Данная работа представляет собой описание процесса разработки высоконагруженной распределенной системы на основе нейронных сетей, которая способна выполнять задачи распознавания и классификации изображений. Более того в зависимости от объема входных данных, она должна быть способна масштабироваться: добавлять вычислительные узлы, либо наоборот – удалять их из системы. Ресурсы этих вычислительных узлов используются для извлечения Docker контейнеров. Каждый из которых представляет собой одно из следующих предустановленных приложений: • предобработки входных данных • загрузки входных данных на вычислительный узел • классификацииизображений • сборастатистики и формирования отчетов. В качестве входных данных для классификации и распознавания был выбран набор, представляющий собой изображения каналов в микросхемах. Таким образом, результатом работы станет набор модулей, которые смогут управлять и формировать распределенную систему.