⚡️ State of AI Engineering 2026

Отчет Datadog «State of AI Engineering 2026» основан на анализе телеметрии вызовов LLM у более чем тысячи клиентов компании.

6 ключевых выводов из отчета:

1️⃣ Доминирование мультимодельной архитектуры. 70% организаций используют 3 и более моделей, а доля компаний, применяющих более 6 моделей, почти удвоилась (41%). Прямые вызовы API провайдеров уступают место паттерну Model Gateway (например, OpenRouter или собственные шлюзы).

2️⃣ Накопление технического долга LLM. Инженерные команды быстро внедряют новые релизы, но крайне медленно выводят из эксплуатации старые модели в production.

3️⃣ Использование агентских фреймворков (LangChain, Pydantic AI, LangGraph, Vercel AI SDK и др.) выросло с 9,1% до 17.5% среди организаций. Разработчикам требуется сквозная трассировка (tracing) и телеметрия, чтобы выявлять неэффективную логику.

4️⃣ 69% всех входных токенов приходится на системные промпты: внутренние инструкции, политики безопасности, описания инструментов и схемы данных. На пользовательские промпты приходится лишь 28%.

5️⃣ Главным приоритетом становится Context Engineering — методы точной выборки (RAG), сжатия, дедупликации, суммаризации и формирования четкой иерархии информации, чтобы модель не теряла критические детали в длинном тексте.

6️⃣ Переход от монолитных агентов к микросервисным/мультиагентным архитектурам требует проброса контекста и трассировки через границы сервисов, а также формирования карт сервисов.

Разработка ИИ-систем превращается в дисциплину классической распределенной инженерии. Успех продуктов зависит не от красоты демо-версий, а от наличия непрерывных петель оценки качества (evals), проработанного инжиниринга контекста, контроля бюджетов/лимитов и сквозного мониторинга производительности и расходов.

@DevOpsKaz 😛

🔥 Участвуйте в AWS Innovation Day 2026 — 22 октября, бесплатно

Конференция об искусственном интеллекте, Agentic AI и облачных технологиях AWS пройдет в Астане.

В программе:

⚪️практические кейсы применения генеративного и агентного ИИ
⚪️подходы к созданию AI-агентов
⚪️архитектура безопасной AI-инфраструктуры
⚪️переход от пилотных решений к production
⚪️работа с государственными и корпоративными IT-системами
⚪️вопросы комплаенса и суверенитета данных

Среди спикеров — представители AWS, Министерства искусственного интеллекта и цифрового развития РК, АО НИХ «Байтерек», АО «Самрук-Қазына», «Казахтелекома», MUK Group и qCloudy.

Мероприятие ориентировано на руководителей, отвечающих за цифровую трансформацию, AI, данные и технологическую стратегию в государственном и корпоративном секторе.

📅 22 октября 2026, Астана, Astana Hub
🎟️ Участие бесплатное

👈 Регистрация

@DevOpsKaz 😛

⚡️ Awesome Site Reliability Engineering

awesome-sre — это один из самых подробных списков на GitHub, посвященный SRE, инженерии надежности и поддержке сложных production-систем.

В репозитории собрали огромное количество структурированных материалов, которые помогают как новичкам, так и опытным специалистам разбираться в методологии SRE.

Внутри — тематические категории, охватывающие все аспекты SRE::

⚪️Культура и методология
⚪️Monitoring / Observability
⚪️Incident Response и Post-Mortem
⚪️On-Call
⚪️Chaos Engineering
⚪️Automation и Toil Reduction
⚪️Capacity Planning
⚪️SLO / SLI
⚪️Performance
⚪️Книги, доклады, статьи и гайды

Пользуйтесь, сохраняйте и делитесь с коллегами 🫡

@DevOpsKaz 😛

🔥 «Правильный FinOps в современных superapp»

Делимся записью доклада от Мираса Байгашева, DevOps Team Lead в компании Core 24/7.

👈 Смотреть доклад

В своем выступлении Мирас разбирает:

⚪️ 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.

Полезные материалы с доклада публиковали отдельным постом.

@DevOpsKaz 😛

🔥 Cloudflare собрала логи, трейсы и аналитику в одной observability-платформе

Cloudflare объявила о запуске One Observability Platform — 8 обновлений, которые сводят логи, трейсинг, аналитику, алерты, дашборды и экспорт данных всех продуктов компании в один интерфейс с единым SQL API.

Главный практический эффект — меньше переключения контекста при инцидентах. Расследование, которое раньше требовало переключения между несколькими отдельными интерфейсами и ручной сверки Ray ID, теперь строится вокруг одного рабочего пространства: от Logs к Traces и обратно к SQL API без смены вкладки и синтаксиса запросов.

👈 Узнать новость полностью

В следующие месяцы под общую платформу перейдут и другие продукты, датасеты и сценарии работы.

@DevOpsKaz 😛

🔥 Сервер на смартфоне OnePlus 6 с 26 контейнерами

Предлагаем пятничное чтиво про один интересный эксперимент. С чего все начиналось:

API, которые я размещал для микропроектов, уже не помещались на крохотном арендованном облаке. Да и цены на него собирались поднимать. Из-за всего этого я решил, что пора обзавестись домашним сервером. Небольшой ресёрч привёл меня к проекту Mobian (Debian для мобильных устройств, поддерживаемый энтузиастами)

Спустя полгода на сервере активно 26 докер-контейнеров — и за это время возникла всего одна проблема.

За всё время использования не было ни одного аварийного срабатывания на тему перегрева аккумулятора выше 45 градусов и даже 40 градусов температура, насколько я помню, не достигала.

В статьях ниже вы узнаете:

⚪️ Про установку Mobian
⚪️ Бенчмарки
⚪️ Про SSH и деплой
⚪️ Как устроен CI/CD
⚪️ Про Caddy и Nginx
⚪️ Итоги эксперимента

👈 Читать часть №1
👈 Читать часть №2

Сколько все стоило: ~18 000 тенге за б/у телефон и пара выходных на настройку.

@DevOpsKaz 😛

🔥 ArgoCD Mobile

mobile-for-argocd — мобильное приложение для iOS и Android, разработанное в рамках инкубатора Argo Project Labs. Предназначено для удобного мониторинга и базового управления деплоями в Argo CD прямо со смартфона.

⚪️Мониторинг приложений

Просмотр полного списка приложений с отображением их статуса здоровья и синхронизации в реальном времени.

⚪️Фильтрация и поиск

Сортировка и фильтр по состоянию синхронизации, проекту, namespace и меткам (labels).

⚪️Управление деплоями

Запуск синхронизации, принудительное обновление, откат к предыдущим версиям.

⚪️Инспекция ресурсов

Просмотр дерева ресурсов и управляемых манифестов, сравнение разницы в конфигурациях, просмотр и стриминг логов подов с возможностью выбора контейнера.

⚪️Безопасная аутентификация

Приложение создано на базе стека React Native / Expo и доступно для установки через App Store и Google Play.

@DevOpsKaz 😛

🚀 Бесплатный курс: Istio — Service Mesh в Kubernetes (EKS)

Istio: Service Mesh + EKS — практический видеокурс на русском языке о том, зачем нужен Service Mesh и как с помощью Istio управлять трафиком между микросервисами.

Курс построен от простого к сложному: сначала объясняют концепции на аналогиях, потом помогают поставить Istio в кластер и разбирают каждый ресурс на практике.

Подойдёт и тем, кто только слышал слово «сервис-меш», и тем, кто уже работает с Kubernetes и хочет добавить в арсенал управление трафиком, отказоустойчивость и observability.

Внутри — 13 видео в двух модулях.

Модуль 1. Основы и установка

⚪️ От монолита к микросервисам — какие проблемы приносит переход
⚪️ Service Mesh & Istio — зачем он нужен и какие задачи решает
⚪️Envoy и паттерн Sidecar
⚪️ Суть Istio через аналогию с Kubernetes
⚪️ Установка Istio в Kubernetes (EKS)
⚪️ Кастомизация установки

Модуль 2. Управление трафиком

⚪️ Gateway, Ingress и Egress
⚪️ Virtual Service — как связать всё воедино
⚪️ Destination Rule и Subsets
⚪️ Fault Injection — тестируем системы на отказ
⚪️ Timeouts & Retries — боремся с нестабильностью
⚪️ Circuit Breaking — защита от каскадных сбоев

Смотрите, сохраняйте и делитесь с коллегами 🤓

@DevOpsKaz 😛

🔥 Мигрируем вашу инфраструктуру в любое облако

В условиях турбулентности правила на рынке меняются быстро: тарифы, доступы, требования. Инфраструктура, завязанная на одно решение, в такое время превращается в риск.

Core 24/7 перенесёт ваши системы в облако, которое подходит вам сейчас. Если нужно, предложим гибридную схему: чувствительные данные остаются на ваших серверах, а приложение работает в облаке.

Аудит → подбор площадки → поэтапный перенос → мониторинг и защита → поддержка 24/7

Расскажем, какой вариант подойдёт именно вашей компании. Консультация бесплатная 👇

👈 Проконсультироваться

@DevOpsKaz 😛

⚡️ Интерактивный чеклист по готовности приложений и кластеров Kubernetes к проду

Как убедиться, что ваша инфраструктура отказоустойчива, безопасна и масштабируема перед запуском в продакшен? Можно пойти путем проб и ошибок, а можно обратиться к чек-листу и пройтись по нему всей командой.

Представляем репозиторий kubernetes-production-best-practices, который удобно использовать как внутренний стандарт компании при деплое новых сервисов. Он помогает избежать классических ошибок (падение кластера из-за отсутствия лимитов по памяти, падение приложения во время деплоя из-за неверных Readiness-проб).

5 категорий чек-листа:

⚪️ Разработка приложений
⚪️ Манифесты Kubernetes
⚪️ Безопасность
⚪️ Масштабирование и ресурсы
⚪️ Выход в продакшен и эксплуатация

К большинству пунктов прилагаются пояснения, почему это важно, и готовые YAML-манифесты с корректной конфигурацией.

Пользуйтесь и делитесь с коллегами🫡

@DevOpsKaz 😛

🔥 NVIDIA полностью перевела платформу Run:ai в open source

NVIDIA открыла исходный код всей платформы Run:ai для GPU-оркестрации в Kubernetes Раньше открытым был только планировщик KAI Scheduler, теперь добавились control plane, CLI, веб-интерфейс и ещё три модуля: GPU Fractioning Operator с нативным дроблением GPU на CUDA, KAI Resource Management с квотами по департаментам и Workload Map, единый контракт для описания разных типов воркблоудов вроде PyTorchJob и RayCluster.

Код лежит на GitHub и NGC с Helm-чартом.

Платная подписка для установки не нужна.

👈 Узнать, что это и зачем

Платформу уже встраивают восемь партнёров DSX — Nebius даёт её в один клик в своём облаке, Crusoe объединяет с managed Kubernetes, Rafay разворачивает как полностью управляемый сервис от инфраструктуры до control plane. Рядом NVIDIA показала два смежных проекта: Model Streamer ускоряет загрузку весов моделей в GPU в разы, а Grove оркестрирует связанные компоненты инференса вроде prefill и decode как единое целое.

Платформенные команды получают ещё один вариант GPU-оркестрации без обязательной привязки к подписке — вопрос в том, станет ли он стандартом или просто добавится к списку альтернатив.

@DevOpsKaz 😛

🔥 Вакансия: Cloud DevOps Engineer

Компания Prime Cloud ищет Cloud DevOps Engineer уровня Middle-Senior с сильной базой Linux + Terraform + GitLab CI/CD + Kubernetes Architecture + troubleshooting.

Важно уметь самостоятельно проектировать и сопровождать production Kubernetes-платформу, стандартизировать IaC/CI/CD и работать как managed-service инженер в многоклиентской среде.

Уровень: Middle-Senior
Опыт: 3–5+ лет в DevOps / Cloud / System Engineering, включая самостоятельную ответственность за production-среды
Зарплата: 1 200 000 тенге на руки
Формат: Удаленка / Гибрид

Цель — развивать и эксплуатировать управляемый DevOps-сервис Prime Cloud для нескольких клиентов: автоматизировать инфраструктуру и delivery-процессы, стандартизировать CI/CD и IaC, сопровождать Kubernetes, monitoring и клиентские среды по SLA.

👈 Полное описание вакансии

Ключевые задачи

⚪️Разработка и сопровождение стандартных CI/CD-процессов для клиентов Prime Cloud.
⚪️Создание и поддержка Terraform-модулей, Ansible-ролей и повторяемых шаблонов инфраструктуры.
⚪️Автоматизация создания VM, сетевых и сервисных компонентов, environments и клиентского onboarding.
⚪️Проектирование, развертывание и сопровождение Kubernetes-кластеров и приложений: HA, Helm, CNI/CSI, ingress, storage, RBAC и multi-tenancy.
⚪️Настройка monitoring, alerting, logging и базовой observability для клиентских сред.
⚪️Работа с Git/registry/secrets и интеграциями между DevOps-платформой, ITSM и клиентскими системами.
⚪️Диагностика Linux, network, container, Kubernetes и CI/CD инцидентов; участие в RCA.
⚪️Подготовка runbook, эксплуатационной документации и типовых процедур для Service Desk / CloudOps.
⚪️Участие в изменениях production по согласованному change-процессу и SLA.
⚪️Участие в дежурствах и эскалации критических инцидентов согласно графику.

Инженер не должен решать повторяющиеся задачи вручную, если их можно стандартизировать и автоматизировать. Все reusable-решения должны превращаться в модули, роли, шаблоны, runbook и каталожные элементы сервиса.

👈 Контакты для связи:

igorbelikov84@gmail.com
+7 701 222 67 30 в TG

@DevOpsKaz 😛