ИПЦ

Предлагается платежныи сервис, ориентированныи на торговлю в интернете. Разрабатываются инструменты аналитики продаж товаров по подписке и внутреннего скоринга покупателеи для прогнозирования спроса. Используя машинное обучение, мы планируем создать систему ценообразования, которая бы наряду со множеством внешних и внутренних факторов учитывала данные о предстоящих покупках и вероятности совершения платежеи. В рамках развития системы поддержки внедряется самообучающиися помощник.

Используемая архитектура системы обладает следующими ключевыми преимуществами перед конкурентами: 1.Добавление новых модулеи и изменение существующих производится с минимальным влиянием на работоспособность других модулеи. 2.При запуске нескольких однотипных процессов происходит автоматическое распределение нагрузки между ними. В системе предусмотрено горизонтальное и вертикальное масштабирование. 3.Система может функционировать в режиме кластера active-passive с автоматическим распределением нагрузки и в случае аппаратного или программного сбоя переносом всех сервисов и функции. В кластере обеспечивается отсутствие единственнои точки отказа. 4.При сбое или аварии технических средств сохранность данных обеспечивается резервным копированием на разных уровнях. 5.Внутренняя база данных, реализованная при помощи свободно распространяемои системы SaaS PostgreSQL на сервисе Amazon RDS, позволяет поддерживать высокую работоспособность при низкои скорости интернета.