Комментарии

Стоит сразу отметить, что российское законодательство не всегда своевременно реагирует на развитие новых технологий. Даже тот факт, что в законодательстве нет точного определения, что такое маркетплейс, говорит о многом, несмотря на то, что они уже много лет присутствуют на рынке. Существуют предположения, что определение понятия маркетплейс появиться в следующем антимонопольном пакете.

Пока не появилось точного определения, торговые онлайн-площадки попадают под Закон «О защите прав потребителей» и квалифицируются как агрегаторы, которые предоставляют информацию о товарах и услугах. Такое определение подтверждает, что пользователь может выбрать товар, узнать о параметрах и при необходимости оплатить по безналичному расчету. Но не стоит путать маркетплейс с онлайн магазином. В маркетплейсе присутствуют различные пользователи, и если немного утрировать, можно обозначить как ярмарку или рынок, где маркетплейс представлен посредником между продавцами и покупателями. Онлайн-магазин – это сайт одной компании, которая предлагает собственные товары.

Юридически взаимоотношения между продавцом и торговой площадкой могут оформляться по-разному. Обычно используется один из двух вариантов. В первом случае заключается агентское соглашение, когда площадка выступает от собственного или имени продавца продает продукцию в его интересах. Второй вариант это договор на услуги по продвижению товаров продавца на собственной площадке, которая предусматривает дальнейшую реализацию. Гораздо реже, как в случае с OZON, может использоваться смешанный договор, где предусмотрены элементы ранее указанных вариантов.

Но стоит отметить, что постепенно у онлайн-площадок становиться больше обязанностей. Так с января прошлого года онлайн-продавец обязан предоставить покупателю полную информацию о себе, характеристиках и качестве продукции, а также раскрыть условия сделки. Также в обязанности маркетплейсов включено обязательное реагирование на претензии, если они возникли.

За что отвечают маркетплейсы

Предпринимателям не всегда могут понять и выбрать структуру онлайн-бизнеса. В данном случае необходимо не только вывести корректную юридическую конструкцию сделок, но и предусмотреть особенности будущих договоров, позаботиться о защите прав потребителей, определить особенности кассовой дисциплины, разобраться с работой с персональными данными и учитывать остальные аспекты деятельности.

Если судить в общем, то согласно ст. 12 Закона «О защите прав потребителей» маркетплейс может привлекаться к ответственности за предоставление недостоверной информации о товаре. Если онлайн-площадка поместила некорректную информацию и у покупателя появились убытки, то площадке придется их возместить. Такое же правило распространяется на ситуации, когда пользователь получил недостоверную информацию из-за технического сбоя.

В качестве примера можно вспомнить прошлогоднюю ситуацию на OZON, когда на площадке появились товары со стоимостью от одного до пятидесяти рублей. Многие, увидев такие цены, оформили покупку и провели оплату. Но спустя некоторое время с удивлением обнаружили, что покупки были аннулированы. В этой ситуации пришлось разбираться Роспотребнадзору, которые определил, что маркетплейс не имеет права в одностороннем порядке расторгать заключенный договор, независимо от того, по какой причине появилась такая цена. По этой причине потребители вправе требовать от площадки исполнения заключенного договора и передать оплаченный товар, не меняя стоимости.

Но тут присутствует небольшой нюанс. Площадка не несет ответственность за ошибочные сведений, если подобная информация представлена продавцом. При возникновении подобной ситуации, покупатель должен требовать возмещение убытков не м площадки, а с продавца. Но стоит учитывать еще один момент. Если маркетплейс принял предоплату за товар, то возвращать деньги должен он. На возврат денег предоставляется десять дней. Такая ситуация может возникнуть, когда покупатель не получил в обозначенный срок оплаченный товар и отказался от сделки. Такого же мнения придерживаются и суды, когда рассматривают подобные дела. В качестве примера можно привести дела No А63-17326/2020 и No 33-33123/2021.

Какие трудности могут возникнуть в суде

Сложность при обращении в суд заключается в том, что покупатель не знает, кто должен выступать ответчиком. По полученной информации трудно определить к кому должен быть представлен иск – к онлайн-площадке или ответчиком должен выступать продавец. Однозначной судебной практики в этом вопросе нет. Иногда суды принимают противоположные решения. Например, в деле No 2-234/2017 суд обязал выплатить деньги за бракованный чайник площадку, а в деле No 88-23859/2021, где покупателю была доставлена неисправная радиосистема, суд принял решение, что возмещать ущерб должен продавец. Стоит уточнить, что фигурантом в обоих делах выступал один и тот же маркетплейс. И таких противоречащих примеров в судебной практике много.

Учитывая такую практику, эксперты советуют подавать иск в отношении маркетплейса только в том случае, если площадка предоставила недостоверную информацию или она была озвучена не в полном объеме. Также площадка может привлекаться к ответственности, если покупатель введен в заблуждение, и площадка представила себя продавцом товара. Но дело в том, что найти доказательства крайне сложно. Для подтверждения правоты заявителю необходимо представить доказательства, что маркетплейс запутал его, и разобраться в хитросплетениях документации площадки без необходимых знаний невозможно.

Но существует и обратная сторона. В последнее время обращение недобросовестных покупателей приобрело массовый характер. Стоит уточнить, что истцами или представителями покупателя во многих случаях выступают опытные юристы, которые инициируют новые судебные иски. Но необходимо понимать, что при таком варианте основой является не защита прав потребителей, а собственное обогащение. Также не стоит забывать, что покупатели часто воспринимают маркетплейсы как своеобразную подушку безопасности При дистанционной продаже, покупатель в течение семи дней может вернуть товар даже в том случае, если он соответствует всем установленным требованиям. При возврате товара маркетплейсы редко проверяют состояние возвращенного товара, предпочитая вернуть деньги. Подтверждением такой ситуации может служить дело No А40-113637/2021, когда площадка принял возврат и выставил претензию продавцу. При проведении проверки товара продавцом было выявлено, что на товаре присутствуют следы эксплуатации, и он не соответствует требованиям товарного вида.

Какие законы могут потребоваться в будущем

Существуют сложности с адаптацией интернет-площадок к антимонопольным законодательным актам. Нюанс в том, что маркетплейсы работая в интернете, не имеют четко обозначенных границы рынка.

Другая проблема заключается в том, что маркетплейсы не попадают в необходимом объеме под закон«О защите прав потребителей». Поэтому все площадки выстраивают взаимоотношения с клиентами и продавцами с учетом собственных предпочтений. Пользователю сложно разобраться в правилах отдельных площадок.

Необходимо понимать, что маркетплейс нельзя привлечь к ответственности за продажу контрафакта и многие онлайн-площадки этим пользуются. Недавно компания BrandMonitor решила проверить ситуацию с контрафактом и провела контрольную закупку в популярных маркетплейсах. Выяснилась следующая ситуация. 70% купленных товаров попадала под категорию контрафакта.

Также важно понимать, что в действующем законодательстве не учитывается проблема технического сбоя, которая может повлиять на выполнение обязательств по заключенному договору купли-продажи.

Переход с MySQL на Snowflake — это и большой технологический скачок, и возможность переосмыслить и оптимизировать стратегию работы с данными. Обе системы используют SQL, но между двумя платформами есть заметные различия: от базовой архитектуры до функций и возможностей синтаксиса. Например, у Snowflake есть специализированные типы данных, такие как VARIANT, ARRAY и OBJECT, которые вам пригодятся, особенно если вы используете Snowflake для аналитики и отчетности. Не стоит думать о Snowflake как о просто еще одном месте назначения данных, потому что, ну, это не так. Но что еще важнее, вы потеряете много ценности.

Переход на Snowflake тоже не очень прост. Вы не можете просто импортировать mysqldump и закончить на этом, потому что вы столкнетесь с проблемами совместимости, такими как различия в схемах, диалектах SQL и форматах файлов. Однако миграция данных MySQL на Snowflake не обязательно должна быть рутиной или головной болью. На самом деле, это проще, чем когда-либо, с правильными инструментами, и угадайте что — мы покажем вам, как.

Наше руководство представляет собой полную дорожную карту для вашего плавного перехода. Вы узнаете, как выбрать правильную технологию, расставить приоритеты для своих активов и эффективно проверять данные. Мы покажем вам управляемый ИИ Data Migration Agent (DMA ) от Datafold, чтобы ваша миграция была быстрее, точнее и дешевле. К концу мы надеемся, что вы спросите: «И это все? Это так просто?»

Стоит отметить, что автоматизированные функции перевода SQL и проверки данных сокращают время и стоимость, обычно связанные с миграциями.

Сравнение MySQL и Snowflake: что вам нужно знать

Сначала давайте рассмотрим архитектурные различия между MySQL и Snowflake, которые определяют, как каждая платформа обрабатывает данные, производительность и масштабируемость.

MySQL — популярная система реляционных баз данных с открытым исходным кодом, часто размещаемая локально. Ее традиционный дизайн с одним экземпляром иногда может приводить к узким местам, влияя на производительность и масштабируемость. MySQL поддерживает конфигурации с несколькими экземплярами для преодоления ограничений одного экземпляра. Для этого требуется репликация данных на вторичные экземпляры, но все записи идут на первичный экземпляр. Кластеризация поддерживается с помощью механизма хранения NDB для архитектур без общего доступа, который довольно сложен в настройке. Также поддерживается сегментирование с помощью сторонних инструментов и распределенная репликация с несколькими мастерами, что позволяет выполнять записи на нескольких узлах.

Snowflake — это облачная платформа данных, которая опирается на уникальную многокластерную архитектуру с общими данными и отдельными функциями хранения и вычисления. Раздельная функциональность позволяет масштабировать каждую из них независимо, что приводит к высокоэффективному использованию ресурсов и производительности. Snowflake также предлагает почти бесконечную масштабируемость и параллелизм без ущерба для производительности.

Распаковка архитектуры Snowflake

Архитектура Snowflake знаменует собой значительный отход от традиционных систем баз данных, таких как MySQL. Она использует облачные хранилища, вычисления и конструкции памяти для масштабирования и функциональности. Например, она не следует традиционным локальным предположениям о немасштабируемых физических процессорах, которые заполняют сокеты на физических материнских платах в центрах обработки данных. Вместо этого она знает, как запрашивать и использовать дополнительные процессоры по мере их доступности. То же самое касается и хранилища. Давайте рассмотрим подробнее.

Хранение данных: Облачные решения для хранения данных, такие как Amazon S3, Azure Blob Storage или Google Cloud Storage, предлагают пользователям Snowflake неограниченную емкость хранилища. Они хранят данные в столбчатом формате, что отлично подходит для быстрого извлечения данных и эффективной работы запросов. Snowflake обрабатывает все конкретные детали организации данных, размера файла, структуры, сжатия и метаданных, поэтому пользователям не нужно беспокоиться о них.

Вычислительные ресурсы: Snowflake «виртуальные хранилища» — это кластеры вычислительных ресурсов, которые масштабируются в зависимости от спроса, независимо от хранилища. Они обеспечивают большую гибкость, позволяя вам регулировать вычислительную мощность, не влияя на хранимые данные. Каждое виртуальное хранилище работает независимо, позволяя выполнять несколько запросов или заданий одновременно без помех.

Уникальная архитектура Snowflake устраняет многие проблемы масштабируемости, присущие MySQL, что делает ее идеальной для аналитических и объемных рабочих нагрузок.

Решение технических проблем во время миграции

Как вы видите, технические и архитектурные различия между системами создают нетривиальные технические препятствия, и их преодоление требует тщательного планирования и надежной стратегии. Процесс миграции обычно разворачивается в отдельные фазы:

— Идентификация и упорядочивание активов (5% усилий): идентификация и расстановка приоритетов для активов, таких как таблицы и запросы для миграции.
— Перемещение данных и паритет (10% усилий): обеспечение паритета необработанных данных при переносе данных на новую платформу.
— Перевод и согласование бизнес-логики (80% усилий): перевод и согласование бизнес-логики для достижения согласованных результатов в новой системе.

Каждый этап основывается на предыдущем, требуя методического подхода для обеспечения целостности и надежности данных на протяжении всего процесса.

Помимо самих данных, адаптация к диалекту SQL Snowflake — это отдельная проблема. Различия в синтаксисе и функциональности между MySQL и Snowflake могут усложнить миграцию хранимых процедур, функций и запросов. Умение справляться с этими различиями в диалектах — ключ к сохранению вашей бизнес-логики и поддержанию бесперебойной работы новой системы. Мы рассмотрим это немного позже, но сначала давайте поговорим о паритете данных.

Правильное обеспечение паритета данных

Паритет данных относится к процессу обеспечения того, чтобы данные в вашей новой системе точно соответствовали данным в вашей старой системе. Перед тем, как приступить к преобразованиям, вы должны убедиться, что необработанные данные в Snowflake отражают то, что находится в MySQL. Просмотрите свои потоки событий, транзакционные записи и реплики из бизнес-систем, чтобы проверить согласованность. Без паритета на этом уровне ваша способность преобразовывать и проверять данные может быстро распасться.

Паритет данных выходит за рамки простого копирования данных. Он включает в себя учет всех необработанных входных данных, проверку их точности и устранение любых несоответствий перед дальнейшими действиями. Например, указание потоков событий в Snowflake и проверка того, что они производят идентичные данные, способствует непрерывности и надежности. Сосредоточение на этом шаге заранее позволяет избежать проблем в нисходящем направлении, таких как несоответствующие выходные данные или неудачные проверки, что экономит время и усилия вашей команды. Надежный подход к паритету данных дает вам уверенность в целостности вашей миграции.

Объединение диалектов SQL: MySQL против Snowflake

Между MySQL и Snowflake существует несколько ключевых различий в диалектах SQL. Вам нужно будет изучить эти различия, чтобы сделать процесс миграции более эффективным. Традиционные инструменты перевода могут давать сбои из-за этих сложностей, потенциально растягивая простую задачу на месяцы или даже годы.

DMA решает эту проблему, автоматизируя процесс преобразования SQL и цикл обратной связи, чтобы гарантировать, что преобразование действительно работает. Он плавно адаптирует код MySQL SQL — включая хранимые процедуры, функции и запросы — для использования в Snowflake. DMA сохраняет критически важную бизнес-логику и снижает необходимость в ручных настройках, избегая трудоемких переписываний, часто требуемых при традиционных миграциях.

MySQL SQL против Snowflake SQL

MySQL улучшает стандартный SQL с помощью SQL/PSM (Persistent Stored Modules), внедряя элементы процедурного программирования, такие как переменные, поток управления и объявления локальных переменных. Модули PSM делают MySQL способным разрабатывать сложные хранимые процедуры и триггеры, облегчая детальную обработку данных и строгий контроль транзакций в самой базе данных.

Диалект SQL Snowflake существенно отличается. Он тесно связан с ANSI SQL, зоной комфорта для большинства специалистов по базам данных. Он улучшает свой SQL мощной поддержкой JSON и полуструктурированных данных, расширенными аналитическими функциями и оптимизированными возможностями хранения данных. Подход Snowflake к SQL упрощает обработку сложных запросов, обеспечивая максимальную производительность без необходимости обширной оптимизации.

Различия в диалектах MySQL и Snowflake

В функциях, связанных с датами, различия диалектов MySQL и Snowflake SQL влияют на результат и производительность запросов. Давайте рассмотрим конкретный пример, который показывает, как каждая система справляется с простой задачей извлечения названия дня недели для текущей даты.

Почему переход на Snowflake может все изменить

Это большой шаг, но переход на Snowflake с MySQL может полностью изменить способ обработки данных в вашем бизнесе. Snowflake решает распространенные проблемы с базами данных с помощью интеллектуальных масштабируемых решений, которые обеспечивают измеримые улучшения.

Snowflake создан для роста и масштабируется вместе с вашим бизнесом

Одним из выдающихся преимуществ перехода с MySQL на Snowflake является значительное повышение масштабируемости, которое вы получаете. По мере того, как вы отходите от традиционной архитектуры MySQL, инновационный облачный дизайн Snowflake позволяет вам масштабировать вычислительные ресурсы независимо от хранилища. Когда рабочие нагрузки колеблются, вы можете легко наращивать ресурсы во время пикового спроса. Это далеко от MySQL, где масштабирование требует значительных инвестиций в оборудование. Для предприятий, стремящихся оставаться гибкими и отзывчивыми, Snowflake предлагает идеальное решение.

Снижение затрат благодаря подходу Snowflake, ориентированному на эффективность

По сравнению с MySQL, модель оплаты по мере использования Snowflake является более экономичным вариантом, обеспечивая значительное преимущество. В MySQL компании обычно инвестируют в ресурсы для управления пиковыми нагрузками, что может привести к недоиспользованию в периоды низкой нагрузки. Модель Snowflake позволяет вам платить только за фактически используемые ресурсы хранения и вычислений, предлагая более экономичный подход. Она особенно экономична для предприятий с меняющимися потребностями в обработке данных.

Snowflake профессионально справляется с многопользовательской средой и параллелизмом

Архитектура Snowflake может справляться с разнообразными рабочими нагрузками без снижения производительности, в резком контрасте с MySQL. В стандартных конфигурациях MySQL может давать сбои при высоком параллелизме и вызывать узкие места производительности. Snowflake с его изолированными вычислительными кластерами может обрабатывать одновременные запросы и задания. Это особенно полезно для расширенных запросов, когда разным отделам необходимо получать доступ к данным и анализировать их одновременно.

Переход с MySQL на Snowflake — это и большой технологический скачок, и возможность переосмыслить и оптимизировать стратегию работы с данными. Обе системы используют SQL, но между двумя платформами есть заметные различия: от базовой архитектуры до функций и возможностей синтаксиса. Например, у Snowflake есть специализированные типы данных, такие как VARIANT, ARRAY и OBJECT, которые вам пригодятся, особенно если вы используете Snowflake для аналитики и отчетности. Не стоит думать о Snowflake как о просто еще одном месте назначения данных, потому что, ну, это не так. Но что еще важнее, вы потеряете много ценности.

Переход на Snowflake тоже не очень прост. Вы не можете просто импортировать mysqldump и закончить на этом, потому что вы столкнетесь с проблемами совместимости, такими как различия в схемах, диалектах SQL и форматах файлов. Однако миграция данных MySQL на Snowflake не обязательно должна быть рутиной или головной болью. На самом деле, это проще, чем когда-либо, с правильными инструментами, и угадайте что — мы покажем вам, как.

Наше руководство представляет собой полную дорожную карту для вашего плавного перехода. Вы узнаете, как выбрать правильную технологию, расставить приоритеты для своих активов и эффективно проверять данные. Мы покажем вам управляемый ИИ Data Migration Agent (DMA ) от Datafold, чтобы ваша миграция была быстрее, точнее и дешевле. К концу мы надеемся, что вы спросите: «И это все? Это так просто?»

Стоит отметить, что автоматизированные функции перевода SQL и проверки данных сокращают время и стоимость, обычно связанные с миграциями.

Сравнение MySQL и Snowflake: что вам нужно знать

Сначала давайте рассмотрим архитектурные различия между MySQL и Snowflake, которые определяют, как каждая платформа обрабатывает данные, производительность и масштабируемость.

MySQL — популярная система реляционных баз данных с открытым исходным кодом, часто размещаемая локально. Ее традиционный дизайн с одним экземпляром иногда может приводить к узким местам, влияя на производительность и масштабируемость. MySQL поддерживает конфигурации с несколькими экземплярами для преодоления ограничений одного экземпляра. Для этого требуется репликация данных на вторичные экземпляры, но все записи идут на первичный экземпляр. Кластеризация поддерживается с помощью механизма хранения NDB для архитектур без общего доступа, который довольно сложен в настройке. Также поддерживается сегментирование с помощью сторонних инструментов и распределенная репликация с несколькими мастерами, что позволяет выполнять записи на нескольких узлах.

Snowflake — это облачная платформа данных, которая опирается на уникальную многокластерную архитектуру с общими данными и отдельными функциями хранения и вычисления. Раздельная функциональность позволяет масштабировать каждую из них независимо, что приводит к высокоэффективному использованию ресурсов и производительности. Snowflake также предлагает почти бесконечную масштабируемость и параллелизм без ущерба для производительности.

Распаковка архитектуры Snowflake

Архитектура Snowflake знаменует собой значительный отход от традиционных систем баз данных, таких как MySQL. Она использует облачные хранилища, вычисления и конструкции памяти для масштабирования и функциональности. Например, она не следует традиционным локальным предположениям о немасштабируемых физических процессорах, которые заполняют сокеты на физических материнских платах в центрах обработки данных. Вместо этого она знает, как запрашивать и использовать дополнительные процессоры по мере их доступности. То же самое касается и хранилища. Давайте рассмотрим подробнее.

Хранение данных: Облачные решения для хранения данных, такие как Amazon S3, Azure Blob Storage или Google Cloud Storage, предлагают пользователям Snowflake неограниченную емкость хранилища. Они хранят данные в столбчатом формате, что отлично подходит для быстрого извлечения данных и эффективной работы запросов. Snowflake обрабатывает все конкретные детали организации данных, размера файла, структуры, сжатия и метаданных, поэтому пользователям не нужно беспокоиться о них.

Вычислительные ресурсы: Snowflake «виртуальные хранилища» — это кластеры вычислительных ресурсов, которые масштабируются в зависимости от спроса, независимо от хранилища. Они обеспечивают большую гибкость, позволяя вам регулировать вычислительную мощность, не влияя на хранимые данные. Каждое виртуальное хранилище работает независимо, позволяя выполнять несколько запросов или заданий одновременно без помех.

Уникальная архитектура Snowflake устраняет многие проблемы масштабируемости, присущие MySQL, что делает ее идеальной для аналитических и объемных рабочих нагрузок.

Решение технических проблем во время миграции

Как вы видите, технические и архитектурные различия между системами создают нетривиальные технические препятствия, и их преодоление требует тщательного планирования и надежной стратегии. Процесс миграции обычно разворачивается в отдельные фазы:

— Идентификация и упорядочивание активов (5% усилий): идентификация и расстановка приоритетов для активов, таких как таблицы и запросы для миграции.
— Перемещение данных и паритет (10% усилий): обеспечение паритета необработанных данных при переносе данных на новую платформу.
— Перевод и согласование бизнес-логики (80% усилий): перевод и согласование бизнес-логики для достижения согласованных результатов в новой системе.

Каждый этап основывается на предыдущем, требуя методического подхода для обеспечения целостности и надежности данных на протяжении всего процесса.

Помимо самих данных, адаптация к диалекту SQL Snowflake — это отдельная проблема. Различия в синтаксисе и функциональности между MySQL и Snowflake могут усложнить миграцию хранимых процедур, функций и запросов. Умение справляться с этими различиями в диалектах — ключ к сохранению вашей бизнес-логики и поддержанию бесперебойной работы новой системы. Мы рассмотрим это немного позже, но сначала давайте поговорим о паритете данных.

Правильное обеспечение паритета данных

Паритет данных относится к процессу обеспечения того, чтобы данные в вашей новой системе точно соответствовали данным в вашей старой системе. Перед тем, как приступить к преобразованиям, вы должны убедиться, что необработанные данные в Snowflake отражают то, что находится в MySQL. Просмотрите свои потоки событий, транзакционные записи и реплики из бизнес-систем, чтобы проверить согласованность. Без паритета на этом уровне ваша способность преобразовывать и проверять данные может быстро распасться.

Паритет данных выходит за рамки простого копирования данных. Он включает в себя учет всех необработанных входных данных, проверку их точности и устранение любых несоответствий перед дальнейшими действиями. Например, указание потоков событий в Snowflake и проверка того, что они производят идентичные данные, способствует непрерывности и надежности. Сосредоточение на этом шаге заранее позволяет избежать проблем в нисходящем направлении, таких как несоответствующие выходные данные или неудачные проверки, что экономит время и усилия вашей команды. Надежный подход к паритету данных дает вам уверенность в целостности вашей миграции.

Объединение диалектов SQL: MySQL против Snowflake

Между MySQL и Snowflake существует несколько ключевых различий в диалектах SQL. Вам нужно будет изучить эти различия, чтобы сделать процесс миграции более эффективным. Традиционные инструменты перевода могут давать сбои из-за этих сложностей, потенциально растягивая простую задачу на месяцы или даже годы.

DMA решает эту проблему, автоматизируя процесс преобразования SQL и цикл обратной связи, чтобы гарантировать, что преобразование действительно работает. Он плавно адаптирует код MySQL SQL — включая хранимые процедуры, функции и запросы — для использования в Snowflake. DMA сохраняет критически важную бизнес-логику и снижает необходимость в ручных настройках, избегая трудоемких переписываний, часто требуемых при традиционных миграциях.

MySQL SQL против Snowflake SQL

MySQL улучшает стандартный SQL с помощью SQL/PSM (Persistent Stored Modules), внедряя элементы процедурного программирования, такие как переменные, поток управления и объявления локальных переменных. Модули PSM делают MySQL способным разрабатывать сложные хранимые процедуры и триггеры, облегчая детальную обработку данных и строгий контроль транзакций в самой базе данных.

Диалект SQL Snowflake существенно отличается. Он тесно связан с ANSI SQL, зоной комфорта для большинства специалистов по базам данных. Он улучшает свой SQL мощной поддержкой JSON и полуструктурированных данных, расширенными аналитическими функциями и оптимизированными возможностями хранения данных. Подход Snowflake к SQL упрощает обработку сложных запросов, обеспечивая максимальную производительность без необходимости обширной оптимизации.

Различия в диалектах MySQL и Snowflake

В функциях, связанных с датами, различия диалектов MySQL и Snowflake SQL влияют на результат и производительность запросов. Давайте рассмотрим конкретный пример, который показывает, как каждая система справляется с простой задачей извлечения названия дня недели для текущей даты.

Почему переход на Snowflake может все изменить

Это большой шаг, но переход на Snowflake с MySQL может полностью изменить способ обработки данных в вашем бизнесе. Snowflake решает распространенные проблемы с базами данных с помощью интеллектуальных масштабируемых решений, которые обеспечивают измеримые улучшения.

Snowflake создан для роста и масштабируется вместе с вашим бизнесом

Одним из выдающихся преимуществ перехода с MySQL на Snowflake является значительное повышение масштабируемости, которое вы получаете. По мере того, как вы отходите от традиционной архитектуры MySQL, инновационный облачный дизайн Snowflake позволяет вам масштабировать вычислительные ресурсы независимо от хранилища. Когда рабочие нагрузки колеблются, вы можете легко наращивать ресурсы во время пикового спроса. Это далеко от MySQL, где масштабирование требует значительных инвестиций в оборудование. Для предприятий, стремящихся оставаться гибкими и отзывчивыми, Snowflake предлагает идеальное решение.

Снижение затрат благодаря подходу Snowflake, ориентированному на эффективность

По сравнению с MySQL, модель оплаты по мере использования Snowflake является более экономичным вариантом, обеспечивая значительное преимущество. В MySQL компании обычно инвестируют в ресурсы для управления пиковыми нагрузками, что может привести к недоиспользованию в периоды низкой нагрузки. Модель Snowflake позволяет вам платить только за фактически используемые ресурсы хранения и вычислений, предлагая более экономичный подход. Она особенно экономична для предприятий с меняющимися потребностями в обработке данных.

Snowflake профессионально справляется с многопользовательской средой и параллелизмом

Архитектура Snowflake может справляться с разнообразными рабочими нагрузками без снижения производительности, в резком контрасте с MySQL. В стандартных конфигурациях MySQL может давать сбои при высоком параллелизме и вызывать узкие места производительности. Snowflake с его изолированными вычислительными кластерами может обрабатывать одновременные запросы и задания. Это особенно полезно для расширенных запросов, когда разным отделам необходимо получать доступ к данным и анализировать их одновременно.

За фасадом технических сравнений MySQL и Snowflake скрывается фундаментальный вопрос экономической эффективности управления данными. Традиционные реляционные системы, при всей их надежности, создают скрытые издержки при масштабировании — будь то затраты на вертикальное наращивание серверов или сложности с распределенными транзакциями. Snowflake, со своей pay-as-you-go моделью, действительно предлагает инновационный подход к ценообразованию, но эта кажущаяся простота может обернуться неожиданными расходами при неправильном проектировании workloads.

Интересно, что наибольший экономический эффект достигается не при полном отказе от MySQL в пользу Snowflake, а при их разумном комбинировании. Операционные системы, требующие высокой транзакционной согласованности, остаются в проверенной реляционной среде, тогда как аналитические нагрузки переносятся в облако. Такой подход позволяет оптимизировать затраты, сохраняя при этом необходимый уровень производительности. Однако ключевым становится вопрос грамотной синхронизации между этими мирами — здесь такие сервисы, как AWS DMS, становятся критически важными элементами архитектуры.

Современные требования к обработке данных создают уникальный парадокс: с одной стороны, бизнесу необходима стабильность и предсказуемость реляционных моделей, с другой — гибкость и масштабируемость облачных аналитических платформ. MySQL, несмотря на свою проверенную десятилетиями надежность, действительно сталкивается с фундаментальными ограничениями при работе с петабайтными массивами информации и сложными аналитическими запросами. Однако было бы ошибкой рассматривать это как недостаток платформы — скорее, это отражение принципиально разных архитектурных подходов к транзакционной и аналитической обработке.

Snowflake предлагает революционный взгляд на управление вычислительными ресурсами, где разделение storage и compute слоев позволяет достигать невиданной ранее эластичности. Но эта гибкость имеет свою цену — сложность поддержки ACID-транзакций на уровне, сравнимом с классическими СУБД. Именно поэтому стратегически мыслящие архитекторы все чаще приходят к выводу, что будущее лежит не в выборе между этими платформами, а в их грамотной интеграции. AWS RDS в этом контексте выступает идеальным мостом, предоставляя инструменты для плавной миграции и синхронизации данных между разными парадигмами.

Snowflake обеспечивает масштабируемость при обработке аналитических запросов благодаря своей уникальной многослойной структуре. Эта структура позволяет достигать беспрецедентной эластичности при обработке запросов, что особенно важно для аналитических нагрузок. Ключевым аспектом является концепция «виртуальных складов», которая позволяет динамически масштабировать вычислительные мощности независимо от объёма хранимых данных.

А как Snowflake обеспечивает масштабируемость при обработке аналитических запросов?

Ну если кратко то MySQL подходит для стартапов, предприятий малого и среднего бизнеса, среднего бизнеса и крупных предприятий, тогда как Snowflake подходит для стартапов, крупных предприятий и крупных предприятий.

По поводу целей — помимо того, что MySQL является системой управления базами данных, ее можно использовать как программное обеспечение для управления аудитом и программное обеспечение для реляционных СУБД, в то время как Snowflake можно использовать как инструмент хранилища данных и платформу для гигономики.

Первым делом возник вопрос — каким типам бизнеса подходят MySQL и Snowflake? И для каких еще целей можно использовать MySQL и Snowflake?

Еще бы добавил краткое руководство по средам выполнения контейнеров.

Контейнеры находятся в центре экосистемы Kubernetes и являются строительными блоками сервисов, созданных и управляемых K8S. Понимание того, как работают контейнеры, является ключом к оптимизации вашей среды Kubernetes.

Что такое контейнеры и среды выполнения контейнеров?

Контейнеры связывают приложения и их зависимости легким и эффективным способом. Многие думают, что Docker запускает контейнеры напрямую, но это не совсем так. Docker на самом деле представляет собой набор инструментов, расположенных поверх высокоуровневой среды выполнения контейнера, которая, в свою очередь, использует низкоуровневую реализацию среды выполнения. Системы времени выполнения определяют, как управляется образ, развертываемый контейнером.

Среды выполнения контейнеров — это фактические операторы, которые запускают контейнеры наиболее эффективным способом, и они влияют на то, как управляются такие ресурсы, как сеть, диск, производительность, ввод-вывод и т. д. Таким образом, в то время как Kubernetes организует контейнеры, например, где запускать контейнеры, именно среда выполнения выполняет эти решения. Таким образом, выбор среды выполнения контейнера влияет на производительность приложения.

Сами среды выполнения контейнеров бывают двух видов: среды выполнения контейнеров высокого уровня, которые занимаются управлением образами и жизненным циклом контейнеров, и среды выполнения низкого уровня, совместимые с OCI, которые фактически создают и запускают контейнеры.

Низкоуровневые среды выполнения — это, по сути, библиотеки, которые разработчик высокоуровневых сред выполнения может использовать при разработке высокоуровневых сред выполнения для использования низкоуровневых функций. Высокоуровневая среда выполнения получает инструкции, управляет необходимым изображением, а затем вызывает низкоуровневую среду выполнения для создания и запуска фактического процесса контейнера.

Какую высокоуровневую среду выполнения контейнера следует выбрать?

Существуют различные исследования, в которых сравниваются среды выполнения низкого уровня, но также важно тщательно выбирать среды выполнения контейнеров высокого уровня.

Docker: Это среда выполнения контейнера, которая включает создание контейнера, упаковку, совместное использование и выполнение. Docker был создан как монолитный демон, dockerd и клиентская программа docker, и имеет клиент-серверную архитектуру. Демон обрабатывал большую часть логики для создания контейнеров, управления образами и эксплуатации контейнеров, а также предоставлял API.
ContainerD: он был создан для использования Docker и Kubernetes, а также любой другой контейнерной технологией, которая хочет абстрагировать системные вызовы и функциональные возможности, специфичные для ОС, для работы контейнеров в Linux, Windows, SUSE и других операционных системах.
CRI-O: он был создан специально как облегченная среда выполнения только для Kubernetes и может обрабатывать только такие виды операций.

Упомянутые среды выполнения популярны и предлагаются каждым крупным поставщиком облачных услуг. В то время как Docker, как высокоуровневая среда выполнения контейнера, уходит, другие две остаются.

Параметры, которые следует учитывать

Производительность: ContainerD или CRI-O, как правило, известны своей лучшей производительностью, поскольку накладные расходы на операции ниже. Docker — это монолитная система, которая имеет все необходимые биты функций, что увеличивает накладные расходы. Хотя производительность сети между ними не сильно отличается, можно выбрать любой из них, если это важный фактор.
Особенности: Поскольку ContainerD — это легкая система, она не всегда имеет все функции, если это важно, тогда как Docker имеет большой набор функций. Если сравнивать ContainerD с CRI-O, то CRI-O имеет меньший набор функций, поскольку он нацелен только на Kubernetes.
Defaults: Многие поставщики облачных услуг имеют рекомендации для управляемых контейнерных сред выполнения. Есть преимущества в их прямом использовании, поскольку они должны иметь более длительную поддержку.

Почему стоит рассмотреть вариант ручного развертывания?

До сих пор я рассказывал об управляемом развертывании K8S, которое предоставляется крупнейшими поставщиками облачных услуг, такими как Amazon, Microsoft, Google и т. д. Но есть и другой способ размещения вашей инфраструктуры — управлять ею самостоятельно.

Вот тут-то и вступает в дело ручное развертывание. У вас есть полный контроль над каждым компонентом в вашей системе, что дает вам возможность удалять ненужные функции. Но это вносит накладные расходы на управление развертыванием.

В заключении

При принятии решений становится жизненно важным записать вариант использования, которого пытаются достичь. В некоторых случаях ручное развертывание будет лучше, тогда как в других случаях победит управляемое развертывание. Понимая эти различные компоненты и компромиссы, вы можете принимать более обоснованные решения о настройке вашей высокоуровневой среды выполнения контейнера для оптимальной производительности и управляемости.

Интерфейсы Kubernetes позволяют нам настраивать и развивать базовую функциональность. Интерфейсы Kubernetes — это как определение или контракт о том, как что-то может взаимодействовать друг с другом в кластере Kubernetes.

В Kubernetes мы развертываем плагины, которые удовлетворяют этим интерфейсам, предоставляя такие функциональные возможности, как сетевое взаимодействие, хранение, среда выполнения и т. д.

Типы интерфейсов Kubernetes
Есть несколько интерфейсов, которые позволяют настраивать и добавлять дополнительные функции в Kubernetes. Вкратце они известны как CNI, CSI, CRI, SMI, CPI и OCI, давайте разберемся с ними поподробнее.

CNI: Контейнерный сетевой интерфейс
Позволяет поставщикам сетевых услуг определять, как они работают — от IPAM до фактической маршрутизации пакетов.

CSI: Интерфейс хранения контейнеров
Позволяет поставщикам хранилищ удовлетворять запросы внутрикластерной рабочей нагрузки. Обычно реализуется для таких технологий, как ceph, vSAN и EBS.

CRI: Интерфейс выполнения контейнера
Позволяет использовать различные среды выполнения, распространенные из которых включают docker, containerd и cri-o. Это также позволило распространить менее традиционные среды выполнения, такие как firecracker, которая использует KVM для предоставления минимальной виртуальной машины.

SMI: Интерфейс сервисной сетки
Один из новых интерфейсов, которые появятся в экосистеме Kubernetes. Он призван обеспечить согласованность при определении таких вещей, как политика трафика, телеметрия и управление.

CPI: Интерфейс облачного провайдера.
Позволяет таким поставщикам, как VMware, AWS, Azure и другим, создавать точки интеграции для своих облачных сервисов с кластерами Kubernetes.

OCI: спецификация среды выполнения Open Container Initiative
Стандартизирует форматы образов, гарантируя, что образ контейнера, созданный из одного инструмента, при соответствии требованиям может быть запущен в любой среде выполнения контейнера, совместимой с OCI. Это не связано напрямую с Kubernetes, но стало вспомогательным средством в продвижении желания иметь подключаемые среды выполнения контейнеров (CRI).

Философия расширяемости Kubernetes — это не просто техническая особенность, а отражение современного подхода к облачным технологиям, где стандартизация и кастомизация идут рука об руку. Когда мы говорим о CNI, CRI и CSI, мы фактически обсуждаем универсальный язык, на котором Kubernetes общается с внешним миром инфраструктуры.

Что действительно революционно, так это то, как эти интерфейсы стирают границы между «встроенным» и «сторонним». Возьмем CSI — он не просто добавляет поддержку нового хранилища, а позволяет ему работать на тех же принципах, что и встроенные volumes. Это значит, что ваше специализированное СХД может интегрироваться в Kubernetes без необходимости переписывать логику работы приложений.

Интересно и то, как эта модульность влияет на жизненный цикл кластера. Плагины устройств, например, позволяют обновлять драйверы оборудования без остановки workloads, что критически важно для high-load окружений.

Однако за этой мощью скрывается парадокс: чем больше Kubernetes дает возможностей для кастомизации, тем важнее становится дисциплина в управлении конфигурацией. Расширения должны не просто работать, но и соответствовать принципам идиоматичного Kubernetes, иначе преимущества модульности превратятся в технический долг.

По сути, Kubernetes предлагает не готовые решения, а конструктор, где качество итоговой системы зависит от того, насколько грамотно вы комбинируете его компоненты.

Kubernetes действительно переосмыслил подход к оркестрации контейнеров, предложив не просто инструмент развертывания, а целую экосистему с открытыми точками интеграции. Его модульность — это не случайная особенность, а результат продуманной архитектуры, где каждый компонент, от сетевых плагинов до интерфейсов хранилищ, спроектирован для максимальной гибкости.

Особенно впечатляет, как CNI, CRI и CSI превращают абстрактные концепции в конкретные механизмы работы инфраструктуры. Например, CNI позволяет реализовать сложные сетевые политики без модификации ядра Kubernetes, а CSI дает возможность подключать даже экзотические системы хранения, как если бы они были нативными.

Но истинная сила Kubernetes проявляется в его способности адаптироваться под уникальные требования. Представьте специализированный кластер для машинного обучения с GPU-узлами — благодаря CRI и плагинам устройств можно интегрировать оборудование так, что оно будет восприниматься системой как естественная часть среды.

При этом важно понимать, что эта гибкость требует глубокой экспертизы. Неправильно настроенный CSI-драйвер или некорректный CNI-плагин могут превратить преимущества модульности в головную боль. Kubernetes дает свободу, но вместе с ней и ответственность за архитектурные решения.

В Вашем случае DST Маркетплейс на базе DST Platform — оптимальное решение для масштабируемой платформы электронной коммерции

Создание крупного маркетплейса уровня Ozon, Wildberries или Яндекс.Маркета — сложная инженерная задача, требующая не только значительных ресурсов, но и продуманной архитектуры, способной масштабироваться под растущие нагрузки. Готовое решение DST Маркетплейс на базе DST Platform позволяет значительно сократить сроки разработки и минимизировать риски, предоставляя уже проверенную, отказоустойчивую платформу с поддержкой всех ключевых функций электронной коммерции.

1. Архитектура и масштабируемость

Облачная и гибридная инфраструктура

DST Маркетплейс изначально проектировался для работы в облачных средах (AWS, GCP, Azure, Yandex Cloud), что обеспечивает:

— Автомасштабирование под нагрузку (особенно важно в период распродаж).

— Геораспределённость (CDN, репликация БД для снижения задержек).

— Отказоустойчивость за счёт балансировки между Availability Zones.

Микросервисная архитектура

Платформа разделена на независимые сервисы:

— Каталог товаров (Elasticsearch + Redis для быстрого поиска).

— Корзина и заказы (Kafka для обработки событий в реальном времени).

— Платежи (идемпотентные транзакции, интеграция с СБП, PayPal, Stripe).

— Аналитика (ClickHouse + Apache Spark для Big Data).

Это позволяет обновлять и масштабировать отдельные компоненты без downtime всей системы.

2. Готовые модули для маркетплейса

Мультивендорность и управление продавцами

— Личные кабинеты поставщиков с гибкими настройками комиссий.

— Модерация товаров (включая AI-проверку изображений и описаний).

— Система рейтингов и отзывов с защитой от накрутки

Персонализация и рекомендации

— ML-алгоритмы для рекомендаций (аналоги Amazon «С этим товаром покупают»).

— Динамическое ценообразование и автоматические скидки.

— A/B-тестирование интерфейсов.

Интеграции с внешними сервисами

— 1C, SAP, ERP (синхронизация остатков в реальном времени).

— Платежные системы (эквайринг, подписки, рассрочка).

— Логистика (API СДЭК, Boxberry, Яндекс.Доставка).

— CRM и колл-центры (AmoCRM, Bitrix24).

3. Производительность и безопасность

Обработка высоких нагрузок

— Поддержка 10 000+ RPS (за счет кэширования, шардинга БД).

— GraphQL API для гибких запросов без over-fetching.

— WebSockets для уведомлений и чата поддержки.

Защита данных и compliance

— PCI DSS для платежей.

— GDPR/152-ФЗ для персональных данных.

— DDoS-защита и WAF (Cloudflare, Yandex Shield).

4. Сравнение с кастомной разработкой

Кастомная разработка:
Сроки запуска — 12-24 месяца
Бюджет — 7-10 млн. руб.+
Поддержка — Нужно нанимать DevOps
Гибкость — Полная кастомизация
Масштабируемость — Зависит от команды

DST Маркетплейс:
Сроки запуска — 2 месяца
Бюджет — 650 тыс. руб. (лицензия)
Поддержка — Уровень обслуживания 99,9%
Гибкость — Готовые модули + API
Масштабируемость — Проверено на более чем 10 млн. наименований товаров и 1,3 млн. трафика в сутки
5. Кому подходит это решение?

— Стартапы — быстрый запуск MVP без огромных затрат.

— Крупный ритейл — миграция с устаревших систем (1C-Битрикс).

— Логистические компании — добавление маркетплейса к существующему бизнесу.

— Банки и экосистемы (типа Сбера) — интеграция с финансовыми сервисами.

В итоге

DST Маркетплейс устраняет главные боли при создании маркетплейса:

— Нужны годы разработки? → Готовые модули сокращают сроки в 4-5 раз.

— Боитесь пиковых нагрузок? → Автомасштабирование в облаке.

— Нет экспертизы в платежах/логистике? → Встроенные интеграции.

Для проектов, где важны скорость выхода на рынок и надёжность, это решение — оптимальный выбор. Если нужна глубокая кастомизация, платформа предоставляет Open API и возможность доработки отдельных компонентов.

Совет: Перед принятием решения запросите демо-доступ. Это поможет оценить, насколько DST Маркетплейс покрывает требования.

Наша команда планирует разработку распределенной платформы электронной коммерции масштаба крупных маркетплейсов (Яндекс.Маркет, Ozon, Wildberries). Столкнулись с рядом архитектурных вопросов, где ваши экспертные мнения будут крайне ценны:

1. Инфраструктура и масштабируемость

Какие облачные решения (AWS/GCP/Azure) и подходы к оркестрации (Kubernetes, сервис-меши) наиболее эффективны для обработки пиковых нагрузок в сезонные периоды? Особенно интересует опыт работы с балансировкой микросервисов (каталог, корзина, платежи) и репликацией БД.

2. Технологический стек

Какие фреймворки и языки (Go/Java/Python + React/Vue) оптимальны для:

— Высоконагруженного бэкенда (10k+ RPS)

— Реализации сложного поиска (Elasticsearch vs специализированные решения)

— Обработки транзакций с гарантированной согласованностью (Saga-паттерн, event sourcing)

3. Интеграции и API

Как организовать стабильное взаимодействие с внешними системами (1C, CRM, платежные шлюзы, логистические API) с учетом SLA 99.95%? Какие инструменты для мониторинга (Prometheus/Grafana) и логирования (ELK) вы рекомендуете?

4. Команда и ресурсы

Какой состав разработчиков (Backend/DevOps/QA) и временные рамки реалистичны для MVP с базовым функционалом (каталог+корзина+платежи)? Есть ли смысл использовать готовые решения (DST Маркетплейс, Magento Enterprise) или их адаптация усложнит кастомизацию?

5. Кейсы и подводные камни

С какими неочевидными проблемами вы сталкивались при реализации подобных систем? Например:

— Деградация производительности при росте SKU (1M+)

— Обеспечение идемпотентности платежей

— Оптимизация costs в облаке без потерь в отказоустойчивости

Готов рассмотреть любые практические рекомендации — от выбора технологий до организационных аспектов. Благодарю за участие в дискуссии!

Развитие электронной коммерции – сложный и запутанный процесс. Конечно, из-за требований и размера бизнеса различия могут быть огромными. Например, существует множество конструкторов, таких как Тилда, где можно сравнительно быстро запустить небольшой интернет-магазин с базовыми функциями, такими как кабинет пользователя, карточки товаров с описаниями, корзина и т. д.

Но если мы говорим о стартапах с будущими растущими проектами среднего или большого размера, сценарий будет немного сложнее. Упрощенные этапы разработки электронной коммерции имеют следующий вид.

— Идея и проверка
— Выбор сегмента и типа клиента – b2b, b2c или b2b2c.
— Выбор технических вещей, таких как веб-сервер, базы данных, хранилище, технологический стек и языки программирования.
— Продумайте интеграцию с платежными системами, CRM, почтовые услуги и т. д.
— Создание UI/UX дизайна и его тестирование
— Разработка
— Запуск и тестирование

В приведенный выше список не включены требования к SEO, автоматической генерации контента и так далее. Сегодня мы сосредоточимся только на основных критериях, которые должна иметь хорошая электронная коммерция «под капотом».

Прежде чем приступить к разработке проекта электронной коммерции, основной задачей является создание технических требований. Вам необходимо составить список технологических стеков и оценить стоимость и сроки будущих проектов.

Итак, какие же самые важные вещи вам следует выбрать?

Выбирайте облачные вычисления, как лучшее решение по масштабируемости, скорости и безопасности.

Масштабируемость является наиболее важным фактором для будущего роста проекта. Ваш магазин или платформа должны быть готовы к будущим изменениям и вызовам рынка. Продуманная архитектура позволит существенно сэкономить ваш бюджет в будущем. Например, есть несколько распространенных причин, таких как повышенный спрос из-за некоторых праздников или новых тенденций или инноваций, которые требуют быстрого реагирования.

Прежде всего, что вам следует выбрать, это облачных вычислений. Такие провайдеры, как Google, Amazon, Azure и другие пользуются спросом. Облачный хостинг позволяет создать собственный периметр и обладает идеальной масштабируемостью. Позволяет расти вертикально или горизонтально без ручного вмешательства. Также есть список готовых решений, таких как приложения, сети, RDS, базы данных и т. д.

Одним из больших преимуществ облачных провайдеров является их способность адаптироваться к скачкам трафика. В связи с особенностями сектора электронной коммерции – рекламной кампанией новых продуктов там ожидаются резкие изменения трафика. Вы можете быть уверены, что у пользователей не возникнет проблем с доступом благодаря отличной автоматике.

Представьте, что ваш проект уже запущен. За исключением привлекательный дизайн и хороший UX, есть две действительно важные вещи — скорость и безопасность.

Среднестатистический пользователь не ждет загрузки страницы более 3 секунд. Любая локальная инфраструктура не сможет конкурировать с облаком, если говорить о скорости. Микросервисы, включенные в облачные вычисления, позволяют вам расти без дополнительных интеграций.

Безопасность — один из «трех китов» хорошей электронной коммерции. Пользователи вводят свое имя, кредитные карты и т. д. в вашу систему. Одна-единственная проблема безопасности может разрушить репутацию бизнеса. Облачные вычисления могут обещать вам хостинг, сертифицированный PCI-DSS. Его важность начала повышаться после появления GDPR. Кроме того, облачные технологии могут обещать превосходные меры безопасности для защиты от DDoS-атак. Благодаря размещению всех ваших сервисов в вашем периметре вы можете быть увереннее в вопросах безопасности. Но также крайне важно, чтобы компании внедряли облачные решения и инвестировали в специализированное обучение безопасности для своей команды. Такое обучение от надежных Дампы сертификации Cisco CCNP должен охватывать передовой опыт в области безопасности, включая правильное использование и управление облачными ресурсами. Это важно для обеспечения того, чтобы сотрудники были готовы эффективно использовать эти передовые системы.

Выберите правильный технологический стек для проекта электронной коммерции

Стек технологий — это список технологий, которые будут использоваться в проекте. Стек технологий позволяет оценить стоимость проекта и время разработки. В проектах электронной коммерции используются наиболее распространенные технологические стеки — MEAN, LAMP, Python-Django, .NET.

Чтобы выбрать лучший, взгляните на свою текущую команду и сравните способности каждого стека.

Для крупных, высоконагруженных и максимально масштабируемых проектов используйте DST Маркетплейс на базе DST Platform, о данной платформе много написано, так что не буду подробно о ней рассказывать.

Для стартапов электронной коммерции Django — одно из лучших решений. Платформа Django Framework, используемая вместе с Python, обеспечивает высокий уровень безопасности для серверной разработки. Эта высокоуровневая веб-инфраструктура Python является хорошим вариантом, поскольку она удовлетворяет основные потребности в масштабируемости, безопасности и по сравнению с другими имеет множество готовых функций. Django предотвращает множество распространенных ошибок безопасности, часто ослабляя традиционные PHP CMS. Это позволяет вам создать приложение с места в карьер. Идеально подходит для поддержки вашего интернет-магазина с помощью таких функций, как аутентификация пользователей, управление контентом или RSS-канал.

Согласно последняя статистика, Python — один из самых популярных языков в мире, поэтому, выбрав его, вы получите большое сообщество для поддержки и новых функций. Кроме того, нетрудно нанять разработчиков Python, если возникнет такая необходимость.

Еще один действительно используемый вариант — стек MEAN (Mongo Express Angular Node). Он решает все проблемы с производительностью. Кроме того, он обладает отличной масштабируемостью — сервер можно масштабировать горизонтально за счет использования кластера. Кроме того, MongoDB — это база данных NoSQL, специально разработанная для облака и масштабируемости, с полной поддержкой кластеров.

MEAN — это широко используемая технология, адаптированная небольшими стартапами для таких предприятий, как eBay, PayPal, Facebook, Google и т. д. Таким образом, этот технологический стек готов справиться с любой задачей, которая может возникнуть в будущем.

Ну тут конечно привели в пример больше этапы проектирования крупной, масштабируемой системы электронной коммерции, писать ее конечно нужно как минимум несколько лет, даже при использовании фреймворков на вроде Laravel, по этому да, проще использовать готовое решение DST Маркетплейс или DST Экосистема и уже под себя их модернизировать, за пол года можно сделать в прнципе что угодно и любого масштаба.

Станислав, спасибо за ответ. Какую платформу вы рекомендуете использовать? В статье упоминается платформа ДСТ, есть ли в ней предложенный в статье функционал, или стоит разрабатывать самостоятельно с нуля?

Отвечу конечно сильно упрщенно

Система электронной коммерции должна соответствовать следующим минимальным функциональным требованиям:
— Авторизация
— Поиск
— Система фильтрации
— Добавить в корзину
— Заказ/Покупка (Оплата)
— Уведомления
— Обслуживание пользователей
— Управление запасами
— История заказов
— Система рекомендаций

Ну а по поводу — какие технологии используются для хранения данных в системе электронной коммерции?

Для хранения данных в системе электронной коммерции используются следующие технологии:
— Кластер OpenSearch для функциональности поиска.
— S3 с Athena для холодного хранения заказов.
— СУРБД (система управления реляционными базами данных) для всего остального.

Интересует 2 вопроса. Какие функциональные требования предъявляются к системе электронной коммерции? И какие технологии используются для хранения данных в системе электронной коммерции?