Каждый релиз как стресс
Выкатка делается вручную и только не в пятницу, откат превращается в аврал, каждый релиз может уронить продакшен. Поэтому обновления копятся и выходят реже, чем нужно бизнесу.
Проблема → решение
Построить инфраструктуру
Построить инфраструктуру заново или привести её в порядок нужно, когда продукт растёт, а она не успевает: релизы страшно выкатывать, об отказах узнают от клиентов, а бэкап впервые проверяют, когда он уже нужен. Мы делаем выкатку рутинной операцией, отказ заметным заранее, а восстановление проверенной процедурой.
Для команд, которым инфраструктура мешает расти: релизы вручную, непрозрачный продакшен, отказоустойчивость на одном человеке. Или нужно развернуть решение в закрытом контуре по требованиям безопасности.
С чем приходят
Продакшен как чёрный ящик
Об отказах и деградации узнают по жалобам клиентов, а причину ищут вручную в логах. Нет метрик, алертов и трейсов, значит, нет и раннего сигнала.
Отказоустойчивость на честном слове
Всё держится на одном сервере и одном человеке. Бэкапы делаются, но их ни разу не разворачивали, а требований ко времени восстановления просто нет.
Как мы решаем
Аудит инфраструктуры
Смотрим, как сейчас устроены сборка, выкатка, мониторинг и восстановление, и находим места, где всё держится на ручном труде и удаче.
План по риску и эффекту
Сначала то, что чаще всего ломается или дороже всего обходится при отказе. Всё сразу не переделываем и не добавляем сложность, которую вы не сможете сопровождать.
Внедряем итерациями
Контейнеризация, конвейер выкатки, наблюдаемость и бэкапы без остановки продукта. После каждого шага система остаётся в рабочем состоянии.
Передаём команде
Документация, инструкции на случай инцидентов (runbook) и обучение. Если инфраструктуру понимает только подрядчик, это новый риск.
На чём это построено
Оркестрация по размеру задачи
Kubernetes там, где его оправдывают нагрузка и число сервисов; Docker Compose там, где его достаточно. Оркестрацию подбираем под задачу, мода здесь не аргумент.
Проверенный контур для продакшена
Секреты в хранилище, проверка образов в CI и выкатка по хэшу образа, усиленная изоляция контейнеров, шифрованные бэкапы с прогоном восстановления и целями по RPO и RTO. Эту практику мы повторяем из проекта в проект.
Инфраструктура для данных и ИИ
Конвейеры данных, хранилища и очереди, окружение для обучения и работы моделей, в том числе локальных, внутри вашего периметра, когда данные не могут уходить наружу.
Те же практики в продакшене StudyNinja
В StudyNinja, платформе, на которой работают наши методы, образы релиза собираются один раз, подписываются и переносятся без пересборки. На 05.10.2026 продакшен StudyNinja работал ровно на подписанных образах релиза, 7 из 7 (образы приложений; базы данных и брокеры собраны не этим конвейером).
Что мы для этого делаем
Как это выглядело в работе
Маркетплейсы · Ценообразование
ПилотРепрайсинг по правилам: пилот, где условия договора проверяет код
Сервис следит за ценами конкурентов и по правилам считает цену в согласованном коридоре. Применяется она только после подтверждения. Пилот: 10 SKU, настройка до 14 дней.
- 10 SKU · 2 сценария
- объём пилота; лимит SKU и оба сценария заданы в коде и проверяются контрактными тестами, превысить лимит нельзя
- до 14 дней
- срок настройки по договору от получения входных данных до запуска, затем месяц пилота; даты считает сервис и по окончании закрывает доступ
ИИ-инфраструктура · исследования мультиагентных систем
Исследовательский проектАгентная среда, где правила исполняет код
За четыре дня собрали и открыли под MIT среду для агентов, где правила исполняет код: криптография, протокол согласия в стиле PBFT, воспроизводимые эксперименты.
- тот же хэш
- повторный прогон и повтор журнала дают побайтно тот же итоговый хэш событий; любой может проверить это на открытом коде под MIT
- 187 из 187
- тестов движка проходят; ветка master, коммит 625b81d, на 05.10.2026
Посчитать на своих цифрах
Калькулятор AVA считает экономику вашего процесса по вашим цифрам, без формы и без нашей цены. Если автоматизация не окупается, он так и скажет.
Посчитать окупаемостьЧастые вопросы
Нужен ли нам Kubernetes?
Часто нет. Он оправдан, когда сервисов много и нагрузка серьёзная; для одного-двух сервисов добавляет сложность без выигрыша. Оркестрацию подбираем под задачу и прямо говорим, когда достаточно Docker Compose.
Можно ли развернуть всё в закрытом контуре или в российском ДЦ?
Да. Разворачиваем решения в закрытом контуре и в российских дата-центрах, с секретами в хранилище и без обращений к внешним провайдерам. В одном из проектов продакшен переехал в московский дата-центр за один день.
Как убедиться, что бэкапы действительно работают?
Проверять восстановление, а не только наличие копий. Настраиваем шифрованные бэкапы с автоматическим прогоном восстановления и понятными целями по RPO и RTO, чтобы восстановление было проверенной процедурой.
Другие задачи
Создать программный продукт
Создать программный продукт обычно просят, когда есть идея, бизнес-модель или прототип в картинках, а работающей системы нет. Или система есть, но не выдерживает роста. Мы строим продукт для эксплуатации: минимальный объём, который проверяет гипотезу, на архитектуре, которая переживёт второго клиента.
Автоматизировать бизнес-процесс
Автоматизация бизнес-процессов нужна, когда ручная работа стала узким местом: люди разбирают заявки и документы, переносят данные между системами и отвечают на одни и те же вопросы. Окупается она не везде. Поэтому сначала смотрим, куда уходят время и деньги, и автоматизируем то, что считается в деньгах.
Внедрить ИИ в компанию
Прежде чем внедрить ИИ в компанию, нужно понять, с чего начать и окупится ли это. Проекты по внедрению чаще срываются ещё до выбора модели: выбран процесс, эффект которого не считается в деньгах, или данных для него нет. Поэтому мы начинаем с процесса и проверки данных, а технологию выбираем последней.
Разберём вашу задачу
Опишите её своими словами. Если задача не решается или не окупается, скажем об этом до начала работ.