Как ИИ траблшутит приложения в нашем Kubernetes
Уже нет сомнений в том, что искусственный интеллект позволяет оптимизировать и ускорить процесс разработки, помогая в написании и ревью кода. Но насколько полезен он может быть для задач в сфере инфраструктуры и девопс? В Иви мы решили проверить это, подключив ИИ к процессу траблшутинга приложений, запущенных в Kubernetes кластере. В статье я расскажу про наши ожидания и достигнутый результат, подробно про саму реализацию и различные нюансы, с которыми столкнулись при внедрении.
Как JOIN изменил наш подход к инфраструктуре данных в NAVER
Авторы:Youngjin Kim, руководитель команды, NAVER; Moweon Lee, инженер по данным, NAVERNAVER основана в 1999 году, является материнской компанией мессенджера LINE, пятой по величине поисковой системой в мире, крупнейшим поиском и порталом в Южной Корее и интернет‑компанией с наибольшей капитализацией в стране.
Kubernetes 1.29 → 1.33 за 30 минут: реальный апгрейд кластера с помощью ИИ под контролем инженера
Кратко о сути экспериментаМы проверили, способен ли ИИ участвовать в реальной инфраструктурной операции повышенного риска — обновлении Kubernetes-кластера сразу через несколько minor-версий.
Как построить идеальную «песочницу» для ML-моделей
Привет, Хабр! Я Даниил Салман, техлид по контейнеризации. Эта статья написана по мотивам моего доклада для конференции DevOops. Разберёмся, как сделать такую ML-«песочницу», где Data Scientist пишет код, а всё остальное (установка драйверов, выделение ресурсов, деплой и тренировка модели, сбор метрик) уже настроено на бэкенде. Написали максимально просто и доступно, чтобы понять смог даже человек с минимальным погружением в тему. Идеи из этой статьи можно применять в любой инфраструктуре — важно лишь понимать основы: как работает k8s-кластер, Docker и python-фреймворки. Итак, поехали!
Как мы случайно сделали стартап, пока учили ИИ работать с реальной инфраструктурой
Когда мы впервые увидели AI-чаты, это выглядело впечатляюще. Они писали код, помогали с документацией, объясняли архитектурные решения.Это было хорошо. Но довольно быстро стало понятно главное:Для реальной работы этого недостаточно.ИИ умеет говорить, но не видит, что происходит в системе
NVIDIA открыла исходный код KAI Scheduler — планировщика, ранее использовавшегося в платформе Run:ai
Spring MCP, лучший HTTP-клиент и поддержка MyBatis
Amplicode 2025.3 — релиз про новые фичи для Spring Data JDBC, улучшения для HTTP-клиента Connekt (между прочим, убийца Postman), поддержку MyBatis и новые возможности по работе с инфраструктурой вокруг Kubernetes и Terraform.Ниже — ключевые изменения по блокам.Spring MCP от Amplicode (Beta)В 2025.3 у нас появился Spring MCP, но важно уточнить: это beta-функция, она пока не включена в релиз “по умолчанию”, но её уже можно активировать и попробовать.Если вы хотите интегрировать Amplicode с вашим ИИ-помощником уже сейчас — напишите нам на почту (info@amplicode.ru
Как мы учили ИИ тушить инциденты вместо нас (что из этого вышло)
Привет, меня зовут Артем, я тимлид DevOps в одной аутстафф-компании. Столкнулись с классической ситуацией: десятки микросервисов, Kubernetes, куча observability-стека (Prometheus, Loki, Tempo, Grafana) и... постоянные ночные инциденты. «High CPU», «Pod CrashLoopBackOff», «5xx errors rising». У нас есть runbooks, документация, скрипты для быстрого доступа к логам. Но в 3 ночи, когда срабатывает критический алерт, тратишь время на то, чтобы проснуться, сообразить, куда залогиниться и какую команду выполнить… Мы задались вопросом: а если первым на инцидент будет реагировать не человек, а ИИ-агент?⠀⠀Боль, которую мы хотели решить:1.
Трактор без тракториста: почему разработка не упрощается при наличии современных инструментов
Привет, Хабр!Продолжаю делиться дискуссиями из нашего телеграм-канала Dev Q&A. На этот раз собрались поговорить о том, почему при всём богатстве инструментов — Kubernetes, CI/CD, low-code, AI-ассистенты — разработка не становится ни быстрее, ни дешевле. Компанию мне составили: Андрей Почтов (СТО АЭРО), Руслан Остропольский (Test IT), Алексей Каньков (Revizto), Антон Новожилов (mrnet), Генри Бабенко (Tech Lead), Яна Шакленина (Outlines Tech) и Алексей Граков (Agizo).
