На чем написать SaaS-сервис
-
Введение: SaaS — это не про «код», а про «кто платит»
На самом деле это довольно таки частый мозговой штурм когда идея плавно переходит к разработке и возникает вопрос, так на чем же мы будем писать проект? Я и сам иногда сталкиваюсь с таким вопрос, ну что берем Next js или же попробуем что-то из разрядов вон?
На самом деле выбор той или иной технологии решает много будущих задач, но не как не текущих. Написать сервис здесь и сейчас можно на любом языке и фреймворке. Однако стоит учесть если сервис окажется востребованным то придется его масштабировать по этому лучше заранее поразмыслить.
Подмечу, что это не гайд по выбору конкретной технологии под тот или иной сервис, а лишь рассуждение и подсказки для самых маленьких!
Шаг 0: Сначала бизнес-логика, потом технология
Пойдем поэтапно, главное проблема начинающих они смотря на большие компании и “О я тоже буду писать на react ведь так делает яндекс.”
Технологии это лишь инструмент, а не конечная цель.Прежде всего стоит задать самому себе вопрос, какой у меня MVP?
- Если это простой трекер задач - то не надо городить микросервисов на
Kubernetes
. - Какая у меня команда? Все знаю
python
, но никто не шарить заrust
. Не надо делать это ради тренда. - Что будем важнее скорость или масштаб? Для стартапа конечно критична скорость и выход на рынок, для компаний же - отказоустойчивость.
В качестве примера возьмем известные компании разработавшие трекеры задач:
- Trello начали с Ruby on Rails — быстро собрать MVP.
- Slack выбрали React Native для кроссплатформенности, но позже частично переписал под натив (потому что «быстро» иногда бьет по UX).
Кстати! React Native и подобные вещи - не всегда хорошо, если проект масштабируется лучше заранее подумать о разработке под ios и android отдельно. (Но раз мы говорим про saas, можно просто вставить туда web
Да, это п*здец, но может сработать.)
Думать, думать и еще раз думать, а не брать трендовые и хайповые язык как сейчас происходит с crystal который форсят на хабре.
Бэкенд наше все
1. Python + Django/Flask
Когда же стоит взять питон?- Если нужен быстрый MVP (Django «батарейки в комплекте»: аутентификация, админка, ORM и прочие плюшки).
- Сервис связан с аналитикой или ML (библиотеки типа Pandas, TensorFlow).
Плюсы: Простота, огромное коммьюнити, дешевые разработчики.
Минусы: Медленнее Node.js/Go при высоких нагрузках.
А кто так делал?: Instagram и Pinterest стартовали на Django.2. Node.js + Express/NestJS
То что я люблю. Когда же лучше взять:
- Реалтайм-функции (чаты, совместный редактор).
- Команда знает JavaScript (единый язык для фронтенда и бэкенда - идеальная связка).
Плюсы: Высокая производительность для I/O-нагрузок, легко масштабируется.
Минусы: Callback hell без правильной архитектуры.
Ну и кто же использует: Netflix и LinkedIn используют Node.js для API.Кстати отдельно хочу подметить что многие для старта берут
express
и на нем же остаются, но я бы рекомендовал попробовать ещеfastify
и лучше в связке сnestjs
.3. Ruby on Rails
Когда берем:- Нужен MVP за 2–3 месяца (Rails автоматизирует 80% рутины).
- Сервис с классической CRUD-логикой (CRM, управление проектами).
Плюсы: «Convention over configuration» — меньше кода, быстрее старт.
Минусы: Медленнее Python/Node при сложных вычислениях.
Кто юзал?: Shopify и Airbnb начинали на Rails.4. Go или Java (Spring)
Если нужна большая многопоточность и распределение ресурсов:- Ожидаете 100K+ пользователей с первого дня.
- Нужна максимальная отказоустойчивость (финтех, enterprise).
Плюсы: Высокая производительность, строгая типизация.
Минусы: Долгая разработка, дорогие разработчики.
Кто использует: Zoom использует Go для серверной части.
Фронтенд - красиво и быстро
Интерфейсы и все что мы любим:
- React — стандарт де-факто (Next.js для SEO, если нужен маркетинговый блог в составе SaaS).
- Vue.js — проще для новичков, но меньше готовых решений. Возможно еще стоит посмотреть в сторону Nuxt.
- Svelte — для тех, кто ненавидит виртуальный DOM (меньше кода, выше скорость), отличной подойдет для веб компонентов.
- Angular — если требуется максимально все типизировать и держаться строгости.
Мобильное приложение:
- React Native — если команда знает JS (как у Tesla и Bloomberg).
- Electron js — отличная альтернатива React Native, кстати VS Code сделан на нем.
- Flutter — если важна производительность и кастомизация (использует Google Pay).
- Натив (Swift/Kotlin) — только если ваш SaaS — это игра или соцсеть с тяжелой графикой.
Лайфхак: Для MVP хватит PWA (прогрессивное веб-приложение). Так делал Spotify до релиза нативных приложений и я кстати тоже так делаю
Где хранить данные, чтобы не сгорело
Базы данных
- PostgreSQL — универсальный выбор для SaaS (поддерживает JSON, геоданные, масштабируется) и еще очень много фич под капотом.
- MongoDB — если данные гибкие (например, кастомные поля в CRM).
- Redis — для кэширования и очередей (обязателен при нагрузке).
Облако
- AWS — сложнее, но мощнее (EC2, RDS, S3).
- Vercel/Netlify — для статических фронтендов (дешево и быстро, но возможно не работает в РФ).
- Railway.app — стартап-френдли (развертывает бэкенд за 5 минут).
Вообще развернуть базу довольно просто, недавно начал перетягивать проекты на TimeWeb - очень сильно обновились и предлагают кучу полезного в пару кликов
Не реклама если что))
Поговорим об ошибках
- Не переусложняйте архитектуру — микросервисы для того же MVP для 100 пользователей.
- Сложность продукта: разработка избыточного или перегруженного функциями продукта, что усложняет его использование
- Отсутствие плана монетизации — бесплатный SaaS с 10K пользователей обанкротится быстрее, чем платный с 100.
- Игнорирование исследования рынка, когда продукт создают без понимания реального спроса и потребностей
- Недооценка важности UX/UI и пользовательского онбординга (Но это не всегда важно, ниже приведу цитату одной из ИТ компаний)
Цитата от основателя Calendly:
«Мы год потратили на идеальный дизайн, но пользователи ценили только одно: чтобы планирование занимало 2 клика. Все остальное — шум».
Технологии — это средство, а не смысл
SaaS-стартап умрет не из-за выбора Ruby вместо Python, а из-за того, что не решит реальную проблему. Лучший стек — тот, который:
- Позволит запустить MVP за 3–6 месяцев.
- Сможет поддерживать команда.
- Будет легко масштабироваться, когда придут клиенты.
На последок: не пытайтесь найти идеальный стек технологий, возьмите то что знаете и потихоньку добавляйте новые технологии и смотрите в сторону пользователей. Старайтесь как можно больше получить обратной связи и тогда вы быстро поймете чего не хватает в вашем проекте.
- Если это простой трекер задач - то не надо городить микросервисов на
-
Вот я как раз сейчас выбираю стек для SaaS-проекта в сфере образования. Команда у нас маленькая, все знают Python, но боюсь, что Django не потянет будущие нагрузки если пойдет рост. Может, сразу учить Go? Или это преждевременная оптимизация?
-
Я бы на твоем месте стартовал на Django — он идеален для быстрого MVP. Когда упрешься в лимиты производительности (если упрешься!), тогда и будешь переписывать критические модули на Go. Сейчас главное — проверить гипотезу, а не строить супермасштабируемую систему с первого дня.
-
А мы в прошлом году запустили трекер задач на Node.js + Express. Сейчас уже 50к пользователей — начинаются проблемы с производительностью. Приходится переезжать на NestJS и добавлять Redis. Советую сразу закладывать архитектуру под рост, чтобы не переписывать всё потом.
-
Вась, полностью согласен. Мы тоже начинали с монолита на Rails, а когда выросли — оказалось, что проще нанять команду под Go и переписать ядро, чем пытаться оптимизировать старый код. Но для старта Rails был идеален — за месяц сделали рабочий прототип.
© 2024 - 2025 ExLends, Inc. Все права защищены.