як масштабувати, де кешувати, які компроміси вибирати.
Найефективніший підхід – практика на реальних кейсах. Ось базовий план:
Але System Design – це лише одна з навичок, яку очікують від Software Engineer рівня Middle. Щоб зібрати повну картину – архітектура, алгоритми, робота в команді – потрібна системна підготовка. Саме це дає магістерська програма Software Engineering у Neoversity: практичні проєкти, менторство досвідчених інженерів і диплом, визнаний у 50+ країнах (включно з Канадою, США і ЄС).
Більшість успішних кандидатів використовують схожу структуру відповіді:
Головна помилка – одразу кидатися в деталі без уточнення вимог. Друга – мовчки малювати схему замість того, щоб думати вголос.
System Design – це вміння спроєктувати систему, яка витримає навантаження, працюватиме швидко і не впаде при зростанні кількості користувачів. Якщо розробка відповідає на питання «як написати функцію», то System Design – «як зробити так, щоб вона працювала для мільйонів».
На співбесідах від джунів зазвичай не вимагають глибоких знань системного проєктування. Але базове розуміння архітектури допоможе швидше рости до Middle-рівня.
Залежить від досвіду. Якщо тема нова, плануй 6-10 тижнів регулярної практики. Якщо вже працював із розподіленими системами, достатньо 3-4 тижні, щоб систематизувати знання і попрактикуватися на тренувальних співбесідах.
Класика – книга «Designing Data-Intensive Applications» Мартіна Клеппманна. Для практики – розділ System Design на LeetCode та розбори реальних архітектур на YouTube. А якщо хочеш системний підхід із менторством – магістерська програма Software Engineering у Neoversity.
System Design фокусується на проєктуванні конкретної системи під задані вимоги. Software Architecture – ширше поняття про принципи та патерни побудови програмного забезпечення загалом.
System Design – це навичка, яка відрізняє розробника від інженера. Вона потрібна не лише для співбесід, а й для щоденної роботи над продуктами, що масштабуються.
У цій статті ми розібрали базові концепції: масштабування, CAP-теорему, вибір між SQL і NoSQL, архітектурні підходи та ключові компоненти системи. Цього достатньо, щоб почати готуватися до System Design інтерв'ю. Далі – практика. Бери типові задачі, проєктуй системи, проговорюй рішення вголос. Це найкращий спосіб закріпити знання.
👉 Дізнайся більше про магістерську програму Software Engineering у Neoversity
