Кожна нова хмара в компанії зазвичай означає ще один набір Terraform, ще одну інструкцію з деплою і ще один спосіб зробити все по-своєму. Витрати ростуть швидше, ніж кількість провайдерів. Platform engineering дозволяє розірвати цю залежність: golden path стає інтерфейсом, а конкретна хмара — реалізацією. Розробник описує, що йому потрібно — сервіс і production-база даних — а платформа сама вирішує, як це виглядає у гіперскейлері, а як у локального провайдера. У живому демо розробник створює новий сервіс через портал самообслуговування. Один шаблон, один Kubernetes-маніфест — і застосунок розгортається у двох хмарах одночасно. Однакова заявка на PostgreSQL в одній хмарі стає керованим сервісом бази даних, в іншій — базою під управлінням оператора в Kubernetes. Окремо — про межі підходу: IAM, сторедж і бекапи абстракція не приховує, і я покажу, чому це нормально. Після доповіді ви знатимете, як влаштований патерн «заявка → композиція» для баз даних у різних хмарах, з чого почати свій перший golden path без побудови власного PaaS, і які відмінності між хмарами варто показувати розробникам явно.

AI уже став частиною сучасної engineering-реальності, але в production highload-системах усе значно складніше. GenAI добре працює в демо та copilots, проте чи готовий він до real-time processing, великих навантажень і критичних production-сценаріїв? На панельній дискусії поговоримо про те, чому AI досі майже не став стандартом для highload-архітектур, де проходить межа між ML та GenAI, чому inference коштує дорого, а FinOps стає новим болем engineering-команд. Обговоримо on-prem vs cloud для AI workloads, реальні production-обмеження.

Ви коли-небудь замислювались, що насправді відбувається під капотом розподілених систем? Не тих, що «типу кластер» на 3 ноди, а справжніх, що на ексабайтних масштабах? На цій доповіді ми разом зазирнемо за лаштунки сучасної інфраструктури. Як працюють системи, що обробляють гори даних? Які патерни, принципи та інженерні рішення ховаються за scalable архітектурами? Обговоримо: * Як виглядає життя розподіленої системи зсередини * Чим відрізняється розподілений застосунок від справжньої системи * Як схеми зберігання даних трансформуються у сучасні БД, черги й логи * Чому PostgreSQL у клауді, це вже не PostgreSQL? * Чим Northguard крутіший за Kafka? * Як працюють нові гравці типу NewSQL? Якщо ви архітектор, техлід, розробник або просто хочете зрозуміти, чому інфраструктура масштабується так, як масштабується - приходьте! Поділюся інсайтами, які, можливо, зможете застосувати у власних проєктах або розглянете їх під іншим кутом. P.S. І так, буде трохи магії ✨та багато правди про розподілені системи, які рухають цей світ ?

Розглянемо, як e-commerce проекти готуються до найгарячішого періоду року, на які ключові аспекти варто звернути увагу та що очікувати. Поділимося досвідом налаштування автоскейлінгу, балансування навантаження, а також розкажемо, які навантаження витримує Сільпо і завдяки яким рішенням ми проходимо цей сезон без збоїв.

На конференції я представлю підхід до розширення можливостей Kubernetes, перетворюючи його на повноцінний приватний Cloud із підтримкою віртуалізації, ізольованих мереж та мультиорганізаційної аутентифікації.