Детальная информация

Данная выпускная квалификационная работа посвящена разработке микросервиса для автоматизации обработки заказов такси в условиях отсутствия интернет-соединения, который реализует перевод взаимодействия с водителем из мобильного приложения в голосовой канал связи (IVR) с управлением через DTMF-сигналы. В работе описывается архитектура данного сервиса, а также приводится сравнительный анализ существующих методов оффлайн-взаимодействия (голосовые боты, SMS, USSD) и готовых решений на рынке агрегаторов. На основе представленной архитектуры реализуется программное средство, позволяющее обеспечивать полный цикл выполнения заказа без доступа к сети. Ключевой особенностью решения является использование конечного автомата состояний (FSM) для строгого контроля жизненного цикла заказа и предотвращения логических ошибок. Данное программное средство может быть использовано в составе платформ заказа такси и логистических сервисов для снижения операционных потерь от простоя водителей в зонах плохого покрытия сети и для снижения нагрузки на операторов колл-центров за счет полной автоматизации процессов. Возможность гибкой настройки сценариев взаимодействия и интеграции с существующими SIP-инфраструктурами позволяет использовать данное программное средство в различных регионах с нестабильным интернетом без необходимости масштабного изменения текущей архитектуры системы. Для достижения данных результатов в работе были использованы следующие информационные технологии: язык программирования Go, системы контейнеризации и оркестрации Docker и Kubernetes, сервисы мониторинга Grafana и Prometheus, база данных PostgreSQL, балансировщик нагрузки nginx, тестовые фреймворки pytest и go testing library, а также инструмент нагрузочного тестирования Grafana K6.

This final qualifying project focuses on the development of a microservice designed to automate taxi order processing in the absence of an internet connection. The solution shifts driver interaction from a mobile application to a voice communication channel (IVR) controlled via DTMF signals. The paper describes the architecture of this service and provides a comparative analysis of existing offline interaction methods (voice bots, SMS, USSD) as well as ready-made solutions available on the taxi aggregator market. Based on the proposed architecture, a software tool has been implemented that ensures the complete lifecycle of an order can be executed without network access. A key feature of the solution is the use of a Finite State Machine (FSM) to strictly control the order lifecycle and prevent logical errors. This software tool can be integrated into taxi ordering platforms and logistics services to reduce operational losses caused by driver downtime in areas with poor network coverage, and to decrease the workload on call center operators through full process automation. The ability to flexibly configure interaction scenarios and integrate with existing SIP infrastructures allows this solution to be deployed in various regions with unstable internet connectivity without requiring significant changes to the current system architecture. To achieve these results, the following information technologies were utilized in this work: the Go programming language, Docker and Kubernetes containerization and orchestration systems, Grafana and Prometheus monitoring services, PostgreSQL database, Nginx load balancer, pytest and Go testing library frameworks.