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Minute Grocery Delivery アプリ: 課題、技術スタック、主要な決定

Linda Hamilton

Jan 21, 2025 am 12:17 AM

食料品の迅速配達アプリ: 10 分間のチャレンジ

Blinkit、Zepto、Swiggy Instamart などのクイックコマースアプリの人気が爆発的に高まりました。このようなサービスの複雑さを理解するために、私は 10 分以内に食料品を配達することに重点を置いた同様のアプリを構築しました。

核心問題

これらのアプリは基本的に、迅速な配信 (1 日未満) を優先した単一ベンダーの e コマースプラットフォームです。最大のハードルは？配送業者と注文をリアルタイムで効率的に接続します。その他の電子商取引機能は引き続き標準です。豊富な e コマース開発経験を持つフリーランサーとして、このプロジェクトは馴染み深いものの、挑戦的な状況を提示しました。

テクノロジースタック

私の専門知識を活用して、Django (バックエンド) と React Native (フロントエンド) アーキテクチャを選択しました。この選択は、Class To Cloud に関する私の以前の研究と一致しています。 PostgreSQL は構造化データのプライマリデータベースとして機能し、メモリ内キャッシュ用の Redis によって補完されます。

バックエンド

フレームワーク: Django
データベース: PostgreSQL (構造化データ)
キャッシュ: Redis (高速データ取得)

フロントエンド

フレームワーク: React Native

インベントリデータ: スクレイピングソリューション

コアの電子商取引機能 (製品とカテゴリのリスト) を迅速に実装しました。アプリに現実的なデータを入力するために、HAR ファイルを使用したデータスクレイピングを採用しました (詳細は別の記事で参照可能)。このデータは、Figma テンプレートや Blinkit や Zepto などの既存のアプリからインスピレーションを得て、アプリのデザインに影響を与えました。

デザインのインスピレーションと画面

アプリのデザインは、Figma テンプレートと Blinkit および Zepto のデザイン要素を融合させています。

キー画面

ホーム画面
ライブ位置追跡

Minute Grocery Delivery App: Challenges, Tech Stack, and Key Decisions

リアルタイム位置追跡: カスタムソリューション

モバイルアーキテクチャと GPS に関するこれまでの経験がなかったので、広範囲に調査しました。多くのソリューションでは、位置情報の更新に Kafka が必要でした。ただし、このモノリシックアプリケーションに Kafka を追加するオーバーヘッドを回避するために、Django のキャッシュシステムと Redis を使用したカスタムソリューションを開発しました。このアプローチは小規模なユーザーベースでは機能しますが、大規模な展開では改良が必要になる場合があります。必要に応じて、より良い解決策を検討します。

重要な教訓

技術スタックの選択: 適切な技術スタックを選択するには、複雑さとパフォーマンスのバランスをとる必要があります。ニーズを満たし、スキルセットに合ったソリューションを優先します。
リアルタイムの課題: リアルタイムの更新には、慎重なシステム同期が必要です。信頼性の確保と確保、特に利用可能なドライバーがないシナリオの処理は、引き続き今後の開発の焦点です。
モジュラー設計: モジュラーアーキテクチャは、拡張性と迅速な導入にとって重要です。モジュラー設計により、スケーリング (EC2 インスタンスの追加など) がはるかに簡単になります。

今後の機能強化

現在、このアプリは注文の配送とデータベースの保存に重点を置いています。将来の改善には以下が含まれる可能性があります:

分析: 包括的な分析を追加します。
管理アプリ: モバイルデータアクセス用のコンパニオン管理アプリを開発します。
ホワイトラベル: クライアントがより広範に使用できるようにホワイトラベルを有効にします。

結論

10 分間の食料品配達アプリの作成には大きな課題があります。このプロジェクトは、運用上および技術上のハードルに戦略的に対処し、情報に基づいた技術スタックの意思決定を行うことで、強固な基盤を提供します。今後のバージョンでは、高度な機能が組み込まれ、増大する需要に対応する拡張性に対応する予定です。

ソースコード

[ソースコードへのリンク]

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