Cel:
Stworzenie jednego, w pełni zautomatyzowanego strumienia powiadomień w Telegramie, który agreguje istotne przetargi i projekty z dwóch całkowicie różnych źródeł: ukraińskiego portalu rządowego Prozorro oraz międzynarodowego API Banku Światowego.
Kluczowe wymagania:
Równoległe przetwarzanie: Jednoczesne monitorowanie krajowych i międzynarodowych źródeł.
Transformacja danych: Przekształcenie złożonych i różnorodnych danych na jednolity, ustandaryzowany format.
Natychmiastowe powiadomienia: Szybka dostawa sformatowanych raportów w Telegramie.
Skalowalność: Architektura gotowa do łatwego podłączenia nowych API w przyszłości.
Mój wkład:
Projekt rozpoczął się od wyzwania: informacje o istotnych przetargach były rozproszone po izolowanych krajowych i międzynarodowych portalach, z których każdy miał unikalną strukturę API, format danych i zasady dostępu. Bezpośrednia agregacja była niemożliwa bez kompleksowego przetwarzania.
Mój wkład polegał na zaprojektowaniu i opracowaniu "od podstaw" jednolitej architektury na self-hosted n8n, która połączyła te różnorodne strumienie danych w jedno potężne narzędzie.
Analiza i integracja różnorodnych API: Przeprowadziłem dogłębną analizę dwóch całkowicie różnych API — Prozorro i Banku Światowego. Obejmuje to badanie dokumentacji, określenie odpowiednich punktów końcowych, parametrów zapytań i, co najważniejsze, — struktury ich odpowiedzi.
Transformacja złożonych danych: API Banku Światowego zwracało dane w skrajnie nietypowej strukturze (obiekt obiektów zamiast tablicy). Aby rozwiązać ten problem, napisałem niestandardowy skrypt w JavaScript w węźle Code, który analizował tę strukturę, normalizował ją i przekształcał na ustandaryzowany format, gotowy do dalszego przetwarzania.
Budowa równoległego workflow: Opracowałem jednolity proces roboczy, który uruchamia się zgodnie z harmonogramem i wykonuje dwie równoległe gałęzie dla każdego źródła. System zarządza pełnym cyklem:
Automatyczne pozyskiwanie list przetargów i projektów.
Iteracyjne przetwarzanie: Pozyskiwanie szczegółowych informacji dla każdego wpisu osobno.
Dynamiczne formatowanie danych w czytelne wiadomości za pomocą węzła Code.
Łączenie strumieni przez węzeł Merge w celu stworzenia jednolitej kolejki powiadomień.
Wynik:
Stworzono w pełni autonomiczny "radar" do śledzenia przetargów, działający 24/7.
Jedyny kanał informacyjny: Klient otrzymuje powiadomienia z ukraińskich i międzynarodowych źródeł w jednym czacie Telegram.
Oszczędność czasu: System w pełni automatyzuje ręczny proces monitorowania kilku stron.
Wysoka skalowalność: Architektura z równoległymi gałęziami i węzłem Merge pozwala na łatwe dodawanie nowych źródeł (np. TED, UNGM) bez konieczności przebudowywania całej logiki.
Niezawodność: Rozwiązanie działa na własnym egzemplarzu n8n, co gwarantuje pełną kontrolę, bezpieczeństwo i brak zewnętrznych ograniczeń.
#n8n #API #APIIntegration #Automation #Prozorro #WorldBank #Telegram #TelegramBot #NoCode #JavaScript #WorkflowAutomation #DataParsing #BusinessAutomation #Automatyzacja #ChatBot
Stworzenie jednego, w pełni zautomatyzowanego strumienia powiadomień w Telegramie, który agreguje istotne przetargi i projekty z dwóch całkowicie różnych źródeł: ukraińskiego portalu rządowego Prozorro oraz międzynarodowego API Banku Światowego.
Kluczowe wymagania:
Równoległe przetwarzanie: Jednoczesne monitorowanie krajowych i międzynarodowych źródeł.
Transformacja danych: Przekształcenie złożonych i różnorodnych danych na jednolity, ustandaryzowany format.
Natychmiastowe powiadomienia: Szybka dostawa sformatowanych raportów w Telegramie.
Skalowalność: Architektura gotowa do łatwego podłączenia nowych API w przyszłości.
Mój wkład:
Projekt rozpoczął się od wyzwania: informacje o istotnych przetargach były rozproszone po izolowanych krajowych i międzynarodowych portalach, z których każdy miał unikalną strukturę API, format danych i zasady dostępu. Bezpośrednia agregacja była niemożliwa bez kompleksowego przetwarzania.
Mój wkład polegał na zaprojektowaniu i opracowaniu "od podstaw" jednolitej architektury na self-hosted n8n, która połączyła te różnorodne strumienie danych w jedno potężne narzędzie.
Analiza i integracja różnorodnych API: Przeprowadziłem dogłębną analizę dwóch całkowicie różnych API — Prozorro i Banku Światowego. Obejmuje to badanie dokumentacji, określenie odpowiednich punktów końcowych, parametrów zapytań i, co najważniejsze, — struktury ich odpowiedzi.
Transformacja złożonych danych: API Banku Światowego zwracało dane w skrajnie nietypowej strukturze (obiekt obiektów zamiast tablicy). Aby rozwiązać ten problem, napisałem niestandardowy skrypt w JavaScript w węźle Code, który analizował tę strukturę, normalizował ją i przekształcał na ustandaryzowany format, gotowy do dalszego przetwarzania.
Budowa równoległego workflow: Opracowałem jednolity proces roboczy, który uruchamia się zgodnie z harmonogramem i wykonuje dwie równoległe gałęzie dla każdego źródła. System zarządza pełnym cyklem:
Automatyczne pozyskiwanie list przetargów i projektów.
Iteracyjne przetwarzanie: Pozyskiwanie szczegółowych informacji dla każdego wpisu osobno.
Dynamiczne formatowanie danych w czytelne wiadomości za pomocą węzła Code.
Łączenie strumieni przez węzeł Merge w celu stworzenia jednolitej kolejki powiadomień.
Wynik:
Stworzono w pełni autonomiczny "radar" do śledzenia przetargów, działający 24/7.
Jedyny kanał informacyjny: Klient otrzymuje powiadomienia z ukraińskich i międzynarodowych źródeł w jednym czacie Telegram.
Oszczędność czasu: System w pełni automatyzuje ręczny proces monitorowania kilku stron.
Wysoka skalowalność: Architektura z równoległymi gałęziami i węzłem Merge pozwala na łatwe dodawanie nowych źródeł (np. TED, UNGM) bez konieczności przebudowywania całej logiki.
Niezawodność: Rozwiązanie działa na własnym egzemplarzu n8n, co gwarantuje pełną kontrolę, bezpieczeństwo i brak zewnętrznych ograniczeń.
#n8n #API #APIIntegration #Automation #Prozorro #WorldBank #Telegram #TelegramBot #NoCode #JavaScript #WorkflowAutomation #DataParsing #BusinessAutomation #Automatyzacja #ChatBot