Три прикладных доклада для тех, кто отвечает за стабильность инфраструктуры. Обсудим на встрече защиту Helm-чартов
от некорректных данных, научим писать надежные проверки
на helm-unittest и разберем развертывание собственной LLM-модели для всей команды.
Приглашаем разработчиков, DevOps-, QA- и SRE-инженеров, тимлидов и архитекторов.
12 ноября
18:00 (мск), онлайн
Регистрация: по ссылке
В программе митапа — три выступления:
1⃣ Персональный ИИ своими руками.
Руслан Кашафутдинов расскажет, как развернуть свою ИИ-модель и работать без квот облачных сервисов.2⃣ Helm-чарты: когда они действительно нужны.
Виталий Перваков разберет защиту от некорректных данных и сравнит инструменты проверки конфигураций.3⃣ Стабильные unit-тесты для Helm-чартов.
Андрей Слатимов покажет, как с помощью helm-unittest находить ошибки шаблонизации и проверять обратную совместимость.
Приходи со своими рабочими вопросами — можно будет обсудить их с экспертами. Авторы лучших вопросов получат мерч IT_ONE: футболку, стикеры и плед.
Регистрируйся до 11 ноября, 23:59 (мск)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
sholdee/crd-schema-publisher: CRD Docs and IDE Validation
https://github.com/sholdee/crd-schema-publisher
Extracts CRD schemas from Kubernetes or YAML, converts Kubernetes built-in resource schemas from /openapi/v2, and publishes a searchable documentation site with interactive schema pages.
https://github.com/sholdee/crd-schema-publisher
Client-Side Load Balancing at a Million Requests Per Second
https://engineering.zalando.com/posts/2026/06/client-side-load-balancing.html
How we built an in-process client-side load balancer for a million requests per second of internal fan-out traffic, what we layered on top (N-ring fade-in, occupancy-based bounded load, and AZ-aware routing with a latency health factor), and how hardening that path cut cost and made the service resilient to the infrastructure underneath it.
https://engineering.zalando.com/posts/2026/06/client-side-load-balancing.html
We Scaled an Insurance Batch Job 4000x — Here’s Every Bottleneck We Hit
https://medium.com/@anandasishmishra/how-we-scaled-our-insurance-system-from-50-insured-objects-per-policy-to-200k-insured-objects-222195c7e8e7
Our insurance platform was tested with 50 insured objects maximum and that also took around 10 minutes for the end to end policy creation. And this happened via an asynchronous batch job which started after the user uploaded a csv file with the input data. And our goal was to do it for 100k insured objects in 20 minutes max.
https://medium.com/@anandasishmishra/how-we-scaled-our-insurance-system-from-50-insured-objects-per-policy-to-200k-insured-objects-222195c7e8e7
How We Built Production-Like Staging Environments on Kubernetes for Every Feature Branch
https://medium.com/@danielerota/how-we-built-production-like-staging-environments-on-kubernetes-for-every-feature-branch-11cfb285d76b
A practical way to give every feature branch its own production-like environment without multiplying infrastructure complexity.
https://medium.com/@danielerota/how-we-built-production-like-staging-environments-on-kubernetes-for-every-feature-branch-11cfb285d76b