Дайджест событий в области искусственного интеллекта
Российские компании продолжают активно внедрять ИИ в разработку и бизнес-процессы, мировые игроки пересматривают стратегии, а аналитики фиксируют новые тренды. Собрали для вас главные новости за март в дайджесте.
В России:
☁️ В Университете «Иннополис» разработали систему бронирования облачных ресурсов для ИИ-экспериментов: сервис позволяет резервировать вычислительные мощности в один клик.
🤖 «Сбер» представил платформу GigaChat Enterprise: с помощью неё компании могут создавать собственных ИИ-агентов и адаптировать их под свои бизнес-задачи.
💻 «Альфа-Банк» переходит на вайбкодинг: разработка, в основе которой лежит собственная платформа AlfaGen, где основную часть кода пишет ИИ.
🧠 «МТС Web Services» запустил R&D-направление Physical AI: пилотные запуски ПО и платформы навыков для роботов на основе ИИ запланированы на вторую половину 2026 года.
В мире:
⚙️ Nvidia делает ставку на inference: на конференции GTC 2026 Дженсен Хуан заявил о смене стратегии, акцент смещается с обучения моделей на их использование в реальном времени.
🛠️ Tesla и xAI представили совместный проект Macrohard: ИИ-система для разработки ПО, объединяющая языковую модель Grok и ИИ-агента для управления компьютером.
🚫 OpenAI закрыла приложение для генерации видео Sora и отказалась от функции оплаты товаров через ChatGPT.
Аналитика:
📊 Исследование «Т-Технологий» выявило: 58% разработчиков используют ИИ для написания кода, но доверяют ему лишь 11%, а выпуск релизов ускорился не более чем на 5–10%.
🛡️ Эксперты Softline прогнозируют появление в компаниях новой должности: Chief AI Risk Officer (CAIRO) будет отвечать за безопасность и надежность систем искусственного интеллекта.
#дайджест
Российские компании продолжают активно внедрять ИИ в разработку и бизнес-процессы, мировые игроки пересматривают стратегии, а аналитики фиксируют новые тренды. Собрали для вас главные новости за март в дайджесте.
В России:
☁️ В Университете «Иннополис» разработали систему бронирования облачных ресурсов для ИИ-экспериментов: сервис позволяет резервировать вычислительные мощности в один клик.
🤖 «Сбер» представил платформу GigaChat Enterprise: с помощью неё компании могут создавать собственных ИИ-агентов и адаптировать их под свои бизнес-задачи.
💻 «Альфа-Банк» переходит на вайбкодинг: разработка, в основе которой лежит собственная платформа AlfaGen, где основную часть кода пишет ИИ.
🧠 «МТС Web Services» запустил R&D-направление Physical AI: пилотные запуски ПО и платформы навыков для роботов на основе ИИ запланированы на вторую половину 2026 года.
В мире:
⚙️ Nvidia делает ставку на inference: на конференции GTC 2026 Дженсен Хуан заявил о смене стратегии, акцент смещается с обучения моделей на их использование в реальном времени.
🛠️ Tesla и xAI представили совместный проект Macrohard: ИИ-система для разработки ПО, объединяющая языковую модель Grok и ИИ-агента для управления компьютером.
🚫 OpenAI закрыла приложение для генерации видео Sora и отказалась от функции оплаты товаров через ChatGPT.
Аналитика:
📊 Исследование «Т-Технологий» выявило: 58% разработчиков используют ИИ для написания кода, но доверяют ему лишь 11%, а выпуск релизов ускорился не более чем на 5–10%.
🛡️ Эксперты Softline прогнозируют появление в компаниях новой должности: Chief AI Risk Officer (CAIRO) будет отвечать за безопасность и надежность систем искусственного интеллекта.
#дайджест
❤6👏4👍3🔥2😍1
Как QA-инженеры влияют на качество проекта на всех стадиях разработки: опыт Embedika
Если спросить, чем занимается тестировщик, большинство ответит: ищет ошибки. Но на деле его роль гораздо шире. Хотя в индустрии иногда разделяют QA (процессы) и QC (проверку продукта), в проектной работе эти границы размыты. Поэтому существует обобщающее понятие QA-инженера — специалиста, который работает с качеством на всех этапах.
Каким образом тестирование способствует предсказуемости процессов и почему замечания тестировщика — это часть объективной оценки качества, объясняет Екатерина Акименко, ведущий QA-инженер Embedika.
Раскрываем нюансы в карточках 👉
Если спросить, чем занимается тестировщик, большинство ответит: ищет ошибки. Но на деле его роль гораздо шире. Хотя в индустрии иногда разделяют QA (процессы) и QC (проверку продукта), в проектной работе эти границы размыты. Поэтому существует обобщающее понятие QA-инженера — специалиста, который работает с качеством на всех этапах.
Каким образом тестирование способствует предсказуемости процессов и почему замечания тестировщика — это часть объективной оценки качества, объясняет Екатерина Акименко, ведущий QA-инженер Embedika.
Раскрываем нюансы в карточках 👉
🔥20❤8👍5❤🔥1💯1
Новая функциональность, интеграции, поддержка: разбираем задачи QA-команды
Тестирование — это не отдельный этап в конце разработки, а непрерывный процесс, который сопровождает работу над системой на протяжении всего жизненного цикла. QA стремится к тому, чтобы проект был не просто работоспособным, а максимально надежным и предсказуемым в любых сценариях.
Сегодня расскажем про основные задачи, с которыми сталкивается команда тестирования 👉
Тестирование — это не отдельный этап в конце разработки, а непрерывный процесс, который сопровождает работу над системой на протяжении всего жизненного цикла. QA стремится к тому, чтобы проект был не просто работоспособным, а максимально надежным и предсказуемым в любых сценариях.
Сегодня расскажем про основные задачи, с которыми сталкивается команда тестирования 👉
🔥6👍5❤2💯2
QA, разработка и DevOps: кто и как доставляет качественный код до пользователя
Тестирование — важнейший этап, позволяющий убедиться в качестве кода перед передачей заказчику. Однако между моментом, когда код успешно прошел все проверки, и его появлением в среде, доступной пользователю, существует еще один значимый этап. За его организацию и эффективность отвечает DevOps.
Для того чтобы код начал работать в реальной среде, необходима инфраструктура: серверы, операционные системы, веб-серверы, базы данных, среды исполнения. А сам процесс перемещения кода от репозитория до стенда требует последовательного выполнения множества операций — компиляции, проверки уязвимостей, упаковки, развертывания.
Так, основной зоной ответственности инженеров DevOps становятся:
👉 Конфигурация среды исполнения — подготовка серверов, установка и настройка всего необходимого ПО для работы приложения.
👉 Автоматизация доставки кода — создание пайплайнов, которые самостоятельно переносят код от разработчика до стенда без ручного вмешательства.
Это означает, что разработчики продолжают работать над кодом, не отвлекаясь на настройку серверов или ручное развертывание. QA получают актуальные версии на стендах без ожидания, пока коллеги развернут им правки. Они могут самостоятельно обновлять стенды или откатываться на предыдущие версии для сравнения или более тщательной проверки.
Как организован процесс доставки кода?
Разработчик фиксирует изменения в системе управления кодом. После этого автоматически запускается пайплайн — последовательность заданий, включающая проверку синтаксиса, статический анализ кода, юнит-тестирование, компиляцию, сборку Docker-образов, доставку на стенд и развертывание. Каждое следующее задание выполняется только при успешном прохождении предыдущего. Такой подход исключает попадание на стенд кода, не прошедшего базовые проверки.
Пайплайн настраивается DevOps-инженером с учетом специфики конкретного проекта. Если изменения касаются только конфигурационных файлов и не затрагивают код, этапы анализа и компиляции могут быть пропущены, что экономит время команды.
Почему без DevOps качественный код может долго не доходить до заказчика
Без выстроенного процесса настройка серверов, установка ПО, компиляция и доставка кода ложатся на плечи разработчиков. Это отвлекает их от основной задачи, замедляет разработку и создает риски, связанные с человеческим фактором. Появление новых стендов требует повторения одних и тех же ручных операций, что увеличивает вероятность ошибок и затягивает сроки.
DevOps становится связующим звеном между разработкой, тестированием и эксплуатацией. Инженеры этого направления проектируют процессы, в рамках которых код проходит путь от репозитория до продуктивной среды с минимальным участием человека. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на создании функциональности, QA — на обеспечении качества, а заказчикам — получать стабильно работающие обновления без задержек.
Тестирование — важнейший этап, позволяющий убедиться в качестве кода перед передачей заказчику. Однако между моментом, когда код успешно прошел все проверки, и его появлением в среде, доступной пользователю, существует еще один значимый этап. За его организацию и эффективность отвечает DevOps.
Для того чтобы код начал работать в реальной среде, необходима инфраструктура: серверы, операционные системы, веб-серверы, базы данных, среды исполнения. А сам процесс перемещения кода от репозитория до стенда требует последовательного выполнения множества операций — компиляции, проверки уязвимостей, упаковки, развертывания.
Так, основной зоной ответственности инженеров DevOps становятся:
👉 Конфигурация среды исполнения — подготовка серверов, установка и настройка всего необходимого ПО для работы приложения.
👉 Автоматизация доставки кода — создание пайплайнов, которые самостоятельно переносят код от разработчика до стенда без ручного вмешательства.
Это означает, что разработчики продолжают работать над кодом, не отвлекаясь на настройку серверов или ручное развертывание. QA получают актуальные версии на стендах без ожидания, пока коллеги развернут им правки. Они могут самостоятельно обновлять стенды или откатываться на предыдущие версии для сравнения или более тщательной проверки.
Как организован процесс доставки кода?
Разработчик фиксирует изменения в системе управления кодом. После этого автоматически запускается пайплайн — последовательность заданий, включающая проверку синтаксиса, статический анализ кода, юнит-тестирование, компиляцию, сборку Docker-образов, доставку на стенд и развертывание. Каждое следующее задание выполняется только при успешном прохождении предыдущего. Такой подход исключает попадание на стенд кода, не прошедшего базовые проверки.
Пайплайн настраивается DevOps-инженером с учетом специфики конкретного проекта. Если изменения касаются только конфигурационных файлов и не затрагивают код, этапы анализа и компиляции могут быть пропущены, что экономит время команды.
Почему без DevOps качественный код может долго не доходить до заказчика
Без выстроенного процесса настройка серверов, установка ПО, компиляция и доставка кода ложатся на плечи разработчиков. Это отвлекает их от основной задачи, замедляет разработку и создает риски, связанные с человеческим фактором. Появление новых стендов требует повторения одних и тех же ручных операций, что увеличивает вероятность ошибок и затягивает сроки.
DevOps становится связующим звеном между разработкой, тестированием и эксплуатацией. Инженеры этого направления проектируют процессы, в рамках которых код проходит путь от репозитория до продуктивной среды с минимальным участием человека. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на создании функциональности, QA — на обеспечении качества, а заказчикам — получать стабильно работающие обновления без задержек.
🔥6❤3👍3🥰1👏1
От срочных задач к прозрачной системе планирования: что такое бэклог
Задачи в проектах появляются постоянно: новые идеи, запросы пользователей, исправления ошибок, доработки проекта. Если не фиксировать их в одном месте и не расставлять приоритеты, команда работает в режиме постоянных срочных задач.
В Skillbox Media вышел материал с участием ведущего бизнес-аналитика Embedika, Эльвиры Иллензеер — о том, как навести порядок в бэклоге и выстроить прозрачную систему управления.
Разобрали на практике:
▫️ Как превратить бэклог из бесконечного списка задач в полезный инструмент, который помогает команде планировать работу и расставлять приоритеты;
▫️ Как работать с техническим долгом, чтобы он не тормозил развитие проекта;
▫️ Какие бывают виды бэклогов, чем они отличаются и для каких задач подходит каждый;
▫️ Почему бэклог нужен не только разработке, но и любым специалистам, которые работают с большим объемом задач.
🔗 Полная версия статьи доступна на сайте Skillbox Media
#сми_о_нас
Задачи в проектах появляются постоянно: новые идеи, запросы пользователей, исправления ошибок, доработки проекта. Если не фиксировать их в одном месте и не расставлять приоритеты, команда работает в режиме постоянных срочных задач.
В Skillbox Media вышел материал с участием ведущего бизнес-аналитика Embedika, Эльвиры Иллензеер — о том, как навести порядок в бэклоге и выстроить прозрачную систему управления.
Разобрали на практике:
▫️ Как превратить бэклог из бесконечного списка задач в полезный инструмент, который помогает команде планировать работу и расставлять приоритеты;
▫️ Как работать с техническим долгом, чтобы он не тормозил развитие проекта;
▫️ Какие бывают виды бэклогов, чем они отличаются и для каких задач подходит каждый;
▫️ Почему бэклог нужен не только разработке, но и любым специалистам, которые работают с большим объемом задач.
🔗 Полная версия статьи доступна на сайте Skillbox Media
#сми_о_нас
🔥8👍4💯3👏1😁1
Какие сложности встречаются в работе тестировщиков: 6 вызовов QA-команды
В работе тестировщиков, как и в любой инженерной профессии, встречаются нестандартные ситуации. Чаще всего они связаны с особенностями разработки сложных систем: изменчивыми требованиями, трудностью воспроизведения дефектов, сжатыми сроками и другими факторами.
Собрали 6 ситуаций, с которыми регулярно сталкиваются тестировщики 👇
1️⃣ Изменение требований в процессе разработки
Одна из самых распространенных ситуаций — когда изначально описан только основной сценарий, а в ходе реализации появляются дополнительные условия и уточнения логики. В таких случаях QA необходимо пересматривать тестовые сценарии, уточнять требования и повторно проверять уже реализованную функциональность. В реальных проектах это неизбежно, поэтому важна своевременная синхронизация с аналитиками и разработчиками.
2️⃣ Сложность воспроизведения дефектов
Иногда пользователи или коллеги сообщают о проблеме, которую сложно воспроизвести. Часто такие ошибки возникают при определенных условиях:
🔷 использование конкретного браузера, устройства или операционной системы;
🔷 редкая последовательность действий;
🔷 высокая нагрузка на систему;
🔷 взаимодействие с внешними сервисами.
В подобных ситуациях тестировщик анализирует логи, проверяет различные сценарии и последовательно выявляет комбинацию условий, при которой возникает ошибка.
3️⃣ Дефекты, которые проявляются только в продакшене
Иногда система работает стабильно на тестовых стендах, но даёт сбой в рабочей среде. Причины могут быть разными: отличия в конфигурации среды, особенности реальных пользовательских данных, высокая нагрузка или поведение внешних сервисов. В таких ситуациях QA помогает проанализировать ситуацию и воспроизвести проблему в тестовой среде для ее дальнейшего устранения.
4️⃣ Давление сроков перед релизом
По мере приближения релиза сроки тестирования часто сокращаются: разработчики завершают реализацию функциональности, и у команды остается ограниченное время на проверку. В этих условиях тестировщики оперативно расставляют приоритеты, концентрируются на критичных сценариях и оценивают риски, связанные с выпуском функциональности.
5️⃣ «Спорные» дефекты
Иногда сложно определить, является ли обнаруженное поведение системы дефектом или допустимой логикой. Такое случается, когда в требованиях отсутствует явное описание сценария, участники команды по-разному интерпретируют поведение системы или пользовательский сценарий не был учтен на этапе анализа. В таких случаях дефект обсуждают внутри команды — с аналитиками, разработчиками и, при необходимости, с заказчиком.
6️⃣ Большие цепочки зависимостей
В сложных системах одна функция может зависеть сразу от нескольких сервисов или модулей. Если на одном из этапов передачи и обработки данных возникает сбой, тестировщику необходимо определить точное место его возникновения. Это требует анализа логов, проверки API и взаимодействия с несколькими командами разработки.
Сложные ситуации позволяют раскрыть основную ценность тестирования. Задачи QA выходят за рамки поиска дефектов: это понимание поведения системы в реальных условиях и поддержка команды в поиске наиболее надежных решений.
В работе тестировщиков, как и в любой инженерной профессии, встречаются нестандартные ситуации. Чаще всего они связаны с особенностями разработки сложных систем: изменчивыми требованиями, трудностью воспроизведения дефектов, сжатыми сроками и другими факторами.
Собрали 6 ситуаций, с которыми регулярно сталкиваются тестировщики 👇
1️⃣ Изменение требований в процессе разработки
Одна из самых распространенных ситуаций — когда изначально описан только основной сценарий, а в ходе реализации появляются дополнительные условия и уточнения логики. В таких случаях QA необходимо пересматривать тестовые сценарии, уточнять требования и повторно проверять уже реализованную функциональность. В реальных проектах это неизбежно, поэтому важна своевременная синхронизация с аналитиками и разработчиками.
2️⃣ Сложность воспроизведения дефектов
Иногда пользователи или коллеги сообщают о проблеме, которую сложно воспроизвести. Часто такие ошибки возникают при определенных условиях:
🔷 использование конкретного браузера, устройства или операционной системы;
🔷 редкая последовательность действий;
🔷 высокая нагрузка на систему;
🔷 взаимодействие с внешними сервисами.
В подобных ситуациях тестировщик анализирует логи, проверяет различные сценарии и последовательно выявляет комбинацию условий, при которой возникает ошибка.
3️⃣ Дефекты, которые проявляются только в продакшене
Иногда система работает стабильно на тестовых стендах, но даёт сбой в рабочей среде. Причины могут быть разными: отличия в конфигурации среды, особенности реальных пользовательских данных, высокая нагрузка или поведение внешних сервисов. В таких ситуациях QA помогает проанализировать ситуацию и воспроизвести проблему в тестовой среде для ее дальнейшего устранения.
4️⃣ Давление сроков перед релизом
По мере приближения релиза сроки тестирования часто сокращаются: разработчики завершают реализацию функциональности, и у команды остается ограниченное время на проверку. В этих условиях тестировщики оперативно расставляют приоритеты, концентрируются на критичных сценариях и оценивают риски, связанные с выпуском функциональности.
5️⃣ «Спорные» дефекты
Иногда сложно определить, является ли обнаруженное поведение системы дефектом или допустимой логикой. Такое случается, когда в требованиях отсутствует явное описание сценария, участники команды по-разному интерпретируют поведение системы или пользовательский сценарий не был учтен на этапе анализа. В таких случаях дефект обсуждают внутри команды — с аналитиками, разработчиками и, при необходимости, с заказчиком.
6️⃣ Большие цепочки зависимостей
В сложных системах одна функция может зависеть сразу от нескольких сервисов или модулей. Если на одном из этапов передачи и обработки данных возникает сбой, тестировщику необходимо определить точное место его возникновения. Это требует анализа логов, проверки API и взаимодействия с несколькими командами разработки.
Сложные ситуации позволяют раскрыть основную ценность тестирования. Задачи QA выходят за рамки поиска дефектов: это понимание поведения системы в реальных условиях и поддержка команды в поиске наиболее надежных решений.
👍6❤5🔥2💯1
Как DevOps обеспечивает стабильность инфраструктуры: кластеры, мониторинг и облака
После доставки кода и запуска приложения основная задача – обеспечить его стабильную работу. Отказоустойчивость инфраструктуры напрямую влияет на стабильность бизнес-процессов и удовлетворенность заказчиков. Добиться этого можно за счет комплекса инструментов и подходов, среди которых — кластеры, мониторинг и облачные решения.
Кластеры: как управлять устойчивостью системы к сбоям
Если приложение работает на одном сервере, рано или поздно оно выйдет из строя — это вопрос времени. Для таких ситуаций есть решение — кластер, группа серверов, объединенных в единую систему и работающих как один. При отказе одного из них нагрузка автоматически перераспределяется на остальные, и сервис продолжает работать.
Для построения кластеров мы используем Kubernetes. Приложение разбивается на микросервисы, каждый из которых упакован в контейнер. Система распределяет их по серверам, балансирует нагрузку и автоматически перезапускает компоненты при сбоях. Без кластера восстановление заняло бы целый день, тогда как с ним оно занимает несколько минут — в большинстве случаев пользователь даже не заметит проблемы.
Мониторинг: как вовремя заметить проблему
Когда серверов и сервисов становится много, уследить за всем вручную уже невозможно — нужны системы, которые сами предупредят о проблеме. В нашей практике для этого используется связка Prometheus, Grafana и Alert Manager.
🔷 Prometheus собирает метрики с серверов и сервисов — загрузку CPU, память, количество запросов, ошибки и другие значимые показатели.
🔷 Grafana визуализирует данные в графиках и дашбордах, позволяя быстро оценить состояние системы.
🔷 Alert Manager настраивает правила оповещения: если метрика вышла за пределы нормы, команда получает уведомление.
Для работы с логами используется централизованный сбор через Grafana Loki и Elastic Stack. Это позволяет быстро фильтровать события и находить причину сбоя без ручного анализа логов на каждом сервере.
Облачные сервера: как сократить нагрузку на команду в два раза
До перехода на облачные решения инфраструктура базировалась на арендованных железных серверах, а их администрирование отнимало до 50% времени DevOps-команды.
Переход на облачную платформу Yandex Cloud позволил изменить подход. Kubernetes используется как управляемый сервис: за его надежность и работоспособность отвечает провайдер, специалисты работают только с функционалом. Такая схема освобождает команду от системного администрирования сервисов и позволяет перераспределить ресурсы: теперь DevOps тратят на поддержку инфраструктуры лишь 20% времени, тогда как 80% уходит на проектные задачи.
Три компонента отказоустойчивости системы
Надежность инфраструктуры достигается не за счет случайных факторов, а благодаря выстроенным процессам и применяемым инструментам:
🔷 Кластеры обеспечивают непрерывность работы сервиса даже при отказе отдельных серверов;
🔷 Мониторинг и сбор логов позволяют выявлять проблемы до того, как их заметит заказчик;
🔷 Облачные сервисы избавляют команду от рутины, освобождая время для проектной работы.
DevOps-команда Embedika проектирует инфраструктуру таким образом, чтобы разработчики могли сосредоточиться на создании функциональности, тестировщики — на обеспечении качества, а заказчики — получать стабильный результат.
После доставки кода и запуска приложения основная задача – обеспечить его стабильную работу. Отказоустойчивость инфраструктуры напрямую влияет на стабильность бизнес-процессов и удовлетворенность заказчиков. Добиться этого можно за счет комплекса инструментов и подходов, среди которых — кластеры, мониторинг и облачные решения.
Кластеры: как управлять устойчивостью системы к сбоям
Если приложение работает на одном сервере, рано или поздно оно выйдет из строя — это вопрос времени. Для таких ситуаций есть решение — кластер, группа серверов, объединенных в единую систему и работающих как один. При отказе одного из них нагрузка автоматически перераспределяется на остальные, и сервис продолжает работать.
Для построения кластеров мы используем Kubernetes. Приложение разбивается на микросервисы, каждый из которых упакован в контейнер. Система распределяет их по серверам, балансирует нагрузку и автоматически перезапускает компоненты при сбоях. Без кластера восстановление заняло бы целый день, тогда как с ним оно занимает несколько минут — в большинстве случаев пользователь даже не заметит проблемы.
Мониторинг: как вовремя заметить проблему
Когда серверов и сервисов становится много, уследить за всем вручную уже невозможно — нужны системы, которые сами предупредят о проблеме. В нашей практике для этого используется связка Prometheus, Grafana и Alert Manager.
🔷 Prometheus собирает метрики с серверов и сервисов — загрузку CPU, память, количество запросов, ошибки и другие значимые показатели.
🔷 Grafana визуализирует данные в графиках и дашбордах, позволяя быстро оценить состояние системы.
🔷 Alert Manager настраивает правила оповещения: если метрика вышла за пределы нормы, команда получает уведомление.
Для работы с логами используется централизованный сбор через Grafana Loki и Elastic Stack. Это позволяет быстро фильтровать события и находить причину сбоя без ручного анализа логов на каждом сервере.
Облачные сервера: как сократить нагрузку на команду в два раза
До перехода на облачные решения инфраструктура базировалась на арендованных железных серверах, а их администрирование отнимало до 50% времени DevOps-команды.
Переход на облачную платформу Yandex Cloud позволил изменить подход. Kubernetes используется как управляемый сервис: за его надежность и работоспособность отвечает провайдер, специалисты работают только с функционалом. Такая схема освобождает команду от системного администрирования сервисов и позволяет перераспределить ресурсы: теперь DevOps тратят на поддержку инфраструктуры лишь 20% времени, тогда как 80% уходит на проектные задачи.
Три компонента отказоустойчивости системы
Надежность инфраструктуры достигается не за счет случайных факторов, а благодаря выстроенным процессам и применяемым инструментам:
🔷 Кластеры обеспечивают непрерывность работы сервиса даже при отказе отдельных серверов;
🔷 Мониторинг и сбор логов позволяют выявлять проблемы до того, как их заметит заказчик;
🔷 Облачные сервисы избавляют команду от рутины, освобождая время для проектной работы.
DevOps-команда Embedika проектирует инфраструктуру таким образом, чтобы разработчики могли сосредоточиться на создании функциональности, тестировщики — на обеспечении качества, а заказчики — получать стабильный результат.
❤4👍4🔥3👏2