Sobes.tech
Senior
38

Toode tuli taotlemisega ar lojaliteedi teenuse väljatöötamiseks, mis põhineb kohaletoimetatud tellimuste arvul (OMS tellimuste peasisüsteem) ja mis edastab makseteenusele (kassasse) allahindluse suuruse. Lojaliteedi teenusel ei ole praegu front-endi, vaid andmebaasis tuleb hoida kaardistust, millise koguse kohaletoimetatud ja mitte tühistatud tellimuste puhul kehtib milline allahindlus. Midagi sellist: Tellimused Allahindlus [protsent]% [protsent]% [protsent]% [protsent]% Vajalik on kavandada teenus, pakkuda integratsioonimehhanisme tellimuste teenuse ja tellimuste haldamise teenusega. Vajalik on kavandada teenuse arhitektuur, mille saab üle anda arendus- ja juurutusmeeskonnale.

Ettevõtted, kust küsiti
СБЕРСБЕР

Vastus AI-lt

sobes.tech AI

Для сервиса Лояльности, который на основе количества доставленных и не отменённых заказов выдаёт размер скидки, предлагаю следующую архитектуру и интеграционные механизмы:

Архитектура сервиса

  • Хранение данных: В базе данных хранится таблица с маппингом "минимальное количество заказов" → "размер скидки".
  • API: RESTful или gRPC сервис с методами:
    • Получить скидку по количеству заказов
    • Обновить правила скидок (администрирование)

Интеграция с OMS (сервис управления заказами)

  • OMS отправляет события о доставленных и не отменённых заказах (например, через очередь сообщений или webhook).
  • Сервис Лояльности подписывается на эти события и обновляет внутренний счётчик заказов для каждого пользователя.

Интеграция с сервисом оформления заказа (cashier)

  • При оформлении заказа cashier запрашивает у сервиса Лояльности текущий размер скидки для пользователя.
  • Сервис Лояльности возвращает актуальную скидку на основе количества доставленных заказов.

Технические детали

  • Использовать кеширование для ускорения ответов cashier.
  • Обеспечить идемпотентность обработки событий от OMS.
  • Логировать изменения скидок для аудита.

Пример структуры таблицы скидок

Минимальное количество заказов Скидка (%)
1 5
5 10
10 15

Такой подход позволит легко масштабировать сервис и добавлять новые правила скидок без изменения клиентских сервисов.