Розробка агрегатора новин із використанням Symfony та Doctrine

Abstract

UA : Робота викладена на 98 сторінках друкованого тексту, містить 23 рисунки, 2 таблиці, 18 джерел. Об’єкт дослідження – процес розробки модульної інформаційної системи для агрегування, обробки та надання новинного контенту. Мета роботи – спроєктувати та реалізувати модульний агрегатор новин із підтримкою вебскрейпінгу, AI-обробки контенту та уніфікованого REST API, придатний до масштабування й інтеграції з клієнтськими застосунками. Методи дослідження – аналіз наукових джерел та існуючих програмних рішень, моделювання архітектури, проєктування бази даних, об’єктно орієнтоване й доменно-орієнтоване програмування, експериментальна перевірка, модульне, інтеграційне й поведінкове тестування, статичний аналіз коду. У роботі розроблено модульний агрегатор новин, що автоматично збирає контент з RSS- і HTML-джерел, нормалізує його та зберігає у базі даних PostgreSQL. Архітектуру побудовано як модульний моноліт із виділенням модулів Harvester, REST API, вебінтерфейсів та AI-модуля на основі принципів DDD, гексагональної архітектури та CQRS. Інтегровано AI-функції перекладу, резюмування й авто-тегування новин, реалізовано прототипи клієнтів на Next.js і Flutter, використано Docker та автоматизоване тестування, що підтвердило працездатність і розширюваність запропонованого рішення.

EN : The work is presented on 98 pages of printed text, 23 figures, 2 tables,18 references. The object of the study is the process of developing a modular information system for aggregation, processing and delivery of news content. The aim of the study is to design and implement a modular news aggregator with web scraping, AI-based content enrichment and a unified REST API that can be scaled and integrated with client applications. The methods of research are analysis of scientific sources and existing software solutions, software architecture modelling, database design, object oriented and domain-driven programming, experimental evaluation, unit, integration and behaviour-driven testing, and static code analysis. The paper presents a modular news aggregator that automatically collects content from RSS and HTML sources, normalises it and stores it in a PostgreSQL database. The architecture is implemented as a modular monolith with separate Harvester, REST API, web interface and AI modules based on the principles of DDD, hexagonal architecture and CQRS. AI functions for translation, summarisation and auto-tagging of news are integrated, prototypes of client applications in Next.js and Flutter are implemented, and Docker-based containerisation and automated testing are used, which confirms the viability and extensibility of the proposed solution.