Cadulis-Technologie

Cadulis verwendet viele fortschrittliche Technologien. Nachfolgend finden Sie einige Informationen zu einigen von ihnen, um Ihnen eine genauere Vorstellung zu geben.

Skalierbarkeit

Denken Sie, dass Cadulis sehr gut funktioniert? Wir auch :) aber dank dieser Top-Organisation wächst Ihr Geschäft und Sie fragen sich, ob Cadulis immer so reaktionsschnell sein wird?
Seien Sie versichert, unsere Architektur ist skalierbar, dh die Serverressourcen passen sich den Anforderungen an. Wir haben Tests durchgeführt, indem wir bis zu 10.000 Verfahren gleichzeitig injiziert haben.

Ein Unternehmen, das andererseits glaubt, dass es eine bestimmte Organisation benötigt, um die Aktivitäten und die Teams aufzuteilen. Der noch Cadulis hat die Werkzeuge, um Ihnen zu helfen.

Performance

Reaktionsfähigkeit ist eine der wesentlichen Anforderungen unserer Kunden. Niemand möchte warten, auch nicht etwa zehn Sekunden, bis eine Seite geladen ist. Hier sind die Tipps, die wir implementiert haben, um unsere Anwendung vollständig flüssig und reibungslos zu gestalten:

  • ein automatisch skalierbares System. Beim Hosting von Kubernetes passt die Cadulis-Infrastruktur ihre eigenen Ressourcen an die Bedürfnisse der Benutzer an. In langsameren Perioden (Feiertage, bestimmte Perioden des Tages / der Nacht) sinken die Kosten für die Unterkunft. Wir können Ihnen daher den besten Preis auf dem Markt anbieten.
  • Der größte Teil der Verarbeitung wurde asynchron ausgeführt, tolerant gegenüber "Ausfällen". Das Senden einer automatischen E-Mail nach dem Ende eines Eingriffs kann beispielsweise einige Minuten nach dem Ende erfolgen, wenn das System geladen ist. Im Fehlerfall versucht Cadulis die Sendung etwas später erneut. So können Sie Ihre Tätigkeit fortsetzen, ohne an Verzögerungen zu leiden, die für Sie unangenehm wären. In diesem Sinne konnten wir auf Anraten unserer Kunden bestimmte Behandlungen als niedrigere Prioritäten definieren.
  • Effiziente Berechnungstrichter. Stellen Sie sich die Anzahl der Berechnungen vor, die erforderlich sind, um die beste Nische für Ihre Intervention zu ermitteln: Sie müssen alle Nischen aller Ihrer Techniker konsultieren, die Entfernungen und Reisezeiten zwischen allen Interventionen berechnen und die gesamte Rentabilität berechnen! Und doch identifiziert der Nischenvorschlag die profitabelsten Spieler und Nischen in Sekunden. Für diese beiden Tipps: die extrapolierte Berechnung der Reisezeit (siehe Artikel über maschinelles Lernen) und ein Trichter, der schnell zu weit entfernte Außendienstmitarbeiter eliminiert, die nicht über die richtigen Fähigkeiten verfügen, und deren Planung ist schon voll.
  • Caching. Unsere Benutzer (Geschäftsverhalten oder Stakeholder) müssen dieselbe Seite mehrmals besuchen. In diesen Fällen wird die Seite zwischengespeichert, wodurch verhindert wird, dass das System jedes Mal neu berechnet, wenn Daten zu Fahrzeit, Entfernung und Rentabilität verwendet werden. Ein Teil dieses Cache-Systems ist darüber hinaus das, was dies zulässt Verwendung von Cadulis ohne Netzwerk. (Siehe den Artikel offline).

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen hat uns geholfen, ein ziemlich häufiges Problem zu lösen: wie man eine Berechnung einfach macht, aber die Präzision beibehält. Die fragliche Berechnung besteht darin, die Reisezeit aus den GPS-Koordinaten von zwei Punkten zu bestimmen.
Die GPS-Koordinaten können uns die Entfernung in Luftlinie angeben. Unter Berücksichtigung der Erdkrümmung ist die Berechnung präzise und extrem schnell. Aber wie kann man von dort aus die tatsächliche oder sogar ungefähre Reisezeit ohne Verwendung eines externen Kartensystems bestimmen, das in kostbaren Sekunden der Berechnung sehr gierig ist? Diese Anrufe mit einer Dauer von 0,2 s bilden den wichtigsten Teil der Berechnungszeit.
Wovon hängt die Reisezeit ab? Die Dichte von Straßeninfrastrukturen wie Schnellstraßen und Autobahnen in der Nähe des Ausgangspunkts der Streithelferin. Hier kommt unser maschinelles Lernen ins Spiel: Um von der Luftlinie zur Reisezeit zu gelangen, verwenden wir einen Korrekturkoeffizienten, der zunächst für jeden Teilnehmer einen niedrigen Wert annimmt.
Mit diesem Wert bestehen maximal die Teilnehmer die Filterschritte des Slot-Vorschlags, und daher werden bei den ersten Anrufen (häufig in Tests) die Antwortzeiten nicht vollständig optimiert.
Jedes Mal, wenn für diesen Teilnehmer tatsächlich ein Kartensystem eines Drittanbieters angerufen wird, wird der Koeffizient gemäß den tatsächlichen Verkehrsdaten angepasst.
Nach einigen Anrufen hat jeder Stakeholder einen realistischen Koeffizienten und die Nischenvorschlagsfilter behalten nur die relevantesten Stakeholder bei, um die Anrufe zu tätigen
Maschinelles Lernen beschreibt ein System, das mit seiner Verwendung immer effizienter wird. Dies ist hier der Fall.

Blockchain

Bei Kryptowährungen, Bitcoin, ist Blockchain eines der Schlagworte. Über den Finanzkreis hinaus kann diese Technologie wirklich Lösungen für Probleme bieten, auf die wir täglich stoßen.

In unserer Interventionsplanungs- und Optimierungsanwendung Cadulis ist die Blockchain beispielsweise eine Möglichkeit, die Dematerialisierung von Dokumenten sicherzustellen.
Hier ist der konkrete Fall:
Stellen Sie sich einen Techniker vor, der die Glasfaser in Ihrer Wohnung installiert. Am Ende der Intervention unterschreiben Sie ein Dokument (Papier), um zu bestätigen, dass die Intervention stattgefunden hat. Diese Unterschrift ist weder für das ordnungsgemäße Funktionieren oder den erfolgreichen Abschluss der Intervention bindend, noch bestätigt sie Ihre Identität, dass Sie der Eigentümer der Wohnung oder der indirekte Sponsor der Intervention sind. Es gibt auch keine Garantie dafür, dass der Mitwirkende den Inhalt des Dokuments nach der Unterzeichnung nicht ändert.
Und doch hat diese Signatur eine rechtliche Anerkennung, die die digitale Signatur noch nicht hat.

Unser digitales System bietet jedoch mehr Sicherheit: Zum Zeitpunkt der Unterzeichnung wird das Datum aufgezeichnet. Jede Änderung wird mit der Aufzeichnung der Kennung, des Datums und des Inhalts der Änderungen verfolgt.
Um noch weiter zu gehen, kann der Interventionsbericht (oder genauer gesagt sein Hash) in einer Blockchain gespeichert werden. Somit ist es rechtlich leicht nachzuweisen, dass das Dokument unverletzlich und fälschbar ist, mit einem Zeitstempel und sogar einer Geolokalisierung.
Dies reicht aus, um viele Streitigkeiten im Keim ersticken zu können.
Ein weiterer ziemlich konkreter Fall betrifft den Transport gefährlicher Abfälle. Die Verantwortung für diese Produkte liegt bis zu ihrer Zerstörung beim Hersteller. Letzterer kann mit der Blockchain den Verlauf der verschiedenen Dokumente, die den von ihm transportierten Produkten beigefügt sind, sicher verfolgen.