A maioria dos SaaS reescreve a infra pelo menos duas vezes antes de atingir product-market fit. Cada reescrita custa 3-6 meses e paralisa o roadmap de produto. Nos construimos arquitetura que escala 1.000x sem refatoracao - porque escala nao e um problema futuro, e uma decisao de arquitetura que se toma no dia 1.
Infraestrutura mal planejada e a causa numero 1 de morte lenta em SaaS. Nao e um crash dramatico - e uma degradacao progressiva que consome budget de engenharia, frustra clientes e mata o roadmap de produto.
A maioria dos SaaS comeca com um banco de dados por cliente ou, pior, sem isolamento nenhum. Quando chegam a 100 clientes, cada query precisa filtrar por tenant_id em 47 tabelas. Um bug no filtro vaza dados entre clientes. Uma migration demora 3 horas porque roda em 100 schemas. O custo de banco triplica. Multi-tenancy bolada depois e 10x mais caro que multi-tenancy planejada.
SaaS com arquitetura ingenue tem custo de infra proporcional ao numero de usuarios. 10x usuarios = 10x custo. Isso destroi unit economics. O Slack gastava US$22M/ano em AWS antes de otimizar. Se seu custo por usuario nao cai conforme voce cresce, cada novo cliente diminui sua margem em vez de aumentar.
Cada deploy e um evento de risco. Sem blue-green deployment, sem feature flags, sem rollback automatico. O time evita deployar na sexta. Hotfixes demoram horas. O ciclo de release se alonga para quinzenal, depois mensal. A velocidade de produto cai pela metade porque a infra nao permite iteracao rapida e segura.
Sem estrategia de caching, cada request vai direto ao banco. A dashboard do cliente leva 8 segundos para carregar. O time adiciona Redis ad-hoc em alguns endpoints, cria problemas de cache invalidation em outros, e acaba com dados stale que geram tickets de suporte. Caching sem estrategia e pior que sem caching.
Nossa abordagem e fundamentada em 22 anos mantendo sistemas em producao de alto volume. Nao e teoria - e arquitetura testada em sistemas que processam milhoes de requests por hora.
Implementamos multi-tenancy no nivel de aplicacao com Row-Level Security no PostgreSQL. Cada query e automaticamente filtrada por tenant - impossivel vazar dados. Migrations rodam uma vez, nao por cliente. Onboarding de novo tenant e instantaneo. Custo de banco cresce logaritmicamente, nao linearmente. O mesmo approach que usamos na Dinamize para servir milhares de contas com infraestrutura minima.
Implementamos cache em 3 camadas: CDN para assets estaticos, cache de aplicacao para dados semi-estaticos (planos, configs), e cache de sessao para dados quentes. Cada camada tem TTL e invalidacao especifica. Resultado: 80-95% dos requests nunca chegam ao banco. Latencia P95 abaixo de 100ms. Custo de banco reduzido em 5-10x.
Implementamos rate limiting granular por tenant, endpoint e plano. Clientes do plano free nao degradam a experiencia dos clientes enterprise. Abuso automatico e bloqueado sem intervencion humana. Token bucket com sliding window garante fairness. Cada tier tem limites claros que funcionam como feature gate natural - incentivando upgrade sem frustrar.
Pipeline de CI/CD com blue-green deployment, health checks automaticos e rollback em 30 segundos. Feature flags permitem deploy de codigo sem ativar feature. Canary releases expoe mudancas a 5% dos usuarios antes de rollout completo. O time deploya 5-10 vezes por dia com confianca. Cada deploy e reversivel. Sexta-feira nao e mais dia proibido.
Go processa requests com goroutines que consomem 2KB de memoria cada. Um unico servidor com 4GB de RAM aguenta 100.000 conexoes simultaneas. Comparado com Node.js ou Python, isso e 10-50x mais eficiente. Na pratica, significa que infra que custaria R$15.000/mes em outra stack custa R$500/mes com Go.
Com health checks, auto-recovery, redundancia e rollback automatico, mantemos uptime que compete com SaaS enterprise. Zero downtime em deploys. Alertas proativos antes que o cliente perceba degradacao. SLA de disponibilidade formalizado e monitorado - nao e promessa de slide, e metrica de producao.
Com caching em camadas, multi-tenancy eficiente e Go como runtime, o custo por usuario cai conforme a base cresce. De R$2.00/usuario com 1.000 usuarios para R$0.02/usuario com 100.000. Isso e o oposto do que acontece com a maioria dos SaaS - e o que transforma infra de centro de custo em vantagem competitiva.
Se a resposta e 'nao sei' ou 'provavelmente nao', esta na hora de construir arquitetura que escala. De multi-tenancy a deploy continuo, construimos a infra que transforma crescimento de problema em oportunidade.