Евгений Ярославов

Проект: Создание аналитической платформы для трейдеров, аналогичной coinglass, cryptoquant, coinalyze.

Что делал:

• Спроектировал и разработал микросервисную архитектуру системы, обеспечив масштабируемость и отказоустойчивость.
• Создал надежный и удобный для разработчиков API, интегрированный с 10 биржами для получения данных по 12 000 торговых пар, 10 таймфреймам на двух рынках.
• Разработал фронтенд-приложение и осуществил его полную интеграцию с API.
• Внедрил процессы CI/CD с использованием Docker и AWS для эффективного управления инфраструктурой и ускорения развертывания.

Удачные решения и преодоление проблем:

• Проблема: Необходимость обработки огромного объема данных в реальном времени с ограничениями на количество входящих соединений от бирж.
  • Решение: Реализовал систему, способную одновременно обрабатывать более 240 000 входящих WebSocket-соединений в пиковой нагрузке, применив горизонтальное масштабирование сервисов на разных машинах.
  • Результат: Обеспечивает стабильную работу платформы независимо от роста числа пользователей, улучшая пользовательский опыт и повышая удовлетворенность клиентов.
• Проблема: Зависимость работы системы от доступности API бирж
  • Решение: Внедрил серверное кеширование данных на диске, что позволяет платформе функционировать без сбоев даже при недоступности бирж.
  • Результат: Увеличивает надежность сервиса, укрепляет доверие пользователей и обеспечивает стабильный доступ к данным.
• Проблема: Длительная интеграция новых бирж и высокая трудоемкость процессов.
  • Решение: Разработал механизм простого подключения новых бирж через код, позволяющий интегрировать их без дополнительных трудозатрат и автоматически масштабировать систему.
  • Результат: Ускоряет расширение функциональности платформы, позволяет быстрее реагировать на рыночные изменения и повышает конкурентоспособность продукта.
• Проблема: Сложности в разработке фронтенда из-за необходимости реализации слоя доступа к данным.
  • Решение: Избавил фронтенд от необходимости в реализации слоя доступа к данным, предоставив полностью типизированный API, который импортируется как зависимость.
  • Результат: Сокращает трудозатраты на разработку, ускоряет выпуск новых функциональностей и улучшает качество кода.

Технические достижения:

• Применил Dependency Injection для повышения поддерживаемости и тестируемости кода.
• Использовал передовые технологии: bun.js в качестве окружения и elysia.js в качестве API-фреймворка, что повысило скорость работы сервера без увеличения сроков разработки.
• Разделил аналитический сервис и сервис пользовательских настроек на отдельные API с собственными базами данных, что оптимизирует производительность и упрощает масштабирование.
• Построил микросервисную архитектуру с общей библиотекой, обеспечивая отказоустойчивость и гибкость системы.

Влияние на проект:

• Повышение производительности: Оптимизированная архитектура и технологические решения обеспечивают высокую скорость обработки данных, предоставляя трейдерам оперативный доступ к аналитике.
• Эффективность развития продукта: Автоматизация и упрощение процессов интеграции новых бирж и функциональностей позволяют быстро адаптироваться к рыночным требованиям и запросам пользователей.
• Улучшение качества сервиса: Повышенная надежность и отказоустойчивость платформы усиливают доверие пользователей и создают основу для формирования лояльной аудитории.
• Конкурентное преимущество: Инновационные решения и технологические подходы способствуют созданию уникального продукта на рынке аналитических платформ для трейдеров.