Details

Работа направлена на проектирование и реализацию серверной части мобильного приложения «make», предназначенного для взаимодействия мастеров и клиентов индустрии красоты. Актуальность работы обусловлена отсутствием на рынке единого решения, совмещающего функции социальной сети и CRM-системы для индивидуальных специалистов beauty-сферы. В ходе работы проведен сравнительный анализ существующих платформ, сформированы различные виды требований к системе, обоснован выбор микросервисной архитектуры и технологического стека. Все сервисы реализованы по принципам гексагональной архитектуры на языке Golang с использованием разных видов хранилищ в зависимости от специфики хранимых данных. В результате работы разработана серверная часть приложения, состоящая из семи микросервисов: аутентификации, публикаций, бронирования, уведомлений, ленты публикаций, обмена сообщениями и историй. Реализованы алгоритм динамической генерации доступных временных слотов для записи, система персонализированных рекомендаций на основе интересов пользователя, асинхронное взаимодействие между сервисами и шифрование переписки. Корректность реализации подтверждена функциональным тестированием, проведенное нагрузочное тестирование показало пропускную способность сервиса до 6 000 запросов в секунду при 500 одновременных активных пользователях.

This graduate qualification work is devoted to the design and implementation of the backend of the mobile application "make", intended for interaction between beauty industry professionals and their clients. The relevance of the work is driven by the absence of a unified market solution combining the features of a social network and a CRM system for independent specialists in the beauty industry. During the work, a comparative analysis of existing platforms was conducted, various types of system requirements were defined, and the choice of microservice architecture and technology stack was justified. All services were implemented following hexagonal architecture principles in Golang, using different types of storage depending on the nature of the data. The developed backend consists of seven microservices: authentication, publications, booking, notifications, feed, messaging, and stories. Key implemented features include a dynamic algorithm for generating available appointment time slots, a personalized recommendation system based on user interests, asynchronous inter-service communication, and message encryption. The correctness of the implementation was confirmed by functional testing; load testing demonstrated a system throughput of up to 6,000 requests per second under 500 simultaneously active users.