Add module structure to introduction

pages/introduction.md

@@ -1,17 +1,21 @@
-# Введение
+# Введение в работу с фреймворком
 
 ## Список терминов
 
-**Базовый модуль** - приложение, развёрнутое как часть *платформы*, и решающее прикладную задачу.
+**Базовый модуль** - приложение, развёрнутое на фреймворке, и решающее прикладную задачу.
 
-**MLOps модуль** - элемент *платформы*, не решающий прикладную задачу самостоятельно, а направленный на улучшение или упрощение работы базовых модулей.
+**MLOps модуль** - элемент фреймворка, не решающий прикладную задачу самостоятельно, а направленный на улучшение или упрощение работы базовых модулей.
 
 **Пользователь** - конечный пользователь *модулей*, в основном базовых, который заинтересован в применении *интеллектуальный модулей* для решения прикладных задач.
 
-**Разработчик** - разработчик *модулей* , размещающий свои модули на *платформе*.
+**Разработчик** - разработчик *модулей*, размещающий свои модули на фреймворке.
 
 **Компонент модуля** - отдельный элемент приложения, представляющий набор функций для взаимодействия с другими элементами, самой платформой или конечными пользователями.
 
+**Пайплайн** - pipeline, сквозной процесс программной обработки набора данных несколькими программными модулями. Во фреймворке создаётся с помощью компонента ExperimentPipeline.
+
+**ML-компонент** - сервис, обрабатывающий синхронные запросы пользователей на произведение вычислений, требующих мало вычислительных ресурсов. 
+
 ## Работа с фреймворком
 
 Фреймворк позволяет создать на основе Git-репозитория веб-сервис для синхронных и асинхронных вычислений. Для этого необходимо создать набор манифестов, соответствующих компонентам фреймворка, и разместить их в репозитории.
@@ -20,3 +24,35 @@
 
 1. Веб-сервис для быстрых синхронных вычислений - MLComponent
 2. Асинхронный запуск вычислительных экспериментов - ExperimentPipeline
+
+Как правило, если вычислительная задача требует доли секунды для выполнения - её уместно организовывать как ML-компонент, иначе - пайплайн.
+
+## Структура базового модуля
+
+Базовый модуль - состоит из нескольких частей, которые вместе складываются в приложение, которое решает прикладную задачу.
+
+- Git-репозиторий
+  - Программный код, решающий прикладную задачу
+    - Включая интерфейс взаимодействия с фреймворком
+  - Компоненты модуля
+    - MLComponent
+    - ExperimentPipeline
+    - APIComponent
+    - DataBox
+- Системные компоненты, подключающие модуль к фреймворку
+- Образы Docker
+
+Общий принцип работы следующий:
+
+1. Существует программа, решающая прикладные задачи. Для простоты - проект на Python. Разработчик хочет развернуть эту программу на фреймворке, чтобы через веб-запросы можно было с ней взаимодействовать. Разработчик определяет, какие из элементов программы подходят для такого взаимодействия, и какой из вариантов организации лучше подходит для каждого элемента - ML-компонент или пайплайн. Например, программа распознавания объектов может содержать ML-компонент для работы с отдельными изображениями и пайплайн для работы с видео.
+2. Разработчик реализует интерфейс взаимодействия с фреймворком, соответствующий выбранному компоненту.
+   - Для ML-компонента это функция inference.
+   - Для пайплайна это организация входных и выходных данных через файлы и переменные окружения.
+   - В обоих случаях готовится образ Docker с основной программой и интерфейсом взаимодействия с фреймворком.
+   - Работу интерфейса можно протестировать без подключения модуля к фреймворку, запуская модуль из образа Docker.
+3. Разработчик готовит манифесты компонентов модуля и размещает их в репозитории.
+4. Приложение подключается к фреймворку с помощью системных компонентов.
+5. Разработчик загружает необходимые для работы данные в DataBox приложения, если нужно.
+6. Приложение готово к использованию.
+
+При создании приложения через личный кабинет с использованием шаблонов, приложение сразу подключается к фреймворку с базовым набором компонентов. После этого шаблонные компоненты и код необходимо заменить настоящие, соответствующие решению прикладной задачи.