Технологии и инновации

Внедрение микросервисной архитектуры

При необходимости монолитная система разбивается на микросервисы. Таким образом упрощается процесс внесения изменений в код и ускоряется параллельная разработка цифрового продукта несколькими командами.
Микросервисная архитектура оптимизирует распределение нагрузки и упрощает горизонтальное масштабирование системы. Даже если один из микросервисов по каким-то причинам откажет, вся система сохранит свою работоспособность и продолжит функционирование.

Миграция в облако

Используя облачные технологии, вы платите только за то, что реально используете. Возможность гибкого использования вычислительных ресурсов снижает затраты на серверное оборудование и упрощает администрирование.
Отказоустойчивость и расширяемость систем повышается на порядок без необходимости дополнительных затрат на оборудование. При краткосрочных повышениях нагрузки, количество выделенных ресурсов и их стоимость также возрастают на короткое время.

Serverless computing

Вычисления без использования выделенного сервера позволяют вынести отдельные процессы бизнес-логики за пределы бэкенд серверов. Это позволяет упростить кодовую базу и использовать ровно столько вычислительных ресурсов, сколько необходимо системе в данный момент времени.
Полная абстракция от операционной системы или любого софта, использующегося для выполнения приложения. Вам неважно, запускаются ли ваши Serverless приложения на Linux, Windows или самописной OS. Неоспоримым преимуществом данной опции является снижение стоимости владения программным обеспечением.

Трансформация релизного цикла

Воспользуйтесь нашей DevOps-экспертизой для максимально быстрой поставки нового функционала в ваше ПО. Подход Infrastructure as a Code позволяет описать и настроить автоматическое развертывание новых версий продукта для различных серверных сред.

IoT

Интернет вещей позволяет упростить управление, сбор и обработку данных с различных совместимых устройств объединенных в сеть. Исключение человеческого фактора из этих процессов позволит улучшить текущие бизнес-процессы и снизить затраты на их обслуживание.

AI / ML

Машинное обучение и искусственный интеллект - современные тренды компьютерной индустрии. Посредством моделирования с помощью заранее обученных нейронных сетей можно решить множество задач, таких как: обработка и анализ больших объемов данных, прогнозирование, управление бизнес процессами, распознавание изображений, синтез речи и т.д.