Почитать:
Cloudflare собирает инфраструктуру для AI-агентов: отдельный runtime, новые сетевые возможности Workers и инструменты для трассировки и отладки.
Внутри — архитектура слоя запросов к графу на 8 млрд узлов и 150 млрд ребер: асинхронное выполнение, кеширование через EVCache и eventual consistency. Для single-hop запросов Netflix приводит P99 менее 100 мс.
Выборочные запросы по большим историческим таблицам заставляли читать слишком много файлов и увеличивали расходы. Uber сократил объем сканирования с помощью Hudi column stats и сортировки данных.
Посмотреть:
Доклад на понятной архитектору и разработчику структуре поясняет, из чего состоит агент, и на практике показывает, в каких блоках какие проблемы могут возникнуть.
Как обрабатывать аналитические запросы за сотни миллисекунд, когда данные распределены по десяткам сервисов, а объемы измеряются миллионами/миллиардами записей? Практический опыт построения системы real-time-аналитики в большом B2B-продукте.
Как хранить петабайты данных максимально дешево. Десятилетний опыт разработчика системы «Антиплагиат».
Сохраняйте подборку на случай, если захотите к ней вернуться, и делитесь с коллегами 🙌


