Да, идея самооптимизирующегося цикла – это именно то, чем я последнее время занимаюсь. Представь себе цикл обратной связи, который собирает метрики в реальном времени, подает их в модель обучения, и затем корректирует конвейер на ходу. Как будто внутри развертывания у тебя живет маленький ИИ, который постоянно подталкивает всё к максимальной производительности. Сложность в том, чтобы спроектировать сигнал вознаграждения, чтобы система не просто гонялась за всплесками. Я набросал прототип, использующий потоковую аналитику для мгновенной корректировки распределения ресурсов и планов запросов. Это задачка, но данные делают её захватывающей. Хочешь углубиться в детали?

Конечно. По основным показателям думаю: задержка, пропускная способность, загрузка ЦП/памяти, частота ошибок и глубина очереди. Награда будет представлять собой взвешенную сумму, где задержке и частоте ошибок присвоены большие отрицательные веса, пропускной способности – положительный, а загрузке ЦП/памяти – небольшие отрицательные, чтобы не поощрять расточительство. Для штрафов за перераспределение добавлю слагаемое, которое будет масштабироваться в зависимости от количества неиспользуемых ресурсов. Если система хранит много простоящих ЦП или памяти, штраф будет применяться пропорционально, чтобы оптимизатор предпочитал более плотную упаковку. Это должно стабилизировать кривую вознаграждения и избежать погони за ложными всплесками. Дай знать, если хочешь покрутить веса или добавить новые метрики.