Идея проекта - создать относительно небольшой пример приложения, демонстрирующий распространённый функционал: логирование, мониторинг, хранение и обработку данных, интеграцию с внешними системами и работу с фоновыми задачами.

Функционально проект реализует систему сбора и анализа вакансий с агрегаторов вроде HeadHunter. Но гораздо важнее не то, какие задачи решает система, а то — как именно она это делает. Этот проект — прежде всего о структуре, архитектуре и принципах.

Основные используемые технологии: Python 3.13, FastAPI, Nginx, Uvicorn, PostgreSQL, Alembic, Celery, Redis, Pytest, FileBeat, LogStash, ElasticSearch, Kibana, Prometheus, Grafana, Docker, Docker Compose.

Предисловие

Цель этой статьи - объединить и кратко изложить все базовые архитектурные подходы: их терминологию, концепции и отличительные черты. Собрать всё воедино, чтобы можно было относительно быстро вникнуть в основы.

Я решил написать серию статей, посвящённых различным аспектам проектирования программных систем, но первоначальной идеей было показать архитектурное решение моего pet-проекта на FastAPI — пример реализации «чистой архитектуры» с использованием современного стека: Python3.13, FastAPI, Uvicorn, Nginx, PostgreSQL, Alembic, Celery, Redis, Pytest, Filebeat, Logstash, Elasticsearch, Kibana, Prometheus, Grafana, Docker и Docker Compose.

Однако по мере проработки деталей стало очевидно: чтобы обсуждать структуру приложения предметно и аргументированно, необходимо сначала заложить общую теоретическую основу, чтобы читатель понимал, о чем речь.
Так родилась идея вынести базовые концепции архитектуры и проектирования в отдельную публикацию — не перегружать материал сразу всем, а построить серию объёмных, но логично связанных статей.