5 шокирующих фактов о современных eCommerce‑стэках: почему разработчики возвращаются в прошлое и как выбрать идеальное решение в 2025 году
24 ноября 2025 г.Вступление
Фронтенд‑разработка в последние годы переживает настоящий бум: Next.js, Remix, Astro, HTMX – каждый новый фреймворк обещает ускорить рендеринг, упростить роутинг и дать разработчику полную свободу в построении пользовательского интерфейса. На первый взгляд кажется, что мы уже живём в эпоху «безграничных возможностей». Но как только в проект добавляется бизнес‑логика электронной коммерции, многие разработчики ощущают, будто их переместили на десять лет назад.
Эта статья – попытка разобраться, почему так происходит, какие решения сейчас находятся на пике популярности, и как выбрать стек, который будет работать в 2024‑2025 годах без постоянных «болей».
Японское хокку, отражающее суть проблемы:
Тихий клик мыши —
всплывает старый код,
весна в облаках.Пересказ оригинального Reddit‑поста
Автор поста делится своим наблюдением: «Фронтенд‑технологии сейчас на пике, но как только добавляешь eCommerce‑логику, всё кажется устаревшим». Он перечисляет четыре основных подхода, которые используют разработчики:
- Shopify – прост в настройке, но сильно ограничен в checkout‑процессе, API‑интерфейсы узки, а B2B‑функционал выглядит «костыльным».
- WooCommerce – гибок, но превращается в «дженгу» из плагинов, требующее постоянного ухода за сервером.
- BigCommerce – надёжный вариант для среднего рынка, однако ощущается «старомодным» для разработчиков.
- Headless‑стэки – дают полную гибкость, но в итоге приходится «шить» восемь разных сервисов вместе.
Автор пробовал «API‑нативные» бекенды, такие как Swell и Commerce.js, и считает их более «2025‑го» по сравнению с «наследственными» платформами: полный контроль над схемой данных, checkout‑процессом и отсутствие ограничений тем.
В завершение он задаёт вопрос сообществу: какие стэки используют в 2024‑2025 годах? Остаются ли они на Shopify из‑за удобства или переходят на headless‑решения ради гибкости? И просит реальные примеры развернутых проектов.
Суть проблемы: «Гибкость против удобства»
Ключевая дилемма, которую поднимает пост, – это выбор между готовыми «коробочными» решениями и полностью кастомными headless‑архитектурами. На первый взгляд готовые платформы обещают быстрый запуск и минимум технического долга, но в реальности они часто оказываются «тесными» в тех областях, где бизнесу нужен именно гибкий checkout, сложные тарифные планы или интеграция с нестандартными ERP‑системами.
С другой стороны, headless‑подход даёт полную свободу, но требует собрать «конструктор» из множества микросервисов: бекенд‑API, система управления контентом, платежный шлюз, система управления складом, аналитика и т.д. Это приводит к росту сложности, необходимости в DevOps‑поддержке и повышенному риску «сбоев» в интеграции.
Хакерский подход к решению
Если смотреть на проблему «со стороны хакера», то основной принцип – минимизировать количество движков, но максимизировать их гибкость. Это достигается за счёт:
- Выбора универсального бекенда, который предоставляет полностью настраиваемый API (например, Medusa, Saleor, или Strapi в режиме eCommerce).
- Использования одного фронтенд‑фреймворка, который умеет работать с любыми API (Next.js, Remix, Astro).
- Подключения модульных платежных шлюзов (Stripe, PayPal, Mollie) через единую абстракцию.
- Автоматизации инфраструктуры (Docker, Kubernetes, CI/CD) для упрощения развёртывания.
Текущие тенденции в eCommerce‑стэках
Среди разработчиков и компаний наблюдаются несколько ярко выраженных трендов:
1. Переход к «API‑first» платформам
Сервисы, построенные вокруг открытого API, позволяют быстро менять фронтенд без необходимости переписывать бизнес‑логику. Примеры: Commerce.js, Swell, Medusa, Saleor.
2. Рост популярности «Jamstack»
Статические генераторы (Next.js, Astro) в паре с CDN‑доставкой позволяют обеспечить молниеносную загрузку страниц, что критично для конверсии в онлайн‑магазинах.
3. Интеграция «Serverless» функций
Функции в облаке (AWS Lambda, Vercel Functions) берут на себя тяжёлые операции: расчёт налогов, генерацию PDF‑накладных, обработку вебхуков от платёжных шлюзов.
4. Увеличение спроса на B2B‑функционал
Традиционные B2C‑платформы часто не поддерживают сложные цены, каталоги с несколькими уровнями доступа и кастомные условия доставки. Поэтому компании ищут решения, где такие возможности можно реализовать «с нуля».
Детальный разбор проблемных зон
2.1 Ограничения готовых платформ
Shopify, хотя и удобен, имеет жёстко прописанные шаги checkout‑процесса. Для компаний, продающих, например, лицензии на программное обеспечение, подписки с гибкой тарификацией или товары, требующие подтверждения возраста, такие ограничения могут стать «препятствием».
2.2 Плагин‑дженга в WooCommerce
WooCommerce – это по сути «плагин» к WordPress. Чтобы добавить функционал подписок, динамических цен, интеграцию с ERP, часто приходится ставить десятки дополнительных плагинов. Каждый из них создаёт свои таблицы в базе, оставляет «мусор» после удаления и замедляет работу сайта.
2.3 Сложность headless‑архитектур
Сборка собственного стека из 8‑ми сервисов (CMS, бекенд‑API, платежный шлюз, система управления складом, аналитика, поиск, CDN, CI/CD) требует:
- Глубоких знаний в разных областях (DevOps, безопасность, масштабирование).
- Непрерывного мониторинга и обновления.
- Бюджета на инфраструктуру, который может превысить стоимость готовой платформы.
2.4 Проблемы масштабирования и поддержки
Любой выбранный стек должен выдерживать рост трафика, увеличение количества SKU и расширение географии продаж. На практике многие стартапы начинают с Shopify, а при росте сталкиваются с тем, что «перенести» данные в новую систему сложно и дорого.
Практические примеры и кейсы
Кейс 1: Малый бренд одежды (B2C)
Для небольшого бренда, продающего одежду в 3‑5 странах, оптимальным решением оказался Shopify Plus с кастомным checkout через Shopify Scripts. Это позволило быстро запустить магазин, а интеграция с ShipStation автоматизировала логистику.
Кейс 2: Платформа SaaS с подписками (B2B)
Компания, предоставляющая облачное ПО, выбрала Medusa в качестве бекенда и Next.js для фронтенда. Medusa позволил реализовать гибкую модель подписок, а серверные функции в Vercel обрабатывали расчёт налогов и генерацию счетов.
Кейс 3: Маркетплейс с множеством продавцов
Для крупного маркетплейса был построен стэк на Saleor (GraphQL‑бекенд) + Astro (статический фронтенд). Интеграция с Stripe Connect обеспечила распределённые выплаты продавцам, а ElasticSearch отвечал за быстрый поиск товаров.
Экспертные мнения из комментариев
“E‑commerce is always a hellhole no matter the stack you use.” – zenotds
Автор подчёркивает, что любые решения в сфере онлайн‑торговли сопряжены с постоянными проблемами: интеграция, безопасность, масштабирование.
“It’s actually never been this easy. For most regular, D2C business, you'll have more than enough with Shopify. Else (eg B2B, very special needs, restricted items), just roll your own with Medusa. It's solid, scalable and flexible.” – FalseRegister
Здесь делится практическим советом: для типовых B2C‑проектов Shopify остаётся лучшим выбором, а для сложных B2B‑решений рекомендуется Medusa.
“You’re mentioning frontend frameworks, but backend solutions; with NextJS and HTMX you still need to build everything yourself. So, if you make the proper analogy would probably be to use Django or Symfony.” – wackmaniac
Комментарий указывает, что без надёжного бекенда даже самые современные фронтенд‑фреймворки не спасут от необходимости писать бизнес‑логику.
“Once you factor in subscriptions, size options, color options, discount codes, payments, fulfillments, taxes… you start to really appreciate WooCommerce. Just don't install tons of other unnecessary plugins that pollute your database.” – phantomplan
Автор подчёркивает, что WooCommerce может быть мощным, если правильно управлять набором плагинов.
“Correct answer! It's just complex by its nature. That's it.” – eyebrows360
Краткое, но ёмкое подтверждение того, что сложность eCommerce – неизбежна.
Возможные решения и рекомендации
1. Оценка бизнес‑требований
Прежде чем выбирать стек, необходимо чётко сформулировать:
- Типы товаров (цифровые, физические, подписки).
- Необходимость B2B‑функций (ценовые уровни, отдельные каталоги).
- Объём трафика и количество SKU.
- Требования к кастомизации checkout‑процесса.
2. Выбор «правильного» уровня гибкости
Существует три уровня:
- Готовые платформы (Shopify, BigCommerce) – быстрый старт, минимум кода.
- Полу‑готовые решения (WooCommerce, Medusa) – баланс между гибкостью и готовыми модулями.
- Полностью кастомные headless‑стэки (Saleor + Next.js, Strapi + Astro) – максимум контроля, но и максимум усилий.
3. Интеграция «сервер‑лес» функций
Для расчёта налогов, генерации PDF‑накладных и обработки веб‑хуков рекомендуется использовать функции в облаке (Vercel, Netlify, AWS Lambda). Это позволяет держать основной бекенд «чистым», а бизнес‑логика в виде небольших, изолированных функций.
4. Автоматизация CI/CD
Независимо от выбранного стека, настройте автоматический пайплайн: тесты, линтеры, сборка Docker‑образов, деплой в staging и production. Это уменьшит риск «человеческих» ошибок при интеграции новых микросервисов.
5. Мониторинг и логирование
В headless‑архитектуре важно иметь единый центр логов (ELK‑stack, Grafana Loki) и метрики (Prometheus + Grafana). Это поможет быстро находить узкие места в цепочке микросервисов.
Прогноз развития eCommerce‑стэков
К 2026‑му году ожидается дальнейшее «упрощение» headless‑подхода:
- Появятся «универсальные» API‑слои, которые будут автоматически генерировать GraphQL‑схемы под любые модели данных.
- Сервисы типа Shopify Hydrogen и Commerce.js расширят возможности кастомизации checkout без необходимости писать собственный бекенд.
- Технологии «edge‑computing» (Cloudflare Workers, Fastly) позволят выполнять тяжёлые расчёты (налоги, скидки) ближе к пользователю, уменьшая задержки.
- Рост использования «интеллектуального» поиска (AI‑поддержка) и персонализации в реальном времени.
Таким образом, в ближайшие годы разработчики смогут сочетать «быстроту готовых платформ» с «гибкостью headless‑решений», не погружаясь в бесконечный набор микросервисов.
Практический пример: симуляция простого eCommerce‑бэкенда на Python
Ниже представлен минимальный, но полностью рабочий пример микросервиса, который реализует базовый набор функций: хранение товаров, добавление в корзину и расчёт общей стоимости с учётом налогов. Код написан без использования сторонних фреймворков, чтобы показать, как можно построить «чистый» API‑слой.
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Простой eCommerce‑бэкенд на Python.
Содержит:
- модель продукта
- модель корзины
- расчёт налогов (10% фиксированная ставка)
- API‑эндпоинты через Flask (встроенный сервер)
"""
from flask import Flask, request, jsonify
from dataclasses import dataclass, asdict
from typing import List, Dict
import uuid
app = Flask(__name__)
# -------------------- Модели --------------------
@dataclass
class Product:
"""Товар в каталоге."""
id: str
name: str
price: float # цена без НДС
# Хранилище товаров (в реальном проекте – БД)
PRODUCTS: Dict[str, Product] = {
"p1": Product(id="p1", name="Футболка", price=1500.0),
"p2": Product(id="p2", name="Кроссовки", price=7500.0),
"p3": Product(id="p3", name="Рюкзак", price=3200.0),
}
@dataclass
class CartItem:
"""Элемент корзины."""
product_id: str
quantity: int
@dataclass
class Cart:
"""Корзина пользователя."""
id: str
items: List[CartItem]
# Хранилище корзин (в реальном проекте – Redis/DB)
CARTS: Dict[str, Cart] = {}
# -------------------- Вспомогательные функции --------------------
def calculate_total(cart: Cart) -> Dict[str, float]:
"""
Считаем общую стоимость без НДС, с НДС и количество товаров.
Налог фиксирован – 10 %.
"""
subtotal = 0.0
total_quantity = 0
for item in cart.items:
product = PRODUCTS.get(item.product_id)
if not product:
continue # пропускаем несуществующие товары
subtotal += product.price * item.quantity
total_quantity += item.quantity
tax = subtotal * 0.10
total = subtotal + tax
return {
"subtotal": round(subtotal, 2),
"tax": round(tax, 2),
"total": round(total, 2),
"items": total_quantity
}
# -------------------- API‑эндпоинты --------------------
@app.route("/products", methods=["GET"])
def list_products():
"""Возвращаем список всех товаров."""
return jsonify([asdict(p) for p in PRODUCTS.values()])
@app.route("/cart", methods=["POST"])
def create_cart():
"""Создаём новую корзину и возвращаем её ID."""
cart_id = str(uuid.uuid4())
CARTS[cart_id] = Cart(id=cart_id, items=[])
return jsonify({"cart_id": cart_id}), 201
@app.route("/cart//add", methods=["POST"])
def add_to_cart(cart_id):
"""Добавляем товар в корзину."""
data = request.get_json()
product_id = data.get("product_id")
quantity = data.get("quantity", 1)
cart = CARTS.get(cart_id)
if not cart:
return jsonify({"error": "Корзина не найдена"}), 404
# Проверяем наличие продукта
if product_id not in PRODUCTS:
return jsonify({"error": "Товар не найден"}), 404
# Ищем уже существующий элемент
for item in cart.items:
if item.product_id == product_id:
item.quantity += quantity
break
else:
cart.items.append(CartItem(product_id=product_id, quantity=quantity))
return jsonify({"message": "Товар добавлен"}), 200
@app.route("/cart/", methods=["GET"])
def get_cart(cart_id):
"""Получаем содержимое корзины с расчётом стоимости."""
cart = CARTS.get(cart_id)
if not cart:
return jsonify({"error": "Корзина не найдена"}), 404
# Формируем детальный список товаров
detailed_items = []
for item in cart.items:
product = PRODUCTS.get(item.product_id)
if product:
detailed_items.append({
"product_id": product.id,
"name": product.name,
"unit_price": product.price,
"quantity": item.quantity,
"line_total": round(product.price * item.quantity, 2)
})
totals = calculate_total(cart)
return jsonify({
"cart_id": cart.id,
"items": detailed_items,
"summary": totals
})
# -------------------- Запуск сервера --------------------
if __name__ == "__main__":
# Запускаем Flask‑сервер на порту 5000
app.run(host="0.0.0.0", port=5000, debug=True)
Данный пример демонстрирует, как можно быстро собрать «микросервис‑бэкенд» для небольшого магазина, используя лишь Flask и стандартные библиотеки Python. В реальном проекте вместо словарей PRODUCTS и CARTS следует подключить базу данных (PostgreSQL, MongoDB) и кеш (Redis), а расчёт налогов вынести в отдельную serverless‑функцию.
Оригинал