Профессиональная конференция разработчиков высоконагруженных систем

Данные — это кровеносная система инфраструктуры. В этом направлении собран опыт построения, масштабирования и эволюции хранилищ: от классических РСУБД до распределенных и специализированных решений.

Мы говорим о практических вызовах: шардирование без боли, репликация между зонами доступности, управление консистентностью и временем отклика. Отдельная тема — новые классы хранилищ: векторные СУБД для AI, time-series для метрик, графы для сложных топологий. Это инженерные истории о петабайтах данных и системах, которые нельзя останавливать.

Современные highload-системы все чаще строятся вокруг данных и AI. В этом треке мы объединяем data engineering и production-применение GenAI/LLM.

Мы обсуждаем полный цикл: от ingestion миллиардов событий до построения RAG-систем и fine-tuning моделей. Как организовать real-time-пайплайны? Как оптимизировать инференс, время отклика и стоимость GPU? Как встроить LLM в существующую архитектуру без деградации SLA?

Спикеры делятся практикой эксплуатации AI-сервисов под высокой нагрузкой: батчинг, кеширование эмбеддингов, оркестрация GPU-кластеров и экономика inference-вычислений.

Platform Engineering — это инфраструктура как продукт. Мы обсуждаем создание внутренних платформ, которые позволяют сотням разработчиков деплоить быстро, безопасно и независимо.

В фокусе — Internal Developer Platform, Kubernetes-экосистемы, GitOps, self-service CI/CD, управление секретами и инфраструктурой через код. Спикеры расскажут, как стандартизировать delivery-процессы, не убив гибкость, и как строить платформы, выдерживающие тысячи релизов в сутки.

Особое внимание — культуре DevOps: организационным моделям, зонам ответственности и метрикам эффективности платформенных команд.

Когда сервис работает 24/7 для миллионов пользователей, эксплуатация становится инженерной дисциплиной. В этом треке объединены SRE-подход, observability, тестирование и security.

Мы обсуждаем SLA 99,99% и выше: мониторинг, алертинг, incident response, chaos engineering и capacity planning. Параллельно — безопасность в масштабе: защита от DDoS, zero-trust-архитектуры, безопасность API и микросервисов.

Отдельный блок — нагрузочное и performance-тестирование: как предсказывать bottleneck’и, моделировать пиковые сценарии нагрузки и интегрировать тестирование производительности в CI/CD.

Вычисления все чаще выходят за пределы дата-центров. Edge-архитектуры, IoT-экосистемы и глобально распределенные платформы формируют новый класс highload-систем.

Мы разбираем кейсы CDN нового поколения, edge-инференса AI-моделей, gaming- и streaming-инфраструктур. Обсуждаем синхронизацию данных между edge и cloud, управление тысячами нод, обеспечение консистентности и отказоустойчивости.

Отдельно поговорим про IoT: миллионы устройств, нестабильная связность, ограниченные ресурсы и безопасность на уровне протоколов и прошивок.

Этот трек объединяет технологический «хардкор» — от языков программирования до HPC и децентрализованных систем.

Мы обсуждаем производительность стеков: Go, Java, Rust, C++, JVM-экосистему, управление памятью и одновременностью. Разбираем оптимизацию hot path, работу с NUMA, SIMD и GPU-ускорение.

Сюда же входят блокчейн- и Web3-архитектуры: масштабирование консенсуса, Layer-2 решения, highload-DeFi-платформы. И, конечно, emerging tech — от специализированного железа до экспериментальных вычислительных парадигм, которые уже находят production-применение.