Масштабирование ETL-миграций в 300 раз с помощью ИИ — XConf Europe 2026

Докладчики: Каролина Алленде и Аакаш Джайн О докладчиках: Каролина — инженер по машинному обучению, специализирующаяся на связи между сложными исследованиями и масштабируемой реализацией ИИ. От разработки гибридных классико-квантовых моделей до проектирования решений на основе LLM и компьютерного зрения, она сосредоточена на том, чтобы сделать ИИ практичным, устойчивым и высокоэффективным. Она глубоко привержена делу преодоления разрыва, с которым сталкиваются женщины в STEM-областях. Аакаш — ведущий инженер по данным с глубокими знаниями в области проектирования и развертывания масштабируемых и экономически эффективных платформ данных. Он специализируется на преобразовании сложных задач обработки данных — от модернизации устаревших систем до создания архитектур следующего поколения в многооблачных средах — и имеет обширный опыт проектирования, создания и оптимизации платформ, которые лежат в основе решений GenAI. О докладе: Предприятия десятилетиями используют критически важные конвейеры обработки данных на устаревших платформах, и их миграция на GCP — действительно сложная задача. В этом докладе мы расскажем, что произошло на самом деле, когда мы объединили инженерный опыт с трансляцией кода с помощью ИИ при масштабной миграции. Мы создали рабочий процесс с участием человека — не потому, что это звучало хорошо, а потому что полная автоматизация постоянно ломала важные вещи. Результат: в первой итерации мы добились 60-кратного ускорения миграции, а цель заключалась в 200–300-кратном ускорении. Компромиссы тоже были реальными. Мы рассмотрим: ∙ Что делало миграцию на устаревшую платформу такой сложной ∙ Как мы разработали рабочий процесс с помощью ИИ и где мы провели черту человеческого фактора ∙ Что не удалось, что мы исправили и что бы мы сделали по-другому ∙ На что следует обратить внимание командам, планирующим аналогичную работу. Никаких предложений от поставщиков. Никаких выборочных метрик. Только опыт реализации.