Сложные IT-системы. От идеи до продукта.
Как мы работаем
Мы начинаем с задачи, а не с технологии. Разбираемся, что нужно сделать, как устроены процессы сейчас и какой результат ожидает получить бизнес.
Затем определяем архитектуру, стек и план разработки. Собираем команду под проект и ведем его от первых требований до запуска и дальнейшей поддержки. После согласования состава работ и объема проекта фиксируем стоимость с заказчиком.
Работаем по проектной модели: заказчик понимает, что мы делаем, из каких этапов состоит работа и какой результат должен быть на выходе. Если требования меняются по ходу проекта — перестраиваем решение, а не пытаемся любой ценой реализовать первоначальную спецификацию.
Стоимость услуг
Стоимость разработки определяется индивидуально после анализа задачи, состава работ, требований к системе и объёма проекта.
После согласования объёма работ стоимость фиксируется с заказчиком до начала соответствующего этапа проекта.
Информация о стоимости конкретных проектов не публикуется, поскольку относится к сведениям, в отношении которых в компании установлен режим коммерческой тайны.
Полный цикл разработки
Разбираемся в задаче, существующих процессах и ограничениях. Формулируем требования и определяем, что именно нужно разработать.
Проектируем архитектуру системы, данные, интеграции и пользовательские сценарии. Выбираем технологии исходя из задачи, нагрузки и требований к дальнейшему развитию продукта.
Пишем backend и frontend, API, интеграции, сервисы обработки данных и внутренние инструменты. Собираем всё в работающий продукт, а не набор отдельных компонентов.
Проверяем функциональность, стабильность, производительность и поведение системы в реальных сценариях. Автоматизируем тесты там, где это имеет смысл.
Интегрируем продукт с существующей инфраструктурой, переносим данные, настраиваем окружение, мониторинг и процессы эксплуатации.
После завершения проекта и подписания акта приёмки-передачи исключительные права на разработанное программное обеспечение и базы данных переходят заказчику в полном объёме.
После запуска не исчезаем. Исправляем проблемы, следим за работой системы, добавляем функции и адаптируем продукт под новые задачи бизнеса.
Что мы делаем
Разрабатываем программные продукты
под конкретные задачи бизнеса
Беремся за проекты, где готового продукта недостаточно: сложная бизнес-логика, большое количество интеграций, нестандартные процессы, высокие нагрузки или требования к надежности.
Разрабатываем внутренние системы, клиентские сервисы, платформы, API, инструменты автоматизации, решения для обработки и анализа данных.
У нас нет задачи обязательно продать заказчику конкретную технологию. Если проблему можно решить простым способом — делаем просто. Если нужны распределенная архитектура, высоконагруженная обработка данных, машинное обучение или сложные интеграции — строим решение под эти требования.
Направления
Мониторинг и управление
Разрабатываем системы, которые собирают данные о работе инфраструктуры и сервисов в одном месте: состояние оборудования, события, ошибки, показатели SLA, использование ресурсов и бизнес-метрики.
Объединяем данные из разных источников, настраиваем алерты, дашборды и автоматические сценарии реакции. Такие системы помогают быстрее находить проблемы и понимать, что происходит с инфраструктурой прямо сейчас.
Интеграции и внутренние системы
Компании часто используют десятки сервисов, которые с трудом работают друг с другом. Мы строим интеграционный слой между ними или разрабатываем внутреннюю систему, которая объединяет процессы в одном месте.
Это могут быть кабинеты сотрудников, системы управления клиентами, внутренние API, workflow-системы, инструменты для поддержки, продаж, финансов и операционных команд.
Не обязательно заменять всё существующее ПО — часто правильнее связать его между собой и закрыть недостающую функциональность.
Автоматизация бизнес-процессов
Автоматизируем процессы, в которых сотрудники тратят время на ручную работу: перенос данных между системами, обработку заявок, проверки, согласования, отчетность и повторяющиеся операции.
Связываем CRM, ERP, внутренние сервисы и внешние API. Где обычной автоматизации недостаточно, добавляем обработку данных и AI.
Цель простая: меньше ручных действий, меньше ошибок и понятнее сам процесс.
Высоконагруженные системы
Разрабатываем сервисы, которые работают с большим количеством запросов, событий или данных и при этом остаются стабильными.
Проектируем распределённую архитектуру, очереди и обработку событий, масштабирование, кеширование, отказоустойчивость и мониторинг.
Данные, аналитика и AI
Строим системы, которые собирают данные из разных источников, обрабатывают их и превращают в информацию, с которой можно работать: отчеты, поиск, мониторинг, прогнозы, автоматические решения и внутренние инструменты.
В зависимости от задачи используем классические базы данных, аналитические хранилища, потоковую обработку, поисковые системы, машинное обучение и современные AI-модели.
Аналитические системы
Строим хранилища и аналитические контуры для больших объемов данных: сбор, преобразование, агрегация и быстрые запросы.
Используем SQL и OLAP-системы, PostgreSQL, ClickHouse и другие инструменты в зависимости от характера данных и нагрузки. ClickHouse, например, рассчитан именно на аналитическую обработку и сценарии, где данные нужно анализировать практически сразу после их появления.
Поиск и работа с неструктурированными данными
Создаем полнотекстовый поиск по документам, данным и внутренним базам знаний.
Используем OpenSearch и похожие системы для поиска, аналитики, логов и observability. Современный OpenSearch также поддерживает vector search, который можно использовать для semantic search, рекомендаций и RAG-сценариев.
Инфраструктура
Разворачиваем приложения в облачной или собственной инфраструктуре. Используем контейнеризацию и Kubernetes там, где проект действительно требует масштабирования, отказоустойчивости и управления большим количеством сервисов. Kubernetes автоматизирует развертывание, масштабирование и управление контейнеризированными приложениями.
Настраиваем CI/CD, мониторинг, логирование, резервирование и процессы обновления системы.
Для высоконагруженных и распределённых систем актуальны Kubernetes для управления контейнеризированными приложениями и Kafka для обработки потоков событий. Для аналитических задач ClickHouse позиционируется как колонночная OLAP-СУБД для real-time analytics, а OpenSearch совмещает поиск, аналитику, observability и vector search.
Потоковая обработка
Для систем, где данные возникают постоянно — события пользователей, транзакции, телеметрия, логи — строим event-driven архитектуру и потоковую обработку.
Kafka позволяет публиковать, хранить и обрабатывать потоки событий и подходит для построения распределённых data pipelines и streaming-систем.
AI и машинное обучение
Используем нейросетевые модели и LLM там, где они реально сокращают ручную работу или позволяют сделать то, что обычной бизнес-логикой решается слишком сложно.
обработка и классификация документов;
интеллектуальный поиск;
извлечение информации из текста;
суммаризация и анализ больших объемов данных;
AI-ассистенты для сотрудников и клиентов;
RAG и работа с внутренними базами знаний;
прогнозирование и выявление аномалий;
автоматическая обработка обращений;
генерация и проверка контента;
AI-функции внутри существующих продуктов.
При необходимости AI-модель становится только одним из компонентов системы: вокруг нее остаются обычные базы данных, API, права доступа, бизнес-логика, мониторинг и контроль результата.
Hadoop и Spark
Для существующих data-платформ работаем и с классическим Hadoop/Spark-стеком: обработкой больших наборов данных, распределенными вычислениями и интеграцией с уже развернутой инфраструктурой.