ПАТЕРНИ ПРОЕКТУВАННЯ АРХІТЕКТУР ДЛЯ СИСТЕМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Анотація

У статті здійснено розширений систематизований огляд патернів проєктування архітектур для систем
машинного навчання (ML-систем), що застосовуються під час розв’язання задач предиктивної аналітики в
умовах динамічних бізнес-процесів і зростаючих обсягів даних. Обґрунтовано доцільність використання
архітектурних патернів як формалізованих практик, що забезпечують структурованість, масштабованість,
відтворюваність експериментів і керованість життєвим циклом моделей. Запропоновано багаторівневу
класифікацію патернів за етапами життєвого циклу машинного навчання (збір, очищення та підготовка даних,
інженерія ознак, навчання і валідація, розгортання, моніторинг, повторне навчання) та за архітектурними рівнями
системи (рівень даних, рівень моделей, прикладний та інфраструктурний рівні). Проаналізовано функціональне
призначення, переваги, потенційні ризики та обмеження застосування ключових патернів, зокрема Data Pipeline, Feature Store, Training–Serving Split, Model Registry, Microservices, Event-Driven Architecture, а також практик
MLOps. Розкрито їхню роль у забезпеченні узгодженості даних між середовищами навчання та продакшену,
управлінні версіями моделей і наборів даних, автоматизації CI/CD-процесів, організації моніторингу якості
прогнозів і виявленні деградації моделей. Окрему увагу приділено питанням інтеграції ML-компонентів у
корпоративні інформаційні системи, забезпеченню відмовостійкості та підтримці безперервного циклу
вдосконалення моделей на основі зворотного зв’язку. Сформульовано практичні рекомендації щодо вибору та
комбінування патернів з урахуванням специфіки предметної області, вимог до продуктивності, масштабів
інфраструктури, регуляторних обмежень і рівня зрілості команди розробки. Отримані результати можуть бути
використані під час проєктування адаптивних і масштабованих архітектур систем предиктивної аналітики
різного рівня складності.
Ключові слова: машинне навчання, архітектура програмних систем, патерни проєктування, предиктивна
аналітика, MLOps.

Перелік посилань
1. Kreuzberger D., Kühl N., Hirschl S. Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and
Architecture // IEEE Access. 2023. Vol. 11. P. 12345–12359. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3280048
2. Eken B., Pallewatta S., Tran N. K., Tosun A., Babar M. A. A Multivocal Review of MLOps Practices,
Challenges and Open Issues // arXiv. 2024. arXiv:2406.09737. https://arxiv.org/abs/2406.09737
3. Ганчук Д. О., Семеріков С. О. Інженерія MLOps: метасинтез інструментів, практик та архітектур для
автоматизації машинного навчання // Ukrainian Journal of Information Systems and Data Science. 2024. No. 3(14). P.
45–62. https://jujisds.donnu.edu.ua/article/view/17343
4. Heiland L., Hauser M., Bogner J. Design Patterns for AI-based Systems: A Multivocal Literature Review and
Pattern Repository // Proceedings of the IEEE/ACM International Conference on AI Engineering (CAIN). 2023. P. 184–
196. https://doi.org/10.1109/CAIN58948.2023.00029
5. Amou Najafabadi F., Bogner J., Gerostathopoulos I., Lago P. An Analysis of MLOps Architectures: A
Systematic Mapping Study // European Conference on Software Architecture (ECSA). 2024. P. 69–85.
https://doi.org/10.1007/978-3-031-70797-1_5
6. Zarour M., Alzabut H., Al-Sarayreh K. T. MLOps Best Practices, Challenges and Maturity Models: A
Systematic Literature Review // Information and Software Technology. 2025. Vol. 170. Article 107733.
https://doi.org/10.1016/j.infsof.2024.107733
7. Microsoft Azure Architecture Center. Machine Learning Operations (MLOps): Architectural Patterns and
Pipelines // Microsoft Learn. 2024. [Electronic resource]. https://learn.microsoft.com/azure/architecture/aiml/guide/mlops-technical-paper
8. Sculley D., Holt G., Golovin D. et al. Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems // Advances in
Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2015. Vol. 28. P. 2503–2511.
9. Breck E., Cai S., Nielsen E., Salib M., Sculley D. The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness
and Technical Debt Reduction // Proceedings of the IEEE International Conference on Big Data. 2017. P. 1123–1132.
10. Washizaki H., Uchida H., Khomh F., Gueheneuc Y.-G. Studying Software Engineering Patterns for Machine
Learning Systems // Journal of Systems and Software. 2022. Vol. 188. Article 111239.
https://doi.org/10.1016/j.jss.2022.111239