Оформите заявку на сайте, напишите в Telegram или на email. Оперативно отвечаем. Все по делу и без воды.
Клиент: Сеть интернет-магазинов товаров для дома
Запрос: Разработать легковесную, высокопроизводительную и легко интегрируемую платформу для одновременной работы нескольких интернет-магазинов и лендингов, чтобы преодолеть ограничения коробочных решений и снизить операционные затраты
Срок выполнения: 7 месяцев (от проектирования до полного внедрения и тестирования)
Запрос: Разработать легковесную, высокопроизводительную и легко интегрируемую платформу для одновременной работы нескольких интернет-магазинов и лендингов, чтобы преодолеть ограничения коробочных решений и снизить операционные затраты
Срок выполнения: 7 месяцев (от проектирования до полного внедрения и тестирования)
Оптимизация бэкенда на Rust: повышение скорости сайта до 94% и снижение затрат на серверы в 3 раза
Клиент: Сеть интернет-магазинов товаров для дома
Запрос: Разработать легковесную, высокопроизводительную и легко интегрируемую платформу для одновременной работы нескольких интернет-магазинов и лендингов, чтобы преодолеть ограничения коробочных решений и снизить операционные затраты
Срок выполнения: 7 месяцев (от проектирования до полного внедрения и тестирования)
Запрос: Разработать легковесную, высокопроизводительную и легко интегрируемую платформу для одновременной работы нескольких интернет-магазинов и лендингов, чтобы преодолеть ограничения коробочных решений и снизить операционные затраты
Срок выполнения: 7 месяцев (от проектирования до полного внедрения и тестирования)
Оптимизация бэкенда на Rust: повышение скорости сайта до 94% и снижение затрат на серверы в 3 раза
Масштабируемость: Запуск каждого нового магазина или лэндинга требовал развертывания нового экземпляра системы, что увеличивало затраты на инфраструктуру и администрирование
ЗАДАЧА
Создать единую платформу, которая устранит "узкие места", обеспечит рост на годы вперед и сократит ежемесячные расходы на инфраструктуру
Растущий бизнес столкнулся с классическими технологическими ограничениями:
Производительность: Существующая платформа (на базе модифицированной коробочной CMS) не справлялась с пиковыми нагрузками. Скорость отклика падала, что вело к потере конверсий
Интеграции: Глубокая кастомизация под процессы бизнеса (синхронная работа с 1С, API служб доставки) в рамках старой системы была сложной, ненадежной и замедляла развитие
Стоимость владения: Поддержка мощных серверов для обеспечения приемлемой производительности "тяжелой" CMS съедала операционную прибыль
Масштабируемость: Запуск каждого нового магазина или лэндинга требовал развертывания нового экземпляра системы, что увеличивало затраты на инфраструктуру и администрирование
ЗАДАЧА
Создать единую платформу, которая устранит "узкие места", обеспечит рост на годы вперед и сократит ежемесячные расходы на инфраструктуру
Растущий бизнес столкнулся с классическими технологическими ограничениями:
Производительность: Существующая платформа (на базе модифицированной коробочной CMS) не справлялась с пиковыми нагрузками. Скорость отклика падала, что вело к потере конверсий
Интеграции: Глубокая кастомизация под процессы бизнеса (синхронная работа с 1С, API служб доставки) в рамках старой системы была сложной, ненадежной и замедляла развитие
Стоимость владения: Поддержка мощных серверов для обеспечения приемлемой производительности "тяжелой" CMS съедала операционную прибыль
База данных MongoDB: Выбрана из-за гибкой схемы данных, что критически важно на этапе активного развития продукта, когда требования к данным часто меняются. И ее способности легко горизонтально масштабироваться.
РЕШЕНИЕ
Разработали легкую платформу для интернет-магазинов на Rust
Так как необходимо было заложить фундамент на вырост, мы разработали мультитенантную backend-платформу с нуля на языке Rust. Пишем сухо и с техническим уклоном. Ключевые аспекты решения:
Высокоэффективное ядро на Rust: Использование фреймворка Actix-web и асинхронного программирования позволило создать неблокирующий бэкенд, способный обрабатывать тысячи одновременных соединений с минимальным потреблением памяти.
Гибкая архитектура "один сервер — много клиентов": Вся логика разграничения данных между разными магазинами (мультитенантность) была реализована на уровне приложения. Это позволило запускать десятки проектов в рамках одного экземпляра программы и одной базы данных.
REST API как единая точка входа: Все взаимодействие с внешними системами (1С, CDEK, телефония) было унифицировано через единое API. Это упростило поддержку, замену и добавление новых интеграций.
Динамический рендеринг на основе шаблонов: Для максимальной гибкости контента без перекомпиляции кода был реализован движок для шаблонов в формате Django Templates. Данные из MongoDB подставляются в шаблоны "на лету" при каждом запросе.
Платформа была развернута и протестирована на скромном виртуальном сервере с техническими характеристиками: 1 ядро * 2,2 ГГц, 1 Гб RAM, 10 Гб HDD, OS Ubuntu
Экономичная работа с данными: Выбор MongoDB был обусловлен ее документоориентированностью, что идеально легло на предметную область "товар → заказ". Это позволило избежать сложных JOIN'ов и увеличить скорость отклика БД.
База данных MongoDB: Выбрана из-за гибкой схемы данных, что критически важно на этапе активного развития продукта, когда требования к данным часто меняются. И ее способности легко горизонтально масштабироваться.
РЕШЕНИЕ
Разработали легкую платформу для интернет-магазинов на Rust
Так как необходимо было заложить фундамент на вырост, мы разработали мультитенантную backend-платформу с нуля на языке Rust. Пишем сухо и с техническим уклоном. Ключевые аспекты решения:
Высокоэффективное ядро на Rust: Использование фреймворка Actix-web и асинхронного программирования позволило создать неблокирующий бэкенд, способный обрабатывать тысячи одновременных соединений с минимальным потреблением памяти.
Гибкая архитектура "один сервер — много клиентов": Вся логика разграничения данных между разными магазинами (мультитенантность) была реализована на уровне приложения. Это позволило запускать десятки проектов в рамках одного экземпляра программы и одной базы данных.
REST API как единая точка входа: Все взаимодействие с внешними системами (1С, CDEK, телефония) было унифицировано через единое API. Это упростило поддержку, замену и добавление новых интеграций.
Динамический рендеринг на основе шаблонов: Для максимальной гибкости контента без перекомпиляции кода был реализован движок для шаблонов в формате Django Templates. Данные из MongoDB подставляются в шаблоны "на лету" при каждом запросе.
Платформа была развернута и протестирована на скромном виртуальном сервере с техническими характеристиками: 1 ядро * 2,2 ГГц, 1 Гб RAM, 10 Гб HDD, OS Ubuntu
Экономичная работа с данными: Выбор MongoDB был обусловлен ее документоориентированностью, что идеально легло на предметную область "товар → заказ". Это позволило избежать сложных JOIN'ов и увеличить скорость отклика БД.
Сравнение решений (ключевой элемент для принятия решения)
Сравнение решений (ключевой элемент для принятия решения)
РЕЗУЛЬТАТ
Полет отличный! Производительность взлетела до 94% и стабильна
РЕЗУЛЬТАТ
Полет отличный! Производительность взлетела до 94% и стабильна
Технический результат
Стабильность под нагрузкой: Платформа стабильно обслуживала 2 интернет-магазина и 3 посадочных страницы на разных доменах одновременно
Производительность: 94% балл в Google PageSpeed Insights для ключевых страниц
Эффективность инфраструктуры: Вся система работала на виртуальном сервере с минимальными характеристиками: 1 CPU ядро, 1 ГБ ОЗУ, 10 ГБ HDD (Ubuntu)
Надежные интеграции: Отработана двусторонняя синхронизация с 1С (товары → остатки → заказы), автоматизирована отправка заказов в CDEK и звонки через IP-телефонию
Технический результат
Стабильность под нагрузкой: Платформа стабильно обслуживала 2 интернет-магазина и 3 посадочных страницы на разных доменах одновременно
Производительность: 94% балл в Google PageSpeed Insights для ключевых страниц
Эффективность инфраструктуры: Вся система работала на виртуальном сервере с минимальными характеристиками: 1 CPU ядро, 1 ГБ ОЗУ, 10 ГБ HDD (Ubuntu)
Надежные интеграции: Отработана двусторонняя синхронизация с 1С (товары → остатки → заказы), автоматизирована отправка заказов в CDEK и звонки через IP-телефонию
Бизнес-результат
Ускорение времени вывода новых проектов: Запуск нового магазина или лэндинга стал занимать часы вместо дней
Снижение затрат на инфраструктуру в 3 раза за счет перехода с нескольких мощных серверов на один маломощный VPS
Повышение конверсии благодаря мгновенной загрузке страниц и бесперебойной работе в пиковые часы
Автоматизация полного цикла продаж: От получения товара из 1С до отправки заказа в службу доставки без ручного вмешательства
Бизнес-результат
Ускорение времени вывода новых проектов: Запуск нового магазина или лэндинга стал занимать часы вместо дней
Снижение затрат на инфраструктуру в 3 раза за счет перехода с нескольких мощных серверов на один маломощный VPS
Повышение конверсии благодаря мгновенной загрузке страниц и бесперебойной работе в пиковые часы
Автоматизация полного цикла продаж: От получения товара из 1С до отправки заказа в службу доставки без ручного вмешательства
Технологический стек
Бэкенд: Rust (фреймворк Actix-web)
База данных: MongoDB
Шаблонизация: Django Templates (кастомный движок рендеринга на Rust)
Сервер: Ubuntu Server, Nginx
Интеграции: REST API, 1С, API CDEK, API IP-телефонии
База данных: MongoDB
Шаблонизация: Django Templates (кастомный движок рендеринга на Rust)
Сервер: Ubuntu Server, Nginx
Интеграции: REST API, 1С, API CDEK, API IP-телефонии
Технологический стек
Бэкенд: Rust (фреймворк Actix-web)
База данных: MongoDB
Шаблонизация: Django Templates (кастомный движок рендеринга на Rust)
Сервер: Ubuntu Server, Nginx
Интеграции: REST API, 1С, API CDEK, API IP-телефонии
База данных: MongoDB
Шаблонизация: Django Templates (кастомный движок рендеринга на Rust)
Сервер: Ubuntu Server, Nginx
Интеграции: REST API, 1С, API CDEK, API IP-телефонии
ВОПРОСЫ
Отвечаем на вопросы технического специалиста по нашему решению
ВОПРОСЫ
Отвечаем на вопросы технического специалиста по нашему решению
- Вопрос:Почему Rust, а не Go или Node.js?
- Михаил, АрхитекторRust был выбран из-за беспрецедентного сочетания производительности (сопоставимой с C++) и безопасности памяти. Отсутствие сборщика мусора (Garbage Collector) исключает непредсказуемые задержки в отклике, что критично для высоконагруженных коммерческих систем. Мы платим чуть более высокой сложностью разработки, но получаем систему, которая не будет просаживаться под нагрузкой и не имеет целых классов уязвимостей.
- Вопрос:Как удалось достичь такой скорости работы с шаблонами?
- Михаил, АрхитекторМы не использовали интерпретатор Python. Вместо этого мы написали на Rust собственный компилятор шаблонов. Шаблоны компилируются в высокооптимизированный байт-код один раз при старте системы, а затем рендерятся с максимальной скоростью. Данные из MongoDB подставляются напрямую в скомпилированные шаблоны.
- ВопросВ чем главное преимущество вашего подхода к интеграциям?
- Михаил, АрхитекторВ едином контракте. Наше REST API — это буфер и переводчик между разными системами. 1С общается только с нашим API по четкому протоколу, и нам не важно, как она устроена внутри. Точно так же CDEK и телефония получают данные в том формате, который им нужен. Это делает систему невероятно гибкой и защищенной от изменений во внешних сервисах.
- Вопрос:Почему Rust, а не Go или Node.js?
- Михаил, АрхитекторRust был выбран из-за беспрецедентного сочетания производительности (сопоставимой с C++) и безопасности памяти. Отсутствие сборщика мусора (Garbage Collector) исключает непредсказуемые задержки в отклике, что критично для высоконагруженных коммерческих систем. Мы платим чуть более высокой сложностью разработки, но получаем систему, которая не будет просаживаться под нагрузкой и не имеет целых классов уязвимостей.
- Вопрос:Как удалось достичь такой скорости работы с шаблонами?
- Михаил, АрхитекторМы не использовали интерпретатор Python. Вместо этого мы написали на Rust собственный компилятор шаблонов. Шаблоны компилируются в высокооптимизированный байт-код один раз при старте системы, а затем рендерятся с максимальной скоростью. Данные из MongoDB подставляются напрямую в скомпилированные шаблоны.
- ВопросВ чем главное преимущество вашего подхода к интеграциям?
- Михаил, АрхитекторВ едином контракте. Наше REST API — это буфер и переводчик между разными системами. 1С общается только с нашим API по четкому протоколу, и нам не важно, как она устроена внутри. Точно так же CDEK и телефония получают данные в том формате, который им нужен. Это делает систему невероятно гибкой и защищенной от изменений во внешних сервисах.
- Вопрос:Почему Rust, а не Go или Node.js?
- Михаил, АрхитекторRust был выбран из-за беспрецедентного сочетания производительности (сопоставимой с C++) и безопасности памяти. Отсутствие сборщика мусора (Garbage Collector) исключает непредсказуемые задержки в отклике, что критично для высоконагруженных коммерческих систем. Мы платим чуть более высокой сложностью разработки, но получаем систему, которая не будет просаживаться под нагрузкой и не имеет целых классов уязвимостей.
- Вопрос:Как удалось достичь такой скорости работы с шаблонами?
- Михаил, АрхитекторМы не использовали интерпретатор Python. Вместо этого мы написали на Rust собственный компилятор шаблонов. Шаблоны компилируются в высокооптимизированный байт-код один раз при старте системы, а затем рендерятся с максимальной скоростью. Данные из MongoDB подставляются напрямую в скомпилированные шаблоны.
- ВопросВ чем главное преимущество вашего подхода к интеграциям?
- Михаил, АрхитекторВ едином контракте. Наше REST API — это буфер и переводчик между разными системами. 1С общается только с нашим API по четкому протоколу, и нам не важно, как она устроена внутри. Точно так же CDEK и телефония получают данные в том формате, который им нужен. Это делает систему невероятно гибкой и защищенной от изменений во внешних сервисах.
- Вопрос:Почему Rust, а не Go или Node.js?
- Михаил, АрхитекторRust был выбран из-за беспрецедентного сочетания производительности (сопоставимой с C++) и безопасности памяти. Отсутствие сборщика мусора (Garbage Collector) исключает непредсказуемые задержки в отклике, что критично для высоконагруженных коммерческих систем. Мы платим чуть более высокой сложностью разработки, но получаем систему, которая не будет просаживаться под нагрузкой и не имеет целых классов уязвимостей.
- Вопрос:Как удалось достичь такой скорости работы с шаблонами?
- Михаил, АрхитекторМы не использовали интерпретатор Python. Вместо этого мы написали на Rust собственный компилятор шаблонов. Шаблоны компилируются в высокооптимизированный байт-код один раз при старте системы, а затем рендерятся с максимальной скоростью. Данные из MongoDB подставляются напрямую в скомпилированные шаблоны.
- ВопросВ чем главное преимущество вашего подхода к интеграциям?
- Михаил, АрхитекторВ едином контракте. Наше REST API — это буфер и переводчик между разными системами. 1С общается только с нашим API по четкому протоколу, и нам не важно, как она устроена внутри. Точно так же CDEK и телефония получают данные в том формате, который им нужен. Это делает систему невероятно гибкой и защищенной от изменений во внешних сервисах.
ВАШ БИЗНЕС
тоже уперся в технологический потолок? Медленный сайт, дорогой хостинг и сложные интеграции?
Давайте обсудим, как мы можем перенести вашу платформу на современные рельсы. Закажите бесплатную консультацию!
ВАШ БИЗНЕС
тоже уперся в технологический потолок? Медленный сайт, дорогой хостинг и сложные интеграции?
Давайте обсудим, как мы можем перенести вашу платформу на современные рельсы. Закажите бесплатную консультацию!