Acceptăm proiecte noi · echipă formată exclusiv din seniori · lucru la distanță PWN-ALL · Studio de software personalizat

Software în care va dăinui echipa care l-a lansat.

Suntem un studio format exclusiv din seniori care dezvoltă software personalizat în două limbaje de programare: Rust, unde greșelile sunt costisitoare, și Python, unde livrarea întârziată este costisitoare.

Începe un proiect Vezi stack-ul
Îmbunătățire medie p99 0× pe 40 de migrări
Reducere memorie 0 față de valorile de referință JVM / Node
Servicii în producție 0 din 2024
Incidente de securitate raportate 0 pe parcursul întregii noastre istorii
Echipe care au încredere în codul nostru
01 Două limbi. Nu cinci.

Un singur stack, ales cu grijă.

Agențiile poliglotă sună grozav într-o prezentare de pitch. În producție, ele înseamnă trei sisteme de compilare, patru variante de null și un cimitir de servicii întreținute pe jumătate. Am ales două limbaje care acoperă 95% din sarcinile reale — și am devenit foarte, foarte buni la amândouă.

Cale fierbinte · sisteme · siguranță

Rust

9,6 scor de potrivire internă

Siguranță a memoriei fără colector de gunoi. Fără conflicte de date la compilare. Cel mai sever revizor de cod pe care l-ai avut vreodată — și odată ce te lasă să treci, serviciul tău nu te mai trezește duminica.

Când ne îndreptăm spre el

  • Canale de plată și orice are legătură cu banii sau informațiile de identificare personală
  • Gateway-uri API de mare trafic cu SLA de 99,999%
  • Motoare de potrivire cu latență redusă, tranzacționare, în timp real
  • Module WebAssembly livrate către browser
  • Instrumente CLI și daemoni care trebuie să pornească în milisecunde

Compromisuri pe care nu le vom ignora

  • Pregătirea noilor angajați: ~2–4 săptămâni până la productivitate
  • Timpii de compilare pe spații de lucru uriașe (rezolvăm cu sccache)
  • Un ecosistem mai tânăr decât Java — matur acolo unde contează
Liant · date · ML · viteză

Python

9,3 scor de potrivire internă

Cea mai rapidă cale de la tablă la sistem funcțional. Cel mai bogat ecosistem de pe Pământ pentru date, ML și automatizare. Python modern — 3.12, uv, ruff, pydantic, FastAPI — este un limbaj precis, tipizat și suficient de rapid pentru majoritatea lucrurilor de care ai nevoie.

Când ne îndreptăm spre el

  • Instrumente interne, tablouri de bord, panouri de administrare
  • ETL, fluxuri de date, Airflow / Dagster / Prefect
  • ML — instruire, furnizare, evaluare
  • Automatizări și integrări cu API-urile furnizorilor
  • MVP-uri care vor fi lansate în acest trimestru, nu anul viitor

Compromisuri pe care nu le vom ignora

  • Debitul pe un singur nucleu este de 20–50 de ori mai lent decât Rust
  • Memorie mai mare per cerere — fatal pentru unele sarcini
  • Tipizarea dinamică prezintă dezavantaje fără mypy / pydantic strict
Rust, unde greșelile sunt costisitoare. Python, unde lansarea lentă este costisitoare. O singură echipă. Zero dogme.
02 Cifrele, nu impresiile

Rust & Python vs. suspecții obișnuiți.

Atingeți o metrică pentru a evidenția unde se situează fiecare limbaj. Scorurile sunt de la 0 la 10, compilate din propriile noastre benchmark-uri plus surse publice (Techempower R22, CLBG, migrări reale pe care le-am livrat).

Criterion Rust Python Go C++ Java Node.js
Performanță brută (p99, un singur nucleu) 10 3 7 10 7 5
Siguranța memoriei și conflictele de date 10 9 8 2 8 7
Timpul necesar pentru realizarea prototipului funcțional 5 10 7 3 6 8
Amploarea ecosistemului 8 10 7 9 10 9
Concurentă fără bătăi de cap 10 6 9 4 6 7
Cost operațional pe cerere 10 5 8 9 5 6
Disponibilitatea talentelor cu experiență 6 10 7 8 10 9
Menținere pe 10 ani 10 8 8 5 8 5
03 De la → La

Ce se schimbă atunci când migrați.

Alegeți un limbaj de pornire. Observați impactul trecerii la Rust sau Python. Cifrele sunt medii ale ultimelor noastre 40 de proiecte de migrare, nu promisiuni de marketing.

În prezent pe

C / C++

Rapid, da. Dar fiecare pointer nul este un potențial CVE, fiecare thread este o potențială concurență de date, iar sistemul tău de compilare este slujba cu normă întreagă a cuiva.

Probleme tipice
  • CVE-uri privind siguranța memoriei
  • Comportament nedefinit
  • Extinderea sistemului de compilare
Mutare la

Rust

Debit ×6,4
Amprenta de memorie −78%
Blocări în timpul rulării −99%
Factura lunară pentru calcul −65%

Ideal dacă te confrunți în prezent cu bug-uri de tip null-pointer, conflicte de acces la date sau memorie care crește nelimitat. Rust păstrează viteza și elimină capcanele.

Trecere la

Python

Viteza de dezvoltare ×3,1
Linii de cod −55%
Timp până la lansare −60%
Sarcina de rulare +40%

Ideal când costul real este timpul de inginerie, nu CPU. Schimbă throughput-ul brut pentru o buclă de feedback mai scurtă, biblioteci mai bogate și cod pe care oamenii îl pot citi cu adevărat.

Cum măsurăm aceste cifre

Medii calculate pe baza a 40 de migrări finalizate între 2023 și 2026. Debitul este măsurat la nivelul stratului de aplicație (p50 end-to-end sub sarcină realistă, nu microbenchmark-uri). Memoria este RSS în stare de echilibru. Costul reprezintă calculul lunar la cerere pe AWS/GCP, toate celelalte condiții fiind egale. Rezultatele individuale variază — le publicăm și pe cele care nu au decurs conform planului, la cerere.

04 Cifre fără asteriscuri

Solicitări pe secundă sub sarcină reală.

Sarcină de lucru identică — validare JSON → interogare Postgres → redare — măsurată pe un singur computer AMD Ryzen 7. Acestea nu sunt microbenchmark-uri. Sursă și metodologie ↓

  1. 1 Rust · Axum
    21.030 cereri/s
  2. 2 C# .NET · ASP.NET Core
    14.707 cereri/s
  3. 3 Node.js · Fastify
    9.340 cereri/s
  4. 4 C++ · Drogon
    7.200 cereri/s
  5. 5 Go · Gin
    3.546 cereri/s
  6. 6 Python · FastAPI (Uvicorn)
    1.185 cereri/s
  7. 7 PHP · Laravel
    299 cereri/s

Interpretați corect: Python se află aproape de partea de jos a acestui grafic, și asta e în regulă. Nu rulăm FastAPI pe calea fierbinte. Îl rulăm acolo unde 1.185 cereri/s reprezintă deja de ~10 ori mai mult decât necesită volumul de lucru, iar orele de inginerie valorează mai mult decât ciclurile CPU. Metodologie: AMD Ryzen 7, Linux, Docker, o singură instanță, un framework popular pentru fiecare limbaj. Cifrele sunt medii obținute din mai multe rulări.

05 Costul real al codului defect

Cât vă costă de fapt o întrerupere.

„Cinci nouari” nu este doar marketing. Mai jos este prezentat cât costă o oră de întrerupere neplanificată, pe sectoare — cu surse. Noi dezvoltăm Rust acolo unde se regăsesc aceste cifre.

Costul acumulat de când ați deschis această secțiune
Finanțe / sănătate 0 ~83.000 $/min · 5 milioane $/oră
Industria auto 0 ~38.000 $/min · 2,3 milioane $/oră
Întreprinderi mari 0 23.750 $/min · 1,4 milioane $/oră
Întreprindere de dimensiuni medii 0 ~5.000 $/min · 300.000 $/oră
Finanțe și sănătate Peste 5 milioane de dolari /oră

Sectoarele cu mize cele mai mari. Platformele de tranzacționare, sistemele de decontare și sistemele clinice pot depăși 5 milioane de dolari pe oră în timpul unei întreruperi grave — înainte de a se lua în calcul costurile de reglementare sau de litigii.

Sursă: Studiu Gartner 2024 privind companiile din Fortune 500; Costul pe oră al perioadelor de nefuncționare, ITIC 2024.
Producția auto 2,3 milioane de dolari pe oră

O linie de producție oprită generează pierderi de aproximativ 640 de dolari pe secundă. Întreruperea CrowdStrike din iulie 2024 a costat doar compania Delta Air Lines 380 de milioane de dolari în cinci zile.

Sursă: Analiza sectorială Erwood Group 2025; Analiza post-incident Antithesis CrowdStrike.
Întreprinderi mari (medie) 1,4 milioane de dolari pe oră

Cifra BigPanda pentru întreprinderile mari din 2024: 23.750 $ pe minut. ITIC raportează că 41% dintre întreprinderile mari pierd între 1 și 5 milioane de dolari pe oră de întrerupere.

Sursă: Cercetare BigPanda 2024; ITIC, al 11-lea raport anual privind costul pe oră al perioadelor de nefuncționare.
Global 2000 (Oxford Economics) 400 miliarde USD /an

Costul total ascuns al perioadelor de nefuncționare neplanificate în cele mai mari 2.000 de companii din lume, conform studiului Oxford Economics din 2024 — cu un impact mediu de 200 de milioane de dolari pe companie atunci când se însumează veniturile, productivitatea și remedierea.

Sursă: Oxford Economics 2024, „Costurile ascunse ale perioadelor de nefuncționare”.
Companii mijlocii și mari (oră tipică) 300.000+ USD / oră

Sondajul ITIC din 2024: peste 90% dintre întreprinderile mijlocii și mari consideră că o singură oră de întrerupere neplanificată depășește acest prag — fără a lua în calcul sancțiunile legale, civile sau de reglementare.

Sursă: Raportul ITIC 2024 privind costul pe oră al perioadelor de nefuncționare.
Întreprinderi mici și mijlocii (IMM) 25.000–150.000 USD / oră

Studiul comun ITIC / Calyptix din 2025 constată că multe IMM-uri pierd această sumă pe oră; Siemens raportează că IMM-urile afectate de întreruperi pot înregistra pierderi de până la 150.000 USD/oră. Durata medie a unei întreruperi este de 87 de minute.

Sursă: ITIC + Calyptix 2025; Siemens True Cost of Downtime 2024.
06 Lucrări selectate

Trei proiecte. Trei situații de urgență diferite.

Anonimizate acolo unde prevede NDA, specifice acolo unde o impun rezultatele. Acestea sunt angajamentele pe care le-am indica în primul rând unui cumpărător tehnic.

  1. Cazul 01 Python Baza de date Criptografie GDPR

    Seif de date Fintech: de 4 ori mai mic, de 5,5 ori mai rapid, conform la nivel global.

    Clientul deținea un cluster Postgres de 1,8 TB, supraîncărcat cu coloane moștenite, indici inactivi și BLOB-uri criptate inline, care crescuseră de-a lungul a șapte ani. Criptarea rula pe o bibliotecă învechită, semnalată în trei audituri separate. Expunerea la riscuri de reglementare era reală; auditorii erau cu ochii pe noi.

    Ce am făcut

    • Audit complet al schemei și utilizării, eliminarea coloanelor și indexurilor neutilizate, introducerea unei partiționări adecvate.
    • Migrarea pipeline-ului de criptare dintr-o bibliotecă veche către un stack AEAD modern și auditat, cu chei rotative.
    • Conversia criptării BLOB-inline în criptare de tip „envelope” cu referință + KMS dedicat.
    • Alinierea fluxurilor de păstrare a datelor și de acces al subiecților cu GDPR, CCPA și APPI.
    Rezultat

    Aceleași date, o factură de stocare redusă la un sfert, un debit de 5,5 ori mai mare și o situație perfectă pentru următorul inspector care va veni în vizită.

  2. Cazul 02 Rust C++ → Rust Securitate Stocare

    Serviciu C++ rescris în Rust: peste 100 de bug-uri de tip CVE eliminate în 9 săptămâni.

    Serviciu de procesare a fișierelor orientat către utilizator în C++, care se bloca la fiecare 4–5 zile și era remediat pe loc de fiecare dată. Auditul nostru a scos la țăie peste 100 de bug-uri reale: căi de tip denial-of-service , depășiri de memorie tampon, gestionare nelimitată a cererilor. Erorile 503 din orele de vârf erau un ritual săptămânal. În ceea ce privește stocarea, încărcările utilizatorilor se acumulaseră într-o mlaștină de fișiere duplicate care consumau spațiul de stocare.

    Ce am făcut

    • Rescriere completă în Rust (axum + tokio) cu validare strictă a intrărilor și limite de resurse bine definite.
    • Teste bazate pe proprietăți + cargo-fuzz pentru fiecare parser și limită de format de transfer.
    • Strat de stocare adresat conținutului cu deduplicare la momentul scrierii.
    • Lansare blue-green în cadrul unei ferestre de integrare de 4 ore, fără timp de nefuncționare.
    Rezultat

    Serviciul a trecut de la „fragil și reparat săptămânal” la „nu ne mai uităm la pager”. Costurile de stocare au scăzut odată cu deduplicarea, tichetele de asistență referitoare la erori și codurile 503 au dispărut, iar reorganizarea s-a amortizat în decursul trimestrului.

  3. Cazul 03 Rust Python eBPF / XDP CRM · 4.000 de utilizatori

    CRM pentru întreprinderi, reconstruit: 18 servere → 5, reducere a cheltuielilor cu peste 60%.

    CRM intern care deservește peste 4.000 de utilizatori în IAM, SOC, jurnalizare centralizată, chat, partajare de fișiere, VoIP și date criptate end-to-end. Optsprezece servere, Cloudflare pe deasupra și o factură de cloud care continua să crească indiferent de numărul de angajați. Am reconstruit calea activă în Rust, am păstrat Python la nivelul de integrare și raportare și am plasat un filtru eBPF/XDP direct în fața punctului de intrare.

    Ce am făcut

    • Servicii Rust pentru autentificare (IAM), mesagerie în timp real, semnalizare VoIP, transfer de fișiere.
    • Python pentru interfețe de administrare, raportare, corelarea evenimentelor SOC, integrare cu API-urile furnizorilor.
    • Filtrare de boturi și abuzuri eBPF/XDP la nivel de kernel — a înlocuit Cloudflare pentru această sarcină.
    • Pipeline de logare structurat rescris în jurul unui schemă zero-copy.
    Rezultat

    Cu treisprezece servere mai puțin, fără mai multe elemente de linie Cloudflare, echipa SOC vede un semnal mai clar prin canalul de înregistrare, iar directorul financiar a încetat să mai pună întrebări incomode despre bugetul pentru infrastructură.

07 Cum lucrăm de fapt

Rotiți butoanele. Urmăriți cum se schimbă planul.

Fiecare proiect echilibrează viteza, costul și fiabilitatea. Estimarea în cinci etape de mai jos este calibrată în raport cu medianele din industrie (descoperire 2–6 săptămâni, arhitectură 1–4 săptămâni, implementare 4–20 săptămâni, consolidare 2–8 săptămâni, predare 1–2 săptămâni — conform rapoartele din 2024–2026 ale NIX United, Agilie, SOLTECH, OTG Lab). Mutați glisoarele; planul se reechilibrează în timp real.

01

Descoperire

3 săptămâni

Citiți-vă codul, discutați cu echipa de operațiuni, enumerați necunoscutele, alegeți limbajul pentru fiecare componentă.

  • Interviuri de domeniu și audit de cod
  • Registrul de riscuri și obiectivele SLA
  • Decizie privind limbajul de programare pentru fiecare serviciu
02

Arhitectură

2 săptămâni

Contractele înaintea codului. OpenAPI / protobuf, modele de date, topologie de implementare, schelete de runbook.

  • RFC-uri pentru fiecare contract public
  • Model de date + plan de migrare
  • Baza de referință „Infra-as-code”
03

Implementare

8 săptămâni

PR-uri mici, CI verde încă din prima zi, implementări la fiecare fuziune, revizuire de către un al doilea senior.

  • Rust: axum · tonic · sqlx
  • Python: FastAPI · Pydantic · SQLAlchemy
  • Demo-uri săptămânale + jurnal de modificări
04

Consolidare

3 săptămâni

Fuzzing, teste bazate pe proprietăți, teste de încărcare pe trafic realist, model de amenințare.

  • cargo-fuzz · proptest · hypothesis
  • Teste de încărcare k6 legate de SLO
  • Revizuire de securitate și audit de dependențe
05

Predare

1 săptămână

Manuale de operațiuni, rotație de gardă, ADR-uri și o echipă care a mai livrat acest lucru o dată.

  • Manuale de proceduri + matrice de gardă
  • Jurnal ADR și diagrame de arhitectură
  • Asistență post-lansare timp de 30 de zile
08 Aceeași problemă, două limbaje

Cum arată același punct final în fiecare dintre ele.

Preluare utilizator, validare intrare, stocare în Postgres, returnare JSON. Comutați între limbi — ambele sunt cod real pe care l-am lansa efectiv. 

SQL_CREATE_USER = "insert into users(email,name) values(lower($1),$2) returning id,email,name"
Name = Annotated[str, StringConstraints(strip_whitespace=True, min_length=1, max_length=120)]

class UserIn(BaseModel):
    email: EmailStr
    name: Name

class UserOut(UserIn):
    id: int

@router.post("/users", response_model=UserOut, status_code=201)
async def create_user(u: UserIn) -> UserOut:
    try:
        row = await pool.fetchrow(SQL_CREATE_USER, str(u.email), u.name)
   except UniqueViolationError as exc:
        raise HTTPException(status_code=409, detail="email already exists") from exc
    if row is None:
        raise HTTPException(status_code=500, detail="insert failed")
    return UserOut.model_validate(dict(row))
#[derive(Deserialize, Validate)]
#[serde(deny_unknown_fields)]
pub struct UserIn {
    #[validate(email)]
    pub email: String,
    #[validate(custom(function = "valid_name"))]
    pub name: String,
}

pub async fn create_user(
    State(pool): State<PgPool>,
    ValidatedJson(u): ValidatedJson<UserIn>,
) -> Result<(StatusCode, Json<UserOut>), ApiError> {
   let user = sqlx::query_as!(UserOut,
        "insert into users(email,name) values(lower($1),$2) returning id,email,name",
        u.email.as_str(),
        u.name.trim(),
    )
    .fetch_one(&pool)
    .await
    .map_err(ApiError::from_db)?;

    Ok((StatusCode::CREATED, Json(user)))
}
Linii de cod
16 22
Debit
1.185 cereri/s 21.030 cereri/s
Latență p50
21,0 ms 1,6 ms
RAM în repaus
41,2 MB 8,5 MB
Răspundem în termen de o zi lucrătoare. Nu glumim.

Ați citit întreaga pagină.
Hai să construim proiectul.

Spune-ne ce nu merge cu stack-ul tău sau ce vrei să construiești de la zero. Vei primi o opinie tehnică reală — nu o prezentare de vânzări.

hello@pwn-all.com Înapoi sus
  • Fără ingineri juniori. Fără externalizare.
  • Opțiuni cu preț fix pentru lucrări cu scop precis.
  • Semnăm un acord de confidențialitate înainte de a vă pune orice întrebare.