PPI-F™ aplicado: arquitectura de sistema tipo ride-hailing

Marco Performance Pressure Index aplicado a una plataforma tipo ride-hailing

Vista interactiva con las cuatro dimensiones PPI-F: Rendimiento, Preparación para Producción, Eficiencia de Infraestructura, Resiliencia ante Fallos

0
Peticiones en vivo (sim)
12 ms
Latencia media (sim)
20%
Presión del sistema
200

Propagación de presión a lo largo del flujo

Seleccione un flujo arriba para ver cómo la presión PPI (por madurez 0–5) se propaga en cada paso. Los nodos del diagrama se tiñen por presión cuando el flujo está activo.

Rendimiento Preparación para Producción Eficiencia de Infraestructura Resiliencia ante Fallos
Puntuación PPI (alineada con PPI-F Diagnostic): Madurez de referencia 0–5 por dimensión; Presión = (5 − Madurez) / 5. Haga clic en un nodo para ver la madurez por dimensión y la presión PPI. Ejecutar evaluación PPI-F completa →

Python — implementación del componente

Flujos de ejemplo e interacción

Flujos: Solicitar viaje, Aceptar viaje, Completar y pagar, Ubicación en tiempo real, Precio dinámico, Alta de conductor, Método de pago, Incidente/respaldo. Interactuar: Use el control de tráfico para simular carga (contador de peticiones y presión del sistema). Cambie a Nivel 2 para ver contenedores (API Layer, Core, Billing, Real-time, Data). Haga clic en un componente para ver sus dimensiones PPI-F y presión. Tráfico alto activa animación de pulso en los nodos.

Rendimiento

Latencia, throughput, escalabilidad. Fuentes de presión e invariantes.

  • API Gateway, Matching, ETA/Maps, Trip Service

Preparación para Producción

Despliegue, observabilidad, propagación y palancas.

  • API Gateway, CI/CD, Observabilidad, Trip Service

Eficiencia de Infraestructura

Coste, utilización, right-sizing, cost-to-serve.

  • Kafka, Database, Pricing, Payments

Resiliencia ante Fallos

HA, DR, modos de fallo, fricción de recuperación.

  • Payments, Database, Trip Service, API Gateway