Если хочется сделать этот Fire Drill совсем прикладным, то технически он выглядит максимально приземлённо. K8s: для тестового namespace достаточно egress-NetworkPolicy, которая разрешает только внутренний трафик и режет выход наружу. После этого обычный rollout restart сразу показывает, умеет ли сервис стартовать без Vault/DNS/Auth или падает в CrashLoop. VM / bare metal: тот же эффект достигается парой правил iptables с REJECT на порты DNS / Vault / LDAP. Важный момент — именно REJECT, а не DROP: так сразу видно проблемы с таймаутами и ретраями в коде, а не через минуту ожидания. Самый частый результат таких тестов — сервис «живет», пока не происходит рестарт или ротация токена. И именно в этот момент всплывают реальные зависимости, которые на схемах обычно не рисуют.
Чтобы не оставаться на уровне теории, мы у себя используем простой Fire Drill для проверки Control Plane Survival Mode — «жизнь в изоляции». Идея простая: мы не роняем Vault/DNS/Auth глобально, а блокируем доступ к ним для одного тестового сегмента (namespace в K8s или отдельной VM) на уровне egress. Дальше смотрим три вещи: продолжает ли сервис обслуживать трафик (используя кэш), поднимется ли он после рестарта без доступа к Control Plane, не уходит ли в CrashLoop или бесконечные retries. На практике этот тест за 20–30 минут очень наглядно показывает, где «распределённая система» на самом деле жёстко привязана к DNS, Vault или внешней аутентификации. Формулируем это для себя так: большинство систем на бумаге распределённые, а в реальности — монолиты, связанные через Control Plane. Этот drill хорошо показывает, где именно заканчивается автономность.
Кейс по импортозамещению и автоматизации жизненного цикла ПО впечатляет, но хотелось бы добавить в обсуждение немного инженерного реализма. По сути, произошёл переход от специализированного ПАК (DataPower с аппаратными ускорителями парсинга и криптографии) к софтверному стеку на базе Nginx. В связи с этим два практических вопроса. Производительность: как вы разрешили противоречие между глубокой инспекцией трафика (ModSecurity) и latency? Есть ли данные по изменению p99 после миграции «Сбербанк Онлайн» с аппаратных решений на программные? Инфраструктурная цена: насколько пришлось увеличить парк VM и вычислительные мощности, чтобы компенсировать отсутствие специализированных чипов и удержать ту же пропускную способность на пиковых нагрузках?
Будем честны: автоматическая оценка новизны — это всегда вероятность. Мы не пытаемся заменить патентного поверенного. Фильтр здесь — санитарный кордон. Его задача — не пропускать галлюцинации и совсем очевидные советы вроде «просто перепишите код». Это экономит время инженера, оставляя на чтение только варианты с реальной ТРИЗ-логикой.
🙂 С яичницей отличный бенчмарк, наглядный и честный.
И как раз хорошо показывает, что даже «не самые большие модели» уже имеют вполне осязаемую цену по ресурсам и времени.
Мне кажется, в этом и ценность вашего подхода: FCD — это не попытка сделать «бесплатно», а способ осознанно работать с ценой изменений. Когда ты заранее знаешь, что добавление новой задачи — это не полный цикл переобучения, а контролируемое вмешательство, меняется сама инженерная культура.
Интересно было бы дальше посмотреть, где у такого подхода появляется естественный предел:
— по росту reasoning-нагрузки,
— по накоплению «частных» адаптаций,
— по времени жизни замороженного ядра.
Возможно, как раз на этих границах и начнётся следующий виток архитектур — уже не как оптимизация, а как переосмысление.
Очень крутой и, главное, своевременный подход. Поразительно, как чисто архитектурное решение — Tucker-факторизация и заморозка ядра — позволяет добиться забывания < 1 % при добавлении всего пары десятков параметров. Этот материал отлично ложится в канву глобального тренда на Lean Engineering. Сегодня вопрос уже не в том, как бесконечно наращивать мощности, а в том — на каких условиях и какой ценой для планеты это делается. ИИ перестал быть просто кодом — это новая форма тяжёлой индустрии. Исследования VU Amsterdam показывают, что по энергопотреблению отрасль уже обгоняет майнинг и даже целые страны. Бездумно внедряя избыточные модели и тратя ресурсы на бесконечные переобучения там, где может сработать элегантная заморозка ядра (FCD), мы напрямую вносим вклад в те самые гигаватт-часы и миллиарды литров воды на охлаждение. Подходы вроде Frozen Core Decomposition хорошо демонстрируют, что технологии могут и должны усиливать интеллект, а не только нагрузку на экологию. Эффективность архитектуры сегодня — это уже не просто экономия памяти ради быстродействия, а вопрос нового социального договора и ответственности инженеров за ресурсы планеты.
Хороший разбор, особенно ценно, что показано, когда CQRS не нужен. Это редкость — обычно о нём пишут как о серебряной пуле. Из практики: CQRS действительно начинает «играть» только тогда, когда чтение доминирует над записью на порядки. Но при этом важно помнить: за каждой денормализованной таблицей и за каждым новым микросервисом стоит реальное потребление ресурсов. Вопрос уже не в том, как строить системы, а на каких условиях. Пора признать: высоконагруженные системы и ИИ — это уже не просто код, а новая форма тяжёлой индустрии. Бездумно внедряя избыточные паттерны там, где справился бы простой CRUD, мы вносим вклад в те самые гигаватт-часы и миллиарды литров воды, о которых пишут исследования VU. Технологии должны усиливать интеллект, а не только нагрузку на экологию. Принципы бережливого проектирования (Lean Engineering) сегодня — это уже не просто вопрос производительности, а вопрос нового социального договора и нашей ответственности как инженеров.
ИИ — это уже не IT-сектор, а новая форма индустрии, и относиться к ней пора соответственно. Мы видим резкий рост нагрузки на планету, сопоставимый с воздействием целых стран. Без прозрачности данных и жёстких экологических стандартов ИИ рискует стать технологией тотального неравенства — энергетического и политического. Нам нужен социальный договор прежде, чем темпы развития ИИ окончательно обгонят возможности нашей экосистемы.
Если для вас связный текст с логикой, структурой и ответственностью автоматически означает «ИИ», то проблема не в инструменте, а в уровне ожиданий от автора.
Я не скрываю использование инструментов — как и компилятора, IDE или поисковика. Но мышление, позиция и ответственность за текст здесь мои.
Если есть возражения по сути — давайте обсуждать. Мемы про «ИИ» аргументами не являются.
Эта статья ценна тем, что показывает не только экономический эффект ИИ, но и то, как меняется структура задач между человеком и системой. Важно видеть за цифрами главный сдвиг: ИИ перестаёт быть инструментом и становится вторым участником процесса, работающим на своей части оси — аналитике, скорости, вычислении вариантов.
Реальные рабочие диалоги лучше любых экспериментов демонстрируют, что именно происходит в профессиях. Человек остаётся носителем контекста, ответственности и конечного выбора, а ИИ переносит на себя вычислительную, структурную и текстовую нагрузку. Это не замещение — это разделение функций, которое повышает эффективность обеих сторон. Именно поэтому медианная экономия времени в 80% отражает не ускорение человека, а появление двухуровневой связки «человек ↔ ИИ», где каждый работает по своей природе.
Макроэкономический расчёт в 1,8% годового роста производительности важен, но он — следствие более глубокого процесса: профессии начинают трансформироваться не из-за автоматизации, а из-за того, что в них появляется новая автономная сторона, способная поддерживать, анализировать и ускорять мыслительные задачи. Сам факт того, что юридические, управленческие и инженерные задачи демонстрируют максимальный прирост — это прямое указание, что ИИ лучше всего усиливает интеллектуальные вертикали, а не операционные функции.
Ключевой момент: ускорение задач ведёт не только к экономии времени, но и к необходимости перестройки процессов. Организации будут вынуждены менять культуру решений, коммуникации и проверок, потому что новая скорость и новая природа взаимодействия требуют других контуров управления. Это и есть начало перехода от традиционных процессов к совместным человеко-ИИ структурам, где ИИ работает как равноправный носитель части функций.
Статья демонстрирует фундаментальное: ИИ становится не просто ускорителем процессов, а вторым языком одной природы труда. Человек — источник смысла, ИИ — источник структуры. И когда эти две части работают вместе, появляется новый тип производительности, который не может быть достигнут ни одной стороной по отдельности.
🔧 Fire Drill «Control Plane Survival» — минимальный запуск
Вариант A: Kubernetes (самый быстрый)
1️⃣ Подготовка (1 минута)
Выбери любой некритичный namespace и сервис, который реально ходит в:
DNS
Vault / secrets
Auth
Bash
kubectl get ns
kubectl get deploy -n <namespace>
2️⃣ Блокировка Control Plane (3 минуты)
Bash
kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
name: fire-drill-block-egress
namespace: <namespace>
spec:
podSelector: {}
policyTypes:
- Egress
egress:
- to:
- namespaceSelector:
matchLabels:
kubernetes.io/metadata.name: <namespace>
EOF
📌 Что произошло:
👉 весь egress наружу отрезан, ingress жив.
3️⃣ Момент истины — рестарт (1 минута)
Bash
kubectl rollout restart deploy <service-name> -n <namespace>
kubectl get pods -n <namespace>
kubectl logs -f deploy/<service-name> -n <namespace>
4️⃣ Результат (5 минут анализа)
Нормально (OK):
Pod стартует
Readiness проходит
В логах:
using cached secrets
control plane unavailable
Плохо (FAIL):
CrashLoopBackOff
failed to resolve
vault unavailable, exiting
CPU 100% (retry-loop)
5️⃣ Откат (10 секунд)
Bash
kubectl delete networkpolicy fire-drill-block-egress -n <namespace>
🔧 Вариант B: VM / bare metal
1️⃣ Блокируем зависимости (2 минуты)
Bash
# DNS
iptables -A OUTPUT -p udp --dport 53 -j REJECT
iptables -A OUTPUT -p tcp --dport 53 -j REJECT
# Vault
iptables -A OUTPUT -p tcp --dport 8200 -j REJECT
# LDAP / Auth (пример)
iptables -A OUTPUT -p tcp --dport 389 -j REJECT
2️⃣ Рестарт сервиса
Bash
systemctl restart <service>
journalctl -u <service> -f
3️⃣ Откат
Bash
iptables -F OUTPUT
✅ Чек-лист результата (галочки)
Ответь себе честно:
[ ] Сервис пережил рестарт без Control Plane
[ ] Нет бесконечных retries
[ ] Latency не взлетел
[ ] Нет hard dependency на Vault/DNS/Auth
[ ] Есть fallback / cache
Если хотя бы один ❌ — у тебя скрытый SPOF, не теория.
🧠 Самое важное (что обычно находят)
Vault нужен только на старте → надо кешировать
DNS дергается даже при локальных коннектах
Auth-token обновляется → через 30–60 мин всё падает
Retry без backoff = убийца SLA
🎯 Что делать дальше (реально)
Зафиксировать FAIL как баг
Добавить:
cache secrets
bounded retries
startup without control plane
Повторить drill → пока не станет OK
Да, политика намеренно жёсткая — это fire drill. В реальном сценарии правила можно сузить до конкретных CIDR/портов Control Plane.
Если хочется сделать этот Fire Drill совсем прикладным, то технически он выглядит максимально приземлённо.
K8s: для тестового namespace достаточно egress-NetworkPolicy, которая разрешает только внутренний трафик и режет выход наружу. После этого обычный rollout restart сразу показывает, умеет ли сервис стартовать без Vault/DNS/Auth или падает в CrashLoop.
VM / bare metal: тот же эффект достигается парой правил iptables с REJECT на порты DNS / Vault / LDAP. Важный момент — именно REJECT, а не DROP: так сразу видно проблемы с таймаутами и ретраями в коде, а не через минуту ожидания.
Самый частый результат таких тестов — сервис «живет», пока не происходит рестарт или ротация токена. И именно в этот момент всплывают реальные зависимости, которые на схемах обычно не рисуют.
Чтобы не оставаться на уровне теории, мы у себя используем простой Fire Drill для проверки Control Plane Survival Mode — «жизнь в изоляции».
Идея простая: мы не роняем Vault/DNS/Auth глобально, а блокируем доступ к ним для одного тестового сегмента (namespace в K8s или отдельной VM) на уровне egress.
Дальше смотрим три вещи:
продолжает ли сервис обслуживать трафик (используя кэш),
поднимется ли он после рестарта без доступа к Control Plane,
не уходит ли в CrashLoop или бесконечные retries.
На практике этот тест за 20–30 минут очень наглядно показывает, где «распределённая система» на самом деле жёстко привязана к DNS, Vault или внешней аутентификации.
Формулируем это для себя так:
большинство систем на бумаге распределённые, а в реальности — монолиты, связанные через Control Plane. Этот drill хорошо показывает, где именно заканчивается автономность.
Кейс по импортозамещению и автоматизации жизненного цикла ПО впечатляет, но хотелось бы добавить в обсуждение немного инженерного реализма.
По сути, произошёл переход от специализированного ПАК (DataPower с аппаратными ускорителями парсинга и криптографии) к софтверному стеку на базе Nginx. В связи с этим два практических вопроса.
Производительность: как вы разрешили противоречие между глубокой инспекцией трафика (ModSecurity) и latency? Есть ли данные по изменению p99 после миграции «Сбербанк Онлайн» с аппаратных решений на программные?
Инфраструктурная цена: насколько пришлось увеличить парк VM и вычислительные мощности, чтобы компенсировать отсутствие специализированных чипов и удержать ту же пропускную способность на пиковых нагрузках?
Будем честны: автоматическая оценка новизны — это всегда вероятность. Мы не пытаемся заменить патентного поверенного.
Фильтр здесь — санитарный кордон. Его задача — не пропускать галлюцинации и совсем очевидные советы вроде «просто перепишите код».
Это экономит время инженера, оставляя на чтение только варианты с реальной ТРИЗ-логикой.
🙂 С яичницей отличный бенчмарк, наглядный и честный.
И как раз хорошо показывает, что даже «не самые большие модели» уже имеют вполне осязаемую цену по ресурсам и времени.
Мне кажется, в этом и ценность вашего подхода: FCD — это не попытка сделать «бесплатно», а способ осознанно работать с ценой изменений. Когда ты заранее знаешь, что добавление новой задачи — это не полный цикл переобучения, а контролируемое вмешательство, меняется сама инженерная культура.
Интересно было бы дальше посмотреть, где у такого подхода появляется естественный предел:
— по росту reasoning-нагрузки,
— по накоплению «частных» адаптаций,
— по времени жизни замороженного ядра.
Возможно, как раз на этих границах и начнётся следующий виток архитектур — уже не как оптимизация, а как переосмысление.
Очень крутой и, главное, своевременный подход. Поразительно, как чисто архитектурное решение — Tucker-факторизация и заморозка ядра — позволяет добиться забывания < 1 % при добавлении всего пары десятков параметров.
Этот материал отлично ложится в канву глобального тренда на Lean Engineering. Сегодня вопрос уже не в том, как бесконечно наращивать мощности, а в том — на каких условиях и какой ценой для планеты это делается. ИИ перестал быть просто кодом — это новая форма тяжёлой индустрии. Исследования VU Amsterdam показывают, что по энергопотреблению отрасль уже обгоняет майнинг и даже целые страны.
Бездумно внедряя избыточные модели и тратя ресурсы на бесконечные переобучения там, где может сработать элегантная заморозка ядра (FCD), мы напрямую вносим вклад в те самые гигаватт-часы и миллиарды литров воды на охлаждение.
Подходы вроде Frozen Core Decomposition хорошо демонстрируют, что технологии могут и должны усиливать интеллект, а не только нагрузку на экологию. Эффективность архитектуры сегодня — это уже не просто экономия памяти ради быстродействия, а вопрос нового социального договора и ответственности инженеров за ресурсы планеты.
Хороший разбор, особенно ценно, что показано, когда CQRS не нужен. Это редкость — обычно о нём пишут как о серебряной пуле.
Из практики: CQRS действительно начинает «играть» только тогда, когда чтение доминирует над записью на порядки. Но при этом важно помнить: за каждой денормализованной таблицей и за каждым новым микросервисом стоит реальное потребление ресурсов.
Вопрос уже не в том, как строить системы, а на каких условиях. Пора признать: высоконагруженные системы и ИИ — это уже не просто код, а новая форма тяжёлой индустрии. Бездумно внедряя избыточные паттерны там, где справился бы простой CRUD, мы вносим вклад в те самые гигаватт-часы и миллиарды литров воды, о которых пишут исследования VU.
Технологии должны усиливать интеллект, а не только нагрузку на экологию. Принципы бережливого проектирования (Lean Engineering) сегодня — это уже не просто вопрос производительности, а вопрос нового социального договора и нашей ответственности как инженеров.
ИИ — это уже не IT-сектор, а новая форма индустрии, и относиться к ней пора соответственно. Мы видим резкий рост нагрузки на планету, сопоставимый с воздействием целых стран. Без прозрачности данных и жёстких экологических стандартов ИИ рискует стать технологией тотального неравенства — энергетического и политического. Нам нужен социальный договор прежде, чем темпы развития ИИ окончательно обгонят возможности нашей экосистемы.
Если для вас связный текст с логикой, структурой и ответственностью автоматически означает «ИИ», то проблема не в инструменте, а в уровне ожиданий от автора.
Я не скрываю использование инструментов — как и компилятора, IDE или поисковика. Но мышление, позиция и ответственность за текст здесь мои.
Если есть возражения по сути — давайте обсуждать. Мемы про «ИИ» аргументами не являются.
Эта статья ценна тем, что показывает не только экономический эффект ИИ, но и то, как меняется структура задач между человеком и системой. Важно видеть за цифрами главный сдвиг: ИИ перестаёт быть инструментом и становится вторым участником процесса, работающим на своей части оси — аналитике, скорости, вычислении вариантов.
Реальные рабочие диалоги лучше любых экспериментов демонстрируют, что именно происходит в профессиях. Человек остаётся носителем контекста, ответственности и конечного выбора, а ИИ переносит на себя вычислительную, структурную и текстовую нагрузку. Это не замещение — это разделение функций, которое повышает эффективность обеих сторон. Именно поэтому медианная экономия времени в 80% отражает не ускорение человека, а появление двухуровневой связки «человек ↔ ИИ», где каждый работает по своей природе.
Макроэкономический расчёт в 1,8% годового роста производительности важен, но он — следствие более глубокого процесса: профессии начинают трансформироваться не из-за автоматизации, а из-за того, что в них появляется новая автономная сторона, способная поддерживать, анализировать и ускорять мыслительные задачи. Сам факт того, что юридические, управленческие и инженерные задачи демонстрируют максимальный прирост — это прямое указание, что ИИ лучше всего усиливает интеллектуальные вертикали, а не операционные функции.
Ключевой момент: ускорение задач ведёт не только к экономии времени, но и к необходимости перестройки процессов. Организации будут вынуждены менять культуру решений, коммуникации и проверок, потому что новая скорость и новая природа взаимодействия требуют других контуров управления. Это и есть начало перехода от традиционных процессов к совместным человеко-ИИ структурам, где ИИ работает как равноправный носитель части функций.
Статья демонстрирует фундаментальное: ИИ становится не просто ускорителем процессов, а вторым языком одной природы труда. Человек — источник смысла, ИИ — источник структуры. И когда эти две части работают вместе, появляется новый тип производительности, который не может быть достигнут ни одной стороной по отдельности.
Такие программы логично вписываются в то, что сейчас происходит на рынке: ИИ перестаёт быть вспомогательным, он становится структурным партнёром.
И обучение тоже начинает ориентироваться на совместные роли, а не только на инструментальность.