SML начала с проектирования архитектуры нового ядра, рассчитанного на десятки тысяч одновременно подключенных устройств. Было решено строить систему по микросервисному принципу, чтобы обеспечить независимость компонентов и возможность горизонтального масштабирования.

Чтобы эффективно распределять нагрузку между серверами и исключить блокировки даже при пиковом трафике, команда разработала сервис опроса устройств, работающий через очередь сообщений и брокер событий. Для хранения телеметрии использовалась оптимизированная база с разделением потоков на «сырые» и агрегированные данные.

Особое внимание уделили надежности: каждый компонент имеет собственную систему мониторинга, health-checks и механизм автоматического перезапуска при сбоях. С таким набором инструментов система остается стабильной при нагрузке в более чем 100 тысяч подключений.

Чтобы в компании могли оперативно диагностировать сбои и реагировать на аномалии показаний, мы продумали инструменты визуализации — разработали дашборды, отображающие состояние сети, активность устройств и статистику по регионам. 
Когда MVP прошел пилотное тестирование, команда провела серию нагрузочных испытаний, используя эмуляторы тысяч устройств. После оптимизации ядра система показала стабильную работу и готовность к промышленной эксплуатации.

Следующим этапом стал запуск современного личного кабинета, который должен был заменить устаревшее клиентское приложение и значительно улучшить пользовательский опыт.

Разработка началась с анализа поведения клиентов и интервью с операторами контакт-центра. Команда SML определила ключевые сценарии — передача показаний, оплата, получение уведомлений, подача заявок и запросов. На основе этих сценариев были спроектированы пользовательские потоки и прототип интерфейса, удобный как для мобильных устройств, так и для десктопа.

Технически решение было построено на стеке Node.js и TypeScript с модульной архитектурой и возможностью легкого расширения. Особое внимание уделили безопасности: реализована авторизация через SSO, шифрование персональных данных и журналирование всех действий пользователей.

Было важно синхронизировать данные в реальном времени и избежать задержек при обновлении балансов. Поэтому для интеграции с биллинговыми системами мы создали отдельный слой API, обеспечивающий двусторонний обмен данными о начислениях, платежах и показаниях счетчиков. 

Также была внедрена система уведомлений, объединяющая email, SMS и push-оповещения. Так конечный пользователь может получать напоминания о сроках оплаты, технических работах или изменениях тарифа.

В процессе внедрения SML проводили нагрузочное тестирование, имитирующее пиковые периоды (например, массовую передачу показаний в конце месяца). После успешного запуска личный кабинет стал основным каналом взаимодействия клиентов с компанией.

Одним из стратегических направлений цифровизации стала интеграция компании с Единой платформой Госуслуг. Ранее информация о задолженностях передавалась вручную, что приводило к ошибкам и задержкам.

Команда SML разработала интеграционный шлюз, который стал посредником между внутренней системой и внешним API ЕПГУ. Он выполнял функции трансформации форматов данных, валидации и гарантированной доставки сообщений через очередь сообщений.

Мы проработали сценарии обработки ошибок и рассинхронизаций: если портал Госуслуг не подтверждал получение данных, система автоматически повторяла запрос с сохранением журнала транзакций. Это обеспечило устойчивость и прозрачность обмена информацией.

Тестирование включало моделирование десятков тысяч запросов и одновременную обработку статусов оплат. В итоге интеграция была внедрена без изменений в самой внутренней системе — за счет изоляции логики в отдельном шлюзе. Такое решение позволило минимизировать риски и упростить дальнейшее сопровождение.

Для повышения качества данных и устранения дублирования SML разработала сервис НСИ — единый источник достоверных справочников и нормативов.

За основу сервиса взяли принцип event sourcing: каждое изменение фиксируется как событие с указанием автора, времени и контекста. Это позволило сохранять все версии документов и восстановить их состояние на любую дату.

Сервис состоит из нескольких компонентов: хранилища данных, API для чтения и обновления, системы синхронизации с внешними источниками (Росреестр, налоговые сервисы), а также механизма рассылки обновлений через Kafka.

Особое внимание мы уделяли контролю качества: при загрузке данных выполняется нормализация и дедупликация, автоматически устраняются ошибки в форматах адресов и ИНН.

Для администраторов был создан веб-интерфейс, где можно просматривать историю изменений, откатывать версии, настраивать права доступа и управлять справочниками. Интеграция с остальными системами реализована через подписку на события — все подсистемы автоматически получают актуальные данные.