Разработка долго идёт до production
CI/CD, platform engineering, GitOps
Изменение быстро и безопасно доходит до production
Production engineering для software и AI
Строим технологии, которые выдерживают production — от инфраструктуры до AI
Быстрее релизы, стабильный production и AI, который доходит до реальной эксплуатации.
- Начинаем с аудита, а не с трансформации
- Небольшие команды сильных инженеров
- Результат — измеримое изменение
DevSecOpsполитики, секреты, доступы
Software
codereview
ci/cdgolden paths
platformkubernetes, gitops
productionha, dr
AI
dataingestion
modelsml, cv, llm
servingvllm, triton
gpuscheduling
ai productagents, rag
Observability и SREметрики, логи, трейсы, SLO
Стек, с которым работаем
- Kubernetes
- Terraform
- Argo CD
- Flux
- Prometheus
- Grafana
- OpenTelemetry
- Vault
- Kafka
- ClickHouse
- vLLM
- Triton
- MLflow
- Qdrant
Почему системы тормозят
Чем больше система, тем сложнее ей поворачивать
Большая система — как танкер: устойчива, но медленно меняет курс.
- Зависимости и legacy
- Ручные согласования и длинный релиз
- Размытый ownership и knowledge silos
- Высокая цена ошибки
Путь небольшой фичи до production
- Идея
- Бэклог
- Зависимости
- Архитектура
- Доступы
- Инфраструктура
- Security
- Тесты
- Релиз
- Production
Возвращаем системе манёвренность, не ломая её устойчивость.
- Оправданную осторожность сохраняем
- Лишнее трение убираем
Задачи
Где обычно начинает тормозить система?
Production нестабилен
SRE, SLO, безопасный деплой
Релиз — рутина, а не риск
О проблемах узнают от пользователей
OpenTelemetry, SLO, алертинг
Проблему видно раньше клиента
Инфраструктура и GPU слишком дорогие
Rightsizing, autoscaling, FinOps, GPU scheduling
Стоимость под контролем
Engineering-процессы непрозрачны
Метрики DORA, время ожидания и toil
Delivery по данным, а не по ощущениям
AI-демо есть, production нет
Serving, evals, мониторинг, контроль стоимости
AI работает в production
DOPS Engineering Checkup
Не знаете, где именно находится bottleneck?
Смотрим систему целиком по восьми направлениям:
- Delivery
- Путь от commit до production
- Infrastructure
- Ручная работа, legacy, долг
- Reliability
- Точки отказа, восстановление
- Observability
- Видно ли, что происходит
- Security
- Доступы, секреты, политики
- Cost
- Cloud, базы, GPU
- Team flow
- Handoffs, очереди, ownership
- AI / ML
- MLOps, inference, GPU
Что вы получите
- Карта текущего состояния
- Список bottlenecks
- Риски
- Quick wins
- Приоритизированный backlog
- Roadmap на 30, 90 и 180 дней
- Метрики для контроля
Экспертиза
Build faster. Run reliably. Ship AI.
Build faster
Разработчики делают продукт, а не ждут инфраструктуру.
- developer
- golden path
- ci/cd
- gitops
- platform
Kubernetes, Terraform, Argo CD, Flux
Run reliably
Знаем о проблеме раньше клиента — и сразу чиним.
- application
- opentelemetry
- observability
- slo и алерты
- incident response
Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana, Loki
Ship AI
AI, который не остаётся демо.
- data
- model
- eval
- serving
- monitoring
vLLM, Triton, MLflow, Qdrant
AI & ML
AI как production-система, а не API-интеграция
- Сами AI/ML-системы
- Serving, GPU, evals, мониторинг
- Контроль стоимости
AI-агенты
Действия в ваших системах — с правами и аудитом
Enterprise RAG
Поиск по вашим данным с цитатами и правами доступа
AI-ассистенты
Поддержка, продажи, внутренние операции
Document AI
OCR и извлечение данных
Computer vision
Детекция, трекинг, видеоаналитика
Predictive ML
Прогнозы, аномалии, скоринг
Private AI
Self-hosted LLM, данные не уходят наружу
AI-платформа
MLOps, LLMOps, GPU для многих моделей
Что стоит за моделью в production
MLOps
- data
- training
- registry
- validation
- deployment
- monitoring
LLMOps
- prompt / model
- eval
- deploy
- observe
GPU: настраиваем
- Scheduling и квоты в Kubernetes
- MIG, batching, квантизация
- Autoscaling
GPU: измеряем
- Утилизация GPU
- Tokens/sec и задержка
- Стоимость запроса
Как мы выбираем AI-архитектуру
Не каждая задача требует AI.
Не каждый AI требует большой LLM.
Не каждая LLM должна жить в публичном облаке.
Архитектуру выбирает задача, а не hype. Если можно решить без LLM — скажем об этом.
Найти AI use casesКак работаем
Меньше handoff. Больше контекста. Ownership до результата.
- Небольшие команды T-shaped инженеров
- Один инженер держит весь контекст
- Узкий эксперт — только когда нужен
Обычно
БизнесPMАрхитекторРазработчикDevOpsSRESecurityML
7 передач контекста
DOPS
Бизнес-цель
Инженер 1platform, SRE, infra, data
Инженер 2AI, ML, GPU, production
2 передачи контекста
Не ждём нового тикета, если уже видим проблему
- Увидели
- Проверили
- Объяснили риск
- Предложили варианты
- Согласовали
- Сделали
Production без согласования не меняем
Г
Почему я строю DOPS
Я хочу построить engineering-компанию, которой можно принести сложную техническую проблему
- Задачи пересекают app, infra, data, ML и security
- На стыках теряются контекст и ownership
- DOPS — команда, которая разберётся целиком и доведёт до результата
«Вот система. Вот наша боль. Вот бизнес‑цель. Разберитесь».
Георгий, founder и инженер DOPS
Результат
Не заканчиваем на deploy
Результат — не установленный инструмент, а измеримое изменение.
- Разбираем проблему
- Понимаем контекст
- Проектируем
- Реализуем
- Деплоим
- Измеряем
Исходная задача решена?
ДаСтабилизируем и передаём знания вашей команде
НетСледующая итерация и новое измерение
До старта фиксируем
- Цель
- Что должно измениться?
- Baseline
- Как это работает сейчас?
- Метрики
- Как измерим результат?
- Ограничения
- Что нельзя нарушить?
- Риски
- Что может помешать?
- Ownership
- Что контролирует DOPS, а что — вы или вендор
Принципы
Как мы принимаем решения
Не продаём чудеса
- Больше людей — не всегда быстрее
- Миграции требуют проверки
- Качество ML ограничено данными
Плохие новости — до релиза
- Rollback продуман заранее
- Failure modes и зависимости проверены
- Понятно, кто будет эксплуатировать
Имя важнее тикета
- Не скрываем риски и не переобещаем
- Документируем решения
- Оставляем поддерживаемые системы
Ваша команда станет сильнее
- Документация и runbooks
- Знания остаются у вас
- Меньше зависимости от DOPS
Кейсы
Только реальные проекты с согласия клиентов
Без выдуманных логотипов и цифр. Пока описания согласуются — расскажем о релевантном опыте на созвоне.
Контакт