PropTech-приложение для недвижимости: карта, фильтры, виртуальные туры

Разработка мобильного приложения для недвижимости (PropTech)

При загрузке карты с 5000 объектами в московских новостройках приложение подвисало на 4 секунды — пока не внедрили viewport-based loading. Типичная боль PropTech: сотни тысяч объектов в базе, карта тормозит, пользователи уходят. Мы решаем это кластеризацией и отложенной загрузкой. Кластеризация маркеров снижает нагрузку на GPU на 60% и экономит до $2000 в месяц на серверных ресурсах. За 5 лет мы сделали 50+ проектов для недвижимости — от стартапов до девелоперов.

Технически самая сложная часть — не UI, а работа с большими объёмами объектов на карте и синхронизация состояния фильтров с поисковыми запросами. Ошибка в архитектуре приводит к тормозам, белым экранам и потерянным лидам. Мы решаем это проверенными паттернами.

Как реализовать производительную карту с тысячами объектов?

Карта — первый экран, а не вкладка. Это диктует архитектуру: нельзя загружать все объекты. Используем viewport-based loading — загружаем только объекты в текущей области видимости. Параметры bounds передаём в API:

GET /properties?bounds=55.70,37.55,55.80,37.70&filters=... 

Дебаунс 500 мс на событие onCameraIdle — запрос только после остановки камеры. На сервере — PostGIS с R-Tree индексом:

SELECT id, lat, lon, price, property_type FROM properties WHERE geom && ST_MakeEnvelope(:west, :south, :east, :north, 4326) AND price BETWEEN :min_price AND :max_price ORDER BY created_at DESC LIMIT 200; 

Кластеризация. При низком зуме — кластеры с числом объектов. На iOS — GMUMarkerClusterer, на Android — ClusterManager, во Flutter — flutter_map_marker_cluster. Пересчёт на каждый onCameraIdle. Пример настройки для Android:

clusterManager.setAlgorithm(NonHierarchicalDistanceBasedAlgorithm<ClusterItem>()) clusterManager.setRenderer(CustomClusterRenderer(this, map, clusterManager)) 

Что делает фильтры PropTech-приложения сложными?

Фильтр недвижимости — один из самых комплексных UI-компонентов. Количество комнат, тип жилья, ценовой диапазон (Range Slider), площадь, этаж, год постройки, тип договора, срочность. Плюс специфические поля для конкретного рынка.

Главная проблема: хранение состояния фильтра. Не в локальных переменных — пользователь уходит на карточку и возвращается. Состояние должно жить в ViewModel / StateHolder. На Android — data class FilterState в ViewModel, обновляется через StateFlow:

filterState .debounce(300) .flatMapLatest { filters -> propertyRepository.search(filters) } .stateIn(viewModelScope, SharingStarted.WhileSubscribed(5000), emptyList()) 

На iOS — @Published var filterState: FilterState в ObservableObject, Combine debounce.

Сохранение поиска. Пользователь сохраняет набор фильтров как «поисковый агент» — получает push-уведомления о новых подходящих объектах. Реализация: FCM + серверный cron-job, прогоняющий сохранённые запросы раз в час.

Карточка объекта и виртуальный тур

Фотогалерея с плавным scroll-driven переходом из карты. На iOS — кастомный UIViewControllerTransitioningDelegate для hero-анимации маркера в фото, на Android — Shared Element Transition.

Виртуальный тур. 360°-фото через VR Panorama или Matterport embed. На iOS — SceneKit со сферической геометрией для рендера equirectangular-панорамы, или WKWebView с Matterport iframe. На Android — GoogleVR SDK (устарел, но работает) или WebView. Нативный рендер производительнее, WebView проще и поддерживает больше форматов.

Ипотечный калькулятор — простая математика на клиенте:

let monthlyRate = annualRate / 12 / 100 let n = Double(months) let payment = principal * monthlyRate * pow(1 + monthlyRate, n) / (pow(1 + monthlyRate, n) - 1) 

Никаких API, работает офлайн.

Интеграция с источниками данных

Объекты недвижимости берутся из нескольких источников: собственная CRM застройщика, IDX-фиды (западный рынок), парсинг порталов (с осторожностью к ToS), ручное наполнение через CMS. Для CRM — REST API с маппингом полей и синхронизация по webhook или раз в 15 минут. В мобильном приложении — нормализованные данные из собственного API.

Что входит в работу

• Документация: архитектурное описание, API-спецификация (OpenAPI), руководство пользователя.
• Доступы: App Store Connect, Google Play Console, TestFlight, Firebase App Distribution.
• Обучение команды заказчика работе с панелью администратора.
• Техническая поддержка 2 месяца после релиза (критические баги).
• Гарантия на код — до 3 месяцев на штатные сценарии.

Процесс работы

1. Аудит требований: источники данных, фильтры, обязательные интеграции (CRM, ипотечный брокер).
2. Проектирование схемы данных и API.
3. Разработка карты с viewport-loading и кластеризацией.
4. Разработка системы фильтров.
5. Карточка объекта с галереей и виртуальным туром.
6. Система поисковых агентов.
7. Интеграция с источниками.
8. Нагрузочное тестирование (моделируем 10 000+ одновременных пользователей).
9. Деплой в магазины и сопровождение.

Оценим ваш проект за 1 день. Свяжитесь с нами для консультации. Закажите аудит вашего проекта сегодня.