Озеро данных будущего: надежность ИИ в эпоху агентов

Автор: Денис Аветисян

Новая архитектура ‘Агентное озеро данных’ объединяет принципы транзакционной обработки с современными данными, обеспечивая безопасную параллельную работу и эффективное управление данными.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Самовосстанавливающиеся конвейеры обеспечивают надежность за счет итеративного цикла ReACT, развернутого в агентском хранилище данных, где верификатор выполняет предварительную проверку действий агента, а окончательное подтверждение осуществляется человеком посредством стратегии ветвления и слияния.

Предлагается архитектура, использующая многоверсионное управление конкурентным доступом (MVCC) для обеспечения надежности и управляемости в гетерогенных конвейерах данных.

Несмотря на стремительное развитие возможностей искусственного интеллекта, предприятия часто не доверяют агентам работу с производственными данными. В статье ‘Trustworthy AI in the Agentic Lakehouse: from Concurrency to Governance’ рассматривается, что обеспечение доверия к агентам начинается с решения инфраструктурных проблем: традиционные lakehouse-ы не подходят для паттернов доступа агентов, но при проектировании вокруг транзакций, управление данными следует само собой. Предлагается архитектура ‘Agentic Lakehouse’, адаптирующая принципы управления параллельным доступом из баз данных (MVCC) к распределенной гетерогенной среде современных конвейеров данных. Сможет ли этот подход обеспечить надежность и управляемость агентов в сложных аналитических системах?

Вызов Конкурентного Доступа в Озёрах Данных

Современные озера данных, известные своей мощностью и гибкостью, часто сталкиваются с трудностями при одновременном доступе множества пользователей к одним и тем же данным. Эта проблема конкурентного доступа может существенно снижать производительность системы и приводить к ошибкам в обработке информации. В условиях, когда несколько процессов пытаются одновременно изменить или прочитать одни и те же записи, возникают конфликты, требующие сложных механизмов разрешения. Неэффективное управление конкурентным доступом не только замедляет выполнение запросов, но и ставит под угрозу целостность данных, что особенно критично для приложений, требующих высокой степени надежности и точности. В результате, несмотря на все преимущества архитектуры озера данных, проблема конкурентного доступа остается серьезным вызовом для разработчиков и администраторов, требующим поиска оптимальных решений для обеспечения стабильной и эффективной работы системы.

Традиционные транзакционные системы, такие как монолитные базы данных, обеспечивают строгую согласованность данных, гарантируя, что каждая операция выполняется над актуальной и корректной информацией. Однако, в условиях экспоненциального роста объемов данных и необходимости их обработки в режиме реального времени, эти системы демонстрируют ограниченную масштабируемость и гибкость. В отличие от них, современные озера данных, или lakehouses, способны обрабатывать огромные массивы структурированных и неструктурированных данных, предлагая более широкие возможности для анализа и машинного обучения. Несмотря на преимущества lakehouses, обеспечение надежной и эффективной обработки параллельных запросов к данным остается сложной задачей, поскольку строгая согласованность, присущая монолитным базам данных, часто достигается за счет снижения производительности и гибкости в масштабируемой среде.

Использование Bauplan Run API обеспечивает атомарную запись обновленных версий компонентов A и B, гарантируя целостность данных и изоляцию в случае сбоев транзакций.

Bauplan: Архитектура, Вдохновлённая Git

Архитектура Bauplan для lakehouse-ов основана на принципах, аналогичных системе контроля версий Git. В частности, она использует концепцию ветвей для организации параллельной работы с данными. Это позволяет нескольким пользователям или процессам выполнять преобразования данных изолированно друг от друга, не влияя на основную линию данных. Подобно тому, как в Git ветки позволяют разрабатывать новые функции или исправлять ошибки без изменения основной кодовой базы, в Bauplan ветви обеспечивают возможность проведения экспериментов, очистки данных или создания новых аналитических представлений, не нарушая целостность и доступность основной информации в lakehouse. После завершения работы над ветвью изменения могут быть безопасно интегрированы в основную линию данных посредством процесса, аналогичного слиянию (merge) в Git.

В архитектуре Bauplan временные ветви обеспечивают возможность параллельной работы с данными, изолируя изменения от основной линии данных. Каждая ветвь представляет собой независимую копию данных, позволяющую выполнять трансформации, очистку или анализ без влияния на производственные данные или другие параллельные операции. Это достигается путем создания изолированного окружения для каждой задачи обработки данных, что минимизирует конфликты и обеспечивает предсказуемость результатов. После завершения работы изменения, внесенные во временной ветви, могут быть интегрированы в основную линию данных посредством атомарного слияния, гарантируя целостность и отслеживаемость данных.

Атомарное слияние в архитектуре Bauplan гарантирует согласованную интеграцию изменений данных, обеспечивая целостность данных в lakehouse. Этот процесс предполагает, что все изменения, внесенные в отдельные ветви, применяются как единая, неделимая операция. В случае неудачи слияния, вся операция отменяется, предотвращая внесение неполных или противоречивых данных. Такой подход, основанный на транзакционности, позволяет избежать состояний данных, которые могут привести к несогласованности или повреждению. Использование атомарных операций слияния критически важно для обеспечения надежности и предсказуемости данных в условиях параллельной работы и частых обновлений.

Самовосстанавливающиеся Конвейеры и Автоматизация на Основе Агентов

Bauplan позволяет создавать самовосстанавливающиеся конвейеры данных за счет интеграции агентов и процессов верификации. Агенты действуют как автономные компоненты, способные обнаруживать и устранять несоответствия в данных. Процессы верификации, в свою очередь, предоставляют вычислительные критерии приемки, определяющие допустимость предложенных агентами исправлений и обеспечивающие поддержание качества и валидности данных в конвейере. Эта архитектура позволяет автоматизировать процесс исправления ошибок, снижая необходимость ручного вмешательства и повышая надежность и отказоустойчивость конвейера обработки данных.

Агенты в Bauplan используют подход ReAct (Reason + Act), позволяющий им реагировать на несоответствия в данных и автоматически инициировать процессы исправления. Реализация ReAct подразумевает чередование этапов рассуждения (Reason) — анализа текущего состояния данных и выявления проблем — и действий (Act) — выполнения операций для устранения обнаруженных несоответствий. Этот итеративный процесс позволяет агентам динамически адаптироваться к изменяющимся условиям и решать широкий спектр задач по восстановлению целостности данных без непосредственного вмешательства человека. При обнаружении аномалии, агент формулирует план действий, выполняет его, и оценивает результат, повторяя цикл до достижения желаемого состояния данных.

Верификаторы в Bauplan предоставляют вычислительные критерии приемки, которые используются для оценки корректности исправлений, инициированных агентами. Эти критерии представляют собой формальные определения допустимых состояний данных и логических правил, которым должны соответствовать результаты автоматического исправления. Верификация включает в себя выполнение этих критериев над измененными данными, что позволяет объективно оценить качество и валидность внесенных изменений, предотвращая внесение некорректных или нежелательных модификаций в конвейер данных. В случае невыполнения критериев приемки, верификатор сигнализирует об ошибке, и процесс исправления может быть пересмотрен или отменен.

Технические Основы и Управление в Bauplan

В основе архитектуры Bauplan лежит использование бессерверных функций (Function-as-a-Service, FaaS) для обеспечения сетевой изоляции. Такой подход позволяет изолировать отдельные компоненты системы, значительно повышая уровень безопасности и предотвращая распространение потенциальных угроз. Каждая функция выполняется в собственной изолированной среде, что минимизирует поверхность атаки и упрощает управление доступом. Кроме того, FaaS обеспечивает автоматическое масштабирование ресурсов в зависимости от нагрузки, что гарантирует стабильную работу системы даже при пиковых запросах и позволяет оптимизировать затраты на инфраструктуру. Использование бессерверных технологий позволяет Bauplan динамически адаптироваться к изменяющимся требованиям и обеспечивать высокую доступность сервисов.

Декларативный ввод-вывод в Bauplan радикально упрощает взаимодействие с данными, избавляя от необходимости явного указания шагов доступа. Вместо этого, система оперирует описаниями желаемого результата, позволяя оптимизировать запросы и выполнять их параллельно. Такой подход не только значительно повышает производительность, особенно при работе с большими объемами информации, но и существенно снижает сложность разработки и поддержки приложений. Вместо написания сложного кода для обработки данных, разработчики могут сосредоточиться на бизнес-логике, а сама система возьмет на себя управление деталями доступа к данным, обеспечивая транзакционную целостность и безопасность.

Архитектура Bauplan опирается на проверенные отраслевые стандарты, такие как Apache Iceberg, для обеспечения транзакционной целостности данных и надежного управления доступом. Использование Apache Iceberg позволяет гарантировать, что операции с данными выполняются атомарно, согласованно, изолированно и долговечно (ACID-свойства), даже в условиях высокой конкуренции и параллельного доступа. В сочетании с механизмом ролевого контроля доступа (RBAC), Bauplan предоставляет гибкую и детализированную систему управления правами, позволяющую точно определить, какие пользователи или группы имеют доступ к определенным данным и операциям. Это не только повышает безопасность системы, но и упрощает соблюдение нормативных требований и политик конфиденциальности данных, создавая надежную основу для управления данными в любой организации.

Будущее Разработки Данных

Подход Bauplan, основанный на использовании агентов, представляет собой существенный шаг к автоматизации и самовосстановлению конвейеров данных. Вместо традиционного, жестко запрограммированного подхода, Bauplan использует интеллектуальных агентов, способных самостоятельно обнаруживать и устранять проблемы в потоке данных. Интеграция с существующими технологиями data lakehouse позволяет использовать преимущества проверенных решений хранения и обработки данных, одновременно добавляя уровень автоматизации и устойчивости. Эта архитектура обеспечивает не только повышение надежности и масштабируемости данных, но и снижение операционных затрат, поскольку уменьшается необходимость в ручном вмешательстве и постоянном мониторинге. В результате, данные становятся более доступными и полезными для принятия решений, а инфраструктура данных — более гибкой и адаптивной к изменяющимся требованиям бизнеса.

Архитектура, предложенная Bauplan, открывает новые горизонты в обеспечении качества, надёжности и масштабируемости данных в эпоху больших данных. Традиционные подходы к построению конвейеров данных часто сталкиваются с проблемами, связанными с ручным управлением, ошибками и сложностью адаптации к растущим объемам информации. В отличие от них, данная архитектура позволяет автоматизировать процессы, обнаруживать и устранять неисправности, а также гибко масштабироваться для обработки петабайтов данных. Благодаря этому, организации могут значительно снизить затраты на обслуживание данных, повысить их достоверность и использовать их для принятия более обоснованных решений. В результате, появляется возможность не просто хранить большие объемы данных, но и эффективно их использовать для инноваций и развития бизнеса.

В основе концепции Bauplan лежит стремление к созданию надежной инфраструктуры для работы с данными, что является ключевой задачей в эпоху экспоненциального роста объемов информации. Предлагаемый подход нацелен на автоматизацию и самовосстановление конвейеров данных, что существенно снижает вероятность ошибок и повышает устойчивость системы. В отличие от традиционных решений, Bauplan ориентирован на создание “самоисцеляющейся” архитектуры, способной оперативно выявлять и устранять неисправности без вмешательства человека. Это достигается за счет использования агентов, способных анализировать состояние данных и инфраструктуры, а также автоматически применять корректирующие действия. В конечном итоге, Bauplan предлагает принципиально новый уровень доверия к данным, обеспечивая их качество, достоверность и доступность для принятия обоснованных решений.

Предлагаемая архитектура ‘Agentic Lakehouse’ стремится к созданию системы, где каждая операция над данными не просто выполняется, но и доказуемо корректна. В этом контексте, слова Винтона Серфа приобретают особую значимость: «Интернет — это не технология, это способ организации информации». Подобно тому, как Интернет структурирует информацию, ‘Agentic Lakehouse’ структурирует доступ и управление данными, используя принципы MVCC для обеспечения изоляции и согласованности. Это позволяет рассматривать данные не как пассивный ресурс, а как активный элемент, требующий строгой защиты и контроля, что соответствует стремлению к математической чистоте и надежности алгоритмов.

Что дальше?

Предложенная архитектура «Агентного Озера Данных» представляет собой логичное, хотя и запоздалое, применение принципов, давно устоявшихся в теории баз данных, к хаотичному миру современных конвейеров обработки информации. Иллюзия, что распределённость и гетерогенность отменяют необходимость в строгой согласованности, оказалась несостоятельной. Однако, проблема не решена, а лишь переформулирована. Применение MVCC в данном контексте — это не панацея, а лишь отправная точка. Необходимо разработать более тонкие механизмы изоляции вычислений и данных, учитывающие специфику агентных систем, где агенты могут представлять собой не просто процессы, а сложные, самообучающиеся алгоритмы.

Особое внимание следует уделить вопросу о доказуемости. Просто «работать на тестах» недостаточно. Алгоритмы управления конкурентным доступом и обеспечения целостности данных должны быть формально верифицируемы. Иначе, сложность системы неизбежно приведет к появлению трудноуловимых ошибок, которые проявятся лишь в критических ситуациях. Красота алгоритма не зависит от языка реализации, важна только непротиворечивость.

Перспективы кажутся ясными: необходима разработка формальной модели, описывающей взаимодействие агентов в «Озере Данных», а также методов автоматической верификации корректности алгоритмов управления доступом. Иначе, рискуем построить сложный, но ненадежный инструмент, чья кажущаяся эффективность окажется иллюзией.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16402.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-23 23:10