Vladimir Ilmenev

Запропонуйте Vladimir роботу над вашим наступним проєктом або зареєструйте профіль фрилансера і починайте заробляти просто зараз.

Алмати (Алма-Ата), Казахстан

8 місяців тому

вільний для роботи

на сервісі 8 місяців 13 днів

Рейтинг

Успішних проєктів

Середня оцінка

Рейтинг

Портфоліо

206 100 UAH
фулл-стек розробка

Веб-програмування

Крок 1: Архітектура. Швидкість понад усе.
Тут немає складної логіки взаємодії між тисячами користувачів, тому розводити зоопарк мікросервісів було б оверінжинірингом. Я б обрав добре структурований моноліт або архітектуру з кількома великими сервісами («макросервіси»). Наприклад:

Core API: Основне ядро, яке віддає дані словника.
…
Users API: Сервіс для управління користувачами, їхніми особистими словниками та прогресом у вправах.

Такий підхід спрощує розробку та розгортання, а для проєкту, де 95% запитів — це анонімні пошукові запити, він більш ніж виправданий.

Крок 2: Серце системи — пошук
Звичайна реляційна база даних (на кшталт MySQL/PostgreSQL) помре на пошукових запитах по словнику. Робити SELECT * FROM words WHERE word LIKE '...%' по таблиці на десятки мільйонів записів — це самогубство.

Тому ядро системи — це зв'язка з двох інструментів:

PostgreSQL: Як основне, надійне сховище. Тут лежить «сирий» словник з усіма зв'язками, формами слів, прикладами. Це наш джерело істини.

Elasticsearch: Спеціалізований пошуковий движок. Усі дані з PostgreSQL індексуються в Elasticsearch.

Як це працює:
Коли користувач вводить слово в пошуку, запит відправляється не в базу, а в Elasticsearch. Той за мілісекунди знаходить потрібні статті, виправляє друкарські помилки, підбирає релевантні результати і повертає їх ID. І тільки потім наш бекенд з цими ID йде в PostgreSQL (або, що ще краще, в кеш) за повними даними словникової статті і віддає їх користувачу. Це забезпечує миттєву швидкість пошуку.

Крок 3: Конвеєр даних і кешування
Словникова база — це величезний масив даних. Їх потрібно десь брати, обробляти і готувати до використання. Я б побудував контентний пайплайн:

Написав би скрипти-парсери, які вміють «читати» різні словникові формати (наприклад, DSL, StarDict).

Ці скрипти обробляють дані, приводять їх до єдиної структури і завантажують у нашу основну базу PostgreSQL.

Після завантаження запускається процес індексації в Elasticsearch.

Кешування тут — король. 90% користувачів шукають одні й ті ж популярні слова. Немає сенсу кожного разу дергати базу.

Redis використовується для агресивного кешування. Запитали слово «hello»? Ми віддали результат з Elasticsearch/PostgreSQL і тут же зберегли його в Redis на кілька годин. Наступний користувач, що шукає «hello», отримає відповідь з надшвидкої оперативної пам'яті за частки мілісекунди.

Аудіофайли з вимовою, картинки та інша статика, звичайно ж, не віддаються з сервера додатку. Вони завантажуються на CDN (Content Delivery Network) і роздаються з найближчого до користувача сервера по всьому світу.

Крок 4: Користувацькі фічі
Особисті словники та вправи — це класична CRUD-функціональність. Тут відмінно справляється PostgreSQL.

Особистий словник: Проста таблиця user_saved_words зі зв'язком «багато-до-багатьох» між користувачами та словами.

Вправи: Бекенд-логіка, яка бере слова з особистого словника користувача, генерує варіанти відповідей (неправильні варіанти можна брати з подібних за написанням або значенням слів) і відправляє на фронтенд у вигляді JSON-об'єкта для тренування.

Технологічний стек
Мова: Python (Django/FastAPI) або PHP (Symfony/Laravel). Обидва ідеально підходять для контентних проєктів і швидкої розробки API.

Бази даних: PostgreSQL (джерело істини), Elasticsearch (пошук), Redis (кеш).

Інфраструктура: Docker для контейнеризації. Додаток розгорнуто на кількох віртуальних серверах за Nginx як балансувальник навантаження. Просто, надійно і ефективно для такого типу проєкту.

В результаті, робота над WooordHunt — це не про складну бізнес-логіку, а про інженерну елегантність. Це створення високопродуктивної системи, оптимізованої для читання даних. Мета — вичавити максимум швидкості з заліза і софта, щоб користувацький досвід був плавним і миттєвим.
310 446 UAH
бекенд-кодер

Python

Створення бекенду для Skyeng — це не про «зробити сайт». Це про будівництво цифрового міста, яке працює 24/7. Моя задача — спроектувати і звести всю його невидиму інфраструктуру: движок, який дозволяє тисячам людей одночасно зустрічатися, вчитися і спілкуватися в реальному часі.

Архітектура: Прощавай, моноліт
Одразу було вирішено відмовитися від моноліту на користь мікросервісів. Такий складний проект повинен бути гнучким і відмовостійким. Я розбив всю логіку на незалежні служби:
…
Auth Service: Контроль доступу (JWT, ролі).

Scheduler Service: Мозок платформи. Жонглює тисячами уроків, враховуючи часові пояси викладачів з Бразилії та студентів з Владивостока.

Matching Service: Інтелектуальний підбір ідеальної пари «учень-викладач».

Billing Service: Управління підписками, платежами і зарплатами. Максимальна надійність.

Classroom Service: Диригент уроку, що працює в реальному часі.

Зв'язок між ними — через асинхронну шину повідомлень (на зразок RabbitMQ), щоб падіння одного сервісу не вплинуло на всю систему.

Серце системи: Віртуальний клас
Інтерактивний клас Vimbox — це найскладніше і найцікавіше. Це stateful-додаток, де затримка недопустима.

Тут я зробив ставку на WebSockets. Коли викладач малює на віртуальній дошці, його браузер не бомбардує сервер запитами. Замість цього між ним, сервером і учнем встановлено постійний канал. Клієнт викладача надсилає подію (наприклад, {"event": "draw", "coords": [x1, y1, x2, y2]}), мій сервіс на Go ловить її і миттєво пересилає учневі для відтворення на його полотні. Весь процес займає мілісекунди, забезпечуючи повну синхронізацію.

Відео і аудіопотік гонити через свої сервери — безглузде навантаження. Для цього використовується WebRTC, що дозволяє браузерам спілкуватися безпосередньо (peer-to-peer). Мій бекенд лише «знайомить» їх, забезпечуючи службовий сигналінг для встановлення з'єднання.

Технології і інфраструктура
Стек підбиралися під конкретні задачі для максимальної продуктивності:

Мови: Go для високонавантажених сервісів реального часу (Classroom), Python (FastAPI) для решти бізнес-логіки.

Бази даних: PostgreSQL як основна реляційна база, Redis для кешування всього і вся, а також як брокер для WebSockets.

Інфраструктура: Усі сервіси упаковані в Docker-контейнери і управляються оркестратором Kubernetes. Це дає автоматичне масштабування: якщо навантаження зростає, Kubernetes сам піднімає нові копії потрібного сервісу.

Головний виклик: Часові пояси
Це тихий жах будь-якого глобального проекту. Рішення одне і воно не обговорюється: на бекенді всі дати і час зберігаються виключно в UTC. Абсолютно всі. А вже клієнтський додаток відповідає за конвертацію в локальний час користувача. Будь-який інший підхід — гарантована катастрофа в майбутньому.

В результаті, моя робота — не просто «кодити фічі». Це інженерія складної, відмовостійкої і швидкої розподіленої системи, яка не ляже в пікові години, коли тисячі людей по всьому світу натискають кнопку «Почати урок».