С какими технологиями работает Ekleft

Работа Ekleft почти всегда начинается с задач, где технологии - это инструмент для решения конкретных бизнес-проблем. Поэтому наш стек формировался через практику: внедрения, миграции, интеграции и поддержку сложных ИТ-систем в корпоративной среде.

Прикладной уровень: backend и frontend

В основе большинства проектов лежит серверная логика и пользовательские интерфейсы. Мы разрабатываем и сопровождаем backend- и frontend-решения для корпоративных систем, высоконагруженных сервисов и внутренних платформ. Используем как классические enterprise-языки и фреймворки, так и современные web-технологии – в зависимости от архитектуры, требований к масштабированию и жизненного цикла системы.

Здесь важна не только разработка как таковая, но и возможность встроить решение в существующий ИТ-ландшафт заказчика, с его ограничениями, интеграциями и требованиями к безопасности.

Работаем с технологиями: JS, Java, C++, Go, .Net, SAP ABAP, Rails, Flask, PHP, Python, Laravel, Yiiframework, Swift, Scala, Django, Node JS, Vue.js, React.

Мобильные приложения как часть общей архитектуры

Мобильная разработка для нас – это продолжение серверной архитектуры, а не отдельный продукт. Мы работаем с нативными и кроссплатформенными решениями, выстраивая единый контур взаимодействия между мобильными клиентами, backend-сервисами и корпоративными системами. Такой подход позволяет поддерживать консистентность данных, единые бизнес-правила и управляемость решений на всех уровнях.

Работаем с технологиями: Kotlin, Ionic, NativeScript, React Native, iOS, Android, Flutter, Objective-C.

Инфраструктура, DevOps и эксплуатация

По мере роста системы на первый план выходит инфраструктура. Мы проектируем и поддерживаем облачные и гибридные среды, используем контейнеризацию, автоматизацию развертывания и инструменты мониторинга. Это позволяет управлять сложными системами в эксплуатации, снижать риски при изменениях и поддерживать стабильную работу в продакшене.

Работаем с технологиями: Oracle, Azure, Docker, Ansible, Grafana, Prometheus, Kubernetes, Jenkins, Google Cloud, Zabbix, Bitbucket, Open Shift, VM Ware, Terraform, AWS, Maven

QA и тестирование встроены в этот же контур: автоматизированные тесты, контроль качества и проверка производительности рассматриваются как часть жизненного цикла решения, а не как отдельный этап «в конце».

Работаем с технологиями: Selenium, Katalon, GitHub, HP Loadrunner, TestComplete, RedMine, Cucumber, TestNG, SoapUI, JUnit 5.

Корпоративные платформы и проприетарные системы

Значительная часть нашей экспертизы связана с enterprise-платформами: ERP, CRM, WMS, ESB и специализированными корпоративными решениями. Мы участвуем во внедрениях, локализациях, доработках и интеграциях таких систем, часто работая в условиях сложных бизнес-процессов и распределенных команд.

В этих проектах критично понимание не только технологий, но и логики бизнеса: финансов, логистики, производства, управления данными.

Работаем с технологиями: 1C, SAP, Bitrix24, Microsoft Dynamics AX, Oracle, Siebel, Webtutor

Аналитика, BI и бизнес-процессы

Когда системы начинают генерировать значимые объёмы данных, на первый план выходит аналитика. Мы работаем с BI-платформами, системами визуализации и инструментами управления бизнес-процессами, помогая заказчикам выстраивать прозрачную картину происходящего и принимать решения на основе данных. Здесь технологии тесно связаны с организационными процессами и требуют аккуратной интеграции в существующую ИТ-среду.

Работаем с технологиями: SAP BI, Qlik, Power BI, Tableau, SAP Lumira, BPM, UML, BPMN, Jira, Git, DAS, Confluence, Informatica, Qlik View, Kibana.

Big Data, базы данных и интеллектуальные решения

Для проектов с высокими требованиями к объёму и скорости обработки информации мы используем технологии Big Data и подбираем хранилища данных под конкретные сценарии, от классических реляционных СУБД до NoSQL-решений.

Работаем с технологиями: Python, Hadoop, Flink, Iceberg, Xplenty, Apache Storm, Apache Hudi, Tableau, Kafka, Hive, R, Apache Spark, Cassandra, Trino, Apache Airflow, PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, Mongo DB, Oracle.

Отдельное направление – внедрение AI- и ML-компонентов, включая GPT-модели. Такие решения встраиваются в существующие системы и используются для аналитики, автоматизации процессов и работы с данными, а не как экспериментальные «надстройки».

Работаем с технологиями: PyTorch, TensorFlow, ChatGPT.

Технологический стек отражает практический опыт работы с крупными и сложными ИТ-системами. Мы не ограничиваемся отдельными инструментами или языками, а выстраиваем решения целиком: от прикладного уровня до инфраструктуры, данных и интеллектуальных компонентов.