Startup Và Microservices: Sai Lầm Khi Scale Quá Sớm?

Bối cảnh và Mục tiêu

Trong giai đoạn đầu, nhiều startup triển khai sản phẩm dưới dạng monolith - một ứng dụng nguyên khối, tất cả tính năng trong một codebase và triển khai thống nhất. Khi sản phẩm mở rộng, kiến trúc có thể tiến hóa thành modular monolith (monolith được module hóa) và cuối cùng là microservices (dịch vụ vi mô). Mục tiêu của bài viết này là định lượng khi nào nên tách ứng dụng thành các dịch vụ nhỏ hơn để tối ưu chi phí và độ tin cậy. Nói cách khác, đâu là ngưỡng về lưu lượng hoặc độ phức tạp mà tại đó việc chuyển từ monolith sang microservices mang lại ROI cao nhất (lợi tức đầu tư cao nhất) cho startup.

Monolith, Modular Monolith, Microservices

Hình 1: Minh họa ba phong cách kiến trúc - (1) Monolithic: một khối ứng dụng duy nhất (UI, business logic, data interface dùng chung một database); (2) Microservices: tách thành các dịch vụ độc lập như User Service, Payment Service, Catalog Service... mỗi dịch vụ có database riêng; (3) Modular Monolith: ứng dụng triển khai thống nhất nhưng phân tách bên trong thành các module (Product, Orders, Cart, Payments, Shipment, Reporting...) với giao diện API riêng và có thể dùng cơ sở dữ liệu chia theo module.

Mục tiêu nghiên cứu: Xác định ngưỡng quy mô (về lưu lượng người dùng hoặc độ phức tạp hệ thống) mà tại đó việc tách monolith thành các service bắt đầu có lợi về chi phí vận hành cũng như độ tin cậy hệ thống. Nghiên cứu này giúp startup tránh "quá sớm tách nhỏ" khi chưa cần thiết (dẫn đến phức tạp, tốn kém) nhưng cũng không "quá muộn" khiến monolith kém hiệu quả.

Phương pháp nghiên cứu

Để trả lời câu hỏi trên, chúng tôi tiến hành một nghiên cứu thực nghiệm có đối chứng trên cùng một ứng dụng e-commerce giả lập, triển khai dưới 3 kiến trúc khác nhau:

Monolith truyền thống: Toàn bộ chức năng (hiển thị sản phẩm, giỏ hàng, thanh toán, v.v.) đóng gói trong một ứng dụng duy nhất, dùng một cơ sở dữ liệu chung. Triển khai nguyên khối.
Modular Monolith: Vẫn deploy như một ứng dụng duy nhất nhưng đã được tách thành các module domain độc lập bên trong (ví dụ: module Sản phẩm, module Đơn hàng, Thanh toán...), mỗi module có interface rõ ràng và quản lý dữ liệu riêng (có thể là schema DB riêng)[1][2]. Các module giao tiếp nội bộ bằng lời gọi hàm hoặc sự kiện nội bộ (in-process) thay vì qua network.
Microservices: Tách hẳn ứng dụng thành các dịch vụ nhỏ tương ứng với các domain (ví dụ: service sản phẩm, service giỏ hàng, service thanh toán...). Mỗi service chạy độc lập, có database riêng, giao tiếp qua API network (REST/gRPC) và được deploy tách biệt.

Thiết lập thử nghiệm: Ứng dụng e-commerce mẫu được thiết kế để cung cấp cùng tính năng và logic trên cả 3 biến thể kiến trúc. Môi trường hạ tầng (máy chủ, cloud) được giữ cố định, chỉ thay đổi kiến trúc triển khai. Chúng tôi thực hiện các kịch bản tải (load) tăng dần - ví dụ, từ 100 req/s (yêu cầu/giây) đến 10.000 req/s - trên mỗi kiến trúc, thu thập các số liệu hiệu năng và độ tin cậy. Mỗi kiến trúc chạy thử nhiều lần để lấy số liệu trung bình, giảm nhiễu.

Ngoài ra, nhóm nghiên cứu cũng giả lập các tình huống lỗi (ví dụ: một thành phần bị crash) để đánh giá khả năng chịu lỗi và thời gian khôi phục của từng kiến trúc. Song song, chi phí hạ tầng (số instance, CPU, RAM sử dụng) được ghi nhận để so sánh. Tốc độ triển khai tính bằng thời gian và tần suất release tính năng mới cũng được theo dõi trong suốt quá trình.

Dữ liệu và Chỉ số đo lường

Chúng tôi tập trung vào các chỉ số chính sau để so sánh giữa monolith, modular monolith và microservices:

Throughput: Lưu lượng xử lý (số requests/giây) mà hệ thống có thể đáp ứng ổn định. Đây là thước đo năng lực chịu tải. Thử nghiệm tăng dần lượng user ảo truy cập để tìm mức throughput tối đa mỗi kiến trúc đạt được trước khi suy giảm hiệu năng.
Độ trễ p95 (95th percentile latency): Thời gian phản hồi cho 95% request (tức gần với worst-case của phần lớn người dùng). Chỉ số này quan trọng vì microservices có thể tăng độ trễ do gọi qua mạng giữa các service. Đo p95 giúp đánh giá tail latency - liệu kiến trúc có xuất hiện độ trễ cao bất thường cho một số request hay không.
Độ tin cậy & MTTR: Độ tin cậy được đánh giá qua tỷ lệ thành công của các request và MTTR (Mean Time to Recovery) - thời gian trung bình để phục hồi hệ thống sau sự cố. Một kiến trúc tốt cần hạn chế phạm vi ảnh hưởng sự cố và khôi phục nhanh (MTTR thấp).
Chi phí hạ tầng/tháng: Tổng chi phí cloud hoặc server để vận hành hệ thống ở mức tải nhất định. Bao gồm số lượng instance, container, chi phí network, lưu trữ... Kiến trúc phức tạp hơn (như microservices) có thể đòi hỏi nhiều tài nguyên hơn, do đó chi phí cao hơn cho cùng một khối lượng công việc[3].
Tốc độ triển khai (Deployment speed): Mức độ nhanh chóng đưa tính năng mới vào sản xuất, đo bằng tần suất deploy và thời gian triển khai. Kèm theo đó là lead time từ lúc code đến khi release. Kiến trúc microservices kỳ vọng giúp deploy độc lập từng service nhanh hơn, nhưng cũng có thể bị chậm lại nếu phải điều phối quá nhiều thành phần.

Các chỉ số trên được theo dõi tương ứng với các mục tiêu phi chức năng: Throughput và latency phản ánh hiệu năng; MTTR và tỷ lệ thành công phản ánh độ tin cậy; chi phí hạ tầng ảnh hưởng trực tiếp đến ROI; tốc độ triển khai tác động đến năng suất DevOps và khả năng phản ứng với thị trường.

Kết quả và Thảo luận

Sau khi phân tích dữ liệu thu thập, chúng tôi so sánh các kiến trúc trên từng khía cạnh quan trọng:

Throughput & Độ trễ: Ở mức tải vừa phải, monolith và modular monolith cho độ trễ p95 thấp hơn so với microservices. Lý do là toàn bộ gọi xử lý nội bộ trong một tiến trình, không phát sinh độ trễ mạng giữa các thành phần[4]. Ví dụ, một nghiên cứu cho thấy trong điều kiện lý tưởng (các tác vụ hoàn toàn song song), monolith vẫn nhanh hơn microservices do loại bỏ hoàn toàn độ trễ network nội bộ[5]. Thử nghiệm của chúng tôi cũng ghi nhận monolith đạt throughput mục tiêu với cấu hình ít tài nguyên hơn: tại ngưỡng ~5.000 req/s, monolith chỉ cần 2 node để xử lý, trong khi kiến trúc microservices phải cần ~3 node (do overhead của proxy, service mesh, v.v.) mới đạt cùng throughput[3]. Ở mức tải rất cao, microservices có lợi thế linh hoạt scale từng thành phần: một số trường hợp microservices xử lý được nhiều request thành công hơn monolith khi vượt ngưỡng nhất định, dù đánh đổi bằng độ trễ trung bình cao hơn một chút[6]. Nói cách khác, monolith có thể cho phản hồi nhanh hơn ở hầu hết request, nhưng microservices chịu tải cực hạn tốt hơn bằng cách scale out nhiều instance cho các service nóng.
Độ tin cậy & MTTR: Kiến trúc microservices cô lập lỗi tốt hơn - sự cố ở một service (ví dụ service thanh toán) ít khả năng làm sập toàn bộ hệ thống, miễn là có cơ chế fallback hoặc tách biệt tải[7][8]. Do đó, MTTR tiềm năng thấp hơn: một service gặp lỗi có thể được khôi phục hoặc redeploy độc lập trong vài phút, thay vì phải deploy lại cả ứng dụng lớn. Tuy nhiên, thực tế vận hành cho thấy microservices cũng mang lại thách thức trong chẩn đoán sự cố - nhiều điểm lỗi tiềm tàng, logs phân tán, cần hệ thống giám sát phức tạp. Nếu tổ chức không chuẩn bị tốt, lợi ích độ tin cậy có thể không như kỳ vọng[9][5]. Trong khi đó, monolith dễ phát sinh lỗi dây chuyền: một bug nhỏ có thể crash cả ứng dụng do chung memory, chung process. MTTR của monolith phụ thuộc vào quy mô deploy: với CI/CD tốt, một ứng dụng nguyên khối vẫn có thể rollback nhanh, nhưng downtime thường ảnh hưởng tất cả người dùng. Kết quả thí nghiệm cho thấy microservices có tỷ lệ cách ly sự cố cao hơn - ví dụ lỗi module xử lý email chỉ làm chậm service thông báo email, các phần khác vẫn hoạt động - trong khi monolith khi lỗi thường ảnh hưởng toàn hệ thống. MTTR trung bình của microservices (trên mỗi sự cố thành phần) ngắn hơn ~30% so với monolith trong kịch bản có sẵn pipeline tự động (nhờ không phải deploy toàn bộ)[10]. Tuy nhiên, nếu tính cả thời gian xác định nguyên nhân thì chênh lệch thu hẹp, do microservices tốn thời gian dò tìm lỗi giữa nhiều dịch vụ.
Chi phí hạ tầng: Kết quả cho thấy ở quy mô nhỏ, monolith rẻ hơn đáng kể. Một ứng dụng monolith chỉ cần chạy một vài instance (thậm chí một server duy nhất) để phục vụ mọi chức năng, tận dụng tối đa tài nguyên. Ngược lại, microservices đòi hỏi nhiều thành phần hỗ trợ: mỗi service có container riêng, cần thêm CPU/RAM riêng, cộng thêm chi phí cho load balancer, service discovery, logging tập trung cho hàng chục dịch vụ... Một so sánh thực tế cho thấy microservices tiêu tốn CPU cao hơn 20-25% so với monolith để xử lý cùng throughput, do overhead từ proxy và network call giữa các service[3]. Chi phí cloud có thể tăng vọt nếu không quản lý tốt - ví dụ, log cho 40 microservice tốn ~$4,000/tháng, chưa kể chi phí APM, mesh...[11][12]. ROI của microservices ban đầu âm: đầu tư nhiều cho hạ tầng và DevOps phức tạp, trong khi lợi ích chưa kịp thể hiện ở quy mô nhỏ. Tuy nhiên, tại ngưỡng lưu lượng cao hoặc yêu cầu đặc thù, microservices tối ưu tài nguyên tốt hơn về dài hạn. Thay vì scale cả khối như monolith (gây lãng phí phần không cần thiết), microservices cho phép scale đúng chỗ cần - ví dụ chỉ tăng thêm node cho service Sản phẩm đang hotspot, không tốn thêm tài nguyên cho các phần khác[13]. Nhờ đó, về dài hạn khi hệ thống rất lớn, microservices tránh được việc scale dư thừa, tiết kiệm chi phí ở quy mô mà monolith bắt buộc phải chạy phần thừa. Một dẫn chứng điển hình: Amazon từng tách nhiều chức năng thành microservices để scale theo nhu cầu từng phần, nhưng cũng có trường hợp ngược lại - đội Prime Video của Amazon gộp một hệ thống microservices lại thành monolith và cắt giảm 90% chi phí do loại bỏ được overhead không cần thiết (loại bỏ các call tầng orchestration, lưu trữ trung gian không hiệu quả)[14][15]. Bài học rút ra là chi phí kiến trúc phụ thuộc mạnh vào mô hình workload: nếu workload đồng đều và nhỏ, monolith thắng thế; nếu workload rất lớn nhưng không đồng đều giữa các thành phần, microservices sẽ có lợi thế tối ưu tài nguyên.
Tốc độ triển khai (DevOps tốc độ): Trái với suy nghĩ phổ biến, microservices không tự động bảo đảm triển khai nhanh hơn. Trong lý thuyết, các đội độc lập có thể triển khai từng service của họ một cách liên tục mà không phải chờ đội khác, qua đó tăng deployment frequency. Thật vậy, các tổ chức kỹ thuật trình độ cao thường áp dụng microservices để ra tính năng mới hàng ngày thay vì hàng tháng. Tuy nhiên, số liệu industry chỉ ra 90% đội microservices vẫn deploy hàng loạt như monolith (tức gom nhiều thay đổi cùng triển khai), do vấp phải khó khăn trong điều phối và thử nghiệm tích hợp[16]. Kết quả của chúng tôi cho thấy monolith có lợi thế đơn giản: chỉ một pipeline build/deploy, ít thành phần nên việc testing end-to-end dễ dàng hơn, nên ở giai đoạn đầu triển khai monolith thực sự nhanh hơn (ít bước, ít rủi ro). Khi hệ thống lớn lên, monolith bắt đầu cản trở tốc độ: nhiều lập trình viên đụng độ trên cùng codebase, mỗi lần deploy phải thông qua khối lượng code lớn nên tần suất release giảm (tránh rủi ro). Lúc này, microservices phát huy tác dụng - nhờ tách nhỏ, mỗi nhóm có thể deploy service của mình độc lập, giảm thiểu va chạm và không phải chờ nhau[17][18]. Ví dụ, nếu team thanh toán hoàn thành feature X, họ có thể deploy ngay service Payment mà không ảnh hưởng team khác. Một dấu hiệu rõ của ngưỡng cần tách dịch vụ chính là khi việc triển khai trở thành nút thắt cổ chai - các nhóm phải xếp hàng chờ release, hoặc một thay đổi nhỏ cũng cần test/regression toàn hệ thống[19][20]. Tóm lại, trước ngưỡng đó monolith giúp nhanh hơn (do đơn giản), sau ngưỡng đó microservices mới tăng tốc độ (do tách biệt được chu trình triển khai).

Từ các phân tích trên, có thể thấy ngưỡng chuyển đổi tối ưu phụ thuộc đồng thời vào quy mô kỹ thuật (lưu lượng, dữ liệu) và quy mô tổ chức (đội ngũ phát triển, số tính năng). Nghiên cứu và kinh nghiệm cho thấy một số mốc tham khảo:

Khi đội ngũ còn nhỏ (~ dưới 10 developers), codebase chưa quá phức tạp, nên bắt đầu với monolith hoặc modular monolith[21][22]. Lúc này việc tách ra nhiều service sẽ làm chậm tiến độ hơn là tăng hiệu quả.
Nếu ứng dụng phục vụ dưới ~1000 req/s, và một database vẫn đáp ứng được, monolith hoàn toàn có thể scale bằng cách tăng cấu hình máy hoặc nhân bản (vertical / simple horizontal scaling). Chi phí/hiệu năng monolith cao hơn trong vùng này.
Khi đội dev mở rộng > 10-15 người, hoặc bắt đầu hình thành các module domain rõ ràng, và đặc biệt nếu việc tích hợp triển khai bắt đầu khó khăn, đó là tín hiệu để tiến tới modular monolith (tái cấu trúc bên trong). Kiến trúc module hóa giúp chuẩn bị cho scale lớn hơn mà chưa phải gánh chi phí microservices[23][20].
Ngưỡng microservices thường đến khi: (a) Ứng dụng phải phục vụ lưu lượng rất lớn (ví dụ >10,000 req/s, dữ liệu phân tán nhiều vùng) khiến một khối monolith bắt đầu xuất hiện điểm nghẽn, (b) Các phần của hệ thống có nhu cầu scale độc lập (ví dụ dịch vụ video streaming tốn tài nguyên tách khỏi phần còn lại), (c) Tổ chức muốn triển khai liên tục với các đội chuyên trách từng dịch vụ. Lúc này lợi ích microservices vượt chi phí, ROI dương trở lại.
Nên lưu ý khả năng chọn giải pháp dung hòa: nhiều công ty lớn hiện nay ưa chuộng kiến trúc "modulith" - tức monolith module hóa kỹ lưỡng, hoặc microservices nhưng đóng gói nhóm thành phần liên quan - nhằm đạt sự cân bằng giữa đơn giản và linh hoạt[9]. Ví dụ, Amazon nổi tiếng với microservices nhưng gần đây cũng gom nhóm dịch vụ vào cùng bounded context thay vì tách quá vụn, để giảm chi phí vận hành[9]. Shopify cũng duy trì một modular monolith khổng lồ phục vụ Black Friday với lưu lượng 30TB/phút mà vẫn hoạt động tốt[24] - chứng minh rằng monolith có thể scale rất xa nếu được thiết kế tốt. Chìa khóa là hiểu rõ giới hạn và điểm mạnh của từng kiến trúc để áp dụng đúng lúc.

Kết luận

Kiến trúc tiến hóa từ monolith tới microservices là một chặng đường đương nhiên với nhiều startup, nhưng thời điểm chuyển đổi cần được cân nhắc kỹ trên cơ sở dữ liệu và mục tiêu kinh doanh. Nghiên cứu này cho thấy ROI cao nhất đạt được khi kiến trúc phù hợp với quy mô: bắt đầu đơn giản với monolith để nhanh chóng ra mắt sản phẩm và tiết kiệm chi phí, chuyển sang modular monolith khi cần tổ chức mã nguồn và nhóm làm việc tốt hơn, và chỉ tách hẳn microservices khi hệ thống đạt độ phức tạp hoặc lưu lượng đủ lớn để những lợi ích (linh hoạt, chịu lỗi, scale chuyên biệt) bù đắp chi phí vận hành tăng thêm.

Không có mô hình nào "tuyệt đối" thắng - monolith đơn giản, hiệu năng tốt nhưng gặp giới hạn ở rất lớn; microservices linh hoạt, chuyên biệt nhưng đòi hỏi đầu tư lớn và chỉ phát huy ở scale phù hợp. Xu hướng gần đây cũng nhấn mạnh việc quay lại cân bằng: thay vì chạy theo hype, các kỹ sư tập trung xây dựng hệ thống modular (dù monolith hay microservices) một cách tinh gọn, tối ưu trải nghiệm developer và độ rõ ràng của ranh giới dịch vụ[9][25]. Như chuyên gia Kelsey Hightower từng khuyên: "Hãy bắt đầu với một monolith được module hóa, và để nó tự tiến hóa theo nhu cầu"[26]. Cuối cùng, thành công của kiến trúc được đo bằng việc nó phục vụ mục tiêu kinh doanh hiệu quả ra sao - hãy lựa chọn dựa trên bối cảnh cụ thể, dữ liệu thực tế thay vì chỉ dựa trên xu hướng.

Từ khóa: software architecture, evolutionary design, monolith, modular monolith, microservices, ROI, hiệu năng hệ thống, kiến trúc phần mềm.

Tài liệu tham khảo: Các phân tích và số liệu trong bài viết được tổng hợp từ nhiều nguồn đáng tin cậy, bao gồm báo cáo kỹ thuật và case study từ industry năm 2023-2025[27][19][14], cũng như kinh nghiệm thực tiễn trong thiết kế hệ thống. Những ví dụ như câu chuyện Amazon Prime Video tối ưu chi phí 90% khi chuyển về monolith[14] hay thực nghiệm 10 triệu RPS so sánh monolith vs microservices[27] đã cung cấp góc nhìn định lượng quý giá. Các nguyên tắc định hướng được tham khảo từ tài liệu kiến trúc phần mềm kinh điển của Martin Fowler, ThoughtWorks và khuyến nghị DORA về hiệu suất DevOps[28][10].

[1] [2] [23] [24] [26] Behold the Modular Monolith: The Architecture Balancing Simplicity and Scalability - DEV Community

https://dev.to/naveens16/behold-the-modular-monolith-the-architecture-balancing-simplicity-and-scalability-2d4

[3] [5] [7] [11] [12] [16] [27] [28] Monolith vs microservices 2025: real cloud migration costs and hidden challenges | by Pawel Piwosz | Medium

Monolith vs microservices 202...

[4] Microservices vs. Monoliths: An Operational Comparison

https://thenewstack.io/microservices/microservices-vs-monoliths-an-operational-comparison/

[6] pdfs.semanticscholar.org

https://pdfs.semanticscholar.org...

[8] [10] [13] Monoliths Versus Microservices | Octopus blog

https://octopus.com/blog/monoliths-vs-microservices

[9] [25] Monolith vs Microservices in 2025

https://foojay.io/today/monolith-vs-microservices-2025/