PrintChecker — SaaS-мониторинг парка принтеров: агенты сканируют сеть по SNMP/IPP, а дашборд показывает уровень тонера, счётчики и сбои в реальном времени.

Используемые навыки Python Автономный ИИ Программирование на C# Разработка бэкенда Разработка веб-сайта

Описание

Уровень тонера в сотнях принтеров по всем офисам — на одном экране. ИТ-отделам и сервисным компаниям нужно централизованно контролировать парк печатающих устройств, разбросанный по подсетям: автоматически находить принтеры, распознавать модель и вендора, снимать метрики (тонер, ресурс барабана/печи, счётчики страниц), отслеживать онлайн/офлайн-статус и заранее предупреждать о заканчивающихся расходниках. Главная сложность — прочитать любое устройство из «зоопарка» вендоров с несовместимыми SNMP-OID, кодировками и протоколами.

Решение

Спроектировал и разработал multi-tenant SaaS из трёх частей. Локальный агент (.NET 8, self-contained single-file) обнаруживает подсети и опрашивает устройства по SNMP v1/v2c/v3 с мультиканальной fallback-цепочкой (SNMP RFC3805 → IPP CUPS/PWG → HP LEDM → Samsung SyncThru → PJL/HTTP), покрывая 13+ вендоров. Бэкенд — ASP.NET Core 8, EF Core, SQL Server, SignalR: REST API для агентов, real-time presence, DB-driven каталог правил распознавания, уведомления (Email/Telegram/webhook), биллинг (YooKassa), безопасность (JWT, RBAC, MFA/TOTP, rate-limiting, SSRF-guard). Фронтенд — React 18 SPA (Vite, TailwindCSS, TanStack Query, Zustand) с дашбордом парка, карточками устройств и отчётами. Добавил LLM-анализатор «сырых» SNMP-свидетельств для автоматического расширения каталога распознавания.

Результат

Система в продакшене. Каталог распознавания вырос до 3950+ моделей и 380+ правил; на полевом тесте 40 принтеров точность чтения тонера — 95%, MAC-адресов — 100%. Оптимизировал стартовый бандл фронтенда на 55% (351 → 157 KB gzip), устранил N+1 и socket-exhaustion в бэкенде, довёл тесты до 131/131 зелёных. 30 деплоев подряд без инцидентов.