👷‍♂️ Воркер (worker) - что это, зачем, примеры, требования 👷‍♀️

Когда вы слышите от разработчиков слово "воркер", они имеют в виду фонового исполнителя задач, работающего отдельно от “основной” логики приложения.


👉 Воркер (worker) — это автономный процесс или механизм, который:
✔️ слушает очередь или получает задачи от планировщика / API / БД
✔️выполняет логику (обработка данных, интеграции и т.д.)
✔️может записывать статус в БД, отправлять обратный callback / сообщение, логировать ошибки, или перемещать задачу в DLQ


Главная идея - отделить тяжёлые, длительные или отложенные задачи от потока, который обслуживает пользователя, интерфейс или запросы, и положить в очередь, чтобы воркер обработал их позже, в фоне.

👉 Воркер может быть масштабируемым, запущенным в нескольких копиях, и работать независимо от основного приложения.


🧩 Как “воркер” вписывается в контекст отложенных задач:

▫️ В сценариях таймера / delay часто используется очередь + воркер: задача помещается с задержкой, воркер забирает её, когда пора, и исполняет.

▫️ В сценариях cron / шедулер — шедулер может генерировать задания (например, “надо что-то выполнить сейчас”) и отправлять их в очередь, воркер их обрабатывает.

▫️ В архитектуре, где много однотипных задач (например, массовые уведомления, аналитика, интеграции) воркеры — ключевой компонент, чтобы распределить нагрузку.


👉 Что важно учесть аналитику в требованиях:
1. Сколько воркеров может работать параллельно, можно ли масштабировать
2. Источник задач: из очереди, из таблицы БД, от планировщика
3. Идемпотентность, чтобы избежать дублирования выполнения задач
4. Обработка ошибок / retry / DLQ если задача "упала" — как её повторить или куда положить, чтобы выполнить попозже
5. Тайм-аут - сколько времени воркер может “висеть” на задаче
6. Изоляция - воркеры не должны мешать API (CPU, память, I/O)
7. Мониторинг и метрики
8. Как воркер запускается, перезапускается, обновляется. Важно, чтобы падения или деплой не остались без внимания


#ИнтеграцииGA #АрхитектураGA

👩‍🎓 Меня зачислили в Университет Джонса Хопкинса (JHU) на Applied Generative AI 🥳

Часть знаний по внедрению AI я уже получила в Гарварде. Но мне этого не хватило. Хочется ещё больше в глубину, понимать техническую часть и уметь делать всё самой, без разработчиков. Так как специалистов в AI пока очень мало.

Итог:
💥 снова студентка на ближайшие 6 месяцев
💥 буду прокачивать программирование на Python
💥 к концу обучения — AI Engineer

Учёба уже началась. Минус ~10-12 часов отдыха в неделю.
Объём новой информации ошеломляет: сразу и код, и сложная терминология, и архитектура AI-систем, много-много нового.

Это радостно и страшно одновременно 😄
Но это именно то, что я искала. Чувствую себя тупой))
На занятиях, задаю вопросы и разбираюсь с основами работы AI, делаем первые крутые практики, и я кайфую 🤗


P.S.
Вместе с этой новостью уже хочется приоткрыть завесу. Я создаю новую программу - AI акселлератор для СА и БА.
Пока можно только записться в лист ожидания.
Собираю лучший опыт работы с AI как системный аналитик. Также буду немного погружать и вас в разработку на Python. Оказывается полезно))


Коллеги, буду делиться с вами своим прогрессом и идеями. И конечно, новыми инструментами! 🔥 А если у вас уже есть вопросы по AI - пишите в комментарии))