LLM evaluation at scale на Apache Spark
LLM evaluation at scale на Apache Spark: как устроена распределённая архитектура, кэширование и статистическая проверка моделей.
«Наблюдаемость» на ThecoreGrid — это про понимание, мониторинг и отладку сложных распределенных систем в продакшене.
Мы рассматриваем логирование, метрики, трассировку и профилирование как ключевые элементы видимости поведения системы под реальной нагрузкой. В темах — стратегии инструментирования, построение telemetry-пайплайнов, дизайн алертинга, определение SLI/SLO и обнаружение инцидентов в highload-среде. Анализируем компромиссы между качеством сигналов, стоимостью и нагрузкой на систему, а также проблемы кардинальности, сэмплирования и хранения данных. Контент основан на практиках BigTech, включая post-mortems инцидентов и опыт эксплуатации масштабных систем. Публикуем deep dive в современные observability-стеки, методы корреляции сигналов и подходы к отладке микросервисов и cloud-native платформ. Тег полезен SRE, platform- и backend-инженерам, а также архитекторам, отвечающим за надежность, производительность и прозрачность систем.
LLM evaluation at scale на Apache Spark: как устроена распределённая архитектура, кэширование и статистическая проверка моделей.
Почему golden path платформа проваливается на внедрении: разбор ошибок, шаблонов и метрик, которые действительно показывают результат.
Как LLM-агенты автоматизируют building–grid co-simulation через DAG и multi-agent orchestration, снижая ошибки и сложность пайплайнов.
Как измерять platform health через developer experience, adoption и toil, а не только observability и uptime.
Как Knowledge Graph и LangExtract повышают точность извлечения данных и трассируемость в системах Total Airport Management —>
Иногда система «ломается» ещё до входа в приложение. Этот случай — про то, как слой безопасности полностью скрывает поведение backend. Потеря наблюдаемости
Platform engineering metrics без baseline лишают команды контроля. Разбор подхода через Kubernetes secrets manager и scorecard модель.
Edge AI Kubernetes как единая платформа: как масштабировать edge без фрагментации и сохранить контроль над распределённой инфраструктурой.
Mid-path анализ сети через A/B сравнение выявляет узкие места interconnection, скрытые за классическими метриками latency и throughput.
Edge error handling: почему сбои CDN без логов блокируют диагностику и как выстроить observability для анализа таких инцидентов
Controls: ← → to move, ↑ to rotate, ↓ to drop.
Mobile: use buttons below.