Представлена архитектура и реализация клиент-серверного решения, обеспечивающего мобильный доступ к учебным данным университета. Целью работы являлось повышение эффективности реализации ряда процессов образовательной деятельности, обеспечивающих работу с такими учебными данными, как расписание занятий, результаты текущего и промежуточного контроля, информация по преподавателям и учебной группе, новостной портал. Проект не только устраняет ряд недостатков, свойственных текущей ИТ-инфраструктуре университета, но и создает основу для дальнейшей цифровой трансформации образовательного процесса. Описана архитектура решения и особенности ее реализации, в том числе выбор стека технологий. Подробно рассмотрены основные компоненты архитектуры приложения, такие как gRPC-мост для интеграции с устаревшими системами, REST API для взаимодействия с внешними сервисами и система мониторинга на основе Prometheus и Grafana. Применение современных технологий, таких как Golang, PostgreSQL, gRPC и облачных сервисов Yandex Cloud, обеспечило высокую производительность, масштабируемость и безопасность. Интеграция с существующими системами университета посредством gRPC-моста обеспечила совместимость и эффективный обмен данными. Представлены результаты внедрения приложения в реальную IT-инфраструктуру вуза, демонстрирующие повышение доступности и удобства работы с учебными данными и снижение нагрузки. Разработанный подход может быть успешно адаптирован и применен для других высших учебных заведений. В перспективе планируется расширение функциональности приложения за счет интеграции с AI-алгоритмами для прогнозирования академических рисков и формирования индивидуальных образовательных траекторий.
The paper presents the architecture and implementation of a client-server solution that provides mobile access to university educational data. The aim of the work was to improve the efficiency of a number of educational activity processes that provide work with educational data such as class schedules, current and midterm assessment results, information on teachers and the study group, and a news portal. The project not only bypasses a number of shortcomings inherent in the university’s current IT infrastructure, but also creates a basis for further digital transformation of the educational process. The paper describes the architecture of the solution and its implementation features, including the choice of technology stack. The main components of the application architecture are considered in detail, such as the gRPC bridge for integration with legacy systems, REST API for interaction with external services, and a monitoring system based on Prometheus and Grafana. The use of modern technologies such as Golang, PostgreSQL, gRPC, and Yandex Cloud services ensured high performance, scalability, and security. Integration with existing university systems via the gRPC bridge ensured compatibility and efficient data exchange. The results of the application implementation in the real IT infrastructure of the university are presented, demonstrating the increase in accessibility and convenience of working with educational data and the reduction of the load. The developed approach can be successfully adapted and applied to other higher education institutions. In the future, it is planned to expand the functionality of the application through integration with AI algorithms for predicting academic risks and forming individual educational trajectories.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.