Аудит приложения для интернет-маркетинга

Клиент

iConText Group — управляющая компания для бизнеса, которая создает новые стандарты операционного управления и помогает организациям работать эффективнее. В группу входят агентства icontext, Zen Mobile Agency, iSEO, CPAExchange, Registratura. Их цель — решать бизнес-задачи клиентов в интернет-маркетинге: от разработки мультиканальных digital-стратегий до проведения аналитики и предоставления кастомизированных отчетов.

Продукт заказчика — приложение, которое позволяет получать и обрабатывать данные из нескольких открытых источников по api, формировать хранилище данных и генерировать отчёты. Клиент обратился к нам за комплексной проверкой состояния своего сервиса.

Задача

Нам предстояло выполнить несколько задач:

• Провести аудит текущего состояния приложения и дать рекомендации по его улучшению.
• Выявить в коде узкие места, влияющие на производительность в случае нагрузки или роста объема обрабатываемых данных.
• Предложить варианты перехода от монолитной архитектуры к микросервисной.
• Выявить проблемы с безопасностью проекта.
• Провести функциональное и нефункциональное тестирование, составить список найденных дефектов.

Решение

Мы проанализировали объём предстоящей работы и обозначили сроки её завершения. После этого приступили к выполнению задач по разным направлениям.

Backend (2 недели):

• Выявили ошибки с помощью статического анализатора кода Flake8. Это помогло нам определить основную массу ошибок тайпинга, стиля, известных уязвимостей.
• Вручную проанализировали код с позиции его модульности и расширяемости.
• Проанализировали корректность использования библиотек.
• По итогу работы предложили асинхронный подход к использованию библиотеки Pyppeteer.
• Проанализировав код, мы выявили наличие антипаттернов и предложили идеи по оптимизации.
• Также выявили и указали избыточные обращения к базе данных со стороны ORM и некорректное использование индексов. Результатом стали рекомендации по улучшению работы с базой данных.

Frontend (1 неделя):

• Выявили ошибки в коде с помощью инструментов ESLint и Prettier.
• Вручную проанализировали кодовую базу всех модулей и компонентов системы, чтобы проверить бизнес-логику.
• Проанализировали корректность использования библиотек и вспомогательных инструментов.
• Составили отчёт о производительности приложения с помощью инструмента Google Lighthouse.

DevOps (2 недели):

• Провели аудит инфраструктуры приложения заказчика: используемые технологии, анализ систем виртуализации, возможность применения систем контейнеризации, наличие резервных копий, состояние систем мониторинга.
• Провели аудит баз данных: их текущее состояние, отказоустойчивость, наличие резервных копий, оптимальность конфигураций.
• Провели аудит безопасности: критические точки в конфигурации приложения, оптимальность структуры сети.

QA (2 недели):

• Провели функциональное, регрессионное и юзабилити-тестирование, а также протестировали API.
• Провалидировали и локализовали 31 дефект, 13 из которых — критической важности.

Результат

Мы провели комплексный аудит приложения и собрали для клиента список рекомендаций, которые позволят оптимизировать текущие конфигурации компонентов приложения и обеспечить безопасность проекта. Аудит выявил проблемы в инфраструктуре продукта, в том числе одну критическую, о чём заказчик был уведомлен сразу.

В результате работы мы предоставили клиенту:

• отчёт по аудиту приложения
• чек-лист по улучшению сервиса.

Технологии

Python, Django, Celery, PostgreSQL, RabbitMQ, Vue 2