SerenityMusic
SerenityMusic ist eine Musik-Streaming-Plattform, erstellt mit einer Microservices-Architektur, mit NestJS-Backend, MongoDB-Datenbank und einem integrierten KI-gestützten Empfehlungssystem. Die Plattform bietet Musik-Streaming-Fähigkeiten mit personalisierten Song-Empfehlungen, Benutzerverwaltung und Playlist-Funktionalität. Die Architektur folgt einem containerisierten Ansatz unter Verwendung von Docker Compose für Orchestrierung, ermöglicht unabhängige Skalierung von Services und nahtlose Integration zwischen Backend, Empfehlungssystem und Frontend.
Übersicht
SerenityMusic ist eine Musik-Streaming-Plattform, erstellt mit einer Microservices-Architektur, mit NestJS-Backend, MongoDB-Datenbank und einem integrierten KI-gestützten Empfehlungssystem. Die Plattform bietet Musik-Streaming-Fähigkeiten mit personalisierten Song-Empfehlungen, Benutzerverwaltung und Playlist-Funktionalität. Die Architektur folgt einem containerisierten Ansatz unter Verwendung von Docker Compose für Orchestrierung, ermöglicht unabhängige Skalierung von Services und nahtlose Integration zwischen Backend, Empfehlungssystem und Frontend.
Schlüsselfunktionen
Musik-Streaming mit Audio-Wiedergabefunktionalität
KI-gestützte Song-Empfehlungen mit inhaltsbasiertem Filtern
Benutzerverwaltung mit Registrierung, Authentifizierung und Profilen
Playlist-Erstellung und -Verwaltung
Hörverlauf-Tracking
Microservices-Architektur mit unabhängiger Service-Skalierung
Docker-Containerisierung für einfache Bereitstellung
RESTful API für Service-Kommunikation
Technische Highlights
Aufbau Microservices-Architektur mit NestJS-Backend und Python-Empfehlungsservice
Implementierung KI-gestützter Musik-Empfehlungen mit inhaltsbasiertem Filtern
Containerisierte Bereitstellung mit Docker Compose für einfache Orchestrierung
Entwurf RESTful API für nahtlose Inter-Service-Kommunikation
Integration von MongoDB für skalierbare Datenpersistenz
Erstellung modulare Architektur ermöglicht unabhängige Service-Skalierung
Herausforderungen und Lösungen
Microservices-Kommunikation
Implementierung RESTful APIs zur Koordinierung der Kommunikation zwischen mehreren Services
Empfehlungssystem-Integration
Erstellung separater Empfehlungsservice mit API-Endpunkten für nahtlose ML-Integration
Container-Orchestrierung
Verwendung von Docker Compose zur Verwaltung mehrerer Container und ihrer Abhängigkeiten
Datenkonsistenz
Implementierung ordnungsgemäßer Datensynchronisierung und API-Verträge zwischen Services
Technologien
Backend
Recommendation
Frontend
Infrastructure
Database
Projektinformationen
- Status
- Completed
- Jahr
- 2024
- Architektur
- Microservices-Architektur
- Category
- Full-Stack-Entwicklung