Умный термостат

Клиент. Компания, которая снабжает электричеством один из крупнейших районов Нью-Йорка.

Задача. Создание системы, которая позволит пользователю снижать подачу тепла термостатом в ответ на увеличение нагрузки в электросети.

Решение. Сэкономили время благодаря использованию DeviceHive — разработанной DataArt платформы для облачного взаимодействия устройств (M2M). Для управления термостатом использовали беспроводной протокол, добавили к интерфейсу компонент DeviceHive Gateway. Реализовали простой и понятный веб-интерфейс, который позволяет пользователю получать информацию о загруженности электросети и контролировать работу термостата.

Технологии. Сетевой шлюз: Python, ZigBee, Smart Energy. Со стороны пользователя: HTML5, jQuery. Со стороны сервера: MS .NET, MongoDB.

Универсальное спортивное приложение

Клиент. Компания, работающая с большими данными, на рынке спортивной аналитики.

Задача. Объединение и визуализация всех данных в одном пользовательском интерфейсе, создание высокоточных прогнозов на основании этих данных. Также клиент хотел сделать профессиональный сервис востребованным среди организаторов трансляций и болельщиков.

Решение. Мы разработали единое решение, которое позволило покрыть три области. Профессиональное приложение дало пользователям доступ к информации о командах, турнирах и матчах. Добавилась возможность генерировать отчеты об отдельных игроках, статистика стала иллюстрироваться видеоматериалами. Приложение для медиа создано, чтобы трансляции сопровождались наиболее полной и точной статистикой. Те же алгоритмы использовали для создания приложения для болельщиков. В результате модернизации на платные сервисы нашего клиента подписалось более 100 тыс. человек.

Технологии. Ruby on Rails, BackboneJS, Java, SQL, Oracle, JavaScript, QT, Linux.

Обучающее приложение

Клиент. Компания, создающая симуляторы активности инвестиционных институтов. Созданные им приложения используются в качестве обучающего материала в университетах и тренажера для стажеров инвестиционных структур.

Задача. Чтобы сохранить высокие темпы развития, нужно было обеспечить масштабируемость приложение, сделать его легко адаптируемым к новым технологиям.

Решение. Мы перестроили приложение на продвинутой облачной платформе, обновили его архитектуру, сделали более удобным для пользователя. Новая система спроектирована так, чтобы выдерживать более высокие нагрузки. Это позволило в 10 раз увеличить его максимальную загрузку: сейчас одновременно приложение могут использовать до 1000 человек. Еще одним новшеством стало появление новостной ленты с актуальными данными о торгах. В ходе торгов пользователь может обращаться к инструктору за советом по стратегии.

Технологии. Java Play framework, MySQL, RabbitMQ, jQuery, Underscore.

Система оценки успешности книг

Клиент. Книжное издательство, ежегодно выпускающее десятки тысяч новых книг.

Задача. Создать продвинутый инструмент анализа успешности книг и авторов, с которыми работает издательство, по разным параметрам: продажам, прибыльности и общественному резонансу.

Решение. Мы разработали масштабируемое приложение с большим набором инструментов. Оно способно отслеживать, обрабатывать и хранить данные из нескольких разнородных источников. Система визуализирует данные, представляя их в виде графиков и диаграмм, что позволяет наглядно ознакомиться с успехами разных книг и авторов по разным параметрам: аудитории, географии.

Технологии. Hadoop, Cassandra, MySQL, Java 1.8, Ruby-on-Rails, React.js+Flux, D3.js.

Настраиваемая система для финансовых организаций

Клиент. Американская компания, которая создает сервисы для оказания финансовых услуг онлайн.

Задача. Создать новую масштабируемую платформу, которая позволит увеличить качество обслуживания. Так как сервисы, создаваемые нашим клиентом, используются разными организациями, нужно было обеспечить возможность кастомизации этих сервисов.

Решение. Мы создали легко настраиваемую систему. Она позволяет пользователю под собственным брендом оказывать услуги размещения и сбережения средств и проводить платежи. Предложенные нами решения полностью соответствуют стандартам безопасности, снабжены автоматизированной системой выявления мошенников. Гибридная облачная конфигурация системы позволяет ей расширяться по мере увеличения клиентской базы и набора предоставляемых услуг.

Технологии. Microsoft SQL Server, .NET Framework.

Музыкальный менеджер

Клиент. Звукозаписывающая компания.

Задача. Реконструировать решения, которые позволяют анализировать данные о продажах.

Решение. Мы создали приложение, которое стало основой бизнес-системы клиента. Оно используется для оценки эффективности менеджмента. Приложение собирает информацию из множества внешних ресурсов: данные о продажах, оценки аудитории. Возможность собирать информацию в режиме реального времени позволяет менеджерам компании принимать решения, основываясь на актуальных данных. Использование разработанной DataArt системы позволило компании увеличить базу артистов, с которыми она работает, а вместе с ней - свои доходы.

Технологии. AngularJS, Node.JS, Apache, Cassandra, PhoneGap, Orientdb, Swift, RabbitMQ, CloudFoundry.