Публичный сайт Mindshine / TIVA, показан как контекст компании. Внутренний продукт из этого кейса не показан.
Mindshine
TIVA
Full-stack Developer · AI-платформа
Платформа голосового и текстового поиска (TIVA Data / Knowledge Base): доступ к данным независимо от источника.
01Проблема
Голосовой и текстовый поиск должен был покрывать разнородные источники и оставаться внутри существующих процессов – включая RPC-пути, которые держат нагрузку.
02Выбранный вклад
Собрал клиентский и серверный слои приложения голосового и текстового поиска TIVA. Профилировал и отлаживал RPC-пути под нагрузкой. Помогал с техническим направлением – архитектуру платформы единолично не вёл.
- Собрал клиентский и серверный слои приложения
- Профилировал и отлаживал RPC-пути под нагрузкой
- Помогал с техническим направлением и практиками кода
03Контекст системы
Клиенты React обращаются к прикладным сервисам по RPC. Данные поиска живут в PostgreSQL и MongoDB. Cube и Ansible входят в стек поставки.
- React clientsМоя зонаВызывает APINode.js services over RPCМоя зона
- Node.js services over RPCМоя зонаСохраняет данныеPostgreSQL · MongoDB
Моя зона в системе: React clients, Node.js services over RPC
Поставка
- AnsibleКонвейер поставки
Отдельно от потока выполнения. Эти части не связаны друг с другом.
Инструменты реализации
Cube (analytics tooling, not a runtime hop). Это не сервисы времени выполнения.
04Масштаб и ограничения
- Разнородные источники данных и база знаний
- Голосовой и текстовый поиск в одном продукте
- Стабильность RPC под нагрузкой
- Клиент и сервер в одном проекте
05Результат
Клиентский и серверный слои голосового и текстового поиска поставлены; RPC-пути профилированы под нагрузкой.
- Боевые клиентский и серверный слои продукта поиска
- RPC-пути, проверенные под нагрузкой
06Стек
- TypeScript
- React
- RxJS
- Ramda
- Node.js
- RPC
- PostgreSQL
- MongoDB
- Cube
- Ansible
Проверенные публичные метрики по этому проекту не опубликованы.
Категории: AI, SaaS
Год: 2024