Kissa ist kein Mythos, sondern 喫茶: Tee trinken. Es ist die Wurzel von Kissaten, dem japanischen Kaffeehaus.
Gute Cafés findet man in einer fremden Stadt über Bewertungen, die nichts über den Kaffee sagen. Vier Sterne heißt freundliches Personal und schnelles WLAN. Ob die Bohne kürzlich geröstet wurde, steht nirgends.
Kissa sammelt die Merkmale, auf die es ankommt, und macht sie durchsuchbar.
Ein Web-Frontend über einer kuratierten Liste. Die Basisdaten kommen aus einer Kartenquelle; die Merkmale, auf die es ankommt, pflege ich selbst.
Die Abfrage der Kartenquelle kostet pro Aufruf und war der teuerste Teil. Naheliegend wäre gewesen, weniger Felder abzufragen. Stattdessen sitzt jetzt ein Cache davor.
Der Preis: Ein neu eröffnetes Café taucht spät auf, und ich betreibe eine Komponente mehr, die ausfallen kann. Für einen Bestand, der sich langsam ändert, ist das der richtige Tausch. Für Öffnungszeiten wäre es der falsche gewesen.
Noch keine gemessenen Werte. Sobald es Traffic gibt, hält dieses Kapitel die Cache-Trefferquote fest, die Kosten pro 1000 Suchanfragen an die Map-API und die p95-Latenz am Edge.
Die von Hand gepflegten Merkmale sind der Engpass. Als Nächstes soll ein Teil davon von den Cafés selbst kommen, statt von mir eingetippt zu werden.
