Avito мигрировало с MongoDB на Cassandra за квартал с помощью AI‑агентов

Как Авито перенесло десятки терабайт данных за 3 месяца

В начале 2026 года команда Авито столкнулась с ростом расходов на инфраструктуру MongoDB: хранилище содержало более миллиарда записей, а масштабирование требовало дорогостоящего железа. Традиционный план миграции предполагал год работы инженеров, написание кастомных скриптов и длительные тесты.

AI‑агенты взяли процесс в свои руки

Инженер‑архитектор Александр Моргунов решил попробовать AI‑агенты для автоматизации всех этапов. С помощью генеративных моделей он создал цепочку агентов, каждый из которых отвечал за отдельный шаг:

1. Анализ схемы MongoDB – агент построил граф зависимостей и предложил оптимальную модель данных в Cassandra.
2. Генерация ETL‑pipeline – на основе описания был сгенерирован код на Python/Apache Spark, который автоматически преобразует типы и распределяет партиции.
3. Тестовое заполнение – агент развернул тестовый кластер Cassandra, загрузил 1 % данных и проверил согласованность.
4. Мониторинг и откат – в процессе миграции агент отслеживал latency, throughput и автоматически откатывал неуспешные батчи.

Все задачи были выполнены без написания единой строки продакшн‑кода вручную. Архитектор лишь задавал цели и проверял результаты.

Результаты

• Время миграции: 12 недель вместо планируемого 48.
• Стоимость инфраструктуры: снижение расходов на 35 % за счёт более эффективного использования ресурсов Cassandra.
• Отказоустойчивость: автоматические проверки гарантировали 99.97 % целостность данных.

Подробный разбор доступен в статье на Habr AI: https://habr.com/ru/companies/avito/articles/1082358/.

Что дальше?

Авито планирует применить тот же подход к миграции остальных микросервисов и делится открытыми шаблонами агентов в своем репозитории GitHub.