Mamikon Arakelyan, Senior Backend Engineer

После 18 лет написания бэкенд-кода и нескольких последних лет экспериментов с интеграцией AI, я заметил кое-что интересное. Большинство того, во что инженеры верят об AI в продакшн-системах, либо устарело, либо просто неправда. Эти заблуждения не безобидны — они мешают командам использовать AI там, где он реально помогает, или толкают к AI там, где он делает хуже.

Я хочу разобрать пять мифов, в которые сам когда-то верил, объяснить, почему они неверны, и поделиться тем, что я узнал о том, что реально работает. Без хайпа, без академической теории — только практический опыт из реальных систем, обрабатывающих реальный трафик.

Миф #1: Вам нужна команда data science, чтобы использовать AI

Это самый большой барьер, который я вижу. Инженеры предполагают, что AI требует специализированных PhD, кастомной инфраструктуры и месяцев подготовки. Поэтому они никогда не начинают.

Реальность? Большинство полезного AI в бэкенд-системах смущающе прост.

Дам вам пример. У меня была система, где определённые запросы к базе данных периодически становились медленными — занимали секунды вместо миллисекунд. Классическая проблема. Традиционное решение: добавить больше индексов, оптимизировать запросы, забросать это железом.

AI-решение: обучить базовый классификатор предсказывать, какие запросы будут медленными, до их выполнения. Я использовал random forest — буквально технику из 1990-х. Обучающие данные взял из существующих логов. Всё это заняло неделю на построение, включая изучение основ.

Результат: 70% медленных запросов идентифицированы заранее, автоматически направлены на реплику базы данных. Проблема решена с моделью, которую может построить любой бэкенд-инженер.

Вам не нужна команда data science. Вам нужны любопытство и готовность экспериментировать. Инструменты достаточно зрелы, чтобы хватило базового знания Python. scikit-learn, несколько туториалов и ваши существующие логи — вот стартовый набор.

Сложные штуки придут позже, если вообще придут. Большинство AI в продакшне, который я видел, использует техники, которые были хорошо отработаны десять лет назад. Инновация не в алгоритмах — она в применении их к правильным проблемам.

Миф #2: AI-модели — это чёрные ящики, которым нельзя доверять в продакшне

Я слышу это постоянно: "Мы не можем использовать AI, потому что нам нужно понимать, что происходит. А если что-то пойдёт не так?"

Справедливое беспокойство. Неправильный вывод.

Во-первых, не все модели — чёрные ящики. Деревья решений полностью прозрачны — ты можешь буквально распечатать логику и прочитать её. Линейные модели показывают точно, какие факторы важны и насколько. Даже random forests можно интерпретировать через оценки важности признаков.

Реально непрозрачные модели — глубокие нейронные сети с миллионами параметров — редко нужны для оптимизации бэкенда. Мне никогда не была нужна такая для проблем, которые я решаю. Более простые модели работают нормально, и ты реально можешь их понять.

Во-вторых, "понимание" относительно. Ты понимаешь каждую строчку кода в своём ORM? Каждую оптимизацию в движке базы данных? Каждое решение о маршрутизации пакетов в сетевом стеке? Конечно нет. Ты доверяешь им, потому что они доказали свою надёжность.

AI-модели зарабатывают доверие тем же путём: через тестирование, мониторинг и постепенный раскат. Начни с shadow mode — модель делает предсказания, но не действует по ним. Сравнивай предсказания с реальностью. Когда точность приемлема, дай ей влиять на некритичные решения. Расширяй scope по мере роста уверенности.

Системы, которые я строил, всегда имеют fallbacks. Если модель падает или уверенность низкая, традиционная логика берёт верх. AI — это слой оптимизации, не замена работающего кода. Этот подход никогда не вызывал у меня продакшн-инцидента.

Миф #3: Вам нужны огромные датасеты, чтобы обучить полезные модели

"У нас недостаточно данных для машинного обучения."

Сколько, по-вашему, нужно? Миллионы примеров? Миллиарды?

Для большинства задач оптимизации бэкенда нескольких тысяч примеров достаточно. Иногда работают несколько сотен. Классификатор запросов, который я упоминал? Обучен на трёх месяцах логов — около 50,000 примеров. Оптимизатор кэша? Ещё меньше, потому что паттерны были яснее.

Путаница приходит из заголовков о GPT и распознавании изображений. Эти модели требуют огромных датасетов, потому что они учат невероятно сложные вещи — человеческий язык, визуальные концепции. Оптимизация бэкенда проще. Ты учишь паттерны типа "запросы с такими характеристиками в это время суток обычно медленные". Это не требует миллиардов примеров.

Что тебе нужно — это релевантные данные, не массивные данные. Тысяча примеров, которые точно представляют твою проблему, побеждают миллион примеров чего-то слегка другого.

И вот в чём дело: у тебя, вероятно, уже есть данные. Логи, метрики, трейсы — бэкенд-системы генерируют огромные объёмы информации. Ты просто пока не используешь это для обучения. Инфраструктура сбора данных уже существует. Тебе просто нужно начать скармливать их моделям.

Одна оговорка: качество данных важнее количества. Я тратил недели на модели, которые проваливались, потому что обучающие данные были несогласованными или имели тонкие баги. Сначала очисти данные. Проверь, что они имеют смысл. Потом обучай модели.

Миф #4: AI — это про замену человеческого принятия решений

Эта рамка — AI против людей — полностью упускает суть.

Лучшие AI-интеграции, которые я строил, не заменяют человеческие решения. Они обрабатывают решения, которые люди не должны были принимать изначально.

Подумай об автоскейлинге. Традиционный подход: установи пороги. Если CPU превышает 80%, добавь сервер. Если падает ниже 30%, убери один. Простые правила, определённые человеком.

Проблема: оптимальное масштабирование зависит от десятков факторов, взаимодействующих сложными способами. Время суток, день недели, недавние паттерны трафика, использование памяти, глубина очередей, латентность внешних API, предстоящие запланированные задачи. Ни один человек не может обработать всё это в реальном времени и принимать оптимальные решения каждые несколько секунд.

AI не заменяет здесь человека. Он обрабатывает задачу, которая всегда была слишком сложной для принятия решений человеком в реальном времени. Человек всё ещё определяет цели, устанавливает ограничения, мониторит результаты и вмешивается, когда происходит что-то необычное.

Я думаю об этом как о круиз-контроле в машине. AI обрабатывает нудные, постоянные корректировки. Человек занимается навигацией, необычными ситуациями и общим направлением. Никто не заменяет другого — они обрабатывают разные части работы.

Где я видел провал AI-интеграции — это когда команды пытаются автоматизировать решения, которые реально требуют человеческого суждения. Архитектурные выборы, компромиссы между конкурирующими приоритетами, понимание того, почему метрика важна — это нужны люди. AI должен обрабатывать повторяющиеся, data-heavy решения, которые освобождают людей для интересной работы.

Миф #5: Запуск AI в продакшн — это сложная часть

Инженеры часто думают, что сложность — это построение и деплой модели. Запустил в продакшне — готово.

Полностью наоборот.

Задеплоить модель — это просто. Экспортируй её, оберни в API, подключи к системе. Несколько дней работы, может неделя для правильной инфраструктуры.

Держать модель полезной со временем? Вот это реальная сложность.

Модели деградируют. Паттерны, которые они выучили, постепенно становятся менее релевантными. Поведение пользователей меняется. Архитектура системы эволюционирует. Внешние факторы меняются. Модель, обученная шесть месяцев назад, может делать предсказания на основе мира, который больше не существует.

Я научился этому на собственном горьком опыте. Модель предсказания кэша, которая работала прекрасно, начала давать странные рекомендации. Мне понадобилось время, чтобы понять почему: мы запустили новую фичу, которая изменила паттерны доступа. Модель всё ещё оптимизировала под старые паттерны.

Устойчивый AI в продакшне требует:

Непрерывного мониторинга. Отслеживай точность предсказаний, не только здоровье системы. Если точность падает ниже порога — алерт. Я отношусь к мониторингу моделей так же серьёзно, как к мониторингу приложений.

Регулярного переобучения. Моделям нужны свежие данные. Я обычно переобучаю ежемесячно, иногда еженедельно для быстро меняющихся паттернов. Автоматизированные пайплайны помогают — ручное переобучение не масштабируется.

A/B тестирования для изменений модели. Не деплой новые модели вслепую. Прогони их против предыдущей версии. Убедись, что новая реально лучше.

Graceful degradation. Когда модели падают или становятся ненадёжными, системы должны откатываться к работающей традиционной логике. Никогда не позволяй отказу модели каскадироваться в отказ системы.

Этот операционный оверхед — причина, почему простые модели побеждают сложные. Простая модель, которую ты можешь мониторить, дебажить и легко переобучать, стоит больше, чем софистицированная модель-чёрный ящик.

На чём я сейчас сфокусирован

В эти дни я глубоко погружён в то, что называю "интеллектуальной инфраструктурой" — бэкенд-системы, спроектированные учиться и адаптироваться с первого дня.

Мой текущий фокус — построение микросервисных архитектур со встроенным интеллектом. Не AI, прикрученный потом, а learning capabilities, вплетённые в ядро дизайна. Слои маршрутизации, которые обнаруживают оптимальные пути. Системы очередей, которые предсказывают нагрузку и корректируют приоритеты. Сервисы хранения, которые предвидят паттерны доступа до прихода запросов.

Я также трачу много времени на обнаружение аномалий в реальном времени на Go. Сложность — запускать ML-инференс достаточно быстро, чтобы не добавлять значимую латентность. ONNX Runtime стал моим основным решением — обучай модели в богатой экосистеме Python, деплой в Go для продакшн-производительности.

Более широкое направление, которое я вижу: бэкенд-системы становятся самооптимизирующимися по умолчанию. Не научная фантастика — практические улучшения с использованием техник, которые существуют сегодня. Роль инженера смещается от постоянной настройки к установке целей и обработке edge cases. Более интересная работа, меньше пялиться на дашборды.

Три вещи, которые стоит попробовать на этой неделе

Если ты бэкенд-инженер, которому любопытен AI, не жди идеальной возможности. Начни с чего-то маленького:

Первое: экспортируй месяц твоих самых медленных запросов с их характеристиками — время суток, структура запроса, конкурентная нагрузка. Скорми их в базовый классификатор. Посмотри, можешь ли предсказывать медленные запросы. Даже 50% точности полезны, если ты можешь направлять эти запросы иначе.

Второе: посмотри на твои cache hit rates по часам. Есть паттерн? Можешь ли предсказать, какие ключи будут запрошены в следующий час, на основе текущего часа? Прогрев кэшей на основе предсказаний часто даёт быстрые победы.

Третье: пересмотри свои пороги алертинга. Это статичные числа, которые кто-то установил годы назад? Могла бы модель, которая учит нормальные паттерны, ловить аномалии лучше, чем фиксированные пороги?

Ничто из этого не требует data science бэкграунда. Требуется любопытство, существующие логи и готовность экспериментировать. Начни оттуда. Посмотри, что получится.

Mamikon Arakelyan специализируется на бэкенд-архитектуре, дизайне микросервисов и практической AI-интеграции для продакшн-систем. С более чем 18-летним опытом в PHP, Go и распределённых системах, он сейчас фокусируется на построении интеллектуальной инфраструктуры, которая учится и адаптируется автоматически.