Minute-App für Lebensmittellieferungen: Herausforderungen, Tech-Stack und wichtige Entscheidungen

Schnelle Lebensmittellieferungs-App: Eine 10-minütige Herausforderung

Quick-Commerce-Apps wie Blinkit, Zepto und Swiggy Instamart erfreuen sich immer größerer Beliebtheit. Um die Komplexität solcher Dienste zu verstehen, habe ich eine ähnliche App entwickelt, die sich auf die Lieferung von Lebensmitteln innerhalb von 10 Minuten konzentriert.

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Das Kernproblem

Bei diesen Apps handelt es sich im Wesentlichen um E-Commerce-Plattformen einzelner Anbieter, bei denen eine schnelle Lieferung (unter einem Tag) im Vordergrund steht. Die größte Hürde? Effiziente Verbindung von Zustellern mit Bestellungen in Echtzeit. Andere E-Commerce-Funktionen bleiben Standard. Als Freiberufler mit umfassender Erfahrung in der E-Commerce-Entwicklung bot dieses Projekt eine vertraute, aber dennoch herausfordernde Landschaft.

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Technologie-Stack

Ich habe mein Fachwissen genutzt und mich für eine Django- (Backend) und React Native- (Frontend) Architektur entschieden. Diese Wahl steht im Einklang mit meiner früheren Arbeit zu Class To Cloud. PostgreSQL dient als primäre Datenbank für strukturierte Daten, ergänzt durch Redis für In-Memory-Caching.

Backend

• Framework: Django
• Datenbank: PostgreSQL (strukturierte Daten)
• Cache: Redis (schneller Datenabruf)

Frontend

• Framework: React Native

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Bestandsdaten: Die Scraping-Lösung

Ich habe die Kernfunktionen des E-Commerce (Produkt- und Kategorielisten) schnell implementiert. Um die App mit realistischen Daten zu füllen, habe ich Daten-Scraping mithilfe von HAR-Dateien eingesetzt (Details finden Sie in einem separaten Artikel). Diese Daten flossen in das Design der App ein und ließen sich von Figma-Vorlagen und bestehenden Apps wie Blinkit und Zepto inspirieren.

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Design-Inspiration und Bildschirme

Das Design der App verbindet Figma-Vorlagen mit Designelementen von Blinkit und Zepto.

Schlüsselbildschirme

• Startbildschirm
• Live-Standortverfolgung

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Echtzeit-Standortverfolgung: Eine maßgeschneiderte Lösung

Da ich keine Erfahrung mit mobilen Architekturen und GPS hatte, habe ich ausführlich recherchiert. Viele Lösungen nutzten Kafka für Standortaktualisierungen. Um jedoch den Aufwand für das Hinzufügen von Kafka zu dieser monolithischen Anwendung zu vermeiden, habe ich eine benutzerdefinierte Lösung unter Verwendung des Caching-Systems von Django mit Redis entwickelt. Während dieser Ansatz für eine kleine Benutzerbasis funktionsfähig ist, muss er für größere Bereitstellungen möglicherweise verfeinert werden. Ich werde bei Bedarf nach besseren Lösungen suchen.

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Wichtige Erkenntnisse

1. Tech-Stack-Auswahl: Die Auswahl des richtigen Tech-Stacks erfordert ein Gleichgewicht zwischen Komplexität und Leistung. Priorisieren Sie Lösungen, die Ihren Anforderungen entsprechen und mit Ihren Fähigkeiten übereinstimmen.
2. Echtzeit-Herausforderungen: Echtzeit-Updates erfordern eine sorgfältige Systemsynchronisierung. Die Sicherung und Gewährleistung der Zuverlässigkeit, insbesondere bei der Bewältigung von Szenarien ohne verfügbare Treiber, bleibt ein Schwerpunkt für die zukünftige Entwicklung.
3. Modulares Design: Die modulare Architektur ist entscheidend für Skalierbarkeit und schnelle Bereitstellung. Ein modularer Aufbau erleichtert die Skalierung (z. B. das Hinzufügen einer EC2-Instanz) erheblich.

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Zukünftige Verbesserungen

Derzeit konzentriert sich die App auf die Auftragszustellung und die Datenbankspeicherung. Zukünftige Verbesserungen könnten Folgendes umfassen:

• Analysen: Hinzufügen umfassender Analysen.
• Admin-App: Entwicklung einer begleitenden Admin-App für den mobilen Datenzugriff.
• White-Labeling: Ermöglicht White-Labeling für eine breitere Kundennutzung.

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Fazit

Die Erstellung einer 10-minütigen Lebensmittelliefer-App stellt erhebliche Herausforderungen dar. Durch die strategische Bewältigung betrieblicher und technischer Hürden und das Treffen fundierter Tech-Stack-Entscheidungen bietet dieses Projekt eine solide Grundlage. Zukünftige Iterationen werden erweiterte Funktionen umfassen und sich mit der Skalierbarkeit befassen, um der wachsenden Nachfrage gerecht zu werden.

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Quellcode

[Link zum Quellcode]

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