इस प्रोजेक्ट के बारे में

Carrier Risk Platform एक ओपन-सोर्स समाधान है जिसे संघीय FMCSA (Federal Motor Carrier Safety Administration) डेटा के आधार पर कैरियर के लिए point-in-time सटीक जोखिम स्कोरिंग प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्रोजेक्ट वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन के लिए Apache Airflow, डेटा रूपांतरण के लिए dbt, और infrastructure as code के लिए Terraform पर केंद्रित एक मजबूत तकनीकी स्टैक का उपयोग करता है। रिपॉज़िटरी में व्यापक CI/CD वर्कफ़्लो शामिल हैं जो कोड गुणवत्ता और सुरक्षा सुनिश्चित करते हैं। ये जाँचें pull requests और main ब्रांच पर pushes पर चलती हैं, GitHub-hosted runners का उपयोग करते हुए। प्रमुख सत्यापन चरणों में secrets के लिए redacted Gitleaks स्कैनिंग, Ruff linting और formatting, mypy के साथ सख्त type checking, और branch coverage enforcement के साथ पूर्ण pytest सूट शामिल हैं। सिस्टम उच्च कोड कवरेज बेसलाइन (लगभग 88%) लागू करता है और `ingest` और `orchestration` जैसे महत्वपूर्ण मॉड्यूल में बदली गई पंक्तियों के लिए कम से कम 80% कवरेज की आवश्यकता होती है। डेटा अखंडता dbt builds के माध्यम से बनाए रखी जाती है जो model contracts, idempotency regressions, और temporal tests लागू करते हैं। अवसंरचना परीक्षण Terraform के माध्यम से संभाला जाता है, जो कॉन्फ़िगरेशन को मान्य करता है और वास्तविक क्लाउड संसाधनों को तैनात किए बिना mock-provider plans का अभ्यास करता है। परीक्षण के दौरान स्थानीय डेटाबेस fixtures के लिए PostgreSQL का उपयोग किया जाता है, जिसमें क्रेडेंशियल्स सुरक्षित रूप से उत्पन्न और masked होते हैं। यह प्लेटफ़ॉर्म AWS पर तैनात करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो संसाधन प्रबंधन के लिए Terraform का लाभ उठाता है।