Разработка функциональной карты системы F&R для сети магазинов «Магнит
- Заказчик:
- Магнит / АО "Тандер"
- Руководитель проекта со стороны заказчика
-
- Поставщик
- NapoleonIT (ООО "Наполеон АйТи")
- Год завершения проекта
- 2025
- Сроки выполнения проекта
- апрель, 2024 — ноябрь, 2025
- Масштаб проекта
- 3800 человеко-часов
- Цели
«Магнит» несколько лет искал на рынке современную F&R систему. Готовых российских решений нужного масштаба не существует: нет достаточной функциональности и требуемой производительности для ежедневных расчетов прогноза и пополнения объема в масштабах «Магнита», который оперирует более чем 30 000 магазинами и 47 распределительными центрами. F&R системы от международных компаний стали недоступным с февраля 2022 года. Поэтому «Магнит» принял решение разработать собственную F&R-систему, полностью отвечающую требованиям их бизнеса.
На данный момент начато внедрение системы F&R в одном из распределительных центров в Кирове: подключены более 600 магазинов, расположенных в ближайших регионах.
Уникальность проекта
Основная ценность работы — формирование единого, непротиворечивого набора требований, который сбалансирован между бизнес-потребностями и технической реализацией. Каждое требование прошло тщательную проверку на актуальность, а избыточные или конфликтующие элементы отсекались на раннем этапе. Такой подход обеспечил максимальную эффективность системы и сделал процесс прозрачным и управляемым, превращая сложную задачу в ясный план действий.
Проведён детальный анализ трансформаций сущностей в каждом блоке, а также проверена согласованность входящих и исходящих потоков — по содержанию, глубине и времени передачи, чтобы избежать задержек или потерь данных.
- Использованное ПО
В рамках проекта был использован следующий стек технологий:
Backend:
Java 17 ( Core, Collections, Concurrency), Spring Framework, Spring Boot, Apache Ignite, Python 3+, FastAPI, asyncio, prometheus, RabbitMQ, SQL, Docker, Kubernetes, REST API, Git, Oracle Database, PostgreSQL.
AQA:
1 -Java 17, Junit 5, maven, selenide, REST assured, cucumber, Graphql, Camunda, Selenium, SQL, Confluence, JMeter, SOAP UI
2 - Python, REST, GraphQL, SOAP, Cucumber, Postman, Swagger, Fiddler, SQL, NoSQl.
СА: ERD, Archimate, BPMN, GraphQl, REST API/SOAP, Grafana, ETL/ELT, PlantUML, MSSQL,Oracle,Teradata,PostgreSQL,MySQL,GreenPlum, Trino,Impala,Hive
Devops: Docker, K8S, Linux, Cloud, Terraform, Helm, sklearn, spark, tensorflow, airflow, Grafana, Mimir, Loki, Alloy, ArgoCD, Flink, Kafka, Python/Bash, Yandex Cloud, Patroni
Data Engineering: SQL, PL/SQL, Oracle, Postgres, Trino, Spark, ClickHouse, S3, Docker, Kubernetes, DBT, GitLab, Kafka, Linux, Apache (Spark, Hive, Airflow) , Streaming, SQL, HDFS, Hive, JSON.
- Сложность реализации
- Задача параметризации прогноза, а также применения возможностей LowCode/NoCode в отдельных функциональных блоках карты оказалась достаточно сложной и нестандартной.
- В функциональный дизайн был добавлен функциональный блок, так как в компании исторически сложилось, что система F&R решала несвойственную ей задачу.
- Описание проекта
«Магнит» выбрал путь инкрементальной разработки F&R-платформы — продукт создается поэтапно, малыми итерациями, при этом на каждом шаге добавляются новые функции и возможности.
Компания Napoleon IT, обладая глубокой экспертизой в сфере прогнозирования и пополнения запасов, стала партнером проекта. Совместно с командой «Магнита» была создана функциональная карта, охватывающая ключевые приоритеты, зависимости и потоки бизнес-сущностей.
Разработанная функциональная карта стала отправной точкой для создания комплексной системы F&R, не имеющей аналогов на российском рынке. Она объединяет все бизнес-процессы в единую платформу, которая значительно упростит работу сотрудников и обеспечит высокую точность в прогнозировании и управлении запасами. Благодаря Napoleon IT команда «Магнит» получила четкую дорожную карту для построения масштабируемого и гибкого решения, которое готово к будущим вызовам.
- География проекта
Завершение географического масштабирования по всей стране системы запланировано на 2027 год.