Коли на карту поставлена людська безпека, технічна надійність — не просто вимога. У цій доповіді розглянемо архітектуру, навантаження, WebSocket-рішення, масштабування Kubernetes та інші технічні аспекти створення карти повітряних тривог. Це історія не тільки про код, а й про відповідальність.

Проговоримо про нашу історію. Як ми починали проєкт з невеликою векторною базою менш ніж 2 млн записів. Згодом прийшов запит на +100 млн записів, потім ще +100… І так поступово ми вийшли майже на 1 млрд. Стандартні інструменти швидко вичерпували себе — ми впирались у перформанс, розмір індексу та дуже обмежені ресурси. Після довгої серії проб і помилок ми зібрали власний low-cost кластер, який сьогодні стабільно обробляє тисячі запитів до понад 1B векторів.

Масштабування системи з 66 мільйонів до понад 25 мільярдів записів - завдання не для людей зі слабкими нервами, особливо якщо мова йде про фінансову систему, де точність не підлягає обговоренню, а затримка даних не є прийнятним варіантом. У цій доповіді Дмитро розповість про реальний шлях масштабування такої системи, залишаючись при цьому здоровим глуздом і зберігаючи правильні цифри. Ви дізнаєтесь, як жонглювати надвисокою точністю та низькою затримкою, оптимізувати логіку вашого додатку та обійти звичайні пастки, які виникають при масштабуванні баз даних. Ця доповідь не про глибоке занурення у внутрішні деталі - вона про обмін прагматичними стратегіями, які допоможуть вам масштабувати, не потонувши у складнощах. Ідеально підходить для інженерів та системних архітекторів, які прагнуть вирішувати серйозні проблеми масштабування з ясністю та впевненістю.

Розглянемо, як e-commerce проекти готуються до найгарячішого періоду року, на які ключові аспекти варто звернути увагу та що очікувати. Поділимося досвідом налаштування автоскейлінгу, балансування навантаження, а також розкажемо, які навантаження витримує Сільпо і завдяки яким рішенням ми проходимо цей сезон без збоїв.

Сьогодні Redis — це де-факто стандарт для кешування у сервісах застосунків. Він неймовірно швидкий і простий у використанні, що дало йому значну перевагу на ринку. Однак із зростанням складності системи Redis має кілька обмежень, які впливають на надійність і доступність вашої системи, особливо під високим навантаженням. У 2025 році ми починаємо поступово відмовлятися від Redis і переосмислювати підхід до кешування загалом. У цій доповіді я поділюся своїм баченням проблеми та її вирішення. Ми розглянемо виклики, пов’язані з Redis, та альтернативні рішення для створення більш стійких і масштабованих систем.

<p>На цій доповіді ознайомимося з TechEmpower Web Framework Benchmarks, розглянемо узагальнені (не залежні від мови програмування) підходи до оптимізації Веб додатку та його оточення для досягнення екстремальних навантажень, і головне - як деякі речі можна застосувати на практиці в Ваших проєктах. </p>