In-house платформа MegaRITM: бесшовное импортозамещение real-time кампейнинга Teradata RTIM в МегаФоне

Главное о кейсе

Заменили «на ходу» ядро real-time маркетинга МегаФона — платформу, которая направляет абонентам более 40 млн персональных предложений в день (70% коммуникаций CVM и несколько миллиардов рублей выручки в год). Её сердце, Teradata RTIM, с 2022 года работало без поддержки вендора и не допускало функциональных изменений. Создали in-house платформу MegaRITM:
1. Перенесли метаданные на MongoDB, сохранили интеграции и привычный интерфейс — без остановки сервиса.
2. Разработали интерпретатор правил Teradata на модели AST: правила исполняются на Go, смигрировать можно любую систему Teradata RTIM.
3. Добавили встроенный сервис отсечений и ИИ-консультанта для бизнес-пользователей.
4. Платформа держит коммерческий трафик: в среднем 700 rps, ответ 40 мс (95-й перцентиль — 103 мс), все SLA соблюдаются. Серверов на 20% меньше, продвижение между средами — 3 минуты вместо 40.

Как проект изменил жизнь пользователей

MegaRITM — это платформа, которая сохранила привычную работу бизнеса и добавила то, чего раньше не было: прозрачность проверок, скорость выхода изменений и защиту от ошибок. Система, которую нельзя было дорабатывать, теперь развивается вместе с задачами бизнеса.
Бизнес-пользователи (кампейнеры):
1. Работают привычно: отчётность, расходники и взаимодействие со смежными системами остались прежними. Новый интерфейс системы создан по принципам best practice старой системы.
2. Выполняют запуск изменений между средами DEV → QA → PROD за 3 минуты вместо 40.
3. Видят историю всех операций с полной информацией о каждом промоуте в очереди продвижения.
4. Видят в режиме реального времени прохождение проверок по узлам дерева решений в цифрах с помощью сервиса отсечений — вместо «чёрного ящика».
5. Восстанавливают архивные версии объектов, в том числе удалённые, и возвращаются к нужной версии дерева при критичной ошибке.
6. Получают от ИИ-консультанта в чате помощь с условиями сегментации и рекомендации по оптимизации настроек дерева.
Команда разработки и поддержки:
1. Развивают платформу самостоятельно: проект in-house, в бэклоге более 1000 задач.
2. Работают с микросервисной архитектурой, которая открывает возможности для функционального развития.
3. Оптимизируют архитектуру решения: новый сервис использует на 20% меньше серверов.

Бизнес-заказчик (CVM МегаФона):
1. Устранил риск потери real-time кампейнинга — канала, на который приходится 70% коммуникаций CVM и несколько миллиардов рублей выручки в год.
2. Ускорил запуск маркетиновых кампаний: TimeToMarket улучшен, продвижение между средами — 3 минуты вместо 40.
3. Получил возможность применить эту практику и мигрировать любую систему Teradata RTIM на MegaRITM благодаря разработке интерпретатора правил Teradata.
4. Избежали остановки сервиса и перебоями в работе: переезд прошёл без перерыва, все SLA соблюдаются.

Бизнес-задача и ее решение

Мы ставили перед собой следующие задачи:
— бесшовная миграция Teradata RTIM без остановки сервиса: сохранить интеграции с внешними ИС и привычки бизнес-пользователей;
— оптимизация инфраструктуры: в решении Teradata порядка 120 серверов, прикладное ПО было необходимо отвязать от сервера и добавить оркестрацию;
— повышение отказоустойчивости: заменить устаревшее ПО, пройти полный аудит ИБ, настроить умную балансировку;
— новые инструменты для бизнеса: real-time сервис отсечений, высокая скорость TimeToMarket, новые функции для пользователей.
Концептуальные изменения и ключевые особенности
1. Выполнили бесшовную миграцию.
Метаданные перенесены на MongoDB, интеграции с внешними ИС сохранены, разработан новый интерфейс для понятной и удобной работы пользователей. Переезд прошёл без остановки сервиса, на новую систему перенесено около 100 маркетинговых кейсов.
2. Оптимизировали инфраструктуру.
Сервис развёрнут в Docker-кластере без привязки к серверам, добавлена оркестрация. Количество используемых серверов сократилось на 20%.
3. Повысили отказоустойчивость.
Заменено устаревшее ПО, нагрузка балансируется между площадками, при выпадении сервера сервис автоматически переезжает. Платформа обрабатывает коммерческий трафик: в среднем 700 rps, ответ 40 мс (95-й перцентиль — 103 мс), все SLA соблюдаются.
4. Запустили real-time сервис отсечений.
Инструмент для мониторинга прохождения узлов дерева в режиме реального времени встроен в воронку сегментации.
5. Внедрили очередь продвижения и версионирование.
Объекты проходят цепочку «разработка → тестирование → производство» за 3 минуты вместо 40, история операций сохраняется. Изменённые объекты архивируются, архивные версии можно восстановить.
6. Добавили ИИ-консультанта.
Помогает бизнес-пользователям создавать выражения для сегментации и строить деревья.

Крафт (мастерство), реализация, технические детали

- Интерпретатор правил Teradata
Ключевое улучшение — интерпретатор правил Teradata на модели данных AST. Он раскладывает все правила на токены и валидирует их, строит дерево с учётом приоритета операций, после чего правила исполняются на Go (движок Muppet). Это даёт прирост производительности и позволяет смигрировать на MegaRITM любую систему Teradata RTIM.
- Обход дерева решений
Стартовый узел берётся по идентификатору дерева из запроса, дочерние узлы ищутся по parentId и сортируются по sequence, затем проверяются правила с логикой «включение/исключение». Движок работает на трёх площадках: QA, SYNC и ASYNC.
- Данные и миграция метаданных
Структура связей Teradata на старте была неизвестна, поэтому метаданные перенесли в MongoDB, которая быстро сохраняет неструктурированные данные. Дальше выполнили маппинг RTIM → RITM, внесли индивидуальные правки и обогатили данные техническими полями. Платформа работает с реальными деревьями: от 3 до 958 связей и от 1 до 472 сообщений в одном дереве. Данные хранятся в MongoDB, Redis и ClickHouse, а отдельный сервис на Python (Cut Service) собирает метрики и отсечения.
- Надёжность и инфраструктура
Сервис развёрнут в Docker Swarm (три кластера по три менеджера) без жёсткой привязки сервера к сервису или базе: если сервер выпадает, его сервис автоматически переезжает на соседний. Нагрузка распределяется между тремя площадками через HAProxy и API Gateway. Поставка идёт через GitLab CI/CD с раннерами по средам и ролям, образы хранятся в Artifactory; среды — DEV, QA и PROD.
- Интерфейс бизнес-пользователя
Интерфейс построен на React с GraphQL-бэкендом (Ariadne). Самый сложный его элемент — ИИ-консультант: чат, в котором с помощью AI можно прописать новые условия сегментации или проверить текущие, а также получить рекомендации по оптимизации настроек дерева. Очередь продвижения хранит историю всех операций, а версионирование позволяет вернуться к нужной версии дерева при критичной ошибке.

Инсайты, гипотезы, процесс создания и взаимодействия с заказчиком

Главная цель
Заменить систему, которая работает как blackbox, без остановки бизнеса: «на ходу заменить двигатель». Платформа направляет абонентам более 40 млн персональных предложений в день, поэтому остановить её было невозможно.
Неизвестная структура Teradata
На старте не знали структуру связей Teradata. Это подсказало решение: MongoDB, которая быстро сохраняет неструктурированные данные, а затем маппинг RTIM → RITM, индивидуальные правки и обогащение техническими полями. Для правил Teradata написали интерпретатор: токены, валидация, исполнение на Go. Результат — прирост производительности.
Отказоустойчивая инфраструктура
Сервис развёрнут в Docker-кластере: нет жёсткой привязки сервера к сервису или базе — если сервер выпадает, его сервис автоматически переезжает на соседний
Переходный период: два «двигателя» одновременно
В течение переходного периода с одной платформы на другую, пользователи работали на двух системах сразу. Для валидации новой системы кейсы поддерживались и в RTIM, и в MegaRITM. Только после успешных тестов на сходимость результатов подобранных предложений, RTIM постепенно отключали. В итоге на новую систему перенесено около 100 маркетинговых кейсов.
Путь создания проекта
— 09.2024: пилот, формирование команды, поиск ресурсов;
— 01.2025: WEB-приложение и согласованные БФТ;
— 06.2025: MVP и опытная эксплуатация;
— 03.2026: запуск КЭ (26 марта 2026 года);
— 12.2026: развитие и завершение проекта.
Команда
Распределённая команда работала из Москвы, Нижнего Новгорода, Новосибирска и Ростова-на-Дону. Исполнитель и заказчик — подразделения одной компании: платформа создана in-house.

Скриншоты