d'Ivan

CSV - это текстовый формат для обмена между различными программами и он отлично сжимается. Этот формат не имеет прямого отношения к Excel, а просто ассоциирован с ним в Windows и при его открытии происходит операция импорта.

ZIP - это контейнер, в который можно сжимать файлы с различными алгоритмами сжатия. Если используется WinZIP из последних версий, то в нем есть поддержка сильных алгоритмов сжатия, таких как BZIP2, LZMA.

Имеет смысл импортировать CSV в какую-либо нормальную БД, ну хоть в Access.

За это время не нашел способа. Будем считать, что задача нерешаема стандартными средствами Linux.

Просто для поиска неструктурированной текстовой информации можно взять готовое ПО, например, DocFetcher.
Это такой поисковик с открытым исходным кодом для файлов на компьютере на основе Apache Lucene.
Если нужно что-то более специализированное, тогда берем в руки подходящий язык программирования (например, Java) и ищем подходящие библиотеки для работы с документами, например, Apache Tika. Ну а самая сложная часть - это анализ текста с целью извлечения характеристик, Information Extraction (IE).

Нужно чтобы приложение слушало на интерфейсе 0.0.0.0 и, скажем, порту 8080. Затем на маршрутизаторе настроить port forwarding с внешнего 80 на внутренний (LAN) статический ip и порт 8080.

Берешь, допустим, TinyMCE и интегрируешь его.

ActiveAdmin.register Page do

  permit_params :body, :name

  index do
    column :name
    column :created_at
    column :updated_at
  
    actions
  end

  form do |f|
    f.inputs "Page Details" do
      f.input :name
      f.input :body, as: :text, input_html: { class: "tinymce" }
    end
    f.actions
  end

end

Исходя из уточнения, вижу архитектуру такой:
Поскольку сервисы взаимосвязаны между собой так, что их нужно вызывать поочередно, то логично связать обработку данных при помощи очереди сообщений:
Изображение (ID=123) -> Очередь Нарезка Изображений (OpenCV) -> каждое полученное нарезанное изображение кладём в Очередь OCR -> распознанный текст кладём в Очередь Анализ Текста.

Для обработки изображения в Очереди Нарезка Изображений кладем его по некоторому пути (им может быть путь в AWS S3) и воркер этой очереди с инстанса некоторой ВМ обращается по заданному пути и результаты работы сохраняет по заданному пути для обработанных изображений и каждое из них в отдельности (путь и ID изображения) кладёт в Очередь OCR.

Если структура хеша заранее известна и местоположение child_2 не меняется внутри, то в Ruby 2.3+ можно просто так:
var.dig("bbb", "children", "child_1")

Микросервисы, в некотором роде, представляют из себя рефакторинг архитектуры монолита. Тюнинг, так сказать. Дело в том что выявление узких мест - непростое и не всегда можно определить в каком месте оно выявится.
Я советую начать с монолита, чтобы смочь завершить проект вовремя. Если останется время, то тогда можно еше поэкспериментировать и определить какую функциональность можно отделить в качестве самостоятельной единицы.