MongoDB ਤੋਂ Postgres

ਇਹ ਕਿਸ ਬਾਰੇ ਹੈ?

ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਦ ਲਈ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੌਰਾਨ, ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਗਿਆ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਮੱਸਿਆ ਵਰਣਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਹੈ? ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਮੱਸਿਆ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨੀ ਪਈ ਉਹ ਮੇਰੇ eBay ਵਿੱਚ ਕਾਮ ਕਰਨ ਦੌਰਾਨ ਹੋਈ, ਜਿੱਥੇ 2023 ਦੇ ਸਾਲ ਦੌਰਾਨ ਮੈਂ eBay ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ MongoDB ਤੋਂ Postgres ਵਿੱਚ ਮਾਈਗ੍ਰੇਟ ਕੀਤਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਸਵਾਲ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਸੋਚਣ ‘ਤੇ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਕਿ ਮੈਂ ਇਸ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਮੇਰੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਯਾਤਰਾ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਦਿੱਤਾ। ਇਸ ਕਾਰਨ, ਮੈਂ ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਬਹੁਤ ਵਿਸਥਾਰਪੂਰਵਕ ਅਤੇ ਠੋਸ ਜਵਾਬ ਲਿਖਿਆ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਵੈਬਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਆਪਣਾ ਜਵਾਬ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ।

ਸਵਾਲ ਕੀ ਸੀ?

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਵਰਣਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਮੱਸਿਆ ਕਿਹੜੀ ਹੱਲ ਕੀਤੀ? ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ 4 ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫਾਂ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਦਿਓ ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ:

1. ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕੀਤਾ
2. ਕੀ ਚੀਜ਼ ਇਸਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਸੀ
3. ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਕੀ ਸਿੱਖਿਆ
4. ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਵਿਕਸੀਤ ਹੋਏ

ਮੇਰਾ ਜਵਾਬ ਕੀ ਸੀ?

1 - ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕੀਤਾ

ਫਿਲਹਾਲ, ਮੇਰੀ ਕਰੀਅਰ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਮੱਸਿਆ ਜੋ ਮੈਂ ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਉਹ ਮੇਰੀ ਮੌਜੂਦਾ ਨੌਕਰੀ ਦੌਰਾਨ eBay ‘ਵਿੱਚ ਹੋਈ। ਇਸ ਸਮੇਂ eBay ‘ਤੇ, ਜਿੱਥੇ ਮੈਂ Hitachi Vantara ਰਾਹੀਂ ਕੰਟ੍ਰੈਕਟ ‘ਤੇ ਹਾਂ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ ਵਿਕਸਿਤ ਅਤੇ ਰੱਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਜਿਸਦਾ ਨਾਮ Storage Management System ਜਾਂ STMS ਹੈ। STMS ਇੱਕ ਐਸਾ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ eBay ਦੀ Service & Storage Infrastructure (SSI) ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ eBay ਦੇ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। STMS ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੂੰ ਕਈ arrays, switches, hosts, disk groups, clusters, ਅਤੇ databases ਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ switches ਅਤੇ arrays ਲਈ alerting ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੂੰ host allocations ਵਰਗੇ ਅਡਵਾਂਸ ਕੰਮ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪੂਰੇ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। STMS ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੰਟ 1.5 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ingest ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ eBay ਦੇ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਦਰਜਨਾਂ/ਸੈਂਕੜਿਆਂ arrays, switches, hosts, disk groups, ਅਤੇ clusters ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੈ। ਇਹ SSI ਟੀਮ ਲਈ eBay ਦੀ ਸਟੋਰੇਜ ਇੰਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਅਹੰਕਾਰਪੂਰਕ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ eBay ਦੀ ਮੁੱਖ ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲ ਲਈ ਜਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਰਾ ਜਾਣ ਕੇ, ਸਟਮਸ ਦੇ MongoDB ਤੋਂ Postgres ਵਿੱਚ ਮਾਈਗ੍ਰੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੀ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਮੁੱਦਾ ਸੀ ਜੋ ਮੈਨੂੰ eBay ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਪਿਆ।

2 - ਇਸਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੀ ਬਣਾਇਆ

ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਇਹ ਸੀ ਕਿ MongoDB ਅਤੇ Postgres ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹਨ। MongoDB ਇੱਕ document-based ਡੇਟਾਬੇਸ (NoSQL) ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਇੱਕ collection ਵਿੱਚ JSON ਵਜੋਂ ਸਟੋਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਾਇਲਿੰਗ ਕੈਬਨਟ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼), ਅਤੇ Postgres ਇੱਕ relational ਡੇਟਾਬੇਸ (SQL) ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ rows ਵਜੋਂ ਸਟੋਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ spreadsheet ਵਿੱਚ)। ਇਸਦੇ ਇਲਾਵਾ, STMS ਦੀ ਪੂਰੀ ਬੈਕਐਂਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ JSON ਵਜੋਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸੀ, ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਉਹ ਪੈਕੇਜਸ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ MongoDB ਨਾਲ ਹੀਕ ਅਨੁਕੂਲ ਸਨ। ਮੁੜ-ਕਹਿਣ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਕੋਈ downtime ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਸੀ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਸਾਰੀਆਂ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰਹਿਣਾ ਜਰੂਰੀ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ STMS ਇਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਪੂਰੀ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਕੁਝ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੂਰੀ ਹੋਣੀ ਸੀ, ਬਿਨਾਂ downtime ਦੇ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਯੋਜਨਾ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਮੈਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ Postgres ਨਾਲ ਵਧੀਕ ਤਜ਼ਰਬਾ ਨਹੀਂ ਸੀ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਸਮੇਤ ਕਿਸੇ ਕੋਲ ਵੀ ਕਿਸੇ ਵੱਡੇ ਲੇਗੇਸੀ ਕੋਡਬੇਸ ਨੂੰ NoSQL ਤੋਂ SQL ਵਿੱਚ ਮਾਈਗ੍ਰੇਟ ਕਰਨ ਦਾ ਤਜ਼ਰਬਾ ਨਹੀਂ ਸੀ।

3 - ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਕੀ ਸਿੱਖਿਆ

STMS ਦੀ MongoDB ਤੋਂ Postgres ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ downtime ਦੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪੂਰੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਸਾਰੀਆਂ ਫੀਚਰਾਂ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਲਿਟੀ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ। ਇਹ ਵਿਸਥਾਰਤ ਰਿਸਰਚ, ਸਿੱਖਿਆ, ਟੈਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਟ੍ਰਬਲਸ਼ੂਟਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖਦਾ ਸੀ। ਮੈਂ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰਾਂ ਨੂੰ ਰੀਸਟ੍ਰਕਚਰ ਕੀਤਾ ਤਾਂ ਜੋ relational ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਣ ਅਤੇ ਓਹ ਪੈਕੇਜ ਬਣਾਏ ਜੋ ਉਹ ਪੈਕੇਜਜ਼ ਬਦਲ ਸਕਣ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ‘ਤੇ ਅਸੀਂ ਨਿਰਭਰ ਸਨ ਅਤੇ ਜੋ Postgres ਨਾਲ ਇਕਠੇ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਹੇ ਸਨ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੋਈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵਾਸਤਵਿਕ ਖਾਮੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਜਿਸ ਨੇ ਮੇਰੀ ਉਮੀਦਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਉੱਤੇ ਨਤੀਜਾ ਦਿੱਤਾ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ, ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਿੱਖਿਆ। ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਮੈਂ Postgres, SQL, parse trees, ORMs, Sequelize, Prisma, query builders, equivalence checking, primary-standby database setup, ਅਤੇ database-related unit testing ਬਾਰੇ ਵਧੀਆ ਸਮਝ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ। ਮੂਲ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਮੈਂ ਸਿੱਖਿਆ ਕਿ ਇੱਕ ਜਟਿਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵੰਡਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੱਲ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨੇ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ ਸਿੱਖਿਆ ਕਿ ਇੱਕ ਲੀਡਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਅਤੇ ਅਣਜਾਣੀਆਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਅੰਤ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਲੈ ਕੇ ਜਾਣਾ ਹੈ।

4 - ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਵਿਕਸੀਤ ਹੋਏ

ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਕਰੀਅਰ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਸੀ ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਅੰਡਰਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਸੀ ਪਰ ਜਦੋਂ ਮੈਨੂੰ eBay ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਮਿਲੀ ਤਾਂ ਮੈਂ ਵੈੱਬ ਵਿਕਾਸ ਵੱਲ ਸ਼ਿਫਟ ਹੋ ਗਿਆ, ਇੱਕ ਐਸੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਇਆ ਜਿੱਥੇ ਮੈਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਕੋਈ ਅਨੁਭਵ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਇਕ ਕਰੀਅਰ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਹੋਈ। STMS ਨੂੰ MongoDB ਤੋਂ Postgres ਵਿੱਚ ਮਾਈਗ੍ਰੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਮੇਰੀ ਕਰੀਅਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਛਲਾਂਗ ਸੀ, ਜਿਸ ਨੇ ਮੇਰੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਯੋਗਦਾਨ ਦਿੱਤਾ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਗਹਿਰਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਮੇਰੀ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਧਾਉਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਨਵੇਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਧੱਕ ਦਿੱਤਾ, ਜਿਸ ਲਈ ਨੁਕਤੇਵਾਰ ਯੋਜਨਾ ਅਤੇ ਕੋਈ downtime ਨਾ ਹੋਣ ਦੀ ਕਮਿਟਮੈਂਟ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ। ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾ ਤਜ਼ਰਬਾ ਨਾ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਿਆਂ, ਮੈਂ ਸਾਫ਼ ਸੰਚਾਰ, ਟੀਮ ਵਰਕ, ਅਤੇ ਜਟਿਲ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਯੋਗ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਦੀ ਕੀਮਤ ਸਿੱਖੀ। ਇਹ ਅਨੁਭਵ ਮੇਰੇ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਮੇਰੇ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਵੀ ਬਢਾਇਆ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮੈਂ ਹੋਰ ਮਹੱਤਕਾਂਛੀ ਲਕੜੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵੱਲ ਰੁਖ ਕੀਤਾ। ਮੇਰੀ ਕਰੀਅਰ ਵਿੱਚ ਇਹ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਤੇ ਲੀਡਰ ਦੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮੇਰੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਰਿਆ ਬਲਕਿ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਜੋਂ ਵੀ ਦਰਸਾਇਆ ਕਿ ਅਣਜਾਣ ਨੂੰ ਗਲੇ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਕਾਮਯਾਬ ਹੋਣਾ ਨਿੱਜੀ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਨਤੀਜਾ ਕੀ ਹੈ?

ਮੇਰੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਉਸ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਵਿਊ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੂਜੇ ਪੜਾਅ ਤੱਕ ਲਿਆਂਦਾ, ਜਿਸ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਟੀਮ ਦੇ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੁਹਾਵਣਾ ਸੰਵਾਦ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਦਿੱਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗਾ ਸੀ। ਪਰ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਇਸ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਨੇ ਮੈਨੂੰ eBay ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਮੇਰੀ ਕਰੀਅਰ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਕ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮੱਸਿਆ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੱਤੀ। ਇਸ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ/ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਜੋਂ ਮੇਰੇ ਵਿਕਾਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ, ਨਵੇਂ ਹੁਨਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਜਟਿਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੇਰੇ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ।