Архитектура системы
Наше приложение построено на современной микросервисной архитектуре, обеспечивающей высокую масштабируемость и отказоустойчивость системы подбора партнеров для домашних животных.

Backend-разработка
Основные языки программирования

• Python 3.11+ - основной язык для разработки AI-алгоритмов и бэкенд-логики
• Go (Golang) - для высокопроизводительных микросервисов и API Gateway
• Node.js (TypeScript) - для real-time коммуникации и веб-сокетов

Фреймворки и библиотеки

• FastAPI - для создания высокопроизводительных REST API
• Django - для административной панели и управления пользователями
• Gin (Go) - для легковесных микросервисов
• Express.js - для обработки real-time уведомлений

Машинное обучение и ИИML-фреймворки

• TensorFlow 2.x - для глубокого обучения и нейронных сетей
• PyTorch - для экспериментов с новыми архитектурами моделей
• Scikit-learn - для классических алгоритмов машинного обучения
• XGBoost - для градиентного бустинга при анализе совместимости

Специализированные библиотеки

• OpenCV - для анализа фотографий животных
• NLTK/spaCy - для обработки текстовых описаний
• NetworkX - для построения и анализа деревьев связей между животными
• Pandas/NumPy - для обработки и анализа данных

Мобильная разработкаПлатформы

• React Native - кроссплатформенная разработка для iOS и Android
• TypeScript - для типизированной разработки мобильных приложений
• Expo - для ускоренной разработки и деплоя

Дополнительные инструменты

• Redux Toolkit - для управления состоянием приложения
• React Navigation - для навигации между экранами
• Async Storage - для локального хранения данных

Базы данных и хранилищаОсновные БД

• PostgreSQL - основная реляционная база данных для пользовательских данных
• MongoDB - для хранения профилей животных и метаданных
• Redis - для кеширования и сессий пользователей
• ClickHouse - для аналитики и хранения логов взаимодействий

Файловые хранилища

• AWS S3 - для хранения фотографий и медиафайлов
• MinIO - локальное S3-совместимое хранилище для разработки

Инфраструктура и DevOpsКонтейнеризация

• Docker - для упаковки всех сервисов
• Docker Compose - для локальной разработки
• Kubernetes - для оркестрации в продакшене

CI/CD

• GitHub Actions - для автоматизации тестирования и деплоя
• Jenkins - для сложных пайплайнов развертывания
• ArgoCD - для GitOps-подхода к деплою

Мониторинг

• Prometheus - для сбора метрик
• Grafana - для визуализации метрик
• ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) - для централизованного логирования

Облачные сервисыAWS Services

• EC2 - для размещения приложений
• RDS - для управляемых баз данных
• Lambda - для serverless-функций
• CloudFront - для CDN
• SES - для отправки email-уведомлений

БезопасностьАутентификация и авторизация

• JWT - для токенов доступа
• OAuth 2.0 - для интеграции с социальными сетями
• bcrypt - для хеширования паролей

Шифрование

• TLS 1.3 - для шифрования трафика
• AES-256 - для шифрования чувствительных данных

Алгоритм SearchAI
Ключевые компоненты

1. Анализ генетических данных - алгоритмы для оценки генетической совместимости
2. Поведенческий анализ - ML-модели для анализа характера и привычек
3. Географическое сопоставление - алгоритмы для учета местоположения
4. Временные паттерны - анализ активности животных
5. Рекомендательная система - гибридный подход (collaborative + content-based filtering)

Дерево связей

• Graph Neural Networks - для построения сложных связей между животными
• Neo4j - графовая база данных для хранения связей
• Apache Spark - для обработки больших объемов данных о связях