기업 소매 소프트웨어의 높은 지위의 세계에서 작은 지연조차도 수백만 달러에 달할 수 있습니다.대규모 가정 개선 소매 업체가 실시간 재고 시스템을 현대화하기 시작했을 때, 2 천 개의 상점 위치에서 10 백만 개의 항목을 추적하는 플랫폼, Pratyosh Desaraju는 노력의 핵심이었습니다. The Engineering Gauntlet 디지털 웹을 상상해보십시오, 상점, 창고 및 판매자가 너무 혼란스럽게 연결되어 있기 때문에 어떤 중단이 혼란에 빠질 수 있습니다. 판매, 배송 및 반환은 모든 업데이트를 눈에 띄게합니다. 일어나고 고객이 빈 선반, 주식 또는 유령 재고를 볼 수 있습니다. 그것은 Pratyosh가 직면하는 일상적인 현실이었습니다. 그는 일부는 단단한 엔지니어링이라고 할 수있는 문제를 해결했지만 다른 사람들은 단순히 집착이라고 할 수 있습니다. Baking Innovation into the System 새로운 디자인의 핵심에는 Apache Kafka가 실시간으로 거래 데이터의 흐름을 처리하고 있었다. 4 시간마다 조화 과정은 드리프와 불일치를 잡기 위해 진행되었습니다. 소리가 건조합니까? 절대 잠들지 않는 감사 팀으로 생각하십시오. 그 사이에 Pratyosh는 재고 괴물, 바구니에 버려진 물건 또는 선반에 놓여진 물건을 기록하는 기능을 추가했습니다. 결과는 눈을 뜨게했습니다. 수천 개의 잘못된 거래가 매년 그 작은 에서 비롯되었습니다. 도로 14의 이 전체를 던질 수 있다는 것을 누가 알았습니까? Deep Learning Driven Performance Anomaly Detection 시스템 모니터링에 대한 그의 접근 방식은 성능 분석에 대한 더 깊은 전문성을 반영합니다. Pratyosh는 Deep Learning Driven Performance Anomaly Detection System에 대한 독일 특허(No. 20 2025 102432)를 보유하고 있습니다. 이 발명은 LSTM 및 autoencoder 아키텍처를 활용하여 CPU 사용, 메모리 소비, 디스크 I/O, 네트워크 대역폭 및 응용 측정에 대한 정상적인 패턴을 학습합니다. 데이터 수집 모듈은 역사적 및 실시간 성능 데이터를 수집하며, 사전 처리 모듈은 소음을 제거하고, 값을 정상화하고, 깊은 학습 모델에 대한 핵심 기능을 추출합니다. anomaly detection 모듈은 학습된 기초 라인과 라이브 메트릭을 비교하고, 상승 또는 하락과 Results That Speak Volumes 여기에 키커가 있습니다 : 오류 비율은 한 번의 체크 아웃 라인 오류없이 20 %로 떨어졌습니다.고객들은 계속 움직이고, 바구니는 계속 채우고, 레지스트리에서 그 조용한 위로가 계속 발생했습니다.소매 기술에서 비오는 날에 구멍을 때리는 것과 같습니다. Recognition That Resonates 이 접근 방식은 눈에 띄지 않았다. 그의 블루프린트는 모든 미래의 출시를위한 템플릿으로 변했습니다. 그리고 예, 그 인식? 그는 UI 위험 감지 도구를 개선하고 주말에 쇼 중지 버그를 수정하고 판매 항목을 자동화하여 통화 시간을 줄였습니다. Setting a New Standard 이 프로젝트는 한 엔지니어의 모자에 단순한 깃털이 아닙니다.이 프로젝트는 똑똑한 아키텍처, 데이터 기반 통찰력 및 견고한 팀워크가 마모트 전통 시스템을 민첩한 엔진으로 바꿀 수 있다는 증거가되었습니다.Pratyosh는 소프트웨어 디자인이 고급스러움이 아니라 소매업자가 고객의 기대를 앞두고 싶다면 필수적이라는 것을 보여주었습니다. Looking Ahead 다음은 무엇인가? 디지털 변혁이 산업 전반에 걸쳐 가속화됨에 따라 기업들은 이와 같은 이야기를 더 필요로 할 것입니다. 도전은 시스템을 유지, 보안 및 규모가 더 쉬워지는 동안 성능을 계속 추진하는 방법입니다. AI 기반 예측은 커피 휴식과 마찬가지로 일반적이 될 수 있습니까? 가능성이 높습니다. 그리고 그들이 그렇다면 Pratyosh Desaraju가 다음 세대 소매 기술을 키우고 테스트하고 변화시킬 것으로 예상됩니다. 소매 공간에 합류하는 새로운 엔지니어를위한 교육 프로그램을 이끌어 왔습니다.이 프로그램의 성공은 다른 비즈니스 단위가 유사한 업 스킬 이니셔티브를 시작하도록 격려하고 Pratyosh의 기술적 재능을 키우는 데 대한 헌신 About Pratyosh Desaraju 텍사스 린더에 본사를 둔 Pratyosh Desaraju는 중앙 미주리 대학교에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 취득하고 GITAM 대학교에서 정보 기술 학사 학위를 취득했습니다. 10 년 이상 보험 및 소매 분야의 최고 미국 회사가 유산 플랫폼을 현대화하고 AI와 기계 학습을 채택하여 2 억 달러의 기술 부채 도전을 해결했습니다. 호기심과 협력 문제 해결에 대한 경향에 의해 주도되었으며 팀 점심 식사에서 아빠가 때때로 농담을 한 그는 선도 회의에서 판사와 세션 의자로 엔지니어링 커뮤니티에서 필수 요소로 남아 있습니다. 지속적인 학습은 니체 뉴스레터에 가입하거나 AI와 ML를 실험하는 것을 의미하는 그의 매트라입니다. 이 이야기는 HackerNoon의 비즈니스 블로그 프로그램에서 Sanya Kapoor가 발표 한 릴리스로 배포되었습니다. 이 이야기는 HackerNoon의 비즈니스 블로그 프로그램에서 Sanya Kapoor가 발표 한 릴리스로 배포되었습니다.
