Система мониторинга и анализа контента

Как работает?

Система автоматически в непрерывном режиме собирает публикации о компании из различных социальных сетей, сайтов с отзывами и других СМИ. Полученные данные используются для машинного обучения, что позволяет в реальном времени определять категорию и тональность конкретного упоминания, помогая правильно определять приоритеты реагирования на обращения.

Задача нашей команды заключалась в интеграции следующих сервисов с использованием микросервисного похода:

• сервис Router - автоматическое назначение/снятие задач с операторов

• сервис Adapter - импорт данных из системы заказчика

• сервис Web backend - широковещательная отправка данных о ключевых изменениях от веб-сервиса клиентским приложениям через подписку на события по протоколу STOMP (веб-сокет)

Детали реализации:

• новые сервисы архитектурно близки к CQRS, все операции делятся на асинхронные команды выполняемые через брокер и синхронные запросы в REST API
• сервисы интегрированы между собой через отправку событий в брокер сообщений
• фронт использует WS для получения информация о результате асинхронных операций
• для формирования очереди задач используется приоритизация сообщений в RabbitMQ

Также проведена:

• интеграция с системой обработки сообщений (CRM)
• развертка в кластере OpenShift (Kubernetes)

Стек технологий: Java, Spring, Hibernate, Postgres, RabbitMQ, Docker, Kubernetes, Open Shift