За последние годы я всё чаще замечаю, как в разных сферах — от IT до урбанистики — работает универсальный принцип: сложные системы эффективнее развивать не ломая, а «обращивая» новыми слоями. Этот подход, известный в сфере разработки ПО как паттерн «Strangler», удивительным образом отражается в устройство многих естественных процессов в природе и обществе. И да, паттерн применяется не только для миграции систем с монолита на микросервисы.

Присматриваясь к разным кейсам, я увидел общую логику: будь то тропический фикус-душитель, формирующий свой ствол вокруг дерева-хозяина, или современный бизнес-район, вырастающий рядом с историческим центром города, — всюду прослеживается одна стратегия. Новое не уничтожает старое, а сначала использует его как опору, чтобы затем мягко заменить собой.

Что делает этот подход таким устойчивым:

• уважение к legacy — работающая система продолжает приносить пользу;

• естественность — изменения происходят поэтапно, как в природе;

• минимизация рисков — в любой момент можно скорректировать направление.

Далее посмотрим на нескольких примерах, как паттерн работает в разных контекстах — от модернизации IT-систем до развития городской инфраструктуры.

Кейс 1. Добавление системы рекомендаций к новостному порталу без риска для бизнеса с помощью DWH

Руководство одного успешного интернет-издания с устоявшейся платформой для публикации статей хочет внедрить ИИ-функции: рекомендации контента, автоматическое тегирование и проверку уникальности. Однако модернизация основной системы сопряжена с высокими рисками.

Вместо переписывания ядра платформы можно реализовать стратегию независимых микросервисов. Сначала настраивается регулярная выгрузка статей и метаданных в отдельное хранилище, Data Warehouse (DWH). Затем поверх DWH развертываются ML-модели как автономные сервисы, каждый из которых отвечает за свою задачу: одна — за рекомендации, другая — за классификацию контента.

Основная платформа остается неизменной, за исключением добавления API-вызовов к новым сервисам для получения результатов их работы.

В результате:

• ИИ-функции внедряются без риска для стабильности основной платформы;

• каждый ML-сервис можно развивать и масштабировать независимо;

• при сбое в работе ИИ-компонентов издание продолжает функционировать в обычном режиме;

• сокращается время вывода новых функций на рынок.

Подход позволяет постепенно обогащать продукт ИИ-возможностями, не подвергая риску бизнес-критичную платформу.

Кейс 2. Автоматизация онбординга клиента с помощью n8n

При поступлении нового заказа требуется выполнить несколько действий в разных системах: создать контакт в CRM, добавить задачу менеджеру в Trello, отправить приветственное письмо клиенту и сохранить данные для аналитики в Google Таблицы.

Вместо разработки сложной интеграции между системами можно использовать n8n для создания workflow-автоматизации. Настраивается сценарий, который запускается автоматически при поступлении заказа через webhook. n8n последовательно выполняет все необходимые действия через API каждого сервиса.

В результате:

• исключается ручной перенос данных между системами;

• снижается вероятность человеческих ошибок;

• все этапы обработки заказа выполняются согласованно и своевременно;

• не требуется программирование сложных интеграций.

Подход позволяет быстро автоматизировать сквозные бизнес-процессы без модификации существующих систем и привлечения разработчиков.

Кейс 3. Модель «центр — периферия» в урбанистике

В городах со сложившимся историческим центром с плотной застройкой и узкими улицами ограничиваются возможности для современного развития. Полная реконструкция центра невозможна без утраты архитектурного наследия и нарушения городской идентичности.

Вместо сноса исторических зданий часто применяется стратегия развития периферийных территорий. На окраинах создаются современные бизнес-кластеры с офисными центрами, логистические парки с удобной транспортной развязкой, и новые жилые кварталы с современной инфраструктурой.

При этом исторический центр сохраняет свою аутентичную функцию, постепенно трансформируясь в культурно-туристический кластер с музеями, пешеходными зонами и сувенирными магазинами.

В результате:

• сохраняется архитектурное наследие и историческая идентичность города;

• новые районы получают современную инфраструктуру с нуля;

• снижается нагрузка на центральную часть города;

• разные зоны города приобретают специализированные функции;

• развитие происходит эволюционно без кардинальных перестроек.

Подход позволяет гармонично сочетать сохранение исторического наследия с современными требованиями к городской среде, создавая полицентричную структуру города с четким функциональным зонированием.

Кейс 4. Биологический процесс развития фикуса-душителя

Многие обратили внимание на то, что название паттерна Мартин Фаулер позаимствовал у одноимённого фикуса, у которого стратегия выживания очень похожа на примеры, приведённые выше.

Фикус-душитель начинает жизненный цикл как эпифит, прорастая из семени, занесенного птицами на ветви дерева-хозяина и получая влагу из воздуха, а питательные вещества из разлагающихся органических остатков в коре дерева.

По мере роста фикус выпускает воздушные корни, которые постепенно опускаются вдоль ствола дерева-хозяина к земле. Достигнув почвы, корни утолщаются и формируют дополнительную опорную систему. Многочисленные корни постепенно срастаются между собой, образуя подобие решетки вокруг ствола растения-хозяина.

Со временем фикус развивает густую крону, которая затеняет дерево-хозяин, а его оплетающие корни ограничивают рост и утолщение ствола растения-опоры. Дерево-хозяин постепенно отмирает из-за недостатка света и механического сдавливания, оставляя после себя полую корневую структуру фикуса, которая продолжает самостоятельное существование как полноценное дерево.

Вывод

Таким образом, стратегия фикуса-душителя задает общее направление для эволюции систем, в то время как на операционном уровне её идеи находят отражение в таких паттернах, как Декоратор (расширение объектов и функций) и Sidecar (расширение контейнеров), решающих схожие задачи изоляции и наращивания функциональности, но на более низком уровне абстракции. Этот подход позволяет совмещать стабильность проверенных решений с внедрением инноваций, минимизируя риски кардинальных изменений.

А в ваших проектах встречались интересные примеры подобных «обходных путей»? Возможно, вы применяли похожие стратегии в неожиданных контекстах? Буду рад обсудить это в комментариях или у меня в Telegram-канале.

Кстати, если вас интересует тема проектирования сложных систем, рекомендую также посмотреть мой конспект по System Design — там вы найдете больше паттернов и практик для построения масштабируемых решений.