惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
博客园_首页
Forbes - Security
Forbes - Security
WordPress大学
WordPress大学
P
Proofpoint News Feed
T
Threat Research - Cisco Blogs
L
LINUX DO - 热门话题
L
Lohrmann on Cybersecurity
Spread Privacy
Spread Privacy
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
P
Privacy International News Feed
A
About on SuperTechFans
T
Tailwind CSS Blog
I
InfoQ
S
Securelist
云风的 BLOG
云风的 BLOG
罗磊的独立博客
Recent Announcements
Recent Announcements
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
B
Blog RSS Feed
V
Visual Studio Blog
Know Your Adversary
Know Your Adversary
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Jina AI
Jina AI
腾讯CDC
Cyberwarzone
Cyberwarzone
有赞技术团队
有赞技术团队
AWS News Blog
AWS News Blog
博客园 - 【当耐特】
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
F
Full Disclosure
S
Secure Thoughts
博客园 - 司徒正美
J
Java Code Geeks
Y
Y Combinator Blog
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
GbyAI
GbyAI
N
News and Events Feed by Topic
Help Net Security
Help Net Security
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Project Zero
Project Zero
T
Tenable Blog
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
T
Tor Project blog
MyScale Blog
MyScale Blog
Scott Helme
Scott Helme
小众软件
小众软件
K
Kaspersky official blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Почему мало просто перейти на SwiftUI и Compose: заглядываем под капот перезапуска приложения Бургер Кинг
Surf_Studio · 2026-05-13 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиСложный

Время на прочтение9 мин

Охват и читатели331

Кейс

Когда старый монолит начинает мешать процессам в разработке, первое, что обычно приходит в голову командам — это переезд на новый стек. Логика понятна: сделаем новый UI, почистим код, а дальше и разработка пойдет бодрее. Чаще всего такое решение — очень дорогая иллюзия. Потому что в бигтехе проблема обычно не в UI, а в связности компонентов, зависимости фронта от бэка, сложных релизах и фичах, которые требуют синхронной работы команды.

Мы — разработчики Surf, Android и iOS команды: Светлана Сорокина, Антон Бояркин и Алексей Рябков. Когда начали работать с Бургер Кинг над трансформацией приложения, столкнулись с похожей историей. Основная сложность была в том, что всё упиралось в старую архитектуру. Поэтому мы решили переписать её так, чтобы разные подрядчики могли нормально работать вместе, а продукт — развиваться быстрее без просадок.

В какой момент становится понятно, что старый стек не работает

С бигтехом не бывает так, что в один прекрасный день команда садится и признает: всё, текущая архитектура умерла. Это происходит постепенно.

Сначала новая фича делается чуть дольше обычного. Потом простое изменение внезапно цепляет полсистемы. Затем команда обсуждает уже не столько саму задачу, сколько то, как аккуратно встроить что-то новое в существующие ограничения. Постепенно растёт количество багов, а на их исправление уходит всё больше времени. Нетиповые сценарии начинают стоить непропорционально дорого. Продукт становится тяжёлым на подъём.

С Бургер Кинг так и было. Приложение работало для пользователей. Но внутри уже было видно, что для следующего этапа роста старого фундамента недостаточно. Бизнесу нужно было быстрее запускать промо-механики, гибче управлять корзиной, легче тестировать новые сценарии и не превращать каждую доработку в отдельный проект. Этому мешала именно архитектура, а не скорость команды. 

Что было до

На iOS приложение было одним большим модулем. Рядом располагались вспомогательные части вроде Core, Services, CoreServices, ReusableLayers, Resources, но основная логика была плотно связана сама с собой. Формально модули были, но при этом поменять что-то одно означало потянуть за собой половину соседнего.

На Android ситуация выглядела чуть аккуратнее, но проблема была похожей. Код был разделён по слоям Clean Architecture — Data, Domain, Presentation, плюс Common и Utils. Но бизнес-логика жила вперемешку в одном доменном слое. Домен корзины учитывал домен ресторанов, домен ресторанов — купоны. И получалось, что если поменять выбор ресторана, то можно задеть корзину. Если менять корзину, придется учитывать чекаут. Тесты при таком раскладе быстро становятся дорогими.

Начали не с дизайна, а с правил разработки

Самый большой соблазн в таком проекте — сразу идти в дизайн: сделать классные новые экраны, UI, красивые компоненты. Но мы знали, что начинать нужно не с этого.

Сначала вместе с командой Бургер Кинг сделали внутренний аудит, спроектировали новую архитектуру и прогнали её через внешнее архитектурное ревью. И только после этого зафиксировали стратегию. Она держалась на нескольких базовых принципах:

  • модульность, где каждая бизнес-фича живёт в собственном модуле;

  • современный стек для обеих платформ;

  • параллельная разработка фронтенда и бэкенда;

  • бесшовная миграция без резкого отключения старой системы;

  • сохранение всего критичного функционала с первого дня.

Здесь важен один момент. Нельзя сказать, что команды просто мешали друг другу правками. Внутри своих контуров все в целом синхронизировались нормально. Главная боль была другой: бэкенд делали заранее, а когда до задачи доходили мобильные команды, API уже существовал — и часто не в самой удобной для клиента форме. Поменять его на этом этапе было дорого, поэтому приходилось идти на компромиссы. А дальше эти компромиссы превращались в костыли в UI и сложные обходные сценарии.

Фундамент фронтенда заложили ещё до финального ТЗ

Пока аналитики и дизайнеры дорабатывали требования, мы как разработчики уже собирали каркас. Потому что часть фичей нужна в любом сценарии, и ждать их финального описания бессмысленно.

На старте сделали несколько вещей, без которых такая пересборка быстро превратилась бы в хаос:

  • спроектировали многомодульную архитектуру для iOS и Android с нуля;

  • зафиксировали технологический стек для обеих платформ;

  • собрали модуль навигации и систему диплинков;

  • начали строить UI Kit: тему приложения, стили текста, цвета и базовые компоненты.

С диплинками отдельная история. Для приложения с миллионами пользователей и активным CRM/CDP это полноценный рабочий инструмент, а не дополнительная механика привлечени. Push должен вести не просто в приложение, а сразу в нужный купон, карточку блюда, раздел или сценарий. Если такие вещи откладывать на потом, они обходятся заметно дороже.

Как перестроили iOS-клиент

На iOS архитектуру собрали на SPM-пакетах с четырьмя уровнями:

  1. Core Layer — системные расширения, ресурсы, доменные модели, протоколы, базовый networking и cache.

  2. Middle Layer — DTO, data-сервисы, общие бизнес-сервисы, UI-библиотека, аналитика.

  3. Feature Layer — модули конкретных фич.

  4. Main Layer — точка входа в приложение.

Главное правило: прямые зависимости идут только сверху вниз. Feature-модули не ссылаются друг на друга напрямую, хотя горизонтальное взаимодействие между ними, конечно, есть. Оно строится через dependency injection (DI): если двум фичам нужно взаимодействовать, они делают это через протоколы и общие абстракции нижнего уровня или через навигацию. За счёт этого модуль зависит не от конкретного соседа, а от интерфейса. А конкретная реализация подставляется снаружи.

По стеку iOS получилась такая комбинация:

  • MVVM + Coordinators;

  • SwiftUI;

  • Combine;

  • Factory для DI;

  • NodeKit.

Отдельно эволюционировал сам DI. На старте использовали обычные инъекции по всему приложению. Для небольшого количества модулей это было удобно. Но по мере роста приложения связи стали хуже читаться, появились циклические зависимости, общая картина стала заметно мутнее. В какой-то момент наверху, в Main Layer, появился отдельный composer зависимостей. Он взял на себя межмодульную сборку и связи между частями системы. А внутри самих модулей остался привычный DI. В итоге получилась двухуровневая схема: сверху composer собирает систему, внутри модулей работает обычная инъекция. После этого зависимости стали гораздо прозрачнее. 

Отдельно пришлось переработать работу с данными. Вместо загрузки огромной локальной базы блюд приложение стало получать только действительно нужные данные с бэкенда. За счёт этого пользователи начали видеть более актуальные цены, составы и конфигурации в реальном времени.

Как перестроили Android-клиент

На Android архитектуру тоже не стали сводить к переходу на Compose. Её собрали в три уровня:

  • app-модуль как точка входа;

  • сервисные модули без бизнес-логики;

  • feature-модули с внутренним разделением по слоям Clean Architecture.

Чтобы фичи не начали зависеть друг от друга напрямую, для связи между ними использовали интерфейсные модули.

Самое важное было внутри feature-части. Каждая фича разбивалась не на один модуль, а на четыре: api-logic, api-presentation, impl-logic, impl-presentation. За счёт этого другие части системы видели только контракт, а реализация оставалась закрытой. Это решало классическую проблему, когда одна фича начинает тянуть за собой внутренние части другой. Плюс такая схема сильно помогает там, где нужно держать две реализации одной фичи параллельно, например для А/Б-тестов: меняется implementation, контракт остается тем же.

UI рисовали на Compose, но фрагменты оставили контейнерами экранов. Полностью Compose-only среда на тот момент не очень хорошо дружила с частью внешних библиотек и кастомной навигацией. Фрагмент как контейнер давал предсказуемое поведение и не ломал то, что уже работало.

Стек на Android выглядит так:

  • Ktor;

  • Coroutines;

  • Hilt;

  • Coil;

  • Kotlinx.serialization;

  • Surf Navigation — использовали свои наработки на основе Cicerone.

Плюс использовали AI: генерировали Compose-код по макетам из Figma, чтобы быстрее выходить на ревью и не тратить лишнее время на рутину.

SwiftUI и Compose реально дали эффект — но не сами по себе

Да, новые фреймворки здесь сработали. Они ускорили сборку типовых интерфейсов, упростили развитие UI Kit и сделали дешевле по времени то, что раньше стоило слишком дорого — например, сложные анимации и более насыщенные пользовательские сценарии.

За счёт этого стало проще развивать такие вещи, как:

  • анимированные промо-механики;

  • сборка комбо в несколько шагов;

  • более точечный онбординг;

  • история покупок;

  • кастомизация заказа;

  • сохранение привычных сценариев оплаты и лояльности.

Но здесь важно не перепутать причину и следствие. Эти фреймворки начали ускорять разработку только потому, что сверху уже была нормальная архитектура. Если бы их просто натянули на старую схему разработки, ничего принципиально не изменилось бы. Сработали многомодульность и разведённые контракты. Вот пара примеров.

  1. Сетевая модель корзины раньше использовалась и в логике, и прямо на экране. Если бэкенд менял поле, править нужно было сразу и бизнес-логику, и вёрстку. Один незаметный пропуск — и экран рассыпался. В новой схеме DTO, доменная модель и UI-модель разведены. Чтобы использовать чужую модель, надо явно подключить модуль, и это видно на ревью.

  2. Ещё один пример — логика выбранного ресторана. Она жила в нескольких местах. Со временем её вынесли в единое пространство, но с саму логику приходилось часто править. Из-за этого рождался класс ошибок, который сложно поймать: код меняется вроде легко, а ревью не всегда замечает побочный эффект. В новой модели выбор ресторана мы вынесли в отдельный модуль. Изменить его снаружи нельзя — только внутри самого модуля. И это уже сильно снижает количество случайных поломок.

Что реально ускорило delivery

По-настоящему все ускорить получилось, когда фронтенд и бэкенд перестали ждать друг друга. Со стороны бэкенда систему разбили на независимые доменные сервисы:

У каждого сервиса — своя зона ответственности и своя база данных.

Между клиентом и этими сервисами поставили Composition Layer — единую точку входа. Если внутренние сервисы меняются, а API-контракт остаётся прежним, мобильному приложению не нужно знать, что именно внутри переделали. Со стороны клиента этот же принцип поддержали мок-сервером и заранее согласованным контрактом. Пока реальный бэкенд ещё строился, фронтенд не простаивал: его можно было разрабатывать и тестировать на моках, идентичных по API. Когда реальный сервис поднимался, переключение было незаметным. 

Самая важная часть проекта — миграция, а не переписывание кода

Есть огромная разница между просто обновлением приложения и переводом его на новый стек без удара по бизнесу. Второе всегда сложнее.

Поэтому одна из самых важных частей проекта — схема миграции. Старое и новое приложение какое-то время работали параллельно, а серверный Composition Layer маршрутизировал запросы так, чтобы переход был прозрачным для пользователя. Со своей стороны мы строили клиент так, чтобы он мог спокойно жить в этой переходной модели и не ломать пользовательские сценарии.

Если что-то идёт не так, важна возможность быстро откатиться, не превращая релиз в катастрофу. Это сильно удешевляет трансформацию приложения. В бигтехе в топе остаётся тот, кто безопаснее перевёл пользователей на новый фундамент, а не тот, кто сделал быстрее.

Без тестирования всё это развалилось бы на первом же релизе

На проекте такого масштаба тестирование нельзя вынести в конец всего процесса как финальную проверку. Если так делать, проблемы всплывают слишком поздно, когда цена ошибки уже высокая. Поэтому мы выстроили shift-left подход: тесты появляются не в самом конце, а как можно раньше, по ходу работы над фичей. Разработчики пишут тесты, опираясь в том числе на прогоны QA, и за счёт этого ручные сценарии постепенно синхронизируются с автоматизацией.

Сейчас у нас три основные группы тестов.

  • Unit-тесты пишут разработчики. В первую очередь они покрывают бизнес-логику и помогают быстро проверять, что изменения не ломают базовое поведение системы. Часть этих тестов синхронизирована с ручными сценариями QA через автоматизацию, поэтому это не просто изолированная проверка кода ради покрытия.

  • Snapshot-тесты в основном пишут разработчики, но подключаются и AQA. Эти тесты уже тесно связаны с ручными прогонами QA и помогают проверять вёрстку и состояние экранов. За счёт этого можно быстрее замечать визуальные расхождения и не ловить их уже на поздних этапах.

  • UI-тесты пишут AQA. Они тоже синхронизированы с ручными проверками и покрывают ключевые пользовательские сценарии на уровне реального поведения приложения.

В итоге получается, что мы покрываем не только код unit-тестами, но и постепенно переносим в автоматизацию сами ручные проверки. И именно это даёт больше уверенности в релизах: изменения можно выпускать быстрее, потому что основные сценарии уже проверены на нескольких уровнях.

Результаты:

  • на Android больше 50% UI покрыли скриншот-тестами;

  • покрытие unit-тестами на Android выросло с 20% до 36%;

  • AI применяли и для генерации unit-тестов, что всё ускорило;

  • нагрузочное тестирование бэкенда сделали непрерывным.

Релиз: сначала 5%

Новое приложение мы не выкатывали на всех сразу. Сначала дали доступ только 5% пользователей. Ограниченный релиз — адекватный способ свериться с реальностью: посмотреть, как приложение ведёт себя в живых сценариях, и послушать тех, кто действительно им пользуется.

Это сработало. Один из пользователей поймал баг, который мы просмотрели: на Android 12 и ниже нет системного запроса на разрешение push-уведомлений, он появился только в Android 13. Приложение ожидало ответ, которого не существовало, и зависало на сплэше. Мы быстро добавили обходной сценарий и закрыли проблему до более широкой раскатки.

Что в этой истории важно для разработки

Для себя сделали выводы, что в зрелом продукте новый стек начинает приносить пользу только после того, как вы:

  • убрали архитектурные ограничения;

  • разделили систему на внятные части;

  • развели ответственность между командами;

  • зафиксировали контракты;

  • дали фронтенду и бэкенду работать параллельно;

  • продумали бесшовную миграцию.

Только после этого новые технологии действительно начинают работать как надо. Это отражается на реальной скорости разработки, предсказуемости релизов и способности продукта нормально расти дальше. 

Сейчас продолжаем работать над приложением и ещё будем рассказывать, что в такой трансформации реально работает. Обо всех самых актуальных инсайтах в мобильной разработке рассказывает наш C-level в Телеграмм-канале «Директорат Surf обсуждает» — от внедрения ИИ до управления командой.