К содержимому

Люкс · eDTL

eLADY — eDTL: CSV и Sheets в таксономию партнёра за циклы по 3 секунды.

eLADY — японский №1 по pre-owned люксу с 1999, Токио. Партнёры приходят CSV и Google Sheets. Собрали eDTL — extract, deduplicate, transform, load: дампы садятся в таксономию партнёра каждые три секунды, инкрементальными дельтами, не ночным батчем.

eLADY 2025 5 мин чтения
eLADY кейс
скорость
+60%
экономия в месяц
$300
обновление

Токио, 1999-й, и всё ещё таблица

У eLADY — eLADY GLOBAZONE (pre-owned люкс), UKEROO (оригинальные автозапчасти, совместно с Ecoline / Toyota) и LISUTO! (один раз выставил — продаёшь везде). Член International Anti-Counterfeiting Coalition. Каталог серьёзный. Входящие данные — нет: CSV и живые Google Sheets от партнёров, каждый в своей форме.

eDTL на трёхсекундном такте

Собрали пайплайн Extract → Deduplicate → Transform → Load. Источники — CSV и Google Sheets. Цикл псевдо-realtime: опрос раз в три секунды, только инкрементальная дельта, запись в таксономию партнёра. Не ночная джоба. Не полная перезагрузка из-за одной ячейки.

  • Extract из CSV и Google Sheets
  • Deduplicate до попадания в карту партнёра
  • Transform в таксономию партнёра
  • Load циклом в 3 секунды, только дельты

Сначала Fastify, потом ядро на Go

Первая версия — Fastify / Node: хватило, чтобы доказать цикл. Вычислительное ядро — конвертация таксономии, маппинг, pattern-match — уехало на Go. Примерно на 60% быстрее на этих шагах. Ядро на Go сейчас переваривает десятки тысяч строк за итерацию. Fastify остаётся. Тяжёлая работа — нет.

Технологии

  • Fastify
  • Go
  • SQL

Результаты

  • Конвертация таксономии, маппинг и pattern-match ~на 60% быстрее после переписывания ядра на Go
  • Новый партнёр подключается к тому же пайплайну, без разовой кастомной сборки
  • $300/месяц экономии относительно прежней схемы интеграции
Все кейсы