mpc.
Model Predictive Control для Kubernetes autoscaling: что получилось, где HPA оказался сильнее
Горизонтальное автоскалирование в Kubernetes обычно начинается с HPA. Это понятный и практичный механизм: контроллер смотрит на метрику, например CPU, и меняет число реплик Deployment. Для многих сервисов этого достаточно.Проблема начинается там, где нагрузка меняется быстрее, чем контур успевает на неё отреагировать. Метрика должна быть собрана, решение должно быть принято, новые Pod’ы должны запуститься и пройти readiness. Пока всё это происходит, старые Pod’ы уже могут работать на пределе, а хвостовые задержки p95/p99 — расти.
Opus 4.7 vs GPT-5 vs DeepSeek V4-Pro: три агента строят TSS-CLI на Rust
TL;DR24 апреля 2026 DeepSeek в режиме preview выкатил V4-Pro — MoE на 1.6T параметров (49B активных), 1M контекста. Появился повод посадить три флагманские модели за один и тот же не самый тривиальный таск и посмотреть, кто как справится. Задание общее, машина одна, час один, всё запускалось параллельно:МодельHarnessReasoning effortAnthropic Opus 4.7 (1M ctx)Claude Codex-highOpenAI GPT-5CodexhighDeepSeek V4-ProOpenCodehigh (max)
