Modernization of a shopping mall marketing data analytics system: transition to a NET microservice architecture and quantitative assessment of results

2026

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.53939/1560-5655_2026_1_166
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The paper presents the modernization of a shopping mall marketing data analytics system originally implemented as a monolithic web application on .NET Framework with a single MS SQL Server database and batch integrations via file exchange. The audit identified limitations of the legacy solution a delay of more than 24 hours before data appeared in reports, performance degradation during peak periods, and high coupling of modules, where failures of individual components led to downtime of the entire platform. To reduce risks, an iterative Strangler Fig strategy was adopted with parallel operation of the monolith and new services. The target architecture is built on ASP.NET Core microservices with domain-based data isolation, the use of PostgreSQL for transactional data and Redis for hot metrics, as well as an event pipeline on Apache Kafka for near-real-time data processing and aggregation, followed by publishing indicators to BI dashboards. Implementation results demonstrate a reduction in data latency to seconds, increased resilience and release manageability, reduced MTTR to a few minutes, lower operating costs, and the economic feasibility of the project with payback within a 12-24 month horizon, including expansion of analytics through social media monitoring.