Технологии

В основе Segmel — современный стек технологий, обеспечивающий высокую производительность, масштабируемость и стабильность нашей платформы. Мы используем проверенные решения из мира backend и frontend-разработки, Big Data и DevOps, чтобы наши алгоритмы машинного обучения и инструменты предиктивной аналитики работали быстро, точно и надежно.

Языки программирования и фреймворки

PHP

Основной язык серверной части, используемый для построения бизнес-логики и API. Обеспечивает надежную обработку данных и интеграцию с внешними системами.

Python

Ядро наших алгоритмов машинного обучения и предиктивной аналитики. Используется для построения моделей, обработки данных и статистического анализа.

JavaScript + Bootstrap

Интерфейсные решения, обеспечивающие интерактивность и адаптивность. Используем Bootstrap для быстрой верстки и кроссбраузерной совместимости.


Базы данных и хранение

PostgreSQL

Надежная реляционная СУБД, которая используется для хранения ключевых бизнес-данных и поддержки транзакционной целостности.

ClickHouse

Высокопроизводительная колоночная СУБД, оптимизированная для аналитики и обработки больших объемов данных в реальном времени.

Redis

Мгновенный доступ к данным благодаря использованию Redis как in-memory хранилища для кэширования и ускорения обработки пользовательских сценариев.


Инфраструктура и DevOps

Kubernetes

Оркестрация контейнеров с возможностью гибкого масштабирования компонентов платформы. Используется для развертывания, автоматизации и стабильной работы в продакшене.

Docker

Программная платформа для быстрой сборки, отладки и развертывания приложений с помощью контейнеров. Это не просто инструмент для разработки, доставки и развертывания контейнерных приложений, а настоящий отраслевой стандарт.

Git и CI/CD

Система контроля версий, обеспечивающая командную разработку, непрерывную интеграцию и стабильность релизов.


Почему это важно?

Наш технологический стек позволяет:

  • обрабатывать миллионы пользовательских событий в реальном времени;
  • обучать и переобучать модели машинного обучения без остановки сервиса;
  • масштабировать систему под нагрузки заказчиков из eCommerce, SaaS-, edtech-проектов и других высоконагруженных сфер;
  • обеспечивать быструю доставку новых фич и минимизировать время на их тестирование и внедрение.