我们的技术堆栈

我们使用的技术

先进的技术使我们的开发人员和数据科学家能够提高自己的技能，以最有效的方式开发我们的工具。

• 后端

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  • 软件及服务 (SaaS) 产品是一个服务于React 单页应用程序的 Ruby on Rails 应用程序。
  • 抓取器和爬虫从 SQS 队列中获取任务，并在 MySQL、Redshift、MongoDB、PgSQL 和 Elasticsearch 数据库中混合存储数据。它们使用 Ruby 编程语言（没有 Rails）构建。
  • JSON REST API 也使用 Sinatra 轻量级框架在 Ruby 中构建。
  • 代码部署：Concourse 作为 CI/CD 管道，以构建在 AWS 上托管的 Kubernetes 集群上部署的 Docker 镜像。
  • 我们会使用 Prometheus 和 Grafana 监控所有内容，以有效的方式可视化时间序列和指标。

• 数据科学

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  • 我们的大多数机器学习模型均使用 Fastai/Pytorch 或 Scikit-Learn 构建。
  • Prophet 通常能很好地帮助我们理解时间序列。
  • 使用 Pandas 和 Numpy 进行数据分析和探索。
  • 我们算法的大部分数据都存储在 MySQL 数据库或 MongoDB 中。
  • 我们将算法封装在使用 Flask 构建的 JSON REST API 中。
  • 我们使用托管在 AWS 上的 Kubernetes 群集上的 Docker 镜像进行部署。

• 前端

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  • 基于 Reaction/Redux/Redux-Sagas 的单页应用程序，使用标准工具（Webpack、Babel、ES6、ESLint 和 Prettier）在 TypeScript 中编写。
  • 前端使用基于 Ruby on Rails 构建的 REST API。
  • 使用 Concourse 和 Docker 镜像的强大 CI/CD 管道。
  • 内部设计系统，提供跨工具使用的 UI 组件和指南。