W świecie oprogramowania detalicznego o wysokim statusie nawet niewielkie opóźnienie może kosztować miliony.Kiedy główny sprzedawca detaliczny do poprawy domu zdecydował się zmodernizować swój system inwentaryzacji w czasie rzeczywistym, platformę śledzącą dziesięć milionów przedmiotów w dwóch tysiącach lokalizacji sklepów, Pratyosh Desaraju był kluczowym elementem tego wysiłku. The Engineering Gauntlet Wyobraź sobie cyfrową sieć łączącą sklepy, magazyny i sprzedawców, tak zagnieżdżone, że każda przerwa mogłaby wpaść w chaos. Sprzedaż, wysyłka i zwroty są aktualizowane w mgnieniu oka. Podnieś się i klienci zobaczą puste półki, składy lub zapas fantomowy. To była codzienna rzeczywistość stojąca przed Pratyoshem. Rozstrzygnął problem z tym, co niektórzy mogą nazwać solidnym inżynierią, inni mogą po prostu nazwać go obsesją. Baking Innovation into the System W centrum nowego projektu znajdował się Apache Kafka obsługujący strumienie danych transakcyjnych w czasie rzeczywistym. Co cztery godziny przebiegał proces pojednania, aby złapać dryf i rozbieżności. Brzmi sucho? Pomyśl o tym jako o zespole audytu, który nigdy nie śpi. Tymczasem Pratyosh dodał funkcje, które rejestrowały dziwactwa zapasowe, przedmioty porzucone w wózkach lub pominięte na półkach. Rezultatem było otwarcie oczu. Tysiące błędnych transakcji rocznie pochodziło z tych małych hiccups. Kto wiedział, że hammer w korytarzu czternastu mógł wyrzucić całą liczbę? Deep Learning Driven Performance Anomaly Detection Jego podejście do monitorowania systemów odzwierciedla głębsze doświadczenie w analizie wydajności. Pratyosh posiada niemiecki patent (nr 20 2025 102432) na system wykrywania anomalii wydajności w procesie głębokiego uczenia się. Wynalazek wykorzystuje architekturę LSTM i autokodowania w celu poznania normalnych wzorców wykorzystania procesora, zużycia pamięci, I/O dysku, przepustowości sieci i metryki aplikacji. Moduł zbierania danych gromadzi zarówno historyczne, jak i dane o wydajności w czasie rzeczywistym, podczas gdy moduł preprocesji usuwa hałas, normalizuje wartości i wyodrębnia kluczowe cechy modelu głębokiego uczenia się. Moduł wykrywania anomalii porównuje żywe metry Results That Speak Volumes Oto kicker: wskaźniki błędów spadły o dwadzieścia procent bez pojedynczej awarii linii płatniczej.Klienci ciągle się poruszali, wózki ciągle się wypełniały, a te ciche szepty ulgi w rejestrze nadal się działy.W technologii detalicznej, która przypomina uderzenie w dziurę w jeden w deszczowy dzień. Recognition That Resonates Podejście to nie poszło niezauważone. Jego blueprints zamienił się w szablon dla każdego przyszłego uruchomienia. A tak, te uznania? Zarobił je poprzez udoskonalenie narzędzia wykrywania ryzyka UI, wjeżdżając w weekendy, aby naprawić błędy zatrzymania pokazów i automatyzację wejścia do sprzedaży, więc czas połączeń spadł. Setting a New Standard Projekt ten stał się dowodem na to, że inteligentna architektura, wgląd oparty na danych i solidna praca zespołowa mogą przekształcić zaawansowane systemy w zwinne silniki.Pratyosh pokazał, że solidne projektowanie oprogramowania nie jest luksusem, ale koniecznością, jeśli sprzedawcy detaliczni chcą wyprzedzić oczekiwania klientów. Looking Ahead Więc co dalej? Ponieważ cyfrowe transformacje przyspieszają się w różnych branżach, przedsiębiorstwa będą potrzebować więcej takich historii. Wyzwanie polega na tym, jak kontynuować zwiększanie wydajności przy jednoczesnym ułatwianiu utrzymania, zabezpieczenia i skalowania systemów. Czy przewidywania oparte na AI staną się tak powszechne, jak przerwy na kawę? Jest to całkiem możliwe. A jeśli tak, to spodziewają się, że Pratyosh Desaraju będzie właśnie tam, testując, testując i przekształcając następną generację technologii detalicznych. Jego pasja do mentorowania inżynierów juniorów doprowadziła do programu szkoleniowego dla nowych inżynierów, którzy dołączą do przestrzeni detalicznej. Sukces programu zainspirował inne jednostki biznesowe About Pratyosh Desaraju Z siedzibą w Leander w Teksasie, Pratyosh Desaraju posiada tytuł magistra informatyki z Uniwersytetu Centralnego Missouri i tytuł licencjata w dziedzinie technologii informacyjnej z Uniwersytetu GITAM. Od ponad dziesięciu lat pomaga najlepszym amerykańskim firmom ubezpieczeniowym i detalicznym w modernizacji tradycyjnych platform oraz przyjmuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby poradzić sobie z tym, co niektórzy nazywają wyzwaniem zadłużenia technologicznego o wartości dwóch bilionów dolarów. Napędzany ciekawością i chęcią rozwiązywania wspólnych problemów i, tak, przypadkowym żartem ojca na obiadach zespołu, pozostaje w społeczności inżynieryjnej jako sędzia i przewodniczący sesji Ta historia została rozpowszechniona jako wydanie przez Sanya Kapoor w ramach programu blogowania biznesowego HackerNoon. Ta historia została rozpowszechniona jako wydanie przez Sanya Kapoor w ramach programu blogowania biznesowego HackerNoon.
