newsare.net
Цифровая трансформация предприятий приводит к стремительному росту неструктурированных данных (документы, изображения, логи). Ручная обрMicroservice Auto Scaling System для RPA: путь к динамической фабрике сервисов
Цифровая трансформация предприятий приводит к стремительному росту неструктурированных данных (документы, изображения, логи). Ручная обработка подобных данных повышает стоимость процессов и создаёт риски ошибок. Robotic Process Automation (RPA) снижает издержки и повышает воспроизводимость, однако классические решения ограничены жёстко зашитыми сценариями. Растущее разнообразие кейсов требует гибкой платформы, способной порождать новые обработчики «на лету» и масштабировать их под неравномерную нагрузку. Настоящая статья демонстрирует, как микросервисный MVP RPA_SOFT подтверждает технологическую реализуемость такого подхода и логически ведёт к динамической модели.1. MVP RPA_SOFT как исходная точкаПостановка задачи. Требовалось создать сервис, принимающий CSV/JSON/PDF через REST-эндпоинт или веб-UI, автоматически распознающий структуру, выполняющий морфемный анализ и компоновку (пока через API YandexGPT), финализирующий результат и сохраняющий его в MongoDB, пользователю при этом отображается прогресс и ссылка на артефактыАрхитектура MVP. Прототип развёрнут на VM (Proxmox) и состоит из трёх ключевых микросервисов – Auth, DP, API Gateway – плюс веб-клиент. DP-service (Node 20 + Python 3.12) закрывает весь конвейер обработки, API Gateway служит единой точкой входа, Auth-service зарезервирован под грядущую MFA/JWT-логику, пока используются cookie-сессии на MongoStore (см. рис.1). Читать далее Read more