200 OK от гейтвея ничего не значит
Обычная HTTP-проверка может показывать, что ИИ-сервис работает, хотя его пользователи уже не получают ответы. Эндпоинт доступен, гейтвей на месте, но до самой модели проверка не доходит.Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Шпаков, я развиваю Statuser — сервис мониторинга доступности сайтов. Раньше я рассказывал, как он появился и что я узнал за год, мониторя 6 500 сайтов.
Lumen: попытка воссоздать лучшие практики мониторинга СУБД
Консоль системы мониторинга СУБД LumenВсем привет! Я порядка 15 лет занимаюсь администрированием СУБД, а в данный момент работаю на должности старшего инженера по базам данных.
GEO своими руками: собираем трекинг видимости бренда в ИИ‑ответах на n8n [+ воркфлоу]
И у Google (AI Overviews), и у Яндекса генеративный ответ стоит над обычной выдачей. Человек ищет как раньше, но первое, что он видит — не десять ссылок, а готовую рекомендацию с двумя‑тремя брендами. Можно быть топ-1 по всем целевым запросам и не попасть в этот блок ни разу.Дисциплина, которая с этим работает, называется GEO (Generative Engine Optimization). Статья про две вещи: что в ИИ‑ответе реально поддаётся измерению и как я собрал под это воркфлоу на n8n. Ссылка на GitHub в конце статьи.
Все компоненты зелёные, а продакшн лежит: разбор аварии, которую нашли в git
Инфраструктура была покрыта кодом почти на сто процентов. Мониторингом покрыты все компоненты. В момент аварии все метрики базы данных были идеальными, соседние сервисы на том же сервере СУБД работали без единой ошибки, провайдер облака показывал зелёный статус.При этом продакшн лежал двадцать минут, и первые пятнадцать никто не понимал, что происходит.Причина лежала в истории изменений инфраструктуры, и за первые пятнадцать минут туда не посмотрел никто.Дисклеймер про обезличивание
Как научить ИИ разгребать метрики, пока дежурный допивает чай
Конспект доклада про ИИ-агента для разбора инцидентов с первого занятия «Вечерней школы. ИИ для инженеров: польза и риски» от Слёрма
Как внедряется ИИ на стройке: особенности масштабирования, данных и обучения моделей под российские реалии
Процесс внедрения ИИ на стройке имеет свою специфику. Дело в том, что здесь есть свои подводные камни при масштабировании обработки видеопотоков, при самом процессе обработки данных и при дополнительном обучении модели YOLO под наши российские реалии. Расскажу обо всём по порядку. Как происходит масштабирование обработки видеопотоков с 5 до 500 камер
Цена, которой не существовало: две недели поиска бага, который не видел мониторинг
Есть класс ошибок, которые невозможно найти простой сверкой. Не потому, что данные хорошо спрятаны, а потому, что искомого состояния нет ни в одной системе. Оно собирается на лету из двух правильных половинок, каждая из которых по отдельности абсолютно валидна.Хочу рассказать про случай, где искали причину две недели, но при этом мониторинг всё это время показывал, что всё в порядке, и формально он был прав.Оговорюсь сразу:
AI‑мониторинг и управление PostgreSQL — представлена Платформа Tantor 7
Впервые среди российских решений для мониторинга и управления Postgres‑совместимыми СУБД в Платформе Tantor представлен AI‑мониторинг
Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 4 «Реализация»
У всех лапкиЭто заключительная статья цикла о том, как при четко поставленной задаче, заранее сформированном ТЗ, продуманном HLD и детальном LLD можно получить от нейросети не набор случайных скриптов, а вполне рабочий self-hosted сервис.
