Облако недвижимости LimeCloud

Клиент пришёл к нам с незаконченным проектом, и уже с проблемами. Мы принялись планомерно разбирать их для того, чтобы система работала.

На момент начала работы система состояла из «Облака», разработанного на Ruby. Это крупная система работы с базой недвижимости, субагентами, застройщиками и множеством вспомогательной информации, обеспечивающие полный цикл работы агентства недвижимости, сайта на Битрикс, содержащего всю информацию о недвижимости, мобильного приложения и некоторого набора скриптов, обеспечивающего парсинг информации, предоставляемой застройщиками для наполнения базы.

Первая проблема заключалась в том, что база на основе структуры данных, созданной в Битрикс, не может работать быстро. Особенно с таким объёмом данных и сложными выборками, необходимыми для подбора недвижимости.

Старая архитектура → новая архитектура

Например, для того чтобы обеспечить работу поиска на сайте, нам пришлось отказаться от ORM, предоставленной Битриксом, в пользу прямых запросов, что увеличило производительность работы поиска в 20 раз. После этого мы написали кеш поверх нашей структуры, чтобы самые популярные запросы отображались ещё быстрее.

Для работы с данными внутри Облака используется API, написанный на основе Битрикса, в результате чего, несмотря на кеширование результатов запросов, производительность системы оставляет желать лучшего. Для разрешения этой проблемы нами была предложена схема миграции данных на сторону облака. На данный момент мы переносим данные из Битрикса в свою базу данных, и пишем к нему новый API. Предварительные замеры производительности показали прирост в 20 раз, дополнительные замеры проведём по окончанию работ, вероятно, он будет ещё больше.

×20Уменьшилось время отклика API
по запросам фильтрации

После этого сайт, мобильное приложение и парсеры будут переключены на новый API, что обеспечит единое централизованное место для хранения данных.

Старая система парсинга → умный парсер

Другой проблемой сервиса является парсинг файлов, присылаемых застройщиками. Обычно это разнообразные XLS файлы, с данными в различном формате. И основная боль заключается в том, что формат этих данных постоянно меняется. В данный момент нами разрабатывается интеллектуальный парсер, который поможет минимальными усилиями реагировать на такие изменения. Вносить изменения в алгоритм парсинга смогут сотрудники агентства, не прибегая к помощи программистов.

1точка входа
для всех данных

Также нами была реализована связка системы с API сервиса телефонии Манго. Все входящие звонки сохраняются в системе, и статистика по ним доступна для дальнейшей аналитики.

Предыдущий кейс Следующий кейс