архитектура

Введение

Введение В отличие от классического программного обеспечения, архитектура систем машинного обучения (ML) включает в себя не только логику приложения, но и сложные конвейеры обработки данных, динамические зависимости и специфические требования к воспроизводимости моделей. Основная сложность при переходе из стадии экспериментов в продакшен заключается в «скрытом техническом долге»: несоответствии признаков (features)
PKirillW

Введение

Введение Современные системы часто страдают от чрезмерной зависимости бизнес-логики от внешних компонентов: баз данных, сторонних API или очередей сообщений. Архитектурный паттерн «Портов и адаптеров» (Ports and Adapters) решает эту проблему, создавая защитный слой между ядром системы и инфраструктурой. Гексагональная архитектура позволяет изолировать доменную область так, чтобы изменения в технических деталях
PKirillW

Введение

Введение Переход к микросервисной архитектуре позволяет масштабировать системы и ускорять разработку, однако он неизбежно усложняет сетевое взаимодействие между компонентами. В распределенных системах возникают критические проблемы с обеспечением надежности (reliability), безопасности (security) и наблюдаемостью (observability) трафика. Когда десятки или сотни сервисов общаются друг с другом по сети, стандартных механизмов маршрутизации становится
PKirillW