Observability платформа GMonit поддерживает взрывной рост онлайн-продаж Hoff
/
/
Observability платформа GMonit поддерживает взрывной рост онлайн-продаж Hoff
О продукте
О клиенте
Компания Hoff — мультиформатный ритейлер мебели и товаров для дома, который работает в уникальном для российского рынка формате «Все в одном месте». В гипермаркетах сети и интернет-магазине можно найти все необходимое для обустройства дома.
Hoff предлагает покупателям не только качественные товары, но и квалифицированную помощь на всех этапах обустройства дома — от создания дизайн-проекта и производства мебели по индивидуальным заказам до финальной сборки.
Сейчас Hoff насчитывает 61 магазин по всей России. В интернет-магазине и мобильном приложении Hoff можно заказать более 95 000 товаров для дома с доставкой по всей стране. По состоянию на 2023 год посещаемость сайта и приложения Hoff составляет более 120 млн посетителей в год.
По итогам 2023 года общая выручка Hoff увеличилась на 16% по сравнению с 2022 годом и достигла 80,7 млрд рублей. При этом наибольший прирост выручки пришелся на онлайн-продажи: выручка от заказов в интернет-магазине выросла на 23%, количество заказов также увеличилось на 23%. Заказы из интернет-магазина в 2023 году принесли компании 24,6 млрд рублей.
По итогам 2023 года общая выручка Hoff увеличилась на 16% по сравнению с 2022 годом и достигла 80,7 млрд рублей. При этом наибольший прирост выручки пришелся на онлайн-продажи: выручка от заказов в интернет-магазине выросла на 23%, количество заказов также увеличилось на 23%. Заказы из интернет-магазина в 2023 году принесли компании 24,6 млрд рублей.
Описание задачи
В 2024 году ритейлер планировал взрывной рост онлайн-продаж мебели и товаров для дома, что повлекло за собой серьезное увеличение трафика. Учитывая амбициозные цели по развитию интернет-торговли, Hoff требовалось решить четыре ключевые задачи:
Для мониторинга приложений Hoff использовал различные инструменты, которые собирали множество метрик, но не обеспечивали необходимого уровня глубины мониторинга и нужной детализации. Локализация проблемы осуществлялась по косвенным признакам, что существенно увеличивало срок разбора инцидентов. Требовалось комплексно решить задачу контроля производительности систем и сменить концепцию мониторинга на observability.
Получить инструмент сквозного анализа скорости работы кода проекта для выявления перспективных направлений оптимизации.
4
Реализовать возможность быстрой локализации инцидентов и сократить время их устранения.
3
Повысить качество релизов — 25 плановых релизов в год + несколько десятков микрорелизов.
2
Обеспечить надежную работу направления e-comm в условиях активного роста бизнеса — 38% роста Y2Y.
1
Реализация
Изначально у клиента было 12 быстрорастущих команд разработки и 200−300 задач в спринте. Все это приводило к росту энтропии в стабильности проекта. В течение двух лет ритейлер развивал собственный мониторинг e-com проекта посредством ClickHouse, Grafana, Telegram для нотификации, Zabbix, которые включали порядка 50 дашбордов. Позже Hoff создал отдел, который отвечал за контроль производительности и стабильности сервиса, развивал собственный мониторинг на Open Source. Однако в процессе его работы был выявлен ряд непокрытых областей проекта в части трейсов ошибок. Для решения этих задач, в дополнение к уже развитому мониторингу ИТ-инфраструктуры, ритейлер принял решение интегрировать APM-инструмент GMonit при технической поддержке Hoff Tech, обеспечивающей функционирование ИТ-инфраструктуры торговой сети.
Интеграция GMonit осуществлялась в несколько этапов:
Меню каталога для мобильного приложения
Анализ случаев деградаций производительности и ошибок
Алерты по состоянию здоровья сервиса
На основании полученных результатов было принято решение о масштабировании проекта на боевые приложения, включая мобильные приложения Hoff.
Подведение итогов пилота
Первичные исследования на основании собранных метрик позволили выявить узкие места, сформировать рекомендации по повышению эффективности работы сервиса.
Оценка результатов
Специалисты GMonit разделили MySQL и ClickHouse, протестировали обращения (единая точка входа) и протегировали все основные запросы, чтобы с помощью фильтра проще получать информацию, т.к. изначально многие запросы «склеивались» в единое обращение без какой-либо конкретики. Также настроили:
- Кастомный дашборд баз данных.
- Алерт по здоровью приложения.
Реализация рекомендаций
Для удобства ритейлера Hoff Tech выделил ограниченный контур — стенд для испытаний, на котором командой GMonit были установлены агенты ИТ-продукта.
Развернули:
Развернули:
- APM для среды разработки.
- APM для продуктовой среды.
- Инфраструктурные агенты.
- Мониторинг баз данных: Elasticseach, MySQL, Redis.
Пилотное внедрение
- Выявление долгих запросов.
- Просмотр графиков (определение виновников: БД, ClickHouse, Redis, External queries и другие).
- Просмотр трейсов, включая переменные запросы.
- Анализ ошибок.
- Мониторинг APDEX о падении уровня здоровья приложения.
В процессе эксплуатации GMonit были определены ключевые сценарии работы Observability платформы:
- Внедрение GMonit и старт продуктивной эксплуатации.
- Инструментация на всех серверах e-com сервиса Hoff.
- Интеграция с текущей системой алертинга.
- Эксплуатация GMonit приложений Hoff и поддержка онлайн-ресурса в высокий сезон.
- Инструментация дополнительных систем для сквозной наблюдаемости.
При масштабировании GMonit специалистами был реализован ряд задач:
Результат
Новый инструмент мониторинга GMonit позволил сохранить надежность и стабильность работы e-commerce и при этом предвосхищать растущие потребности клиентов торговой сети в процессе активного роста бизнеса интернет-магазина hoff.ru.
В результате совместного проекта Hoff и GMonit ритейлер обеспечил себе сквозной мониторинг приложения на уровне бэкенда, БД и внешних сервисов. Теперь команда разработки Hoff значительно быстрее получает информацию о проблемах в работе систем после выпуска релиза, имеет мощные инструменты, чтобы раскрыть корневые причины и может качественнее предсказывать влияние нового кода на пользовательский опыт. Время поиска причин инцидента в некоторых сложных случаях сократилось с нескольких часов до нескольких минут — иногда хватает одного взгляда и нескольких кликов мышкой.
Следующий этап — добавление опции бизнес-мониторинга.
В результате совместного проекта Hoff и GMonit ритейлер обеспечил себе сквозной мониторинг приложения на уровне бэкенда, БД и внешних сервисов. Теперь команда разработки Hoff значительно быстрее получает информацию о проблемах в работе систем после выпуска релиза, имеет мощные инструменты, чтобы раскрыть корневые причины и может качественнее предсказывать влияние нового кода на пользовательский опыт. Время поиска причин инцидента в некоторых сложных случаях сократилось с нескольких часов до нескольких минут — иногда хватает одного взгляда и нескольких кликов мышкой.
Следующий этап — добавление опции бизнес-мониторинга.
Команда Hoff получила новый эффективный инструмент, который поможет усилить позиции ритейлера на рынке мебели и товаров для дома. GMonit позволил закрывать все потребности в APM-мониторинге систем и фокусироваться на стратегических вопросах бизнеса.
Отзыв
В процессе активного роста бизнеса интернет-магазина hoff.ru нам необходимо контролировать качество сервиса, сохранять надежность и стабильность работы e-commerce и при этом предвосхищать растущие потребности клиентов Hoff. GMonit позволяет нам закрывать все потребности в APM-мониторинге систем и фокусироваться на стратегических вопросах бизнеса.
Пешехонов К.
Ген. директор Hoff Tech
