Почему инженерные команды все чаще выбирают облако для операционных задач

Чем меньше времени уходит на поддержку инфраструктуры, тем больше остается на разработку. Собрали 6 задач, где облачные сервисы уже закрывают ежедневную операционку.

1️⃣Предсказуемые релизы без ручной эксплуатации: при частых обновлениях ручное управление инфраструктурой становится дорогим и рискованным. Стандартизированная доставка позволяет разворачивать изменения предсказуемо и повторяемо.

➡️ VK Cloud позволяет строить пайплайны через Terraform Provider и интегрироваться с CI/CD.

2️⃣ Kubernetes как сервис: кластер разворачивается по кнопке, обновления накатываются автоматически, масштабирование настраивается по правилам. Меньше времени на поддержку control plane — больше на продукт.

➡️ Managed Kubernetes в VK Cloud — готовый кластер с мониторингом и автообновлениями.

3️⃣ Managed-сервисы вместо ежедневной рутины: следить за бэкапами, накатывать патчи, настраивать переключение при сбоях — все это съедает время команды, но не приближает продукт к релизу. Managed-сервисы берут эту рутину на себя.

➡️ Cloud Databases (PostgreSQL, Redis, DBaaS) и Cloud Kafka — без ручного администрирования.

4️⃣ Мультизональность и отказоустойчивость: сбой на уровне одной зоны доступности не должен превращаться в простой бизнеса. СУБД в режиме высокой доступности (HA) с репликацией по зонам решают эту задачу.

➡️ Cloud Databases в VK Cloud поддерживают реплики в разных зонах доступности, а георезервирование обеспечивается на уровне платформы.

5️⃣ Наблюдаемость как единая система: цель — быстро понять, что сломалось и где узкое место.

➡️ Cloud Monitoring собирает метрики и события; можно строить дашборды в Grafana и настраивать алерты.

6️⃣ Dev/test/stage-стенды без долгих согласований: среда под релиз, A/B-тест, расследование инцидента или нагрузочное тестирование — поднимается быстро, воспроизводимо и в одинаковой конфигурации каждый раз.

➡️ Cloud Servers и Managed Kubernetes позволяют создавать изолированные окружения по требованию за минуты.

🔜 Мы в MAX

Хабр — место, где редко проходит что-то случайное

💯 На прошлой неделе на площадке в блоге VK Tech вышла 100-я статья — разбор от Андрея Орлова «Как мы тестировали Tarantool Database на 640 инстансов».

Чуть больше года наши авторы пишут экспертные тексты, рассказывают про дата-сервисы, облака и инфраструктуру. Каждая опубликованная статья — это возможность поделиться знаниями с профессиональной аудиторией. Аудитория на Хабре очень вдумчивая, внимательная к деталям и ценит практический опыт.

Поэтому для нас особенно приятно, когда материал находит отклик и его читают, обсуждают, сохраняют и рекомендуют коллегам, а на сам блог — подписываются. ⬇️

➡️ 26 624 просмотров и 49 комментариев — такой урожай собрала статья Рамиля Куватова «Domain-Driven Design: чистый подход к проектированию бизнес-логики»;

➡️ 3 статьи — вошли в шорт-листы финалистов премии Технотекст 2026: «Умный дом под давлением» от Вани Банникова, «История создания Tarantool DB» от Саши Кленова и «Как дизайн‑токены ускорили дизайн‑код в VK Tech» от Кати Бурлакиной;

➡️ 1300 — количество подписчиков;

➡️ 200 статей — следующая цель.

🔜 Мы в MAX

VK Tech на Летнем форуме по налоговому мониторингу

Главной темой мероприятия стали принципы построения эффективной работы с рисками в рамках мониторинга и реализация систем внутреннего контроля в организации. Рустем Гайфутдинов, ведущий менеджер VK Tax Compliance, рассказал, как налоговый мониторинг становится важным инструментом управления налоговыми процессами и какую роль в этом играет VK Tech.⬇️

VK Tax Compliance позволяет автоматизировать проверку налоговых данных, сверять информацию из разных источников, контролировать корректность отчетности и взаимодействие с АИС «Налог-3». При этом главный тренд — перенос ключевых контролей на сторону самой компании.

Что это дает бизнесу?
▶️ контроль данных из нескольких источников;
▶️ бизнес-контроли отчетности;
▶️ проверку полноты публикации пакетов;
▶️ сопоставление XML-деклараций с данными витрины;
▶️ контроль транзакций и исполнения мотивированных мнений.

Эти возможности VK Tax Compliance уже применяются в крупных организациях.

Хороший пример — компания из отрасли транспорта и логистики, где данные сотен балансовых единиц из нескольких систем-источников объединяются в единую витрину. Автоматизированные контроли позволяют сверять агрегированные данные по оборотно-сальдовым ведомостям с расчетами самих балансовых единиц, а также строки декларации по налогу на прибыль с регистрами учетных систем.

Еще один кейс — крупный логистический оператор, где ежеквартально публикуется более 15 тысяч пакетов отчетности. Для контроля такого объема информации было настроено более 150 расширенных контрольных соотношений только по налогу на прибыль, а специальные дашборды позволяют отслеживать полноту и своевременность публикации отчетности в режиме реального времени.

🤖 Следующий этап развития налогового мониторинга — искусственный интеллект. Для этого мы улучшаем ИИ-модуль, который может применяться для анализа операций и выявления в них отклонений, аномалий, зон с налоговыми рисками, а также для помощи сотруднику в подготовке аргументированного ответа на запрос налогового органа.

🔤Такие инструменты контроля помогают бизнесу снижать налоговые риски за счет многоуровневых и разносторонних контролей в системе. Они обеспечивают соблюдение требований ФНС России, а также способствуют повышению эффективности внутренних процессы компании.

🔜 Мы в MAX

Если чат-бот ошибется, пользователь получит неправильный ответ. А если ошибку совершит ИИ-агент, у которого есть доступ к внутренним системам и данным, то последствия могут быть куда серьезнее.

Из-за рисков безопасности только 7–10% пилотных проектов с генеративным ИИ доходят до промышленной эксплуатации.

Как решить проблему?

Обеспечить безопасную работу ИИ-агента можно с помощью архитектуры изолированного контура. На платформе VK AI Space каждый агент работает в изолированной среде, где заранее определено:

💙 к каким системам он может обращаться
💙 какие инструменты использовать
💙 какие действия для него запрещены.

Работа агента остается полностью прозрачной: видно каждый шаг и любые возможные ошибки. А за контроль стандартов, стабильную работу системы и автоматическое восстановление после сбоев отвечает сама платформа.

➡️ Подробнее о том, как масштабировать ИИ, сохранив контроль над данными, рассказали в обзоре CNews Analytics. Читайте по ссылке.

🔜 Мы в MAX