Платформа автоматизации кампаний FranchiseRamp
Корпоративная распределённая микросервисная экосистема для автоматизации и аналитики рекламных кампаний на нескольких платформах
Комплексная экосистема автоматизации кампаний и синхронизации данных, разработанная для франчайзеров. Она объединяет управление учётными записями, автоматический сбор рекламной аналитики из API Facebook и TikTok, высокопроизводительную обработку лидов и генерацию прогнозных рекомендаций.
Технологический стек
Проблема
Франчайзеры сталкивались с огромными ручными операционными затратами на управление кросс-канальными маркетинговыми кампаниями, объединение данных о лидах по сотням локаций и получение применимых метрик эффективности рекламы в реальном времени.
Решение
Построена событийно-ориентированная микросервисная платформа на базе Celery, RabbitMQ и Elasticsearch, автоматизирующая ежедневную синхронизацию рекламных данных, расчёт метрик CPL/ROI за разные периоды и генерацию операционных рекомендаций для аккаунт-менеджеров в реальном времени.
Технический вклад
Спроектировал и задокументировал архитектуру распределённых backend-микросервисов, разработал продакшн-индексы и агрегационные пайплайны Elasticsearch, реализовал RBAC с управлением жизненным циклом JWT-токенов и построил пайплайны асинхронного выполнения задач.
Архитектура
Событийно-ориентированная микросервисная архитектура, включающая сервис Auth IAM (Django/PostgreSQL/RabbitMQ), центральный оркестратор автоматизации кампаний (FCA), выделенный движок синхронизации данных (Python/Elasticsearch) и централизованный планировщик Celery с мониторингом через Flower.
Производительность
Оптимизированы высоконагруженные операции записи с помощью асинхронной пакетной загрузки в Elasticsearch, реализовано динамическое шардирование индексов по годам для сохранения низкой задержки агрегирующих запросов по многолетним историческим данным.
Безопасность
Реализована строгая stateless JWT-аутентификация с автоматическим блэклистингом refresh-токенов, детализированный RBAC для функциональных областей (управление рекламой, отчётность) и защищённое межсервисное взаимодействие через внутренние API-ключи.
Модель развёртывания
Контейнеризированная многосервисная установка, управляемая через Docker Compose локально и Kubernetes (Helm) в продакшене, на базе GitLab CI/CD пайплайнов с линтингом Flake8 и автоматизированной отчётностью по покрытию тестами.
Результат
Автоматизировано более 90% ручных процессов синхронизации рекламных данных, обеспечена мгновенная кросс-платформенная видимость эффективности для тысяч франшизных локаций, а аккаунт-стратеги получили ежедневные автоматизированные рекомендации по бюджету и оптимизации.