Освоение данных в реальном времени: стратегии Рахула Чатурведи по созданию надежных платформ данных

Технологии неустанно заставляют отрасли развиваться. Что касается больших данных, машинного обучения и искусственного интеллекта, то обработка и анализ огромных объемов данных в режиме реального времени стала важнейшим конкурентным преимуществом для всех компаний. Однако создание и поддержание надежных платформ данных, способных справиться с такими масштабами, представляет собой сложную задачу. Сейчас более чем когда-либо инженеры-программисты должны быть творческими мыслителями и новаторами.

Рахул Чатурведи , штатный инженер-программист в Uber Technologies Inc., является отличным примером того, кто умеет решать эти задачи. Его инновационные подходы к инфраструктуре данных сегодня соответствуют всем будущим стандартам в технологической отрасли.

Имея почти двадцатилетний опыт разработки программного обеспечения, Чатурведи зарекомендовал себя как авторитет в области больших данных, потоковых технологий и облачной инфраструктуры. Его опыт, отточенный работой в отраслевых гигантах и подкрепленный академическими достижениями в ИИТ Харагпуре и Вашингтонском университете, сыграл важную роль в решении некоторых из наиболее сложных проблем с данными, с которыми сталкиваются современные технологические компании.

В Uber Чатурведи был в авангарде оптимизации одного из крупнейших в мире развертываний Kafka — системы, которая ежедневно обрабатывает триллионы сообщений и петабайты данных. Его работа направлена на удовлетворение насущных потребностей обработки данных в реальном времени и закладывает основу для надежных экосистем искусственного интеллекта, которые могут эффективно масштабироваться в облачных средах.

Масштаб проблемы: экосистема данных Uber

Чтобы по-настоящему оценить значимость вклада Рахула Чатурведи, нужно сначала осознать масштабы экосистемы данных Uber. Будучи одной из ведущих транспортных платформ в мире, Uber генерирует астрономический объем данных: триллионы сообщений ежедневно, что составляет петабайты информации, которую необходимо обрабатывать, анализировать и принимать меры в режиме реального времени.

Этот поток данных поступает из различных источников: запросов на поездки, местонахождения водителей, условий дорожного движения, платежных транзакций и бесчисленного множества других источников данных из глобальной сети сервисов Uber. Каждый поток данных имеет решающее значение для деятельности компании, поскольку он поступает в системы, которые поддерживают все: от алгоритмов динамического ценообразования до оптимизации маршрутов и обнаружения мошенничества.

Сложность среды данных Uber усугубляется несколькими факторами, в том числе требованиями к обработке в реальном времени, глобальным распределением данных, плавной масштабируемостью без ущерба для производительности и надежности, а также экономической эффективностью. Задача Чатурведи заключалась в поддержании этой системы и повышении ее производительности при подготовке к значительному переходу в облако. Это потребовало инновационных подходов к давним проблемам распределенных систем и обработки данных — решений, которые должны были бы работать в беспрецедентных масштабах.

Инновации в решениях: стратегии оптимизации Kafka

Большая часть работы Рахула Чатурведи в Uber определялась его инновационным подходом к оптимизации Kafka, распределенной потоковой платформы, которая составляет основу инфраструктуры обработки данных Uber в режиме реального времени. Одним из наиболее значительных вкладов Чатурведи было руководство усилиями по размещению Kafka с другими технологиями на одном хосте. Из-за критического характера технологии этот шаг никогда раньше не предпринимался в Uber. Эта стратегия сыграла решающую роль в обеспечении миграции Uber в облако при одновременной оптимизации затрат.

Совместное размещение создало новые проблемы, в частности проблему «шумного соседа», когда одна служба потенциально могла повлиять на производительность других на том же хосте. Другие проблемы включали ограничения ресурсов и проблемы с версией ядра, но Чатурведи работал с различными командами над решением этих проблем.

Результаты этих усилий по оптимизации были значительными. Они не только проложили путь к плавному переходу в облако, но и привели к существенному повышению эффективности и надежности системы. По оценкам, одна только стратегия совместного размещения позволит Uber ежегодно экономить миллионы долларов на затратах на инфраструктуру.

Будущие результаты: создание надежных экосистем искусственного интеллекта

Работа Рахула Чатурведи в Uber выходит за рамки оптимизации Kafka и управления миграцией в облако. Его усилия сыграли важную роль в создании надежной экосистемы, которая поддерживает обширные инициативы Uber в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Оптимизированная инфраструктура Kafka позволяет принимать и распределять огромные потоки данных, необходимые для обучения, и передавать живые данные в модели искусственного интеллекта, а также может обрабатывать изменяющиеся и часто непредсказуемые требования к объему данных различных моделей машинного обучения и процессов обучения.

Помимо Kafka, работа Чатурведи включала интеграцию Redis в инфраструктуру данных Uber. Это позволяет командам ML/AI кэшировать часто используемые данные или предварительно обработанные функции, что значительно повышает эффективность моделей ИИ во время обучения и вывода. Стратегически используя Redis вместе с Kafka, команда Чатурведи создала систему, которая обеспечивает доступ к критически важным данным, необходимым для приложений искусственного интеллекта в реальном времени, со сверхнизкой задержкой.

Плавное сочетание Redis с эффективно расположенной инфраструктурой Kafka — это именно тот вид инноваций, ориентированных на будущее, к которым должны стремиться инженеры. Работа Чатурведи закладывает основу для будущего развития возможностей искусственного интеллекта Uber благодаря платформе данных, разработанной с возможностью гибкого внедрения новых технологий и методологий искусственного интеллекта по мере их появления.

Чатурведи сыграл ключевую роль в создании экосистемы, в которой искусственный интеллект и машинное обучение смогут процветать в огромных масштабах Uber, благодаря своей работе над Kafka, Redis и общей инфраструктурой данных.

Влияние на отрасль: инженерия будущего

Вклад Рахула Чатурведи к инфраструктуре данных Uber имели далеко идущие последствия для компании и всей технологической отрасли. Предполагается, что совместное размещение Kafka с другими технологиями позволит Uber ежегодно экономить миллионы долларов на затратах на инфраструктуру. Снижение задержки в критических кластерах Kafka улучшило общую отзывчивость системы, что напрямую повлияло на удобство работы пользователей. Оптимизированная инфраструктура теперь может более эффективно обрабатывать огромные ежедневные объемы данных Uber — триллионы сообщений.

Значение работа Чатурведи не осталось незамеченным. В 2023 году он получил три престижных награды «Search Storage Data (SSD) Impact Awards» от Uber Technologies Inc., а его инновационные подходы привлекли внимание технологического сообщества, позиционируя его как лидера мысли в области больших данных и инфраструктуры.

Работа Рахула Чатурведи в Uber — отличный пример той важной роли, которую инновационная обработка данных играет в современных технологических компаниях. Его стратегии по созданию надежных, масштабируемых и эффективных платформ данных помогли решить насущные проблемы и вывели Uber на передний план в области больших данных и технологий искусственного интеллекта. Подобные решения, независимо от того, будут ли они реализованы в больших масштабах, как Uber, или в меньших масштабах амбициозными стартапами и малыми предприятиями, будут вдохновлять новые технологии и новые стратегии в будущие десятилетия.