Technologies

WebSocket

AI-сервіси все частіше працюють у режимі реального часу: мовні моделі генерують відповіді потоково, Vision AI аналізує відеопотік, IoT-пристрої передають телеметрію без затримок, а веб-інтерфейси повинні миттєво оновлювати дані. Для такої комунікації потрібен не разовий запит, а постійний канал зв'язку. Цю задачу вирішує WebSocket-протокол, який забезпечує стабільне двостороннє з'єднання між клієнтом і сервером. У рамках професійного впровадження АІ, WebSocket-протокол стає ключовим інструментом для роботи в реальному часі.

WebSocket що це таке і як працює? Це протокол, який дозволяє клієнту і серверу обмінюватися даними в реальному часі без повторних HTTP-запитів. Після встановлення з'єднання канал залишається відкритим, а обидві сторони можуть надсилати повідомлення в будь-який момент.

WebSocket vs HTTP polling/SSE: ключові відмінності

Передача даних у реальному часі – ключове завдання для AI-систем. Щоб зрозуміти, який протокол підходить краще, достатньо порівняти три основні підходи. HTTP polling – клієнт регулярно надсилає запити й перевіряє оновлення. SSE – сервер може надсилати дані клієнту по відкритому каналу, але клієнт не може відповісти. Підходить тільки для простих односторонніх повідомлень. WebSocket – постійне двостороннє з'єднання з мінімальною затримкою. Обмін даними відбувається миттєво й без повторних запитів, що робить протокол оптимальним для чат-моделей, відеопотоків і інших процесів. WebSocket забезпечує максимальну стабільність і реактивність, тому є базовим вибором для сучасних AI-систем.

Де використовується WebSocket?

Що таке WebSocket ми вже розібралися, а використовується він у тих AI-сценаріях, де потрібна передача даних у реальному часі: потокові відповіді великих мовних моделей, відеопотік для Vision AI, телеметрія IoT-пристроїв, живі дашборди й інтерактивні інтерфейси.

Реальні AI-додатки і чат-моделі

WebSocket-сервер потрібен для стабільного спілкування з LLM у реальному часі. Формат повідомлень зазвичай будується як WebSocket JSON, де кожна подія містить тип, токен і службові дані – це робить стримінг прозорим і легко оброблюваним в UI.

Vision AI і обробка відео в реальному часі

У Vision AI WebSocket забезпечує передачу відеопотоку з камер прямо на сервер і миттєве повернення результатів: розпізнаних об'єктів, подій, координат і міток. Такий підхід використовується в безпеці, транспортних системах, аналітиці ритейлу й будь-яких задачах, де модель повинна реагувати на зображення frame-by-frame.

IoT і телеметрія пристроїв

Для IoT WebSocket – основний механізм передачі даних від «розумних» датчиків. Пристрої надсилають телеметрію безперервно, без постійних запитів. Це гарантує, що сервер у будь-який момент отримує актуальний стан: температуру, рух та інше.

Інтерактивні веб-інтерфейси й дашборди

WebSocket дозволяє оновлювати інтерфейси в реальному часі: відображати стан AI-моделі, прогрес інференсу, метрики продуктивності, історію запитів, роботу черг і логи. Для проектів, яким важливо підвищувати видимість у пошуку й враховувати вимоги Google, ми підготували матеріал про те, як потрапити в AI Overview.

Гейміфікація і симуляції з використанням AI

У ігрових механіках і симуляціях WebSocket забезпечує миттєве прийняття рішень AI-агентами і реакцію на події. Модель може коригувати поведінку NPC, прогнозувати дії гравця, оновлювати параметри середовища й надсилати результати назад у гру без затримки.

WebSocket працює за принципом постійного двостороннього каналу зв'язку. Клієнт ініціює з'єднання через стандартний HTTP-handshake, після чого протокол перемикається на WebSocket і залишається активним до закриття однією зі сторін. Далі клієнт і сервер можуть надсилати повідомлення в будь-якому напрямку без повторних запитів.

WebSocket дає інфраструктурі кілька ключових переваг:

Потік токенів, відеодані й телеметрія передаються без опитувань та черг.

Клієнт і сервер можуть ініціювати події незалежно один від одного – важливо для LLM, Vision AI та інтерактивних UI.

Одне відкрите з'єднання замінює десятки REST-запитів, знижуючи навантаження на мережу і CPU.

Дашборди, камери, датчики й симуляції працюють стабільно навіть при великих потоках даних.

WebSocket легко інтегрується з AI-мікросервісами, брокерами повідомлень і чергами задач.

Завдяки цьому протокол підходить для будь-яких AI-систем, де важливі швидкість, безперервність і точність даних.

У проектах Brander WebSocket server використовується як основний механізм реального часу. Ми застосовуємо його для потокового спілкування з LLM, обробки відеопотоків у Vision AI, синхронізації IoT-пристроїв, побудови дашбордів і інтеграції мікросервісів. Ми проектуємо архітектуру так, щоб з'єднання залишалися стабільними при високому навантаженні.

Де ми впроваджуємо WebSocket – приклад: у чат-інтерфейси, AI-асистентів, системи автоматизації, аналітичні панелі й внутрішні інструменти, забезпечуючи плавний стримінг, відсутність затримок і передбачувану роботу моделей у продакшені.

Часті запитання

WebSocket забезпечує постійний канал зв’язку і мінімальну затримку. REST підходить для разових операцій, але не для потокової генерації токенів, відеоданих або телеметрії.

Так. WSS-протокол (WebSocket Secure) обов’язковий у продакшені, особливо якщо AI-система працює з персональними даними, корпоративними моделями або потоковим відео.

Так. WebSocket чудово підходить для LLM і Vision AI, тому що передає тільки потік даних, а сама модель працює на сервері.