Yandex Cloud

А что выбираете вы для своей инфраструктуры? 👍 — свои серверы, важен полный контроль 🔵 — аренду bare metal, нужна гибкость и предсказуемые расходы 👀 — у нас комбинированный подход

Свой сервер или аренда bare metal: что выгоднее на дистанции ❔ Сравнивая собственную инфраструктуру и аренду выделенных серверов, легко остановиться на стоимости железа. Но серверы нужно ещё разместить, подключить, обслуживать, ремонтировать, а со временем — обновлять. Именно в этих статьях расходов и проявляется реальная экономика. Продуктовый архитектор Yandex BareMetal Игорь Кабытов в статье посчитал TCO инфраструктуры на пять лет вперёд. Вывод: разница на дистанции может составить десятки миллионов рублей. При аренде серверов Yandex BareMetal расходы распределяются равномерно — без крупных затрат на закупку в первый год и обновление парка через несколько лет. Внутри статьи — реальный кейс студии «Наши Игры», которая перевезла онлайн-игру «Мир Домовят» на Yandex BareMetal и на 15% снизила стоимость обслуживания инфраструктуры. А ещё разбор, почему bare metal — это не виртуальная машина, а физический сервер с полной изоляцией и root-доступом. ➡️ Главное — в карточках, а цифры и подробный расчёт — в блоге.

От ручного анализа диалогов к проверке 100% звонков и чатов ✅ «Экомобайл» — платформа управления связью. Компания стремилась улучшить качество обслуживания, повысить скорость реакции поддержки и сократить риски отказа от сервиса. Раньше сотрудники прослушивали и анализировали записи разговоров с помощью системы распознавания и речевой аналитики. Но она работала только для поиска по отдельным словам и фразам, а словари не учитывали особенности бизнеса. Чтобы автоматизировать проверку диалогов и анализ чатов, команда выбрала Yandex SpeechSense. В сервисе настроили теги для автоматического анализа, а данные из отчётов стали визуализировать с помощью Yandex DataLens. На реализацию проекта ушло всего два месяца. Каких результатов удалось добиться: 🔺Система регулярно обрабатывает 100% звонков и чатов — около 20 тыс. записей звонков и 8 тыс. обращений в чатах ежемесячно. 🔺Настройка аналитики занимает несколько часов вместо нескольких дней. 🔺Операционная нагрузка на сотрудника, который сопровождает аналитические формы и дашборды, сократилась примерно на 50%. 🔺Система подсвечивает повторяющиеся жалобы и технические сбои в день обращения клиента. 📎 Подробнее о решении — в полной версии кейса на сайте.

❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️ 24 сентября на нашей флагманской технологической конференции можно будет не только слушать доклады, но и работать с технологиями на практике. В программе — 15 воркшопов, они пройдут в три волны, по пять одновременно. Три воркшопа по AI будут доступны и онлайн, а остальные — только на площадке. Собрали все темы, чтобы вам было проще составить расписание. И не забудьте взять с собой ноутбук для практики 💻 14:00 — 15:20 ☁️☁️ Диалог со SpeechSense Артём Аверочкин, Игорь Верещака Разберём работу с речевой аналитикой и сценарии анализа клиентских коммуникаций. ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ Проверяем гибридную инфраструктуру на прочность Андрей Волков, Игорь Кабытов Воркшоп про практический гибрид: поверим устойчивость контура и разберём подходы к поиску слабых мест. ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ Решаем задачу разработки с помощью команды ИИ‑агентов: от написания кода, проверки на уязвимости до безопасного релиза Роберт Аксенов, Денис Макрушин Пройдём полный цикл разработки с командой ИИ-агентов. ☁️☁️☁️ Гибридный поиск в действии: строим поисковую систему по разнородным данным на Serverless YDB Андрей Маслов Научимся объединять разные подходы к поиску в одном решении. ☁️☁️☁️☁️ Находим и расследуем инциденты в Yandex SIEM Павел Иванов Пройдём путь от обнаружения подозрительной активности до поиска причины инцидента. 15:40 — 17:00 ☁️☁️ ИИ‑агенты без кода: создаём готовое бизнес‑решение Сергей Кукуруз, Сергей Гусаров Соберём работающего агента для бизнес-задачи без собственной разработки. ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ Строим корпоративный ИИ в гибридном исполнении Юрий Игнатов Разберём архитектуру, которая сочетает облачные ИИ-сервисы и собственную инфраструктуру. ☁️☁️ Голосовые агенты для бизнеса: от сценария до интеграции Анастасия Каримова Разберём ключевые этапы запуска голосового ассистента. ☁️☁️☁️ От батча к near‑real‑time на Yandex Managed Service for Apache Spark™ Пётр Гуринов Разберём, как собрать near‑real‑time-пайплайн в Yandex Cloud, и соберём такой же в облаке. ☁️☁️☁️☁️ Практика защиты ИИ‑приложений от атак, контроль использования приложений с помощью SolidWall AI Security Gateway Тимофей Дмитриев, Рами Мулейс Воркшоп про комплексную защиту ИИ‑приложений. 17:40 — 19:00 ☁️☁️ Нейроаналитик: ИИ‑аналитика без границ с DataLens Глеб Белов, Александр Тихоиванов Посмотрим, как ИИ помогает быстрее получать выводы из данных и сокращать рутину. ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ GPU в кластере mk8s®: эффективная утилизация ресурсов для обучения ИИ‑моделей Александр Душеин Разберём, как эффективнее распределять GPU между параллельными задачами в одном кластере. ☁️☁️ Многоагентные системы в Yandex AI Studio: пишем своего кодинг‑агента для анализа данных Дмитрий Сошников Рассмотрим последние агентские возможности Yandex AI Studio и создадим своего кодинг‑ассистента. ☁️☁️☁️ Аналитические запросы из PostgreSQL в ClickHouse® Кузьма Лешаков Посмотрим, как использовать сильные стороны PostgreSQL и ClickHouse® в одной аналитической задаче. ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ Observability на всём цикле: от расследования инцидентов до мониторинга ИИ‑агентов Давид Бурназян Разберём расследование инцидентов и ускорение MTTR с помощью Monium, а также observability ИИ‑агентов. 🔗 Полная программа и регистрация — по ссылке.

Вопрос 3. Лимиты CPU Для контейнера задан лимит resources.limits.cpu: 500m. Под нагрузкой приложение стабильно достигает этого значения. Что произойдёт?

Вопрос 2. Доступность приложения Какой объект Kubernetes помогает сохранить доступность приложения во время планового расселения подов с узлов, например при drain?

Вопрос 1. Cluster Autoscaler CPU на всех узлах кластера держится около 95%, но новые поды по-прежнему успешно размещаются. Обязан ли Cluster Autoscaler добавить новый узел?

Насколько хорошо вы ориентируетесь в Kubernetes? Попросили эксперта курса Yandex Managed Service for Kubernetes® придумать три ситуации, с которыми можно столкнуться при работе с кластером. Выбирайте свои варианты ответа ⬇️ 🔍 А если захочется разобраться в теме глубже — вот ссылка на курс. ⏪️Наш чат Мы в Яндекс Мессенджере⏩️

Заявите о своём проекте на ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ На нашей флагманской технологической конференции будет зона питчинга — и мы открываем приём заявок. 🔍 Ищем B2B-проекты на стадии масштабирования: • с годовой выручкой от 20 млн рублей; • на базе технологий Яндекса или сторонних платформ; • из финансовой сферы, ритейла, маркетинга, HR, образования, промышленности, агросектора, строительства и других направлений. Наше жюри выберет лучшие проекты, а 24 сентября их команды представят свои решения клиентам, партнёрам и экспертам рынка на Yandex Scale 2026. Формат динамичный: пять минут на презентацию и пять минут на Q&A. 📅 Принимаем заявки до 23 августа Если ваш продукт помогает бизнесу решать реальные задачи и готов к следующему этапу роста — подавайте заявку!

Запустили ИИ-агента для дистанционного мониторинга детей с ревматическими заболеваниями 🔍 Центр технологий для общества Yandex Cloud вместе с Ассоциацией детских ревматологов внедрил ИИ-агента в действующую систему мониторинга. Агент на базе Yandex AI Studio помогает обрабатывать типовые обращения и готовит черновики ответов. Специалист проверяет их, при необходимости редактирует и только после этого отправляет пациенту. Потенциально критические случаи сразу направляются врачу. Так общее время подготовки ответа сокращается в несколько раз, а число вопросов, решённых врачом при первом обращении пациента, возрастает на 40%. В карточках рассказали, как устроена действующая система, какие задачи в ней выполняет ИИ-агент и какие технологии Yandex Cloud лежат в основе решения ⬆️ 📎 Подробнее — в статье на Хабре.

Как индексировать диапазоны с помощью битовых масок, чтобы K8s не ломал индекс ❔ Разработчики observability-платформы Yandex Monium столкнулись с особенностями метрик Kubernetes®: каждый новый под, живущий несколько дней или меньше, создаёт для себя отдельные метрики. Поэтому кардинальность постоянно увеличивается, а с ней и ответ поискового индекса. Сначала команда фильтровала метрики по времени с помощью линейного сканирования. Но такой подход нельзя было масштабировать на всех пользователей. Поэтому использовали специальный индекс — range encoded bit sliced. И получили ускорение линейного сканирования в 6–20 раз. В карточках кратко рассказываем, как команда пришла к специальному индексу. 📎 А в полной версии статьи Антона Пионтковского на Хабре можно самостоятельно протестировать решение.