Optimization methods for distributed queue performance in high-load streaming systems for moderation and information retrieval

Bogutskii A.D.

Keywords: distributed message queues, stream moderation, broker architecture, load balancing, scaling, predictive routing, fault tolerance, Kafka.

Abstract. This article explores a set of architectural and algorithmic methods for optimizing the performance of distributed message queues in high-load streaming systems focused on content moderation and information retrieval tasks. Particular attention is given to scalability, resilience, and the organization of fault-tolerant message delivery under conditions of variable and intensive data flow. An overview of architectural solutions of popular platforms is provided, with emphasis on their applicability to real-time stream processing. The effectiveness of load balancing algorithms is analyzed, including static partitioning and predictive scaling methods based on machine learning.

Методы оптимизации производительности распределенных очередей в высоконагруженных потоковых системах модерации и информационного поиска

Богуцкий А.Д.

Ключевые слова: распределенные очереди сообщений, потоковая модерация, архитектура брокеров, балансировка нагрузки, масштабирование, предиктивная маршрутизация, отказоустойчивость, Kafka.

Аннотация. В данной статье исследуется комплекс архитектурных и алгоритмических методов оптимизации производительности распределенных очередей сообщений в высоконагруженных потоковых системах, ориентированных на задачи модерации и информационного поиска. Особое внимание уделяется особенностям масштабирования, устойчивости и организации отказоустойчивой доставки сообщений в условиях переменной и интенсивной нагрузки. Приводится обзор архитектурных решений популярных платформ, с акцентом на их применимость к задачам стриминговой обработки данных в реальном времени. Анализируется эффективность алгоритмов балансировки нагрузки, таких как статическое партиционирование и методы предиктивного масштабирования на основе машинного обучения.