ИИ в работе: как избежать сбоев и повысить надежность

Автор: Денис Аветисян

Исследование реальных инцидентов в масштабных системах машинного обучения показывает, как обеспечить бесперебойную работу и снизить риски.

"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

Инциденты классифицируются по модальности модели и степени их критичности, демонстрируя взаимосвязь между типом используемой модели и потенциальным ущербом от возникающих проблем.

Настоящая работа посвящена эмпирическому анализу серьезных инцидентов в крупномасштабной системе обслуживания языковых моделей, выявлению основных причин сбоев и эффективным стратегиям смягчения последствий для повышения операционной устойчивости.

Несмотря на стремительное развитие больших языковых моделей (LLM), обеспечение их надежной работы в производственной среде остается сложной задачей. В работе ‘Enhancing reliability in AI inference services: An empirical study on real production incidents’ представлено первое детальное исследование инцидентов, произошедших в крупномасштабной системе обслуживания LLM, выявляющее ключевые причины сбоев и эффективные стратегии смягчения последствий. Анализ 156 инцидентов высокой критичности показал, что около 60% сбоев связаны с ошибками в работе движка инференса, при этом 40% из них – с превышением времени ожидания. Возможно ли, опираясь на полученные данные, разработать автоматизированные механизмы повышения устойчивости и снижения затрат на обслуживание LLM в масштабе?

Инциденты в Продакшене: Реактивность vs. Превентивность

Современные ИТ-системы характеризуются высокой частотой инцидентов, влияющих на надёжность и пользовательский опыт. Несмотря на инвестиции в мониторинг и автоматизацию, количество сбоев растёт, что требует пересмотра подходов к управлению инцидентами. Традиционно, реагирование строится на устранении проблем после их возникновения, что ведёт к простоям и финансовым потерям. Анализ показывает, что значительная часть инцидентов вызвана повторяющимися ошибками и недостаточной проактивностью. Эффективное управление требует перехода к проактивному подходу – пониманию коренных причин и повышению устойчивости системы. Это включает анализ логов, метрик и проведение детальных расследований. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.

Наблюдается зависимость между частотой инцидентов и их серьезностью.

От Реакции к Предотвращению: Проактивный Анализ

Эффективный анализ первопричин начинается с надёжной таксономии инцидентов. Исследование подтвердило эффективность четырехкомпонентной классификации. Пост-мортем анализ, основанный на этой таксономии, позволяет систематически расследовать инциденты и выявлять коренные причины. Установлено, что 60% инцидентов высокой степени серьезности связаны с неисправностями движка инференса, 16% – с ошибками конфигурации моделей, а 20% – с проблемами инфраструктуры.

Анализ инцидентов по семействам моделей показывает различия в их серьезности.

Выявляя повторяющиеся закономерности и устраняя системные проблемы, команды могут перейти от реагирования на инциденты к их предотвращению, повышая надёжность и стабильность систем.

Интеллектуальный Мониторинг и Автоматическое Восстановление

Системы мониторинга – неотъемлемая часть отслеживания состояния ИТ-инфраструктуры, обеспечивая видимость потенциальных проблем в режиме реального времени. Они собирают метрики и логи, позволяя оперативно выявлять аномалии. Эффективный мониторинг критически важен для поддержания стабильной работы сервисов. AIOps расширяет возможности мониторинга за счёт применения искусственного интеллекта для анализа данных, выявления закономерностей и прогнозирования отказов. Это позволяет сократить время разрешения инцидентов и повысить эффективность работы операционных команд.

Переключение на различные конечные точки приводит к улучшению показателей SLA.

Автоматический перенос (failover), основанный на проверках работоспособности, гарантирует доступность сервисов даже при отказе компонентов. Планирование ёмкости, основанное на данных мониторинга и анализе AIOps, позволяет проактивно выделять ресурсы, предотвращая узкие места и обеспечивая оптимальную доставку услуг.

Специфика LLM и Пути Решения

Развертывание и обслуживание больших языковых моделей (LLM) сопряжено с уникальными задачами, включая управление ёмкостью GPU, обработку длительных запросов и поддержание активности соединений. Эффективное решение этих проблем критически важно для обеспечения стабильной работы LLM. Производительность обслуживания LLM зависит от ключевых факторов, таких как токенизация и параметры выборки, которые должны быть тщательно настроены и отслеживаться.

Архитектура обслуживания больших языковых моделей включает в себя несколько ключевых компонентов.

Цели уровня обслуживания (SLO) необходимы для определения и измерения надёжности и производительности LLM-приложений. Проактивный мониторинг, автоматический перенос и интеллектуальное планирование ёмкости имеют решающее значение для обеспечения доступности и оперативности LLM-сервисов. Исследование показало, что 74% инцидентов высокой степени серьезности были автоматически обнаружены и разрешены оперативно, а не изменениями в коде. Согласованность оценок при маркировке инцидентов была высокой (коэффициент Коэна $κ = 0.89$). В конечном счете, каждая новая система мониторинга – это лишь более сложная обёртка вокруг старых проблем, и все они рано или поздно потребуют ручного вмешательства.

Анализ инцидентов в системах обслуживания больших языковых моделей неизбежно выявляет закономерности, которые, кажется, предсказывались ещё в начале пути автоматизации. Наблюдаемая в исследовании таксономия сбоев – от проблем с инфраструктурой до ошибок в конфигурации – лишь подтверждает старую истину: каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Ада Лавлейс заметила: «Я убеждена, что машина могла бы делать многое больше, чем просто вычислять числа, если бы у нее была возможность действовать на другие объекты, кроме чисел». Эта фраза, как ни странно, отражает суть современных проблем: мы строим сложные системы, способные обрабатывать огромные объемы информации, но часто забываем о фундаментальной надежности и устойчивости к ошибкам, фокусируясь на абстракциях, а не на конкретных реализациях. Продакшен, как всегда, найдёт способ сломать элегантную теорию.

Что дальше?

Представленное исследование, тщательно задокументировав болезненные случаи из практики LLM-сервинга, лишь подтверждает старую истину: любая абстракция умирает от продакшена. И умирает она, как правило, не сразу, а в муках, требуя от инженеров не столько элегантных решений, сколько оперативных заплат. В погоне за надежностью, мы неизбежно сталкиваемся с законом убывающей отдачи – каждая новая мера предосторожности порождает новые векторы отказа, часто более изощренные и трудноуловимые.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на автоматизации выявления и смягчения этих отказов, на построении самовосстанавливающихся систем. Но не стоит обольщаться. Все, что можно задеплоить – однажды упадет. И вопрос не в том, чтобы избежать этого падения, а в том, чтобы сделать его максимально предсказуемым и, если позволено, эстетичным. В конечном итоге, надёжность – это не свойство системы, а степень смирения инженеров с её неизбежными недостатками.

Попытки создать «нерушимый» LLM-сервис, скорее всего, обречены на провал. Гораздо перспективнее выглядит развитие инструментов для быстрого реагирования на инциденты, для анализа первопричин и автоматического восстановления сервиса. Ведь в конечном счете, главное – не избежать ошибок, а научиться извлекать из них уроки, пусть даже и ценой очередной бессонной ночи.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.07424.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-12 13:13