Архитектурное решение системы
Разработка и описание архитектурного решения системы автоматической разработки курсовых работ. Определение технологического стека, компонентов системы и их взаимодействия.
Общее описание решения
Система автоматической разработки курсовых работ представляет собой облачную платформу, основанную на микросервисной архитектуре. Решение позволяет студентам автоматизировать процесс создания курсовых работ от выбора темы до финального оформления по ГОСТ. Система интегрирует технологии искусственного интеллекта для генерации текстового контента, анализа уникальности и адаптивного форматирования. Платформа обеспечивает сокращение времени написания курсовой работы на 67% при сохранении высокого качества и соответствия академическим стандартам.
Технологический стек системы
| Компонент | Технологии | Назначение | Преимущества |
|---|---|---|---|
| Фронтенд | React 18, TypeScript, Tailwind CSS | Пользовательский интерфейс системы | Быстрая загрузка, адаптивность, SEO-оптимизация |
| Бэкенд (API) | Node.js, Express.js, GraphQL | Обработка запросов, бизнес-логика | Высокая производительность, масштабируемость |
| AI/ML модуль | Python, TensorFlow, GPT-4 API | Генерация текста, анализ, рекомендации | Качественный контент, адаптивность к теме |
| База данных | PostgreSQL, Redis, Elasticsearch | Хранение данных, кэширование, поиск | Надежность, быстрый поиск, отказоустойчивость |
| Хранилище файлов | AWS S3, Cloudinary | Хранение документов, изображений | Высокая доступность, безопасность |
| Контейнеризация | Docker, Kubernetes | Развертывание и масштабирование | Портативность, автоматическое масштабирование |
| Мониторинг | Prometheus, Grafana, Sentry | Отслеживание производительности, логи | Проактивное выявление проблем |
Микросервисная архитектура системы
| Микросервис | Назначение | Технологии | Статус разработки |
|---|---|---|---|
| Auth Service | Аутентификация и авторизация пользователей | JWT, OAuth 2.0, Node.js | ✓ Завершен |
| Topic Service | Управление темами курсовых работ, рекомендации | Python, ML алгоритмы | ✓ Завершен |
| Structure Service | Генерация структуры работы по ГОСТ | Python, шаблоны LaTeX | ✓ Завершен |
| Content Service | Генерация текстового содержания | GPT-4 API, NLP модели | ⏳ В разработке |
| Plagiarism Service | Проверка уникальности текста | Python, алгоритмы сравнения | ✗ Запланирован |
| Formatting Service | Автоматическое форматирование документов | Python, LaTeX, DOCX templates | ✓ Завершен |
| Library Service | Управление библиотекой источников | Elasticsearch, PostgreSQL | ✓ Завершен |
| Notification Service | Уведомления, напоминания о дедлайнах | WebSocket, Node.js | ⏳ В разработке |
Ключевые характеристики решения
| Характеристика | Значение | Обоснование |
|---|---|---|
| Архитектура | Микросервисная | Позволяет независимо масштабировать компоненты |
| Время отклика | < 2 секунды | Оптимально для UX при генерации контента |
| Доступность | 99.9% | Критически важно для учебного процесса |
| Масштабируемость | До 10,000 одновременных пользователей | Расчет на весь студенческий контингент страны |
| Безопасность | GDPR, 152-ФЗ compliant | Работа с персональными данными студентов |
| Стоимость разработки | 8.5 млн рублей | Включает команду из 12 человек на 9 месяцев |
| Окупаемость | 14 месяцев | При конверсии 2.5% от 3 млн студентов |
| ROI (5 лет) | 320% | Учитывая постоянный приток новых студентов |