Junior DevOps: что действительно нужно знать на старте
Практичная карта входа в DevOps: Linux, сети, Git, CI/CD, Docker, observability, облака, безопасность и типичные ошибки новичков.
Автономный AI-пайплайн разработки: где заканчивается ускорение и начинается риск
Что нужно контролировать, если AI сам пишет код, тестирует, ревьюит и выкатывает релизы: guardrails, dependency policy, sandbox, observability и rollback.
Поддельные AI-инструменты как угроза: почему малый бизнес стал удобной целью
Как вредоносное ПО маскируется под популярные AI-сервисы, чем опасны фейковые установщики и расширения, и какие базовые меры защиты нужны командам.
MLOps-платформа: вертикальный срез вместо бесконечного разворачивания компонентов
Как выбирать стратегию построения MLOps-платформы: широкий rollout компонентов или вертикальный срез с реальным ML-сценарием, метриками и обратной связью.
MySQL ⇄ Excel через Python CLI: простой ETL без тяжёлой платформы
Как спроектировать консольную утилиту для обмена данными между MySQL и Excel: типы, кодировки, даты, batch processing, dry-run и безопасность.
AI-агент для CAD без MCP: зачем нужен контекстный слой, а не только tools
Почему LLM ошибается в сложных API вроде CAD/COM и как снизить риск: граф API, валидаторы аргументов, справочники стандартов, компиляция и feedback loop.
Миграция Kafka с EC2 на Kubernetes: как переносить petabyte-scale без простоя
Что важно при переносе крупной Kafka-инфраструктуры в Kubernetes: partition reassignment, storage, brokers, observability, canary, rollback и контроль риска.
Kubernetes Multitenancy: как перестать плодить кластеры для каждой команды
Разбираем multitenancy в Kubernetes: namespaces, quotas, network policies, RBAC, isolation, platform engineering и границы между общим кластером и отдельными кластерами.
Exam AI-платформа: архитектура корпоративного сервиса для аттестации
Как проектировать внутреннюю AI-платформу для экзаменов и обучения: multi-tenant, дубли, роли, генерация вопросов, античит, аудит и эксплуатация.
APEX Security и анализ APK: зачем нужен мобильный security toolbox
Что важно в инструменте для анализа Android-приложений: APK-разбор, извлечение артефактов, локальная проверка, threat hunting и ограничения автоматизации.
OceanBase для Zabbix: что важно при миграции мониторинга с PostgreSQL
Разбираем инженерные риски миграции Zabbix на другую СУБД: объём истории, CDC, тестовый контур, экономия места, rollback-план и проверка производительности.
Безопасная настройка VPS: базовый минимум для сайта, бота и веб-приложения
Практичный чеклист защиты VPS после деплоя: SSH, firewall, обновления, секреты, TLS, reverse proxy, Docker, логи, бэкапы и типовые риски AI-сгенерированного кода.
Честные RTO и RPO: как проектировать Disaster Recovery без самообмана
Почему SLA на бумаге не равен реальному восстановлению: бэкапы, PostgreSQL, DR-учения, стоимость простоя, мониторинг и проверка инфраструктурных ограничений.
Service Mesh и базы данных: как усложняется безопасность микросервисов
Разбираем, что меняется при подключении микросервисов к PostgreSQL через Service Mesh: TLS, egress, сертификаты, масштабирование и эксплуатационные риски.
ИИ как часть инженерной культуры: почему инструментов мало без процессов
AI приносит пользу разработке не сам по себе, а через ревью, тесты, документацию, CI/CD, безопасность, архитектурные правила и работу с техдолгом.
ИИ-агент на Claude без LangChain и RAG: когда простая архитектура выигрывает
Разбираем практичный подход к LLM-агенту без тяжёлых фреймворков: роли моделей, промпты, JSON-ответы, кэширование, внешние API и границы масштабирования.
Инвентаризация IT-активов как фундамент безопасности: SOAR, VM и CMDB
Почему без актуального списка активов не работают уязвимости, реагирование и CMDB: разбираем роль инвентаризации в современной security-инфраструктуре.
Terraform или Pulumi для гибридной инфраструктуры: как выбирать IaC-инструмент
Сравниваем подходы Terraform и Pulumi в разрозненной среде: bare metal, облака, Kubernetes, разные команды, state, drift, стандартизация и platform engineering.
AI и доступный DatePicker: почему 80% готового кода не хватает для production UI
На примере DatePicker разбираем, где AI помогает в frontend-разработке, а где нужны системное проектирование, accessibility-тесты, keyboard navigation и контроль состояния.
ASOC своими руками: как автоматизировать DevSecOps-контроли через Open Source и LLM
Что нужно для внутренней ASOC-платформы: сбор сигналов, нормализация findings, приоритизация, LLM-объяснения, интеграция с CI/CD и ограничения самодельного подхода.
Мультиагентный AI-аналитик: как BI, LLM и агенты складываются в рабочую систему
Разбираем архитектуру AI-платформы для бизнес-аналитики: роли агентов, подготовка данных, проверка гипотез, объяснимость и ограничения для production-сценариев.
LangGraph-агенты с ChatGPT-интерфейсом: как собрать удобный AI-сервис
Практический разбор архитектуры: локальная или облачная LLM, LangGraph-бэкенд, FastAPI, REST API, agent-chat-ui, авторизация и деплой за reverse proxy.
Vibe coding и безопасность: где AI ускоряет разработку, а где создаёт риски
Разбираем, почему AI-ассистенты меняют модель DevSecOps: утечки контекста, непрозрачное происхождение кода, уязвимые паттерны и практики безопасной работы с LLM в разработке.
Prometheus: advanced, Recording rules, federation
Настройте Prometheus: advanced с Recording rules, federation. Масштабируемый сбор метрик для больших кластеров.
Linkerd: лёгкий service mesh, Сравнение с Istio
Используйте Linkerd: лёгкий service mesh, сравнение с Istio. Простой и быстрый service mesh для K8s.
Istio: service mesh, Sidecar, mTLS, observability
Внедрите Istio: service mesh с Sidecar, mTLS, observability. Управляйте трафиком микросервисов профессионально.
Consul: service discovery, DNS, HTTP, service mesh
Настройте Consul: service discovery с DNS, HTTP, service mesh. Обнаружение сервисов в кластере Kubernetes.