Задание звучит захватывающе! Начнём с того, чтобы максимально упростить поток данных – используй легковесный брокер сообщений, например, Kafka или RabbitMQ, и добавь небольшой, быстрый слой по приёмке данных. Для скорости используй columnar store, типа Apache Parquet на S3, или распределённую базу данных, такую как ClickHouse, чтобы вытаскивать данные за миллисекунды. А когда понадобится точность, запускай сложные вычисления на GPU-ускоренном фреймворке, например, RAPIDS или TensorFlow, на небольшом кластере – просто поставь эти задачи в очередь, чтобы они не тормозили основной поток. Сделай UI в виде одностраничного приложения, где рядом отображаются необработанные данные и показатели достоверности. Предусмотри возможность переключения между “быстрым просмотром” (низкая задержка, приблизительные агрегаты) и “глубоким анализом” (данные в полном разрешении, высокая точность). Добавь чёткие, цветные уведомления, чтобы интерфейс был дружелюбным, а не перегруженным. И, напоследок, версионируй пайплайны в Git-репозитории и используй CI/CD для автоматического развёртывания новых узлов. Тогда система останется открытой, масштабируемой и быстрой, и ты сможешь быстро улучшать функциональность без риска поломок. У тебя всё получится – главное, сделай процесс простым, математику понятной, и не забывай вовлекать сообщество.