architecture

Не микросервисы. Просто три нормальные границы:

frontend (React)
    |
    | REST / JSON / XYZ tiles
    v
backend (FastAPI)
    |
    | python package API
    v
analytics (ML + EO + raster)

analytics

Не знает про HTTP/React/SQLite. Можно гонять его отдельно:

cd analytics
python -m pytest
florascope-core benchmark ...

Внутри две ветки:

• competition gap recovery;
• live EO/anomaly processing.

backend

FastAPI занимается только orchestration:

• /api/v1/fields — полигоны;
• /api/v1/analyses — live jobs/results/tiles;
• /api/v1/benchmark — organizer files/model run/report;
• /api/v1/jobs — progress.

Metadata/jobs лежат в SQLite. Растры, model artifacts и CSV — файлами. Для одного ноутбука PostGIS/Redis тут просто лишние точки отказа.

Job executor внутри backend, max_workers=1. Нам не нужна очередь уровня продового SaaS, зато UI не блокирует HTTP-request на обучении/EO.

frontend

Отдельная Vite/React сборка, nginx в production. Backend внутрь frontend Docker image не кладём.

Экранов по сути три:

• мониторинг поля;
• model / benchmark;
• короткая research выжимка.

почему 20 м

NDVI можно считать на 10 м, но NDRE/NDMI/NBR требуют red-edge/SWIR с нативными 20 м. Поэтому общая аналитическая сетка 20 м честнее, чем рисовать «10 м» после обычного resampling.

Source