Практико-орієнтована архітектурна доповідь про інтеграцію AI-агента в операційний workflow highload data pipeline. Розглянемо сценарій каскадного збою: у пайплайн потрапляють пошкоджені дані, зависають черги Kafka, зростає навантаження на storage, тисячі Kubernetes pod’ів починають падати та пересоздаватися, деградує etcd, а PostgreSQL стає додатковою точкою навантаження. Також покажемо, як AI-агент, побудований на базі AWS Bedrock AgentCore, LangChain та MCP/Gateway, може виявляти ранні сигнали інцидентів, ізолювати corrupted messages, пропонувати human-approved remediation steps, захищати стабільність кластера та перетворювати noisy telemetry на конкретні кроки для відновлення системи.

Як забезпечити data streaming з баз даних в cloud рішення, такі як GBQ, використовуючи Symfony 6, RabbitMQ та Kafka?