Множество разработчиков мобильных приложений ежедневно, в целях экономии времени и построения наиболее точной ASO – стратегии, нуждаются в возможности работы с быстрой, точной и интуитивно понятной аналитической ASO платформой. Автоматизация сбора метаданных приложений и информации о позициях приложения в поиске по ключевым запросам, позволяет получить данные с помощью которых можно построить стратегию продвижения и вывести приложение на лидирующие позиции. Данная работа рассматривает разработку распределенной системы сбора и анализа данных из магазинов мобильных приложений, которая позволяет актуализировать данные по всем приложениям в магазинах Google Play и App Store, а также отследить изменения в поиске по пользовательским ключам. Данная система легко масштабируема, оркестрируется в Kubernetes, для хранения информации использует PostgreSQL и ClickHouse.

Many mobile app developers need the ability to work with a fast, accurate and intuitive analytical ASO platform every day in order to save time and build the most accurate ASO strategy. Automating the scraping of app metadata and information about the app's position in the search for key queries, allows you to get data that can be used to build a promotion strategy and bring the app to a leading position. This paper considers the development of a distributed system for scraping and analyzing data from mobile app stores, which allows you to update data on all apps in the Google Play and App Store, as well as track changes in search by user keys. This system is easily scalable, orchestrated in Kubernetes, and uses PostgreSQL and ClickHouse to store information.