Publiczna strona Mindshine / TIVA, pokazana jako kontekst firmy. Wewnętrzny produkt z tego case’u nie jest pokazany.
Mindshine
TIVA
Full-stack Developer · Platforma AI
Platforma wyszukiwania głosem i tekstem (TIVA Data / Knowledge Base) – dostęp do danych niezależnie od źródła.
01Problem
Wyszukiwanie głosem i tekstem musiało obejmować heterogeniczne źródła i zostać w istniejących procesach – w tym ścieżki RPC, które miały utrzymać obciążenie.
02Wybrany wkład
Zbudowałem warstwy kliencką i serwerową aplikacji wyszukiwania głosem i tekstem TIVA. Profilowałem i debugowałem ścieżki RPC pod obciążeniem. Wspierałem kierunek techniczny – nie byłem jedynym właścicielem architektury platformy.
- Zbudowałem warstwy kliencką i serwerową aplikacji
- Profilowałem i debugowałem ścieżki RPC pod obciążeniem
- Wspierałem kierunek techniczny i praktyki kodu
03Kontekst systemu
Klienci React wywołują usługi aplikacyjne przez RPC. Dane wyszukiwania żyją w PostgreSQL i MongoDB. Cube i Ansible są w stosie dostawy.
- React clientsMój zakresWywołuje APINode.js services over RPCMój zakres
- Node.js services over RPCMój zakresZapisuje danePostgreSQL · MongoDB
Mój zakres w systemie: React clients, Node.js services over RPC
Dostarczenie
- AnsibleŚcieżka dostarczenia
Osobno od przepływu działania. Te elementy nie są ze sobą połączone.
Narzędzia implementacji
Cube (analytics tooling, not a runtime hop). To nie są usługi środowiska uruchomieniowego.
04Skala i ograniczenia
- Heterogeniczne źródła danych i baza wiedzy
- Wyszukiwanie głosem i tekstem w jednym produkcie
- Stabilność RPC pod obciążeniem
- Klient i serwer w jednym zleceniu
05Wynik
Warstwy klienta i serwera dla wyszukiwania głosem i tekstem dostarczone; ścieżki RPC profilowane pod obciążeniem.
- Produkcyjne warstwy klienta i serwera produktu wyszukiwania
- Ścieżki RPC profilowane pod obciążeniem
06Stack
- TypeScript
- React
- RxJS
- Ramda
- Node.js
- RPC
- PostgreSQL
- MongoDB
- Cube
- Ansible
Nie publikuję tu zweryfikowanych metryk tego zlecenia.
Kategorie: AI, SaaS
Rok: 2024