AirHelp – technologia dla największego obrońcy praw pasażerów

AirHelp powstało w 2013 roku jako start-up, by stać się globalnym liderem w obronie praw pasażerów lotniczych, pomagając ponad 13 milionom osób zrozumieć ich prawa i uzyskać odszkodowania za opóźnione, odwołane lub przepełnione loty. Firma nie tylko wspiera pasażerów w procesie odszkodowawczym, ale także walczy o sprawiedliwość, reprezentując ich w sporach sądowych z liniami lotniczymi i lobbując za sprawiedliwymi regulacjami na szczeblu rządowym. Jako programista zaprojektowałem i wdrożyłem witrynę AirHelp, łącząc zaawansowaną funkcjonalność z optymalizacją techniczną, aby sprostać potrzebom globalnej bazy użytkowników. Poniżej przedstawiam szczegóły realizacji, problemy wydajnościowe oraz ich rozwiązania.

Cel AirHelp i jego odbiorcy

Witryna AirHelp została stworzona dla firmy, której misją jest edukacja pasażerów lotniczych w zakresie ich praw, uproszczenie procesu uzyskiwania odszkodowań oraz zapewnienie wsparcia prawnego w 24 językach. Platforma obsługuje zarówno osoby prywatne, które nie znają swoich uprawnień lub brak im czasu na samodzielne działania, jak i szerszą społeczność, dzięki współpracy z kancelariami w 30 krajach oraz zespołem 700 pracowników, w tym największą na świecie grupą prawników specjalizujących się w prawach lotniczych. Moim zadaniem było opracowanie intuicyjnej, skalowalnej witryny, która wspiera te cele dzięki nowoczesnej infrastrukturze technicznej.

Techniczne funkcjonalności AirHelp

W ramach projektu wraz z ekipą 5 osobową, którą prowadziłem jako Team Pilot, zaimplementowałem zaawansowane rozwiązania techniczne, które spełniają wymagania AirHelp:

• Wielojęzyczność i dostępność – Architektura frontendu z frameworkiem Next.js i SSR, obsługująca 24 języki poprzez i18n, zgodna z WCAG 2.1 i zoptymalizowana dla urządzeń mobilnych i desktopowych.
• Proces odszkodowawczy – Formularz aplikacyjny z dynamicznym ładowaniem danych lotów przez GraphQL, integracją z API przewoźników i zapisem w bazie PostgreSQL z szyfrowaniem AES-256.
• Edukacja pasażerów – Sekcja informacyjna z artykułami prawnymi, ładowana przez REST API z cache’owaniem w Redis i renderowana w React dla płynności.
• SEO techniczne – Optymalizacja pod frazy kluczowe (np. „odszkodowanie za opóźniony lot”), z dynamicznymi sitemapami XML i przyspieszonym indeksowaniem przez Google Indexing API.
• Backupy i wysoka dostępność – Automatyczne kopie zapasowe na Amazon S3 z replikacją między regionami, wersjonowaniem i kompresją Zstandard dla ciągłości działania.
• Wydajność – Serwerowy caching z Redis, Server Side Rendering, optymalizacja multimediów przez Cloudflare z formatem AVIF i wsparciem HTTP/3 z QUIC.
• Dashboard użytkownika – Panel śledzenia statusu wniosku z danymi w czasie rzeczywistym via WebSocket, cache’owany w Memcached dla niskich opóźnień.

Wyzwania techniczne związane z wydajnością i ich rozwiązania

Podczas realizacji AirHelp napotkałem kilka kluczowych problemów wydajnościowych, które zostały rozwiązane następująco:

• Obciążenie bazy danych przy milionach użytkowników – Duża liczba zgłoszeń powodowała przeciążenie bazy PostgreSQL. Rozwiązanie: Wdrożyłem Redis z trwałym zapisem dla cachowania najczęściej używanych zapytań oraz sharding bazy danych z replikami odczytu na Amazon RDS dla rozproszenia obciążenia.
• Wolne ładowanie formularza aplikacyjnego – Integracja z API linii lotniczych generowała opóźnienia przy peakach ruchu (np. po masowych odwołaniach lotów). Rozwiązanie: Zastosowałem RabbitMQ dla asynchronicznego przetwarzania zapytań API, z fallbackiem na statyczne dane cache’owane w Elasticsearch przy timeoutach.
• Wysoka latencja multimediów – Zdjęcia i grafiki edukacyjne spowalniały stronę na urządzeniach mobilnych w regionach o słabej łączności. Rozwiązanie: Użyłem Fastly CDN z kompresją Brotli, formatem WebP i lazy loadingiem przez Intersection Observer API, a także geo-optymalizacją dla szybszej dystrybucji.
• Opóźnienia w dashboardzie real-time – Aktualizacje statusu wniosków via WebSocket nie skalowały się przy 13 milionach użytkowników. Rozwiązanie: Wdrożyłem Kafka dla strumieniowego przesyłania danych z throttlingiem na poziomie serwera i load balancerem AWS ALB dla równomiernego rozkładu ruchu.
• Nieaktualny cache przy zmianach – Nowe treści i statusy nie odświeżały się natychmiast z powodu agresywnego cachowania. Rozwiązanie: Zaimplementowałem Varnish z niestandardowym VCL, purge na webhookach i Edge Side Includes dla dynamicznych sekcji, z dodatkowym cache bustingiem przez wersjonowanie URL.
• Wysokie zapotrzebowanie na zasoby w godzinach szczytu – Strona doświadczała przeciążeń w okresach masowych zakłóceń lotów. Rozwiązanie: Skonfigurowałem auto-scaling na AWS EC2 z CloudWatch do monitorowania obciążenia, dodając Cloudflare Rate Limiting dla ochrony przed nadmiernym ruchem botów.

Zastosowane technologie

Do budowy i utrzymania AirHelp wykorzystałem następujące technologie:

• Yoast SEO – Optymalizacja metadanych, dynamiczne sitemapy XML i powiadomienia wyszukiwarek o aktualizacjach.
• UpdraftPlus – Automatyczne kopie zapasowe na Amazon S3 z replikacją i szyfrowaniem AES-256.
• Cloudflare – CDN z Argo Smart Routing, kompresją Brotli i ochroną DDoS poprzez rate limiting.
• Redis – Caching w pamięci z shardingiem dla sesji, formularzy i dashboardu.
• Varnish – Serwerowy caching z niestandardowym VCL, trybem grace i ESI dla dynamicznych bloków.
• Lighthouse – Audyty Core Web Vitals zintegrowane z CI/CD w Jenkins.
• RabbitMQ – Kolejkowanie zadań, takich jak przetwarzanie API i wysyłka maili, z retry i dead letter queue.
• Elasticsearch – Wyszukiwarka lotów i treści z fuzzy matching i agregacją danych.
• Fastly – CDN dla równoległej dystrybucji multimediów z geo-optymalizacją.
• Kafka – Strumieniowe przesyłanie danych real-time z partycjonowaniem dla skalowalności.

Zarządzanie i wsparcie techniczne

AirHelp to projekt wymagający ciągłej optymalizacji i wsparcia. Regularnie aktualizuję system i wtyczki, testując zmiany na środowisku stagingowym z backupami na Amazon S3. Cloudflare, Redis i Fastly zapewniają wydajność przy globalnym ruchu, a Varnish, RabbitMQ i Kafka stabilizują procesy dynamiczne. Monitoruję wydajność za pomocą Elasticsearch i CloudWatch, optymalizuję zapytania SQL/NoSQL z indeksami i zarządzam cache’em przy zmianach. Platforma może zostać rozbudowana o integracje z systemami ERP, moduł AI do analizy lotów czy sekcję raportów prawnych, wspierając misję AirHelp w walce o prawa pasażerów.

Planujesz witrynę dla swojej firmy usługowej? Potrzebujesz skalowalnej platformy z zaawansowanym wsparciem technicznym? Jako specjalista WordPress pomagam w realizacji złożonych projektów. Skontaktuj się ze mną, aby omówić szczegóły i stworzyć rozwiązanie spełniające Twoje potrzeby.