От архитектурного аудита до круглосуточной эксплуатации. Каждое направление — самостоятельный продукт с измеримыми результатами и SLA.
Стандартизируем релизный процесс: от коммита до production за минуты, с автоматическими проверками безопасности, тестами и rollback'ом по метрикам.
# progressive delivery с автоматическим gate'ингом stages: - test - build - security - deploy:canary - deploy:prod canary: stage: deploy:canary script: - argocd app sync $APP --revision $CI_COMMIT_SHA - kubectl rollout status deploy/$APP -n canary - ./check_slo.sh --window 5m --max-error-rate 0.5% when: on_success prod: stage: deploy:prod needs: ["canary"] script: argocd app sync prod-$APP environment: name: production url: https://$APP.iteam.site
Разворачиваем и поддерживаем кластеры любого масштаба: от стартапа на одном узле до enterprise в нескольких регионах с миллионами запросов в секунду.
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment spec: replicas: 3 strategy: { rollingUpdate: { maxSurge: 1, maxUnavailable: 0 } } template: spec: topologySpreadConstraints: - maxSkew: 1 topologyKey: zone whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway containers: - resources: requests: { cpu: "200m", memory: "256Mi" } limits: { cpu: "1000m", memory: "1Gi" } readinessProbe: { httpGet: { path: /healthz } } livenessProbe: { httpGet: { path: /alive } } securityContext: runAsNonRoot: true readOnlyRootFilesystem: true allowPrivilegeEscalation: false
Делаем из ML-команды инжиниринговую функцию: модели вылетают в прод так же надёжно и быстро, как обычный код. Без «работало в Jupyter».
import mlflow, mlflow.pytorch mlflow.set_tracking_uri("https://mlflow.iteam.site") with mlflow.start_run(run_name=run_id) as run: mlflow.pytorch.autolog() # auto-logs params, metrics, artifacts train_ds, val_ds = load_features(version="2026.05") model = RankNet(dim=256, layers=4) metrics = train_loop(model, train_ds, epochs=12) eval_(model, val_ds) if metrics["ndcg@10"] > 0.74: mlflow.register_model( f"runs:/{run.info.run_id}/model", "recsys-prod", )
Никаких «кликов в консоли». Каждое изменение проходит через PR с peer review, automated tests и planned apply. Откат — git revert.
module "eks" { source = "terraform-aws-modules/eks/aws" version = "~> 20.0" cluster_name = "prod-eu-c1" cluster_version = "1.30" eks_managed_node_groups = { workers = { instance_types = ["m6i.xlarge"] min_size = 3 max_size = 12 desired_size = 3 } } cluster_addons = { vpc-cni = { most_recent = true } aws-ebs-csi-driver = { most_recent = true } } }
Метрики, логи, трассировки, профили — всё в едином стеке. SLI/SLO определены и связаны с бизнес-целями. Алерты не ложные.
apiVersion: openslo/v1 kind: SLO metadata: name: api-availability spec: service: api indicator: spec: ratioMetric: good: { expr: 'http_requests{code!~"5.."}' } total: { expr: 'http_requests' } objectives: - target: 0.9999 # 99.99% requests OK window: 30d alertPolicies: - burnRate: 14.4 # exhaust 5% in 1h → page window: 1h - burnRate: 3.0 window: 6h
Shift-left security: проверки в IDE, в pre-commit, в CI, в admission controller, в runtime. Соответствие 152-ФЗ, ФСТЭК, GDPR, SOC 2.
# запрещаем :latest и privileged в проде package kubernetes.admission deny[msg] { input.request.kind.kind == "Pod" c := input.request.object.spec.containers[_] endswith(c.image, ":latest") msg := sprintf("image %v uses :latest", [c.image]) } deny[msg] { input.request.kind.kind == "Pod" input.request.namespace == "production" c := input.request.object.spec.containers[_] c.securityContext.privileged == true msg := "privileged containers forbidden in prod" }
Никаких чёрных ящиков. На каждом этапе — артефакты, метрики и переход к следующей фазе по чек-листу.
Аудит инфраструктуры, процессов и боттлнеков. Карта рисков и приоритизированный roadmap.
Целевая архитектура с учётом масштабируемости, отказоустойчивости и бюджета. Защита у заказчика.
Итеративная реализация с code review, тестами и документацией. Каждый спринт — поставляемый артефакт.
SRE-эксплуатация, оптимизация затрат, эволюция архитектуры. SLA закреплён договором.
Расскажите задачу — соберём индивидуальное предложение. Discovery — обмен 1–2 письмами с уточняющими вопросами.
Доступ к проектам, runbooks и дашбордам