Agent in the Loop: Architecture for Highload Data Pipeline Recovery [ukr]
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.
Кирило Дубовик
AI Solutions Architect at EPAM Systems | Founder “Digital Brain”
- 12+ років професійного досвіду на перетині бізнесу, операцій, автоматизації та enterprise-архітектури; з 2022 року фокусується на практичній AI engineering
- Проєктує enterprise GenAI рішення: LLM-платформи, RAG/GraphRAG, agentic systems, MCP-інтеграції, LLMOps, governance, observability та Responsible AI
- В EPAM працює над AI reference architectures, reusable blueprints і production-ready підходами для безпечного впровадження AI в Azure/AWS/Kubernetes середовищах
- Автор і засновник pet-проєкту Digital Brain — персональної AI-системи з памʼяттю, knowledge graph, pattern extraction і multi-agent архітектурою
- Вірить, що справжня цінність AI не в “магії моделей”, а в системах, які поєднують бізнес-контекст, інженерну надійність і реальну користь для людей
Максим Бородін
Systems Architect @ EPAM
- 20+ років в ІТ - від С++ розробника до системного архітектора, від систем контролю безпеки АЕС до створення eGoverment private cloud platform
- Спеціалізується на хмарних технологіях private та public cloud з акцентом на AWS
- Створював системи для обробки величезних масивів даних
- Ентузіаст ШІ