Case Studies

Изучите наши кейсы и узнайте, как мы решаем сложные технические задачи.

Case Study 01

High-Load Telemetry System

Полная переработка системы и модернизация архитектуры

Мы полностью переработали высоконагруженную платформу телеметрии, чтобы обеспечить обработку больших объемов трафика, сократить инфраструктурные затраты и гарантировать стабильную работу под высокой нагрузкой.

ДоИсходная система

ПослеОбновленная система

~10 MB/s

Пиковая нагрузка

Входящий трафик

~600 мс

В среднем

Время ответа API

~640 USD

в месяц

Стоимость инфраструктуры

Базовый уровень

Ограниченная пропускная способность

Пропускная способность

ПослеОбновленная система

До 60 MB/s

Стабильная работа под нагрузкой

в 6 раз

больше

1–100 мс

В среднем (без учета сетевой задержки)

в 5–6 раз

быстрее

~96 USD

в месяц

~85 %

экономии

В 6 раз выше

по сравнению с исходной системой

в 6 раз

больше

Результат

Масштабируемая платформа телеметрии, обеспечивающая шестикратный рост пропускной способности, обработку до 60 MB/s входящего трафика и сокращение инфраструктурных расходов более чем на 85 % при сохранении 100 % доступности во время развертывания.

АРХИТЕКТУРНЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ

Полная переработка технологического стека

Платформа на PHP была полностью перепроектирована и реализована на C#.

Обработка данных в памяти

Операционные процессы перенесены из базы данных в высокопроизводительные структуры In-Memory.

Оптимизация роли базы данных

База данных используется только для хранения исторических данных, аналитики и резервного копирования.

Развертывание без простоя

Прокси-подсистема буферизует телеметрический трафик во время перезапуска сервисов.

Автоматическое восстановление состояния

Состояние приложения автоматически восстанавливается в течение 36 секунд после развертывания.

Оптимизация инфраструктуры

Архитектура переработана для достижения максимальной производительности при существенном снижении инфраструктурных затрат.

Результат

Case Study 02

High-Load MySQL Optimization

Оптимизация производительности и эффективности затрат

Мы перенесли высоконагруженную базу данных MySQL на Amazon Aurora, модернизировали архитектуру и оптимизировали систему для повышения производительности, масштабируемости и эффективности затрат.

ДоMySQL на AWS (RDS)

ПослеAmazon Aurora

Базовый уровень

Производительность запросов

(Критические операции)

20 часов

Время миграции

8 раз

Окно технического обслуживания

Базовый уровень

Стоимость инфраструктуры

(в месяц)

ПослеAmazon Aurora

В 5–10× быстрее

5–10×

улучшение

1 ч 40 мин

>12×

быстрее

2 раза

75%

сокращение

~1 000 USD меньше

1 000 USD

экономии

Результат

Современное оптимизированное решение для базы данных с более высокой производительностью, меньшими инфраструктурными затратами и значительно сокращенными расходами на техническое обслуживание. Теперь система является масштабируемой, надежной и готовой к дальнейшему развитию бизнеса.

АРХИТЕКТУРНЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ И ОПТИМИЗАЦИЯ

Снижение потребления ресурсов

Потребление CPU и памяти было снижено благодаря оптимизации запросов и настройке системы.

Оптимизация запросов и индексов

Критические запросы были переработаны, добавлены необходимые индексы и оптимизированы схемы доступа к данным.

Вертикальное масштабирование

Настроены типы инстансов и стратегия хранения данных для повышения производительности и эффективности.

Эффективная стратегия миграции

Разработан собственный процесс миграции, который минимизировал время простоя и обеспечил целостность данных.

Оптимизация затрат

Ежемесячные расходы на AWS были сокращены примерно на 1 000 USD при одновременном повышении общей производительности.

Конфигурация высокой доступности

Amazon Aurora была настроена в конфигурации Multi-AZ для обеспечения высокой доступности и минимизации риска простоев.