Технологический набор Ekleft
С какими технологиями работает Ekleft
Работа Ekleft почти всегда начинается с задач, где технологии - это инструмент для решения конкретных бизнес-проблем. Поэтому наш набор технологий 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 корпоративные языки и фреймворки (программные платформы), так и современные веб-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 корпоративными платформами: ERP-системами , CRM-системами, WMS (система управления складом), ESB (интеграционная шина предприятия — система для обмена данными между различными ИТ-системами) 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 (системы бизнес-аналитики) 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 (большие данные), базы данных и интеллектуальные решения
Для проектов с высокими требованиями к объёму и скорости обработки информации мы используем технологии Big Data (больших данных) и подбираем хранилища данных под конкретные сценарии, от классических реляционных СУБД до NoSQL-решений (нереляционных баз данных).
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 искусственного интеллекта и ML-компонентов (компонентов машинного обучения), 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 набор 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.