Как напишешь system design для сети заправок и ритейл-магазинов при этой сети

Для системы сети заправок и ритейл-магазинов ключевые компоненты:

1. Data Collection

   • Датчики на заправках (топливо, камеры, транзакции)
   • POS-системы в магазинах (чеки, инвентарь)
   • Мобильные приложения (лояльность, геоданные)

2. Data Storage

   • OLTP: PostgreSQL для транзакций (чеки, продажи)
   • OLAP: ClickHouse для аналитики (тренды, прогнозы)
   • Кэш: Redis для быстрого доступа (цены, акции)

3. Data Processing

   • ETL: Airflow для пайплайнов (ежедневные отчеты)
   • Streaming: Kafka + Flink для реального времени (мониторинг очередей)

4. ML & Analytics

   • Прогнозирование спроса (Prophet/XGBoost)
   • Оптимизация ассортимента (Apriori для товарных связей)

# Пример прогноза спроса
from prophet import Prophet
model = Prophet()
model.fit(df[['ds', 'y']])  # ds=дата, y=продажи
forecast = model.make_future_dataframe(periods=30)

5. API & Dashboards
   • FastAPI для интеграции с мобильными приложениями
   • Tableau/Power BI для визуализации KPI

Масштабирование: Kubernetes + мониторинг (Prometheus).
Безопасность: RBAC, шифрование PII-данных.