Принципы проектирования
Каждый микросервис отвечает за конкретную ML-задачу: предобработку данных, инференс модели, постобработку результатов. Используем API Gateway для маршрутизации запросов и мониторинга производительности.
Контейнеризация и оркестрация
Docker + Kubernetes обеспечивают масштабируемость и отказоустойчивость. Внедрили Horizontal Pod Autoscaler для автоматического масштабирования под нагрузкой. Среднее время отклика — 150ms.
MLOps pipeline
Автоматизировали весь цикл: от обучения модели до деплоя в продакшн. Используем GitLab CI/CD, MLflow для tracking экспериментов и Prometheus для мониторинга метрик модели.
Мониторинг и алертинг
Отслеживаем не только технические метрики (latency, throughput), но и качество предсказаний модели. Настроили автоматические алерты при drift данных и деградации accuracy.
Заключение
Микросервисная архитектура для ML сложнее в начальной настройке, но обеспечивает гибкость, масштабируемость и надежность, критически важные для production ML-систем.