Phone Data Set

在每次面试中，工程师都会问：“你的技术栈是什么，你使用什么工具？”。
每个团队都有一定的自主权，但我们仍然在整个组织内共享一些标准和工具。

Aircall 工程团队有近 200 人，分为多个敏捷团队，负责不同的业务领域，如电话、用户管理、仪表板、集成等，总共有 30 多个团队。SRE 和 QA 有自己的结构，有时嵌入产品团队，其他则在单独的领域团队中工作。

这个列表并不详尽（并且不断根据我们的需求进行调整，包括一家潜在的Ruby on Rails 开发公司），但它很好地描绘出了我们的状况。

编程语言和框架
我们的主要编程语言是Typescript，因为我们采用AWS 无服务器 （Lambdas、AppSync、DynamoDB）和Node.js进行后端开发，使用React进行前端开发。
我们的核心是一个运行在Ruby on Rails上的单体应用。我们有一个团队坚持不 巴基斯坦数字数据集 懈地将其分解，以迁移到我们的新技术栈，并取得了重大进展。
DataPlatform 团队使用Go。
我们的 QA 团队使用 Python 编写大部分测试。
当然，我们的原生 Android 和 iOS 应用分别是用Kotlin和Swift编写的。
我们的大多数内部 API 都是REST，但我们为客户端应用程序引入了GraphQL API，并取得了良好的效果。
基础设施和监控
我们毫不犹豫地选择AWS作为我们的主要云提供商并使用其提供的所有服务。
如果它存在于 AWS 目录中，我们会使用它：EC2、ECS、EKS、lambda、AppSync、DynamoDB、Aurora Postgresql/Mysql、ElastiCache Redis、Amazon OpenSearch（以前称为 ElasticSearch）、Cloudfront、S3、SQS、Redshift等等。

Aircall 中的一切都是基础设施即代码，可以使用AWS SAM或Terraform。

Gitlab.com是我们的代码存储库和 CI/CD 工具。
Datadog 是我们的主要 可观察性 和监控工具。我们将其用于日志、APM、RUM 和监控。
我们使用Sentry和Rollbar进行应用程序错误跟踪。为什么要使用两个？因为错误跟踪至关重要；选择您的选择，监控并修复它们。
我们有SonarQube用于静态代码分析，还有 SAST 和Snyk用于漏洞扫描。
SaaS 工具
Atlassian套件
JIRA、Confluence和Service Desk是组织产品待办事项、支持队列和管理内部文档的核心支柱。

一些项目管理在Monday.com上进行，但工程/技术主要在 JIRA 上进行。