Собираем ML-платформу на базе Kubernetes: Yandex Cloud, JupyterHub, Dask и S3

Привет! Я Алиса, DevOps-инженер в KTS . В этой статье я расскажу об одном из наших недавних проектов, на котором мы строили инфраструктуру для команды дата-инженеров и аналитиков. Сразу оговорюсь, что это была не платформа для инференса Production-моделей, а именно полигон для исследований. В общем, делюсь практическим опытом построения масштабируемой инфраструктуры с автоскейлингом. Если тема вам актуальна — приглашаю к прочтению.

https://habr.com/ru/companies/kts/articles/1021976/

#yandex_cloud #jupyterhub #dask #s3 #kubernetes #ML #MLOps #devops

Как аномальный NXDOMAIN-трафик привёл к росту счетов в Cloud DNS, а поддержка не помогла вовремя

Использовали Cloud DNS, всё работало штатно. В марте 2026 года мы столкнулись с неприятной ситуацией: в облачном DNS, который использовался для одной из наших публичных зон, начался резкий всплеск публичных авторитетных DNS‑запросов, причём основную массу составляли ответы NXDOMAIN . На практике это привело сразу к двум проблемам:

https://habr.com/ru/articles/1019198/

#DNS #NXDOMAIN #Yandex_Cloud #Cloud_DNS #DevOps #Linux #миграция_DNS #DNSхостинг #биллинг #поддержка

Приключения с Go и YDB Serverless: как я уложился в бесплатный тир Yandex Cloud после Spring Boot и PostgreSQL

Долгое время я пытался научиться слепому десятипальцевому методу печати, но всегда это заканчивалось поражением. Учился на Keybr — на нём освоил английский. Частотный метод, когда ты печатаешь настоящие слова из самых частых букв, мне подошёл. Но столкнулся с тем, что заглавные буквы, пунктуация и цифры спрятаны за кучей настроек. Подумал — зачем это прятать, если можно сделать структурированные этапы и дать чёткий путь прохождения? Так я начал разработку TypeStep — тренажёра слепой печати с частотным методом и этапами прохождения. А теперь — про то, на чём это всё построено и с чем пришлось столкнуться.

https://habr.com/ru/articles/1015774/

#go #Yandex_Cloud #YDB #Serverless #PostgreSQL #java

Зарубежные хостинги блокируют в России — переехал на Яндекс Cloud за 0 ₽/мес с помощью Claude Code

Vercel из России работает через раз. Sweb и Beget — от 300 руб/мес за раздачу файлов. Оказалось, что Яндекс Cloud отдаёт Object Storage, DNS, SSL и Cloud Functions бесплатно. Перенёс сайт за один день с помощью Claude Code + два самописных скилла для yc CLI и Яндекс Метрики.

https://habr.com/ru/articles/1011050/

#yandex_cloud #object_storage #nextjs #static_hosting #claude_code #vercel_альтернатива #яндекс_метрика #ai

Эксперимент по поиску brain wallets: проверяем топ популярных паролей на живых Bitcoin-кошельках

Данный эксперимент проделан исключительно в формате развлечения выходного дня. Всё, что вы здесь увидите — результат чистого любопытства и желания покопаться в больших данных. Никакие приватные ключи не публикуются, только публичная информация об адресах.

https://habr.com/ru/articles/1006118/

#bitcoin #brain_wallet #rockyou #криптовалюта #безопасность #big_data #python #GPU #RTX_4090 #Yandex_Cloud

Kimi K2.5 на прикладном уровне: те же инфраструктурные эксперименты, что и для GPT-5.2 и Sonnet

В предыдущих статьях я уже подробно описывал, как GPT-5.2 и Anthropic Sonnet справляются с задачами прикладного уровня. В этой статье — Kimi K2.5 с reasoning’ом . Важно сразу обозначить: эксперименты те же самые . Методология не менялась вообще . Менялась только модель.

https://habr.com/ru/articles/990418/

#LLM #прикладной_уровень #DevOps #Kubernetes #ArgoCD #Yandex_Cloud #автоматизация_инфраструктуры #SSH #CLI

Продолжение эксперимента: где автономный агент теряет слой в Kubernetes

В первой статье я описал эксперимент с автономным ИИ-агентом и предложил модель слоёв исполнения : агент должен понимать, на каком уровне системы он сейчас работает и где именно возникла проблема . Если в предыдущем эксперименте слои выглядели так:

https://habr.com/ru/articles/988892/

#AI_агент #Kubernetes #DevOps #Yandex_Cloud #Ingress #LoadBalancer #облачная_инфраструктура

Второй уровень автономности ИИ: агент сам управляет облаком и администрирует ВМ по SSH

Я решил проверить следующий уровень — может ли ИИ не советовать, а выполнять действия сам. В этом эксперименте ИИ: управлял Yandex Cloud через yc сам создавал ВМ и Managed PostgreSQL сам подключался по SSH к ВМ администрировал сервер поднимал WordPress в Docker и подключал его к базе, созданной в облаке Без Terraform. Без Ansible. Без ручного выполнения команд человеком. Это не туториал и не реклама. Это практическое исследование второго уровня автономности ИИ , где агент реально работает в инфраструктуре, а человек остаётся в контуре управления.

https://habr.com/ru/articles/988644/

#автономный_ИИ #SSH #DevOps #Docker #Yandex_Cloud #WordPress #PostgreSQL #автоматизация_инфраструктуры #AI_агент

Облако не должно быть загадкой: собираем прод за минуты, а не за ночь

Разворачивать приложения в облаке должно быть просто. Но на деле - всё наоборот. Вместо “вжух-вжух и в продакшн” получаем вечер с документацией, пляски с параметрами Terraform и постоянную проверку, правильно ли связались ресурсы. В статье разберемся, как от использования UI консоли приходят к Terraform, и как OpenIDE позволяет вернуть легкость UI консоли при работе с Terraform.

https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/980642/

#terraform #devops #deployment #cloud #yandex_cloud #infrastructure_as_code #amplicode #openide

Локальный диск на 288 ПБ: монтируем S3-бакет Yandex Cloud без боли

Решил я тут, что будет удобно иметь S3 бакет как диск в системе для всякого. Так как я плотно работаю с Yandex Cloud, то и использовать буду их бакет. У них довольно щедрые тарифы и достаточно большие бесплатные лимиты. https://yandex.cloud/ru/docs/storage/pricing Я сижу на Федоре. Для подключения бакета буду использовать GeeseFS - - высокопроизводительная файловая система S3 ( Яндекс , Amazon ), соответствующая стандарту POSIX и написанная на языке Go. GeeseFS позволяет монтировать S3 бакет как файловую систему. Файловые системы FUSE на основе S3 обычно имеют проблемы с производительностью, особенно при работе с небольшими файлами и операциями с метаданными. GeeseFS пытается решить эти проблемы, используя агрессивный параллелизм и асинхронность. Будет работать кстати и на винде. Естественно нужно иметь аккаунт в яндекс облаке. У меня он есть. Создать новый не представляет сложности. Там ещё и грант 4000 рублей дадут. Поэтому переходим к делу. В облаке нужно будет создать бакет . А так же статические ключи доступа . Скачиваю бинарник https://github.com/yandex-cloud/geesefs/releases/latest/download/geesefs-linux-amd64 . Кстати должна быть установлена ещё fuse, в федоре она предустановлена. В профиль aws нужно добавить созданный ранее статический ключ доступа. Если вы не пользовались aws cli, то нужно создать файл ~/.aws/credentials , если пользовались то файл уже есть. В него нужно добавить профиль

https://habr.com/ru/articles/978218/

#Yandex_Cloud #Object_Storage #GeeseFS #S3 #FUSE #монтирование_бакета #systemd #Fedora #файловая_система_в_облаке #POSIX_поверх_S3