Добровольная эвакуация: как сервис CarTaxi мигрировал в Yandex Cloud

CarTaxi — крупнейший сервис по эвакуации авто в России, который работает в 150 городах. По масштабу распространения и уровню технологий на сегодняшний день CarTaxi не имеет конкурентов. Сервис сокращает логистические издержки эвакуационных компаний и частных владельцев эвакуаторов. Среди клиентов компании — компании-ассистансы, крупные игроки рынка краткосрочной аренды автомобилей, страховые компании. Сейчас, по оценке CarTaxi, общий объём рынка добровольной эвакуации в России, включая техпомощь и B2B-сегмент, составляет около 30,2 млрд рублей с ежегодной перспективой роста на 2–3%.

На момент начала работы сервиса CarTaxi на рынке эвакуации существовало несколько сложных проблем, включая небольшие автопарки, неэффективную работу диспетчерских служб, отсутствие ясной тарифной сетки и высокую стоимость заказа. Это объясняет, почему усилия CarTaxi по оптимизации отрасли оказались успешными, но в свою очередь привели компанию к необходимости ставить новые цели:

1. Рост популярности сервиса потребовал решить задачу по масштабированию архитектуры системы для обеспечения бесперебойной работы в часы пиковой нагрузки.
2. Возрастающие объёмы информации, подлежащей анализу и обработке, потребовали использования надёжного хранилища с быстрым доступом.
3. Оптимизация бизнес-процессов потребовала разработки и внедрения соответствующих инструментов накопления, хранения, многомерного анализа и визуализации данных.
4. Контроль качества выполнения заказов при росте их числа становился всё более трудоемким и требовал значительного увеличения человеческих ресурсов, что поставило задачу по оптимизации трудозатрат с помощью распознавания и последующего автоматизированного анализа более тысячи записей разговоров в день.

При выборе провайдера оценивались несколько вариантов, включая игроков «большой тройки», но решение было принято в пользу платформы Yandex Cloud по следующим причинам:

• Интуитивно понятный процесс настройки виртуальных машин и простота миграции.
• Гибкое и прозрачное ценообразование, оплата по потреблению.
• Высокая степень доступности и защищённости.
• Дополнительные сервисы, удобные в интеграции и использовании.
• Локация вычислительных мощностей.

Миграция в Yandex Cloud заняла 1 рабочий день, выполнялась в 2 этапа. В работе участвовала команда из двух человек, включая таких специалистов, как Team Lead, Senior Backend Developer. В процессе можно выделить пять блоков.

Облако для микросервисов

CarTaxi построен по принципам микросервисной архитектуры, и переход на Yandex Cloud не составил большого труда. С использованием экземпляров Compute Cloud было обеспечено надежное горизонтальное масштабирование с распределением всех 23 микросервисов системы.

Отказоустойчивый кластер

Основная СУБД сервиса размещена в Yandex Managed Service for PostgreSQL. Гибкая тарификация позволила оптимально настроить параметры кластера для обеспечения требуемых показателей.

Анализ перемещений

СУБД сервиса хранения и анализа перемещений водителей размещена в кластере Yandex Managed Service for MongoDB. Каждые 5 секунд сервис принимает данные о местоположении нескольких тысяч водителей и отправляет их в MongoDB. Кластер Yandex Cloud позволил непрерывно накапливать и анализировать большой поток данных.

Визуализация данных

С помощью сервиса визуализации и анализа данных Yandex DataLens спроектированы информативные дашборды для визуализации ключевых показателей сервиса. Сформированы тепловые карты начальных точек заказов, по которым сервис прогнозирует вероятность заказа в определённой точке.

С помощью карты конверсий сервис накапливает и анализирует информацию о конверсии из расчёта стоимости в заказ, и формирует динамические тарифные зоны.

Анализ речи

Использование сервиса синтеза речи Yandex SpeechKit и облачного объектного хранилища Object Storage позволило автоматизировать процесс анализа записей телефонных разговоров между клиентами и исполнителями для выявления признаков нарушения правил сервиса. Система загружает файлы из виртуальной АТС в бакеты посредством API Object Storage. С помощью SpeechKit длинные двухканальные аудиозаписи распознаются и формируется диалог в виде текста. Лингвистическая нейронная сеть CarTaxi анализирует полученный диалог на наличие стоп-слов и фраз, случаев нарушения правил сервиса.

В результате перехода на Yandex Cloud существенно повысилась отказоустойчивость компонентов Сервиса. Были решены все четыре задачи, поставленные изначально. Но, возможно, гораздо большее значение имеет то, что использование дешёвого хранилища позволило накапливать и анализировать большие объёмы данных. Эти данные постоянно анализируются и приносят инсайты, которые необходимы для принятия обоснованных бизнес-решений.

Так, анализ тепловых карт точек заказов уменьшил на 30% риск невыполнения «горящих» вызовов. Выдача рекомендаций свободным исполнителям для выбора мест ожидания позволила сократить холостой пробег на 15% и ускорить время прибытия водителя к клиенту на 20%. Анализ карты конверсий дал возможность динамического формирования тарифных зон и выбора оптимального тарифа в зоне, что позволило увеличить количество заказов на 40%.

Распознавание телефонных разговоров позволило сократить трудозатраты персонала на обработку заказов на 90%.

Кейс CarTaxi — это отличный пример правильного комплексного использования возможностей современных информационных технологий. И, кстати, международного агрегатора услуг эвакуации пока нет, так что есть, куда масштабироваться.