Američki marketplace prebačen s PHP-a na Node bez prekida rada

Marketplace je radio u produkciji i bio je jedini izvor prihoda klijenta. Oglašivači plaćaju da budu vidljivi, pa je svaki sat prekida rada sat koji su platili uzalud. Ništa nismo smjeli isključiti, a sistem nismo mogli ni prepisivati dok radi.

Mobilne aplikacije uticale su na cijelu ponovnu izgradnju, jer smo web kontrolisali, a telefone nismo. Korisnik weba dobije novu verziju čim ponovo učita stranicu. Korisnik mobilne aplikacije ažurira kad mu se prohtije, a gašenje starog backenda kvari aplikaciju koja je već instalirana na nečijem telefonu.

Faza 1: stabilizacija (2 mjeseca). Postojeću PHP aplikaciju prebacili smo na AWS bez prepisivanja. Dodali smo firewall i zatvorili naslijeđene sigurnosne propuste. Slike smo prebacili u object storage, a slanje maila na red poruka. Indeksirali smo dvadeset najsporijih upita i tako ih ubrzali za 90%.

Bilo je primamljivo odmah sve prepisati, ali smo prvo stabilizovali ono što je donosilo novac, a prepisivanju posvetili sljedeće dvije godine.

Faza 2: ponovna izgradnja (2 godine). Backend je s PHP-a prešao na Node, a kasnije na tipizirani framework. Dashboardi su prešli na React, javni sajt na Next.js, mobilne aplikacije na Expo, a hosting na kontejnere s autoskaliranjem. MySQL smo namjerno zadržali kao fiksnu tačku, jedino što se nije smjelo pomjeriti. Kad se jezik, framework, hosting i mobilni stack mijenjaju u isto vrijeme, treba vam nešto što ostaje isto, da biste mogli dokazati da se nova verzija ponaša kao stara.

Podatke smo prebacili skriptom koja ih je preslikala na novu šemu, a triggeri su staru i novu bazu duže od godinu dana držali sinhronizovanim u oba smjera. Oglas napravljen u novom sistemu pojavio bi se u starom, i obrnuto. Stari sistem smo ugasili tek kad je analitika pokazala da ga je napustio i posljednji korisnik. Za rollback je bilo dovoljno promijeniti origin na CDN-u, što traje nekoliko sekundi i ne traži deploy.

Kad je javni sajt prešao na Next.js, Lighthouse ocjena performansi porasla je sa 60 na preko 90, a SEO ocjena sa 30 na preko 90. Posjetioci na platformu dolaze preko organske pretrage, pa se te ocjene direktno vide u prihodu. Amazon je 2006. izmjerio da ga je svakih 100 ms dužeg učitavanja koštalo 1% prodaje, a Walmart je utvrdio da je svaka sekunda ubrzanja podigla konverziju za 2%.

Faza 3: dizajn sistem. Napravili smo preko 200 komponenti u monorepou, zajedničkih za dashboarde i mobilnu aplikaciju. Po platformi se razlikuju samo sporedni efekti, pa se web i mobilna verzija ne mogu razići.

Faza 4: AI u procesu (2026). Inženjerske standarde napisali smo kao izvršna pravila, koja su se provjeravala prije svakog commita i ponovo u CI-ju. Svaki codebase dobio je svoj skup pravila, jer bi jedan skup za backend i biblioteku komponenti za jedno bio previše labav, a za drugo previše strog. Claude Code se svakodnevno koristio za komponente, testove i integracije, a dizajn je bio povezan s Figmom.

Analitika u sve četiri faze. Ovaj dio sistema morao je primati preko dva miliona upisa dnevno, svakom oglašivaču držati dashboard ažurnim uživo i za manje od sekunde vratiti izvještaj za cijelu godinu, čak i za klijente s više od 900 oglasa. Malo koja baza ispuni sva tri zahtjeva, jer je baza napravljena za brze upise obično spora na složenim upitima, a godina sirovih podataka pri ovom obimu znači stotine miliona redova.

Posao smo podijelili na dvije baze. Upisi su išli u bazu vremenskih serija, čiji smo indeks namjerno držali malim. Jednom dnevno događaji svakog oglasa sažimali su se u jedan red u MySQL-u, a dashboard i fakture čitali su te redove. Sirovi događaji čuvali su se sedam dana, a zatim su išli u arhivu. Godišnji izvještaj ih uopšte nije čitao: sabirao je 365 dnevnih redova po oglasu.

• Četiri faze za četiri godine, nula prekida rada: nijedan prekid nije zabilježen u logovima niti prijavljen
• Lighthouse ocjena performansi 60 → 90+ i SEO 30 → 90+ nakon prelaska javnog sajta na Next.js
• Dvadeset najsporijih upita 90% brže
• Analitika sa 2M+ upisa/dan, prikazom uživo i godišnjim izvještajem za manje od sekunde na 900+ oglasa
• Propusnost tima porasla je za otprilike 50% nakon što je AI ugrađen u proces, prema procjeni na osnovu ciklusa tiketa
• 19 repozitorija, 506 API ruta, 100 modela podataka i 194 migracije, pet vrsta korisnika na jednom codebaseu i četiri baze, svaka izabrana prema namjeni

Pustili smo da se sistem razvuče na devetnaest repozitorija bez zajedničkog paketa. Isti helper za red poruka na kraju je kopiran u sedam njih, pa promjena formata poruke znači izmjenu na sedam mjesta. Zajednički interni paket trebali smo napraviti prije petog servisa, a ne tek nakon petnaestog.