自架 vs 商業的判斷決策表用四個維度（使用者數 / 網路範圍 / 功能需求 / 合規）做二元分流。本章把光譜展開成四條路徑，讓中間的 BaaS 和 PaaS 選項浮現。Backend 選型模組已建立了完整的交付形態光譜（交付形態選型）和逐能力判斷外包深度的框架（能力級買 vs 建）。本章把那個框架特化到監控場景。

四條路徑

路徑 A 和 D 分別是光譜的兩端 — Sentry 深入、Firebase 套件和模組四 Collector 設計已完整討論。以下展開路徑 B 和 C。

路徑 B：BaaS + Serverless

APP 上線初期用 Supabase + Vercel（或 Cloudflare Workers）搭監控後端：serverless function 接收 SDK 送來的事件、驗證 schema 後寫入 Supabase 的 PostgreSQL。整條鏈路在免費方案額度內可以零成本運作。

架構差異

Serverless function 沒有常駐 process。模組四假設的 Go single binary 架構 — channel 背壓、single-writer goroutine pattern、in-memory buffer — 在 serverless 環境都不適用。每個 HTTP request 是獨立的 function invocation，沒有跨 request 的記憶體狀態。

背壓機制需要重新設計：Go collector 用 channel 容量做背壓（channel 滿回 429），serverless 版改用 DB-level 的 rate limit（PostgreSQL 的 advisory lock 或外部 rate limiter 如 Upstash Redis）或 platform-level 的 quota（Vercel 的 concurrency limit）。SDK 端的 429 處理邏輯不需要改 — 不管背壓訊號來自 channel 還是 DB quota，SDK 都是收到 429 後降採樣。

Downsample 和 purge 在 Go collector 是 background goroutine 定期執行。Serverless 沒有 background job — 需要外部 cron trigger（Vercel Cron / Supabase pg_cron / GitHub Actions scheduled workflow）。

免費方案限額

以下為 2026-06 查詢的各平台免費方案限額。平台定價會變動，決策前以官方定價頁為準。

Audit date: 2026-06。平台免費方案限額可能調整，決策前以官方定價頁為準。

適合情境

路徑 B 適合以下組合：APP 上線初期（使用者數 < 100）、團隊熟悉前端和 SQL 但不想管 server、想保留自訂 schema 和查詢彈性（商業 SaaS 的 schema 是 vendor 定義的）、零成本起步但未來可能遷到自架。

撞牆訊號

以下訊號出現時，代表路徑 B 的天花板已到、該評估遷到路徑 C 或 D：

連線數瓶頸：Supabase Free 的 PostgreSQL 約 20 個 concurrent connection。Serverless function 每次 invocation 開新連線，高併發時可能耗盡連線池。Supabase 內建 PgBouncer 做 connection pooling 可緩解，但免費方案的 pooler 有自己的連線上限。

Cold start 延遲：Vercel serverless function 的 cold start 約 200ms、Supabase Edge Function 約 100ms。對監控 ingestion（不是使用者面向 API）通常可接受，但如果 SDK 的 flush timeout 設得很短（< 1s），cold start 可能造成偶發超時。

Background job 限制：Downsample 和 purge 需要外部 cron。Vercel Hobby 支援最多 2 個 cron job、每個最頻繁每天觸發 1 次 — 如果需要每小時 downsample，要用 Supabase pg_cron（Free 方案支援）或外部 scheduler。

免費額度耗盡：Supabase 的 500K Edge Function invocations/月 ≈ 每天 16K requests。如果每個 request 攢批 100 筆事件，可處理每天 160 萬筆事件。超過後進入按量付費。Vercel Hobby 無明確 invocation 上限、瓶頸在 bandwidth（100GB/月）和 execution duration。

合規限制：Supabase Free 的 PostgreSQL 部署在特定 region。有 GDPR data residency 需求的 app（歐盟使用者的資料必須留在 EU）需確認 vendor 的 region 支援 — 免費方案的 region 選擇可能有限。

路徑 C：PaaS

PaaS 跑的是和完全自架相同的 Go collector 原始碼，差異只在部署方式。git push 觸發自動 build 和 deploy，平台管 server provisioning、TLS 憑證、process supervision。Collector 的 channel 背壓、single-writer pattern、SQLite storage 全部適用 — 和本機開發環境的行為一致。

Railway 和 Fly.io 都支援 persistent volume — Railway Hobby 含 1GB、Fly.io Free 含 1GB（限單 region）。SQLite 的 WAL 檔案需要持久化，persistent volume 是必要條件。Render 的免費方案沒有 persistent disk — SQLite 在每次 deploy 後重置，不適合需要保留歷史事件的場景。PaaS 平台以 container 形式運行 collector，SQLite 在 container 中的 I/O 和持久化考量見 Container 部署設計。

路徑 C 適合：想用自架 collector 但不想管 server / TLS / systemd 的團隊。程式碼完全相同，遷到自架（路徑 D）的成本接近零 — 把 binary 複製到 VPS、設定 systemd service 就完成。

路徑 C 的天花板在平台定價 — Railway Hobby 有 $5/月的資源上限、Fly.io Free 有 3 個 shared VM。流量成長到免費額度不夠時，PaaS 的按量付費和 VPS 月租費的交叉點是遷到自架的判讀訊號。

路徑間的遷移

遷移成本取決於起點和終點之間有多少層需要重寫。

路徑 B → C 或 B → D 的遷移代價主要在 collector 邏輯的重寫 — serverless function 的 request-level 處理和 Go binary 的 channel-based pipeline 是不同的架構，不能直接搬。資料層的遷移代價較低 — Supabase 的 PostgreSQL 資料可以用 pg_dump 匯出、匯入自管 PostgreSQL。

交付形態遷出的通用框架（資產線盤點、並行期設計、回切窗口）見 託管形態遷出。

外包深度對照

用 外包深度 的三層框架（managed 基礎設施 / feature SaaS / BaaS bundle）看四條路徑：

路徑 B 在外包深度上介於 managed 基礎設施和 BaaS bundle 之間 — DB 和 runtime 交給平台，但 collector 邏輯和 schema 仍由開發者控制。這和 BaaS 的「前端 SDK 直連平台資料庫」模式不同 — 監控場景的路徑 B 仍然有一個自己寫的中間層（serverless function），只是這個中間層跑在平台上而非自己的 server。

選擇建議

APP 上線初期選 B 或 A 取決於自訂需求 — 需要自訂 schema 和查詢邏輯（例如自定義 error fingerprint、行為事件命名規範）選 B，只需要開箱即用的 error tracking 或行為分析選 A。B 保留遷到自架的彈性（資料在自己的 PostgreSQL），A 的功能完成度更高（dashboard、告警、session replay 開箱即用）。

下一步路由

• 自架 vs 商業的詳細決策 → 自架 vs 商業的判斷決策表
• 自架 collector 的完整設計 → 模組四 Collector 設計
• Backend 交付形態光譜 → 交付形態選型
• 能力級買 vs 建判斷 → 能力級買 vs 建
• 外包深度概念 → 外包深度
• BaaS 概念 → BaaS
• 遷出劇本 → 託管形態遷出
• Vendor lock-in 概念 → Vendor Lock-In