Задача
Витрина маркетплейса подбирает товары под каждого покупателя в реальном времени. В распродажу трафик вырастал кратно — и прежняя система захлёбывалась.
Очереди копились, покупатели видели вчерашние рекомендации. Заказчику нужна была выдача, которая переживает пик.
Подход
Сжали модель, которая выбирает порядок товаров, под конкретные серверы. Данные о товарах и покупателях держим рядом с расчётом. Под рост трафика система сама добавляет мощности.
Под перегрузом выдача заранее упрощается: облегчённая модель, короткий список товаров. Покупатель получает чуть менее точные рекомендации — вместо ошибки.
Стек
Go/Rust serving · feature store · ONNX Runtime · Redis · Kafka + Kubernetes HPA
Результат
Пик распродажи прошёл без сбоев, выдача всё это время оставалась актуальной. Итог для бизнеса — +11% к конверсии витрины в самые дорогие часы года.