Платформа спецификации и системного анализа симуляторов бизнес-процессов

Добро пожаловать в единый репозиторий технической спецификации “Цифровые симуляторы бизнес-процессов” (Open-Source / Pet-project). Спецификация обеспечивает сквозной системный анализ, архитектурное проектирование и регистрацию событий бизнес-процессов.

RU: Выберите интересующую вас статью в одном из разделов документации. Для перехода используйте верхнее меню выбора языка документации.

Инфраструктура построена на базе современного распределенного стека:

  • Мобильный клиент: кроссплатформенное приложение на Flutter/React Native.

  • Брокер сообщений: распределенная шина данных на Apache Kafka.

  • Речевые технологии: VTT-сервисы интеграции потокового и предзаписанного аудио (Whisper API).

  • Распознавание снимков: OCR-сервисы интеграции потокового и предзаписанного видео/снимков (Image Processor/Product Vision).

  • Архитектура системы разделяет синхронный периметр приема трафика и асинхронный контур тяжелых ИИ-вычислений. Прием медиапотоков и текстовых дампов изолируется на уровне API Gateway, что исключает блокировку основного потока выполнения (Event Loop) клиентских приложений. Каждый компонент системы функционирует как независимый узел распределенного ИИ-двигателя.

  • Внутреннее межсервисное взаимодействие регулируется строгими gRPC-контрактами и валидацией схем данных на входе, что гарантирует защиту транзакционных баз данных от компрометации, prompt-инъекций и деградации пропускной способности при пиковых нагрузках. Узлы распределенной сиситемы обеспечивают синхронизацию топиков брокера сообщений, а многоступенчатая система фильтрации и дедупликации событий исключает повторную обработку данных, гарантируя атомарность инсертов.

  • Аварийные сообщения при падении или таймауте контейнеров автоматически изолируются в выделенных очередях Dead Letter Queue (DLQ) для последующего ручного аудита в MDM-контуре.

  • Доставка изменившихся данных на устройства пользователей реализуется через менеджер WebSocket-соединений, который автоматически обновляет интерфейс приложения в реальном времени, а в случае обрыва связи система дублирует уведомление через службу Firebase Cloud Messaging (FCM).

Двигатель обработки в разрезе

ФИГ. 4 — ДВИГАТЕЛЬ ОБРАБОТКИ В РАЗРЕЗЕ 1 2 3 4 5 6
1. FastAPI Gateway 4. Kafka Cluster
2. Censorship Worker 5. Fridge Service
3. Purchase Worker 6. Bupar Audit Log

Навесные узлы и распределительный привод ИИ-движка

ФИГ. 5 — НАВЕСНЫЕ УЗЛЫ И РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫЙ ПРИВОД ГЕНЕРАТОР RE-ПОЛИСИ ВАЛ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЯ 7 8
7. Асинхронный вал ГРМ (Синхронизация партиций Kafka)
8. Ремень безопасности (Генератор Redis политик токенов)

Система тонкой очистки и фильтрации данных

ФИГ. 6 — ФИЛЬТР ТОНКОЙ ОЧИСТКИ ТРАНЗАКЦИЙ И ОЧЕРЕДЕЙ DLQ 9
9. Сетчатый картридж (Слой дедупликации сырых событий ИИ)

Модуль динамического впрыска нотификаций (WebSocket Инжектор)

ФИГ. 7 — ИНЖЕКТОР ДИНАМИЧЕСКОГО ВПРИСКА НОТИФИКАЦИЙ 10
10. Плунжерный распылитель (Менеджер WebSocket-стримов FastAPI)

Дисклеймер

RU: Все названия компаний, имена персонажей, товарные знаки и скриншоты, используемые в данной спецификации, являются вымышленными или используются исключительно в демонстрационных целях. Любые совпадения с реальными компаниями, брендами или продуктами случайны.

Business Process Simulator Specification and Systems Analysis Platform

Welcome to the unified repository for the “Digital Business Process Simulators” technical specification (Open-Source / Pet-project). This specification provides end-to-end systems analysis, architectural design, and business process event logging.

EN: Select the article you are interested in from one of the documentation sections. To switch, use the top menu for selecting the documentation language.

The infrastructure is built on a modern distributed stack:

  • Mobile client: Cross-platform application built with Flutter/React Native.

  • Message broker: Distributed data bus powered by Apache Kafka.

  • Speech technologies: VTT (Voice-to-Text) integration services for streaming and pre-recorded audio (Whisper API).

  • Image recognition: OCR integration services for streaming and pre-recorded video/images (Image Processor/Product Vision).

  • The system architecture separates the synchronous traffic ingestion perimeter from the asynchronous heavy AI computation loop. Ingestion of media streams and text dumps is isolated at the API Gateway level, preventing any blocking of the main execution thread (Event Loop) of client applications. Each component operates as an independent node of a distributed AI engine.

  • Internal inter-service communication is governed by strict gRPC contracts and input data schema validation, which guarantees the protection of transactional databases against compromise, prompt injections, and throughput degradation during peak loads. The nodes of the distributed system ensure message broker topic synchronization, while a multi-stage event filtering and deduplication system eliminates redundant data processing, guaranteeing atomic inserts.

  • In the event of container failures or timeouts, alert messages are automatically isolated in dedicated Dead Letter Queues (DLQ) for subsequent manual audit within the MDM perimeter.

  • The delivery of modified data to user devices is handled by a WebSocket connection manager, which automatically updates the application interface in real time; in case of a connection drop, the system duplicates the notification via the Firebase Cloud Messaging (FCM) service.

Data Processing Engine Cross-Section

FIG. 4 — DATA PROCESSING ENGINE CROSS-SECTION 1 2 3 4 5 6
1. FastAPI Gateway 4. Kafka Cluster
2. Censorship Worker 5. Fridge Service
3. Purchase Worker 6. Bupar Audit Log

AI Engine Auxiliary Components and Distribution Drive

FIG. 5 — AUXILIARY COMPONENTS AND TIMING BELT DRIVE SECURITY POLICY GEN DISTRIBUTOR SHAFT 7 8
7. Asynchronous Camshaft (Kafka Partition Synchronization Link)
8. Drive Timing Belt (Redis Security Perimeter Policy Generator)

Transaction Deduplication and Queue Filtering System

FIG. 6 — TRANSACTION DEDUPLICATION AND QUEUE FILTER DLQ 9
9. Mesh Filter Cartridge (Raw AI Payload Deduplication Layer)

Fine-Purification and Queue Filtering Subsystem

FIG. 6 — FINE-PURIFICATION TRANSACTION AND QUEUE FILTER DLQ 9
9. Mesh Cartridge (Deduplication Layer for Raw AI Events)

Disclaimer

EN: All company names, character names, trademarks, and screenshots used in this specification are fictitious or used solely for demonstration purposes. Any resemblance to actual companies, brands, or products is purely coincidental.