Кейс 08 · Ритейл · backend · DevOps
Инфраструктура для продуктового ритейла
Навели порядок под нагрузкой в тысячи магазинов и вдвое срезали счёт за карты.
−50%
затрат на картографию
~20 000
магазинов
монолит→
микросервисы
пики
стабильно держит
01
Задача
Клиент — крупнейшая федеральная продуктовая сеть (около двадцати тысяч магазинов). Начали с аудита инфраструктуры серверной части, обслуживающей сайт, приложение и программу лояльности: найти уязвимости и точки роста.
02
Что мы сделали
Аудит инфраструктуры — документ с проблемами, DevOps-решениями и прогнозом масштабирования
Усиление DevOps: доработали инфраструктуру, деплой в Kubernetes и Helm, кэширование на Redis, мониторинг через Grafana и Kibana — система уверенно держит пики
Каталог на backend: помогли перейти с монолита на микросервисы. У каждой позиции своя цена, остаток и скидки в каждом магазине — реализовали на Python 3 и Elasticsearch
Основное приложение: редизайн по макетам, библиотека компонентов, блочная архитектура с документацией
Приложение доставки: переработали работу с картами — вместо запроса десяти адресов сразу запрашиваем только ближайший, и снизили счёт за карты вдвое
03
Результат
Инфраструктура, стабильно держащая пики, микросервисный каталог под масштаб сети, вдвое меньшие затраты на картографию и более чистая архитектура клиентских приложений.
Что делали
01Аудит инфраструктуры
02Усиление DevOps-команды
03Микросервисный каталог
04Редизайн приложения
05Оптимизация работы с картами
Технологии
Python 3ElasticsearchKubernetesHelmRedisGrafanaKibana
Коротко
ОтрасльРитейл · backend · DevOps
СтекPython 3 · Elasticsearch · Kubernetes · Helm · Redis
МониторингGrafana · Kibana
Стартаудит инфраструктуры
Похожая задача?