Stack technologiczny

Stack nie jest listą modnych nazw. To zestaw decyzji o szybkości produktu, bezpieczeństwie danych, kosztach infrastruktury i tym, kto będzie utrzymywał system za dwa lata. Dlatego wybór technologii zaczynamy od ograniczeń projektu, nie od frameworka.

Technologia wynika z problemu

Nie zakładamy, że każdy produkt musi powstać w JavaScripcie albo Pythonie. Intensywnie wykorzystujemy AI w pracy inżynierskiej: do analizy istniejącego kodu i dokumentacji, porównywania podejść, budowania prototypów, testów oraz kontrolowanych migracji. Dzięki temu sprawniej poruszamy się między ekosystemami i możemy wejść również w istniejący stack klienta.

AI nie zdejmuje z nas odpowiedzialności i nie zastępuje wiedzy technicznej. Architekturę, granice bezpieczeństwa, wydajność, testy i decyzje wdrożeniowe ocenia człowiek. Technologię wybieramy pod problem: od aplikacji webowej w TypeScripcie, przez usługi danych w Pythonie, po komponenty w Rust lub C++, gdy liczą się opóźnienia, kontrola pamięci, współbieżność albo integracja niskopoziomowa.

Jak dobieramy frontend i architekturę

Next.js, React i TypeScript są częstym wyborem dla aplikacji webowych oraz serwisów, w których liczą się szybki interfejs, renderowanie po stronie serwera i kontrola nad SEO technicznym. Nie są jednak jedyną ścieżką. W zależności od produktu, istniejącego zespołu i sposobu utrzymania pracujemy także z Vue i Nuxt, Angular, Svelte i SvelteKit, a w prostszych przypadkach z CMS-em lub rozwiązaniem bez rozbudowanego frontendu.

Dla prostej strony nie dokładamy aplikacyjnej złożoności bez powodu. Najmniejsza architektura, która spełnia wymagania, zwykle wygrywa kosztami utrzymania i liczbą możliwych awarii.

Gdzie uruchamiamy system

Własny VPS daje kontrolę nad konfiguracją, kosztami i sposobem monitorowania, dlatego często go rekomendujemy. Gdy projekt potrzebuje usług zarządzanych, skalowania między regionami, gotowych mechanizmów bezpieczeństwa lub współpracy z infrastrukturą klienta, wdrażamy również w Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure albo wybranej platformie zarządzanej. Projektujemy tam warstwy obliczeniowe, kontenery, bazy, storage, kolejki, uprawnienia i obserwowalność w zakresie potrzebnym danemu systemowi. To wymagania produktu, dane i odpowiedzialność operacyjna decydują o środowisku — nie przywiązanie do jednego dostawcy.

Backend, systemy i dane

Python i FastAPI wykorzystujemy do usług związanych z danymi, modelami językowymi, kolektorami i zadaniami wykonywanymi w tle. Node.js i TypeScript dobrze sprawdzają się w usługach blisko warstwy webowej. Rust i C++ wybieramy dla elementów wymagających wysokiej wydajności, przewidywalnego zużycia zasobów, bezpiecznej współbieżności albo integracji z istniejącym kodem i urządzeniami. Nie dokładamy ich tam, gdzie prostsza technologia zapewni ten sam rezultat niższym kosztem.

PostgreSQL jest domyślnym wyborem dla danych transakcyjnych; TimescaleDB dokładamy wtedy, gdy sednem są zdarzenia i szeregi czasowe. Tak działa nasza własna platforma analityczno-predykcyjna.

Granica między aplikacją a usługą danych jest jawna. Ułatwia to testowanie, wymianę pojedynczego elementu i rozwijanie systemu bez przepisywania całości.

Jak podchodzimy do modeli językowych

Integrację AI projektujemy niezależnie od jednego dostawcy, jeśli wymagania na to pozwalają. Model jest elementem systemu, a nie całym produktem. Obok niego potrzebne są źródła danych, walidacja odpowiedzi, uprawnienia, obserwowalność oraz bezpieczna ścieżka na wypadek błędu.

RAG, graf wiedzy i system wieloagentowy stosujemy tylko wtedy, gdy rozwiązują określony problem lepiej niż prostsza automatyzacja. Przykłady i ograniczenia pokazujemy w laboratorium, a zakres takich wdrożeń opisujemy w integracjach LLM.

Co dostajesz po wdrożeniu

Kod, migracje danych, konfiguracja i historia decyzji pozostają w repozytorium projektu. Wdrożenie obejmuje środowisko produkcyjne, kontrolowany proces publikacji oraz monitoring adekwatny do ryzyka. Konkretne progi jakości i odpowiedzialności uzgadniamy w briefie, zanim zacznie się implementacja.

Jeśli masz już technologię i nie wiesz, czy trzeba ją wymieniać, zacznij od opisu problemu. Porozmawiajmy o obecnym systemie — migracja jest jedną z opcji, nie założeniem.