Englisches Original: https://argusic.com/subject/ecommerceapi
EcommerceAPI
Modularer E-Commerce-Backend mit einem GraphQL-Gateway und gRPC-Mikrodiensten für Konten, Produkte, Bestellungen, Zahlungen und Empfehlungen.
Läuft mit MocksQuelle: GitHubGoApache-2.0Commit 6f2d32bfed0f
Go, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: backend, docker, docker compose, ecommerce, elasticsearch, event driven, gin und go.
EcommerceAPI läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 75 Minuten installiert und ist auf 5 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
All five Go microservices plus the Python recommender run in this container and serve a working GraphQL e2e flow (login, create/get/update/delete product, create order with correct total, list accounts), backed by real PostgreSQL 14.13, a wire-compatible ES mock, and no Kafka/Dodo keys.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 92 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- All five Go services hardcode port 8080, so they cannot run on one host without Docker20 Minuten
- No Postgres/Elasticsearch/Kafka binaries in the container15 Minuten
- go: command not found; docker not installed8 Minuten
- Python recommender pinned implicit==0.7.2 and requires-python <3.126 Minuten
- go build ./... failed: tests/e2e is package main without func main5 Minuten
- Installationszeit
- 75 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 48 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 5 aufgetreten, 5 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- curl http://localhost:8085/health returned 200; go test -count=1 ./account/tests ./order/tests ./payment/tests ./product/tests returned 42 passed / 3 skipped; GraphQL e2e via localhost:8085/graphql returned login token (user_id 15), createProduct id 6 price 123.45, getProduct FinalCam 123.45, updateProduct FinalCam Pro 199.99, createOrder id 5 totalPrice 599.97, deleteProduct true
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 9.096.239
- Genau getesteter Commit
- 6f2d32bfed0f
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
- Verhalten gegenüber echten Diensten
- dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert
Sitzung ansehen
Der gesamte Lauf, von einer sauberen Maschine aus, in der tatsächlichen Geschwindigkeit. Nichts ist geschnitten, nichts beschleunigt.
Eine Aufzeichnung von Versuch 1, gelaufen am , der Versuch, der den obigen Befund entschieden hat. Die Terminalaufzeichnung, aus der es erstellt wurde, ist der Nachweis, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck; das Video ist ein Rendering davon. Vom Video-Host wird nichts geladen, bis Sie auf Abspielen drücken.
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
succeeded in 0ms:
finishing
exec
/bin/sh -lc 'ARGUSIC_RESULT_GET=$(python3 - <<'"'EOF'
import json
result = {\"install_succeeded\": True, \"launch_succeeded\": True, \"install_minutes\": 75, \"error…
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))
EOF
); echo \"ARGUSIC_RESULT:"'$ARGUSIC_RESULT_GET"' in /work/repo
succeeded in 0ms:
tokens used
9,096,239Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- Hat sich von allen 5 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.
- Die Installation dauerte 75 Minuten, langsamer als der Median der 5 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 6 Projekten im Bereich backend, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte EcommerceAPI Platz 6 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 4 von 6 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 1,85 |
Themen (von GitHub)
backenddockerdocker-composeecommerceelasticsearchevent-drivengingogqlgengraphqlgrpckafkamicroservicespostgresqlprotobufpythonrecommendation-systemrecommender-system
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/ecommerceapi)Fragen
- Läuft EcommerceAPI?
- EcommerceAPI läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 75 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 5 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic EcommerceAPI getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 6f2d32bfed0f. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von EcommerceAPI gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 1,85 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von EcommerceAPI?
- 75 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht EcommerceAPI eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von EcommerceAPI schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 5 Dinge kaputt, und 5 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet EcommerceAPI im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 6 Projekten im Bereich backend, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte EcommerceAPI Platz 6 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 4 von 6 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für EcommerceAPI?
- Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.