Отказоустойчивый и масштабируемый энтерпрайз невозможно спроектировать по книжкам. Одно и то же решение может фигурировать и в best, и в bad practice — и, что забавно, иногда переходит из одного списка в другой. Ещё недавно монолиты считались злом, а теперь снова в моде.

Хотите посмотреть, как знакомые паттерны ведут себя в реальном контексте?

Чтобы показать это на практике, я собрала три инженерных кейса. Каждый оформлен в формате детективного квиза: роль, фабула, вопросы на размышление, разбор и выводы. Попробуйте разобраться в проблеме, пройти тест и определить: где костыль, где инженерный компромисс, а где — настоящая best practice.

Привет, Хабр! Меня всё ещё зовут Данила Федюкин, и я продолжаю быть тимлидом в X5 Digital. Руковожу командой, которая занимается метчингом. В прошлый раз я рассказывал, как мы перешли на собственную систему рекомендаций, а в этот раз о том, как делаем то же самое, но с метчингом товаров.

X5 Digital – один из цифровых бизнесов Х5. Мы работаем в режиме Highload с RPS в 7500 и отвечаем за всю онлайн-доставку в более чем 1000 городах и населённых пунктах России.

Этот канал постоянно растёт. В 2024 году покупатели Х5 совершили свыше 119,5 млн заказов продуктов на дом.

Мы делаем собственную in-house WMS для дарксторов, приложения для сборщиков и курьеров, CRM, каталоги товаров и другие онлайн-продукты, а ещё мобильное приложение для торговых сетей.

Всё это, отталкиваясь от разных форматов доставки. В «Перекрёстке» среднее время доставки CTD (Click-to-Delivery — от оформления заказа до его получения клиентом) сократилось до 45 минут, в «Чижике» — до 37 минут, а в «Пятёрочке» порядка 40% заказов доставляются клиентам менее чем за 20 минут.

Если вы когда-либо строили высоконагруженные системы поиска, то знаете, что в какой-то момент узким местом становится не код, а сама архитектура. Поиск доступных отелей — как раз тот случай: миллиарды «ночей», десятки тысяч RPS, постоянные обновления календарей, строгая консистентность и высокая цена любой ошибки. Старый стек на Python + Postgres + Redis долго тянул, но однажды стал «тормозить» настолько, что оптимизировать дальше было невозможно — SQL-запросы разрастались, реплики множились, latency прыгала до 60 секунд, а кэширование превращалось в источник инцидентов.

Так мы пришли к идее построить собственную in-memory базу данных на Go — заточенную под наш домен. Быструю, безопасную и синхронизированную с Postgres. 

Под катом — история того, как мы её спроектировали, какие архитектурные решения приняли, как победили холодный старт, справились с миллиардами значений. И почему в итоге смогли полностью отказаться от кэша доступности, переведя поиск в real‑time.

В Istio всё начинается с маленькой «удобной» идеи — прокси рядом с каждым подом. А заканчивается тем, что XDS разносит по кластеру тонны Listener’ов, Route’ов и Cluster’ов, дублируя конфиги для сервисов, которые вы даже не трогаете. Память тает, GC злится, а апдейты сервисов превращаются в шторм.

В статье пойдет речь о том, как мы в проде с 20K+ подов «урезали аппетит» сайдкаров на гигабайты. Обсудим, где работает жёсткое ограничение видимости, когда спасает Ambient Mesh, зачем нужен ленивый XDS и почему «волшебной кнопки» нет — но есть комбинации, дающие двузначную экономию. Эта статья написана по мотивам моего доклада для конференции Saint HighLoad++.

Когда твой тестовый стенд разбросан по этажам, IP-адреса живут своей жизнью, а нужное устройство стабильно «гуляет» между кабинетами — это не инфраструктура, это квест. Три года назад я подключался к железкам по SSH и даже не знал, где они физически находятся. Сегодня всё иначе: у нас универсальная тестовая лаборатория, собранная как из конструктора LEGO — аккуратная, управляемая, с централизованной сетью, удалённым регулированием питания и мониторингом.

Этот текст — про то, как из хаоса родился порядок. Как вместо десятков разрозненных девайсов появилась стойка, где каждый винт, кабель и IP на своём месте. И как одна инженерная идея может превратиться в систему, которая экономит часы, нервы и делает работу с тестами наконец-то предсказуемой. Эта статья написана по мотивам моего доклада для конференции Highload++.

С выгоранием сталкивались многие, и зачастую даже отпуск не спасает. В интернете много информации о выгорании конкретного человека, но почти никакой о том, как выгорают команды и что с этим делать.

Привет, Хабр! Я — Алеся Бикбулатова, руковожу отделом обучения IT-холдинга ICL. А ещё я психолог и КПТ-терапевт, преподаю в Вышке и Иннополисе. Кроме своей насмотренности в HR, я вижу немного глубже ситуацию с выгоранием и больше знаю о внутренних процессах в выгорающих командах. Сегодня постараюсь поделиться практической пользой. Эта статья основана на моём докладе для Saint TeamLead Conf.

Привет, Хабр! Это Андрей Носов, AI-архитектор в компании Raft, проектирую и внедряю высоконагруженные RAG-системы на предприятиях. Сегодня я расскажу о вызовах, которые мы преодолеваем каждый день, создавая такие системы, и сделаю акцент на чанкинге.

Обозначим направления, в которых мы будем работать. Сегодня поговорим только о двух возможностях применения больших языковых моделей — это MedTech и LegalTech. Они наиболее востребованные на рынке в текущий момент в плане систем поиска.

Такой выбор направлений связан с глобальным трендом на работу с профессиональными знаниями, о котором говорят Gartner и OpenAI.

Что может побудить нас переехать из железа в облако? А обратно? Иногда за этим стоит желание повысить отказоустойчивость, в других случаях — снизить затраты или вернуть контроль. Но достаточно ли хорошо мы понимаем, во что на самом деле ввязываемся? И какие подводные камни ждут на этом пути?

В этой статье по мотивам доклада с DevOpsConf затрону тему не самых очевидных нюансов, с которыми столкнётся инженерная команда, мигрируя инфраструктуру на облака или в on-prem. У каждого решения есть причины, но прежде покажу на основе опыта и кейсов, какие неочевидные факторы следует учесть, чтобы миграция прошла хорошо. Не только в инженерном смысле, но и в соответствии с возможностями бизнеса.

Hypersphere OS делает ставку на другое: на простую и разнесённую по логическим функциональным слоям структуру, где системные компоненты, библиотеки, окружения и AI-модели работают как части одного набора инструментов и в согласии между собой.

Я — Алексей Веснин, системный архитектор, создатель HyperSphere — децентрализованной экосистемы для безопасного и цензуроустойчивого пространства. В IT с начала 90-х. Занимаюсь системным администрированием с уклоном в сети, безопасность и построение информационных систем, которые управляли собой сами и преподавал собственный курс в ЦКО «Специалист» при МГТУ им. Баумана и в других местах.

В этой статье, по мотивам выступления на DevOps Conf, расскажу, что мне пришлось переизобрести, чтобы сборка нового типа заработала, почему старые подходы не справились, и как выглядит дистрибутив, который не мешает сам себе.

У аббревиатуры BFF кроме Backend for Frontend есть и другая расшифровка — Best Friends Forever. И в контексте статьи это только отчасти шутка. Общение фронтенда и бэкенда не всегда происходит гладко (опустим тот факт, что существует множество мемов о противостоянии фронтендеров и бекендеров): клиент запрашивает данные, бэкенд отдаёт то, что запросили, но часто данных сильно больше, чем нужно, а это значит, что запрос будет возвращаться дольше, фронтенд будет отрисовываться тоже дольше и всё это отразится на опыте конечного пользователя.

А что если между фронтендом и бэкендом построить мостик, который распределит нагрузку и сделает всех дружелюбнее? Примерно в этом и состоит суть паттерна BBF, а в статье разберём подробнее: зачем его внедрять и какую роль он играет в масштабировании современных сервисов; как мы реализуем этот подход в рамках RUTUBE, какой профит он нам даёт; почему мы отказались от GraphQL; в чём отличия от API Gateway и как вообще проектировать такие сервисы.

Считается, что устройство сборщика мусора в Go — знание академическое и не пригодится при написании CRUD и перекладывании JSON. Как бы не так! GC в Go устроен таким образом, что может поставить вам подножку в неожиданном месте, и придётся с ним бороться. 

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Люц, я — ярый фанат Go, разработчик в «Ozon Банке» и решаю в основном бизнес-задачи. Эта статья написана по мотивам моего доклада для GolangConf, и сегодня мы с вами поговорим о Garbage Collector: о причинах появления, первых реализациях, эволюции алгоритмов, принципах работы GC в Gо и современных языках, которые отказались от GC.

Современные ML-системы опираются на CPU и ускорители — тензорные или графические. Но их производительность часто ограничена пропускной способностью шины между CPU и GPU: данные приходится постоянно перегонять туда-сюда, и выигрыш от ускорителя нередко тает.

Что если есть архитектура, где этого узкого места нет? RISC-V предоставляет гетерогенность принципиально нового уровня, объединяя ключевые компоненты устройства на одном кристалле, что снимает одно из главные ограничений производительности в ML. Но одних процессоров здесь мало — нужна еще экосистема библиотек.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Саранчин, и я разработчик СУБД Tarantool в VK Tech. Вот уже полтора года мы строим MemCS — новый колоночный движок Tarantool для HTAP. И вот парадокс: даже с индексами иногда не уйти от сплошного прохода таблицы. Поделюсь, почему мы не смогли миновать Sequential Scan и как мы смягчили эту проблему с помощью Data Skipping.

Эта статья написана по мотивам доклада для Saint HighLoad++ и отражает одну из проблем, которую мы затрагивали в этом докладе.

Если бы кто-то создал кнопку «Сделать безопасно», то заработал бы миллиарды. Но увы — такой не существует, приходится всё делать вручную.

Привет, Хабр! Меня зовут Анна Лучник. Последние два десятилетия я реализую сложные и безопасные ИТ-проекты.

В этой статье расскажу:

От каких угроз может защитить внедрение Service Mesh в теории и на практике.

Какие конфигурации и решения обесценивают включение mTLS, на какие конфигурации стоит обратить внимание, чтобы всё корректно работало.

Поговорим о том, чем mTLS отличается от обычного TLS.

К каким сбоям и проблемам может привести режим strict mTLS. И что делать, чтобы безопасность на стала причиной того, что у нас ничего не работает. 

Как объединить по сети вычислители? Что происходит при компиляции кода для железа под капотом и какие есть нюансы при работе с AI в пространстве ядра? ИИ с ноги ворвался во все сферы разработки, работы — вагон и маленькая тележка. Но на чём и как она должна ехать? У каждой программы есть свои требования, универсальных советов нет.

О новых решениях можно будет узнать на конференции OS DevConf 25 — там будет целый трек, посвящённый железу для AI. Пул экспертов соберётся, чтобы показать, как устроен современный стек ИИ — от базового железа для инференса до системных рантаймов и объединения ферм GPU, чтобы обучить большие языковые модели. Участники не просто узнают об инструментах, но и ознакомятся с методиками, как программировать это железо до уровня «можно использовать в Pythorch».

Если бесконечный поиск экспертов, вопросы модерации, метрики и борьба с критиками в профессиональных сообществах звучит как боль — эта статья точно для вас. Сегодня будем мирить, казалось бы, непримиримое.

Привет, Хабр! Я — Таня Дудо, уже очень много лет помогаю людям и командам обмениваться знаниями. Сейчас занимаюсь в VK развитием внутренних профессиональных сообществ, а также обучением, развитием экспертов и культурой HiPro.

В этой статье мы поговорим о том, что такое профессиональные сообщества в VK, кто такие критики, как с ними работать, разберём метрики и один неожиданный инсайт. И конечно, в этом материале по мотивам доклада на KnowledgeConf 2025 будет несколько инструментов от меня.

Какие практики бывают в разработке и эксплуатации, и как их внедрять? И как масштабировать практики и оценивать их с помощью метрик? Какие сложности можно встретить на пути?

Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Харченко. Моя роль в Райффайзен Банке — руководитель отдела по развитию практик в разработке и эксплуатации. А еще уже пять лет я — Senior Community Lead DevOps, хотя начинал с роли инженера тех. поддержки ServiceDesk. Еще я — член программного комитета DevOpsConf.

В этой статье по мотивам моего доклада для конференции Highload++ будет много примеров, историй и ретроспективы того, как мы в компании развивали технические практики и инженерную культуру.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Черкашин, и я — руководитель команды по эксплуатации систем и защиты от DDoS-атак в Wildberries & Russ.

Мы с командой обеспечиваем работу сайта даже в условиях DDoS-атак, разрабатывая и поддерживая защиту от них. Возможно, у вас нет значительного бюджета на такие задачи, или вы работаете над проектом в одиночку и сосредоточены на разработке функционала и базовой безопасности. В этой статье я расскажу о том, какие шаги можно предпринять быстро и с минимальными затратами, чтобы получить базовую защиту от DDoS.

Асинхронность — слово, от которого у разработчиков дергается глаз и теплеет сердце. Корутины, горутины, event loop, трэдпулы — за этими терминами скрывается целая философия, меняющая взгляд на то, как писать высоконагруженные системы.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Буров, я Golang-разработчик, автор Telegram-канала Go Advocate, а также лидер Go-сообщества в Lamoda Tech. В IT свитчнулся из военного дирижера. В коммерческой  разработке — более 10 лет, начинал как фуллстек-разработчик на стеке JS, PHP, CSS, а последние шесть пишу только на Go. В этой статье по мотивам моего доклада для GolangConf расскажу про асинхронность и её роль в современных высоконагруженных системах. Разберём исторический аспект, концепцию и реализацию корутин в разных языках, эволюцию асинхронных подходов, сравним корутины и горутины, выясним, зачем Go добавил в рантайм пакет coro и чем это может обернуться.

Мы в Смартомато — супер продуктовые ребята. Со временем у нас скопились недовольство по поводу работы с Golang, захотелось залезть в технические дебри. Произошла гиперкомпенсация и мы придумали препроцессинг в Go. Да, несмотря на то, что этот язык официально не поддерживает препроцессоры —  мы всё равно сделали. А сейчас делимся результатами этой работы с вами.

Эта статья по мотивам моего доклада на Golang Conf X 2025 о болях шаблонного кода и вариантах их решения с помощью препроцессинга на базе стандартного тулчейна Go. В тексте не будет сравнения с препроцессорами в других языках и морально-этической оценки решения.