В эпоху стремительного развития технологий и растущих требований к автоматизации бизнес-процессов, компании ежедневно сталкиваются с необходимостью быстро и эффективно строить сложные рабочие процессы. Сложность и масштабность систем требуют от разработчиков не только надежности и безопасности, но и гибкости в создании сценариев исполнения. Uber, как одна из лидирующих технологических компаний мира, недавно сделала значительный шаг вперед, открыв миру Starlark Worker - инновационный инструмент, который переворачивает традиционные представления об оркестрации рабочих процессов. Starlark Worker интегрирован с платформой Cadence, которая уже доказала свою надежность, обрабатывая миллиарды запусков рабочих процессов ежемесячно. Cadence предоставляет мощную инфраструктуру для управления жизненным циклом процессов, обеспечивая их масштабируемость, отказоустойчивость и надежность через повторные попытки и сохранение состояния.
Однако традиционно для работы с Cadence требовалось использовать языки программирования общего назначения, такие как Go или Java, что порождало ряд ограничений, особенно в контексте быстрого развёртывания и обновления. Основная проблема классических подходов заключается в том, что обновление рабочих процессов на языках общего назначения сопровождается необходимостью деплоя новых версий воркеров. Это оперативно осложняет поддержку в многоарендных средах, где многочисленные команды должны непрерывно вносить изменения в свои сценарии. Здесь на помощь приходит Starlark - небольшой, изолированный и детерминированный язык программирования со синтаксисом, напоминающим Python. Благодаря своей природе Starlark обеспечивает безопасность и предсказуемость исполнения, что идеально сочетается с требованиями Cadence.
Starlark Worker реализован как Cadence воркер, который умеет интерпретировать сценарии, написанные на Starlark, благодаря встроенному интерпретатору, написанному на Go. Такой подход позволяет разработчикам писать сложные логики рабочих процессов с использованием известных структур программирования - циклов, функций, условных операторов - без необходимости переписывать инфраструктуру или проводить длительные циклы деплоя. Рабочие процессы подаются в виде сжатыx файлов с расширением .star, что обеспечивает удобство передачи и масштабируемости. Одним из ключевых преимуществ решения является серверлесcкий опыт использования.
Пользователям не нужно заботиться о развёртывании или обновлении серверов - они просто создают и отправляют свои сценарии. Это делает Starlark Worker идеальным для многоарендных платформ, где ресурсы централизованно управляются, а команды могут самостоятельно разрабатывать, тестировать и запускать свои процессы. Кроме того, Starlark Worker тесно интегрирован с Cadence, что позволяет использовать мощные функции оркестрации без лишних усилий. Например, встроенные расширения включают функции паузы выполнения ("sleep"), генерации UUID и надежные HTTP-запросы, которые реализуются как Cadence активности с поддержкой повторных попыток и устойчивостью к сбоям. Такие расширения существенно упрощают написание сложных логик, освобождая разработчика от снижения деталей реализации и API Cadence.
Безопасность и предсказуемость исполнения - краеугольные камни рабочего процесса, находящегося в многопользовательской среде. Starlark исключает побочные эффекты и ограничивает операции с окружением, сохраняя рабочие процессы детерминированными. Это избавляет разработчиков от необходимости контролировать возможные проблемы, характерные для традиционных языков программирования. Практическое применение Starlark Worker уже нашло отражение на платформе Michelangelo - флагманском ML-инструментарии Uber. Платформа обеспечивает гибкую поддержку запуска различных ML-воркфлоу, таких как повторное обучение моделей, развертывание в теневом режиме, сбор и анализ метрик и принятие решений с участием человека.
Использование Starlark Worker позволяет командам создавать и обновлять эти процессы быстро, без перераспределения ресурсов и остановок работы, что критически важно в быстрой среде машинного обучения. Архитектура решения построена на трех взаимодополняющих компонентах: Cadence как движок оркестрации, интерпретатор Starlark на языке Go, и набор доменно-специфичных функций, обеспечивающих расширяемость и интеграцию с внешними сервисами. Такая комбинация дает возможности создавать не просто последовательности задач, а полноценные скрипты с условными переходами, циклами и обработкой ошибок. Преимущества Starlark Worker нельзя недооценивать с точки зрения производительности команд и операционной простоты. Команды инженеров могут концентрироваться на логике своих решений, не отвлекаясь на обеспечение стабильности и масштабируемости инфраструктуры.
Ответственность за капитальное обновление, мониторинг и управление ресурсами ложится на платформенную команду, которая при помощи автомасштабирования Cadence обеспечивает оптимальное использование вычислительных ресурсов. В сообществе разработчиков и инженеров оркестрация процессов всегда была одной из наиболее динамично развивающихся областей. Инструменты и практики совершенствуются, и потребность в гибких, надежных и простых в использовании решениях остается высокой. Starlark Worker предлагает уникальное сочетание простоты и мощности, что делает его привлекательным инструментом как для стартапов, так и для крупных корпораций. Открытая публикация Starlark Worker на GitHub вместе с инструкциями и примерами кода позволяет быстро начать работать с инструментом, а также стимулирует развитие экосистемы вокруг него.
Комьюнити может внести свой вклад в расширение библиотеки функционала, улучшение инструментов для разработчиков и адаптацию под различные бизнес-сценарии. В современном мире, где возможность быстро адаптировать рабочие процессы становится конкурентным преимуществом, Starlark Worker предлагает решение, которое помогает упростить создание, тестирование и запуск рабочих процессов, сохраняя при этом высокие стандарты надежности и безопасности. Интеграция гибкого языка сценариев с мощной оркестрационной платформой открывает новую эру в автоматизации бизнес-логики и управлении процессами. Подводя итог, можно сказать, что Starlark Worker - это не просто новый инструмент, а фундаментальный шаг в развитии методов оркестрации, направленный на повышение скорости и удобства разработки, минимизацию операционных рисков и расширение возможностей для многопользовательских систем. Его применение в инфраструктуре Uber и планируемая поддержка сообществом свидетельствуют о большом потенциале для дальнейшего роста и внедрения в самые разнообразные отрасли и проекты.
.
