Amazon Data / Trends
Масштабний парсинг Amazon та аналіз тенденцій
Архітектура backend та обробка даних
Зростання даних змінює вимоги до читання, запису й обробки. Я працюю з Python backend та потоками даних: від реляційних моделей до воркерів збору та пошукових індексів. Amazon Data й Liqsale охоплюють отримання, нормалізацію та пакетну обробку; у кейсах наведені історичний масштаб і реалізація.
Як підходжу до роботи
Почати з навантаження
Визначити дорогий шлях, дослідити плани запитів, доступ до даних і розміри пакетів. Описати зв’язки й межі транзакцій у PostgreSQL до рішення про додаткове сховище.
Визначити роль кожного шару
Застосовувати Redis для доречного тимчасового стану чи кешу з явними TTL та інвалідацією. Elasticsearch — коли пошук і аналіз виправдовують окремий індекс. Явно визначити джерело істини та допустиму застарілість.
Обробляти обмеженими пакетами
Воркерам збору та збагачення потрібні ліміти паралельності, повтори й пакетний запис. Відокремити HTTP, доменні правила, зберігання й адаптери провайдерів, щоб розвиток потоку не зв’язував усі шари.
Що варто вирішити на початку
Додатковий кеш або індекс прискорює певні сценарії й додає витрати на інвалідацію, синхронізацію та підтримку. Вибір має спиратися на виміряні вузькі місця й вимоги до узгодженості, а не на розмір стека.
Пов’язані роботи
Liqsale / Daily Snipes
Від прайсів постачальників до маркетплейсу
Onlihub
Технічна відповідальність за commerce-платформу
Розкажіть про вашу задачу
Опишіть повільну або ненадійну операцію, поточний стек і приблизний обсяг даних. Наявні вимірювання допоможуть; якщо їх немає, перший крок — визначити, що вимірювати.
Обговорити задачу