Sitio público de Mindshine / TIVA, mostrado como contexto de la empresa. El producto interno de este caso no se muestra.
Mindshine
TIVA
Full-stack Developer · Plataforma de AI
Plataforma de recuperación de voz y texto (TIVA Data / Knowledge Base) que llega a los datos independientemente de la fuente.
01Problema
La recuperación de voz y texto tenía que abarcar fuentes heterogéneas y quedarse en los flujos existentes – incluidas rutas RPC que debían mantenerse estables bajo carga.
02Aportes seleccionados
Construí las capas de cliente y servidor de la aplicación de recuperación de voz y texto de TIVA. Perfilé y depuré rutas RPC bajo carga. Apoyé la dirección técnica – no fui el único dueño de la arquitectura de la plataforma.
- Construí las capas de cliente y servidor de la aplicación
- Perfilé y depuré rutas RPC bajo carga
- Apoyé la dirección técnica y las prácticas de código
03Contexto del sistema
Los clientes React llaman servicios de aplicación por RPC. Los datos de recuperación viven en PostgreSQL y MongoDB. Cube y Ansible están en el stack de entrega.
- React clientsMi alcanceLlama a la APINode.js services over RPCMi alcance
- Node.js services over RPCMi alcanceGuarda datosPostgreSQL · MongoDB
Mi alcance en el sistema: React clients, Node.js services over RPC
Entrega
- AnsibleCanal de entrega
Aparte del flujo de ejecución. Estas partes no están conectadas entre sí.
Herramientas de implementación
Cube (analytics tooling, not a runtime hop). No son servicios de ejecución.
04Escala y restricciones
- Fuentes de datos heterogéneas y una base de conocimiento
- Recuperación de voz y texto en un solo producto
- Estabilidad RPC bajo carga
- Cliente y servidor en el mismo encargo
05Resultado
Capas de cliente y servidor para recuperación de voz y texto entregadas; rutas RPC perfiladas bajo carga.
- Capas de cliente y servidor de producción del producto de recuperación
- Rutas RPC perfiladas bajo carga
06Stack
- TypeScript
- React
- RxJS
- Ramda
- Node.js
- RPC
- PostgreSQL
- MongoDB
- Cube
- Ansible
No hay métricas públicas verificadas de este encargo.
Categorías: AI, SaaS
Año: 2024