Детальная информация

Данная магистерская диссертация посвящена разработке серверной части веб-приложения PolyHabr, предназначенного для студентов Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого. Целью проекта является создание онлайн-платформы, где учащиеся могут делиться учебными материалами, публиковать статьи, находить полезные советы и получать помощь от сообщества, тем самым сокращая время на поиск информации и повышая качество обучения. В рамках проекта была разработана архитектура приложения, спроектирована база данных, реализован REST API, обеспечивающий регистрацию пользователей, работу с контентом, лайками и рекомендациями. Кроме того, проведён анализ существующих решений и обоснован выбор технологий. Приложение реализовано на языке Kotlin с использованием фреймворка Spring Boot. В качестве базы данных использована PostgreSQL, взаимодействие с которой осуществляется через Spring Data JPA. Для аутентификации применяется механизм JWT-токенов. Разработка велась в среде IntelliJ IDEA, а качество кода подтверждено автоматическими модульными и интеграционными тестами. Также настроен CI-процесс с использованием GitHub Actions для обеспечения стабильности при разработке. Разработанное решение является масштабируемой основой для дальнейшего развития и может быть расширено новыми функциями, такими как комментарии, подписки и продвинутая система рекомендаций.

This graduation thesis is dedicated to the development of the server side of the web application PolyHabr, designed for students of Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University. The aim of the project is to create an online platform where students can share educational materials, publish articles, find useful advice, and receive peer support—thus reducing time spent searching for information and improving the quality of learning. The project includes the design of the application architecture, the creation of a relational database, and the implementation of a REST API that supports user registration, content management, likes, and recommendation functionality. In addition, a comparative analysis of existing solutions was conducted, and the choice of technologies was justified. The application was implemented in Kotlin using the Spring Boot framework. PostgreSQL was chosen as the database, with access managed through Spring Data JPA. User authentication is handled using JWT tokens. Development was carried out in IntelliJ IDEA, and the code quality was ensured through automated unit and integration testing. A CI pipeline using GitHub Actions was also configured to maintain stability during development. The resulting system provides a scalable foundation for future development and can be extended with additional features such as comments, user subscriptions, and an advanced recommendation engine.