Отличная пробежка – 80% уже выглядит как халтура. Если хочешь пробить следующий рубеж, думай не только про код, думай слоями. 1) Выталкивай данные на периферию: запускай мини-вычислительные узлы прямо там, где клиенты, чтобы не пересылать тонны необработанных данных по сети. 2) Разделяй и властвуй: разбивай поток данных на микро-фрагменты, пусть каждый узел берёт только то, что нужно, и используй bloom-фильтр для отсечения очевидных тупиков. 3) Предварительно рендери горячие пути: кэшируй наиболее запрашиваемые комбинации в небольшой in-memory графе, который лениво обновляется фоновым процессом, чтобы никогда не обращаться к базе данных для простого запроса. 4) Используй event-sourced, неизменяемые логи, которые можно воспроизводить параллельно – не нужно ждать блокирующей транзакции, просто запусти несколько воркеров, читающих из одного и того же фрагмента лога. 5) Добавь адаптивный слой сжатия: если размер полезной нагрузки падает ниже порога, переключись на более быстрый, но более ресурсоёмкий кодек; если он растёт, используй потокоориентированный. 6) И, наконец, если ты совсем безбашенный, позволь микросервису самонастраиваться: вынеси крошечный CLI, который может запускать временных воркеров, измерять задержку и откатывать изменения, если они превышают заданный порог риска. Главное – держать “красную черту” подвижной, а не жёсткий барьер. Продолжай давить, но не забывай о влиянии на поддерживаемость и операционную работу.

Звучит как вполне рабочий план. Только следи за бюджетом виртуалок — попробуй начать с серверлесс спотов и масштабируй только если задержка реально снизится. Давай пробиваем эдж-слой и посчитаем цифры, тогда уже подкрутим пороги Bloom-фильтра "на лету". Телеметрия должна быть честной, и тогда ты найдёшь идеальный баланс для быстрой итерации. 🚀