Go-сервисы, спроектированные как Go вознаграждает.
Performance-чувствительные API, шлюзы, control planes и сетевой тулинг. Идиоматичный Go, который правильно использует параллелизм, предсказуемо падает и эксплуатируется с минимумом церемоний.
Какую проблему решаем
Go проявляет себя лучше всего на нагрузках, где важны латентность, параллелизм и operational-простота — шлюзы, control planes, real-time fan-out, сетевой и инфраструктурный код. Хуже всего, когда написан как Java или Python командами, не знакомыми с идиоматичными паттернами. Мы запускаем Go в продакшене десять лет и знаем, где реальные выигрыши.
Что собираем
- 01HTTP API на chi, Echo, Fiber или stdlib net/http
- 02gRPC-сервисы с buf, connect-go и дисциплиной protobuf
- 03Параллельные пайплайны с правильным использованием goroutines, channels и errgroups
- 04Высокопропускные сетевые сервисы и прокси
- 05Control planes и операторы для Kubernetes
- 06CLI-тулинг на Cobra и Bubble Tea
- 07Доступ к БД через sqlc, pgx и Ent
- 08Фоновые воркеры и очереди задач на River или Asynq
- 09Профилирование производительности через pprof, trace и benchstat
- 10Наблюдаемость через OpenTelemetry-Go и zerolog / slog
Что получаете
- Идиоматичный, vet-чистый Go-код с гонок-детектором в CI
- Container image меньше 30 МБ, готов к продакшену
- Набор бенчмарков и профилировочный baseline
- Operational-простота — Go-сервисы легко эксплуатировать
Стек, к которому тянемся
Подходит
- → Командам, чьи Node / Python-сервисы упёрлись в CPU или память
- → Инфраструктурным и платформенным инженерным командам
- → Компаниям, строящим шлюзы, прокси или control planes
- → Devtools-компаниям, поставляющим CLI-бинарники
- → Real-time fan-out и высокопропускным нагрузкам
Как идёт проект
- 01
Discovery и скоуп
Профиль нагрузки, цели латентности / пропускной способности, поверхность интеграции. Письменное архитектурное предложение.
- 02
Фундамент
Структура проекта, управление зависимостями, CI с race-detector, scaffolding наблюдаемости.
- 03
Реализация
Сервис строится вертикальными слайсами, бенчмарки гейтируют performance-регрессии.
- 04
Профилирование и эксплуатация
Проходы оптимизации, управляемые pprof. Деплой, наблюдаемость, передача runbook.
Как сотрудничать
Go-аудит
Ревью кода, профиль производительности, архитектурная оценка с приоритизированными находками.
Greenfield-сервис
Новый Go-сервис сдан end-to-end с документацией и бенчмарками.
Performance Rescue
Существующий Go-сервис профилирован, оптимизирован и сделан operationally-устойчивым.
Embedded Go Team
Сеньорная Go-инженерия внутри вашей команды, включая культуру ревью и менторство.
Frequently asked.
01Переписать ли Node-сервис на Go?
Редко правильный первый шаг. Большинство performance-выигрышей в Node — это исправление БД, правильное кеширование и удаление N+1. Скажем, когда Go действительно оправдан.
02REST или gRPC?
gRPC для service-to-service в типизированной экосистеме. REST + OpenAPI для публичных поверхностей и фронтендов. Connect-go даёт оба из одного описания.
03Работаете ли рядом с существующей Go-командой?
Да — часто встраиваемся рядом с уже существующей Go-командой, чтобы ускорить конкретную работу или передать практики через парное программирование и ревью.
Есть задача, которую стоит решить как следует?
Напишите, какой результат нужен. Мы честно скажем, во что это обойдётся — письменно, в течение недели.
Начать разговор