Инфраструктура как экономика: выживание SaaS-стартапа без big-tech бюджета, но с нагрузкой как у банка

Архитектура и масштабируемость

Эффективное использование облаков
Автоматизация разработки, доставки, эксплуатации
DevOps / Кубер
DevOps / SRE
Железо
Инфраструктура

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Целевая аудитория

CTO, основатели стартапов, devops, системные администраторы и все те кто строит инфраструктуру при ограниченном бюджете

Тезисы

Принято считать, что стартап — это поиск product-market fit. Но для SaaS это еще и поиск баланса между надежностью инфраструктуры и бюджетом, когда команда — это разработчик, CTO и ML-исследователь в одном лице, работающие в свободное от основной работы время.
Денег от инвесторов еще нет, а нагрузка уже есть. Я предлагаю считать её не в «сырых» RPS, а в цене за обслуженного клиента. В этой логике стартап потягается в highload’е с банком при бюджете небольшой продуктовой группы. После привлечения инвестиций бережливость становится стратегическим преимуществом.
Я более 10 лет развиваю технические команды. Это команды со сверхмалыми бюджетами делающие заметные проекты даже на фоне бигтехов. В докладе расскажу:
- как развернуть инфраструктуру для SaaS без BigTech-бюджета, чтобы она работала надежно, масштабировалась на «черную пятницу» и при этом имела предсказуемо низкий ежемесячный платеж.
- как выбрать архитектуру используя git-first подход, IaaC и Kubernetes не как дань моде, а как способ увеличить надежность и уменьшить TTM.
- почему CI/CD автоматизированный до состояния «закоммитил — уже в проде» не блажь, а жизненно важная необходимость даже в самом начале.
В стратегических играх побеждает тот, кто вовремя прокачал экономику. В технологических стартапах — тот, кто вовремя заложил правильный фундамент. Поговорим о том, как заложить этот фундамент, чтобы он не разорил компанию на 3-м месяце и не стал «тормозом» при переходе к тысячам клиентов.

Андрей Ивахненко

Антиплагиат

Начал карьеру в наукоемком стартапе, организованном сотрудниками ВЦ РАН. За время работы пришлось поработать в ролях: ML-разработчика, разработчика алгоритмов, занимался разработкой и оптимизацией кода на C++ и C# (бэкенд, алгоритмы, структуры данных). Десять с лишним лет руководит командами, отвечающими за разные направления в IT в российском сервисе поиска заимствований Антиплагиат. Под его началом — собственные сервера, взаимодействие несколькими облачными провайдерами, сети, системы совместной работы сотрудников. Занимается также внедрением и эксплуатацией сервиса Антиплагиат вместе с командами SRE, DevOps. Помогает клиентам по вопросам изменения инфраструктуры и интеграции систем заказчика с сервисом проверки на заимствования. Меняет архитектуру сервиса. За время работы IТ-инфраструктура продакшна расширилась с двух серверов до десятка тысяч ядер в собственном железе и нескольких облачных провайдеров.

Видео

Другие доклады секции

Архитектура и масштабируемость