Мы реализовали хранилище образов, чтобы пользователи могли структурировать их и более оперативно создавать виртуальные машины. И сегодня расскажем, с чем столкнулись и что получилось.

Есть такой опасный момент в инфраструктуре: когда все вроде бы работает, но трогать это лишний раз не хочется. Не потому что идеально. А потому что есть ощущение — если полезешь, станет хуже. В какой-то момент мы поймали себя на этом с MinIO.

Привет, Хабр! Мы — команда dBrain.cloud, и сегодня хотим поделиться нашим путем по внедрению ИИ-сервисов на платформе контейнеризации.

За последние полгода наши инженеры проделали значительную работу по развитию и оптимизации платформы dBrain.cloud, ключевым инструментом которой является Kubernetes. В этой статье мы подробно расскажем об изменениях, произошедших в инфраструктуре, о внедрении новых функций и фишках, которые, мы надеемся, будут интересны DevOps-сообществу.

В этой статье мы подробно расскажем о пути перехода платформы контейнеризации dBrain.cloud с MaaS на Metal³. Основная задача, которую решают оба этих проекта, состоит в установке операционной системы на серверы платформ. Озвучим причины, по которым мы искали альтернативные решения, и объясним, чем Metal³ превосходит MaaS.

Нагрузка на базы данных растет с каждым днем. Как быстро масштабировать ресурсы, расширять базы данных и следить за их состоянием в UI, не вникая в подкапотные движения Kubernetes? Приводим кейсы.

Как обеспечить эффективное разделение ресурсов и зон ответственности в крупном проекте? Как гарантировать, что каждое подразделение имеет собственные настройки и не зависит от сбоев в других частях системы? Ответ - мультитенантность. В этой статье мы расскажем, как реализовали такой подход в платформе контейнеризации dBrain.cloud, какие преимущества это дало и почему мы отказались от готовых решений.

В 2023 году мы впервые попытались запустить платформу dBrain.cloud на Astra Linux версии 1.7 Special Edition. Первая попытка оказалась неудачной.

В статье разберем процесс внедрения виртуализации в платформу контейнеризации, обсудим ее преимущества для пользователей и покажем, каким образом это решение упрощает администрирование ИТ-инфраструктуры.

Заглянем под капот Kubernetes-кластера и запустим инсталляции баз данных PostgreSQL и Clickhouse. Видео

Привет, Хабр! Меня зовут Юра, я DevOps-инженер команды разработчиков платформы контейнеризации dBrain.cloud. Пришло время сделать обзор на обновленную инфраструктуру мониторинга dBrain: рассказать про VictoriaMetrics версии 2.5 и выше, какие инструменты планируем внедрить и как их применять.

В статье рассматриваем, как RabbitMQ интегрирован в dBrain, какие операторы использовались для управления кластерами, а также с какими проблемами разработчики столкнулись в процессе внедрения.

С переходом на кластерные решения платформа dBrain.cloud столкнулась с новыми задачами, требующими пересмотра подхода к выбору операционной системы. Как и что выбирали?

Популярность Kubernetes в России продолжает расти. О трендах в развитии облачных платформ на 2025 год рассказывает глава разработки платформы контейнеризации dBrain.cloud Дмитрий Головнич.

Рассказываем о тонкостях и сложностях интеграции поддержки видеокарт Nvidia в платформу контейнеризации.

Привет, Хабр! Я Маша Башан, Python разработчик в команде dBrain. Сегодня расскажу, как в dBrain мы внедрили собственную стратегию тестирования, которая в разы сокращает количество действий работающих с платформой инженеров. Мы применили альтернативный вариант тестирования — с помощью сервиса Apache Airflow.

Привет, Хабр! Сегодня расскажем о кейсе по внедрению NoSQL базы данных Clickhouse в платформу контейнеризации.

Привет, Хабр! Меня зовут Иван Вербов, я UI/UX дизайнер команды разработки платформы контейнеризации dBrain.cloud. Эта статья адресована моим коллегам-юиксерам, а также всем, кого затрагивают задачи анализа, обсуждения и согласования предложений и результатов работы над дизайном.

Первым шагом dBrain.cloud на пути к построению кластеров большого объема стало разделение etcd. Далее мы взялись за controller-manager.

Когда эволюция платформы dBrain.cloud дошла до заявленных и считающихся нормальными в публичных облаках пределов, справляться с возникшими при росте объемов кластеров проблемами пришлось самостоятельно. Ведь компании-гиганты, эксплуатирующие Kubernetes, эти тайны не раскрывают.