EN UA RU

Кейси

Проєкти, що говорять
самі за себе.

Детальні розбори реальних проєктів — архітектура, терміни і вимірювані результати.

$140M+Виторг клієнтів
12Галузей
3.8×Середній ROI
14wkСередній термін
01
Рітейл та E-commerce 18 тижнів · 2024

NovaMart пережив Чорну п'ятницю — і перетворив 14 годин простою на €2.4M додаткового прибутку

Технології
340%
Зростання пікової потужності
Лист. 2023 – Бер. 2024
6 інженерів · 1 PM
Франкфурт, Німеччина
Ситуація

Ретейлер з оборотом €120M/рік, чия інфраструктура на Magento 1 падала під навантаженням кожного сезону розпродажів. Чорна п'ятниця у листопаді 2023 закінчилась 14 годинами простою і €890K втрачених замовлень — поки конкуренти легко масштабувались. Команда латала одні й ті самі проблеми три роки без жодного стійкого рішення.

Що ми зробили

Міграція платформи — Повний переїзд на Magento 2.4 з headless PWA-фронтом, відокремленим від бекенду — кожен рівень тепер масштабується незалежно

Шар кешування — Redis object cache, Elasticsearch каталог, Varnish full-page caching. Рівень попадань у кеш досяг 94.2% за 2 тижні після запуску

AWS Auto Scaling — Групи масштабування з прогрівом запускаються за 2 години до запланованих розпродажів. Більше ніяких несподіваних піків трафіку

Спостережуваність — Дашборди в реальному часі, автоматичні алерти та 15-хвилинний runbook, який будь-який інженер може виконати самостійно

«Перша Чорна п'ятниця на новій платформі виявилась найспокійнішим днем у році. Нуль інцидентів. Команда навіть отримала задоволення — чого не було чотири роки.»

MR
Маркус Рідель CTO, NovaMart GmbH · Франкфурт
console.aws.amazon.com / cloudwatch / novamart-prod
NovaMart — Black Friday 2024
Live — Nov 29
Peak RPS 14,200
Response 0.8 s
Uptime 99.97%
Instances 12 → 38
Request rate req/s
00:00 06:00 12:00 14,200 peak 18:00 00:00
p95 response time ms
EC2 instances count
Service CPU Latency Status
magento-web 62% 340 ms
elasticsearch 45% 18 ms
redis-cache 28% 2 ms
varnish-cdn 34% 5 ms
rds-primary 51% 12 ms
340%
Зростання пікової потужності
0.8s
Час завантаження (було 2.1с)
+18%
Рівень конверсії
€2.4M
Додатковий прибуток, рік 1
02
ФінТех · Платежі 14 тижнів · 2023

Meridian Capital знизив відмови платежів з 8.4% до 0.03% — і повернув $4.1M щорічного прибутку

Технології
99.97%
Успішність платежів
Серп. – Лист. 2023
4 інженери · 1 PM
Амстердам, Нідерланди
Оркестрування платежів Наживо
Успішність99.97%
Час маршрутизації14 ms
Місячний обсяг$48.3M
Ситуація

Платіжна інфраструктура Meridian — три PSP, з'єднані без розумного роутингу. Коли один провайдер деградував, транзакції мовчки відмовляли. Рівень відмов 8.4% у Q3 2023 коштував $4.1M/рік у втрачених транзакціях — і фінансова команда витрачала 40+ годин на тиждень на ручну звірку по всіх трьох системах.

Що ми зробили

Рушій оркестрування — Маршрутизує кожну транзакцію до оптимального PSP в реальному часі за типом картки, географією, історією відмов і вартістю. Рішення — за <14 мс

Автоматичний fallback-роутинг — Провайдер деградує під час сесії? Рушій миттєво перенаправляє без жодної помилки для користувача

Нормалізація вебхуків — Єдиний потік подій від 7 провайдерів в одне джерело правди, що усуває розрив у ручній звірці

Автоматична синхронізація з обліком — Звірка запускається кожні 15 хв і синхронізується з ERP. Від 40 годин ручної роботи на тиждень — до нуля

«Ми так довго жили з відмовами платежів, що вони стали нормою. Flexor показав нам, що це не так — і виправив швидше, ніж ми вважали можливим. ROI став видний уже першого місяця.»

SL
Софі Лоран VP Engineering, Meridian Capital · Амстердам
0.03%
Рівень відмов (було 8.4%)
14ms
Час рішення роутингу
0h
Ручна звірка/тиж
$4.1M
Відновлений річний прибуток
03
Інтеграції eCommerce · 150K товарів

Як магазин зі 150 000 товарів перестав втрачати замовлення — замінивши хаос REST API на RabbitMQ

Технології
99.9%
Надійність синхронізації
Q3 2025 — 10 тижнів
4 інженери
ЄС — віддалено
Ситуація

Великий інтернет-магазин зі 150 000 товарів та 5 000 замовлень на день постійно синхронізував дані між магазином, PIM-системою та CRM — товари, залишки, замовлення, ціни, дані клієнтів та атрибути. Всі інтеграції були побудовані на синхронних REST API викликах. У години пікового навантаження інтеграційний шар руйнувався: таймаути накопичувались, замовлення губились або дублювались, залишки розходились, і кожен збій каскадно тягнув за собою наступний. У звичайний тиждень 12–15% API-запитів просто не проходили, а операційна команда щоранку годинами латала дані вручну.

Що ми зробили

Аудит інтеграцій — Описали всі 27 потоків даних між магазином ↔ PIM ↔ CRM. Визначили чотири критичних вузьких місця: масовий імпорт 150К товарів, синхронізація залишків по 3 складах у реальному часі, колбеки статусів замовлень та поширення 80+ користувацьких атрибутів.

Міграція на RabbitMQ — Замінили кожен синхронний REST-виклик асинхронними чергами повідомлень. Кожен тип даних — товари, залишки, замовлення, атрибути — отримав власний exchange, топологію маршрутизації та виділених консʼюмерів з незалежним масштабуванням.

Retry та dead-letter логіка — Побудували трирівневу стратегію повторів: негайний retry, відкладений retry (експоненційний backoff до 30 хв) та dead-letter черга з алертами в Slack. Жодне повідомлення не губиться — кожен збій відстежується і переробляється.

Стек спостережуваності — Розгорнули централізоване логування (ELK), дашборди черг у реальному часі та автоматичні алерти. Команда бачить весь життєвий цикл повідомлення — від відправки до підтвердження — в одному місці. Середній час реакції на інциденти впав з годин до хвилин.

“Раніше кожен понеділок починався з розбору збоїв за вихідні. Тепер 200 000 повідомлень на день проходять через черги без жодного збою. Операційна команда нарешті довіряє даним — і ми не втратили жодного замовлення за три місяці.”

DK
Даніель Кравчук Керівник eCommerce-операцій
grafana.internal / d / queue-health
RabbitMQ — Queue Health Last 24h
Messages / day 203,841
Failed 3
Avg latency 284 ms
Consumers 12
Message throughput msg/min
Queue depth messages
Failed / retried count
Queue Ready Rate Status
products.sync 24 82/s
orders.create 3 58/s
inventory.update 11 145/s
attributes.propagate 0 34/s
crm.customer 1 21/s
99.9%
Надійність синхронізації
<5
Збоїв синхронізації на день
0.3s
Середня затримка синхронізації
0
Ручних втручань / місяць
04
Архітектура B2B · €45M GMV

B2B-платформа вирвалась з 8-річного моноліту — деплой скоротився з 4 годин до 8 хвилин

Технології
97%
Скорочення часу деплою
Q1–Q2 2025 — 16 тижнів
5 інженерів · 1 архітектор
Берлін, Німеччина
github.com / wholesalehub / platform / actions
Пайплайн деплою
Live
Tests 1m 42s
Build & Push 3m 18s
Deploy to staging 1m 05s
Deploy to production 1m 47s
Total: 7m 52s
Service Pods CPU Status
catalog-svc 3/3 24%
pricing-svc 2/2 18%
orders-svc 4/4 31%
inventory-svc 2/2 12%
invoicing-svc 2/2 9%
api-gateway 3/3 15%
Ситуація

B2B-дистриб'ютор з 2 000+ бізнес-клієнтів та €45M річного GMV працював на 8-річному Symfony-моноліті. Один деплой забирав 4 години даунтайму, баг у модулі ціноутворення міг покласти всю платформу, а команда перестала випускати фічі — 70% часу йшло на гасіння пожеж. Три спроби рефакторингу на місці провалились і підірвали впевненість команди.

Що ми зробили

Мапінг доменів — Визначили 6 обмежених контекстів (каталог, ціноутворення, замовлення, клієнти, склад, рахунки) та описали всі крос-доменні залежності до написання єдиного рядка коду.

Міграція Strangler Fig — Витягували сервіси по одному за API-шлюзом, залишаючи моноліт у продакшені. Жодного big-bang перемикання — кожен сервіс запускався незалежно.

Kubernetes та CI/CD — Контейнеризували кожен сервіс через Docker, оркестрація через Kubernetes на AWS EKS. Повний CI/CD пайплайн — push у main запускає тести, збірку та rolling deploy за 8 хвилин.

Event-driven синхронізація — Сервіси спілкуються через RabbitMQ-події замість прямих API-викликів. Eventual consistency з saga-патернами для складних воркфлоу: замовлення → склад → рахунок.

“Ми перестали боятися деплоїв у п'ятницю і почали викочувати по кілька разів на день. Платформа нарешті належить нам, а не навпаки.”

TB
Томас Бергманн CTO, WholesaleHub GmbH · Берлін
97%
Скорочення часу деплою
2
Інцидентів на місяць
18+
Деплоїв на тиждень
+35%
Зростання GMV за рік
05
Управління замовленнями Омніканал · Ритейл

Як ритейлер на 5 каналах продажів перестав втрачати товар — і виростив виручку на 22% за півроку

Технології
0
Оверсели усунено
Q4 2024 – Q1 2025 — 12 тижнів
3 інженери · 1 PM
Лондон, Великобританія
Ситуація

Fashion-ритейлер, що продає через власний Shopify-магазин, Amazon, eBay та 4 фізичні точки, не мав єдиного джерела правди по залишках. Запаси синхронізувались вручну через таблиці двічі на день. Результат: 30+ оверселів на тиждень, незадоволені клієнти, штрафи маркетплейсів та складська команда, що витрачала півдня на ручний роутинг замовлень. У високий сезон все ставало гірше — лише Black Friday 2024 приніс 200+ перепроданих замовлень.

Що ми зробили

Централізована OMS — Побудували хаб управління замовленнями, що приймає замовлення з усіх 5 каналів у реальному часі, нормалізує в єдиний формат і маршрутизує до оптимальної точки фулфілменту за близькістю до складу та вартістю доставки.

Синхронізація залишків у реальному часі — Підключили всі канали через API (Shopify, Amazon SP-API, eBay) з оновленням залишків менш ніж за секунду. Коли одиниця товару продається де завгодно, всі канали відображають це за 2 секунди.

Розумний роутинг замовлень — Автоматизували логіку фулфілменту: відправка з найближчого складу, розділення замовлень між локаціями за потреби, автогенерація етикеток. Ручний роутинг впав з 4 годин/день до нуля.

Аналітичний дашборд — Видимість у реальному часі по всіх каналах: залишки, швидкість замовлень, SLA фулфілменту, прибутковість каналу. Команда приймає рішення на даних, а не на інтуїції.

“Раніше ми боялися кожного сповіщення від маркетплейсу — половина були скаргами на оверсели. Тепер керуємо п'ятьма каналами з одного екрану і не допустили жодного оверселу за два місяці.”

JW
Джеймс Уітфілд Директор з операцій, Thread & Co · Лондон
oms.threadco.io / dashboard
Хаб управління замовленнями
Live
Today's orders 342
Oversells 0
Inv. accuracy 99.8%
Avg fulfill 1.4 h
Channel Orders Revenue Status
Shopify Store 148 £12,420
Amazon UK 94 £8,130
eBay 52 £3,670
Retail (4 stores) 48 £5,890
Inventory sync latency seconds
0
Оверсели усунено
−60%
Час фулфілменту
99.8%
Точність залишків
+22%
Зростання виручки за 6 міс.