Realtime Decision Platform

Wsparta AI platforma decyzyjna czasu rzeczywistego. Architektura event-driven multi-tenant dla strumieni danych o wysokiej częstotliwości z Predictive Intelligence i zautomatyzowanym wykonaniem.

  flowchart LR
    A[Źródła eventów] --> B[Daemon ingest]
    B --> C[Silnik decyzyjny]
    C --> D{"Risk-Score?"}
    D -->|Wysoki| E[Action-Out]
    D -->|Niski| F[Przepuszczenie]
    C --> G[(Audit-Log)]

Co platforma robi

Production-ready pipeline czasu rzeczywistego, która przekształca surowe strumienie danych w konwergentne decyzje — od stream-ingest po zwalidowaną akcję.

• 📡 Stream-Ingest — przechwytywanie WebSocket z trzech głównych i dwóch wzbogacających źródeł danych, znormalizowane, walidowane, persystowane.
• 🧠 Predictive Intelligence — modele XGBoost z ONNX-Inference klasyfikują reżimy w trzech wymiarach: kierunek, zmienność, jakość. Bez spekulatywnych prognoz punktowych.
• ⚡ Event-driven — PostgreSQL LISTEN/NOTIFY z durable events. Gwarancja at-least-once, cursor-tracked replay po reconnect.
• 👥 Multi-Tenant — per tenant własne klucze, limity, kill-switch, profile ryzyka. Stored procedures + Row-Level Security jako twarda granica.
• 🛡️ Production-ready — Circuit Breaker per źródło danych, Health-Monitoring per komponent, walidator features z DATAMISSING-Auto-Recovery, alerting email/XMPP.
• 🔄 Samo-optymalizujące się — tuning hiperparametrów oparty na Optuna z Walk-Forward-Holdout, Champion/Challenger-Waves, outcome-feedback-loop i Quality-Gates.

Zasady architektoniczne

Sprawdzone decyzje gwarantujące skalowanie, utrzymywalność i audytowalność.

• 🔁 Async-first — wszystkie operacje I/O asynchroniczne. 51 % wszystkich funkcji async def. Tysiące równoległych strumieni bez thread-overhead.
• 📐 Config-driven — mapowania źródeł danych, łańcuchy fallback, konwersje jednostek i progi w pełni w JSON. Bez hardcoded magic numbers.
• ✅ Jakość danych przede wszystkim — Single Source of Truth dla każdej metryki. Walidatory przed persystencją, walidatory przed treningiem modelu, Health-Monitoring na runtime.
• 🚀 Wektoryzowane — bulk-operacje NumPy dla treningu i symulacji replay. Bez pętli Python na głównej osi danych.
• 🧪 Symulator-parytet — ścieżka live i symulator dzielą ten sam kod dla każdej krytycznej decyzji. Wyniki replay odzwierciedlają produkcję.
• 📊 Observability — 21 dashboardów live, strukturyzowane logowanie do konsoli, pliku i bazy danych. Heartbeats, latencje, drift-detection.

Fundament technologiczny

Dojrzałe komponenty open source — sprawdzone w produkcji, wolne od licencji, audytowalne.

Wskaźniki ilościowe

Aktualny zakres projektu po 10 w pełni zakończonych fazach rozwojowych.

Wartość rynkowa

Konwencjonalne oszacowanie nakładu wg COCOMO-II włącznie z czynnikami złożoności domenowej.

Multiplikator produktywności wobec konwencjonalnego rozwoju solo: 8–12×. Metodologia udokumentowana i odtwarzalna.

Realtime Decision Platform — 10 faz · 7/7 Daemons · 100k SLOC · pipeline ML/AI w produkcji