10 шокирующих открытий о сравнителе хостинг‑провайдеров, которые изменят ваш выбор навсегда

Вступление

В эпоху облачных технологий и бесконечного потока новых сервисов выбрать подходящий хостинг‑провайдер стало почти такой же задачей, как подобрать идеальный смартфон: вариантов слишком много, а каждый обещает «самое лучшее». Пользователи часто теряются в море рекламных баннеров, скрытых условий и непонятных технических характеристик. Чтобы решить эту проблему, один разработчик создал serverlist.dev — открытый инструмент сравнения всех видов хостинга, который ежедневно собирает актуальные данные и представляет их в нейтральном виде.

Но даже у самого продуманного сервиса появляются «слепые пятна». После публикации проекта на субреддите r/webdev автор получил три основных замечания, которые заставили его пересмотреть подход к фильтрации, наполнению базы и работе с партнёрскими ссылками. В этой статье мы подробно разберём, что именно было сказано, какие решения уже внедрены, какие идеи предложили комментаторы, и как можно дальше развивать такой сервис, чтобы он стал действительно полезным для широкой аудитории.

И в завершение — небольшое японское хокку, которое, как и хороший хостинг, передаёт суть в нескольких лаконичных строках:

Тихий сервер спит,
Трафик течёт, как река —
Ночь без задержек.

Пересказ Reddit‑поста своими словами

Автор проекта рассказал, что работает над serverlist.dev — сервисом, где собраны данные о разных хостинг‑продуктах: от виртуальных машин до игровых серверов. Данные обновляются каждый день, а интерфейс построен так, чтобы пользователь мог честно сравнить предложения.

В планах добавить «больших» игроков рынка, таких как AWS, Azure, а также игровые серверы и функцию «нет в наличии», чтобы показывать, когда конкретный тариф временно недоступен.

Автор также упомянул, что пока не планирует внедрять сообщество, регистрацию пользователей и рейтинги, считая, что сначала сервису нужно набрать «массу» данных и улучшить базовый функционал.

После публикации на r/webdev он получил три основных отзыва:

1. «Фильтры плохие и непрактичные».
2. «Много известных провайдеров отсутствует».
3. «Сайт выглядит подозрительно, потому что большинство ссылок — партнёрские».

В ответ на эти замечания автор:

• Добавил ползунки диапазонов, поля ввода и сделал так, чтобы все параметры фильтра передавались в URL‑строке, позволяя делиться конкретным набором фильтров.
• Включил в базу такие популярные компании, как OVHcloud, DigitalOcean и Hetzner, а также обещал добавить мелкие провайдеры в праздничный период.
• Разместил несколько провайдеров без партнёрских ссылок, но оставил аффилиат‑ссылки для остальных, объяснив это желанием избежать навязчивой рекламы. Вверху страницы появился дисклеймер о наличии аффилиат‑ссылок.

Автор попросил сообщество оценить, насколько улучшения отвечают исходным замечаниям, и пригласил к дальнейшему диалогу.

Суть проблемы, «хакерский» подход и основные тенденции

Суть проблемы сводится к четырём ключевым аспектам:

• Юзабилити фильтров. Пользователь должен быстро задать нужные параметры (цена, объём трафика, тип панели управления) и увидеть результаты без лишних кликов.
• Полнота базы. Отсутствие крупных игроков делает сравнение неполным и подрывает доверие.
• Прозрачность монетизации. Партнёрские ссылки воспринимаются как скрытая реклама, если их не обозначить явно.
• Гибкость представления. Некоторые пользователи предпочитают «компактный» вид, где логотипы заменены текстом, а высота строк уменьшена.

«Хакерский» подход к решению этих вопросов подразумевает быстрые, но надёжные прототипы: использовать открытые API, парсить публичные страницы, хранить данные в лёгкой базе (например, SQLite) и автоматически генерировать URL‑параметры. Тенденции рынка указывают на рост спроса на:

• Почасовую тарификацию (особенно для тестовых и игровых серверов).
• Точные метрики трафика в терабайтах, а не просто «пропускную способность».
• Интеграцию с облачными платформами, где цены меняются динамически.

Детальный разбор проблемы с разных сторон

1. Фильтры и пользовательский опыт

Пользователи Reddit отметили, что текущие фильтры «нерабочие». Причина кроется в том, что большинство интерфейсов используют статические выпадающие списки, где каждый пункт требует отдельного обновления кода. Решение — перейти к динамическим элементам (ползунки, ввод диапазонов) и синхронизировать их с URL‑параметрами. Это позволяет:

• Сохранить состояние фильтра при перезагрузке страницы.
• Поделиться конкретным набором параметров через ссылку.
• Уменьшить нагрузку на сервер, так как запросы к базе уже содержат нужные условия.

2. Неполный список провайдеров

Отсутствие крупных игроков (AWS, Azure, Google Cloud) делает сервис менее привлекательным для профессионалов. Добавление их требует:

1. Сбор публичных тарифов (через официальные API или парсинг страниц).
2. Нормализацию данных (приведение к единой схеме: CPU, RAM, SSD, трафик, цена).
3. Регулярное обновление (AWS и Azure часто меняют цены).

Для мелких провайдеров, как отметил пользователь LowB0b, важна точность геолокации дата‑центров. Данные часто скрыты в «длинных и скучных» условиях обслуживания, поэтому их нужно собирать вручную, подписываясь на новости провайдеров.

3. Партнёрские ссылки и доверие

С одной стороны, аффилиат‑ссылки позволяют покрыть расходы на поддержание сервиса. С другой — без явного указания они воспринимаются как скрытая реклама. Лучшее решение — разместить дисклеймер в шапке сайта и помечать каждую ссылку иконкой «partner». Это повышает прозрачность и сохраняет доход.

4. Представление данных

Для пользователей, просматривающих десятки предложений, важен «компактный» режим: логотипы заменяются названиями, высота строк уменьшается, а лишние визуальные элементы скрываются. Это улучшает скроллинг и ускоряет поиск нужного тарифа.

Практические примеры и кейсы

Кейс 1. Добавление почасовой тарификации

Пользователь FastBreakfast5799 планирует внедрить почасовую цену. Пример реализации:

import csv
from datetime import datetime, timedelta

def load_pricing(csv_path):
    """Загружает тарифы из CSV, где указана цена за час."""
    pricing = {}
    with open(csv_path, newline='', encoding='utf-8') as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        for row in reader:
            provider = row['provider']
            plan = row['plan']
            price_per_hour = float(row['price_per_hour'])
            pricing[(provider, plan)] = price_per_hour
    return pricing

def calculate_monthly_cost(price_per_hour, hours=720):
    """Переводит почасовую цену в примерную месячную стоимость."""
    return round(price_per_hour * hours, 2)

# Пример использования
pricing = load_pricing('hourly_pricing.csv')
for (prov, plan), hour_price in pricing.items():
    monthly = calculate_monthly_cost(hour_price)
    print(f"{prov} – {plan}: {hour_price}$ / ч ≈ {monthly}$ / мес")

Этот скрипт читает CSV‑файл с почасовыми тарифами, переводит их в примерную месячную стоимость и выводит результат. Его можно интегрировать в бекенд, чтобы автоматически показывать оба значения.

Кейс 2. Генерация URL‑параметров для фильтров

Чтобы пользователь мог делиться конкретным набором фильтров, необходимо сериализовать их в строку запроса. Ниже пример функции, которая принимает словарь фильтров и возвращает готовый URL.

from urllib.parse import urlencode

def build_filter_url(base_url, filters):
    """
    Формирует URL с параметрами фильтра.
    
    Args:
        base_url: Базовый адрес сайта, например 'https://serverlist.dev'.
        filters: Словарь, где ключи – названия параметров, а значения – их значения.
    
    Returns:
        Полный URL со строкой запроса.
    """
    query_string = urlencode(filters, doseq=True)
    return f"{base_url}?{query_string}"

# Пример
filters = {
    'cpu_min': 2,
    'ram_max': 16,
    'traffic_tb': 'unlimited',
    'panel': ['cPanel', 'Plesk']
}
url = build_filter_url('https://serverlist.dev', filters)
print(url)
# https://serverlist.dev?cpu_min=2&ram_max=16&traffic_tb=unlimited&panel=cPanel&panel=Plesk

Эта функция упрощает создание «share‑able» ссылок и делает фильтры более удобными для пользователей.

Экспертные мнения из комментариев

WetRubicon: «Я бы хотел видеть фильтры cPanel, Plesk, Managed (да/нет) и, главное, ежемесячный трафик в TB (или безлимит). Стоит переименовать «bandwidth» в «network speed», чтобы не путать».

LowB0b: «Как вы собираете данные о местоположении? У Infomaniak дата‑центры в Швейцарии».

FastBreakfast5799: «Одна из главных функций, над которой я работаю в праздники, — почасовое ценообразование».

Эти комментарии подчёркивают, что пользователи ищут более точные технические параметры, прозрачность геолокации и гибкую модель ценообразования.

Возможные решения и рекомендации

1. Расширить набор фильтров. Добавить чек‑боксы для панелей управления (cPanel, Plesk), переключатель Managed, а также поле «трафик в TB». Переименовать «bandwidth» в «network speed».
2. Автоматизировать сбор данных. Использовать официальные API крупных провайдеров (AWS Pricing API, Azure RateCard) и парсить публичные страницы мелких компаний. Для геолокации — хранить отдельный справочник с координатами дата‑центров.
3. Ввести «компактный» режим. Реализовать переключатель вида таблицы: «полный» (логотипы, большие ячейки) и «компактный» (только текст, уменьшенные отступы).
4. Прозрачная монетизация. Добавить иконку «partner» рядом с аффилиат‑ссылками, разместить дисклеймер в шапке и внизу каждой карточки.
5. Поддержка почасовой тарификации. Хранить цену за час и автоматически рассчитывать примерную месячную стоимость, показывая оба значения.
6. Социальные функции в будущем. После того как база данных станет достаточно полной, добавить возможность регистрации, сохранения избранных тарифов и пользовательских рейтингов.

Заключение и прогноз развития

Сервис serverlist.dev уже проделал большой путь: от простого списка провайдеров до интерактивного инструмента с динамичными фильтрами и прозрачной монетизацией. В ближайшие месяцы, если разработчик реализует предложенные улучшения, проект может стать «единой точкой входа» для всех, кто ищет хостинг‑решения — от небольших стартапов до крупных корпоративных клиентов.

Тренды рынка указывают на рост спроса на гибкую тарификацию (почасовую, поминутную) и более детальные метрики трафика. Пользователи всё чаще требуют открытого доступа к данным о местоположении дата‑центров, поскольку это влияет на задержки и соответствие требованиям GDPR.

Если сервис продолжит открыто реагировать на обратную связь, добавлять новые провайдеры и улучшать UX, он сможет привлечь не только техническую аудиторию, но и бизнес‑пользователей, которым важна простота сравнения и отсутствие скрытой рекламы. В итоге serverlist.dev может превратиться в отраслевой стандарт, аналогичный capterra для программного обеспечения, но в сфере хостинга.

Практический пример (моделирующий ситуацию)

Ниже представлен скрипт, который имитирует процесс обновления базы провайдеров, учитывая новые фильтры, а также генерирует «компактный» HTML‑отчёт, готовый к вставке в веб‑страницу.

import json
import datetime
from pathlib import Path

# ------------------------------
# Конфигурация проекта
# ------------------------------
DATA_FILE = Path('providers.json')          # Файл с данными о провайдерах
REPORT_FILE = Path('compact_report.html')   # Выходной HTML‑отчёт
FILTERS = {
    'panel': ['cPanel', 'Plesk'],           # Требуемые панели управления
    'managed': True,                        # Требуется управляемый хостинг
    'traffic_tb': 'unlimited'               # Требуется безлимитный трафик
}

# ------------------------------
# Функция загрузки данных
# ------------------------------
def load_providers(path):
    """Читает JSON‑файл с провайдерами и возвращает список словарей."""
    with open(path, encoding='utf-8') as f:
        return json.load(f)

# ------------------------------
# Фильтрация провайдеров
# ------------------------------
def apply_filters(providers, filters):
    """Отбирает провайдеров, удовлетворяющих всем условиям."""
    result = []
    for p in providers:
        # Проверка панели управления
        if not any(panel in p.get('panels', []) for panel in filters['panel']):
            continue
        # Проверка управляемости
        if filters['managed'] and not p.get('managed', False):
            continue
        # Проверка трафика
        traffic = p.get('traffic_tb')
        if filters['traffic_tb'] == 'unlimited' and traffic != 'unlimited':
            continue
        result.append(p)
    return result

# ------------------------------
# Генерация компактного HTML‑отчёта
# ------------------------------
def generate_compact_html(providers):
    """Создаёт HTML‑таблицу в компактном виде."""
    rows = []
    for p in providers:
        row = f"{p['name']}"
        row += f"{p.get('cpu', '—')}"
        row += f"{p.get('ram_gb', '—')} GB"
        row += f"{p.get('traffic_tb', '—')}"
        row += f"{p.get('price_usd', '—')}$ / мес"
        row += f"Сайт"
        rows.append(row)
    table_body = "\n".join(rows)
    html = f\"\"\"







Компактный список хостинг‑провайдеров (фильтр: {', '.join(FILTERS['panel'])})

{table_body}

Провайдер
CPU
RAM
Трафик
Цена
Ссылка
Отчёт сформирован {datetime.datetime.utcnow().strftime('%Y-%m-%d %H:%M UTC')}

\"\"\"
    return html

# ------------------------------
# Основной процесс
# ------------------------------
if __name__ == '__main__':
    providers = load_providers(DATA_FILE)
    filtered = apply_filters(providers, FILTERS)
    html_report = generate_compact_html(filtered)
    with open(REPORT_FILE, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(html_report)
    print(f'Отчёт записан в {REPORT_FILE}, найдено {len(filtered)} провайдеров.')

Скрипт читает JSON‑файл со списком провайдеров, применяет пользовательские фильтры (панели управления, управляемость, тип трафика) и генерирует компактный HTML‑отчёт, готовый к публикации. Такой подход позволяет автоматизировать процесс обновления «компактного» представления, которое часто запрашивают пользователи.