Основи архітектури Backend-систем
Практичний курс з архітектурного мислення backend-розробника. Ви навчитеся проєктувати масштабовані системи, обирати між монолітом і мікросервісами, створювати чисті API та мислити як production-інженер.
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архітектор, Senior .NET інженер та співзасновник
До кінця курсу ви зможете
- Проєктувати backend-системи впевнено
- Приймати правильні архітектурні рішення
- Створювати чисті та підтримувані API
- Безпечно реалізовувати аутентифікацію
- Мислити як production-backend-інженер
Чи підходить вам цей курс?
Це для вас, якщо ви…
- Ви Mid-інженер, якому доручають дизайн нових сервісів, і хочете робити це без 6 місяців проб і помилок
- Команда переписує з моноліту на мікросервіси і ви хочете розуміти ЧОМУ перед тим, як голосувати за архітектурні рішення
- Ви будували API, але senior-інженери повторюють «межа має бути в іншому місці», а ви поки не знаєте, про що вони
Не беріть цей курс, якщо…
- Ви Junior без production-коду — архітектурні рішення абстрактні, поки не відчуєш біль. Збудуйте 6 місяців і повертайтесь
- Хочете курс «лише мікросервіси» — тут чесно показаний компроміс. Іноді відповідь це «поки моноліт»
- Чекаєте жорстких правил — архітектура це судження в умовах невизначеності. Курс вчить міркувати, а не формулам
Хто викладає
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архітектор, Senior .NET інженер та співзасновник
Олексій Анжіяк — софтвер-архітектор, Senior .NET інженер та співзасновник ToyCRM.com і ProfectusLab. Має понад 15 років досвіду у розподілених системах, хмарній інфраструктурі, high-load backend-розробці та identity-платформах. Проєктує складні архітектури, створює безпечні системи автентифікації та розробляє сучасні освітні програми, які допомагають студентам досягати реальних кар'єрних результатів.
Зараз очолює архітектуру ToyCRM.com — мультитенантної CRM-платформи на .NET, яку будує наша команда. Ті самі патерни й архітектурні рішення, що використовуються там, напряму потрапляють у курси: identity та авторизація, розподілені сервіси, культура код-рев'ю. Ви вчитеся в інженерів, які активно випускають продакшн-код, а не з підручника.
Навчальний план
Курс навчає backend-розробників системного та архітектурного мислення, що використовується в реальних production-системах.
- 1 Модуль 1: Основи backend-архітектури
- 2 Модуль 2: Моноліт vs мікросервіси — реальні компроміси
- 3 Модуль 3: Межі сервісів та дизайн системи
- 4 Модуль 4: API-дизайн — REST глибше за endpoints
- 5 Модуль 5: Аутентифікація та авторизація
- 6 Модуль 6: JWT, Refresh Tokens та помилки безпеки
- 7 Модуль 7: Моделювання даних та зберігання
- 8 Модуль 8: Продуктивність та масштабування
- 9 Модуль 9: Стратегії кешування
- 10 Модуль 10: Observability та production-мислення
- 11 Модуль 11: Типові помилки backend-архітектури
- 12 Модуль 12: Фінальний архітектурний розбір
Передумови
Ви вже пишете backend-код і хочете вирости до системного та архітектурного рівня.
Потрібен базовий досвід backend-розробки (будь-яка мова).
Що ви побудуєте
Виходите з архітектурними патернами, що відрізняють Mid від Senior — clean architecture, межі залежностей, microservices vs monolith, де має жити автентифікація, що є сервіс vs що є фіча. Словник, що перетворює «вмію писати код» на «вмію проєктувати системи».
- Основи backend-архітектури
- Вибір між монолітом і мікросервісами
- Проєктування та версіонування API
- Аутентифікація та авторизація (JWT)
- Продуктивність і масштабування
- Стратегії кешування
- Підготовка до production
Де це у вашій кар'єрі
Читати паралельно з курсом
AI-readiness-оцінка, яку CTO може провести за один тиждень
Перш ніж писати AI-стратегію, виміряйте, що ваша організація здатна реально виконати. П'ятиденна оцінка даних, навичок, тулінгу та governance майже без нарад — з рубрикою оцінювання, яку можна захистити і перед бордом, і перед інженерами.
Патерни проєктування в епоху AI: чому грамотність у патернах важливіша, коли код пишете не ви
AI пише реалізацію; ви її рев'юїте. Але рев'юїти можна лише те, що вмієш назвати. Грамотність у патернах — Strategy замість купи if'ів, Decorator замість скопійованої обгортки — перетворюється з архітектурної навички на головну навичку читання в AI-розробці.
MCP для інженерних команд: як підключити внутрішні API до AI і не пошкодувати
Пояснення для розробників розповіло, що таке MCP. Це інша розмова — для того, хто відповідає за системи: скільки насправді коштує підключення внутрішніх API до AI, де має проходити межа безпеки і коли будувати інтеграцію власними силами, а коли кликати рев'ю.
Перше заняття — за наш рахунок. Рішення — після знайомства з інструктором.
Долучіться до першої сесії. Якщо після першого уроку вирішите, що інструктор вам не підходить — ви за нього не платите, без незручних розмов. (Пробне діє на курсах довших за 5 занять; цей курс підходить.)
Вартість і що входить
Що входить
- 12 живих занять × 2 години — викладач веде особисто, а не відтворення запису
- Презентація до кожного заняття — залишається у вас і доступна для перегляду в будь-який час
- Робочі файли коду та data-файли з заняття — клонуються до вас на машину
- Щотижнева домашка з особистим код-рев'ю від викладача
- Запис на запит — попередьте викладача заздалегідь («не зможу у вівторок, запишіть, будь ласка») і заняття буде записане для вас
Часті запитання
Скільки часу на тиждень це займе?
Закладайте час на самі заняття плюс приблизно 1.5–2 години практики на кожне. Більшість студентів, які встигають у графік, витрачають 4–6 годин на тиждень. Менше — теж працює, просто довше.
Що, якщо я пропущу заняття?
Скажіть викладачу ДО заняття — «не зможу у вівторок, запишіть, будь ласка» — і він запише цей урок і пришле вам. Записи не є автоматичним архівом, вони робляться на запит, коли ви попереджуєте заздалегідь. Після уроку — виконайте домашку і приходьте з питаннями на наступне.
Що входить у вартість?
Живі заняття з викладачем; презентації до кожного заняття (залишаються у вас); робочі файли коду та будь-які data-файли, що використовувались на занятті; домашка з код-рев'ю щотижня; і записи тих занять, про які ви попередили заздалегідь. Усе понад це — сертифікат, alumni-доступ, mock-інтерв'ю — явно перелічено в «Що входить» над FAQ для тих курсів, де це застосовується.
А якщо я записався, і викладач мені не підійшов?
На курсах довших за 5 занять перше заняття фактично пробне — якщо після першого уроку вирішите, що викладач вам не підходить, ви за нього не платите. Краще піти після одного уроку, ніж тягнути 9 тижнів на поганій хімії. (Курси з 5 або менше занять занадто короткі — пробне там не має сенсу, діє звичайна оплата.)
Чи можна повернути гроші, якщо кидаю посередині?
Так. Протягом 14 календарних днів з моменту покупки ви можете відмовитися та отримати повне повернення за запитом, без пояснення причин — це ваше законне право за грузинським законом про захист прав споживачів. Понад це наша власна гарантія: якщо ви відвідали менше 3 занять, повертаємо повністю та без утримань. Повернення — на початковий спосіб оплати протягом 14 днів.
Чи можна змінити мову викладання?
Живі заняття проводяться мовою, вказаною у блоці «Доступні мови» вище. Слайди та файли коду зазвичай доступні чотирма (англійська, російська, українська, грузинська). Багато студентів слухає заняття однією мовою, а матеріали читає іншою — це нормально.
Чи буду я готовий до реальної роботи після курсу?
Один курс рідко сам по собі влаштовує когось на роботу — у будь-якій сфері. Цей курс дає фундамент, на який очікує junior-менеджер з найму: робочий код, який ви написали самі, словник, щоб читати чужий код, і звички, які роблять вас наймаються. Чесна відповідь на «чи готовий я?» — на нашій дорожній карті (посилання в шапці): відкрийте рівень, до якого хочете дійти, і прочитайте чек-лист «Готові, коли…».
Чи можна оплатити частинами?
Так для курсів, у яких у верхній панелі вказано «Щомісячна оплата» — зазвичай це два-три однакових платежі. Курси без цієї опції оплачуються одноразово. Якщо ціна — перешкода, напишіть нам, ми дивимось на кожен випадок окремо.
Вам також може сподобатись
Середній
AWS Bedrock та AI-сервіси для розробників
Розгортайте та використовуйте AI-моделі на AWS: Bedrock (Claude, Llama, Titan), Lambda, API Gateway, S3 та DynamoDB. Будуйте enterprise AI-рішення.
Середній
Node.js та REST API
Будуйте production-готові REST API на Node.js та Express. Асинхронні патерни, middleware, JWT-аутентифікація, інтеграція з базами даних, обробка помилок та деплой.
Просунутий
Побудова MCP-серверів та AI Tool Integrations
Опануйте Model Context Protocol (MCP) — відкритий стандарт Anthropic для підключення AI-моделей до зовнішніх інструментів. Будуйте MCP-сервери, підключайте API до Claude.