HighLoad++
رفتن به کانال در Telegram
Официальный канал крупнейшей конференции по инженерии больших и сложных систем HighLoad++ 2026 пройдет 30 ноября и 1 декабря в Москве: https://highload.ru/moscow/2026 Общаемся в чатике https://t.me/HighLoadTalks
نمایش بیشتر6 354
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
-57 روز
-730 روز
در حال بارگیری داده...
کانال‌های مشابه
ابر برچسب‌ها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اکتبر '26اکتبر '26
اکتبر '26
+8
در 0 کانال‌ها
سپتامبر '26
+45
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '26
+30
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '26
+57
در 4 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+224
در 2 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+70
در 3 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+53
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+44
در 2 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+72
در 3 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+36
در 2 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+40
در 2 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+286
در 11 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+190
در 8 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+99
در 3 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+109
در 2 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+80
در 4 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+303
در 12 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+79
در 7 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+65
در 2 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+48
در 3 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+84
در 3 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+54
در 4 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+309
در 4 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+313
در 3 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+107
در 2 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+125
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+66
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+66
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+459
در 6 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+99
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+101
در 5 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+64
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+88
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '24
+88
در 4 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '23
+74
در 1 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '23
+787
در 9 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '23
+151
در 1 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '23
+151
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '23
+95
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '23
+89
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '23
+409
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '23
+102
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '23
+92
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '23
+96
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '23
+69
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '23
+95
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '22
+83
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '22
+351
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '22
+45
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '22
+238
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '22
+38
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '22
+35
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '22
+30
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '22
+456
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '22
+71
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '22
+76
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '22
+43
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '22
+27
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '21
+24
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '21
+53
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '21
+40
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '21
+157
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '21
+30
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '21
+30
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '21
+36
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '21
+388
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '21
+41
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '21
+39
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '21
+26
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '21
+17
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '20
+3 054
در 0 کانال‌ها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانال‌ها | |
| 12 اکتبر | 0 | |||
| 11 اکتبر | 0 | |||
| 10 اکتبر | +1 | |||
| 09 اکتبر | 0 | |||
| 08 اکتبر | +2 | |||
| 07 اکتبر | +2 | |||
| 06 اکتبر | +2 | |||
| 05 اکتبر | +1 | |||
| 04 اکتبر | 0 | |||
| 03 اکتبر | 0 | |||
| 02 اکتبر | 0 | |||
| 01 اکتبر | 0 |
پست‌های کانال
| 2 |  Бывает, когда проще начать заново 😁
🥲 — да, было
👍 — пока всё норм
🗿 — в репозиторий не пускаю
#хроникиITбудней | 1 068 |
| 3 |  Одного сгенерированного кода мало. Агенту нужно передать контекст под конкретную задачу, результат проверить, а затраты — посчитать. При работе с существующим продуктом добавляется ещё один вопрос: как использовать AI, не создавая новое легаси и не теряя качество?
На HighLoad++ 2026 со всем этим будем разбираться в направлении «AI в SDLC». В программе уже есть доклады про устройство Software Factory, inner и outer harness, управление контекстом, переход к AI-first-разработке, экономику внедрения, тесты, code review, evals и границы делегирования агентам.
Будем говорить не только о том, что получилось, но и о том, что ломалось при масштабировании, где ошибались агенты и что командам пришлось менять.
Программа ещё формируется, принятая часть на сайте ⬅️ | 1 005 |
| 4 |  Одной модели недостаточно, когда агент должен не просто отвечать, а выполнять действия. Нужны инструменты, доступы, проверка результата и ограничения. При использовании AI-агентов и ассистентов возникает ещё одна задача — сохранить контроль над корпоративными данными.
Как построить рабочую инфраструктуру, собрать GraphRAG на одной GPU и безопасно использовать AI-инструменты в разработке?
С этими задачами приходите на доклады:
→ Маверик: 100 000 обращений за 2 месяца — как построить агентную платформу, которая доводит 90% задач до результата без человека. Виталий Лукин (X5 Tech).
Доклад поможет спроектировать путь агента от запроса до проверенного действия: разбить задачу на шаги, подключить инструменты, определить операции, требующие подтверждения человека, и не превращать каждую новую интеграцию в отдельный проект.
→ Harness важнее модели: как собрать GraphRAG на одной GPU и, главное, зачем? Иван Бондаренко (НГУ).
Иван разберёт, как роль harness меняет подход к проектированию GraphRAG и почему выбор модели — не единственное решение, от которого зависит результат.
→ Как не проливать данные компании при использовании ИИ или «Почему Василиск скорее всего будет недоволен безопасниками?» Андрей Романовский (Яндекс).
Тем, кто внедряет AI-инструменты в разработку, Андрей покажет, как повышать её эффективность, не допуская утечки корпоративных данных.
Ждем вас 30 ноября и 1 декабря в Москве на HighLoad++ 2026 🖐️
Программа ещё формируется, посмотреть принятую часть можно на сайте | 957 |
| 5 |  Как масштабировать Git-инфраструктуру, разгрузить память Kubernetes-узлов и построить потоковую платформу поверх объектного хранилища?
В новом дайджесте к свежим материалам за последние семь дней добавили записи докладов HighLoad++ 2025. Сравните подходы GitHub и Cloudflare с продакшен-кейсами GitLab и Kafka, а Node Swap — с тем, как память на самом деле ведёт себя на уровне Linux и JVM.
Почитать:
🔴Building Git infrastructure for agent-scale development.
GitHub объясняет, почему рост числа коммитов, push-операций и запусков CI требует новой архитектуры хранения репозиториев. Внутри — ограничения текущей схемы с пятью репликами, разделение compute и storage и результаты внутренних тестов: до 35 раз больше пропускной способности на запись.
🔴Announcing Cloudflare K2: serverless event streams.
Архитектурный разбор K2 — бессерверного журнала событий, построенного поверх объектного хранилища R2. Cloudflare рассказывает, как реализовала партиционирование, порядок сообщений и независимое масштабирование хранения и вычислений, а также разбирает ограничения подхода и отличия от очередей и Kafka.
🔴Scaling Kubernetes Workloads with Node Swap.
Бенчмарк Node Swap с NVMe-дисками для CI-сборок, изолированных Python-сред и браузерных sandbox-контейнеров. Авторы показывают, когда swap позволяет разместить на узле до трёх раз больше ворклоадов без заметного роста задержки, а где начинается падение производительности.
Посмотреть:
🔴От одного контейнера до 4000 RPS: как мы масштабировали GitLab в трех дата-центрах. Максим Степанов.
Кейс масштабирования GitLab: переход к распределённой установке, миграция хранения и бэкапов в S3, вынос очередей, Kubernetes, балансировка VCS и разделение нагрузки между Redis/Valkey-кластерами.
🔴Эволюция Kafka as a Service: от факапа до чилаута. Анастасия Цепелева.
Опыт перехода от одной большой Kafka к отдельным кластерам как сервису. В докладе — GitOps, Strimzi, автоматические обновления без простоя, пресеты конфигураций и middleware для упрощения авторизации.
🔴Beyond the OOM: Decoding Java Memory Behavior. Михаил Поливаха.
Практический разбор потребления памяти Java-приложениями. Почему NMT, VisualVM, JConsole и метрики ОС могут показывать разные результаты, как связаны физическая память, RSS/PSS, COW, cgroups и пулы JVM и где искать причину проблем с памятью в продакшене.
Кидайте подборку в «сохранённое», чтобы потом не grep’ать историю чата, и пересылайте коллегам — пригодится, когда очередное узкое место всплывёт уже в проде 🙌 | 818 |
| 6 |  Фрагментированный мир: как сохранять стабильную работу систем при внешних ограничениях.
Блокировки, нестабильную связность и ограничения на внешние сервисы приходится учитывать при проектировании и эксплуатации систем. На HighLoad++ 2026 этому посвящено отдельное направление программы — «Фрагментированный мир».
Сегодня рассказываем о трёх докладах из этого направления.
✔️ ALD Pro: мы и правда можем заменить MS AD или еще нет? Лев Николаев (Техническая академия Росатома).
Увидите, как ALD Pro работает в продуктивной среде, чем отличается от Active Directory и FreeIPA и где могут возникнуть сложности при переходе. Спикер также покажет многоуровневый стек для делегации прав, сценарии отказов и отказоустойчивую схему для клиентов.
✔️ На чем возможно построить мощную ИИ-инфраструктуру: ПАК vs не ПАК (самосбор). Антон Юдин (Группа Rubytech (Скала^р)).
Поймёте, можно ли строить ПАК на китайских GPU, сопоставима ли их производительность с Nvidia и можно ли использовать их для расширения существующей инфраструктуры. Отдельно — централизованное управление GPU и сравнение экономики ПАК и облака.
✔️ Комплаенс как системный анализ: как формулировать требования по 152-ФЗ, ФСТЭК и КИИ, чтобы их можно было реализовать в highload-системе. Татьяна Маркина (ТризТех (PT)).
На трёх практических примерах разберёте, как переводить требования 152-ФЗ, ФСТЭК и КИИ в метрики, критерии приёмки и зоны ответственности команд. В кейсах — локализация данных, требования к логам LLM и согласия на использование данных для обучения моделей.
Приходите, если сейчас решаете, чем заменить MS AD, на каких GPU строить ИИ-инфраструктуру или как перевести требования регуляторов в конкретные технические критерии.
📍30 ноября и 1 декабря, Москва, Кампус СКОЛКОВО, и онлайн.
✅ Программа ещё формируется, посмотреть принятую часть программы и выбрать формат участия можно на сайте | 876 |
| 7 |  Что сейчас для вас важнее: понять пределы PostgreSQL под нагрузкой, посчитать экономику AI-инструментов или разобраться, как безопасно выпускать агентов в прод?
На HighLoad++ 2026 выбирать всё равно придётся: докладов много, а оказаться одновременно в нескольких залах пока невозможно 😉 Поэтому мы опубликовали предварительное расписание.
✏️ Уже можно отметить нужные разборы и собрать свой маршрут на 30 ноября и 1 декабря.
➡️ Смотрите расписание на сайте.
Пока планируйте карандашом — программа ещё формируется, поэтому возможны изменения. | 979 |
| 8 | Какой способ использования агентов вы предпочитаете? | 762 |
| 9 | Какой способ использования агентов вы предпочитаете?
anonymous poll
Инженерный, совместное проектирование всех процессов и шагов
▫️ 0%
AI-Native, описание цели и способа проверки её достижения
▫️ 0%
👥 Nobody voted so far. | 13 |
| 10 | А вот, кстати, реально серьезный вопрос о том, как решать сложные задачи с помощью агентов. Допустим, надо проанализировать миллион переписок в сотне чатов.
Вариант 1, я его называю "Инженерный", через архитектуру и процессы. Я проектирую конвейер моделей, понимая каждый этап обработки, проектируя систему хранения каждого этапа. В результате я уверен в выводах анализа, потому что понимаю каждый шаг алгоритма обработки данных.
Вариант 2, я его назвал бы "AI Native", через eval'ы. Я описываю источник данных, требуемый результат и способы проверки. Потом отпускаю модель добиваться нужного результата самостоятельно до тех пор, пока все проверки не проходят.
Вы как работаете? | 757 |
| 11 |  Принесли вам пять свежих материалов. Здесь про оптимизацию сети, потоковые данные, ML-инфраструктуру, защищённый инференс и надёжность Kubernetes 🙌
1️⃣ We’re making Tailscale faster.
Инженерный разбор оптимизаций data plane Tailscale: меньше копирований пакетов, более короткие очереди и параллельная обработка. Изменение работы с буферами само по себе дало около 5% ускорения во многих конфигурациях.
2️⃣ Deduplicating Streams with Flink SQL.
Практический разбор дедупликации во Flink SQL. Автор сравнивает подходы по работе с состоянием, опоздавшим событиям, задержке и детерминированности и объясняет, когда Process Table Function предсказуемее сложного SQL-запроса.
3️⃣ Taming the ML Firehose: Scaling Feature Consistency.
Production-кейс Uber о согласованности признаков между обучением и инференсом при нагрузке до 8 млн предсказаний в секунду. Внутри — архитектура пайплайна, масштабирование Flink и результаты: объём сообщений сократился в 4–5 раз, пиковое отставание обработки — примерно на 70%.
4️⃣ Enabling Private High-Performance Production AI Inference with NVIDIA Confidential Computing.
Технический бенчмарк confidential computing на восьми GPU B200 и разбор узких мест. Система сохранила 96,1–98,2% исходной пропускной способности, а время генерации токена выросло на 1,2–4,3%.
5️⃣ Spotlight on SIG Apps.
Интервью с председателями SIG Apps о развитии workload-контроллеров Kubernetes. В фокусе — сбои узлов, надёжность базовых контроллеров и согласованный перезапуск распределённых задач через JobSet и LeaderWorkerSet.
Во всех пяти случаях результат зависит от конкретных решений: как обрабатывать пакет, хранить состояние, ограничивать нагрузку и восстанавливаться после сбоя. | 1 230 |
| 12 |  AI в SDLC: как работают агенты и что меняется в разработке.
Внедрение AI в разработку важно оценивать не по факту подключения инструмента, а по изменениям в процессе, скорости, качестве и стоимости. На HighLoad++ 2026 обсудим, как агенты меняют разработку — от устройства инструментов до архитектуры, процессов и контроля результата.
Сегодня рассказываем о трёх докладах направления программы «AI в SDLC». В каждом своя практическая задача.
✔️ Пишем полноценную игру с новым CodeSpeak. Леша Гладков (независимый эксперт, ex-Head of Mobile в Леруа Мерлен).
Доклад поможет понять, как CodeSpeak работает с нестандартной задачей — разработкой игры, которая отличается от привычной прикладной разработки архитектурой и подходами.
✔️ Найти, изменить и доказать: как внутри устроены кодовые агенты. Дмитрий Антипов (Группа Сбер / VSRobotics).
Вы разберётесь, как агенты ищут и проверяют код, как LLM влияет на классический поиск и почему экономика KV-cache определяет архитектуру.
✔️ Вайбкодинг в облаке: API, документация и деплой под агента, а не под человека. Александр Сербул (Битрикс24).
На докладе вы разберётесь, как определить границы применимости enterprise-вайбкодинга, спроектировать высоконагруженную архитектуру и обеспечить прослеживаемость и качество результата.
Приходите, чтобы задать спикерам вопросы, сверить их опыт со своим и понять, что из услышанного можно применить в работе.
📍30 ноября и 1 декабря, Москва, Кампус СКОЛКОВО, и онлайн
✅ Посмотреть принятую часть программы и выбрать формат участия можно на сайте | 1 142 |
| 13 |  Новый выпуск Podcast++ про то, как AI меняет разработку целиком, а не только ускоряет написание кода: что происходит с SDLC, когда нейросети становятся частью инженерного процесса.
🎤 Ведущий: Кирилл Россохин, CIO ВсеИнструменты.ру.
🖐 В гостях: Александр Поломодов, Technical Director & Fellow, AI4SDLC Advocate.
Обсудили: где AI уже реально дает эффект в разработке, почему одних копайлотов недостаточно, как меняются процессы и роли внутри команды и что нужно, чтобы перейти от отдельных AI-инструментов к системному AI4SDLC.
Этот выпуск будет полезен CTO, техлидам, engineering managers и всем, кто сейчас пытается понять, как встроить AI в разработку не ради эксперимента, а как рабочий инженерный процесс.
🎧 Слушать подкаст:
ВКонтакте
Яндекс Музыка
mave | 1 120 |
| 14 |  🚀 Ищем волонтёров на AI Native Conf и AI Cases Conf
Хотите увидеть закулисье наших конференций, получить опыт организации мероприятий и стать частью профессионального сообщества? Присоединяйтесь к команде волонтёров!
Вас ждут: классная команда, понятные задачи и поддержка координаторов, доступ к контенту конференций, общение с экспертами и профессионалами из крупнейших IT-компаний, горячее питание в дни работы и, конечно, памятные подарки 🎁
Задачи: работа в залах, помощь с логистикой на площадке, регистрация участников и помощь в зоне выставки.
➡️ Отправить заявку на участие | 1 219 |
| 15 |  Если у вас растёт нагрузка, база приближается к пределам, AI входит в процесс разработки или меняются требования к безопасности и эксплуатации — в программе HighLoad++ 2026 уже есть разборы таких задач. Вы сможете сравнить подходы команд и понять, какие ограничения и затраты важно учесть в своём контексте.
До 30 сентября билет можно купить по текущей цене и сэкономить 6000 руб. 1 октября стоимость вырастет в последний раз и станет максимальной.
✅ Изучите принятую часть программы и забронируйте билет на сайте
*Программа ещё формируется, это не финал | 1 220 |
| 16 |  Доброе утро!
По результатам моего последнего опроса большинство считает, что нам нужен ещё год-два на исследование AI-агентов, потом ситуация устаканится. Второй по популярности ответ - всё уже устаканилось. Моё личное мнение - общество (и нас) будет колбасить ещё пару десятилетий :)
IT-сообщество продолжает исследование AI-агентов как феномена. Прямо звезда в этом процессе - встреча Алексея Федорова и Андрея Морозова с философом Павлом Щелиным, на мой взгляд - смотреть обязательно любому, кто хочет осмысленно участвовать в процессе изменения мира.
Продолжение на втором дне Joker Conf (вообще сама идея сделать второй день Java-конференции посвященным философским аспектам того, как ИИ меняет профессию разработчика - смелая и правильная).
Наш вклад - доклад Олега Бартунова, основателя PostgreSQL Pro, о архитектуре данных в эпоху AI.
Что такое данные? Я предлагаю смотреть на них как на различия, зафиксированные наблюдателем в некотором контексте.
На протяжении истории мы учились всё лучше сохранять и передавать такие различия. Письменность отделила мысль от человека, измерения — наблюдение от наблюдателя, компьютеры превратили данные в формальные структуры. При этом часть исходного контекста неизбежно терялась, и каждое следующее поколение технологий пыталось его вернуть: появились типы, схемы, связи, описания, история происхождения данных.
Искусственный интеллект — следующий этап этой эволюции. Машина уже не только хранит и обрабатывает данные, но начинает их интерпретировать, сопоставлять и использовать для принятия решений.
В докладе я попробую проследить эту цепочку — от первых способов фиксации наблюдений до современных систем с ИИ — и понять, какими должны стать данные и архитектура их хранения на следующем этапе.
Конференция AI Native Conf, 20 октября, Москва, https://ainativeconf.ru/ | 883 |
| 17 |  Упал сервис:
#хроникиITбудней | 1 744 |
| 18 |  Начинаем подробно рассказывать о программе HighLoad++ 2026 🙌
Сегодня три доклада из направления программы — AI в SDLC. Задачи, решение которых вы найдёте в этой тематике: как перестроить процесс разработки после внедрения AI, наладить проверку результата и оценить изменения в скорости, качестве и стоимости.
✔️ Self-Improving Software Factory: от AI-агентов к автономному SDLC. Андрей Неведин (Райффайзен Банк).
При переходе от отдельных coding agents к Software Factory приходите разобрать её архитектуру: модель, inner/outer harness и orchestration/control plane, а также verification и feedback loops для контроля качества результата и улучшения фабрики.
✔️ Свой «Claude Cowork» внутри контура компании — как мы прикрутили OpenCode к GitLab и получили универсального внутрикорпоративного агента для самых разных задач. Иван Красников (wikilect.com).
Для корпоративного агента в закрытом контуре Иван разберёт реализованное on-premise-решение на OpenCode и GitLab: разграничение доступа, изолированные среды, контроль расходов и аналитику использования документов в RAG.
✔️ Харнес, который написал сам себя: SDLC highload-проекта на 100 агентов. Андрей Носов (Raft).
Масштабирование харнеса от одного человека до команды из пяти и сотни параллельных агентов требует новых правил. Андрей разберёт версионирование agent.md, Red/Green Zone, права MCP, резервирование ресурсов и проверку согласованности правил.
Для команд, которые переходят от отдельных AI-инструментов к системной работе с агентами, эти доклады дадут конкретные ориентиры для архитектурных и процессных решений.
Программа ещё формируется, принятую часть можете посмотреть на сайте | 1 532 |
| 19 |  AI в разработке: как довести эксперименты до работающего продукта
Сгенерировать код стало проще. Но кто проверит, что он решает задачу? Как подключить агента к существующей инфраструктуре? Что произойдёт, если пользователь начнёт управлять им через prompt injection?
20 октября на AI Native Conf разберём, как команды используют AI в разработке и продуктах, какие решения принимают и с какими ограничениями сталкиваются.
Вот несколько задач, с которыми стоит прийти:
→ Сохранить качество кода при переходе на AI-разработку.
Максим Лапшин из Erlyvideo расскажет, как компания с 17-летней историей за три месяца перешла на AI-first разработку и какие методики использует, чтобы получать работающий продукт. Подробнее о докладе.
→ Встроить LLM-агента в существующую систему.
Никита Зеленский из APEX Games разберёт подключение агента к инфраструктуре данных, галлюцинации в аналитике, выбор между MCP и прямыми API-вызовами, а также стоимость работы агента. Подробнее о докладе.
→ Понять, где агент может заменить привычный интерфейс.
Артем Самойлов из Сбера покажет, как заменил GUI работающего сервиса чатом на OpenClaw, сохранив бэкенд. Обсудим, что это меняет в разработке новых сценариев и какие риски prompt injection появляются. Подробнее о докладе.
Если вы уже пробуете AI в рабочих задачах, приходите сопоставить свой опыт с решениями других инженеров и обсудить, что применимо в вашем проекте.
📍 20 октября 2026 · Москва, кластер «Ломоносов», и онлайн
Посмотреть программу и выбрать формат участия | 1 391 |
| 20 |  Каких компромиссов потребует новое решение?
Выбирая архитектуру, базу или AI-инструмент, важно понять, где решение упрётся в нагрузку, сколько будет стоить в эксплуатации и что произойдёт при отказе. На HighLoad++ 2026 будем разбирать всё это на реальных примерах.
В программу уже принято 35 докладов об архитектуре, базах, AI в SDLC, агентных платформах, безопасности и эксплуатации. И ещё один формат — деловая игра про жизненный цикл создания ИИ-агента. В этой игре участники станут командами-разработчиками и в ходе тендера заказчика будут искать слабые места, генерировать тесты, разбирать ошибки и оценивать риски.
Но и это ещё не всё 😉
Нашли задачи, с которыми работаете? Изучите программу подробнее и забронируйте билет на сайт ⬅️
⚡До 30 сентября действует текущая цена. 1 октября она вырастет в последний раз и станет максимальной. | 1 257 |
