Uberova AI infraštruktúra: Pohľad inžiniera
Uberova AI infraštruktúra sa vyvinula od jednoduchého systému k rozsiahlej mikroslužbovej architektúre. Inžinieri využívajú interné nástroje ako M3DB, Michelangelo a Cadence na zvládanie komplexity a prichádzajúceho agentickej AI.
V poslednom čase sa veľa hovorí o tom, ako firmy využívajú umelú inteligenciu. V tomto článku sa pozrieme na to, ako ju implementuje spoločnosť Uber a aké nástroje používajú ich inžinieri. Video s Udayom Kiran Medisettym, dlhoročným inžinierom Uberu, nám ponúka fascinujúci pohľad do zákulisia a odhaľuje, ako sa Uber vyvinul od jednoduchého systému na tisíce mikroslužieb a aké nástroje im pomáhajú zvládať tento komplexný ekosystém. Uday vysvetľuje, ako sa spoločnosť pripravila na príchod agentickej AI a aké nové nástroje používajú na prepojenie agentov s ich kódom, internými službami a inžinierskymi znalosťami.
Od jednoduchosti ku komplexnosti: Evolúcia Uberovej architektúry
Uber začínal v roku 2015 so systémom pozostávajúcim len z dvoch základných služieb – Dispatch a API, ktoré komunikovali prostredníctvom jednoduchého 4-sekundového ping protokolu. S rýchlym rastom podniku sa však Uber musel prispôsobiť a prejsť na mikroslužby. To si vyžiadalo rozsiahlnu investíciu do infraštruktúry, vrátane monitorovania, sledovania a správy metrík.
