Когда данные становятся доступны, возникает новый вызов — построение устойчивой и масштабируемой архитектуры для их обработки.

Здесь возникает один из типичных архитектурных перекосов 👇

На старте можно переоценить будущий масштаб и сразу начать проектировать распределенные хранилища и сложные схемы под небольшой и статичный датасет. Или наоборот — неооценить рост там, где изначально очевидно, что объем и сложность данных будут быстро увеличиваться.

Универсального решения нет: выбор хранилища и структуры данных всегда контекстный и зависит от ожидаемой динамики, опыта конкретной команды, разрешения на использование определенного open source и возможности его поддерживать.

Данные должны быть одинаково доступны и для обучения, и для работы модели в проде. Если источники, схемы или логика подготовки различаются, вы получаете два разных мира:

• аккуратный мир обучения
• реальный мир эксплуатации

❌ Почти всегда такие системы ломаются со временем.

Вопросы, с которых начинается ML-система:

1. Как именно данные попадают в систему?
2. Можем ли мы повторить этот процесс завтра, через месяц и через год?

💡 Поделитесь постом с командой и попробуйте честно ответить на эти вопросы