Технический аудит 2026

Аудит legacy-кодовой базы: технический долг, риски и план рефакторинга

-25%
Снижение технического долга в процентном соотношении после аудита
+700 запросов/мин
Увеличение пропускной способности системы в запросах в минуту
250 тестов
Количество автоматизированных тестов, внедренных в кодовую базу
PythonDjangoPostgreSQL

О проекте

Компания, занимающаяся онлайн-продажами, приобрела веб-сервис, который был разработан за 5 лет, и столкнулась с серьёзными проблемами из-за устаревшего кода. Новая команда разработчиков не могла вносить изменения в кодовую базу, так как это могло привести к сбоям и потере данных. Необходимо было провести аудит для оценки технического долга и разработки плана рефакторинга.

Задача

Что мы сделали
  • Оценить технический долг кодовой базы
  • Выявить критические риски и зависимости
  • Разработать план безопасного рефакторинга
  • Предложить шаги для оптимизации производительности
Что было до нас
  • Невозможность внесения изменений из-за страха поломки системы
  • Высокий уровень технического долга, превышающий 60%
  • Отсутствие документации по коду, что усложняло понимание работы системы
  • Риск потери данных при изменениях

Решение

Проведен полный технический аудит кодовой базы с использованием статического анализа и инструментов для выявления уязвимостей.

Разработан отчет о техническом долге с четким обозначением критических участков кода, требующих немедленного внимания.

Создан план рефакторинга, включающий поэтапное улучшение кода с минимальным риском для работоспособности сервиса.

Внедрены автоматизированные тесты для проверки работоспособности ключевых функций при внесении изменений.

Обучены сотрудники компании основам работы с рефакторингом и принципам чистого кода.

До
После
Система не могла обрабатывать более 500 запросов в минуту
Производительность системы увеличилась до 1200 запросов в минуту
Технический долг составлял более 60%
Технический долг был снижен до 35%
Отсутствие автоматизированных тестов
Внедрены 250 автоматизированных тестов для основных функций сервиса

Результаты

Снижение количества критических ошибок на 45% после внедрения плана рефакторинга
Увеличение скорости разработки новых функций на 60%
Снижение случаев простоя системы на 80%


Нужен похожий проект?

Расскажите о задаче — оценим и предложим решение бесплатно.

Обсудить проект