Тестирование на масштабируемость в облачной среде

Тестирование на масштабируемость в облачной среде

Не так давно в Trend Micro задались целью выполнить тест масштабируемости одного из собственных продуктов (Trend Micro Deep Security). Скорый поверхностный расчет показал, что для выполнения этой задачи потребовалось бы 35 серверов Dell 710 с возможностью виртуализации. Найти столько доступных серверов – непростая задача для любой компании, а о том, чтобы купить столько серверов ради месячного тестирования, не могло быть и речи.



Поэтому было решено обратиться за помощью к облакам. Подходящим решением стала инфраструктура Amazon Web Services (AWS), с помощью которой удалось получить необходимое количество менее крупных ресурсов. (В данном случае небольшие экземпляры идеально подходили для моделирования крупной архитектуры «менеджер-агент», причем каждый экземпляр моделировал множество агентов).

Следует иметь в виду, что просто открыть учетную запись и сделать запрос на 1000 небольших экземпляров не удастся. Сотрудники Amazon связываются с клиентом по электронной почте, чтобы определить требуемое соотношение типов экземпляров, платформ, зон доступности и регионов, которые будут выгодны как вашему проекту, так и AWS. Сразу после определения конфигурации мы разработали необходимые инструменты быстрого увеличения или уменьшения масштаба нашей тестовой среды. К ним относились AMI (шаблоны) и инструменты, использовавшие интерфейсы прикладного программирования для обнаружения и мониторинга ресурсов.

Нас не миновали странности платформы AWS, такие как перекос временной диаграммы при активном использовании ресурсов ЦП, некорректная информация о ресурсах ЦП для небольших экземпляров в CloudWatch и неизбежные «войны цен» за точечные экземпляры. Из-за особого характера тестов не все шло по плану. Порой при увеличении масштаба возникали сообщения об ошибке от интерфейса прикладного программирования AWS с формулировкой «недостаточно ресурсов». Будет нелишним иметь запасные варианты на случай, когда нужный тип экземпляра или регион перегружены.

В процессе решения различных задач платформа AWS показала хорошие возможности поиска и быстрого решения проблем с масштабируемостью. Имея возможность быстро получить сотни виртуальных машин с одного AMI, мы могли увеличивать и уменьшать масштаб в зависимости от условий тестирования.

В итоге были достигнуты поставленные цели по масштабируемости и потрачено гораздо меньше средств.

За год спрос на специалистов по ИИ в России удвоился

Расширение внедрения ИИ в рабочие процессы российских компаний породило повышенный спрос на специалистов с соответствующими знаниями и навыками. В 2025 году число таких вакансий на hh.ru, Superjob, «Авито» возросло в два раза.

Вместе с тем дефицита профильных специалистов на рынке не наблюдается. Многие работодатели пока лишь опробуют ИИ и не готовы ради этого вкладываться в дополнительные (и недешевые!) людские ресурсы.

По данным hh.ru, в настоящее время наиболее востребованы ML-, ИИ- и промпт-инженеры, а также нейрокреаторы (художники, иллюстраторы, дизайнеры). Спрос на ИИ-тренеров, архитекторов ИИ-решений, фасилитаторов (специалистов по обучению персонала) гораздо скромнее.

Диапазон зарплат, предлагаемых таким узким специалистам, широк:

  • ML-инженеры — от 185 тыс. до 345 тыс. руб. (медианные значения);
  • ИИ-инженеры — 220 тыс. руб. (медиана);
  • ИИ-тренеры, архитекторы ИИ-решений, ИИ-фасилитаторы — 100 тыс. руб. и выше;
  • промпт-инженеры, нейрокреаторы — до 100 тыс. рублей.

На «Авито» чаще всего искали ИИ-тренеров и ИИ-редакторов (создание текстов, вычитка, подбор качественных образцов для обучения моделей). Средняя зарплата по всем профильным вакансиям — около 67,5 тыс. рублей.

Опрошенные «Ведомостями» представители ИТ-отрасли считают, что на данном этапе освоения ИИ большую ценность представляют навыки промпт-инженерии и способность отличить рабочий артефакт от правдоподобной галлюцинации. Ошибки ИИ могут дорого стоить крупной компании, так как могут повлечь не только убытки, но также потерю репутации и отток клиентов.

Андрей Зыкин, возглавляющий в BPMSoft направление по внедрению ИИ, отметил еще одно важное качество профильного специалиста — наличие критического мышления. От таких работников требуется умение четко формулировать задачи и оценивать корректность, пригодность, безопасность ИИ-решений с учетом слабых мест новых технологий.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru