HighLoad++

Тусовка, всем привет от Игоря Сысоева! Вы же знаете, кто это такой, а фронтенд это не только JavaScript с вёрсткой? :) Встречались вчера одним из первых составов ПК HighLoad++ периода бурного роста. Это примерно когда у первого айтишника возникла мысль "А не плохо бы смузи!", DevRel'ы ещё не знали, что они DevRel'ы. На HL++ стояли стенды Facebook, Google и Oracle, а Брюс Момжан был завсегдатаем конференции и мы с ним пили водку в Бочке. В общем, в прошлой жизни. Все выросли в IT-предпринимателей, у одного даже получилось :) Разговоры скачут с цепей Маркова на организацию продаж. У Фишера продюсерский центр по обучению highload, Макс прогоняет через себя половину телевидения в стране, Костя пишет (пишет ему теперь Клод) продает СУБД Пикодата, а я торгую билетиками. Вот только Игорь ничего не продает, может себе позволить. А ведь были же нормальными людьми разработчиками! Куда-то пропали с моих радаров из того состава только Слоник_в_домене и Постгресмен. Ну и некому раз в год приносить программу HighLoad++ на проверку (я приносил её старшим товарищам, Илье Сегаловичу и Володе Габриеляну).

Программа пополняется, на сайте добавились принятые доклады 🙌 Сейчас среди тем — устройство кодовых агентов, масштабирование AI-ассистента до миллиона клиентов, обработка запросов в WAF, гибридный поиск в YDB, real-time обновления для RecSys и SDLC highload-проекта на 100 агентов. И это ещё не всё. Чтобы выбрать темы программы, мы четыре месяца следили за 30+ каналами и 20 тематическими сайтами. Проанализировали 16 800 тредов, 5 200 статей, 23 000 вакансий и 524 000 сообщений. Выделили 288 тем и взвесили каждую по частоте и глубине обсуждения. Так появился «Пульс сообщества» — срез тем, которые инженеры чаще и глубже всего обсуждают прямо сейчас. Среди них — нестабильные зависимости, экономика и проверка AI, безопасность цепочки поставок, PostgreSQL под нагрузкой и агенты в проде. Если у вас сейчас одна из этих задач, в программе уже есть разборы решений, проверенных в проде. Спикеры покажут, на каком масштабе работает подход, где начинаются ограничения и что пришлось изменить при внедрении. Это поможет проверить собственный план и обосновать выбор перед командой или руководством. ⚡До 30 сентября билет можно купить по текущей цене. 1 октября она станет выше. ✅ Узнать подробнее о программе и забронировать билет — на сайте

С выходом AI-агентов в production появляются инфраструктурные задачи: долгие сессии, контроль поведения, стоимость результата, скорость инференса и новые сценарии атак. В сегодняшнем дайджесте — пять свежих материалов прошедшей недели об этих задачах от OpenAI, AWS, NVIDIA и Anthropic. 1️⃣ Introducing the Agents API.  OpenAI открыла публичную бету Agents API для долгих агентных сессий: с автоматическим сжатием контекста, MCP и параллельной работой субагентов. 2️⃣ Monitoring production agent lifecycle with AWS DevOps Agent and AgentCore Evaluations. AWS показывает двухуровневую наблюдаемость: AgentCore Evaluations оценивает качество работы агентов, а AWS DevOps Agent расследует инфраструктурные сбои по логам, метрикам и трассировкам. 3️⃣ Beyond the price per token: Choosing the right OpenAI model on Amazon Bedrock for your workload.  AWS предлагает воспроизводимую методику выбора модели по стоимости успешного результата. В расчёте учитываются точность, число ходов агента и качество итоговых материалов. 4️⃣ When to Use Encode-Prefill-Decode Disaggregation to Accelerate Multimodal Model Serving.  NVIDIA разбирает разделение encode, prefill и decode в мультимодальном инференсе. На запросах с большим числом изображений и короткими или средними ответами ускорение TTFT — до 5 раз, полного ответа — до 7 раз. 5️⃣ Detecting and countering misuse of AI: September 2026. Отчёт Anthropic о выявленном использовании Claude в кибератаках: от разведки и поиска уязвимостей до групп агентов с постоянной памятью. Качество ответа — только одна из метрик агентной системы. Для production также важны устойчивость сессий, задержки, стоимость и безопасность.

Сервис, который не переключили на новую базу, когда старую уже отключили #хроникиITбудней

Как вы думаете, эта вакханалия вокруг агентов в разработке когда и чем закончится? anonymous poll Ещё год-два будем искать новые лучшие практики, затем устаканится в новой схеме с агентами – 7 👍👍👍👍👍👍👍 58% Ускорения разработки не наблюдается, всё постепенно вернётся к тому, как было раньше – 2 👍👍 17% Да, в принципе уже всё понятно, как работать с агентами, это уже не вопрос для дискуссий. – 2 👍👍 17% Ещё три-четыре года будем перестраивать разработку на агентов – 1 👍 8% Перестроимся на агентов, но ещё пять и более лет будет в режиме "ничего не понятно". ▫️ 0% 👥 12 people voted so far.

Как вы думаете, эта вакханалия вокруг агентов в разработке когда и чем закончится? anonymous poll Ещё год-два будем искать новые лучшие практики, затем устаканится в новой схеме с агентами – 2 👍👍👍👍👍👍👍 33% Да, в принципе уже всё понятно, как работать с агентами, это уже не вопрос для дискуссий. – 2 👍👍👍👍👍👍👍 33% Ускорения разработки не наблюдается, всё постепенно вернётся к тому, как было раньше – 1 👍👍👍👍 17% Перестроимся на агентов, но ещё пять и более лет будет в режиме "ничего не понятно". – 1 👍👍👍👍 17% Ещё три-четыре года будем перестраивать разработку на агентов ▫️ 0% 👥 6 people voted so far.

Вчера на TeamLead++ Siberia возникло несколько дискуссий о том, а как долго отрасль будет приспосабливаться к новой схеме работы с агентами внутри SDLC. А что вы думаете, как долго мы будем ещё пробовать, искать лучшие практики? Провожу небольшой опрос.

Мартин Штерн — партнёр и коммерческий директор Онтико, сооснователь «Института перехода» и один из людей, стоящих за крупнейшими техническими конференциями в России, включая HighLoad++. В новом выпуске подкаста «Цена успеха» — его путь от школы в Швейцарии и киберспорта до ООН и Онтико. Ковид, кризис 2022 года, международные конференции, бизнес с низким запасом на ошибку. И ещё — почему Мартин, который никогда не писал код, начал неистово вайб-кодить, запускать сотни AI-субагентов и перестраивать бизнес-процессы вокруг ИИ. Разговор о деньгах, риске, неопределённости и новой технологической революции.

Агент написал решение. А почему оно должно быть устроено именно так — вопрос всё ещё к вам. С этим решением ещё предстоит работать: понять, где агент ошибся и что может сломаться под нагрузкой, хотя на первый взгляд всё готово к продакшену. Чтобы оценить его, одного ответа модели мало, нужны инженерное мышление и знание системы. А ещё, сейчас полезно узнать и логику чужого выбора. На HighLoad++ 2026 будем говорить как раз об этом: почему команды пошли выбранным путём и как их решения повели себя под нагрузкой. ⚡️При оплате билета до 10 сентября, каждый участник получит записи Saint HighLoad++ 2026 и Agentic Dev Conf 2026 с бессрочным доступом. А ещё, два месяца в закрытом AI-клубе «Цех разработки». *Участвуют все тарифы и ранее выставленные счета. ✅ Первые принятые доклады и билеты — на сайте

Как уложить обработку данных с сенсоров в realtime? Как софт передаёт команды двигателю спутника? И зачем облаку диски без репликации? Для сегодняшней подборки мы открыли записи трёх докладов HighLoad++ 2025 с ответами на эти вопросы 🙌 🔴Как устроена система восприятия робота-доставщика Яндекса. Сергей Голованов. Как робот обрабатывает данные камер, лидара и парктроников, чтобы распознавать объекты вокруг. Сергей разбирает ML-модели восприятия, работу с жёсткими realtime-требованиями и проверку роботов: от офлайн-валидации и симуляций до уличных испытаний. 🔴Двигательные установки космических аппаратов. Александр Токарев. Какие двигатели используют на спутниках и как бортовое оборудование передаёт им команды. Александр рассматривает конструкции от гидразиновых до паровых, известные отказы, интерфейсы управления и протоколы, обращаясь к SDK Software Defined Satellite и коду летавших аппаратов. 🔴Сетевые нереплицируемые диски в облаке: почему, как, а главное — зачем? Александр Руденко. Зачем облаку сетевые диски без репликации и для каких задач они подходят. На примере K2 Cloud Александр объясняет их устройство, за счёт чего достигаются низкие задержки и высокая производительность, какие особенности эксплуатации и риски нужно учитывать. А в чём вы недавно разбирались просто из интереса, без рабочей задачи? 😊

Бэкапы БД на 100+ ТБ, компактификация таблиц YTsaurus, API и деплой под AI-агента — в программе HighLoad++ 2026 уже есть темы, где за готовым «как» начинаются ограничения и выбор решения. 🖐️ Вы сможете сверить свои подходы с опытом команд: почему система устроена именно так, где инструмент ошибается и что ляжет под нагрузкой. ⚡При оплате билета до 10 сентября, каждый участник получит записи Saint HighLoad++ 2026 и Agentic Dev Conf 2026 с бессрочным доступом. А ещё, два месяца в закрытом AI-клубе «Цех разработки». *Участвуют все тарифы и ранее выставленные счета. ✅ Первые принятые доклады и билеты — на сайте

Друзья, Мы задумали странное - обычная наша аудитория - вся линейка IT-разработчиков. Эта аудитория вовсю использует агентов - пробуют и играются почти все. В тоже время есть мнение, что основной прорыв в эффективности будет вовсе не в разработке, мы просто первыми попали под каток. А в бизнес-процессах компаний, в том числе реального сектора. А здесь использование AI пока не превышает 5%. Вот с этой проблемой мы и хотим попробовать поработать. Первой задачей, по нашему размышлению, стоит делать витрину кейсов. Много-много реальных кейсов, не "мы развернули собственный инференс", а что-то очень простое - что всколыхнёт воображение и вызовет мысль - "А может и мне попробовать?". Ну, например, реальная заявка - булочная, ребята поставили напротив витрины камеру, которая раз в N минут сбрасывает фотографию в Claude и менеджер получает сигнал о том, чего хватает или не хватает в выкладке на витрине. Или хорошо знакомое нам построение первой линии поддержки. Или подбор автотранспорта для лизинга совершенно произвольной спецтехники - докладчик утверждает, что параметров для выбора несколько тысяч и учитывать их человеком было очень долго (несколько часов), подключили AI и получили несколько минут. Мы ищем доклады на такую конференцию! AI Cases, 19 октября, Москва. https://aicasesconf.ru/ Моя к вам просьба - если вы знаете компании, которые реальный сектор и которые пробуют AI в процессах - пожалуйста, перешлите им это сообщение. Или познакомьте - буду очень благодарен!

Пятничное #хроникиITбудней

Инфраструктура для AI-агентов, запросы к распределенным данным и стоимость хранения. В этой подборке — материалы из индустрии и записи HighLoad++ 2025. Почитать: 🔴Everything we launched during Agents Week. Cloudflare собирает инфраструктуру для AI-агентов: отдельный runtime, новые сетевые возможности Workers и инструменты для трассировки и отладки. 🔴How and Why Netflix Built a Real-Time Distributed Graph: Part 3 — Querying the graph with gRPC execution API. Внутри — архитектура слоя запросов к графу на 8 млрд узлов и 150 млрд ребер: асинхронное выполнение, кеширование через EVCache и eventual consistency. Для single-hop запросов Netflix приводит P99 менее 100 мс. 🔴Running Cost-Efficient Export Workloads at Uber. Выборочные запросы по большим историческим таблицам заставляли читать слишком много файлов и увеличивали расходы. Uber сократил объем сканирования с помощью Hudi column stats и сортировки данных. Посмотреть: 🔴Строительные блоки LLM-агентов: планировщик, память, RAG и рабочие цепочки. Алексей Барган. Доклад на понятной архитектору и разработчику структуре поясняет, из чего состоит агент, и на практике показывает, в каких блоках какие проблемы могут возникнуть. 🔴Реалтайм-аналитика в распределенной системе. Вадим Зотеев. Как обрабатывать аналитические запросы за сотни миллисекунд, когда данные распределены по десяткам сервисов, а объемы измеряются миллионами/миллиардами записей? Практический опыт построения системы real-time-аналитики в большом B2B-продукте. 🔴Выжимаем облака досуха: как свое железо экономит 90% затрат на большие данные для стартапа. Андрей Ивахненко. Как хранить петабайты данных максимально дешево. Десятилетний опыт разработчика системы «Антиплагиат». Сохраняйте подборку на случай, если захотите к ней вернуться, и делитесь с коллегами 🙌

📍Осень, Новосибирск и два дня среди своих... TeamLead Сибирь пройдет 10–11 сентября, программа уже собрана, и нам не терпится показать, ради чего ехать.

✏️ Тема года у нас одна и большая: AI. За последний год он тихо перебрался из новостей в обычный рабочий день тимлида, в код, в найм, в оценку команды, в разговоры с бизнесом про деньги. Мы отдали этому целый трек и позвали тех, кто уже прошел через внедрение: 🤩X5 Tech: вайбкодинг от скептицизма до внедрения 🤩Точка Банк: как считать окупаемость ИИ 🤩Альфа-Банк: ИИ в работе менеджера 🤩ex-Positive Technologies: сопротивление команды AI-трансформации

📒 Программу мы собирали как учебу. Каждая тема идет по ступеням: введение, углубление, практика. Под практику отвели отдельный зал мастер-классов: осваиваем SCARF для работы с командой и пробуем фасилитировать встречи. А на фейл-митапе спокойно разбираем провалы, они были у каждого. 📱 Будет и чем заняться в перерывах. Придумали для вас квест: на площадке ждут задания, выполняете их и выигрываете мерч. ❤ Подготовили приятные мелочи для участников. Для гостей города собрали скидки на отели и авиабилеты, а по бейджу в кофейнях и ресторанах рядом наливают напиток в подарок. Промокоды и подробности на сайте. 👉 Купить билет

Немного закулисья HighLoad++ 2026. Пока программный комитет разбирает заявки, мы решили поделиться результатами CFP. Всего получили 403 заявки примерно от 190 компаний и организаций. Самое крупное отдельное направление — архитектура и масштабируемость: 76 заявок. А в три специализированных AI-направления пришло 137 заявок — примерно треть от общего числа. Но это только самые заметные цифры, а не вся будущая программа. Заявки пришли также и по классическим для HighLoad++ темам: базы данных, Data Engineering, Platform Engineering, SRE, безопасность, тестирование, DevOps, языки и технические стеки. ✅ Первые принятые доклады уже появились на сайте. По мере наполнения программы будем держать вас в курсе: рассказывать о новых принятых докладах и других форматах.