Разработка ИТ-инфраструктуры для продуктового ритейлера
- DevOps
- Kubernetes
- Apache Airflow
- ApacheSpark
- GitSync
- CI/CD
- Hashicorp Vault
- RBAC
У вас есть задача?
Давайте обсудим?
О клиенте
Розничная торговая компания управляет сетью магазинов, предлагая широкий ассортимент продуктов питания и товаров повседневного спроса. Организация активно развивает цифровые сервисы для покупателей, внедряет ИТ-решения в свои бизнес-процессы и использует инновационные технологии, например: ИИ, компьютерное зрение, Bluetooth-маячки, IoT (интернет вещей), аудиобейджи и роботизированные дарксторы.
О проекте
Клиент постоянно модернизирует внутренние системы и приложения. Поэтому пришел в RedLab с запросом на создание отказоустойчивой инфраструктуры для обработки больших объемов данных (10+ ТБ ежедневно) в реальном времени и пакетном режиме. Также требовалось обеспечить автоматизацию ETL-процессов, централизованный мониторинг и гибкое масштабирование в условиях переменной нагрузки.
Описание задачи
DevOps-инженерам RedLab предстояло создать надежную, автоматизированную и гибкую систему. Были определены следующие задачи:
- Спроектировать и развернуть облачную ИТ-инфраструктуру на базе Kubernetes.
- Организовать изолированные среды для аналитических команд.
- Обеспечить интеграцию с хранилищами данных, безопасное управление секретами и высокую наблюдаемость процессов.
Реализация
ИТ-специалисты провели следующие работы:
- Составили четкую структуру системы и продумали, какие компоненты повысят устойчивость ИТ-продукта и обеспечат стабильные результаты компании.
- Развернули высокодоступный кластер Kubernetes с autoscaling и поддержкой large-memory нод. Удалось обеспечить бесперебойную работу критичных сервисов и легко адаптировать ресурсы под изменяющуюся нагрузку.
- Реализовали пайплайны данных через Apache Airflow с KubernetesExecutor для динамического запуска DAG’ов в изолированных контейнерах, что привело к быстрому и безопасному анализу сведений.
- Установили и настроили Apache Spark для распределенной обработки данных (batch и streaming). В итоге производительность аналитики повысилась.
- Автоматизировали CI/CD пайплайн для Airflow DAG’ов и Spark job’ов. Это минимизировало ручной труд, ускорило вывод новых функций и снизило количество ошибок при деплое.
- Встроили логирование (Loki Stack) и мониторинг (Prometheus + Grafana). Нововведение дает полную картину работы ПО и помогает оперативно реагировать на инциденты.
- Настроили разграничение доступа и управление секретами через Vault и RBAC, тем самым обеспечили надежную защиту информации и гибкое управление правами пользователей.
- Сформировали техническую документацию по взаимодействию с построенной инфраструктурой для инхаус-сотрудников.
Результат
Переходите по ссылке, чтобы узнать об аутстаффинге DevOps-инженеров больше.
