Prestandaoptimering

• Byggde en pipeline som aggregerar elförbrukning per timme i Python / SQL / Bash + Jq och nådde 180 ms för datamängder på 30 dagar från heterogena JSONL‑källor.
• Gjorde pipelinen för geodata 50 gånger snabbare genom bättre SQL‑programmering och datamodellering i PostgreSQL, MS SQL och Google Cloud BigQuery.
• Förbättrade prestandan i en kartapplikation för geodata 10 gånger genom en strategisk databasövergång från MSSQL till PostgreSQL, inklusive själva omställningen av data, och optimerade bearbetningen och datasäkerheten.
• Löste 1 000 problem i geodata och tidsseriedata med GDAL, ArcGIS, PostGIS, Mapbox, QGIS, SQL (PL/pgSQL, Transact‑SQL) och Bash, vilket säkrade en högkvalitativ bearbetning av stora datamängder.
• Utformade, byggde upp och förvaltade 100 datalagerdatabaser i PostgreSQL, MS SQL och Google BigQuery, främst med GIS- och tidsseriedata, och optimerade prestanda och skalbarhet.
• Utformade, driftsatte och underhöll 10 PostgreSQL- och MS SQL‑servrar på VPS:er med Ubuntu Linux och säkerställde optimal serverprestanda och tillförlitlighet.
• Gjorde PostgreSQL 10 gånger snabbare med strategisk indexering, partitionering och optimering av databasfrågor och effektiviserade databasen för användar- och tenantdata, geospatiala data och tidsseriedata om el.
• Styrde full stack‑utvecklingen av GIS‑kartor med ansvar för PostgreSQL, Mapbox, ReactJS och NodeJS för att leverera en integrerad lösning.
• Gjorde en genomgripande översyn av de interna processerna och sparade 8 000 timmar genom att förbättra mjukvaruarkitekturen, systemen och effektiviteten i schemaläggningen.
• Effektiviserade projektarbetet och sparade 150 timmar per månad i 30 projekt genom att optimera arbetsflöden och resurshantering.
• Administrerade 40 webbplatser på värdservrar med Ubuntu Linux, Apache och Nginx och säkerställde hög tillgänglighet och prestanda.
• Byggde 600 PL/pgSQL‑baserade ETL/ELT‑pipelines för att effektivisera komplexa arbetsflöden för databearbetning i flera utvecklings- och produktionsmiljöer för PostgreSQL.
• Utformade en arkitektur för direkt vidarebefordran av JSON, där PostgreSQL‑funktioner returnerar komplett JSON som Go‑API:t skickar vidare ordagrant, vilket tog bort mellanliggande deserialisering och frikopplade frontenden från schemaändringar.
• Införde tidsordnade UUID v7‑identifierare (PostgreSQL 18) som entitetsnycklar för att minska fragmenteringen i B‑trädindex och snabba upp databasfrågor.
• Modellerade sjöfartsdomänen i 348 normaliserade tabeller i 34 PostgreSQL‑scheman — yrkesverksamma, företag, fartyg, jobb, recensioner och resten — med SMALLINT‑uppslag och UUID v7‑nycklar.
• Byggde frontenden i Next.js 16 med medvetna SSR-, SSG- och CSR‑strategier och en återanvändbar fabrik för förhämtade serversidor som tar bort N+1‑kaskaden av hämtningar från varje inloggad sida som flyttas över till den.
• Levererade fullt stöd för Progressive Web App — installerbar och med offlinestöd — med körtidscachning i Workbox via next‑pwa.
• Flyttade långsamt arbete från anropsvägen till en jobbkö i River — 15 workermoduler, 8 schemalagda uppgifter och 20 pg_cron‑jobb — så att ett anrop returnerar medan arbetet bakom det fortsätter.
• Byggde skydd mot missbruk som stänger vid fel — 22 hastighetsbegränsare i Redis, Cloudflare Turnstile, idempotenta anrop och ett ursprungslås — så att plattformen avvisar botar och anropsfloder i stället för att lita på sina anropare.
• Byggde egen produktanalys i PostgreSQL — 47 funktioner över partitionerade händelsetabeller som rensar sig själva — pseudonymiserad bakom ett roterande salt och villkorad av besökarens samtycke.
• Byggde lojalitets- och ryktessystemet — 67 funktioner över en huvudbok i 31 tabeller, med ligor, märken och en inlösenbutik — som tar ett radlås på saldot för att stänga fönstret för dubbelspendering.
• Drev hela företaget på en enda värd med 512 MB och en kärna — en git‑forge, en webbserver för sju domäner, Tor, två servrar för alternativa protokoll, säkerhetskopiering och intrångsblockering — genom att behandla 464 MB användbart minne som den bindande arkitektoniska begränsningen.
• Byggde övervakning med dödmansgrepp som pingar bara så länge minne och disk är i gott skick, så att en försämrad värd larmar genom att tystna — och upptäckte sex variabelnamn som sa ”free” där kontrollen korrekt mätte ”available”, en storleksordning isär på en maskin med 464 MB.
• Byggde en flerspråkig statisk webbplats i Hugo med 108 mallfiler, varav 53 partials, som publicerar varje sida i fyra representationer från ett innehållsträd på tre språk, och en gång till under sju fokuserade underdomäner byggda från samma träd.
• Kortade webbplatsens webbläsarstyrda kvalitetsgrind från 1 636 sekunder till 615 genom att schemalägga kontrollerna med den längsta först i en workerpool begränsad till fyra spår, efter att ha mätt att alfabetisk ordning kostade 320 sekunder mot 224.
• Krympte stilmallspaketet från 87 KB till 31 KB genom att ta ut ett base64‑kodat typsnitt ur det, och tog bort 756 KB i 22 filer som publicerades vid varje driftsättning utan att något refererade till dem.
• Byggde in en QR‑kodare — Reed‑Solomon över GF(256), fast modullayout, åtta maskmönster — på 522 rader i stället för att ta in ett tredje körtidsberoende, och verifierade den genom att läsa tillbaka den färdiga matrisen med en oberoende skriven avkodare.
• Stoppade en applikation som fyllde minnet med 41 MB i sekunden — uppmätt 111 GB komprimerade sidor på en maskin med 36 GB — genom att begränsa varje händelseström, prenumerera per händelsetyp och sätta en hastighetsbudget på loggningen, vilket tog ned 610 996 loggrader till 1 411.
• Införde fullständig strikt samtidighet i Swift 6 utan actors och överbryggade en blockerande händelseloop i C till main actor genom en producent, en konsument och en ordning — efter att ha konstaterat att en task per händelse förlorar den ordning som gränssnittet är beroende av.
• Tog testsviten från sex tester över en gräns på sextio sekunder till 135 godkända på 8,9 sekunder genom att profilera huvudtråden och ta bort de två anrop som den befann sig i vid 3 989 av 4 017 stickprov.

Det här arbetet är en del av det vi erbjuder som Backend- och API‑utveckling, Databasdesign och datamodellering, Frontendutveckling, Plattforms- och lösningsarkitektur, Optimering av databasprestanda, Tillförlitlig drift och övervakning, Utveckling av datapipelines (ETL/ELT) och GIS- och geodatalösningar.

Håller du på med något som kräver det här? Hör av dig.