Защо архитектурата на AI се различава от класическите приложения
AI системите имат специфични изисквания, които ги отличават от типичните уеб приложения. Езиковите модели изискват значителни изчислителни ресурси, но не винаги и не навсякъде. Различните компоненти на системата имат диаметрално различни профили на натоварване: модулът за инференция на GPU е тясно място за ресурси, API слоят трябва да обслужва хиляди паралелни заявки, а процесите на обучение работят пакетно и могат да отнемат часове. Архитектурата трябва да отчита това.
Аргументи за монолит в началото
Повечето AI проекти трябва да започват като монолит. Причините са прозаични: монолитната архитектура е по-проста за дебъгване, по-лесна за разбиране от нов екип и по-бърза за итериране. Когато системата е в експериментална фаза и границите между компонентите още се оформят, преждевременното разделяне на микросервизи носи повече вреди, отколкото ползи.
Класическа грешка е проектирането на десетки микросервизи преди системата да обслужва първия реален потребител. Непознатите модели на използване се превръщат в грешни граници на сервизи, които после генерират огромни разходи за рефакторинг.
Кога микросервизите са правилният избор
Миграцията към микросервизи има смисъл, когато се появят конкретни, измерими проблеми с монолита:
- Различни изисквания за мащабиране — OCR модулът изисква 10 пъти повече ресурси по време на кампания, останалата част от системата остава стабилна.
- Независими цикли на внедряване — екипът по ML модели внедрява нови версии няколко пъти дневно, а промени в модула за отчети — веднъж месечно.
- Изолация на аварии — грешка в един компонент не трябва да прекъсва работата на останалите.
- Различни технологични стекове — модулът за обработка на изображения изисква Python библиотеки, недостъпни в основния стек.
Стратегии за миграция от монолит
Безопасната миграция се основава на модела Strangler Fig: постепенно изрязване на функционалност от монолита и замяната ѝ с независими сервизи, при запазване на работещата система през цялото време. Ключът е идентифицирането на естествени доменни граници — не изкуствено рязане по технически линии, а разделяне съгласно бизнес логиката.
Първият кандидат за отделяне трябва да бъде компонент, който: е добре дефиниран функционално, има ясен и стабилен API, генерира най-много проблеми поради разликите в изискванията за мащабиране. Обикновено това е именно модулът за инференция на AI моделите.
Многоагентна оркестрация и архитектура на сервизи
Многоагентните системи на ESKOM.AI оперират на слой над традиционните микросервизи — отделните AI агенти могат да използват както монолитно бизнес приложение, така и екосистема от микросервизи. Ключово е проектирането на интерфейсите така, че вътрешната архитектура на целевата система да не ограничава възможностите за интеграция с агентната логика.