Inter Academy · инженерный разбор

Production readiness review AI-сервиса

Независимая проверка архитектуры, качества, нагрузки, безопасности, наблюдаемости и готовности команды к эксплуатации.

Обсудить review
Production readiness review

Что проверяется

Архитектура и serving

Gateway, routing, queues, batching, cache, GPU, scaling, зависимости и сценарии отказа.

Evaluation

Golden set, critical cases, judges, human review, online sampling и release gate.

Observability

Трейсы, версии, latency, tokens, cost, feedback, drift, alerts и incident timeline.

Security

PII, prompt injection, data exfiltration, tool permissions, tenant isolation и audit.

SLO и надёжность

Error budget, fallback, canary, rollback, graceful degradation, backup и recovery.

Экономика и команда

Cost per successful task, capacity, ownership, on-call, runbook и roadmap улучшений.

Результат review

МатериалЧто получает команда
Карта контуракомпоненты, потоки данных, версии, trust boundaries и зависимости
Реестр рисковприоритет, вероятность, влияние, evidence и ответственный
Readiness scoreоценка по качеству, security, reliability, operations и cost
План действийбыстрые исправления, blockers запуска и roadmap на 30–90 дней

Что подготовить

  • схему архитектуры и критичный пользовательский путь
  • версии моделей, prompts, datasets и retrieval
  • evaluation отчёты и набор критичных примеров
  • нагрузочный профиль, SLO и dashboard наблюдаемости
  • security model, роли, secrets и data retention
  • runbook, on-call, canary и процедура rollback
Важно: review не обещает отсутствие инцидентов. Его задача — сделать риски видимыми, проверить доказательства готовности и определить приоритеты до масштабирования.