Перейти к содержимому

Часто задаваемые вопросы

Ответы на распространённые вопросы о наших услугах, ценах и подходе к работе.

Общие

Мы предоставляем управляемые DevOps, Kubernetes, AI/ML инфраструктуру и услуги по работе с данными. Мы берём на себя инфраструктуру, чтобы ваша команда могла сосредоточиться на продукте.

Мы базируемся в Ташкенте, Узбекистан. Наши клиенты — компании из Центральной Азии и по всему миру. Команда работает 24/7 вне зависимости от часового пояса.

Мы работаем с финтехом, e-commerce, SaaS, логистикой, медициной и enterprise компаниями. Наша экспертиза в инфраструктуре применима в любой отрасли.

Да. Запишитесь на вводный звонок — мы оценим инфраструктуру, обсудим цели и предложим оптимальный подход без обязательств.

Мы — Kubernetes Certified Service Provider (KCSP), Silver Member Linux Foundation, член CNCF и партнёр Red Hat. Наши инженеры имеют сертификаты CKA, CKAD и другие.

Глоссарий

Ключевые термины и понятия в DevOps, дата-инженерии и AI-инфраструктуре.

Kubernetes (K8s)
Платформа оркестрации контейнеров с открытым исходным кодом, автоматизирующая развёртывание, масштабирование и управление контейнерными приложениями.
Docker
Платформа для сборки, доставки и запуска приложений в легковесных переносимых контейнерах.
CI/CD
Непрерывная интеграция и непрерывная доставка — практики автоматизации сборки, тестирования и развёртывания изменений кода.
Infrastructure as Code (IaC)
Управление и развёртывание инфраструктуры через машинно-читаемые конфигурационные файлы, а не вручную. Инструменты: Terraform, Ansible.
GitOps
Операционная модель, где Git-репозитории являются единым источником истины для инфраструктуры и развёртывания приложений.
SRE (Site Reliability Engineering)
Дисциплина, применяющая принципы программной инженерии к ИТ-операциям с фокусом на надёжность, масштабируемость и реагирование на инциденты.
SLA (Service Level Agreement)
Соглашение об уровне обслуживания, определяющее гарантии доступности и время реагирования.
Helm
Пакетный менеджер для Kubernetes, упрощающий развёртывание и управление приложениями с помощью переиспользуемых чартов.
ArgoCD
Декларативный инструмент непрерывной доставки для Kubernetes по модели GitOps, синхронизирующий состояние приложений из Git-репозиториев.
Terraform
Инструмент IaC от HashiCorp для развёртывания и управления облачной инфраструктурой у различных провайдеров.
RKE2
Дистрибутив Kubernetes от Rancher, ориентированный на безопасность и соответствие требованиям, используемый для промышленных bare-metal развёртываний.
Prometheus
Система мониторинга и оповещения с открытым исходным кодом, широко применяемая с Kubernetes.
Grafana
Платформа визуализации и аналитики для мониторинга метрик, логов и трейсов из различных источников данных.
Observability (Наблюдаемость)
Возможность понимать внутреннее состояние системы через её внешние сигналы — метрики, логи и трейсы.
ETL / ELT
Extract, Transform, Load — процессы перемещения данных из источников в хранилище данных. ELT сначала загружает, затем трансформирует.
Data Warehouse (DWH)
Централизованное хранилище структурированных данных, оптимизированное для аналитических и отчётных запросов.
Apache Kafka
Распределённая платформа потоковой обработки событий для построения конвейеров данных реального времени.
Apache Airflow
Платформа оркестрации рабочих процессов для планирования, мониторинга и управления сложными конвейерами данных.
Feature Store
Централизованное хранилище для управления и предоставления ML-признаков при обучении и инференсе моделей.
LLM (Large Language Model)
Модель глубокого обучения, обученная на больших текстовых наборах данных, способная понимать и генерировать человеческий язык. Примеры: LLaMA, Mistral, GPT.
MLOps
Практики развёртывания, мониторинга и поддержки моделей машинного обучения в продакшене надёжно и эффективно.
GPU (Graphics Processing Unit)
Специализированное оборудование для параллельных вычислений, необходимое для обучения и запуска AI/ML-моделей в масштабе.
Inference (Инференс)
Процесс запуска обученной ML-модели для генерации предсказаний или результатов на основе новых входных данных.
Fine-tuning (Дообучение)
Адаптация предобученной модели к конкретной задаче или домену путём дополнительного обучения на специализированных данных.