// личный канал‑лог
gavrilovlog
← все записи

C AI сделал микросервисную архитектуру

👁 3553💬 4
Если помните я писал пост о том, что круто сделать монорепу чтобы иметь единый контекст, но оказывается в этом есть свои проблемы. Например в том, что становится слишком большой контекст. Конечно его можно выбирать, добавляя и убирая файлы во время запроса. Но я сейчас решил разбить один из своих огромных монолитных проектов, на микросервисы. В общем, у меня был огромный монолитный проект, на GoLang с кучей легаси логики и мне не хотелось в нем копаться. Он у меня уже давно был в долгом ящике, я хотел сесть и разобраться в нем, просто не было времени. В этом проекте был и API и воркеры и внутренние очереди и всё всё всё, он реально был очень огромный. В общем первым промтом я попросил изучить его и написать структуру самого проекта, структуру базы данных (так как там были миграции еще) и написать Readme со схемами всей функциональности. В общем, после того как cursor выдал структуру компонентов, следующим шагом я попросил его создать сначала один микросервис, потом второй и так далее по каждому выделенному компоненту. И по итогу я также попросил выдать схему уже микросервисной архитектуры. Картинку кину в комменты. Из этого вышло, что-то невероятное. Сейчас получается так, что с этим проектом можно работать изолированно по каждому компоненту, как с полноценными микросервисами, что позволяет иметь более узкий контекст и составлять более грамотный промт. Из минусов такого подхода, только то что я это сделал используя исключительно свой многолетний опыт и тот кто ранее не работал с микросервисами, вряд ли сможет проделать такую же работу за столь короткое время. Поэтому это не лайфхак для всех, а скорее лайфхак только для инженеров. А я делюсь этим опытом тут, потому что мне понравилось как в этом кейсе гармонично сработались мой опыт и новые технологии. Я надеюсь, что именно к такому формату движется прогресс. К гармонии между человеком и ИИ. 77/100 Telegram YouTube
16

Комментарии · 4

  • @gavrilovlog

  • @gavrilovlog

  • @ddlzz
    legacy-проект, который интегрируется с openai API? а насколько он нагруженный, если не секрет?
    • @kirill_s_gavr
      Он почти не нагружен, там около 30 - 60 rps сейчас в среднем