Импортозамещение SSP-платформы для управления сетью DOOH-экранов

Бизнес-проблема

Компания Russ Outdoor, ведущий национальный оператор цифрового инвентаря в индустрии DOOH (Digital Out-of-Home) в России, управляющий более чем 7000 конструкциями, распределенными географически по всей стране, столкнулась с серьезными вызовами из-за ухода канадского поставщика Broadsign с российского рынка в условиях санкций, что привело к полному отсутствию технической поддержки, обновлений ПО и доступа к новым функциям. Это вызывало частые сбои в управлении цифровым инвентарем, несинхронизированные расчеты целевых показателей, рост ошибок в автоматизации кампаний и снижение доходов от рекламных размещений на 15–20% из-за неэффективного таргетинга и мониторинга. В результате операционная эффективность падала, риски простоев возрастали, а зависимость от импорта (около 95% рынка DOOH ПО) угрожала безопасности данных и compliance с российским законодательством.

Задачи и решения

• Ключевая задача

  Разработать и внедрить отечественную SSP-платформу как полную замену Broadsign для управления сетью из более чем 7000 цифровых конструкций Russ Outdoor.

• Основные технические требования

  Обеспечить реал-тайм расчёты целевых показателей на GPU каждого устройства, интеграцию с географически распределённой сетью и поддержку бесшовных обновлений без прерывания вещания.

• Масштабируемость и покрытие

  Создать систему, способную управлять тысячами экранов в Москве, Санкт-Петербурге и регионах, включая высокотрафиковые зоны с ежедневной аудиторией в миллионы человек.

• Интеграции и автоматизация

  Выполнить глубокую интеграцию с системой управления контентом и документооборотом на базе 1С:Предприятие, а также автоматизировать генерацию списков и параметров работы с их автоматической синхронизацией с базой контента.

• Интеграция с транспортной инфраструктурой

  Выполнить полную интеграцию с оборудованием цифрового инвентаря Московского и Санкт-Петербургского метро, наземного транспорта и пригородного железнодорожного сообщения.

• Сроки и объём проекта

  Реализовать единую систему управления и мониторинга всей сети в течение 18 месяцев (2021–2023) в условиях санкций и дефицита компонентов.

Этапы проекта

• 01

  Проектирование

  Проведен анализ существующей инфраструктуры Russ Outdoor, включая более 7000 конструкций. Разработана архитектура распределенной сети с учетом статических и динамических данных. Система спроектирована с фокусом на GPU-расчеты для реал-тайм оптимизации показателей.

• 02

  Прототипирование

  Создан прототип для тестирования реал-тайм алгоритмов и мониторинга. Проведены тестовые сеансы, подтвердившие производительность и автоматизированную оптимизацию кампаний.

• 03

  Разработка SSP-платформы

  Создана SSP-платформа как замена Broadsign, с web-интерфейсом для управления параметрами. Реализованы инструменты сбора, доставки, фильтрации и интерпретации данных, механизмы мониторинга и отчетности. Система адаптирована для масштабирования на всю сеть

• 04

  Производство и интеграция оборудования

  Осуществлена интеграция с существующими конструкциями, включая GPU на каждом устройстве для непрерывных расчетов. Учитывая требования сервера, обеспечена передача целевых показателей по всей географии.

• 05

  Запуск и внедрение специфического функционала

  Система запущена по всей сети. Внедрены уникальные функции для DOOH: реал-тайм оптимизация показателей, бесшовные обновления. Проведена интеграция с оборудованием цифрового инвентаря Московского и Санкт-Петербургского метро, наземного транспорта и пригородного железнодорожного, обеспечив ежедневные просмотры в сотни тысяч на ключевых фасадах и экранах.

• 06

  Техническое обслуживание и поддержка

  Обучен персонал для мониторинга. Обеспечена автоматизация обновлений и отчетов, с передачей ответственности заказчику. Достигнута высокая отказоустойчивость системы.

Функционал системы

Вызовы и их преодоление

Во время интеграции с существующими конструкциями возникла проблема совместимости legacy-оборудования с новой SSP-платформой, что приводило к задержкам в реал-тайм расчетах на GPU до 5–10 секунд и потенциальным сбоям в 20% сети из-за разнородных протоколов. Это было преодолено разработкой кастомного middleware на Python с использованием open-source библиотек для буферизации и преобразования данных, а также оптимизацией через индексацию баз, сократив задержку до менее 1 секунды и обеспечив полную совместимость.

Другим вызовом стал сжатый срок 18 месяцев в условиях санкций и дефицита компонентов — решен за счет agile-методологии с еженедельными спринтами, параллельной интеграцией по регионам (Москва, СПб, другие) и пилотными тестами на 10% сети, что позволило запустить систему без простоев и минимизировать риски.

Измеримые результаты