# архитектура

Published articles for архитектура.

This is one page of public article previews, not the complete archive. Follow Next page to continue. Summaries are not the original full articles.

## How Yandex Tracker reduced its MongoDB cluster count from 70 to 7

DevFeed: [How Yandex Tracker reduced its MongoDB cluster count from 70 to 7](<https://devfeed.tech/articles/70-mongodb-7-24890.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1076858/>)

Author: onurimanov (Яндекс)

Published: 2026-09-02T07:00:24Z

Content type: article

Language: ru

Sources: [Яндекс - Как мы делаем Яндекс / Статьи](<https://devfeed.tech/sources/source.md>)

Topics: [MongoDB](<https://devfeed.tech/topics/mongodb.md>), [базы данных](<https://devfeed.tech/topics/tag-d189f87ebb8f.md>), [яндекс](<https://devfeed.tech/topics/tag-4004cf5948d3.md>)

Tags: [architecture](<https://devfeed.tech/tags/architecture.md>), [migration](<https://devfeed.tech/tags/migration.md>), [mongodb](<https://devfeed.tech/tags/mongodb.md>), [tag-1cd610c0e518](<https://devfeed.tech/tags/tag-1cd610c0e518.md>), [tag-39f0c170b680](<https://devfeed.tech/tags/tag-39f0c170b680.md>), [tag-4004cf5948d3](<https://devfeed.tech/tags/tag-4004cf5948d3.md>), [tag-5335b6f99fba](<https://devfeed.tech/tags/tag-5335b6f99fba.md>), [tag-56a552acf7d0](<https://devfeed.tech/tags/tag-56a552acf7d0.md>), [tag-622612a5798e](<https://devfeed.tech/tags/tag-622612a5798e.md>), [tag-68e701e78517](<https://devfeed.tech/tags/tag-68e701e78517.md>), [tag-89f0c6f39f5d](<https://devfeed.tech/tags/tag-89f0c6f39f5d.md>), [tag-9d8cf70dc46c](<https://devfeed.tech/tags/tag-9d8cf70dc46c.md>), [tag-d189f87ebb8f](<https://devfeed.tech/tags/tag-d189f87ebb8f.md>)

### AI overview

A technical article describes how Yandex Tracker changed its data-storage architecture from one database per organization to a model using fewer backend clusters. The change reduced the number of backend clusters from 70 to 7 and cut resource consumption by half, while addressing operational complexity and MongoDB collection limits.

### Source excerpt

Разворачивать новый кластер базы данных каждую неделю -- так себе удовольствие, особенно когда обслуживание десятков кластеров съедает время дежурных. Когда кластеров стало много, локальные аномалии стало сложнее замечать на общих дашбордах. С этой проблемой мы столкнулись в Яндекс Трекере: за год количество активных организаций и кластеров выросло вдвое, а нагрузка на сервис поднялась всего на 13%. Получилось парадоксально: потребление ресурсов и сложность эксплуатации росли вместе с числом организаций, хотя реальная нагрузка увеличивалась значительно медленнее. Читать далее

## Investigating Redis Client Failures After a Node Loss at hh.ru

DevFeed: [Investigating Redis Client Failures After a Node Loss at hh.ru](<https://devfeed.tech/articles/redis-30674.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/hh/articles/1074194/>)

Author: nicholasgribanov (hh.ru)

Published: 2026-08-26T05:30:49Z

Content type: article

Language: ru

Sources: [HeadHunter RU](<https://devfeed.tech/sources/headhunter-ru.md>)

Topics: [Redis](<https://devfeed.tech/topics/redis.md>)

Tags: [consul](<https://devfeed.tech/tags/consul.md>), [downtime](<https://devfeed.tech/tags/downtime.md>), [java](<https://devfeed.tech/tags/java.md>), [jedis](<https://devfeed.tech/tags/jedis.md>), [redis](<https://devfeed.tech/tags/redis.md>), [sre](<https://devfeed.tech/tags/sre.md>), [tag-1d4e49052118](<https://devfeed.tech/tags/tag-1d4e49052118.md>), [tag-68e701e78517](<https://devfeed.tech/tags/tag-68e701e78517.md>), [tag-b0a411324cb6](<https://devfeed.tech/tags/tag-b0a411324cb6.md>), [tag-b92bf5906bbd](<https://devfeed.tech/tags/tag-b92bf5906bbd.md>), [tag-dfac9042ce7b](<https://devfeed.tech/tags/tag-dfac9042ce7b.md>), [timeout](<https://devfeed.tech/tags/timeout.md>)

### AI overview

A Platform team at hh.ru investigates incidents in its internal Redis client, including a 57-minute outage after a Redis node was lost. The team used controlled-load testing, Jedis updates, timeout and pool experiments, new metrics, and logs to trace the failures to a code issue and improve client stability.

### Source excerpt

Пару лет назад мы устроили настоящее расследование серии инцидентов в поисках скрытого дефекта нашего Redis-клиента. Команда воспроизводила сбои под контролируемой нагрузкой, проверяла одну гипотезу за другой, обновляла Jedis, экспериментировала с таймаутами и размерами пулов -- но ничего не помогало. А помогли новые метрики и логи, настойчивость команды, ночные эксперименты и готовность разбирать поведение системы до последнего соединения. Получилась история с неожиданными поворотами, ложными следами и одной лишней строчкой кода в роли главного подозреваемого -- а её итогом стал Redis-клиент, который оказался устойчивее, чем был до начала расследования. Меня зовут Коля Грибанов, я тимлид команды "Платформа" в hh.ru. В статье расскажу, почему потеря одной ноды Redis вызывала шторм из десятков тысяч соединений, и как мы шаг за шагом искали причину инцидентов. Читать далее

## DCD: доменно-ориентированная архитектура для построения RAG-систем

DevFeed: [DCD: доменно-ориентированная архитектура для построения RAG-систем](<https://devfeed.tech/articles/dcd-rag-23998.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/1049030/>)

Author: redmadrobot (red\_mad\_robot)

Published: 2026-06-18T09:42:21Z

Content type: article

Language: ru

Sources: [Redmadrobot EN](<https://devfeed.tech/sources/redmadrobot-en.md>), [Redmadrobot RU](<https://devfeed.tech/sources/redmadrobot-ru.md>)

Topics: [Retrieval Augmented Generation (RAG)](<https://devfeed.tech/topics/retrieval-augmented-generation-rag.md>)

Tags: [collection](<https://devfeed.tech/tags/collection.md>), [domain](<https://devfeed.tech/tags/domain.md>), [genai](<https://devfeed.tech/tags/genai.md>), [llm](<https://devfeed.tech/tags/llm.md>), [nlp](<https://devfeed.tech/tags/nlp.md>), [rag](<https://devfeed.tech/tags/rag.md>), [tag-1cd610c0e518](<https://devfeed.tech/tags/tag-1cd610c0e518.md>), [tag-68e701e78517](<https://devfeed.tech/tags/tag-68e701e78517.md>), [tag-7bc388df28ed](<https://devfeed.tech/tags/tag-7bc388df28ed.md>), [tag-d89cae10e887](<https://devfeed.tech/tags/tag-d89cae10e887.md>)

### AI overview

The article introduces DCD (Domain-Collection-Document), a hierarchical architecture for organizing knowledge and processing queries in RAG systems. It describes domain-based search restriction, multi-stage routing, structured model outputs, smart chunking, hybrid search, and validation mechanisms intended to improve retrieval and generation quality in heterogeneous document collections.

### Source excerpt

Привет! Это Роботы. Недавно мы выпустили статью на arXiv, где представили архитектурный подход DCD (Domain-Collection-Document) для структурирования пространства знаний и обработки запросов в RAG-системах. Мы провели подробные эксперименты, оценили работу подхода на собственном бенчмарке и показали, как он влияет на качество поиска и генерации в сравнении с другими подобными методами. А теперь хотим здесь рассказать о ключевых идеях, лежащих в основе DCD Design. Читать далее

## Как мы сделали гибридный AI-поиск по смыслу книг: двухконтурная архитектура и семантическое ранжирование

DevFeed: [Как мы сделали гибридный AI-поиск по смыслу книг: двухконтурная архитектура и семантическое ранжирование](<https://devfeed.tech/articles/ai-24034.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/987548/>)

Author: redmadrobot (red\_mad\_robot)

Published: 2026-01-21T15:59:35Z

Content type: article

Language: ru

Sources: [Redmadrobot EN](<https://devfeed.tech/sources/redmadrobot-en.md>), [Redmadrobot RU](<https://devfeed.tech/sources/redmadrobot-ru.md>)

Topics: [Artificial Intelligence](<https://devfeed.tech/topics/ai.md>), [Large Language Model](<https://devfeed.tech/topics/llm.md>)

Tags: [ai](<https://devfeed.tech/tags/ai.md>), [ai-bd672f15c6b7](<https://devfeed.tech/tags/ai-bd672f15c6b7.md>), [llm](<https://devfeed.tech/tags/llm.md>), [red-mad-robot](<https://devfeed.tech/tags/red-mad-robot.md>), [tag-56f89eb50742](<https://devfeed.tech/tags/tag-56f89eb50742.md>), [tag-61cd5a476b1d](<https://devfeed.tech/tags/tag-61cd5a476b1d.md>), [tag-68e701e78517](<https://devfeed.tech/tags/tag-68e701e78517.md>), [tag-8e9a901cca08](<https://devfeed.tech/tags/tag-8e9a901cca08.md>), [tag-d3924b22da16](<https://devfeed.tech/tags/tag-d3924b22da16.md>), [tag-d89cae10e887](<https://devfeed.tech/tags/tag-d89cae10e887.md>), [tag-e75d8ba74bc8](<https://devfeed.tech/tags/tag-e75d8ba74bc8.md>), [tag-fff30f70f2f8](<https://devfeed.tech/tags/tag-fff30f70f2f8.md>)

### AI overview

This article describes how red_mad_robot and the beeline Books service developed a hybrid AI search system for finding books by meaning and context rather than exact keywords. The system vectorized metadata for more than 500,000 books, used an LLM and a vector database, and was designed to match free-form queries such as requests based on mood or themes.

### Source excerpt

Всем привет! Меня зовут Яна Чеканова, я проджект-менеджер в red_mad_robot уже два года -- и да, я не технарь, а филолог по образованию. Парадоксально, но именно это образование помогло мне в одном из самых технологичных проектов -- создании AI-поиска для сервиса книги билайн. Идея родилась у команды билайна: они провели исследование и поняли, что большинство читателей не ищут конкретного автора или название, а ориентируются на настроение и ощущение от книги -- "что-то атмосферное", "что-то как любимый роман". Так появилась гипотеза: сделать поиск, который понимает смысл запроса, а не только ключевые слова. Мы подключились, чтобы превратить эту идею в технологию: векторизовали метаданные полумиллиона книг, обучили LLM и собрали гибридную систему, которая подбирает литературу по смыслу и контексту -- даже если запрос звучит просто как "что-нибудь про путешествия во времени". Рассказываю, как это было. Читать далее

## MCP Tool Registry: автоматизированное создание систем RAG

DevFeed: [MCP Tool Registry: автоматизированное создание систем RAG](<https://devfeed.tech/articles/mcp-tool-registry-rag-24033.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/982004/>)

Author: maksimov\_m (red\_mad\_robot)

Published: 2025-12-30T16:07:23Z

Content type: tutorial

Language: ru

Sources: [Redmadrobot EN](<https://devfeed.tech/sources/redmadrobot-en.md>), [Redmadrobot RU](<https://devfeed.tech/sources/redmadrobot-ru.md>)

Topics: [Model Context Protocol](<https://devfeed.tech/topics/model-context-protocol.md>), [Retrieval Augmented Generation (RAG)](<https://devfeed.tech/topics/retrieval-augmented-generation-rag.md>), [Large Language Model](<https://devfeed.tech/topics/llm.md>), [Natural language processing](<https://devfeed.tech/topics/nlp.md>), [Artificial Intelligence](<https://devfeed.tech/topics/ai.md>), [Tool](<https://devfeed.tech/topics/tool.md>)

Tags: [ai](<https://devfeed.tech/tags/ai.md>), [llm](<https://devfeed.tech/tags/llm.md>), [mcp](<https://devfeed.tech/tags/mcp.md>), [model-context-protocol](<https://devfeed.tech/tags/model-context-protocol.md>), [nlp](<https://devfeed.tech/tags/nlp.md>), [rag](<https://devfeed.tech/tags/rag.md>), [tag-41e9f0e0da78](<https://devfeed.tech/tags/tag-41e9f0e0da78.md>), [tag-68e701e78517](<https://devfeed.tech/tags/tag-68e701e78517.md>), [tag-db2a5a2010aa](<https://devfeed.tech/tags/tag-db2a5a2010aa.md>), [tag-ebcf3e175cd3](<https://devfeed.tech/tags/tag-ebcf3e175cd3.md>), [tool](<https://devfeed.tech/tags/tool.md>), [workflows](<https://devfeed.tech/tags/workflows.md>)

### AI overview

This Russian-language developer article presents MCP Tool Registry, a central registry for managing MCP servers used to build Retrieval Augmented Generation systems. It explains how RAG and Model Context Protocol address LLM limitations around context and access to external tools and data, and describes registry-based orchestration of multi-step workflows across multiple servers.

### Source excerpt

Всем привет! Меня зовут Максим Максимов, я -- NLP-инженер в AI R&D лаборатории в red_mad_robot. Мы работаем с прикладными AI-системами, проводим эксперименты и проверяем архитектурные подходы в реальных сценариях. Современные AI-архитектуры всё чаще выносят прикладную логику за пределы LLM -- в инструменты, внешние источники данных и правила их оркестрации. Модель выступает вычислительным ядром, а ценность формируется на уровне системы вокруг неё. Из этого подхода в R&D-лаборатории вырос MCP Tool Registry -- центральный реестр для управления системой серверов, необходимых для построения RAG. В этой статье я подробно расскажу, из каких частей состоит MCP Tool Registry, как он работает и покажу его применение на практическом примере. Читать далее

## Контроль против гибкости: два подхода к созданию AI-агентов

DevFeed: [Контроль против гибкости: два подхода к созданию AI-агентов](<https://devfeed.tech/articles/ai-24030.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/966628/>)

Author: Mentalitet (red\_mad\_robot)

Published: 2025-11-14T17:15:42Z

Content type: article

Language: ru

Sources: [Redmadrobot EN](<https://devfeed.tech/sources/redmadrobot-en.md>), [Redmadrobot RU](<https://devfeed.tech/sources/redmadrobot-ru.md>)

Topics: [Artificial Intelligence](<https://devfeed.tech/topics/ai.md>), [Large Language Model](<https://devfeed.tech/topics/llm.md>), [AI Development](<https://devfeed.tech/topics/ai-development.md>), [Natural language processing](<https://devfeed.tech/topics/nlp.md>), [Langgraph](<https://devfeed.tech/topics/langgraph.md>), [SDKs](<https://devfeed.tech/topics/sdks.md>), [OpenAI](<https://devfeed.tech/topics/openai.md>), [cursor](<https://devfeed.tech/topics/cursor.md>)

Tags: [agent](<https://devfeed.tech/tags/agent.md>), [agents](<https://devfeed.tech/tags/agents.md>), [ai](<https://devfeed.tech/tags/ai.md>), [cursor](<https://devfeed.tech/tags/cursor.md>), [development](<https://devfeed.tech/tags/development.md>), [development-kit](<https://devfeed.tech/tags/development-kit.md>), [langgraph](<https://devfeed.tech/tags/langgraph.md>), [llm](<https://devfeed.tech/tags/llm.md>), [llm-05dacf5e57d9](<https://devfeed.tech/tags/llm-05dacf5e57d9.md>), [llm-12323b29df45](<https://devfeed.tech/tags/llm-12323b29df45.md>), [nlp](<https://devfeed.tech/tags/nlp.md>), [openai](<https://devfeed.tech/tags/openai.md>), [red-mad-robot](<https://devfeed.tech/tags/red-mad-robot.md>), [sdk](<https://devfeed.tech/tags/sdk.md>), [software-development](<https://devfeed.tech/tags/software-development.md>), [tag-1605473766c5](<https://devfeed.tech/tags/tag-1605473766c5.md>), [tag-61cd5a476b1d](<https://devfeed.tech/tags/tag-61cd5a476b1d.md>), [tag-68e701e78517](<https://devfeed.tech/tags/tag-68e701e78517.md>), [tag-93edcb27480f](<https://devfeed.tech/tags/tag-93edcb27480f.md>), [tag-b0a411324cb6](<https://devfeed.tech/tags/tag-b0a411324cb6.md>), [tag-dd24610a6838](<https://devfeed.tech/tags/tag-dd24610a6838.md>)

### AI overview

The article compares code-first and graph-first approaches to building multi-agent systems. It describes how LLMs coordinate tools and other agents, including ReAct, handoff, agent-as-tool, and group-chat patterns, drawing on the author's development experience and documentation from OpenAI and LangGraph.

### Source excerpt

Привет! Меня зовут Женя Орлов, я руковожу NLP-разработкой в red_mad_robot. Мы экспериментируем с мультиагентными системами и изучаем, как LLM ведут себя в разных архитектурах. В процессе накопилось много наблюдений и рабочих инсайтов -- хочу поделиться тем, что помогает нам при проектировании AI-агентов. В последнее время внимание инженеров и исследователей привлекают агентные архитектуры -- системы, где LLM координирует работу внутренних инструментов и других моделей. Разберём два основных подхода к построению агентных систем. Читать далее

## Трейсинг в hh.ru: как мы выросли от 1 тысячи до 1 миллиона событий в секунду без семплирования

DevFeed: [Трейсинг в hh.ru: как мы выросли от 1 тысячи до 1 миллиона событий в секунду без семплирования](<https://devfeed.tech/articles/hh-ru-1-1-30690.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/hh/articles/939754/>)

Author: Heruvimka (hh.ru, Конференции Олега Бунина (Онтико))

Published: 2025-09-16T09:00:45Z

Content type: article

Language: ru

Sources: [HeadHunter RU](<https://devfeed.tech/sources/headhunter-ru.md>)

Topics: [observability](<https://devfeed.tech/topics/observability.md>), [telemetry](<https://devfeed.tech/topics/telemetry.md>), [SRE](<https://devfeed.tech/topics/sre.md>), [Kafka](<https://devfeed.tech/topics/kafka.md>), [nginx](<https://devfeed.tech/topics/nginx.md>), [Apache Cassandra](<https://devfeed.tech/topics/cassandra.md>), [OpenTelemetry](<https://devfeed.tech/topics/opentelemetry.md>), [RabbitMQ](<https://devfeed.tech/topics/rabbitmq.md>)

Tags: [cassandra](<https://devfeed.tech/tags/cassandra.md>), [devops](<https://devfeed.tech/tags/devops.md>), [jaeger](<https://devfeed.tech/tags/jaeger.md>), [kafka](<https://devfeed.tech/tags/kafka.md>), [nginx](<https://devfeed.tech/tags/nginx.md>), [observability](<https://devfeed.tech/tags/observability.md>), [opentelemetry](<https://devfeed.tech/tags/opentelemetry.md>), [operational-intelligence](<https://devfeed.tech/tags/operational-intelligence.md>), [rabbitmq](<https://devfeed.tech/tags/rabbitmq.md>), [request](<https://devfeed.tech/tags/request.md>), [sre](<https://devfeed.tech/tags/sre.md>), [tag-1e4ee1f65f5a](<https://devfeed.tech/tags/tag-1e4ee1f65f5a.md>), [tag-68e701e78517](<https://devfeed.tech/tags/tag-68e701e78517.md>), [tag-73eb9b712998](<https://devfeed.tech/tags/tag-73eb9b712998.md>), [tag-75f84211cab4](<https://devfeed.tech/tags/tag-75f84211cab4.md>), [tag-8f8626975338](<https://devfeed.tech/tags/tag-8f8626975338.md>), [tag-9abb13e52060](<https://devfeed.tech/tags/tag-9abb13e52060.md>), [tag-b92bf5906bbd](<https://devfeed.tech/tags/tag-b92bf5906bbd.md>), [tag-d9df843a1803](<https://devfeed.tech/tags/tag-d9df843a1803.md>), [tag-dfac9042ce7b](<https://devfeed.tech/tags/tag-dfac9042ce7b.md>), [tracing](<https://devfeed.tech/tags/tracing.md>)

### AI overview

This Russian developer article describes how hh.ru built and rebuilt its tracing and observability architecture as its data volume increased. The supplied text states that the system handles 24,000 RPS, one million spans per second, and 5,000 service instances, and introduces a log-based tracing design using Request-Id propagation.

### Source excerpt

В каждой компании есть необходимость выстроить систему observability. В hh.ru мы перестраивали архитектуру под большее количество данных несколько раз -- сейчас имеем на входе 24к RPS, 1 миллион спанов в секунду, 5к инстансов сервисов. Если вы -- инженер, который находится в процессе построения или перестройки собственной системы трейсинга, этот доклад -- для вас. Привет, Хабр! Я -- Александр Казанцев, уже более десяти лет в разработке. Когда-то был инженером на пивзаводе и могу рассказать, из чего делают пенное; но сегодня -- о другом. Читать далее

## Continuous Thought Machine: Sakana AI's experimental architecture for time-based neural computation

DevFeed: [Continuous Thought Machine: Sakana AI's experimental architecture for time-based neural computation](<https://devfeed.tech/articles/continuous-thought-machine-sakana-ai-24020.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/916364/>)

Author: redmadrobot (red\_mad\_robot)

Published: 2025-06-06T16:44:09Z

Content type: article

Language: ru

Sources: [Redmadrobot EN](<https://devfeed.tech/sources/redmadrobot-en.md>), [Redmadrobot RU](<https://devfeed.tech/sources/redmadrobot-ru.md>)

Topics: [Artificial Intelligence](<https://devfeed.tech/topics/ai.md>), [Machine learning](<https://devfeed.tech/topics/machine-learning.md>)

Tags: [ai](<https://devfeed.tech/tags/ai.md>), [architecture](<https://devfeed.tech/tags/architecture.md>), [cifar-10](<https://devfeed.tech/tags/cifar-10.md>), [ctm](<https://devfeed.tech/tags/ctm.md>), [cv](<https://devfeed.tech/tags/cv.md>), [lstm](<https://devfeed.tech/tags/lstm.md>), [machine](<https://devfeed.tech/tags/machine.md>), [ml](<https://devfeed.tech/tags/ml.md>), [nlm](<https://devfeed.tech/tags/nlm.md>), [rl](<https://devfeed.tech/tags/rl.md>), [sakana](<https://devfeed.tech/tags/sakana.md>), [sakanaai](<https://devfeed.tech/tags/sakanaai.md>), [tag-13e2af703774](<https://devfeed.tech/tags/tag-13e2af703774.md>), [tag-68e701e78517](<https://devfeed.tech/tags/tag-68e701e78517.md>)

### AI overview

The article examines Sakana AI's experimental Continuous Thought Machine (CTM), an architecture that makes internal temporal dynamics and neural synchronization central to computation. It describes iterative reasoning through internal states and ticks, while noting that the model is resource-intensive, unstable without careful tuning, and not intended to replace transformers.

### Source excerpt

Аналитический центр red_mad_robot продолжает следить за архитектурными прорывами в мире AI. В этот раз -- экспериментальная модель от команды Sakana AI, которая предлагает мыслить не в терминах слоёв, а в терминах времени. Их Continuous Thought Machine (CTM) -- попытка встроить в нейросеть внутреннюю динамику, вдохновлённую человеческим мозгом. Разбираем, как устроена архитектура, что такое "внутренние тики" и зачем нейросети синхронизировать собственные мысли -- на примерах из CV, сортировки, Q&A и RL. Читать далее