正直なところ、この質問に「できる」か「できない」かで簡単に答えることはできません。それは、「私が経営しているこのレストランは、同時に500人のお客さんを収容できますか？」と尋ねるようなものだからです。
答えは、料理人（あなたのコード）の腕前が良いかどうかだけでなく、多くのことに依存します。
1. あなたのコード（料理の腕前とレシピ）
- コードの効率性： 同じ料理でも、腕の良い料理人（効率的なコード）なら5分で提供できるかもしれませんが、腕の悪い料理人（非効率なコード）だと15分かかるかもしれません。お客さんが一人だけなら、10分余計に待っても大したことはありません。しかし、100人のお客さんが同時にその料理を注文した場合、合計で増える待ち時間は恐ろしいことになり、後のお客さんはいつまで経っても料理が出てこないでしょう。
- リソース消費： あなたのコードは特に「無駄が多い」でしょうか？例えば、一皿の料理を作るのに油を一本丸ごと使う（大量のメモリを消費する）必要があるでしょうか？あるいは、同時に複数のコンロ（大量のCPU）を占有する必要があるでしょうか？もしあまりにも「無駄が多い」なら、サーバーの限られたリソースはすぐに使い果たされてしまいます。
2. あなたのサーバー（キッチンの広さと設備）
- ハードウェア構成： 家庭用の小さなキッチン（低スペックサーバー）で、五つ星ホテルの宴会料理の量を作ることは期待できません。CPUはコンロの数、メモリは食材の準備スペースの広さ、帯域幅は料理の受け渡し口の大きさに例えられます。10万人が同時にオンラインになる場合、これらのハードウェアに対する要求は非常に高くなります。
- データベース： これはあなたの大きな冷蔵庫と貯蔵室です。もし冷蔵庫（データベース）が散らかっていて、トマトを一つ取り出すのに毎回探し回る（クエリが遅い）ようでは、話になりません。さらに、10万人が同時に冷蔵庫を漁りに来たら、冷蔵庫のドアが壊れてしまう（データベースがクラッシュする）可能性が非常に高いです。
3. あなたのアーキテクチャ（レストランの運営モデル）
- モノリス vs. 分散型： あなたは屋台を経営していて、店主、料理人、ウェイター、レジ係をすべて一人でこなしている（モノリシックアーキテクチャ）のでしょうか？それとも、冷菜部門、温菜部門、麺類部門が専門化され、多くのウェイターとレジがある大きなレストラン（分散型/マイクロサービスアーキテクチャ）を経営しているのでしょうか？客が少ない時は一人でも何とかこなせるかもしれませんが、10万人が来たら、一人では確実に「戦死」してしまいます。大きなレストランのモデルこそが、負荷を分散させることができます。
- キャッシュの有無： 「本日のおすすめ」のような人気料理（ホットデータ）は、事前に大量に作っておき、注文が入ったらすぐに盛り付ける（キャッシュを使う）ことはできないでしょうか？一人一人注文が入るたびにその場で炒めるのではなく。これは料理人とキッチンの負担を大幅に軽減できます。
重要な誤解：「同時オンライン」は「同時操作」ではない
10万人のユーザーが「同時オンライン」であっても、そのうち9.9万人はただページを開いてぼんやりしているだけで、実際に「購入」ボタンを同時にクリックするのは1000人だけかもしれません。あなたが気にするべきなのは後者の数字、つまり「同時実行数（コンカレントユーザー数）」です。これこそが、実際にサーバーに負荷をかけるものです。これは、レストランに500人が座っていても、ある瞬間に「すみません、注文お願いします！」と同時に声をかけるのが50テーブルだけ、という状況に似ています。
結論：どうすれば「できる」とわかるのか？
推測するのではなく、テストしましょう。
IT業界には「負荷テスト（ストレステスト）」というものがあります。これは、レストランの開店前に、大勢の親戚や友人に客のふりをしてもらい、同時にレストランに押し寄せ、あらゆる厄介な方法であなたを困らせ、キッチン、ウェイター、レジのどこが最初に持ちこたえられなくなるかを見るようなものです。
負荷テストを通じて、システムのボトルネックがどこにあるのかを発見できます。コードが遅すぎるのか？サーバーの構成が不十分なのか？それともデータベースのクエリに問題があるのか？そして、それに対して的を絞った最適化を行うことができるのです。
ですから、あなたのコードが「今」持ちこたえられるかどうかで悩むのはやめましょう。より重要な問題は、ユーザー数が1万人から10万人に増えたときに、あなたの「キッチン」と「運営モデル」をどのように段階的にアップグレードしていくか、という計画を持っているかどうかです。これこそが、スタートアップ企業が生き残るための鍵なのです。