DevOps и облака
CI/CD-пайплайны, GPU-инфраструктура для AI, контейнеризация, мониторинг, автоскейлинг, blue/green деплой.
Хорошая инфраструктура незаметна: релизы проходят без стресса, откат занимает минуту, а о проблеме вы узнаёте от мониторинга, а не от клиентов.
Настраиваем процессы под размер команды. Kubernetes нужен не всем — иногда правильный ответ это пара серверов с Docker Compose и грамотным бэкапом.
Что входит в работу
- CI/CD с автотестами и откатом
- Контейнеризация и оркестрация
- GPU-инфраструктура для ML-нагрузок
- Мониторинг, логи, алерты
- Резервное копирование и восстановление
- Инфраструктура как код
Как проходит работа
Прозрачные этапы с понятным результатом на каждом шаге.
Аудит
Оцениваем текущую инфраструктуру и процессы релиза.
3–7 дней
Пайплайн
Настраиваем сборку, тесты, автодеплой.
1–3 недели
Наблюдаемость
Метрики, логи, трейсы, алерты на критичные события.
1–2 недели
Отработка
Проверяем восстановление из бэкапа и откат релиза.
1 неделя
Частые вопросы
Нужен ли нам Kubernetes?
Чаще нет, чем да. Он оправдан при десятках сервисов и выделенной команде. Иначе сложность превышает пользу.
Работаете с российскими облаками?
Да — Yandex Cloud, VK Cloud, Selectel, а также bare metal.
Похожие проекты
Телеком-оператор, 500 тыс. абонентов
AI-чат-бот для техподдержки
LLM-ассистент закрывает 70% обращений без оператора. Время первого ответа — с 15 минут до 40 секунд.
Федеральный ритейлер, 3 млн товаров
Highload-портал на Битрикс
Кастомная архитектура на 1С-Битрикс: поиск 3 млн товаров за 200 мс, 99.97% uptime под Highload-нагрузкой.
Обсудим вашу задачу?
Расскажите, что нужно сделать — предложим решение и посчитаем стоимость.