Цифровая трансформация предприятий приводит к стремительному росту неструктурированных данных (документы, изображения, логи). Ручная обработка подобных данных повышает стоимость процессов и создаёт риски ошибок. Robotic Process Automation (RPA) снижает издержки и повышает воспроизводимость, однако классические решения ограничены жёстко зашитыми сценариями. Растущее разнообразие кейсов требует гибкой платформы, способной порождать новые обработчики «на лету» и масштабировать их под неравномерную нагрузку. Настоящая статья демонстрирует, как микросервисный MVP RPA_SOFT подтверждает технологическую реализуемость такого подхода и логически ведёт к динамической модели.
1. MVP RPA_SOFT как исходная точка
Постановка задачи. Требовалось создать сервис, принимающий CSV/JSON/PDF через REST-эндпоинт или веб-UI, автоматически распознающий структуру, выполняющий морфемный анализ и компоновку (пока через API YandexGPT), финализирующий результат и сохраняющий его в MongoDB, пользователю при этом отображается прогресс и ссылка на артефакты.
Архитектура MVP. Прототип развёрнут на VM (Proxmox) и состоит из трёх ключевых микросервисов – Auth, DP, API Gateway – плюс веб-клиент. DP-service (Node 20 + Python 3.12) закрывает весь конвейер обработки, API Gateway служит единой точкой входа, Auth-service зарезервирован под грядущую MFA/JWT-логику, пока используются cookie-сессии на MongoStore (см. рис.1).
Результаты испытаний:
90 % строк кода покрыты модульными и интеграционными тестами;
в нагрузочном прогоне 1760 запросов обработаны без ошибок; p98 latency контрольного API-эндпоинта ≤ 80 мс;
на стенде 4 vCPU / 8 GB RAM полный конвейер обработки файлов ≤ 2 MB держит ≈ 25 RPS при p98 ≈ 1,2 с;
Security-чек-листы подтвердили защиту от NoSQL-инъекций и обхода RBAC.
Выводы. MVP продемонстрировал технологическую состоятельность и готов к пилоту, однако статически развёрнутые контейнеры приводят к простою ресурсов и росту TCO при расширении сценариев. Это мотивирует переход к динамической модели генерации и автоскейлинга сервисов, описанной далее.
2. Причины перехода к динамической модели
Логический переход к динамической модели. Несмотря на успешный MVP, статическое развёртывание контейнеров быстро стало тормозом, каждый новый сценарий требовал пересборки образов и ручного масштабирования. Чтобы сохранить темп внедрения, задумался о дополнительном слое, который автоматически формирует и масштабирует RPA-сервисы.
Условно этот слой решает три задачи:
создаёт сервис «по запросу», берёт пользовательский промпт, применяет подходящий шаблон из каталога и собирает Docker-образ;
обеспечивает автоматизированное развёртывание образа в кластере и публикацию маршрута через Service Mesh;
следит за нагрузкой, мониторит трафик и горизонтально масштабирует сервисы без участия разработчика.
В итоге вывод нового процесса сокращается с дней до минут, а ресурсы расходуются пропорционально реальной работе (см. рис. 2).
Ниже перечислены ключевые факторы, которые сделали такой переход необходимым:
нерегулярная нагрузка, профили использования отличаются на порядки, выделенные, но неиспользуемые контейнеры удорожают инфраструктуру;
долгая доставка новых функций, чтобы добавить очередной процесс, приходится собирать новый образ и выпускать полный релиз – это задерживает обновления;
платим за «воздух», когда серверы простаивают, мы всё равно платим за их аренду, лучше включать вычисления только тогда, когда они действительно нужны;
каждому – своё, пользователи хотят настраивать ботов под себя без обращения к разработчикам, поэтому система должна «создавать» сервисы по запросу.
3. Концепция Microservice Auto Scaling System
Microservice Auto Scaling System (MASS) – это надстройка-оркестратор, которая по запросу создаёт, развёртывает и масштабирует RPA-сервисы. Она превращает платформу RPA_SOFT в «фабрику» обработчиков, где новые процессы создаются автоматически, а ресурсы потребляются строго по факту работы.
Из каких компонентов состоит MASS:
каталог шаблонов, содержит проверенные заготовки обработчиков – от разбора PDF и Excel до web-scraping, каждый шаблон – это минимальный каркас сервиса с декларацией зависимостей и тестовых данных;
CI/CD-конвейер, при любом pull-request запускает статический анализ, unit-тесты и security-scan, затем собирает Docker-образ и публикует его в реестр, так каждый новый шаблон или правка попадает в каталог без ручной рутины;
контроллер автоскейлинга, мониторит метрики CPU, RPS и латентность, по SLO-целям поднимает или гасит реплики сервисов, сервис-mesh берёт на себя маршрутизацию и наблюдаемость (tracing, health-checks);
API генерации сервисов, получив пользовательский промпт, анализирует задачу, выбирает подходящий шаблон, генерирует код, собирает образ и запускает экземпляр в кластере, резервируя порт и регистрируя маршрут в mesh’е.
Как это будет работать в потоке:
пользователь формулирует задачу, например «преобразовать выгрузку из Excel в структурированный JSON и сохранить результат в базе данных»;
API MASS подбирает шаблон, подставляет детали, собирает и деплоит новый сервис;
сервис-mesh публикует endpoint, пользователь получает URL уже через несколько минут;
контроллер следит за трафиком, когда запросы растут – добавляет реплики, а когда падают – свёртывает их до нуля;
авторы шаблонов (владелец платформы или доверенные контрибьюторы) пополняют каталог новыми заготовками, CI/CD гарантирует, что в production попадает только проверенный код.
За счёт такого цикла MASS убирает ручные релизы и простаивающие контейнеры, инфраструктура «живёт» вместе с нагрузкой, а вывод новых процессов измеряется минутами, а не днями.
4. Ожидаемые выгоды и управляемые риски
Переход к динамической модели должен заметно ускорить работу, идея превращается в функционирующий обработчик за считанные минуты, без длительной сборки образов и ночных развёртываний. Такой режим сокращает расходы на инфраструктуру, поскольку контейнеры запускаются исключительно в периоды фактической нагрузки, и устраняет задержки, неизбежные при ручных операциях.
Механизмы автоматического перезапуска и балансировки трафика повышают общую надёжность системы, кратковременные сбои устраняются без участия оператора, а вероятность инцидентов в продуктивной среде снижается. Сокращение цикла внедрения позволяет быстрее получать обратную связь и своевременно корректировать решения.
Тем не менее динамическая архитектура предъявляет новые требования к эксплуатации. При большом количестве кратко живущих реплик становится критически важна централизованная система логирования и трассировки, без неё локализация неисправностей осложняется. Каждая модификация шаблона проходит автоматизированную проверку (lint, тесты, статический анализ), что предотвращает распространение дефектов. Дополнительное внимание требуется и к стоимости генерации кода LLM-модулем, тарифы меняются, поэтому финансовые метрики следует регулярно пересматривать.
При выполнении указанных мер контроля динамическая модель обеспечивает основные преимущества – ускорение вывода новых функций, снижение инфраструктурных затрат и повышение отказоустойчивости.
5. План развития (roadmap)
T₀ → T₀ + 6 месяцев. Первым шагом остаётся усиление MVP. Платформа получает полнофункциональный стек мониторинга – сбор метрик, логов и трассировки – и интеграцию service-mesh для прозрачной маршрутизации. Параллельно доводится покрытие тестами и завершается набор базовых security-проверок, чтобы прототип соответствовал требованиям production-среды.
T₀ + 6 → 12 месяцев. Далее стартует пилот динамической модели. Каталог шаблонов пока ограничен самым востребованным набором задач, а генерация сервисов доступна внутренним командам. Цель этапа – подтвердить стабильность конвейера «шаблон → код → деплой» и откалибровать пороги автоскейлинга.
T₀ + 12 → 18 месяцев. После пилота каталог расширяется, добавляются обработчики PDF-документов, Excel-файлов и сценарии web-scraping. Алгоритм масштабирования становится адаптивным, учитывая характер нагрузки для разных типов сервисов, а не только базовые CPU-метрики.
T₀ + 18 → 24 месяцев. Запускается ограниченный канал контрибьюций, внешние авторы смогут создавать новые шаблоны микросервисов, однако API генерации и управления сервисами остаётся закрытым. Документация фиксирует формат шаблонов и процедуру ревью, а ответственность за поддержку кода закрепляется за его автором.
≥ T₀ + 24 месяцев. На завершающем этапе подключаются ИИ-модули, рекомендательная модель подсказывает оптимальный шаблон ещё на этапе формулирования задачи, а предиктивное масштабирование прогнозирует всплески нагрузки и поднимает ресурсы заранее. Такие функции завершают переход от «гибкой» к по-настоящему «самообучающейся» платформе.
Заключение
Пилотный MVP RPA_SOFT доказал техническую состоятельность микросервисного подхода, но показал, что статически развёрнутые контейнеры тормозят выпуск новых сценариев и повышают расходы. Переход к динамической модели – Microservice Auto Scaling System (MASS) – решает эту проблему, каталожные шаблоны, автоматический сбор образов и автоскейлинг позволяют запускать новые обработчики за минуты, оплачивая ресурсы только по фактической нагрузке. Для успешного внедрения остаётся отладить централизованный мониторинг, жёсткий контроль качества шаблонов и регулярную оценку затрат на LLM-генерацию, что отражено в представленном дорожном плане. В результате платформа станет гибкой, экономичной и готовой к дальнейшему развитию вместе с бизнес-требованиями.