Почему вы не видите, что на самом деле происходит между моделью и MCP-сервером
Недавно Claude уверенно пересказал мне большой документ, хотя прочитал только его начало.Я подключил mcp-server-fetch
AI‑агенты в проде: 6 архитектурных ошибок, из‑за которых они не доживают до запуска
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье я расскажу про шесть архитектурных ошибок, из‑за которых AI‑агенты прекрасно ведут себя на демо и разваливаются в продакшене. Я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech & E‑commerce и преподаю на курсах разработки и архитектуры в ОТУС.За последний год на архитектурных ревью и собеседованиях я увидел не один десяток «
Шесть недель с agentic AI против фрода в adversarial-системе
Я слишком рано понёс первые результаты в наш продукт. Тогда это выглядело логично: мы прикрутили агентный ИИ к анализу логов и поведения пользователей в regulated продукте с реальными денежными операциями, качество обнаружения пошло вверх, аналитики по фроду стали меньше возвращать инженерам мусорные кейсы.Снаружи это уже выглядело рабочим слоем защиты: аналитики видели меньше мусора, инженеры получали более понятные issues, и продукт наконец увидел практическую пользу вместо очередного демо. Я примерно так и сказал: “смотрите, это уже не игрушка”. Плохая фраза, как оказалось.
Зачем GenAI-ассистенту platform logic: как управлять источниками, evidence и ответами
GenAI-ассистент может довольно быстро начать отвечать "по теме": находить релевантные фрагменты, собирать уверенный текст и создавать ощущение, что система уже работает.Если подключить LLM к корпоративным документам через RAG, подобрать параметры поиска, немного почистить контекст и добавить хороший prompt, первые результаты часто выглядят обнадеживающе. Пользователи начинают пробовать систему, появляются первые метрики использования, а сама идея быстро кажется готовой к расширению.Но для продуктового контура этого недостаточно.
Как мы построили распределённый мониторинг аптайма
В прошлый раз я писал про рекурсивную задачу мониторинга: кто мониторит монитор? Если Prometheus упал — вы не видите ничего, и самое коварное тут в том, что отвалившийся мониторинг внешне неотличим от идеальной стабильности. Та статья заканчивалась честно и немного грустно: чистого решения нет, есть только слои подстраховки и остаточный риск, с которым приходится жить.
От Prometheus к Victoria Metrics: как мы пересобрали мониторинг в Kubernetes
1. ВведениеВсем привет! Меня зовут Яблоков Олег, я — ведущий инженер ИТ-отдела Navio и отвечаю за систему мониторинга основной инфраструктуры компании. Это работа на стыке разработки и эксплуатации (development & operations, DevOps), наблюдаемости (Observability) и обеспечения надёжности сервисов (Site Reliability Engineering, SRE). Моя основная задача не просто собирать метрики, а сделать так, чтобы по ним можно было быстро понять статусы сервисов и не утонуть в шуме оповещений.
Зачем нужны APM-платформы, если есть Prometheus и Grafana
Всем привет! Меня зовут Дмитрий, я архитектор продукта и занимаюсь развитием APM-платформы.
DGX Spark: мониторинг unified memory, когда NVML и dcgm‑exporter молчат
Свежепоставленный мониторинг на DGX Spark. Открываю NVIDIA‑дашборд в Grafana — половина memory‑панелей пустые, прямые линии по нулю. Сначала кажется, что что‑то не настроил. Через полчаса доходит: это не у меня сломалось, это NVML на GB10 так работает.Это та область, где на GB10 половина стандартного observability‑стека просто не работает: NVML отдаёт на memory.used и memory.total, dcgm‑exporter не ставится, nvtop в memory‑колонке показывает пустоту. В Grafana NVIDIA‑дашборды по умолчанию выглядят так, будто GPU вообще нет — и это не очевидно, потому что Grafana при отсутствии данных не кричит, а молча рисует ровную линию по нулю.
