Вопрос, который стоит сейчас вокруг ИИ в разработке — уже не «что такое LLM», а как внедрять ИИ в реальные процессы без хаоса, бесконечных пилотов и новых инфраструктурных проблем.

На Saint HighLoad++ этим летом мы собрали отдельный стрим про ИИ в разработке. В программе — доклады, воркшопы, батлы и разборы решений от команд, которые уже внедряют ИИ в продакшен и готовы обсуждать не только удачные кейсы, но и то, что пошло не так.

Разговор пойдет про реальные инженерные и организационные последствия внедрения. Как отличать рабочие решения от хайпа. Где ИИ действительно ускоряет разработку, а где создает новый слой поддержки и сложности. Как меняются процессы и роли внутри команды, когда генерация кода становится частью повседневной работы. Также поговорим про экономику и эксплуатацию.

Это стрим для тех, кому нужно не вдохновение про ИИ, а практики и решения, которые можно применять в реальной инженерной организации.

➡️ Если вы сейчас внедряете ИИ в разработку — посмотрите программу и выберите темы, которые помогут не повторять чужие ошибки.

Принимать сложные технические решения в изоляции — нормально, но редко эффективно. Без обсуждения нюансов распределенных систем, мониторинга и эксплуатации легко уйти в решения, которые сложно масштабировать и поддерживать.

Сообщество — это не просто нетворкинг, а доступ к коллективному инженерному опыту, который помогает сверять подходы и избегать тупиков архитектуры.

На Saint HighLoad++ 2026 вы получите не только официальную часть программы, но также, не менее важное, живое взаимодействие: паузы между сессиями, пространства для спокойного обсуждения и кулуары.

Здесь ценность в возможности за короткое время «сверить реальность» с тем, как решают похожие задачи другие — и иногда найти ответ там, где его давно не удавалось получить внутри своей команды.

Именно в такие моменты становится очевидно: следующий шаг в работе часто определяется не еще одной попыткой в одиночку, а одним разговором с тем, кто уже проходил через похожие ограничения.

➡️ Посмотрите программу конференции и выберите темы и форматы, которые помогут вам решить текущие задачи — и которые имеет смысл обсудить лично.

✋ С 1 июня финальное повышение цены, забронируйте билет заранее по текущей стоимости.

Переезды без боли, шардирование без даунтайма и эволюция архитектуры — записи трех докладов с конференции Saint HighLoad++ 2025 ⤵️

Как инженеры меняют работающие системы не через «переписать все с нуля», а постепенно: развивая, мигрируя и пересобирая production по частям. Разный масштаб, разные технологии, общий принцип — архитектурные изменения без остановки бизнеса.

1️⃣ История технической эволюции сервиса объявлений Авто.ру: от начала до наших дней. Андрей Борунов.
История сайта Авто.ру началась в 1996 году с простой доски объявлений и форума для автомобилистов. За прошедшее время он претерпел множество трансформаций, чтобы оставаться актуальным для пользователей и справляться с высокой нагрузкой. Это классическая история перехода от монолита к микросервисной архитектуре. Андрей рассказал, как происходила эта эволюция, и как сейчас они справляются с зоопарком из десятка микросервисов.

2️⃣ Переезд в облако рекламного движка с baremetal под высокой нагрузкой. Артем Букин.
В докладе: проблемы крупного монолита при переезде в облако; переход от stateful к stateless; способы транспорта данных; оркестрация применения данных в облаке; шардирование сервиса в облаке. На примере этого опыта вы узнаете, как перевести высоконагруженную систему с монолитной архитектурой и большим объемом данных на облачную инфраструктуру.

3️⃣ Как мы без downtime шардировали и мигрировали MongoDB на 20 ТБ. Иван Перевощиков.
Рассказ о типовой ситуации в большом бизнесе, когда команде приходится решать несколько задач одновременно: переезд базы в Kubernetes для запаса по нагрузке, решардирование со сменой ключа и все это без даунтайма. Иван показал, какие инструменты они выбрали, как доработали и что получилось.

Продуктивного просмотра 🙌

#записидокладов

В высоконагруженных системах редко бывает «правильный» вариант решения. Монолит приходится менять не потому, что хочется, а потому что иначе система перестает развиваться; хранилища переиспользовать за пределами изначальных границ; инфраструктуру учитывать как часть логики, а не фон.

В программе Saint HighLoad++ 2026 есть два доклада и мастер-класс, где эти решения разбираются через реальные инженерные ограничения и последствия выбора.

1️⃣ Вынос функционала из монолита. Алексей Лосев (Wildberries & Russ).
Бывает, что «распилить» монолит не хватает времени и ресурсов. Но есть критичный функционал, который необходимо вынести. В рамках мастер-класса участники решат задачу выноса сервиса мастер-баланса из монолитной банковской системы. По ходу изобретут несколько паттернов, обсудят плюсы и минусы различных технологических решений, погрузятся в особенности работы баз данных и шардирование.

2️⃣ MongoDB как единственное хранилище. Использование, проблемы, боль и последствия. Игорь Анохин (K2 Cloud).
Использовать инструменты, в которых у нас наибольшая экспертиза, — весьма эффективная стратегия. Но в какой момент наступит та самая грань, после чего инструмент все же стоит сменить? MongoDB для очередей/timeseries и подобие транзакционности — Игорь поделится таким опытом на примере облака.

3️⃣ Как организовать сетевую связность bare-metal Kubernetes. Антон Паус (Cloud.ru)
В докладе варианты построения сетевой связности для bare-metal узла Kubernetes через BGP или L2 связность.

✅ Приходите на эти доклады и мастер-класс, если хотите увидеть, как принимаются архитектурные решения в условиях ограничений, и какие последствия у них возникают в реальной эксплуатации.

До встречи 22 и 23 июня в Санкт-Петербурге на Saint HighLoad++ 2026 🙌

🚀 Ищем волонтеров на Saint HighLoad++ 2026

Если вам интересно увидеть закулисье нашей конференции, получить опыт организации мероприятия такого масштаба и стать частью профессионального сообщества — присоединяйтесь к команде помощников-организаторов.

Вас ждет: классная команда, понятные задачи и поддержка координаторов, доступ к контенту конференции, общение с экспертами и профессионалами из крупнейших IT-компаний, горячее питание в дни работы, и, конечно, позитивные эмоции и памятные подарки 🎁

Задачи: работа в залах, помощь в логистике на площадке, регистрация участников, помощь в зоне выставки.

✅ Отправить заявку на участие можно на сайте

Контроль расходов на инфраструктуру, работа распределенных систем без строгой консистентности и производительность legacy-проектов — задачи из разных областей, но каждая требует поиска решения в рамках существующих процессов, архитектуры и технологий.

В этом посте — три доклада из программы Saint HighLoad++ 2026 с разбором подходов, которые помогли справиться с такими задачами.

1️⃣ FinOps: Anomaly Management как версия управления инцидентами. Максим Бурцев (Купер.тех).

В рамках развития практик FinOps в Купере столкнулись с необходимостью управления «финансовыми аномалиями» – отклонениями в расходах на облачные ресурсы. Решение оказалось интересным и элегантным: вместо того, чтобы изобретать процесс с нуля, они переиспользовали «кубики» из зрелых и уже показавших свою эффективность процессов управления инцидентами и проблемами. Максим расскажет о том, как это работает, почему это проще, чем кажется на берегу и как это поможет вам перестать переплачивать за облака и сервера, используя уже имеющийся стек технологий и процессов.

2️⃣ Как жить без строгой консистентности и не терять деньги. Дарья Борисова (ПСБ).

Фундаментальный доклад, из которого вы узнаете (или вспомните) что такое CAP и PACELC, зачем нужна Saga и 2PC. А также на реальных примерах убедитесь, что идемпотентность, дедупликация и reconciliation — обязательные механизмы выживания систем.

3️⃣ Как колоночное хранилище может помочь legacy? Михаил Шишкин (ООО Газинформсервис).

В старых нагруженных корпоративных проектах часто можно встретить активное использование временных таблиц в СУБД. Нередко подобные решения оказываются очень чувствительными к росту объема поступающих в систему данных. Чтобы оживить один из таких проектов без его модернизации в ООО Газинформсервис воспользовались одним из ключевых преимуществ колоночных хранилищ и применили его к этому «проблемному» паттерну.

Эти доклады полезны не только своими решениями, но и логикой, которая за ними стоит. Чужой опыт помогает быстрее увидеть компромиссы и принять решение, которое сработает именно в ваших условиях.

До встречи на Saint HighLoad++ 2026 🖐️

AI-агенты в продакшене — это больше не эксперимент, а критичная инфраструктура. Но как понять, правильно ли агент отвечает, где и почему он «галлюцинирует» и во сколько реально обходится его использование?

За ответами приходите на воркшоп «Смотри, как думает агент: Observability AI-агентов с Langfuse», который проведут Филипп Бочаров и Дмитрий Лобач (МТС Web Services (MWS)) на Saint HighLoad++ 2026.

✋ Важно! Для участия в данном воркшопе с собой необходимо иметь ноутбук. Код для воркшопа и требования к подготовке по ссылке: https://github.com/bocharovf/langfuse-workshop

Внедрили AI – стало сложнее, дороже и уязвимее?

Некоторые команды уже прошли через это: купили инструменты, ждали экономии, а получили выросший бюджет и новую головную боль с безопасностью. Вопрос теперь не «внедрять или нет», а «разобраться бы, что пошло не так и где теперь риски».

На Saint HighLoad++ 2026 будем с этим разбираться на докладах:

✔️ Битва за бюджет: интеграция AI должно было сэкономить, а где в итоге экономия?! Вячеслав Тарасов (Brio Capital), Кирилл Адещенко (РСХБ.Цифра (ООО «РСХБ-Экосистема)), Эдгар Сипки (SIPKI Technologies), Леша Гладков (Независимый эксперт. Ex-Head of Mobile в Леруа Мерлен).

На сцене: бизнес и тех. отдел. У бизнеса вопросы из P&L, у тех. отдела — ответы про другую экономику. Каждый аргумент проверяется оппонентом — за кулисами такие разговоры идут давно, здесь они будут вынесены на сцену. Ряд кейсов покрывают весь цикл расходов на AI: лицензии, инфраструктура, смена моделей, планирование, команды, утилизация. С реальными цифрами и позициями обеих сторон. Цифры из практики.

✔️ Безопасность Agentic Development Lifecycle: атаки на ИИ-инфраструктуру разработчика и методы защиты. Денис Макрушин (Яндекс).

С трансформацией процессов разработки в сторону Agentic Development Lifecycle (ADLC) количество уязвимостей и возможностей для атаки в инфраструктуре растёт пропорционально числу агентов. Денис рассмотрит ключевые уязвимости инфраструктуры ADLC и на примерах покажет, как можно скомпрометировать весь процесс разработки с помощью некорректно настроенных инструментов. Слушатели уйдут с методикой и набором инструментов, которые помогут им построить устойчивый процесс ADLC.

Приходите на эти выступления, чтобы забрать практическую рамку для согласования экономики и рисков и разобрать примеры для самостоятельной оценки защищенности 🖐️

Стадии уверенности:
«мы все учли» –> «почти все учли» –> «интересная ситуация» –> инцидент.

#хроникиITбудней

Agentic Dev Conf — конференция о том, как AI-агенты заходят в реальный цикл разработки и что это значит для инженеров.

📅 3 июля 2026, Москва
👥 500 участников — разработчики, тимлиды, CTO, AI-энтузиасты
🎙 3 параллельных потока: доклады, групповая работа, исследование будущего с AI

О чем конференция:
✔️ Agentic coding на практике
Context engineering: как собирать и удерживать контекст проекта.
✔️ Интеграция агентов в пайплайн: код, ревью, тесты, CI/CD, инфраструктура.
✔️ Экономика токенов и метрики: как считать adoption, эффективность и реальную стоимость.
✔️ Архитектура агентных систем: оркестрация, MCP, инструменты, обработка сбоев.
✔️ Как меняются роли разработчика, техлида и архитектора, когда часть работы уходит агентам.

Если вы пишете код с AI-ассистентами, строите агентные системы или отвечаете за то, куда движется стек вашей команды в ближайший год, на этой конференции можно сверить часы с теми, кто уже прошел этот путь.

Балансировка поисковой выдачи, безопасность LLM, корпоративный поиск на базе RAG, компьютерное зрение для логистики и автоматизация управления рекламой ⤵️

В этой подборке записи докладов Saint HighLoad++ 2025 для инженеров и архитекторов, которые проектируют, внедряют и развивают сложные системы на основе данных и машинного обучения.

1️⃣ Динамическое ранжирование поисковой/рекомендательной выдачи в высоконагруженных системах: PID-регулятор для баланса KPI и релевантности. Марк Паненко

ML-ранжирование хорошо работает, когда нужно выдать самый релевантный товар или поисковый результат. Но как только появляется платное продвижение своих позиций в выдаче — необходимо искать баланс между пользовательским опытом и выручкой. В докладе простое в реализации и управлении решение.

2️⃣ Обход защиты LLM при помощи состязательных суффиксов и AutoDAN. Никита Беляевский

Как найти странный набор символов, скушав который в конце запроса, практически любая крупная LLM «сломается» и отключит цензуру? Как и почему это работает? Для чего это нужно? Ответы на эти вопросы — в докладе.

3️⃣ Умный поиск по внутренней базе знаний с использованием LLM: от архитектуры до внедрения. Алексей Болтава

История о том, как Т-Банк улучшал поиск по всей внутренней проектной (и не только) информации. Тот случай, когда просто «нормально» — это мало, и нужны постоянные улучшения. Рекомендуется тем, кто хочет использовать информацию по полной.

4️⃣ Склад Шредингера: как с помощью компьютерного зрения сократить инцидентность на больших складах логистического оператора. Михаил Красильников

В докладе — про оптимизацию затрат на складах с использованием ML. В частности, Михаил рассказал про нюансы обучения моделей и о реальном применении детекторов обнаружения аномального поведения на складах, а также о том, как это помогает экономить большие бюджеты на этапе логистики.

5️⃣ Автоматизированный алгоритмический трейдер-бот для управления и оптимизации ставок и бюджетов рекламных кампаний в Телеграм. Виктор Делисов, Ильшат Хафизов

Опыт создания трейдер-бота для управления тысячами рекламных кампаний на основе data-driven-подхода с целью максимизации ключевых бизнес-метрик на платформе Телеграм. Бот в режиме реального времени заменяет собой 100% функционала множества людей или может быть использован в качестве «цифрового консультанта». В основе лежит комплексная архитектура со своими контурами хранения, мощным ML-движком и интеграция с Telegram Ads API.

Продуктивного просмотра 🙌

#записидокладов

С AI-инструментами все более-менее понятно. Теперь нужно разобраться с решениями, которые приходят вслед за ними: какие процессы менять, что автоматизировать, как оценивать результат и где оставлять контроль за человеком.

Сегодня рассказываем о трех выступлениях на Saint HighLoad++ 2026, которые помогут понять, на каком этапе внедрения AI находится команда, как встроить новые практики в существующий процесс разработки и где проходит граница между полезной автономностью агентов и дополнительными рисками для продукта.

1️⃣ Уровни зрелости внедрения AI в процессы разработки. Иван Поддубный (Вебпрактик)

А вы уже в AI-native разработке? Или просто выдали разработчикам Claude/Cursor и считаете, что внедрили AI? Или построили сквозной процесс с общим контекстом? Или вся агентная инфраструктура уже работает автономно, а людям оставлены HITL-вставки в критичных точках? Кто-то застрял на начальных этапах, кто-то пытается перепрыгнуть стадии и запрыгнуть в полную автоматизацию. Приходите на доклад Ивана за инструментом самооценки и пониманием, какие именно архитектурные и процессные изменения нужны для следующего шага, а не для очередной галочки «внедрили AI».

2️⃣ Битва за урожай: внедряем Spec Driven Development в процесс разработки без его разрушения. Даниил Подольский (YADRO)

Внедрение AI в разработку ПО - тема новая, но весьма горячая, и материалов про то, как внедрять самое новое и самое прогрессивное в интернете достаточно. Чего в интернете недостаточно, так это практических руководств по внедрению AI именно в процессную часть разработческой рутины. Это воркшоп, который будет построен по схеме:
- делаем вот так, и ждем вот этого...
- получаем вот что
- и это совсем не то, чего мы ждем...
- корректируем свою деятельность вот так...

3️⃣ Баттл. AI в продуктовой команде: быстро или правильно? Алексей Шерченков (Wallet), Федор Васильев (xStack), Юрий Бабак (Независимый эксперт)

Это баттл с участием зала. Четыре раунда: размытие ролей, архитектура против скорости, релизы и доступ агентов к данным. Спикеры с разными позициями, без правильного ответа — голосуют зрители. Участники заберут с собой: практические ответы на три вопроса — где граница между «AI ускоряет» и «AI создает аварию»; как защитить прод от нейрослопа; что разрешать агентам делать самостоятельно, а где нужен человек.

Если сегодня вы принимаете решения не о выборе очередного инструмента, а о том, как должна работать команда в новых условиях, эти доклады стоит добавить в расписание на предстоящей конференции ✅

Я не буду впаривать вам идеальную архитектуру

Посмотрите это видео от Дарьи Борисовой из ПСБ и узнайте, какую задачу решала ее команда, какие важные вопросы стояли перед ними, и что вы сможете вынести из ее доклада на Saint HighLoad++ 2026 ✅

AI замедлил работу опытных разработчиков на 19% — звучит как парадокс, не так ли?

Многие компании бросаются внедрять искусственный интеллект, ожидая мгновенного роста продуктивности, но реальность оказывается сложнее. Мы привыкли думать, что AI — это универсальный ускоритель, но на деле он может стать «усилителем» текущих проблем, если процессы не готовы.

В чем же загвоздка? Дело не только в скорости генерации кода, а в перестройке всего инженерного цикла. Фокус смещается с написания кода на постановку задач AI-агентам и проверку результатов. Это требует новых навыков, меняет роли разработчиков, превращая их в T-shape-специалистов, способных охватить архитектуру, тестирование и продукт. Игнорировать эти изменения нельзя, иначе есть риск проиграть конкуренцию.

Мы собрали мнения экспертов программного комитета Saint HighLoad++ 2026, которые честно рассказали о реальном уровне зрелости индустрии. О том, где хайп обманывает цифрами, и что нужно сделать до внедрения AI, чтобы не наступить на чужие грабли. Почему AI сегодня — это усилитель, а не волшебная палочка, и как пройти путь от экспериментов до устойчивого масштабирования?

Подробности — в статье ✅

Архитектура СУБД, колоночные движки, масштабирование баз данных, векторный поиск и WAL в PostgreSQL. ⤵️

В этой подборке записи докладов Saint HighLoad++ 2025 для разработчиков, архитекторов, DBA и всех, кто проектирует и эксплуатирует системы хранения данных.

1️⃣ Эволюция архитектуры баз данных. Владимир Комаров.
Почему современные промышленные СУБД такие, какие они есть? Есть ли идеальная база и какой она могла бы быть? Свою версию ответов на эти вопросы представил в своем докладе эксперт по базам данных.

2️⃣ Когда Seq Scan не миновать: Data Skipping в новом колоночном движке Tarantool. Андрей Саранчин.
Доклад от разработчика in-memory базы данных Tarantool о том, как они делали индекс для нового колоночного движка. In-memory базы данных обладают своей спецификой, поэтому разработчикам пришлось придумать свой подход и собственные структуры данных: B-дерево с модифицированным алгоритмом балансировки.

3️⃣ Пределы масштабирования дисковой СУБД Сокол. Андрей Коротченко.
Использование дисковой СУБД напрямую без «ускоряющих» вышестоящих слоев всегда интересовало разработчиков, потенциально такая система значительно проще и надежнее и, вероятно, конечная система будет с меньшими требованиями к оборудованию. Вопрос только, с какой СУБД это возможно. Предлагаем рассмотреть СУБД Сокол в сравнении с другими системами.

4️⃣ Эволюция векторного поиска в YDB: от базовых методов к масштабируемому глобальному индексу. Александр Зевайкин.
Хотите знать, что же такое векторный поиск? Хотите знать, причем здесь ИИ? А как сделать так, чтобы он был быстрым? А как сделать так, чтобы он масштабировался на множество нод? Посмотрите на доклад Александра о том, как векторный поиск со всеми этими свойствами сделан внутри YDB.

5️⃣ Про избыточность WAL в Postgres. Андрей Бородин.
Все, что вы хотели знать про WAL-логи, но боялись спросить! Глубокий нырок в тему от признанного гуру PostgreSQL.

Продуктивного просмотра 🙌

#записидокладов

Покупка GPU, выбор архитектуры распределённой системы или внедрение AI-агентов — решения, последствия которых становятся заметны уже после запуска.

В этом посте — три доклада из стрима «Высоконагруженная система» о том, как оценивать такие решения заранее. Где на самом деле сходится экономика локального LLM-инференса, какие архитектурные ограничения приходится учитывать при построении распределенных сервисов и как защищать AI-агентов от атак, которые уже работают на практике.

1️⃣ Почему вам (скорее всего) не нужен локальный LLM-инференс. Егор Андреев (Admindivision / Впрод).
Команда Егора строят платформу инференса и обычно пропагандируют идею «локальные LLM в продакшн». Но для средних и малых компаний рекомендация часто будет противоположная: не надо начинать с покупки GPU. В докладе Егор покажет, где именно ломается экономика локального инференса и почему «поставим vLLM на свою карту» не равно «получим дешевый продакшн-сервис».

2️⃣ Реализация высокопроизводительной распределенной службы каталогов на Go и Badger DB. Собир Абдуллаев (Avanpost).
Доклад для архитекторов, инженеров, системных администраторов службы каталогов и всех, кто интересуется темой импортозамещения высоконагруженных систем. Будет рассмотрено построение распределенной архитектуры и построение высокопроизводительного хранилища службы каталогов на основе BadgerDB.

3️⃣ Безопасность AI-агентов: векторы угроз и механизмы защиты. Радда Юрьева (Positive Technologies).
AI-агенты уже принимают решения, работают с API и управляют финансами. В докладе Радда разберет реальные атаки через prompt injection, PDF, LinkedIn CV и RAG, а также защиту AI-систем, guardrails и способы обхода Llama Guard 2.

Эти доклады стоит посетить, чтобы принимать решения не только на основе возможностей технологии, но и с пониманием ее стоимости, ограничений и последствий.

Потребности в защите цифровой инфраструктуры постоянно растут и требуют комплексного подхода к обеспечению безопасности.

На Saint HighLoad++ 2026, при поддержке UserGate, мы подготовили секцию «Хайлоад в безопасности», которая отвечает на конкретный вопрос: как защищать системы, не жертвуя производительностью?

Сегодня знакомим вас с первой частью программы секции:

✅ Зачем вашему фаерволу турбонаддув? Павел Молодан (UserGate).
UserGate применяет FPGA для аппаратного ускорения в своих продуктах: прирост производительности IDPS на x*12 Гбит/с за счет подключения дополнительных модулей ускорения. Павел расскажет, для чего используется аппаратное ускорение, какие преимущества это дает на практике и каких результатов удалось достичь.

✅ Как готовить TPM 2.0. Алексей Плетнев (Базис-Центр).
Большинство знает о TPM 2.0 только то, что он нужен для установки Windows 11. Алексей разберет реальный функционал модуля: как он устроен, как с его помощью защищать секреты приложений и пользователей, как достучаться до TPM из кода. Плюс покажет утилиту, написанную специально для тестирования возможностей модуля и демонстрации принципов его работы.

До скорой встречи в Санкт-Петербурге на Saint HighLoad++ 2026 🙌

Четвертая промышленная революция уже здесь, и она меняет не физический, а когнитивный труд инженера. Как вашей команде стать сильнее в условиях, когда ИИ переписывает правила игры в разработке? Этот вопрос сегодня актуален для каждого, кто причастен к созданию ПО.

На Saint HighLoad++ 2026 мы полностью перестроили программу, чтобы дать конкретные ответы на вызовы новой реальности. Участников ждут не просто доклады, а целые маршруты развития, сфокусированные на одной инженерной задаче. Это позволит точечно прокачать нужные компетенции: от внедрения ИИ в цикл разработки до продуктового мышления и надежности систем.

Для руководителей это инвестиция в усиление команды, для инженеров — четкий путь к росту. Программа охватывает все, что сейчас волнует отрасль, без хайпа и воды, только проверенные решения и глубокая практика.

➡️ Если вы хотите разобраться, как адаптироваться к изменениям и вывести свою команду на новый уровень, эта статья послужит отправной точкой. Здесь мы рассказали о семи ключевых маршрутах, которые помогут вашей команде стать сильнее.