Orchestration

В традиционных монолитных приложениях поддерживать согласованность данных между несколькими объектами не составляет труда. Ядра реляционных баз данных предоставляют гарантии ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность), заключенные в локальные транзакции SQL. Если размещение заказа, удержание платежа или резервирование запасов завершаются неудачей на полпути, вызов ROLLBACK мгновенно отменяет все изменения в базе данных. Однако при переходе на современную архитектуру микросервисов управление данными существенно меняется. Чтобы обеспечить автономию домена и независимую масштабируемость, каждый микросервис владеет собственной базой данных. Одна бизнес-операция, такая как обработка заказа электронной коммерции, теперь охватывает несколько границ служб и механизмов баз данных (например, PostgreSQL для заказов, DynamoDB для платежей, Redis для инвентаризации).

Модели большого языка (LLM) изменили то, как мы взаимодействуем с технологиями, быстро перейдя от простых диалоговых чат-ботов к механизмам рассуждения, способным выполнять сложные, многоэтапные действия. Хотя одно взаимодействие с быстрым ответом может быть мощным, реальная ценность генеративного ИИ в корпоративных условиях заключается в автономных рабочих процессах ИИ. Вместо того, чтобы полагаться на людей-операторов для координации каждого шага, автономные рабочие процессы используют LLM в качестве центральных лиц, принимающих решения, которые планируют, выполняют, оценивают и самокорректируют задачи в течение длительных периодов времени.