Продукт развёртывается как HA-кластер на 20+ серверах через Docker Compose и Ansible; стратегическая цель — переход в Kubernetes. Кодовая база микросервисов создавалась под Compose: сеть через внешнюю Docker network, DNS через embedded resolver, конфиги БД и брокеров ссылались на 127.0.0.1/localhost как дефолты. В Kubernetes эти допущения молча ломаются при деплое — нужно было понять, что блокирует миграцию, и оценить масштаб изменений.

• провёл статический анализ 15 репозиториев: Go-сервисы, PHP-монолит, HAProxy/Nginx-конфиги, интеграционные сервисы
• категоризировал находки по критичности: migration-critical (блокируют запуск) против low-priority (dev/CI/test)
• нашёл 12+ мест с захардкоженными DNS/IP-допущениями, 7+ loopback-дефолтов для БД и брокеров, Docker-специфичные resolver в proxy и healthcheck, привязанный к localhost вместо pod IP
• по каждой находке дал конкретную рекомендацию: заменить дефолты на обязательные переменные окружения, чтобы сервис падал сразу при старте, а не в бою, перевести Docker network на K8s Services, вынести захардкоженные gRPC-адреса в конфиг
• выделил отдельный класс проблем: сервис с адресом peer-сервиса прямо в компилируемом коде — требует рефакторинга, а не смены конфига

Продукт поставляется заказчикам со встроенным S3-хранилищем — один экземпляр на инсталляцию. Объём боевых данных: ~8 ТиБ, 1,8 млн объектов; хранилище используют основное приложение, несколько Go-сервисов, Ansible-плейбук, инструменты резервного копирования БД, container registry и корпоративный мессенджер. Текущий S3-бэкенд изменил лицензионную политику открытой редакции (часть функциональности ушла в Enterprise, консоль убрана из community) — поставлять его заказчикам на их площадку юридически рискованно, тем более с учётом импортозамещения.

• составил матрицу требований к S3 — 20+ критериев: Data/Control Plane, Event Notifications → AMQP, Bucket Lifecycle, IAM Bucket Policy, SSE-KMS, Prometheus-метрики, path-style, Sigv4, совместимость с тремя S3-клиентами и инструментами резервного копирования
• сравнил три варианта: статус-кво (100% матрицы, но лицензионный блокер); вариант A — отклонён (нет Event Notifications в AMQP, нет SSE-KMS, ограниченный Lifecycle, AGPL); SeaweedFS (Apache 2.0, ~95% матрицы, AMQP → RabbitMQ, совместим со всеми клиентами)
• выбрал SeaweedFS — единственный вариант с открытой лицензией и без урезанных функций, пригодный для поставки заказчикам
• разработал тест-план: 15 кейсов Spike (Go/No-Go) + 15 PoC/prod — multipart-загрузка >10 ГБ, presigned URL с перегрузкой заголовков, Bucket Lifecycle, SSE-KMS через внешний KMS, нагрузочный прогон 30 мин для сравнения p99 latency
• проанализировал схемы хранения: репликация (×2 overhead, от 2 нод) против Erasure Coding 10+4 (×1.4 overhead, от 14 нод) — с рекомендацией по каждой группе данных
• подготовил 10-шаговый план миграции prod: синхронизация с верификацией контрольных сумм, read-only окно переключения, smoke-проверки, контрольный период эксплуатации

Продукт развёртывается на нескольких Linux-дистрибутивах; enterprise-заказчики в РФ запрашивают поддержку отечественных ОС. Процесс добавления новой ОС был неформальным: инженер добавлял дистрибутив в список допустимых — и считал задачу закрытой. Без обязательной проверки ОС попадала в документацию без полного цикла проверки (нагрузочное тестирование пропускалось, distributed/offline-режимы не проверялись) — риск, что заказчик получает ОС в списке поддерживаемых, а при развёртывании находит несовместимость.

• разработал регламент с 3 статусами ОС (Supported / Deprecated / Removed) и 4-этапным SDLC-чеклистом: Assessment → In Progress (Done) → Testing → Released
• определил структуру задачи: Feature → User Stories по командам → Subtasks на каждый вид работ (спецификация, тест-план, план НТ, стенды, документация)
• закрепил требования к стендам: совпадение версий ОС/Docker/Compose, установка и настройка автоматически через pipeline/ChatOps до перехода в работу
• зафиксировал обязательный вход в работу: Ansible facts ОС, сведения о Docker/containerd/Compose, нагрузочный scope (согласованный со Scaling Team), известные риски
• прописал состав итоговых артефактов: MR/branch, CI jobs (pre-check/deploy/post-check), smoke/E2E, k6-артефакты (runtime.zip, JSON, xlsx, HTML, Grafana), вывод Scaling Team, known limitations
• сделал нагрузочное тестирование обязательным этапом для статуса Supported и определил триггеры повторной проверки: смена major/minor версии ОС, Docker-pins, репозитория, kernel/cgroup-дефолтов, CA/GPG/proxy, ключевых компонентов или базового k6-сценария

Продукт использует внешнее S3-хранилище для релизных артефактов, резервных копий БД, CI-артефактов и вспомогательных сервисов. Точный объём не отслеживался — запас мощностей считали на глаз.

• провёл read-only инвентаризацию 18 корзин без изменения данных
• для каждой корзины зафиксировал объём, число объектов, дату последней записи, тип содержимого
• установил, что ~75% объёма (≥300 ГБ) занимают релизные артефакты, накопленные с 2022 года без правил хранения
• выявил несколько резервных репозиториев без ограничений по сроку хранения — бесконтрольный рост объёма
• нашёл корзины без записей 1,5–4 года суммарно ≥19 ГБ (бэкапы тестовых сред, образы registry, зеркала репозиториев) и дубли-пересборки одного минора релиза
• подготовил приоритизированные рекомендации: сроки хранения для релизов, forget --prune (restic), wal-g delete retain, lifecycle expiration для временных артефактов, по каждой корзине мониторинг

Статус значительной части работ приходилось уточнять у исполнителей. Операционные и проектные задачи смешивались, инженеры самостоятельно выбирали следующую работу, а у руководства не было единого набора показателей по очередям, загрузке и скорости выполнения.

• разделил операционную работу в ITSM и проектную работу в SDLC
• создал отдельные очереди для инцидентов, запросов, проблем, изменений и нераспределённых задач
• ввёл приоритетную обработку очереди вместо самостоятельного выбора задач инженерами
• установил требования к актуальности статусов и комментариев в длительных задачах
• внедрил метрики возраста и размера очереди, загрузки сотрудников, трудозатрат и времени выполнения
• связал показатели операционной деятельности с ежемесячным KPI команды

Сотрудники были объединены преимущественно по исторически сложившимся технологическим специализациям. Зоны ответственности пересекались, руководитель оставался точкой входа для большого числа операционных вопросов, а переключение контекста снижало производительность.

• разделил отдел на три направления: DevOps, SRE и прикладные сервисы
• назначил лидов и закрепил за командами сервисы и зоны ответственности
• сформировал модель ролей и ставок для планирования загрузки
• ввёл квартальный цикл оценки сотрудников и регулярные встречи one-to-one
• разработал матрицу компетенций для DevOps-направления
• включил менторинг, knowledge sharing и улучшение процессов в систему мотивации

Существующие описания услуг не всегда позволяли однозначно определить состав работ, ограничения и ответственность клиента и исполнителя. Это создавало риски на presale, при активации услуги, в эксплуатации и при последующем биллинге.

Продуктировал четыре базовых managed-сервиса — Managed Monitoring, Managed Logging, Software Backup и Managed OS. Для портфеля подготовил:

• единые описания услуг на русском и английском языках
• SLA и матрицы ответственности
• требования и опросники для активации
• перечни типовых запросов
• правила изменения параметров и деактивации услуг
• GPL и единицы тарификации
• presale-калькуляторы
• пакеты инженерных часов XS–XL с прогрессивной скидкой

Данные о доходах, выставляемых услугах, трудозатратах и стоимости команды находились в разных системах и отчётах. Было сложно определить прибыльность конкретного клиента или услуги и отличить оплачиваемую деятельность от операционных потерь.

• свёл данные из биллинга, 1С, ITSM и timesheets
• разработал первую модель прибылей и убытков отдела
• ввёл план-факт по доходам и расходам
• начал считать валовую маржинальность по услугам
• добавил показатели выручки и прибыли на сотрудника
• автоматизировал часть ежемесячных биллинг-отчётов
• организовал регулярный анализ трудозатрат по клиентам и услугам

У крупного продуктового клиента фактический объём DevOps-работ и используемая модель оплаты перестали соответствовать друг другу. В рамках одного контракта смешивались разработка, сопровождение, консультации и поддержка инфраструктуры.

• провёл аудит задач, трудозатрат и объектов инфраструктуры
• разделил работы на Build и Support
• рассчитал необходимый состав команды и доли ставок
• разработал модели T&M и пакетной тарификации
• сформировал отдельные ставки для junior-, middle-, senior- и architect-ролей
• стандартизировал ежемесячную отчётность по DevOps и Managed IT
• подготовил сервисную матрицу и калькулятор стоимости поддерживаемой инфраструктуры

Модели здоровья части сервисов были неактуальны, некоторые алерты создавали лишний шум, а знания об архитектуре и сценариях отказа оставались у отдельных инженеров. После крупного инцидента с DNS-сервисом выяснилось, что часть конфигурации PostgreSQL/Patroni была внесена вручную и не сохранялась в распределённом хранилище конфигурации. При переключении кластера это привело к нарушению репликации.

• организовал актуализацию моделей здоровья сервисов
• внедрил отдельную модель здоровья и алертинг для DNS-сервиса
• оптимизировал алерты для PostgreSQL и PHP-FPM
• формализовал хронологию крупного инцидента и его root cause
• координировал коммуникацию между инженерами, смежными командами и сервисным центром
• перевёл corrective actions из ручных операций в конфигурацию кластера и автоматизированное развёртывание
• закрепил изменения в DCS/etcd и инфраструктурных playbook

Заказчику был нужен не типовой мониторинг из каталога, а кастомная услуга под его критичные сервисы — с гарантированной реакцией на инциденты в режиме 24×7. Готового продукта под такой уровень реакции в портфеле не было, а разовые договорённости не давали ни предсказуемого качества, ни понятной экономики.

Провёл услугу через полный цикл — от требований до эксплуатации и биллинга:

• собрал требования, объекты наблюдения и критичные сценарии, согласовал пороги и приоритеты
• спроектировал и разработал кастомный мониторинг и алертинг под сервисы заказчика
• заложил SLA на реакцию 7 минут в режиме 24×7 с дежурствами, маршрутизацией и эскалациями
• упаковал услугу коммерчески: состав работ, единицы тарификации, SLA-матрица и калькулятор
• провёл активацию, передачу в эксплуатацию и регулярную отчётность