Решения для бизнеса Archives • König Labs

Планировщик здоровья Gesundheitsplanner

Alexey Palatkin — Thu, 09 Jun 2022 18:20:25 +0000

Планировщик здоровья Gesundheitsplanner

Обзор проекта

Наш заказчик – владелец запатентованной методологии по самодиагностике и составлению программ тренировок для поддержания и укрепления здоровья.

В чем суть методологии: в зависимости от состояния здоровья и результатов 12-ступенчатой диагностики клиенту подбирается индивидуальная программа упражнений. Программа подразумевает возможность отслеживать свой прогресс, что мотивирует вести здоровый образ жизни.

До момента обращения к нам, вся работа велась в оффлайн формате. Клиентов принимали лично, самодиагностику и учет состояния их здоровья вели вручную. Методология доказала свою эффективность, но организация процесса отнимала много ресурсов. Заказчик задумался об автоматизации.

Задача

Задачей, с которой обратился к нам заказчик, был перенос уже отработанной в оффлайне методики в цифровой формат. На первое место выходила необходимость автоматизировать процесс и сделать его более удобным для клиента. Также это был дополнительный канал дистрибуции методики и привлечения аудитории в проект.

Решение

На начальном этапе мы провели воркшоп на территории клиента и определили стратегию работы. Решением стало мобильное приложение для iOS и Android. Основной сложностью была адаптация методологии заказчика к цифровому формату, так как использование ее в начальном варианте приводило к неправильной обработке пользовательских данных и, как следствие, составлению некорректной программы тренировок. Разобравшись в нюансах, мы помогли клиенту адаптировать методологию и реализовали корректный алгоритм на стороне бэкенда. Приложения для iOS и Android были выпущены в ноябре и декабре 2020 года. Доступны к скачиванию в Google Play и App Store.

Функционал

При регистрации в приложении пользователь оставляет данные о показателях своего здоровья – 12 шагов с опросом и самодиагностикой. Пользователю помогают видео и графики, которые наглядно объясняют, как проводить самодиагностику. В частности, нужно будет сделать несколько тестовых упражнений, отметить, что из этого делать сложно, в какой части тела есть боль и напряжение.

После каждого блока упражнений пользователю предлагается оценить, насколько сложно было выполнять то или иное упражнение, были ли болезненные ощущения. В дальнейшем приложение будет использовать эти данные для корректировки программы тренировок.

Свой прогресс можно отследить в разделе My Activity.

В приложении предусмотрены три уровня подписки – базовый, продвинутый и для экспертов в области физиотерапии (еще в разработке). Базовая подписка дает бесплатный доступ на 3 месяца, в продвинутой есть бесплатный пробный период.

Как работает приложение

Компонентный подход и MVVM

Мобильная часть проекта построена на основе паттерна MVVM. Подход RX задействован всего на 5-10%. По UserFlow проект реализован так, чтобы бэкенд мог диктовать дальнейший путь клиента. После того как пользователь проходит квиз – отвечает на 12 вопросов о своем здоровье – бэкенд берет на себя просчеты по сложной логике и определяет, направить пользователя дальше по сценарию, на самодиагностику, или нужно задать дополнительные вопросы, потому что показатели достигли риск-левела.

Важным этапом стала реализация решения по определению приложением состояния, с которого конкретный пользователь продолжает его использовать. На так называемой “линии разрыва”, в ситуации, если пользователь не закончил прохождение квиза и закрыл приложение, менялся UserFlow. При следующей итерации пользователь должен был попасть на тот шаг, на котором остановился. Часть роутинга была на бэкенде, при этом каждый мобильный клиент кэшировал состояния, на которых останавливался клиент. Если клиент очень давно не заходил в приложение, бэкенд сбрасывал точку входа.

iOS приложение построено на таблицах. Оно использует различные динамические виджеты, которые могут находиться в разных состояниях, в зависимости от того, на каком этапе пользователь с ним взаимодействовал. Например, не знакончил квиз и перешел в другой виджет. Вместе с MVVM это породило хороший подход к компонентности. Все прописывалось отдельно, разбивалось на компоненты, которые можно протестировать отдельно, проводилось через рефакторинг, чистилось, дорабатывалось. На View реализовывались компоненты, к ней была привязана модель, которая реактивно обновлялась. MVVM использовался как связка.

Экран Body Array

Еще одной интересной задачей была реализация экрана Body Array, схематичного изображения тела человека спереди и сзади, на котором пользователь отмечает свои болевые точки и зоны дискомфорта. Требовалось понять, как определить конкретную область, на которую указал пользователь. После небольшого исследования за основу мы взяли идею двухслойного векторного изображения. Верхний слой – not user interactable (не воспринимает жесты), нижний – с разноцветной подсветкой каждой зоны тела. Нижний слой невидим, но реагирует, когда пользователь ставит отметку на изображении. Далее, специальный color picker считывает цвет, на который пришлась отметка и передает информацию о соответствующей части тела в обработку.

Взаимодействие с пользователем

В рамках одного экрана мы хотели переключать разные компоненты представления. Так, на первых этапах взаимодействия с пользователем приложение имеет чатообразный вид. Создается симуляция общения в формате вопрос-ответ. При этом приложение учитывает реакцию пользователя и его действия. Это удалось реализовать с помощью стандартной таблицы UI Tableview и прописыванием конфигураторов ячеек, которые определяют дальнейшее поведение каждой компоненты. Благодаря роутингу UserFlow, пользователь может завершить квиз позже, вернувшись к тому же экрану, на котором остановился.

Основная сложность приложения заключается в динамическом роутинге. Дальнейший путь клиента определяется по многим критериям и факторам. Здесь это реализовано совместно с бэкендом и entry point, точкой, которая дает информацию о клиенте. Таким образом, в зависимости от состояния кэшей, UX Flow, приложение решает, куда вести клиента дальше. Внутри это все выглядит изолированно, т.к. благодаря компонентной модели, через реализованные Dependency Injection, быстро собирается компонента, определяющая, куда дальше вести пользователя.

diegesundheitsplaner.de

Технологии:

iOS: Swift / iOS SDK
Android: Kotlin
BE: NodeJS, NestJS, Angular, Sendgrid, Cloudinary

Отзыв:

Christian Bethmann, основатель "Gesundheitsplaner"

“Воркшоп и то как команда Konig Labs подошла к поиску подходящего решения оказались очень эффективными для нас. Код написан чисто и понятен нашим текущим разработчикам. Мы довольны функциональностью и дизайном приложения. В общем, это было хорошее начало для совместной работы”.

Проверенный отзыв в системе Clutch

Отзывы

Как наши услуги приносят успех

The post Планировщик здоровья Gesundheitsplanner appeared first on König Labs.

Высоконагруженная web-платформа

Alexey Palatkin — Wed, 25 Nov 2020 13:12:33 +0000

Высоконагруженная web-платформа

Обзор проекта

Запуск зарубежного онлайн-аукциона был под угрозой срыва из-за крайне низкой производительности. Проект имел устаревшую кодовую базу. Работа осложнялась отсутствием полного исходного кода, налаженной инфраструктуры и грамотно спроектированной архитектуры.

Задача

Остро стояла необходимость оптимизировать производительность системы, чтобы обеспечить бесперебойную работу при 80 000+ одновременных пользователях. Для этого требовалась значительная доработка кодовой базы и обширные изменения архитектуры. Также следовало сформулировать и реализовать конкурентные преимущества проекта.

Решение

Мы провели бизнес-анализ, разработали план запуска MVP, создали алгоритм поэтапного перехода на конечную архитектуру.

Сайт преобразован в Progressive Web Application. Высоконагруженные системы проекта - сервис хранения изображений и контекст ставок - успешно переведены на новую архитектуру. Работа со ставками оптимизирована и теперь выполняется асинхронно.

Мы добились колоссальных улучшений: при 1000 одновременных пользователей скорость загрузки страниц увеличилась в 70 раз, а производительность сервера - в 140 раз. Это сделало проект жизнеспособным и готовым к монетизации. Владельцы бизнеса сохранили многолетние инвестиции.

На основе ряда глубинных интервью и анализа аналогичных продуктов выявлен дополнительный функционал, который в настоящий момент разрабатывается.

Технологии:

Back-end: ASP.NET,ASP.NET Core, Azure Services, MS SQL
Front-end: Angular 2+

Testimonials

Орфография и пунктуация авторов – сохранены

The post Высоконагруженная web-платформа appeared first on König Labs.

Биллинговая система

Alexey Palatkin — Tue, 24 Nov 2020 14:31:22 +0000

Биллинговая система

Обзор проекта

Наш заказчик – официальный представитель мобильных операторов и реселлер телекоммуникационных услуг в VIP сегменте. Для составления отчетов и счетов на оплату компания использует биллинговую систему, которая работает с API своих партнеров. На момент обращения использовалась API Beeline.

Задача

Заказчик обратился за поддержкой и развитием используемого программного обеспечения. Основное требование заключалось в автоматизации работы операторов абонентской службы при составлении сводной отчетности по обслуживаемым номерам, которая была затруднена из-за ограничений API.

Решение

Для оптимизации составления отчетов по абонентской базе было реализовано архитектурное решение, при котором функция запроса данных от API Beeline была вынесена в параллельный процесс. Со стороны пользовательского интерфейса система выдает оповещение о начале и завершении процесса.

В рамках поддержки были реализовали следующие возможности:
• создали форму отправки СМС из системы через СМС-сервер Beeline;
• расширили модуль отчетности;
• добавили отчетность по остаткам пакетов услуг;
• расширена функциональность модуля интеграции с API Beeline.

Технлогии:

Front-end: HTML, CSS, JQuery.
Back-end: Python Flask.

Отзывы

Орфография и пунктуация авторов – сохранены

The post Биллинговая система appeared first on König Labs.

Система резервации столиков

Alexey Palatkin — Tue, 24 Nov 2020 14:21:04 +0000

Система резервации столиков

Обзор проекта

Данная система – это облачное SAAS-решение, предназначенное для предприятий гостиничного и ресторанного бизнеса в США, Великобритании, Германии и Сингапуре. Конечным пользователям решение позволяет бронировать столики в ресторанах через веб-приложение с персонального компьютера или любого мобильного устройства.

Задача

Перед заказчиком стояло несколько бизнес-задач: снизить затраты на инфраструктуру решения, увеличить клиентскую базу и повысить лояльность конечных пользователей. Для этого требовалось улучшить масштабирование продукта и разработать механизм интеграции с внешними учетными системами потенциальных клиентов.

Решение

Наша команда произвела рефакторинг архитектуры. Исходно монолитная система была переведена на распределенную облачную архитектуру. Это улучшило масштабируемость и производительность продукта. Для реализации требования по упрощению интеграции с внешними системами мы разработали специализированный модуль, который использует возможности AWS SQS. Данный модуль исключает дополнительные затраты со стороны потенциального клиента при интеграции с системой нашего заказчика. Отсутствие технических и финансовых препятствий перехода на TableRes повысило конкурентоспособность данного решения.

Технологии:

React JS, AWS, ASP.net Core, C#, SQS

Testimonials

Орфография и пунктуация авторов – сохранены

The post Система резервации столиков appeared first on König Labs.

Многофункциональная платформа для фармкомпаний – инструмент для удаленной коммуникации

Alexey Palatkin — Thu, 19 Nov 2020 17:24:57 +0000

Многофункциональная платформа для фармкомпаний – инструмент для удаленной коммуникации

Обзор проекта

Заказ на разработку поступил от компании в Саудовской Аравии, где прямая реклама рецептурных лекарственных средств конечным потребителям запрещена. Для продвижения медикаментов производители используют своих представителей и их непосредственное взаимодействие с докторами. Бизнес-идея родилась после изменений в законодательной базе, которые обязывают зарубежные фармкомпании использовать в качестве своих представителей только граждан Саудовской Аравии.

Задача

Необходимо разработать многофункциональную систему, которая позволит объединить профессионалов фармацевтического рынка. С помощью этой системы требуется протестировать гипотезу: функционально всеобъемлющая платформа создаст определенную ценность и новый опыт взаимодействия, и решит проблему, созданную изменениями в законодательстве.

Решение

Согласно видению заказчика, решение должно представлять из себя инструмент удаленной коммуникации, который позволит зарубежными фарм. компаниям нанимать местных представителей и выстраивать отношения с докторами на внутреннем рынке Саудовской Аравии.

Функциональные разделы предполагаемой системы включают в себя:

• Онлайн конференции, аудио и видео чаты, обмен файлами в различных форматах.

• Социальная сеть.

• Раздел с курсами повышения квалификации для докторов. Эта часть функционала является ключевой, поскольку согласно законодательству медицинские работники обязаны регулярно совершенствовать свои знания и профессиональные навыки. Фармкомпании предоставляют контент: онлайн курсы повышения квалификации, статьи видео.

• HR-раздел с базой потенциальных представителей.

• Статистика, аналитика и отчетность, с помощью которых фармкомпании смогут контролировать и оценивать работу своих представителей.

Решение реализовано через mobile- и web-приложение, backend и базы данных – размещаться в локальном или облачном сервере.

Мы провели аналитический этап: прояснили требования заказчика, исследовали возможности реализации идеи, составили Lean-Agile Procurement Canvas и Impact Map. Также, используя InVision, создали lo-fidelity прототипы, а затем мокапы для определения базовых блоков для реализации.

Этот продукт предлагает ряд интересных задач. В связи с тем, что требования заказчика к функциональности весьма многочисленны, а бюджет ограничен, вопрос грамотного использования и распределения средств стоял очень остро. Мы предложили использовать third party libraries – готовые решения для покрытия части функционала для экономии средств заказчика. Однако, закрытость Саудовской Аравии ограничивает круг готовых решений, доступных для использования внутри страны.

Решение предполагает модульную архитектуру, которая закладывает возможность масштабирования системы. Каждый из функциональных блоков – должен быть реализован как отдельное приложение. Это обеспечит их бесшовную интеграцию, а изменения в одних модулях не повлияют на работу других. Мобильное приложение предполагается базировать на NativeScript – кроссплатформенная мобильная разработка позволит создавать и компилировать приложения для разных операционных систем.

отзывы

Орфография и пунктуация авторов – сохранены

The post Многофункциональная платформа для фармкомпаний – инструмент для удаленной коммуникации appeared first on König Labs.

Высоконагруженная платежная система для госучреждения

Alexey Palatkin — Thu, 19 Nov 2020 16:05:03 +0000

Высоконагруженная платежная система для госучреждения

Обзор проекта

Наш заказчик специализируется на расчетах в сфере жилищно-коммунального хозяйства. Данная организация использует многофункциональное программное обеспечение, позволяющее обслуживать около 1,5 миллионов лицевых счетов, обрабатывать огромные массивы данных и осуществлять оперативный доступ к ним.

Задача

В рамках программы по импортозамещению заказчик отказался от хостинга web-сервисов на серверах Windows. При этом заказчик стремился найти решение, которое не только будет соответствовать требованиям по импортозамещению, но и позволит минимизировать стоимость обслуживания имеющихся сервисов в будущем.

Решение

Система была написана на платформе .Net с использованием языка программирования С#. Мы провели аудит системы для того, чтобы предоставить рекомендации по выбору оптимального решения, которое позволит достичь поставленной бизнес-задачи.

Было принято решение о переносе сервисов на хостинг с безлицензионным обслуживанием. С технической точки зрения реализовать это можно было двумя способами:
• обновить кодовую базу до наиболее последней версии .NetСore, предполагающей кроссплатформенную разработку и эксплуатацию;
• переписать имеющийся код с языка программирования С# на Jаva для возможности использования систем на opensource-серверах. Оба решения позволяли использовать сервера, не требующих лицензии.

После консультации с заказчиком мы рекомендовали языковые преобразования и переход на сервера Linux. Работа велась по двум модулям и заключалась в переписывании кода на язык программирования Java с сохранением полного функционала системы и частичном рефакторинге кода.

При выборе решения учитывались риски при сопровождении и дальнейшем развитии системы, а также компетенции, которыми располагает сам заказчик. Внутренние Java-компетенции заказчика значительно повлияли на рекомендацию именно такого решения - специалисты самостоятельно смогут поддерживать и при необходимости развивать систему без привлечения подрядчиков. Это полностью соответствовало требованию по снижению стоимости обслуживания в будущем.

При реализации решения требовалось устранить ряд уязвимостей по безопасности и по сопровождению архитектуры кода. В соответствии с практиками SAFe DevOps, мы провели полный цикл тестирования. Протестировали нефункциональные требования: места стыковки подсистем были покрыты автоматическими интеграционными тестами для обеспечения стабильности работы, а для бесперебойной работы при пиковой нагрузке использовались нагрузочные тесты.

Для разворачивания кода, т. е. для перевода системы в рабочее состояние после тестирования, использовали концепцию blue/green deployment, что позволило осуществить бесперебойную доставку новых результатов на сервера и при возникновении инцидентов быстрых откатов на стабильные версии системы.

Статус:

Проект сдан и находится на поддержке и развитии.

Технологии:

Hadoop, Java, Python, PostgreeSQL, Oracle, Linux, SpringBoot, iBATIS, Aspect, NginX, Kibana.

Отзывы

Орфография и пунктуация авторов –
сохранены

The post Высоконагруженная платежная система для госучреждения appeared first on König Labs.

ПО для оптимизации работы с большими данными в ЖКХ

Alexey Palatkin — Fri, 06 Nov 2020 06:58:25 +0000

Оптимизация процесса работы с большими данными с помощью специализированного ПО

Задача

Организация, специализирующаяся на расчетах в сфере жилищно-коммунального хозяйства, столкнулась с проблемой: одна из систем мониторинга не справлялась с потоком данных и тормозила работу всей системы по сбору и хранению данных с устройств.

В распоряжении клиента более одной тысячи физических устройств. Их работу поддерживают с помощью системы мониторинга и отслеживания статусов Zabbix, распределённой системы управления базами данных Apache Cassandra и системы для хранения и визуализации данных InfluxDB. Zabbix в процессе мониторинга состояния устройств отправляет множество небольших запросов на все сервера, из-за чего упирается в ограничение чтения записей и обработки запросов на уровне базы данных. Из-за этого собирается очередь из запросов, которая занимает память и тормозит общую работу. Zabbix может хорошо справляться со своей работой, если подключено не более чем 400 машин, но в нашем случае используется более одной тысячи, поэтому мы начали работу над оптимизацией процесса сбора запросов .

Решение

Мы решили эту проблему с помощью разработки распределенной системы сбора и обработки информации, которая взяла на себя всю работу по опросу серверов и распределения данных по трём хранилищам – Zabbix, Apache Cassandra, InfluxDB. Наше ПО в виде прокси-системы агрегирует множество небольших запросов в большие и отправляет в Zabbix. Большие запросы для Zabbix требуют меньший http-трафик, поэтому он больше не упирается в собственные ограничения и работа не блокируется. Такой подход позволяет масштабироваться горизонтально и обрабатывать большее количество запросов.

Помимо оптимизации сбора информации, мы работали над улучшением процессов хранения и чтения данных. Мы настроили работу с Apache Cassandra и InfluxDB и разработали функциональность, которая подготавливает данные в структурированном виде для подключения к общей системы визуализации Grafana. Большие потоки информации агрегируются и отображаются в виде графиков и метрик в удобном интерфейсе.

Кроме этого доступна возможность устанавливать триггеры на разные события. Например, при поступлении определённого объёма информации, при долгом чтении запроса или при долгом отсутствии новых данных (можно задать необходимые параметры самостоятельно). Данные триггеры могут запускать заданные заранее скрипты или оповещать о проблемах, в зависимости от настройки.

Также мы встроили возможность работы с другими системами мониторинга, дополнили предобработку данных с возможностью применения машинного обучения для анализа инцидентов и потока данных.

Статус

Работы над проектом закончены в установленный срок.

Технологии:

Java, PostgreSQL, RabbitMQ, Zabbix, Apache Cassandra, InfluxBD, Grafana

Отзывы

Орфография и пунктуация авторов – сохранены

The post ПО для оптимизации работы с большими данными в ЖКХ appeared first on König Labs.

Большие данные и визуализация HR-аналитики

Alexey Palatkin — Mon, 26 Oct 2020 15:35:03 +0000

Большие данные и визуализация HR-аналитики: улучшаем процесс принятия бизнес решений

Обзор проекта

Данные о человеческих ресурсах играют важную роль в процессе принятия стратегических, операционных и управленческих решений в бизнесе. HR-аналитика используется для решения различных бизнес-задач. В крупных организациях для этого анализируются большие объемы данных. Визуализация данных делает процесс принятия решений проще, удобнее и быстрее. В данном проекте заказчиком была международная торгово-производственная компания.

Задача

На момент обращения, компания около года пыталась найти подходящего партнера для реализации требований по визуализации бизнес-данных. Нам предстояло помочь заказчику извлечь пользу из огромного массива данных.

Требовалось создать интерактивную информационную панель для визуализации данных с помощью сервера отчетов Azure Power BI. Ключевым критерием было выполнение работ не только в полном соответствии с требованиями, но и с соблюдением оговоренных сроков поставки.

Решение

Статистические данные о 7000 сотрудниках из нескольких десятков подразделений хранились в нескольких источниках, в том числе в Excel. Эти данные охватывали 12 групп фактических и плановых hr-показателей, включая финансовые индикаторы.

Для реализации решения требовалось сначала подключиться к источникам данных, обработать и консолидировать. В ходе проекта мы провели несколько консультаций для того, чтобы помочь заказчику перенести и агрегировать необходимые данные из Data Warehouse компании в отдельный источник - MS SQL.

Мы создали регулярно обновляющийся интерактивный дашборд, используя готовые визуальные элементы. Дашборд предлагает краткое и понятное отображение ключевых показателей. Наглядность данных и нужных сведений способствует глубокому анализу и проработке важной информации, влияет на скорость принятия решений и минимизирует риски.

Также мы реализовали динамическую безопасность на уровне строк (RLS) для обеспечения уровня доступа к информации, в соответствии с организационной иерархической структурой компании. Динамический RLS означает, что доступ к тем или иным данным варьируется в зависимости от позиции сотрудника.

Одним из нефункциональных требований было оформление панели в соответствии с фирменным стилем компании. Мы провели ряд консультаций по требованию на предмет использования и работы с информационной панелью для того, чтобы помочь интегрировать инструмент в рабочие процессы компании.

Решение позволяет просматривать:

• Динамику по срезам количества менеджеров и сотрудников среди всех департаментов
• Отличие запланированных к найму сотрудников от реально нанятых и выводить средние показатели
• Разбивку по гендерному признаку
• Соотношение новых и уволенных сотрудников
• Разницу планируемых и фактических затрат и стоимости рабочей силы в динамике по месяцам
• Разбивки по соотношениям бонусов, налоговых нагрузок и др. метрик относительно плановым и актуальным данным
• Агрегированные данные по неиспользованным отпускам, отгулам, болезням
• Данные по выручкам и продажам на сотрудника

Данные можно выводить на дашборд, используя разные фильтры: временной диапазон, бизнес- и функциональные подразделения, финансовые показатели.

Статус

Работы над проектом закончены в установленный срок.

Технологии:

Azure Power BI, MS SQL, DAX
Структурирование процесса агрегации данных
Обработка данных
Настройка взаимосвязей между элементами базы данных
Настройка визуальных составляющих в Azure Power BI
Настройка динамического Row Level Security

Отзывы

Орфография и пунктуация авторов – сохранены

The post Большие данные и визуализация HR-аналитики appeared first on König Labs.

Система управления техобслуживанием флота

Alexey Palatkin — Wed, 22 Apr 2020 12:55:52 +0000

Система управления техобслуживанием флота

Обзор проекта

Maintenance – это система электронного документооборота и управления техническим обслуживанием флота для судоходных компаний.

Задача

Оптимизировать процесс сбора и передачи актуальных данных о состоянии судоходного оборудования в офисы компании с целью эффективного планирования затрат на техническое обслуживание. Основным требованием, предъявленным к реализации, было обеспечение надежной синхронизации данных во время выполнения рейса.

Решение

Создано десктоп приложение с клиент-серверной архитектурой и сервером базы данных. Система консолидирует данные в режиме реального времени и автоматически синхронизирует изменения, совершенные в автономном режиме. Это обеспечивает бесперебойное управление техническим состоянием флота, даже когда суда находятся в условиях нестабильного интернет-соединения.

После внедрения системы заказчиком, количественные показатели синхронизации данных значительно улучшились:
• продолжительность сессии сократилась с 3 дней до 3 минут, в отдельных случаях - до 10 секунд;
• объём данных, передаваемых за одну сессию, сократился в 500 раз: с 2 Гб до 4 Мб;
• снижение объема данных привело к оптимизации затрат на интернет-трафик.

Технологии:

C#, .Net Framework, Entity Framework, Signalr
Front-end:WPF (XAML),
Back-end: MS SQL, Web API

Отзыв:

Андрей Свидерский, суперинтендант “Misje Rederi AS”

“Миграция и оптимизация базы данных предотвратили потерю всех данных и позволили решить большую часть утомительных задач по синхронизации. Команда в Konig Labs общительная и отзывчивая. Они уложились во все сроки, а скорость их работы была впечатляющей. Выполнили все, что было согласовано".

Проверенный отзыв в системе Clutch

Отзывы

Орфография и пунктуация авторов – сохранены

The post Система управления техобслуживанием флота appeared first on König Labs.

Решения для бизнеса Archives • König Labs

Планировщик здоровья Gesundheitsplanner

Планировщик здоровья Gesundheitsplanner

Обзор проекта

Задача

Решение

Функционал

Как работает приложение

Технологии:

Отзыв:

Christian Bethmann, основатель "Gesundheitsplaner"

Отзывы

Как наши услуги приносят успех

Артём Васильев

Christian Bethmann

Анна Третьякова

Сергей Шестаков

Андрей Титов

Максим Розанов

Михаил Головастиков

Петр Волков

Андрей Свидерский

Высоконагруженная web-платформа

Высоконагруженная web-платформа

Обзор проекта

Задача

Решение

Технологии:

Testimonials

Орфография и пунктуация авторов – сохранены

Артём Васильев

Christian Bethmann

Анна Третьякова

Сергей Шестаков

Андрей Титов

Максим Розанов

Михаил Головастиков

Петр Волков

Андрей Свидерский

Биллинговая система

Биллинговая система

Обзор проекта

Задача

Решение

Технлогии:

Отзывы

Орфография и пунктуация авторов – сохранены

Артём Васильев

Christian Bethmann

Анна Третьякова

Сергей Шестаков

Андрей Титов

Максим Розанов

Михаил Головастиков

Петр Волков

Андрей Свидерский

Система резервации столиков

Система резервации столиков

Обзор проекта

Задача

Решение

Технологии:

Testimonials

Орфография и пунктуация авторов – сохранены

Артём Васильев

Christian Bethmann

Анна Третьякова

Сергей Шестаков

Андрей Титов

Максим Розанов

Михаил Головастиков

Петр Волков

Андрей Свидерский

Многофункциональная платформа для фармкомпаний – инструмент для удаленной коммуникации

Многофункциональная платформа для фармкомпаний – инструмент для удаленной коммуникации

Обзор проекта

Задача

Решение

отзывы

Орфография и пунктуация авторов – сохранены

Орфография и пунктуация авторов –
сохранены