⚡️ FinOps для Superapps & MiniApps: как перестать переплачивать за инфраструктуру

На предстоящем митапе Superapps & MiniApps Meetup с докладом «FinOps на пальцах» выступит Мирас Байгашев, DevOps Team Lead в компании Core 24/7. Вы можете узнать об этой теме еще до DevOpsDays — уже 24 сентября.

Когда superapp или экосистема сервисов начинает активно расти, расходы на облачный биллинг и серверные мощности часто становятся неуправляемыми. FinOps — это подход, который помогает выстроить прозрачный контроль над затратами без потери производительности и надежности.

В своем выступлении Мирас разберет:

⚪️ Неочевидные точки роста: почему привычные архитектурные решения стоят дороже, чем кажется, и как небольшие изменения в планировании меняют экономику всего проекта.

⚪️ Реальный потенциал экономии: как оценить переплаты в текущей инфраструктуре и понять, где именно вы теряете бюджет.

⚪️ Практику выстраивания FinOps: с чего начать организацию оптимальной инфраструктуры, какие инструменты использовать и к кому обращаться за экспертизой.

На митапе вы также узнаете:

Как развиваются SuperApps и какую роль в них играют MiniApps? Эксперты Halyk Bank и приглашённые спикеры расскажут, как сегодня развиваются цифровые экосистемы и какую роль в них играют мини-приложения.

👈 Принять участие

📅 24 сентября • 19:00 • Алматы, ТРЦ Forum, зал Event Space

@DevOpsKaz 😛

🔥 Свежая подборка инструментов DevOps

⚪️ k8s-mechanic

Kubernetes-контроллер, который отслеживает сбои в кластере, автоматически их расследует и открывает pull-реквесты с исправлениями в вашем GitOps-репозитории. Если Pod уходит в CrashLoopBackOff, Deployment деградирует или узел переходит в статус NotReady, контроллер запускает внутрикластерного агента OpenCode. Он инспектирует текущее состояние, находит соответствующие манифесты в репозитории, определяет первопричину и предлагает готовый фикс через PR.

⚪️ ksolver

Оптимизатор затрат на инфраструктуру Kubernetes. Подключается к работающему кластеру (или сохраненному снапшоту), собирает все ограничения планировщика (scheduling constraints) и использует constraint programming (CP-SAT) для поиска наиболее дешевого парка узлов, который гарантированно удовлетворяет всем правилам размещения.

⚪️ NVIDIA Personal-AI-Router

Локальный маршрутизатор инференса (PAIR) от NVIDIA для группы совместимых компьютеров в одной сети. Он обнаруживает доступные узлы, управляет движками инференса и предоставляет приложениям и агентам прокси-эндпоинты, совместимые с API Ollama и OpenAI. Входящие запросы маршрутизируются на подходящие узлы с учетом наличия нужной модели, поддерживаемого движка и текущей вычислительной нагрузки.

⚪️ archify

Навык для AI-агентов, предназначенный для создания точных и проверяемых диаграмм: архитектуры, workflow, sequence, потоков данных и жизненных циклов. Результат генерируется в виде автономного HTML-документа с поддержкой анимации и качественным экспортом статики.

@DevOpsKaz 😛

⚡️ KazHackStan 2026: главная киберконференция региона 29-30 сентября

Главная идея cамой масштабной хакерской конференции в Центральной Азии — перейти от простой защиты к киберустойчивости: способности государства, бизнеса и общества выдерживать цифровые атаки, быстро восстанавливаться и продолжать работу.

⚪️ День 1: Government & Business Day

Первый день будет посвящен киберустойчивости государства, бизнеса, критической инфраструктуры и безопасности граждан.

⚪️ День 2: Secure Development & Hack Day (а также финал Национального отбора на ICO 2027 и финал CyberKumbez — масштабного соревнования по практической кибербезопасности).

Второй день объединит безопасную разработку, техническую кибербезопасность и практический хакинг.

Организатор конференции — TSARKA, региональный лидер в области кибербезопасности и цифрового суверенитета, совместно с МИИЦР РК, Департаментом противодействию киберпреступности МВД РК и Акиматом города Астаны.

👈 Купить билет

29–30 сентября 2026 года
г. Астана, Дворец Независимости

@DevOpsKaz 😛

🔥 Миграция микросервисов из одного namespace в другой без простоя

Ключевой процесс — сохранить старые DNS как точки совместимости. В старом namespace временно оставляем Service типа ExternalName, который перенаправляет запросы на сервис в новом namespace.

👈 Опираемся на гайд CNCF, чтобы узнать как мигрировать, за какие шаги и какие тонкости учесть.

Такой сценарий используется во время миграции:

⚪️ из payment в payments
⚪️ из общего namespace в namespace команды
⚪️ из временного namespace в production namespace
⚪️ между namespace разных окружений внутри одного кластера

Внутренний и внешний трафик нужно рассматривать отдельно: перенос Service сам по себе не решает проблему Ingress.

@DevOpsKaz 😛

⚡️ Как выстроить быстрорастущую AI-инфраструктуру для ритейла в облаке: опыт 4SELL

Летом 4SELL переехала в Yandex Cloud — всего за 3 недели и своими силами.

Сооснователь стартапа Роман Белопольский и архитектор Yandex Cloud Иван Кабанов рассказывают, какие потребности были у платформы и как выглядит финальная облачная архитектура, которая сейчас отвечает за обработку 100% транзакций.

Кратко: инфраструктура платформы построена на управляемых сервисах Yandex Cloud. Yandex Managed Service for Kubernetes® и Yandex Compute Cloud используются для запуска бэкенд-сервисов, API-серверов и компонентов обработки аудиопотоков. POS-транзакции, данные сотрудников, бонусы и метрики хранятся в Yandex Managed Service for PostgreSQL, а диалоги и результаты аналитики — в Yandex Object Storage. Аудиофайлы используют только для транскрибации и не хранят после обработки.

⚪️Отдельные сервисы отвечают за сбор метрик и журналов, изолированную сетевую инфраструктуру и защищённые каналы передачи данных, хранение образов приложений, управление SSL-сертификатами и балансировку нагрузки.

⚪️При этом всё хранится локально — в казахстанском ЦОД.

Сейчас валовая рентабельность платформы составляет 60%, а LTV/CAC превышает 3,95 и продолжает расти.

👈 Подробнее о кейсах клиентов и опыте переезда — в подкасте с Романом и Иваном.

⚡️ Полезные материалы по итогам доклада Мираса Байгашева «Правильный FinOps в современных superapp»

Сохраняйте и делитесь с коллегами подборкой ресурсов, кейсов и инструментов для тех, кто хочет глубже разобраться в практике управления затратами на инфраструктуру.

База и стандарты FinOps

⚪️FinOps Foundation — главный мировой хаб и сообщество по FinOps
⚪️FinOps Framework — фундаментальный фреймворк и лучшие практики
⚪️Спецификация FOCUS — открытый стандарт данных для биллинга и учета облачных затрат

Доклады и реальные кейсы компаний

⚪️Making Unit Economics Actionable — как сделать юнит-экономику рабочим инструментом для инженеров
⚪️Hybrid Cost Transparency on PlayStation — кейс Sony по обеспечению прозрачности гибридных затрат
⚪️Engineering Cost per Feature at Canva with OpenTelemetry — как Canva считает стоимость разработки отдельных фич с помощью OpenTelemetry
⚪️Extending FinOps to On-Prem (Target) — как ретейлер Target распространяет FinOps-практики за пределы облака на локальные дата-центры
⚪️Making FOCUS Work in Practice — опыт Elo по внедрению спецификации FOCUS для не-облачной инфраструктуры
⚪️Cloud Budget & Forecast Process (Atlassian) — как в Atlassian устроены процессы бюджетирования и прогнозирования облачных расходов
⚪️Anomaly Detection with Looker on Google Cloud — автоматическое обнаружение аномалий в аномальном росте затрат в GCP

Инструменты и решения

⚪️OpsMan AI — наш продукт для управления и оптимизации инфраструктуры (Документация OpsMan AI)
⚪️Kubecost — мониторинг и оптимизация расходов внутри Kubernetes
⚪️Infracost — оценка изменения стоимости инфраструктуры еще до применения terraform apply
⚪️Kube-green — снижение нагрузки и гашение ресурсов K8s в нерабочее время

Токеномика

⚪️Tokenomics Foundation — портал о проектировании и экономике токенов
⚪️Tokenomics Stack — пятиуровневая модель стека токеномики
⚪️Big-T Notation — формальный язык и нотация для описания токеномических систем

@DevOpsKaz 😛

🔥 Как смена SRE-работы похожа на смену самолёта

В авиации есть термин Type Conversion — процесс, когда опытный пилот пересаживается на новый тип самолёта. Он не учится летать заново: физика полёта та же, но кабина и тумблеры другие.

Билл Данкан (SRE-инженер и пилот) отлично перенёс эту концепцию на онбординг в новую DevOps/SRE-команду. Вот 4 правила, которые помогут не упасть в первый месяц:

1️⃣ Принципы не меняются

Аэродинамика одинакова для Cessna и Boeing. Бюджеты ошибок, контроль blast radius и дисциплина быстрых откатов не зависят от компании — вы приносите эти знания с собой в первый день.

2️⃣ Приборы те же, панель — другая

Скорость и высота отображаются везде. В прод-системах это Latency, Error Rate, Saturation (методы RED/USE). На новом месте меняется только табло: Datadog, Grafana или забытый дашборд. Задача первой недели — понять, где смотрят метрики и какие из них «врут» под нагрузкой.

3️⃣ Опасайтесь старой мышечной памяти

Вы умеете катить релизы. Но если прошлый опыт — это GitOps + ArgoCD, а в новой компании — ручной деплой через Jenkins, автопилот сыграет против вас. Ошибки в первый месяц происходят не от недостатка квалификации, а от применения старых привычек к новым рычагам.

4️⃣ Запоминайте критические цифры

В авиации есть V-speeds — специфичные для каждого борта критические скорости. Попытка зайти на посадку на параметрах другого самолёта приведет к катастрофе. В SRE это пороги онколла, целевые SLO, определение SEV1 и цепочки эскалаций. Их нужно выучить назубок из ранбуков и постмортемов еще до первого ночного дежурства.

Не пытайтесь в первые недели лететь «соло». Изучите системы, поспрашивайте опытных пилотов (инженеров) и не делайте выводов о переключателях, пока лично не проверите, за что они отвечают.

@DevOpsKaz 😛

🚀 Yandex Qazaqstan, Astana Hub и Alem ai Foundation открыли набор в ML School Kazakhstan на двухгодичную программу по машинному обучению
 
Что в программе:

⚪️ алгоритмы, Python, C++ или Rust, классическое машинное обучение
⚪️ deep learning: нейросети, трансформеры, генеративные модели и современные подходы к обучению
⚪️ специализации: NLP, компьютерное зрение, рекомендательные системы, речевые технологии, RL
⚪️ инженерный трек: CUDA, Go, распределённое обучение и оптимизация инференса
⚪️ проектная и исследовательская практика
 
Практическая часть программы включает встречи с ML-специалистами Yandex и других технологических компаний страны. Студенты будут разбирать примеры реальных систем, их архитектуру и логику.
 
Обучение будет проходить очно на базе alem ai в Астане 2-3 раза в неделю.
 
👈 Подать заявку на отбор можно до 8 октября 2026 года.

❗️ Требуется предварительно зарегистрироваться на платформе.
 
@DevOpsKaz 😛

⚡️ ИИ снес деплой: что делать?

Наш общий страх оправдался: в сети все больше новостей, про то как суперсовременные ИИ-модели убивают многочасовой труд инженеров и разработчиков.

Важно помнить, что у агента (какой бы крутой он ни был) нет того контекста, который есть у инженера: он действует в рамках выданных прав и полученной инструкции, а не по интуитивному пониманию, какой ресурс трогать нельзя.

В новой статье разбираем, как ограничить ущерб от автономных ошибок.

👈 Читать статью

@DevOpsKaz 😛