08 авг. 2025 г.·8 мин
Джефф Дин: инженер, который помог масштабировать ИИ в Google
Практический взгляд на карьеру Джеффа Дина и системы, которые помогли Google масштабировать ИИ — MapReduce, Bigtable и уроки по современной ML-инфраструктуре.
Практический взгляд на карьеру Джеффа Дина и системы, которые помогли Google масштабировать ИИ — MapReduce, Bigtable и уроки по современной ML-инфраструктуре.
Джефф Дин важен для ИИ по простой причине: многие «прорывные» идеи в машинном обучении становятся полезными лишь тогда, когда их можно запускать надёжно, многократно и дешево на огромных объёмах данных. Его самый влиятельный вклад часто лежит в разрыве между обещанием идеи и системой, которая может обслуживать миллионы пользователей.
Когда команды говорят, что хотят «масштабировать ИИ», они обычно балансируют между несколькими ограничениями одновременно:
Масштабный ИИ — это меньше про одну модель и больше про конвейер: пайплайны, хранилище, распределённое исполнение, мониторинг и чёткие интерфейсы, которые позволяют многим командам работать, не наступая друг другу на ноги.
Это не профайл знаменитости и не утверждение, что один человек «изобрёл» AI Google. Успех Google — результат больших групп инженеров и исследователей, многие проекты были соавторскими.
Вместо этого пост фокусируется на инженерных шаблонах, которые повторяются в системах, над которыми Дин помогал работать — MapReduce, Bigtable и последующая работа по ML-инфраструктуре. Цель — извлечь идеи, которые вы сможете применить: как проектировать для отказа, как стандартизировать рабочие процессы и как сделать экспериментирование рутинным, а не героическим.
Если вам важно выпускать ML, который выдержит реальный трафик и реальные ограничения, взгляд с точки зрения систем — это история, а карьера Джеффа Дина — полезная нить для следования.
Джефф Дин пришёл в Google, когда понятие «продакшн» в интернете только формировалось: немного сервисов, быстро растущая база пользователей и ожидание, что результаты поиска появляются мгновенно — каждый раз.
Google эпохи поиска сталкивался с ограничениями, знакомыми любой команде по масштабированию:
Это формировало практичный подход: предполагать, что сбои будут, проектировать восстановление и добиваться производительности на уровне системы — а не тонкой настройки одного сервера.
Поскольку запросы поиска затрагивают множество машин, маленькие неэффективности быстро множились. Это стимулировало шаблоны, которые:
Даже когда Google расширился до крупномасштабной обработки данных и машинного обучения, эти приоритеты остались: предсказуемая производительность, операционная безопасность и проекты, устойчивые к частичным отказам.
Повторяющаяся тема в вкладе Дина — эффект масштаба. Вместо того чтобы решать каждую задачу масштабирования с нуля, Google инвестировал во внутренние блоки — общие системы, которые позволяют многим командам выпускать продукт быстрее с меньшим числом экспертов.
Этот платформенный подход становится критичным, когда у вас десятки (а затем сотни) команд. Речь не только о том, чтобы сделать одну систему быстрой; речь о том, чтобы дать всей организации возможность строить быстрые системы, не заново изобретая основы каждый раз.
Когда нагрузка выходит за пределы одной машины, первый узкий момент — это не «нужно больше CPU». Это растущий разрыв между тем, что вы хотите посчитать, и тем, что ваша система может безопасно скоординировать. Обучение и сервинг ИИ одновременно нагружает всё: вычисления (GPU/TPU), данные (пропускная способность и хранение) и надёжность (что происходит при неизбежных сбоях).
Один сервер, который упал — неудобство. В парке машин это норма. Когда задания распределяются по сотням или тысячам машин, возникают предсказуемые проблемы: отстающие воркеры, сетевые конфликты, неконсистентные чтения и каскадные повторы, которые усиливают исходную проблему.
Шардинг разбивает данные и работу на управляемые части, чтобы ни одна машина не становилась узким местом.
Репликация хранит несколько копий, чтобы сбои не превращались в простои или потерю данных.
Устойчивость к сбоям предполагает частичные отказы и проектирует восстановление: перезапуск задач, перераспределение шардов, проверку результатов.
Обратное давление замедляет производителей, когда потребители не успевают — критично для очередей, конвейеров и входов в обучение.
yоптимизировано»
При масштабе платформа, которой многие команды могут правильно пользоваться, ценнее, чем высокопроизводительная система, которую умеют эксплуатировать только её авторы. Чёткие настройки по умолчанию, согласованные API и предсказуемые режимы отказа уменьшают случайную сложность — особенно когда пользователями являются исследователи, быстро иттерирующие.
Редко удаётся одновременно максимизировать все три. Агрессивный кэшинг и асинхронная обработка повышают производительность, но могут усложнить корректность. Строгая согласованность и валидации повышают корректность, но снижают пропускную способность. Операбельность — умение отлаживать, метрики, безопасные развёртывания — часто определяет, выживет ли система при контакте с продакшеном.
Эта напряжённость сформировала инфраструктуру, которую Дин помог популяризировать: системы, построенные не только для вычислений, но и для надёжности и удобства людей.
MapReduce — простая идея с огромным эффектом: разбить большую задачу на множество маленьких задач («map»), запустить их параллельно по кластеру, затем объединить частичные результаты («reduce»). Если вы когда-либо считали слова в миллионах документов, группировали логи по пользователю или строили поисковые индексы, вы уже мысленно выполняли MapReduce — просто не в масштабе Google.
До MapReduce обработка интернет-масштабных данных часто требовала самописного распределённого кода. Такой код было трудно писать, он был хрупким в эксплуатации и легко давал ошибки.
MapReduce делал важное предположение: машины будут падать, диски умрут, сеть будет флип-флопить. Вместо того чтобы рассматривать сбои как редкие исключения, система считала их рутинными. Задачи можно было перезапускать автоматически, промежуточные результаты восстанавливать, и в целом задача могла завершиться без постоянного присмотра человека.
Этот подход, ориентированный на отказ, оказался важен и для ИИ позже: крупные пайплайны обучения требуют тех же ингредиентов — огромные наборы данных, множество машин и долгие задания.
MapReduce изменил не только скорость вычислений; он их стандартизировал.
Команды могли описывать обработку данных как повторяемую задачу, запускать её на общей инфраструктуре и ожидать стабильного поведения. Вместо того чтобы каждая группа изобретала свои скрипты кластера, мониторинг и логику повторных попыток, они полагались на общую платформу. Это ускоряло эксперименты (перезапустить задачу с другим фильтром), облегчало воспроизводимость и снижало зависимость от «герой-инженера».
Это также помогло сделать данные продуктом: когда пайплайны надёжны, их можно назначать по расписанию, версионировать и передавать результаты downstream с уверенностью.
Многие организации сейчас используют Spark, Flink, Beam или облачные ETL-инструменты. Они гибче (стриминг, интерактивные запросы), но ключевые уроки MapReduce по-прежнему актуальны: параллелизм по умолчанию, проектирование для повторных попыток и инвестиции в общие инструменты конвейеров, чтобы команды тратили время на качество данных и моделирование, а не на выживание кластера.
Прогресс в ML — это не только про лучшие модели, но и про доставку нужных данных в нужные задания и в нужном масштабе. В Google системный подход, который поддерживал Дин, поднял хранение данных с уровня «водопроводного бэкенда» до первоклассного компонента ML и аналитики. Bigtable стал одним из ключевых блоков: системой хранения, спроектированной для огромной пропускной способности, предсказуемых задержек и оперативного контроля.
Bigtable — это wide-column хранилище: вместо фиксированных строк и колонок вы храните разреженные, эволюционирующие данные, где разные строки могут иметь разную «форму». Данные разбиваются на tablet'ы (диапазоны строк), которые можно перемещать между серверами для балансировки нагрузки.
Такая структура подходит для распространённых сценариев:
Проект хранения тихо влияет на то, какие фичи команды генерируют и насколько надёжно они могут обучаться.
Если хранилище поддерживает эффективные диапазонные сканы и версионные данные, вы можете восстановить наборы данных обучения для конкретного временного окна или воспроизвести эксперимент из прошлого месяца. Если чтения медленные или неконсистентные, генерация фич становится хрупкой, и команды начинают «костылить» — что приводит к смещённым наборам данных и сложным для отладки моделям.
Доступ в стиле Bigtable поощряет практический подход: записывать сырые сигналы один раз, а затем выводить несколько представлений фич без повторного дублирования по друзьям баз данных.
При масштабе отказы хранилища выглядят не как один большой простой, а как маленькое, постоянное трение. Классические уроки Bigtable прямо переводятся в ML-инфраструктуру:
Когда доступ к данным предсказуем, обучение становится предсказуемым — а это и превращает ML из исследовательской затеи в надёжную продуктовую возможность.
Обучение одной модели на одной машине — это преимущественно вопрос «насколько быстро работает этот бокс?». Обучение на многих машинах добавляет более сложный вопрос: «как сделать так, чтобы десятки или тысячи воркеров вели себя как единый когерентный прогон?» Именно этот разрыв делает распределённое обучение зачастую сложнее, чем распределённая обработка данных.
В системах вроде MapReduce задачи можно перезапустить и перекомпутировать, потому что выход детерминирован: повторный прогон того же входа даст тот же результат. Обучение нейросетей — итеративно и состоянийно. Каждый шаг обновляет общие параметры, и небольшие различия во временных смещениях могут изменить путь обучения. Вы не просто делите работу — вы координируете движущийся объект.
При масштабировании обучения сразу проявляются несколько проблем:
Внутри Google работа, связанная с Дином, помогла перевести такие системы, как DistBelief, от интересной исследовательской идеи к тому, что можно запускать стабильно, на реальных парках, с предсказуемыми результатами. Ключевой сдвиг — отношение к обучению как к продакшен-нагрузке: явная устойчивость к сбоям, метрики производительности и автоматизация планирования и мониторинга заданий.
То, что переносится в большинство организаций, не обязательно архитектура — это дисциплина:
Когда Google Brain перевёл ML из единичных исследовательских проектов в то, что требовали многие продуктовые команды, узкое место стало не в моделях, а в координации. Общая ML-платформа снижает трение, превращая одноразовые «геройские» рабочие процессы в проложенные дороги, которыми безопасно пользуются сотни инженеров.
Без общих инструментов каждая команда заново собирает одно и то же: извлечение данных, скрипты обучения, код оценки и glue для деплоя. Это дублирование создаёт непоследовательное качество и мешает сравнивать результаты между командами. Центральная платформа стандартизирует скучные части, чтобы команды могли тратить время на решаемую задачу, а не осваивать распределённое обучение, валидацию данных или выкаты в прод.
Практическая общая платформа обычно покрывает:
Работа платформы делает эксперименты повторяемыми: прогон, управляемый конфигурацией, версионирование данных и кода, трекинг экспериментов, который фиксирует, что менялось и почему модель улучшилась (или нет). Это менее гламурно, чем изобретение новой архитектуры, но предотвращает ситуацию «мы не можем воспроизвести победу прошлой недели».
Лучшая инфраструктура не делает модели умнее сама по себе — но она поднимает нижнюю планку. Чище данные, согласованные фичи, надёжные оценки и безопасные развёртывания уменьшают скрытые ошибки. Со временем это даёт меньше ложных побед, быстрее итерации и модели, которые ведут себя предсказуемее в проде.
Если вы строите такой «покрытый путь» в маленькой организации, ключ тот же: снизить стоимость координации. Один практический подход — стандартизировать, как создаются приложения, сервисы и рабочие процессы с данными. Например, Koder.ai — платформа для vibe-кодинга, которая позволяет командам быстро строить веб-, бэкенд- и мобильные приложения через чат (React в вебе, Go + PostgreSQL в бэкенде, Flutter на мобильных). При разумном использовании такие инструменты могут ускорить создание обвязки и внутренних инструментов для ML — административных консолей, приложений для обзора данных, дашбордов экспериментов или обёрток сервисов — при сохранении возможности экспорта исходников, деплоя и управления в проде.
TensorFlow — полезный пример того, что происходит, когда компания перестаёт относиться к ML-коду как к набору одноразовых исследовательских проектов и начинает упаковывать его как инфраструктуру. Вместо того чтобы каждая команда заново изобретала пайплайны данных, циклы обучения и glue для деплоя, общая библиотека может сделать «стандартный способ» быстрейшим, безопаснее и проще в поддержке.
Внутри Google задача была не только в обучении больших моделей, но и в помощи многим командам в их обучении и выпуске. TensorFlow превратил набор внутренних практик в повторяемый рабочий процесс: опишите модель, запустите её на разном железе, распределите обучение при необходимости и экспортируйте её в продакшен.
Такой подход снижает стоимость координации. Когда команды используют одни и те же примитивы, появляется меньше одноразовых инструментов, меньше скрытых предположений и больше переиспользуемых компонентов (метрики, обработка входов, форматы сервинга моделей).
Ранний TensorFlow опирался на графы вычислений: вы описываете, что нужно посчитать, а система решает, как выполнить это эффективно. Такое разделение упростило таргетинг на CPU, GPU и позже специализированные ускорители без переписывания каждой модели.
Портабельность — тихая суперсила: модель, которую можно переместить между окружениями (ноутбук исследователя, большой кластер, прод-сервис), сокращает налог «работает тут — ломается там», замедляющий команды.
Даже если ваша компания никогда ничего не открывает, мышление «открытых инструментов» помогает: чёткие API, общие соглашения, гарантии совместимости и документация, рассчитанная на новых пользователей. Стандартизация повышает скорость, потому что упрощает адаптацию и делает отладку предсказуемой.
Легко переоценить, кто «первым придумал» ту или иную идею. Переносимый урок не в новизне — а в влиянии: выберите несколько ключевых абстракций, сделайте их удобными и инвестируйте в то, чтобы стандартный путь был лёгким.
Глубокое обучение потребовало не просто «больше серверов», а другого типа компьютеров. По мере роста размеров моделей и наборов данных универсальные CPU становились узким местом — они гибкие, но неэффективны для плотной линейной алгебры, лежащей в основе нейросетей.
GPU доказали, что массивно-параллельные чипы могут обучать модели гораздо быстрее и экономичнее, чем CPU. Более важный сдвиг — культурный: обучение стало тем, над чем инженеры работают как над задачей (полоса памяти, batch-size, стратегия параллелизма), а не тем, что «запустили и ждут».
TPU пошли дальше, оптимизировав железо под общие операции ML. Результат — не только скорость, но и предсказуемость. Когда время обучения сокращается с недель до дней или часов, циклы итераций сжимаются и исследования начинают походить на продакшен.
Специализированное железо окупается, только если стек программного обеспечения умеет его загружать:
Иными словами: модель, рантайм и чип — одна история производительности.
При масштабе вопрос становится «пропускная способность на ватт» и «использование на час ускорителя». Команды подбирают размер заданий, упаковывают рабочие нагрузки и выбирают точность/параллелизм, чтобы достичь требуемого качества без пустых расходов.
Эксплуатация парка ускорителей требует планирования ёмкости и инженерии надёжности: управление дефицитными устройствами, обработка превентивных отключений, мониторинг сбоев и проектирование обучения так, чтобы восстанавливаться, а не перезапускаться с нуля.
Влияние Дина в Google — не только в быстром коде, но и в формировании того, как команды принимают решения, когда системы становятся большими для понимания одним человеком.
При масштабе архитектура задаётся не одним диаграммным решением, а принципами, которые проявляются на обзорах дизайна и в повседневных решениях. Лидеры, которые стабильно поощряют определённые компромиссы — простота вместо хитрости, чёткая ответственность вместо «все отвечают», надёжность вместо одноразовой оптимизации — тихо задают стандартную архитектуру в организации.
Культура обзоров — часть этого: не «подловить», а задавать предсказуемые вопросы:
Когда эти вопросы рутинны, команды строят системы, которые легче эксплуатировать и развивать.
Распространённый ход лидера — считать время других людей самым ценным ресурсом. Мантра «сделай проще для других» превращает индивидуальную продуктивность в организационный пропускной канал: лучшие настройки по умолчанию, безопасные API, понятные сообщения об ошибках и меньше скрытых зависимостей.
Так платформы побеждают внутри компании. Если дорога действительно гладкая, люди начнут её использовать без принуждения.
Дизайн-доки и чёткие интерфейсы — не бюрократия, а способ передать намерение между командами и временем. Хороший док делает несогласие продуктивным («какая гипотеза неверна?») и сокращает переделки. Хороший интерфейс очерчивает границы, позволяя нескольким командам параллельно выпускать продукт.
Если нужен простой старт, стандартизируйте лёгкий шаблон и придерживайтесь его по проектам (см. /blog/design-doc-template).
Масштабирование людей означает нанимать за суждение, а не за знание тривиальных фактов, и воспитывать эксплуатационную зрелость: как отлаживать под давлением, как безопасно упрощать систему и как коммуницировать риски. Цель — команда, которая умеет управлять критической инфраструктурой спокойно — потому что спокойные команды допускают меньше необратимых ошибок.
История Джеффа Дина часто упрощается до нарратива «инженер 10×»: один человек печатает быстрее всех и одним махом изобретает масштаб. Это не тот полезный вывод.
Переносимый урок не в количестве кода — а в эффекте масштаба. Самая ценная работа делает других инженеров быстрее и системы надёжнее: понятные интерфейсы, общие инструменты, меньше ловушек и проекты, которые хорошо стареют.
Когда люди хвалят легендарную продуктивность, они часто упускают из виду скрытые множители: глубокое знание системы, дисциплину в приоритизации и склонность к изменениям, которые уменьшают будущую работу.
Несколько привычек повторяются в масштабируемых командах:
Эти привычки не требуют инфраструктуры Google, но требуют последовательности.
Героические истории могут скрывать реальные причины успеха: аккуратные эксперименты, сильная культура обзоров и системы, спроектированные для отказов. Вместо вопроса «кто это построил?», спрашивайте:
Вам не нужно собственное специализированное железо или планетарные данные. Выберите одно высокоэффективное ограничение — медленное обучение, хрупкие пайплайны, болезненные деплои — и вложитесь в небольшое улучшение платформы: стандартизированные шаблоны задач, общая панель метрик или лёгкий «золотой путь» для экспериментов.
Один недооценённый ускоритель для малых команд — сокращение разрыва «инфраструктурного UI». Когда внутренние инструменты дороги во внедрении, команды их не строят и потом платят вечные накладные в ручной эксплуатации. Инструменты вроде Koder.ai помогают быстро выпускать сопутствующие поверхности продукта и платформы (консоли ops, приложения для разметки, рабочие процессы ревью) с функциями снимков/отката и хостинга, поддерживающими итеративную инженерную работу.
Работа Джеффа Дина напоминает: «масштабирование ИИ» — это в основном повторяемая инженерия: превращение одноразовых модельных побед в надёжную фабрику данных, обучения, оценки и деплоя.
Начните с скучных вещей, которые умножают ценность всех будущих проектов:
Большинство провалов при масштабировании — не «нам нужны дополнительные GPU». Типичные блоки:
Долг качества данных: метки дрейфуют, определения меняются, пропуски накапливаются. Решения требуют владения и SLA, а не героических усилий.
Пробелы в оценке: команды полагаются на одну оффлайн-метрику и затем удивляются в проде. Добавьте срезовую отчётность (по региону, устройству, сегменту клиентов) и определите пороги go/no-go.
Дрейф при деплое: обучение использует одну реализацию расчёта фич, а сервинг — другую. Решайте это общим кодом фич, end-to-end тестами и воспроизводимыми сборками.
Выбирайте инфраструктуру и стандарты рабочих процессов, которые снижают стоимость координации: меньше одноразовых конвейеров, меньше скрытых предположений о данных и чётче правила продвижения. Такие решения накапливаются: каждая новая модель становится дешевле, безопаснее и быстрее в выпуске.
"Масштабирование ИИ" означает сделать машинное обучение повторяемым и надёжным в реальных условиях:
Это скорее про организацию сборочной линии, чем про настройку одной модели.
Потому что многие идеи машинного обучения становятся по-настоящему полезными только тогда, когда их можно запускать надёжно, многократно и дешево на огромных данных и трафике.
Влияние часто живёт в «среднем слое»:
При работе на флоте сбои — это норма, а не исключение. Частые первые точки отказа:
Дизайн для восстановления (повторные попытки, контрольные точки, обратное давление) обычно важнее, чем пиковая производительность одной машины.
MapReduce сделал пакетную обработку стандартной и выживаемой:
Современные инструменты (Spark/Flink/Beam и облачные ETL) добавляют возможности, но прочный урок тот же: параллелизм и повторные попытки должны быть по умолчанию.
Bigtable — это wide-column хранилище, разработанное для большой пропускной способности и предсказуемой задержки. Основные идеи:
Для ИИ предсказуемый доступ к данным делает расписание тренировок и повторное воспроизведение экспериментов значительно надёжнее.
Выбор хранилища формирует то, на чём можно надежно тренироваться:
Проще говоря: стабильное хранилище часто определяет, станет ли ИИ функциональностью продукта или вечной пожарной тревогой.
Тренировка — это состояние и итеративность, поэтому координация сложнее:
Практический подход: измеряйте время «от конца до конца», упростите топологию тренировки прежде, чем добавлять хитрые оптимизации.
Общая платформа убирает «работу героев» и прокладывает асфальтированную дорогу:
Это сокращает дублирование и делает результаты сопоставимыми между командами — часто ускорение итераций даёт больше эффекта, чем любая отдельная модельная оптимизация.
Унификация снижает стоимость координации:
Даже без TensorFlow урок тот же: выберите небольшой набор стабильных абстракций, хорошо их задокументируйте и сделайте «стандартный путь» лёгким.
Применить принципы можно и без ресурсов Google:
Для быстрой сборки сопутствующих инструментов и экранов администратора можно использовать платформы вроде Koder.ai: это платформа для vibe-кодинга, которая помогает быстро создавать консоли администрирования, приложения для ревью данных, дашборды экспериментов и обёртки сервисов, при этом сохраняя экспорт кода, деплой и откат в доступе.