🖥 Сервис для 100k RPS: архитектура под давлением

Когда бизнесу нужно анализировать миллионы событий, на первый план выходит производительность. Система для рекламного агентства должна была не просто работать, а обрабатывать сотни тысяч событий каждую секунду.

Основные этапы:

Задача 🎯

Создать решение для приёма, обогащения и временного хранения данных.

Подбор технологий

• Go: высокая скорость, но мало специалистов
• Rust: рекордные результаты, но дорогая разработка
• Python + Granian: баланс скорости и удобства

Тестирование 🧪

• Созданы сервисы на разных стэках
• Проведены стресс-тесты в Kubernetes
• Python+Granian показал 5,5k RPS на одном ядре

Data Lake 📂

• Гарантия целостности событий
• Использован Tarantool с модификациями
• Решена проблема с кластерным деплоем

Результат

• Клиент получил масштабируемое решение
• Архитектура проста для поддержки штатной командой

Проект доказал, что высокие нагрузки можно решать без отказа от привычного стека.

🔗 Забавно, что инженеры Evrone ради стабильности сервиса даже общались с создателем Tarantool — редкий случай, когда поддержка вышла за рамки документации.