Low-code AI Workflows — потолок надежности. Как мы строили durable execution и не сошли с ума

Архитектура и масштабируемость

Бэкенд
Бэкенд / другое
Оптимизация производительности
Масштабирование с нуля
Базы данных, обработка данных
Нагрузочное тестирование
GO
Облака

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Целевая аудитория

Разработчики и архитекторы AI/ML-платформ, SRE и Platform Engineers, отвечающие за стабильность AI-сервисов, Backend-разработчики высоконагруженных систем,

Тезисы

  • Мы строили AI-workflow платформу как "аналог n8n", но с production-требованиями: durable execution, контроль контрактов, наблюдаемость и безопасное расширение.
    • Покажу, как исполнять декларативные графы надежно, наблюдаемо и предсказуемо под нагрузкой.
    • Разберу практическую методику бенчмарков между workflow-движками на одинаковых сценариях.
    • Отдельный блок: выбор persistence backend для Temporal ('Cassandra vs Postgres') в разных профилях нагрузки.

Разрабатывал рекомендательные системы на Go. Сейчас возглавляет Evolution AI Workflows, интегрируя облачные решения для масштабируемого AI.

Видео

Другие доклады секции

Архитектура и масштабируемость