DISCO

← Chương trước: Phần 3: Kiến trúc Event Streaming với Kafka & Flink | Mục lục Series | Chương tiếp theo: Giải mã Surge Rate: Cách các Pricing Engine tính toán giá cước → Answer-first: Thay vì matching tham lam (Greedy) gây nghẽn cục bộ, các engine gọi xe hiện đại như Uber DISCO và Grab DispatchGym gom yêu cầu thành các batch 3-5 giây trên từng ô H3, giải bài toán Bipartite Matching tối ưu toàn cục kết hợp Reinforcement Learning để giảm 50% tổng ETA. ...

Answer-first: Hệ thống gọi xe thời gian thực (Uber/Grab) xử lý 1–5 triệu GPS pings/giây qua 6 tầng: tiếp nhận RTT edge, đánh chỉ mục không gian H3 (lục giác phân cấp) trên Redis Geospatial, stream Kafka/Flink tính ETA & surge pricing, ghép chuyến tối ưu toàn cục theo lô 500ms bằng DISCO, và đẩy tin qua RAMEN. 🇬🇧 Read the English version of this article on tanhdev.com 🚗 Xem trọn bộ chuyên đề tại Series Kiến Trúc Hệ Thống Gọi Xe Thời Gian Thực Uber & Grab. ...