6+ млн товаров, 130 ритейлеров и до 70 млн запросов во время распродаж. Мигрировали USmall в наше облако и записали видеокейс о том, как устроена инфраструктура такого проекта.
Из любопытного:
1️⃣ 130 площадок — 130 изолированных контуров. На каждую свой репозиторий и Docker-образ. Релизы независимы, все изменения изолированы.
2️⃣ Свой механизм иерархических подов. В основе паттерн одноразовых подов — каждый выполняет один цикл и завершается. Поверх него команда построила иерархию, где родительский под запускает дочерние. Так обходят ограничение Python по пропускной способности одного воркера и обрабатывают задачи параллельно.
3️⃣ Выделенный сервер под оркестратор. Когда Airflow потребовалась отдельная конфигурация, под него собрали сервер на двух 32-ядерных процессорах и перенесли без простоя.
4️⃣ AI прямо в Kubernetes-кластере. В тестовом режиме крутится нейросеть, которая ускоряет подключение новых магазинов.
Все это команда ведет сама — новые ноды добавляет за пару минут через панель, без отдельных DevOps-инженеров. А инфраструктура у нас вышла на 35% дешевле прежнего провайдера — при том же объеме.
В видео Станислав, руководитель Python-разработки USmall, рассказывает про архитектуру и почему выбрали наше облако.
Установка и использование Nexus Repository для хранения артефактов
Nexus закрывает типовую DevOps-задачу: единое хранилище для Maven, npm, Docker, NuGet, PyPI и собственных бинарей, кэш внешних зависимостей и предсказуемый источник артефактов в CI/CD. Версии — Community Edition, Pro и связка с Repository Firewall для отсечения небезопасных компонентов на входе.
В статье разобрали установку Nexus Repository 3.91.1 тремя способами, а также показали первичную настройку, загрузку артефактов и политики очистки. И не забыли про разграничение прав через Privileges, Roles и Users, отключение анонимного доступа и вывод Nexus наружу по HTTPS через Nginx с Certbot.
Представлен онлайн‑проект Entry Conditions, с которым можно забыть обо всех мучениях с визами, разрешениями и прочими деталями въезда. Это огромный справочник с информацией по паспортам всех стран, по правилам въезда куда угодно — и с рабочими ссылками на официальные порталы электронных виз. Вся инфа актуальная и проверенная.
В Китае запустили первую в мире коммерческую оптоволоконную систему, которая работает сразу в трёх диапазонах длин волн: S, C и L. Обычные магистрали задействуют преимущественно C-диапазон, поэтому одновременное использование трёх окон прозрачности сразу расширяет доступную полосу.
Вторая составляющая решения это четырёхъядерное волокно. В одном физическом волокне проложены четыре световедущих ядра, и по каждому идёт свой поток данных. Пространственное разделение каналов внутри одного кабеля умножает ёмкость без прокладки дополнительных линий.
По данным разработчиков, пропускная способность одного ядра выросла почти на 50 процентов, а суммарная ёмкость системы превышает показатели обычного одномодового оптоволокна более чем в пять раз.
Ключевой момент в том, что испытания прошли не в лаборатории, а на действующей линии длиной 35 километров. Она соединила вычислительные центры в Циндао провинции Шаньдун, то есть режим эксплуатации был близок к реальной нагрузке между дата-центрами.
Для задач машинного обучения пропускная способность межсоединений имеет прямое значение. Крупные модели обучают на кластерах из тысяч ускорителей, и скорость обмена между узлами и между дата-центрами часто становится узким местом. Более широкий канал снижает простои дорогого железа.
Если технологию удастся масштабировать, операторы и облачные провайдеры смогут поднять пропускную способность на уже проложенных трассах. Это дешевле и быстрее, чем строить новые линии с нуля.
Evolution Managed RAG — теперь источники для базы знаний сканируются глубже: при добавлении нового источника автоматически обходятся все директории сервиса. Больше никаких «а вот этот раздел мы не проиндексировали»: охват данных стал полным, и на качестве ответов LLM это будет заметно.
Evolution AI Agents — в сервисе обновили дизайн интерфейсов для инструмента EvoClaw. Меньше визуального шума, можно быстрее сориентироваться в конфигурации агента.
☁️ Cloud.ru Evolution — новые возможности в различных сервисах
Evolution Load Balancer — во вторую версию добавили балансировку трафика на виртуальные IP. В связке с поддержкой Proxy Protocol v2, которая добавилась в апреле, бэкенды теперь видят все, что нужно видеть.
Evolution Managed ClickHouse — реализовали поддержку версии 25.8. Если аналитические запросы у вас исчисляются миллиардами строк, то это обновление будет как нельзя кстати.
Evolution Managed Kubernetes — сразу несколько точечных, но важных улучшений в сервисе:
Недоступные при создании ресурсы скрываем сразу — вместо ошибки при деплое вы видите рабочие альтернативы.
Добавлены плагины: Agent Sandbox — для изолированного запуска ИИ-агентов, и Reloader — для автоматического перезапуска рабочих нагрузок при обновлении конфигураций и секретов.
Теперь поддерживается Kubernetes 1.35.
Evolution Managed OpenSearch — добавили возможность настроить окно обслуживания для технических работ. Теперь вы сами задаете время, когда кластер может быть недоступен, и техобслуживание не застанет врасплох.
Evolution Data Platform — платформа получила сразу несколько важных обновлений: Control Plane мигрировал в мультизональный кластер, появилась ручная остановка и возобновление инстансов для экономии ресурсов, обновлена система уведомлений по событиям и авариям, добавлены индикаторы статусов кластеров.
Evolution Artifact Registry — Terraform 2.0.2: теперь реестры разворачиваются через IaC.
💰 Оплата и контроль затрат
Три точечных улучшения для борьбы с типичными неудобствами: проверка пересечений бюджетов, редактирование или полное удаление лимитов, которые больше неактуальны.
🏢 Cloud.ru Advanced и Облако VMware
Cloud.ru Advanced — Terraform-провайдер обновлен до 1.79.0 с расширенным набором Data Sources и ресурсов для Direct Connect (DC).
Облако VMware — в VDI появилась веб-консоль мастер-образа прямо в личном кабинете: ставите ПО один раз — все ВМ на его базе наследуют настройки автоматически. Балансировщик ALB стал доступен на площадке PD50-02 и остается бесплатным. В вЦОД с GPU добавлены хосты на платформе HGX с ускорителями A100-80 SXM на площадках PD30-01 и PD50-01.
📊Практический гайд для тех, у кого данные есть, а толку мало
Дашборды, модели и данные есть, но все это живет в разных системах, не дружит друг с другом и весьма туманно отвечает на вопросы бизнеса?
Как раз для тех, у кого не клеится польза с реализацией, мы собрали практический гайд «Платформа данных и ИИ». Там прописана вся цепочка «бизнес-задача → метрики → архитектура». Берите на следующую встречу с CTO или CDO, когда речь снова зайдет про платформу данных и нужно будет показать, что это не «очередная хранилка».
📽️Вебинары
Выложили записи прошедших вебинаров, самое время наверстать, если пропустили:
Рассказали про кейс провайдером сервисов для мобильного аудита Retailiqa. Читайте, если вам актуально «поженить» 152-ФЗ с одинаковой доступностью сервисов из России и из-за рубежа.
Подставлен продвинутый скилл для Claude Code и Codex, который автоматизирует всю разработку. Проект Supergoal сам генерит план работ, выполняет его и чекает ошибки на лету:
на старте инструмент досконально изучает сам проект, его окружение, доступный стек и финальную цель.
разделяет задачу на понятные фазы и автоматически создаёт три базовых файла: дорожную карту (roadmap), текущий статус и контекст.
от пользователя требуется лишь утвердить предложенный план и запустить команду /goal
процесс автоматизирован — агент сам пишет код, устраняет баги, прогоняет тесты и проводит финальный аудит.
все возникающие сбои фиксируются в памяти проекта, что исключает их повторение в будущем.
Теперь можно отслеживать стабильность работы сайтов, серверов и приложений, размещенных в нашей инфраструктуре или на сторонних платформах.
Если что-то пойдет не так, вы сразу получите уведомление на почту, в Телеграм или Макс. О восстановлении — тоже.
Что можно мониторить:
Сайты и веб-приложения. Интернет-магазин упал ночью — узнаете сразу, а не утром по потерянным заказам.
Доступность серверов. Сервер перестал отвечать на запросы — среагируете до того, как это заметят остальные.
TCP-порты сервисов — базы данных, почта, API. База перестала отвечать — увидите до того, как приложение начнет спамить юзеров ошибками.
SSL-сертификаты. Продлите сертификат заранее — пока пользователи не заметили в браузере предупреждение о небезопасном соединении.
Проверки идут из нескольких регионов — без ложных алертов из-за временных сетевых сбоев.
Бонусом: история инцидентов по каждому сервису, дашборд с аптаймом, настройка интервала и таймаута, пауза без потери настроек. Подробнее в документации →
Стоимость — 30 ₽ в месяц за сервис, списания почасовые.
Облачная или локальная LLM: что выбрать для своего проекта
Выбор между API и self-hosted сводится к балансу четырех параметров: безопасность данных, стоимость на единицу нагрузки, гибкость инфраструктуры и требования к compliance. Для MVP и нерегулярной нагрузки облачный API почти всегда дешевле, для миллионов токенов в день и сценариев с 152-ФЗ или GDPR картина обратная.
В статье разобрали, как устроены оба подхода, и собрали сравнение по ключевым параметрам — от запуска и масштабирования до работы с AI-агентами и длинным контекстом. Показали требования к VRAM для self-hosted (от 8–12 ГБ для 7–8B в квантизации до 48–80+ ГБ для 70B), разобрали гибридные архитектуры с маршрутизацией запросов между локальной и облачной моделью и риски vendor lock-in при работе через API.
GitHub Copilot и Python: настройка, промптинг и сравнение с альтернативами
Copilot экономит время на типовом коде: дополнении функций, заготовках классов и CLI-скриптов, тестах на pytest, парсинге CSV и JSON, обертках над requests. Качество подсказок сильно зависит от контекста — названий функций, комментариев и того, что открыто рядом.
В статье разобрали установку Copilot в VS Code и PyCharm, настройку проекта под Python (venv, расширения, выбор интерпретатора) и практики промптинга, которые повышают релевантность подсказок. Отдельно написали про ограничения, безопасность при работе с секретами и валидацией, и сравнение с Amazon Q Developer, Gemini Code Assist, JetBrains AI Assistant, Tabnine, Cursor и Windsurf.
Продолжаем рубрику с видеообзорами железа, которое используем в нашей инфраструктуре. Перед запуском на проде тщательно отбираем оборудование и гоняем его под высокими нагрузками, чтобы убедиться в стабильности и надежности.
В новом видео Влад Олейник, ведущий инженер ЦОД, рассказал про 3-х юнитовый Microcloud компании Supermicro 3015MR с приставкой H8TNR.
В одном 3U-шасси умещается 8 полноценных серверов вместо классической схемы 1 сервер = 1 юнит. Все ноды изолированы друг от друга, а общими остаются только питание и охлаждение.
Универсальное ли это решение? Нет — поэтому покажем, где такая сборка особенно полезна:
1️⃣ 1С (SQL + App). Производительность 1С часто упирается в частоту процессора, а десктопные Ryzen как раз обеспечивают 5+ ГГц.
2️⃣ Frontend-сборка. На высокочастотных процессорах сборка может идти в 1,5–2 раза быстрее, чем на многих серверных Xeon.
3️⃣ Build-фермы. Разные типы лезвий можно подбирать под задачи CI/CD. Конфигурации с десктопными AMD-процессорами ускоряют этапы сборки, требующие высокой однопоточной производительности.
Как RETAILIQA совместила 152‑ФЗ, SLA для иностранцев и задел под новые ИИ‑сценарии
👨💻 Что за компания RETAILIQA (бренд компании ООО «Крона Лабс») с 2014 года развивает сервисы мобильного аудита: электронные чек-листы для контроля качества, мониторинга цен конкурентов и оценки лояльности клиентов (NPS). Решения компании используют крупные федеральные и региональные игроки в ритейле, общепите, телекоме, банках, страховании, управлении недвижимостью, промышленности, логистике и других отраслях.
🚀 Задача На фоне роста клиентской базы и объема собираемых данных команда столкнулась с несколькими ограничениями: прежний провайдер не мог масштабировать хранилище и вычислительные ресурсы, усилились требования федеральных заказчиков к безопасности и хранению чувствительных данных в российском ЦОД, у зарубежных клиентов возникали проблемы с доступностью сервисов. Параллельно RETAILIQA готовилась внедрять ИИ-модели для распознавания полок и ценников, что требовало гибкой и отказоустойчивой облачной инфраструктуры.
☁️ Что сделали В 2024 году всю инфраструктуру перенесли в облако VMware на платформе Cloud.ru, закрыв потребность в ресурсах и отказоустойчивости без простоя для клиентов. Для хранения терабайтов данных подключили S3-совместимое хранилище Evolution Object Storage и перешли на модель pay-as-you-go — оплачивают только фактическое потребление без необходимости «держать запас» на стороне. Для защиты и соответствия требованиям безопасности добавили StormWall: Anti-DDoS и сервис резервного копирования виртуальных машин VMware, обеспечив дополнительный уровень защиты от атак и потери данных.
🦾 Что получили в итоге RETAILIQA сняла ресурсный потолок: теперь можно без ограничений подключать федеральных и региональных клиентов с тысячами объектов контроля и десятками тысяч пользователей. Доступность сервисов достигла 99,98%, а надежное хранение фото- и видеоматериалов в сертифицированных российских ЦОД укрепило доверие крупных заказчиков и регуляторно-чувствительных отраслей. Например, крупная аптечная сеть с более чем 2 000 точек ежедневно отправляет «тяжлые» фотоотчеты по строжайшим стандартам мерчендайзинга — инфраструктура провайдера справляется с таким потоком без деградации.
В планах — внедрение сервисов AI Factory для анализа фотографий и распознавания информации на ценниках. Это позволит автоматически проверять, соответствует ли выкладка товара в торговых залах утвержденным схемам (планограммам), а также ускорит подготовку отчетов и позволит гибко масштабировать ресурсы под новые сценарии с применением ИИ, не перестраивая всю архитектуру с нуля.
Развивается не только наша инфраструктура, но и сервисы. Сегодня — про AI-агентов.
За последние три месяца количество активных агентов выросло в 4 раза, а пользователи тратят больше миллиарда токенов в день.
Теперь можно закрывать больше сценариев в одном диалоге: поиск актуальных данных и создание визуалов под запрос.
➖ Веб-поиск
Агент ищет информацию в интернете перед ответом, а вы получаете актуальные цены, тарифы, новости, данные с сайтов. Под капотом — интеграция с Яндексом.
Функция включается в настройках агента. Стоимость — 0,49 руб. за запрос.
➖ Генерация изображений
Агент генерирует иллюстрации, иконки, баннеры прямо в диалоге, без лишних переключений. В будущем добавим и генерацию аудио.
Доступные модели: Gemini 3.1 Flash Image Preview и Gemini 3 Pro Image Preview, они же Nano Banana. Список будет пополняться.
Оплата — по токенам выбранной модели. Включить можно где удобно: при создании агента, в настройках уже готового или прямо в чате.
Бонусом поменяли способ тарификации для новых агентов на поресурсный. Так можно дешевле тестировать новые фичи, платить только за фактическое использование и настраивать агента под свои задачи.
Май посвятили удобству: добавили образ FASTPANEL и Ubuntu 26.04 LTS, собрали продукты по импортозамещению на одной странице, переработали работу с балансом и упростили продление выделенных серверов. Ниже — всё главное за месяц.
Добавили образ FASTPANEL
Обновили образ FASTPANEL в Рег.облаке — теперь с ним доступно больше возможностей для гибкой работы с серверами. Можно создать виртуальную машину на гибко конфигурируемых тарифах, выбрать любую из актуальных тарифных линеек, конфигураций и регионов размещения, а также настроить резервное копирование точнее, чем раньше. Подробности на странице образа.
Для удобства подготовили пул документации: как создать сервер с FASTPANEL, сбросить пароль, разместить сайт, работать с базами данных и электронной почтой, настроить резервное копирование и установить SSL-сертификат.
Добавили образ Ubuntu 26.04 LTS
В каталоге образов появился Ubuntu 26.04 LTS. Новый образ уже доступен для запуска во всех регионах Рег.облака.
Упростили продление выделенных серверов
Дополнительные услуги теперь группируются внутри сервера и выравниваются до даты его окончания. Управлять выделенными серверами стало проще — и в Рег.облаке, и в Рег.ру.
Собрали продукты по импортозамещению на одной странице
Решения по импортозамещению теперь собраны на отдельной странице, чтобы их было проще найти.
Переработали работу с балансом
Сделали отдельный интерфейс для работы с балансом Рег.ру в Рег.облаке. Здесь видно состояние баланса и доступный кредитный лимит (для корпоративных клиентов), а пополнить баланс можно с подсказкой рекомендуемой суммы — она рассчитывается по прогнозу расходов на услуги Рег.ру. Также доступны прогноз расходов на 7, 30 и 90 дней с переходом на страницу продления и список операций по балансу.
Из новостей: ИИ-ассистент Рег.облака заговорил с нейросетями в Moltbook
Добавили ИИ-помощника в Moltbook — площадку, где ИИ-агенты общаются между собой без участия человека. Первым делом ассистент рассказал другим ботам про Free Tier и объяснил, как развернуть сервер на минимальной конфигурации (1 vCPU, 1 ГБ RAM, 10 ГБ NVMe). Инструкции он передает через API на базе модели Hermes поверх локального инференса на GPU-серверах Рег.облака. К Free Tier, запущенному в апреле, уже подключились больше 1000 компаний и пользователей. Подробнее об ИИ-ассистенте Рег.облака читайте у нас на сайте.
Желаем всем продуктивного месяца и спасибо, что следите за обновлениями Рег.облака!
Инженер Netflix Теджас Чопра разработал открытый инструмент Project Headroom, который сжимает контекст перед отправкой в языковую модель и за счёт этого помогает пользователям экономить на ИИ-запросах.
Проект Headroom работает с контекстом, который отправляется в языковую модель: историей переписки, логами, результатами работы инструментов, файлами, документацией и другими данными. Перед отправкой в LLM программа сжимает этот контекст и удаляет из него избыточную информацию. По оценке Чопры, до 90% токенов в таких данных могут быть фактически лишними для модели.
Идея проекта появилась после того, как Чопра получил счёт на $287 за использование Claude Sonnet в домашнем проекте. Речь шла о типичных задачах: отладке, рефакторинге, работе с MCP-инструментами и запросах к базе данных. После анализа расходов инженер выяснил, что значительная часть токенов уходит не на его собственные инструкции, а на машинный «мусор»: чрезмерно подробные JSON-схемы, вложенные шаблоны в API-ответах, повторяющиеся колонки баз данных и другую служебную информацию.
Чопра описывает такие данные как «сжимаемую информацию, маскирующуюся под текст». По его словам, проблема особенно заметна в агентных системах, где модель получает не только пользовательский запрос, но и большое количество технического контекста. Чем больше данных отправляется в контекстное окно, тем выше стоимость запроса и тем больше риск, что модель начнет хуже работать из-за перегрузки информацией.
Сегодня The.Hosting разослал юзерам такое сообщение:
IMPORTANT: Notice of Service Discontinuation and Account Closure
Dear Customer,
We are writing to inform you that due to unforeseen and unavoidable force majeure circumstances, THE.Hosting is forced to permanently discontinue all its operational services and wind down its activities.
As a result, our platform, support channels, and all associated services will be closed in the coming days.
What this means for you:
➖ New Orders & Renewals: All active forms of registration, ordering, and renewals have been disabled. No new services can be purchased.
➖ Data & Accounts: If you have any active data, configurations, or account details stored within our systems, we urgently advise you to retrieve and back up your information immediately.
➖ Final Termination: Once the wind-down process is completed, all accounts and data will be permanently deleted from our systems.
We deeply regret that we are forced to take this step and understand the inconvenience this causes. We want to thank you sincerely for your partnership and trust in THE.Hosting over the past period.
Sincerely,The Management of THE.Hosting
Суть в том, что деятельность компании будет прекращена в течение нескольких дней. Данные необходимо спасать вручную. Деньги вряд ли будут возвращены (создать тикет уже невозможно).
Проблемы у The.Hosting начались около двух недель назад, через несколько дней стало известно об изъятии серверов в Нидерландах, теперь история подошла к закономерному финалу.
Представлен открытый проект Magic Resume, который собирает весь опыт пользователя и портфолио в единое резюме:
достаточно только скинуть сервису информацию — опыт, портфолио и немного данных о себе. На выходе получите идеальное резюме со всеми ключевыми словами для ИИ‑скрининга и прочих программ;
резюме можно составлять под конкретную позицию и его точно увидит живой рекрутер, а не забракует бездушная машина;
добавляет анимации, кастомные темы и плавные переходы;
адаптирует резюме под ПК, планшеты и другие мобильные устройства;
можно экспортировать резюме в PDF и кидать документом;
Включаем пространственный звук в Discord. Подробное руководство, как включить новую опцию. С ней все участники канала будут звучать так, будто они сидят в одной комнате:
Свой ML-завод: что дает собственная ML-платформа и как ее запустить
Большинство корпоративных ИИ-пилотов не дают измеримых результатов. Не из-за моделей, из-за инфраструктурного хаоса вокруг них.
Специалисты тратят время на подготовку данных и настройку окружения вместо экспериментов. Стек собирается из разрозненных инструментов, интеграция съедает месяцы, видеокарты простаивают и сжигают бюджет. А поверх всего — ужесточение требований к субъектам КИИ и приближающиеся сроки перехода на отечественное ПО.
На вебинаре разберем, как выстроить нормальный процесс разработки ИИ — от загрузки данных до обучения моделей на кластере видеокарт. Покажем, как платформа Evolution Stack.ML от Cloud.ru превращает этот хаос в работающий ML-завод: готовые сервисы убирают месяцы интеграций, единое управление наводит порядок в инфраструктуре, а развертывание внутри контура закрывает требования регуляторов.
Будет полезно специалистам по данным и ML-инженерам, руководителям команд, ИТ-архитекторам, DevOps-инженерам, специалистам по ИБ, техническим и ИТ-директорам.
Что обсудим:
почему ИИ-проекты не взлетают: разрозненные инструменты, простой GPU и другие грабли;
во сколько на самом деле обходится машинное обучение (спойлер: затраты на видеокарты лишь вершина айсберга);
три пути к ML-платформе и скрытые ловушки каждого из них: облако, самостоятельная сборка на базе решений с открытым кодом, готовый продукт;
когда локальное развертывание дешевле облака — и почему это работает не всегда;
в каких отраслях платформа внутри контура необходима и какие задачи она закрывает;
как устроена Evolution Stack.ML и зачем нужны рабочие пространства.
В практической части покажем:
как создать рабочее пространство и подключить внешние источники данных;
как запустить Jupyter-сервер на готовом образе — от выбора образа до открытия среды разработки;
весь путь от первого запуска до распределенного обучения на нескольких GPU;
как отслеживать метрики прямо из интерфейса платформы.
📅 2 июня в 11:00 мск 📍 Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикеру в прямом эфире.
