DevОps Data World - Middle 180+ тыс. / Реальное собеседование

10 июля 2025 г. · 39 мин. чтения

Сегодня мы разберем собеседование, в котором кандидат демонстрирует уверенное владение Kubernetes, GitLab CI/CD, Argo CD и сопутствующей экосистемой (мониторинг, логирование, репозитории артефактов), но местами теряется в терминологии и формулировках. Интервьюер последовательно усложняет сценарии — от описания идеального конвейера до мультиарендной платформы с динамическим выделением ресурсов, — показывая, насколько глубоко кандидат понимает вопросы масштабирования, автоскейлинга и проектирования инфраструктуры под продуктовую нагрузку.

Вопрос 1. Кратко опишите ваш профессиональный опыт и используемый технологический стек: инфраструктура (облака/on-prem), Kubernetes, CI/CD, мониторинг, логирование, скриптинг, базы данных и сопутствующие инструменты.

Таймкод: 00:00:31

Ответ собеседника: неполный. Описал опыт с on-prem Kubernetes 1.17 и 1.25, GitLab CI, Argo CD, Nexus как прокси-репозиторий, SonarQube, bash-скриптами для автоматизации (ротация логов, массовые изменения в Helm-чартах, веб-скрейперы), работу с ~40 репозиториями, PostgreSQL, Prometheus/Alertmanager, логирование через Filebeat/Fluentd.

Правильный ответ:

Мой опыт включает полный цикл разработки и эксплуатации сервисов: от проектирования и реализации высоконагруженных backend-систем на Go до их доставки и сопровождения в Kubernetes-кластерах как в on-prem средах, так и в облаках.

Основные аспекты моего стека и подхода:

Архитектура и разработка на Go
- Проектирование модульных, легко тестируемых сервисов: четкое разделение слоёв (transport, business logic, storage, integration).
- Использование контекста (context.Context) для управления временем жизни запросов, отмены операций, интеграции с трейсингом и логированием.
- Грамотная работа с конкурентностью: goroutine, WaitGroup, errgroup, mutex, каналы, ограничение параллелизма (worker pool), предотвращение утечек горутин.
- Четкая работа с ошибками: обёртки (fmt.Errorf("...: %w", err)), централизованный обработчик ошибок на уровне API, разделение ошибок домена, инфраструктуры и валидации.
- Использование интерфейсов только там, где есть реальная необходимость в абстракции (тесты, плагины, альтернативные реализации), а не "интерфейс ради интерфейса".
Пример подхода к сервису:
```
type User struct {
    ID    int64
    Email string
}

type UserRepository interface {
    GetByID(ctx context.Context, id int64) (User, error)
}

type UserService struct {
    repo UserRepository
    log  *slog.Logger
}

func (s *UserService) GetUser(ctx context.Context, id int64) (User, error) {
    ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 2*time.Second)
    defer cancel()

    user, err := s.repo.GetByID(ctx, id)
    if err != nil {
        return User{}, fmt.Errorf("get user: %w", err)
    }
    return user, nil
}
```
Kubernetes (on-prem и облако)
- Опыт управления кластерами:
  - on-prem инсталляции (включая версии 1.17–1.25 и выше), а также миграции и апгрейды кластеров.
  - Работа с CNI-плагинами, ingress-контроллерами (Nginx/Traefik), настройка RBAC, network policies.
- Разработка и эксплуатация приложений:
  - Деплой микросервисов через Deployments, StatefulSets, DaemonSets.
  - Конфигурация через ConfigMap/Secret, управление ресурсами (requests/limits), PodDisruptionBudget, affinity/anti-affinity.
  - Автошкалирование: HPA/VPA (по CPU, памяти, кастомным метрикам через Prometheus Adapter).
- Инфраструктурный подход:
  - Helm-чарты для сервисов и общих шаблонов (логирование, трейсинг, sidecar-логеры, сервисные секреты).
  - GitOps-подход через Argo CD (код как инфраструктура и конфигурация, декларативное управление окружениями).
CI/CD и управление артефактами
- GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins:
  - Многостадийные пайплайны: линтеры (golangci-lint), тесты (unit/integration), сборка бинарей, docker-образы, деплой в dev/stage/prod.
  - Использование Makefile для унификации локальной сборки и CI.
- GitOps/Continuous Delivery:
  - Argo CD для синхронизации манифестов из репозитория в кластеры, policy на автодеплой/мэнуал approve.
- Артефакты:
  - Nexus/Artifactory как кэш и прокси-репозиторий для Docker-образов, Go-модулей, Helm-чартов; управление retention-политиками и безопасностью.
Пример фрагмента пайплайна GitLab CI для Go-сервиса:
```
stages:
  - lint
  - test
  - build
  - docker

lint:
  stage: lint
  image: golang:1.22
  script:
    - go install github.com/golangci/golangci-lint/cmd/golangci-lint@latest
    - golangci-lint run ./...

test:
  stage: test
  image: golang:1.22
  script:
    - go test ./... -race -coverprofile=coverage.out

build:
  stage: build
  image: golang:1.22
  script:
    - CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -o app ./cmd/app

docker:
  stage: docker
  image: docker:24
  services:
    - docker:24-dind
  script:
    - docker build -t registry.local/app:$CI_COMMIT_SHA .
    - docker push registry.local/app:$CI_COMMIT_SHA
```
Мониторинг, алертинг, логирование, трассировка
- Мониторинг:
  - Prometheus как основной источник метрик: системные, приложения, бизнес-метрики.
  - Экспортеры (node_exporter, kube-state-metrics, custom exporters).
  - Alertmanager: продуманные правила алертов (error rate, latency SLI/SLO, saturation ресурсов, queue length), группировка и маршрутизация (Slack, email, PagerDuty и т.п.).
- Логирование:
  - Структурированные логи (logfmt/JSON) из Go-сервисов с корреляцией по trace_id/request_id.
  - Filebeat/Fluentd/Fluent Bit как агенты доставки логов в Elastic/Opensearch/Loki.
- Трейсинг:
  - OpenTelemetry/Jaeger/Tempo: распределенный трейсинг между сервисами, интеграция с gRPC/HTTP, анализ латентности.
Базы данных и хранение данных
- PostgreSQL как основная БД:
  - Нормализация схемы, индексы, транзакции, оптимизация запросов.
  - Использование миграций (golang-migrate, goose).
  - Подход к работе из Go: database/sql, pgx, аккуратная работа с контекстом и пулами соединений.
Пример запроса и использования в Go:
```
SELECT id, email
FROM users
WHERE created_at >= now() - interval '7 days'
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 100;
```
```
rows, err := db.QueryContext(ctx, `
    SELECT id, email
    FROM users
    WHERE created_at >= now() - interval '7 days'
    ORDER BY created_at DESC
    LIMIT 100`)
if err != nil {
    return nil, fmt.Errorf("query users: %w", err)
}
defer rows.Close()
```
Скриптинг и автоматизация
- Bash и Go-утилиты для:
  - Ротации логов, массового обновления конфигураций и Helm-чартов.
  - Сканирования репозиториев, генерации boilerplate-кода, валидации схем.
  - Веб-скрейпинга и интеграционных задач.
- Подход: все рутинные операции автоматизируются и встраиваются в CI/CD или cron_jobs/Jobs в Kubernetes.
Безопасность и качество
- Статический анализ (golangci-lint, SonarQube), покрытие тестами критичных путей.
- Работа с секретами: Kubernetes Secrets, внешние Vault-решения, ограничение доступа по принципу минимально необходимого.
- Политики для Docker-образов (минимальные образы, регулярные обновления).

Таким образом, мой стек и опыт покрывают полный путь: от написания производительного и надежного Go-кода до его разворачивания и поддержки в промышленной среде с Kubernetes, CI/CD, мониторингом, логированием и надежной инфраструктурой.

Вопрос 2. Опишите, как должен выглядеть идеальный CI/CD-конвейер для безопасной, автоматизированной сборки и доставки приложения.

Таймкод: 00:03:13

Ответ собеседника: неполный. Описал проверку секретов, анализ кода через SonarQube, сборку, unit-тесты, сборку Docker-образа, пуш в registry и обновление образа в Git-манифестах для GitOps-подхода.

Правильный ответ:

Идеальный CI/CD-конвейер — это воспроизводимый, декларативный и максимально автоматизированный процесс, обеспечивающий:

качество (тесты, линтеры, статический анализ),
безопасность (проверка секретов, уязвимостей, политик),
контроль изменений (GitOps),
быстрый и предсказуемый путь от коммита до продакшена.

Ниже — целостная схема и ключевые практики.

Основные принципы:

"Everything as code": код, инфраструктура, конфигурации, политики.
Immutable артефакты: один и тот же образ/артефакт проходит через все окружения.
Git как источник истины: код и манифесты для деплоя живут в Git.
Shift-left security: проверки безопасности и качества как можно раньше в пайплайне.

Структура конвейера (уровневая):

Триггеры и базовые проверки
- Триггеры:
  - Push/merge request в основную ветку.
  - Теги для релизов.
  - По расписанию (security scan, dependency updates).
- Базовые шаги:
  - Проверка формата и линтинг:
    - Для Go: gofmt, go vet, golangci-lint.
    - Общие: проверка YAML/JSON/Helm-манифестов.
  - Быстрая проверка секретов:
    - gitleaks/trufflehog и аналогичные инструменты.
    - Блокировка пайплайна при обнаружении секретов.
Пример для Go (фрагмент GitLab CI):
```
stages:
  - lint
  - test
  - build
  - security
  - docker
  - deploy

lint:
  stage: lint
  image: golang:1.22
  script:
    - gofmt -w ./ 
    - go vet ./...
    - go install github.com/golangci/golangci-lint/cmd/golangci-lint@latest
    - golangci-lint run ./...
```
Тестирование и качество кода
- Unit-тесты:
  - Обязательный шаг, покрытие ключевой логики.
  - Для Go: go test ./... -race -coverprofile=coverage.out.
- Интеграционные тесты:
  - С использованием docker-compose/testcontainers или k8s-kind для проверки работы с БД, очередями и внешними сервисами.
- Качество кода:
  - SonarQube или аналог: сложность, дубли, "code smells", покрытие.
  - Жесткие quality gate: неуспешный gate блокирует merge.
Пример:
```
test:
  stage: test
  image: golang:1.22
  script:
    - go test ./... -race -coverprofile=coverage.out
  artifacts:
    reports:
      coverage_report:
        coverage_format: gocov
        path: coverage.out
```
Сборка артефактов и безопасности зависимостей
- Сборка бинаря:
  - Детеминированная сборка, фиксированные версии зависимостей (Go modules).
- SBOM (Software Bill of Materials):
  - Генерация SBOM (CycloneDX/Syft), чтобы прозрачно видеть версии библиотек.
- Проверка зависимостей:
  - SCA (Software Composition Analysis): Trivy/Grype для поиска CVE в зависимостях и образах.
  - Политики: критические уязвимости блокируют пайплайн.
В контексте Go:
```
CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -ldflags="-s -w" -o app ./cmd/app
```
Сборка и проверка Docker-образа
- Docker-образ:
  - Минимальные базовые образы (distroless, alpine при необходимости).
  - Многоступенчатая сборка.
- Теги:
  - Уникальный тег (commit SHA) + стабильный (app:1.2.3, app:latest).
- Валидация:
  - Запрет запуска под root внутри контейнера.
  - Проверка image policy (OPA/Gatekeeper/Conftest).
  - Сканирование образа на CVE: Trivy/Anchore.
Пример Dockerfile (Go):
```
FROM golang:1.22-alpine AS builder
WORKDIR /src
COPY go.mod go.sum ./
RUN go mod download
COPY . .
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -ldflags="-s -w" -o app ./cmd/app

FROM gcr.io/distroless/base-debian12
USER nonroot:nonroot
COPY --from=builder /src/app /app
ENTRYPOINT ["/app"]
```
Фрагмент CI:
```
docker:
  stage: docker
  image: docker:24
  services:
    - docker:24-dind
  script:
    - docker build -t registry.local/app:${CI_COMMIT_SHA} .
    - docker push registry.local/app:${CI_COMMIT_SHA}
```
GitOps-подход к деплою

Идеальный сценарий деплоя в Kubernetes — через GitOps:
- Отдельный репозиторий для инфраструктуры/манифестов.
- CI после успешной сборки:
  - Обновляет тег образа в Helm values или K8s-манифестах (не через sed по месту в проде, а через коммит в infra-репозиторий).
  - Создает merge request с новым образом, что позволяет код-ревью инфраструктурных изменений.
- CD выполняется Argo CD или Flux:
  - Слежение за infra-репозиторием.
  - Автоматическая синхронизация состояния в кластере.
  - Rollout стратегии: blue-green, canary, progressive delivery (Argo Rollouts).
Пример изменения values.yaml (упрощённо):
```
image:
  repository: registry.local/app
  tag: "abc1234"  # CI обновляет на текущий SHA
```
Обновление в CI (примерно):
```
yq e -i ".image.tag = \"${CI_COMMIT_SHA}\"" helm/app/values-prod.yaml
```
Далее — коммит и push в infra-репозиторий.
Валидация манифестов и политик

Перед тем как изменения будут применены в кластер:
- Валидация Helm-чартов и K8s-манифестов (helm template --validate, kubeval, kubeconform).
- Политики безопасности:
  - OPA/Gatekeeper/Conftest: запрет privileged-контейнеров, hostPath, отсутствия resource limits.
- При нарушении политик — блокировка деплоя.
Деплой и post-deploy проверки

После применения манифестов (через Argo CD/Flux):
- Health-check:
  - Проверка readiness/liveness, статуса rollout.
- Автоматические smoke-тесты:
  - Небольшой набор проверок доступности основных endpoint'ов.
- Наблюдаемость:
  - Мониторинг: проверка ключевых метрик (latency, error rate, CPU/memory).
  - Логи: проверка на аномалии.
  - Трейсинг: проверка деградации в цепочках запросов.
При неуспехе:
- Автоматический rollback (на предыдущий стабильный образ/ревизию).
- Уведомления в Slack/Teams/почту со ссылками на логи и дашборды.
Управление секретами и доступами
- Секреты не хранятся в Git в открытом виде.
- Использование:
  - External Secrets Operator + Vault/Secrets Manager/KMS.
- CI:
  - Доступ к секретам только в нужных job'ах и окружениях.
  - Разделение прав: prod-деплой требует отдельного approval или ограниченных токенов.
Среды и промоутинг релизов
- Окружения: dev → stage → prod.
- Один и тот же Docker-образ продвигается между окружениями:
  - На dev — авто-деплой.
  - На stage — авто-деплой + расширенные интеграционные/нагрузочные тесты.
  - На prod — manual approval или автоматический, если всё зелёное (test, metrics, quality gates).
- Конфигурация окружений в Helm values/отдельных манифестах, без пересборки образа.

Итог:

Идеальный CI/CD-конвейер — это не просто цепочка "собрать и задеплоить", а стандартизованный, безопасный и прозрачный процесс с:

ранними проверками качества и безопасности,
детерминированной сборкой и сканированием образов,
GitOps-доставкой в Kubernetes,
автоматическими проверками после деплоя,
возможностью быстрого отката и хорошей наблюдаемостью.

Такой подход позволяет часто и безопасно выпускать изменения без ручных, рискованных действий и "магии" на серверах.

Вопрос 3. Как организовать доставку собранных Docker-образов на разные окружения (dev/stage/prod) в рамках CD, с учетом лучшей практики разделения CI и CD?

Таймкод: 00:04:28

Ответ собеседника: правильный. Разделил CI и CD, предложил отдельный Helm/chart-репозиторий, использование Argo CD или GitLab как GitOps/CD, управление окружениями через values-файлы и ApplicationSet с генераторами для разных стадий.

Правильный ответ:

Оптимальная схема доставки образов на разные стенды строится вокруг четкого разделения ответственности:

CI отвечает за сборку, тесты, сканирование и публикацию образа.
CD отвечает за доставку уже опубликованного образа в конкретные окружения на основе декларативной конфигурации в Git (GitOps).

Ключевая идея: один и тот же артефакт (Docker-образ) последовательно продвигается по окружениям, а различия управляются конфигурацией, а не пересборкой.

Основные принципы:

Git — единственный источник истины для конфигурации и деплоя.
Никаких "kubectl apply" напрямую из CI в prod.
Окружения описываются через Helm values, Kustomize overlays или отдельные манифесты.
Обновление версии образа — это изменение в Git-репозитории конфигурации, а не ручное действие в кластере.

Пошаговая схема:

CI: сборка и публикация образа

На этапе CI:
- Собираем Docker-образ.
- Тегируем:
  - по SHA коммита (основной immutable тег),
  - возможно по версии (v1.3.0), если делаем релиз.
- Публикуем в registry (Docker Registry, ECR, GCR, Harbor и т.п.).
- Генерируем/обновляем SBOM и результаты сканирования уязвимостей.
Пример тега: registry.local/app:db3f9a2 (SHA) и опционально registry.local/app:1.3.0.
GitOps-репозиторий конфигурации

Деплой не управляется напрямую из CI в кластер, а через GitOps-репозиторий (иногда несколько):

Варианты структуры:
- Отдельный репозиторий infra-config / env-config.
- В нем:
  - Helm-чарты или ссылки на них.
  - values-файлы для каждого окружения: values-dev.yaml, values-stage.yaml, values-prod.yaml.
  - Argo CD/Flux манифесты для приложений.
Пример values для разных стендов:
```
# values-dev.yaml
image:
  repository: registry.local/app
  tag: "db3f9a2"
replicas: 1
resources:
  limits:
    cpu: "200m"
    memory: "256Mi"
```
```
# values-prod.yaml
image:
  repository: registry.local/app
  tag: "db3f9a2"
replicas: 6
resources:
  limits:
    cpu: "1"
    memory: "1Gi"
```
Обратите внимание: образ один и тот же, различаются только настройки окружения.
Автоматическое обновление тегов образа

После успешного CI-пайплайна:
- CI не деплоит в кластер.
- CI вносит изменение в GitOps-репозиторий:
  - обновляет тег образа для соответствующего окружения;
  - создает Merge Request/ Pull Request (для stage/prod — чаще MR с ревью).
- Политика:
  - dev: можно авто-мерджить и авто-деплоить.
  - stage/prod: manual approve + дополнительные проверки.
Пример обновления с помощью yq:
```
yq e -i ".image.tag = \"${CI_COMMIT_SHA}\"" environments/dev/values.yaml
git commit -am "Update app image to ${CI_COMMIT_SHA} for dev"
git push origin feature/update-app-dev
```
CD через Argo CD / Flux

Для доставки на стенды используется GitOps-контроллер в кластере:
- Argo CD:
  - Следит за GitOps-репозиторием.
  - Для каждого окружения настроен Application или ApplicationSet.
  - При изменении манифестов/values в Git автоматически синхронизирует состояние кластера с репозиторием.
Пример Argo CD Application для окружения:
```
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:
  name: app-dev
spec:
  project: default
  source:
    repoURL: https://git.example.com/infra-config.git
    path: environments/dev
    targetRevision: main
  destination:
    server: https://kubernetes.default.svc
    namespace: app-dev
  syncPolicy:
    automated:
      prune: true
      selfHeal: true
```
Для множества окружений эффективно использовать ApplicationSet:
- Один шаблон, генераторы по списку окружений.
- Например, окружения: dev, stage, prod с разными namespace/values.
Продвижение по окружениям

Логика промоутинга:
- Dev:
  - Автообновление образа.
  - Автодеплой через Argo CD.
- Stage:
  - При стабильности на dev создается MR, обновляющий тег в values-stage.yaml.
  - После ревью и merge Argo CD доставляет версию на stage.
- Prod:
  - Аналогично: MR на prod-config.
  - Дополнительно: ручной approval, возможные release-ноты, change management.
  - Argo CD применяет изменения, использует health checks и, при необходимости, progressive rollout.
Строгий инвариант: на всех окружениях используется один и тот же Docker-образ, различаются только конфиги. Это критично для предсказуемости.
Безопасность и контроль

В контексте CD на разные стенды:
- Доступ к prod-кластерам ограничен: только GitOps-контроллер внутри кластера и определенный сервисный аккаунт.
- CI не имеет прямого доступа к prod API.
- Политики:
  - Использование OPA/Gatekeeper/Kyverno для проверки деплой-политик (нет privileged, есть ресурсы, правильные образы).
- Audit:
  - Вся история изменений версий и конфигураций хранится в Git (кто, когда, что задеплоил).
Пример целостного сценария
- Разработчик делает commit → CI:
  - линт, тесты, сканы;
  - билд образа registry/app:db3f9a2.
- CI обновляет values-dev.yaml в GitOps-репо → merge → Argo CD:
  - деплой на dev.
- Если dev ок — создается MR на обновление values-stage.yaml:
  - ревью → merge → Argo CD деплоит на stage.
- Если stage ок (тесты, бизнес-проверки) — MR на prod:
  - ревью/approval → merge → Argo CD деплоит на prod.
- В случае проблем:
  - rollback — это git revert (возврат к предыдущему тегу образа),
  - Argo CD синхронизирует кластер к предыдущему состоянию.

Итоговый ответ:

Правильная организация доставки образов на разные стенды — через GitOps-подход:

CI собирает и публикует образы.
GitOps-репозиторий управляет конфигурациями окружений (Helm/Kustomize/манифесты).
CD-система (Argo CD/Flux) синхронизирует кластеры с Git.
Продвижение версий осуществляется через изменения в Git (PR/MR), с разной степенью автоматизации для разных окружений.

Так достигаются предсказуемость, трассируемость, безопасность и удобство масштабирования.

Вопрос 4. Что можно улучшить в существующем CI/CD-конвейере, если сейчас используется один тяжёлый универсальный Docker-образ и нерациональная установка зависимостей на лету?

Таймкод: 00:05:08

Ответ собеседника: правильный. Увидел проблему в использовании одного общего тяжелого (~600 МБ) образа для всех job и установке пакетов в рантайме. Предложил перейти к специализированным минимальным образам с заранее подготовленными инструментами и перестроить пайплайн под более рациональный подход.

Правильный ответ:

Улучшения должны быть направлены на:

уменьшение времени выполнения пайплайна,
повышение надежности и воспроизводимости,
усиление безопасности,
упрощение сопровождения.

Если сейчас используется один универсальный образ для всех стадий и в job'ах доустанавливаются пакеты "на лету", то это типичный анти-паттерн. Правильный путь — модульность, минимальные образы и декларативность.

Ключевые направления улучшений:

Разделение универсального образа на специализированные

Проблема:
- Один "жирный" образ (линтеры, JDK, Node.js, Go, Python, утилиты, CLI облаков, etc.).
- Медленная загрузка, отсутствие контроля версий утилит, постоянный дрейф окружения.
Улучшение:
- Для каждого типа задачи свой минимальный образ:
  - Линтинг/quality: образ с golangci-lint, go, зависимостями.
  - Тесты: образ с Go/Java/нужными runtime.
  - Сборка Docker-образов: официальный docker + buildx/kaniko.
  - Безопасность: образ со сканерами (Trivy, Grype).
Пример:
- image: ci-go-lint:1.0 для линтинга Go.
- image: ci-go-test:1.0 для тестов.
- image: ci-security-scan:1.0 для security.
Это:
- уменьшает размер каждого образа,
- ускоряет pull,
- делает окружение детерминированным.
Исключение установки зависимостей в рантайме пайплайна

Проблема:
- apt-get install, pip install, npm install внутри каждого job.
- Непредсказуемость (пакеты пропали, зеркала недоступны, версии изменились).
- Увеличение времени пайплайна.
Улучшение:
- Все инструменты, необходимые для job, должны быть baked-in в образ:
  - Версии контролируются через Dockerfile.
  - Изменения инструментов = новый образ + ревью.
Пример Dockerfile для образа линтинга Go:
```
FROM golang:1.22-alpine

RUN apk add --no-cache git ca-certificates \
    && go install github.com/golangci/golangci-lint/cmd/golangci-lint@latest

WORKDIR /workspace
ENTRYPOINT ["golangci-lint"]
```
В CI:
```
lint:
  stage: lint
  image: registry.local/ci-go-lint:1.0
  script:
    - golangci-lint run ./...
```
Выделение окружений и кэширование
- Использование:
  - кэша для Go modules, npm, Maven/Gradle, Docker layers.
- Исключение повторной загрузки зависимостей при каждом job, если это возможно.
Пример для Go в GitLab CI:
```
variables:
  GOPATH: /go
  GOMODCACHE: /go/pkg/mod

cache:
  key: "$CI_PROJECT_NAME-$CI_COMMIT_REF_SLUG"
  paths:
    - /go/pkg/mod
    - /root/.cache/go-build

test:
  stage: test
  image: golang:1.22
  script:
    - go test ./... -race -cover
```
Разделение CI и CD, отказ от "магии" внутри одного пайплайна
- Если сейчас:
  - "Собрали → Прямо из этого же пайплайна выкатываем на все стенды" — это риск.
- Улучшения:
  - CI:
    - линтеры, тесты, сборка бинаря, сборка и пуш Docker-образа.
  - CD:
    - GitOps (Argo CD/Flux), отдельный pipeline/процесс изменяет конфигурации окружений.
  - Для каждого environment — четкие правила:
    - dev: авто,
    - stage/prod: approvals, политики.
Оптимизация Docker-образов самого приложения

Если образ приложения тоже "тяжелый":
- Использовать multi-stage build.
- Перейти на минимальные базовые образы (distroless, alpine, slim).
Пример:
```
FROM golang:1.22-alpine AS builder
WORKDIR /src
COPY go.mod go.sum ./
RUN go mod download
COPY . .
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -ldflags="-s -w" -o app ./cmd/app

FROM gcr.io/distroless/base-debian12
USER nonroot:nonroot
COPY --from=builder /src/app /app
ENTRYPOINT ["/app"]
```
Результат — образ в десятки- и сотни мегабайт вместо гигантских монолитов.
Встроенные практики безопасности

Раз уж перестраиваем конвейер, важно сразу добавить:
- Сканирование образов (Trivy, Grype).
- Проверка зависимостей (SCA).
- Проверка утечек секретов (gitleaks).
- Политики: без privileged-контейнеров, без latest-тегов, наличие ресурсов.
Пример job:
```
security_scan:
  stage: security
  image: aquasec/trivy:latest
  script:
    - trivy image --exit-code 1 --severity HIGH,CRITICAL registry.local/app:${CI_COMMIT_SHA}
```
Улучшение наблюдаемости и обратной связи
- Интеграция CI/CD с:
  - Slack/Teams для уведомлений,
  - дашбордами (Prometheus/Grafana, ELK/Loki),
  - трекингом инцидентов.
- Добавление:
  - отчётов о покрытии,
  - статуса quality gates,
  - истории релизов и changelog.

Итого:

Правильный вектор улучшений:

отказаться от одного тяжелого универсального образа;
разбить конвейер на четкие этапы с отдельными специализированными образами;
убрать установку пакетов в рантайме, всё зашить в версионируемые образы;
развести CI и CD, внедрить GitOps;
оптимизировать образы приложения и добавить полноценные security-практики.

Такой рефакторинг делает конвейер быстрее, предсказуемее, безопаснее и удобнее для масштабирования команды и инфраструктуры.

Вопрос 5. Какие элементы текущего CI/CD-решения вы считаете удачными и сохранили бы при рефакторинге пайплайна?

Таймкод: 00:06:14

Ответ собеседника: неполный. Отметил удобные возможности нового GitLab (переменные, работа с docker-compose через файлы, упрощённое добавление ключей одной командой), при этом указал, что использование docker-compose и часть решений спорны и требуют замены.

Правильный ответ:

При рефакторинге конвейера важно не только исправить проблемы, но и сохранить сильные стороны текущего решения. С точки зрения зрелого подхода к CI/CD я бы сохранил (и развил) следующие компоненты и практики:

Использование возможностей GitLab CI / аналогичной платформы
- Декларативные пайплайны через .gitlab-ci.yml:
  - Это уже хороший фундамент "pipeline as code".
  - Позволяет хранить конфигурацию рядом с кодом, делать code review для изменений в пайплайне, версионировать процессы.
- Гибкая работа с переменными:
  - GitLab CI variables / Protected variables / Group-level variables.
  - Это удобный механизм параметризации пайплайнов и разграничения секретов по окружениям.
  - В правильной архитектуре это дополняется внешними Secret-менеджерами, но сам механизм переменных сохраняется как часть удобного DX.
Централизованное управление доступами и ключами
- Упрощённое добавление ключей и токенов "в одной точке":
  - Хорошая практика — единая точка управления доступами в CI/CD-системе (SSH-ключи, deploy tokens, API-токены).
  - Это лучше, чем "размазанные" ключи по скриптам и серверам.
- Что сохранить:
  - Модель: секреты централизованно заведены в CI/CD и/или Secret Manager.
  - Их выдача только тем job'ам и только в тех окружениях, где они нужны.
- Что доработать:
  - Разнести секреты по окружениям (dev/stage/prod).
  - Использовать scoped tokens, минимально необходимые права.
  - Интеграция с Vault/Cloud KMS/External Secrets для продакшена.
Концепция работы через файловые конфигурации
- Если сейчас используются файлы конфигураций (для docker-compose, ssh/keys, environment overrides):
  - Сам подход "конфигурация в файлах, хранимых в Git" — правильный и должен быть сохранен.
- В доработанном варианте:
  - Вместо docker-compose для продакшена — Kubernetes/Helm/Kustomize.
  - Но принцип не меняется: всё описано декларативно, без ручных шагов на серверах.
- Это хорошо ложится на GitOps-архитектуру:
  - Git как источник истины для конфигурации окружений.
  - Автоматическая синхронизация из Git в кластеры/стенды.
Разделение окружений и возможность параметризации

Если текущая схема уже подразумевает разные окружения (пусть даже через docker-compose, разные файлы, env-переменные), это ценная основа:
- Сохранить идею:
  - Dev/stage/prod как отдельные логические сущности.
  - Разные наборы переменных/конфигураций под каждое окружение.
- Эволюционировать:
  - Окружения описываются через Helm values / overlays / отдельные директории.
  - CI/CD использует эти описания, а не хардкод в скриптах.
Пример эволюции (суть, без деталей):
- Было: docker-compose.dev.yml, docker-compose.prod.yml.
- Стало: helm/values-dev.yaml, helm/values-prod.yaml + Argo CD.
Интеграция с контейнерами как базовый принцип

Даже если текущее использование docker-compose спорно для продакшена, сам факт:
- что пайплайны и окружения уже думают в терминах контейнеров,
- что есть привычка запускать сервисы в контейнеризированном виде,
— это большой плюс, который нужно сохранить.

В финальной архитектуре:
- Локально или для интеграционных тестов контейнеры / docker-compose остаются полезными.
- На продакшене ответственность передаётся Kubernetes + GitOps, но логика "один образ — много окружений" сохраняется.
Существующие удачные UX-паттерны для команды

Всё, что:
- уменьшает порог входа,
- делает запуск пайплайна и деплоя прозрачным,
- минимизирует ручные шаги,
— нужно сохранять и усиливать.

Примеры:
- Шаблонные job'ы, которые легко переиспользуются.
- Единообразные команды для локального запуска ("make test", "make lint", "make ci").
- Понятная структура пайплайна (стадии: lint → test → build → scan → deploy).
Эти практики важно перенести в новую, более зрелую архитектуру, а не "сломать всё и собрать с нуля", создав хаос для разработчиков.

Итоговая идея:

При модернизации конвейера стоит сохранить:

декларативность и "pipeline as code",
центр управления переменными и ключами,
конфигурацию через файлы в Git,
разделение окружений и контейнерный подход,
удобные и прозрачные для команды UX-паттерны.

Меняться должны не эти принципы, а их реализация: уйти от тяжёлых универсальных образов и docker-compose в сторону специализированных образов, GitOps, Kubernetes и формализованных политик безопасности, не потеряв при этом уже существующую удобную интеграцию и инфраструктурную культуру.

Вопрос 6. Как спроектировать выделение ресурсов, балансировку нагрузки и масштабирование для платформы, где множество независимых no-code приложений развёртываются и оплачиваются отдельно?

Таймкод: 00:06:57

Ответ собеседника: неполный. Предложил использовать готовые решения (Proxmox, Kubernetes) и автоскейлинг по метрикам (CPU, RAM, очереди) с собственным демоном и min/max capacity. Упомянул оценку ресурсов по типовым приложениям и их количеству, но не раскрыл вопросы изоляции, multi-tenancy и биллинга на уровне каждого приложения.

Правильный ответ:

Для платформы, на которой:

много независимых no-code приложений,
каждое логически принадлежит своему клиенту,
ресурсы и использование должны быть изолированы и тарифицированы отдельно,

нужна архитектура, решающая сразу несколько задач:

жесткая изоляция (multi-tenant безопасность),
управляемое выделение ресурсов (quota),
эластичное масштабирование (per-app),
прозрачная маршрутизация трафика,
измеримый биллинг по каждому приложению.

Ниже — целостный подход на базе Kubernetes (как наиболее подходящего уровня абстракции), с упором на практическую реализацию.

Основные принципы:

Каждый tenant/no-code приложение — управляемый объект платформы (App/Workspace/Project).
Вся конфигурация приложений хранится как декларативные сущности (CRD/Helm/Kustomize).
Ресурсы управляются через namespace-level и workload-level квоты.
Балансировка и маршрутизация — централизованно.
Биллинг строится на реальных метриках потребления.

Модель изоляции и сущностей

Базовая логическая единица: "Приложение клиента" (no-code app).

Подходы к изоляции:
- Вариант 1 (рекомендуемый для большинства случаев):
  - Один Kubernetes-кластер (или несколько кластеров по регионам).
  - Для каждого клиента или приложения — отдельный namespace.
- Вариант 2 (для high-security клиентов):
  - Отдельный namespace + усиленные политики (network policies, Pod Security).
  - Для особо критичных — выделенный cluster или node pool.
В каждом namespace:
- Деплой no-code runtime (общий движок) + конфигурация конкретного приложения (через CRD/ConfigMap/Secret).
- Все ресурсы этого приложения жестко ограничены quota/limitRange.
Пример: CRD для приложения (упрощённо):
```
apiVersion: platform.example.com/v1
kind: NoCodeApp
metadata:
  name: customer-app-123
  namespace: tenant-123
spec:
  plan: premium
  domain: app123.customer.com
  resources:
    minReplicas: 1
    maxReplicas: 10
    cpuPerReplica: "200m"
    memoryPerReplica: "256Mi"
```
Контроллер платформы (оператор) следит за NoCodeApp и создает Deployment/Service/Ingress/HPА.
Выделение ресурсов и квоты

Для обеспечения предсказуемости и справедливой оплаты:
- На namespace:
  - ResourceQuota: лимиты по CPU, памяти, storage, количеству объектов.
- На Pod/Deployment:
  - requests/limits по CPU и памяти.
  - LimitRange для значений по умолчанию.
Пример ResourceQuota:
```
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: tenant-123-quota
  namespace: tenant-123
spec:
  hard:
    requests.cpu: "4"
    requests.memory: "8Gi"
    limits.cpu: "8"
    limits.memory: "16Gi"
    persistentvolumeclaims: "5"
    pods: "50"
```
Это:
- предотвращает "выбивание" кластера одним клиентом,
- задаёт базу для тарификации (выделенный лимит vs. фактическое потребление).
Балансировка нагрузки и маршрутизация трафика

Все no-code приложения должны быть доступны по уникальным доменам/поддоменам.

Подход:
- Внешний entrypoint:
  - L7 ingress-контроллер (Nginx Ingress, HAProxy, Traefik, Istio Gateway).
- Маршрутизация:
  - По hostname (app123.customer.com) или path.
- Управление SSL:
  - cert-manager + ACME (Let’s Encrypt).
- Для multi-cluster:
  - Global load balancer (Cloud LB, BGP, anycast, DNS-level routing).
Для каждого NoCodeApp платформа автоматически создаёт:
- Service (ClusterIP),
- Ingress с указанием домена.
Пример:
```
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: customer-app-123
  namespace: tenant-123
  annotations:
    cert-manager.io/cluster-issuer: letsencrypt
spec:
  tls:
    - hosts: ["app123.customer.com"]
      secretName: app123-tls
  rules:
    - host: app123.customer.com
      http:
        paths:
          - path: /
            pathType: Prefix
            backend:
              service:
                name: customer-app-123-svc
                port:
                  number: 80
```
Масштабирование приложений

Масштабирование должно быть гибким, но контролируемым тарифным планом.

Уровни:
- Масштабирование подов приложения (горизонтальное):
  - HPA (Horizontal Pod Autoscaler) на основе:
    - CPU/Memory utilization,
    - бизнес-метрик (RPS, длина очередей, latency), через Prometheus Adapter.
- Масштабирование инфраструктуры:
  - Cluster Autoscaler/Node Autoscaler для добавления/удаления нод под нагрузку.
  - Либо собственный демон, который смотрит на метрики и дергает API провайдера (Bare metal, Proxmox, OpenStack, Cloud).
Пример HPA, завязанного на CPU:
```
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: customer-app-123-hpa
  namespace: tenant-123
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: customer-app-123
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 70
```
Для no-code платформы разумно использовать:
- Плановые ограничения:
  - У разных тарифов — разные maxReplicas и общие квоты.
- Event-based scaling:
  - Масштабирование по нагрузке на очереди задач, Webhook-эвентам и т.п.
Multi-tenant безопасность

Обязательная составляющая:
- Namespace isolation.
- NetworkPolicies:
  - Разрешаем только нужные связи (ingress с публичного ingress-контроллера, egress — по белым спискам).
- Pod Security:
  - Без privileged, без hostPath, без root (где возможно).
- Раздельные ServiceAccount'ы, OAuth/JWT для API платформы.
Это критично для модели, где много клиентов на одной платформе.
Биллинг и учёт ресурсов по каждому приложению

Поскольку приложения оплачиваются отдельно, нужна прозрачная модель учёта. Базовый подход:
- Сбор метрик потребления по namespace/label:
  - CPU, RAM (requests, limits, фактическое usage),
  - сетевой трафик,
  - диск (PVC),
  - количество реплик, uptime.
- Инструменты:
  - Prometheus + custom exporter или готовые решения (kube-state-metrics + metrics-server).
  - Для биллинга удобно использовать:
    - отдельный сервис, который периодически агрегирует метрики и пишет в billing DB.
Пример (упрощённая идея расчёта):
- Тариф: X за vCPU / GiB RAM / GiB-month storage / GB трафика.
- Для namespace tenant-123:
  - раз в N минут считываем usage и суммируем.
- В Go:
```
type Usage struct {
    Namespace string
    CPUCoreHours   float64
    MemoryGiBHours float64
    StorageGiBHours float64
}

// Псевдокод периодического сборщика
func CollectUsage(ctx context.Context) ([]Usage, error) {
    // дергаем Prometheus API, агрегируем по namespace
    // записываем в billing DB
    return nil, nil
}
```
Важно:
- В биллинге опираться либо на фактическое потребление, либо на выделенные квоты/лимиты (в зависимости от тарифной модели).
- Метки (labels) на namespace/подах: tenant_id, app_id для чёткого маппинга.
Управление жизненным циклом приложений

Для платформы no-code критично, чтобы всё было автоматизировано:
- Создание приложения:
  - API платформы → запись в DB → создание CRD NoCodeApp → оператор создаёт namespace, quotas, deployment, ingress.
- Обновление тарифа:
  - изменение plan → обновление ResourceQuota, HPA, maxReplicas.
- Остановка/удаление:
  - деактивация приложения → scale-to-zero или удаление ресурса → освобождение квоты.
- Вариант интересный для экономии:
  - scale-to-zero для неактивных приложений (по метрикам запросов).
  - При первом запросе — "cold start" через контроллер.
Масштабирование на уровне нод/кластеров

Если ресурсов не хватает:
- В облаке:
  - Cluster Autoscaler: добавляет ноды в node group при Pending подах.
- On-prem (Proxmox/OpenStack/bare metal):
  - Собственный capacity manager:
    - следит за загрузкой,
    - разворачивает новые виртуальные машины/ноды,
    - присоединяет их к кластеру.
- Важно:
  - иметь min/max capacity,
  - не допускать бесконтрольный рост.

Итог:

Корректное решение для такой платформы строится вокруг:

Kubernetes как оркестратора,
per-tenant/per-app namespace + ResourceQuota + LimitRange,
ingress-балансировки и маршрутизации по доменам,
HPA/автоскейлинга по метрикам + кластерного автоскейлера,
строгой сетевой и ресурсной изоляции,
сбора детальных метрик потребления и биллинга по ним,
оператора/контроллера, автоматизирующего жизненный цикл no-code приложений.

Такой подход даёт управляемость, безопасность, предсказуемые SLA и прозрачную модель оплаты для каждого независимого приложения.

Вопрос 7. Как спроектировать масштабирование и подбор ресурсов для множества уникальных no-code приложений с разными тарифами и возможностью автоматического повышения тарифа?

Таймкод: 00:11:24

Ответ собеседника: неполный. Предложил учитывать количество пользователей по тарифам, суммарную гарантированную мощность, допускать лёгкий овербукинг, использовать CPU/память для отслеживания нагрузки и масштабирования инфраструктуры. Отметил сложность формулировки бизнес-метрики, но не раскрыл модель автоскейлинга и автоапгрейда тарифов на уровне конкретных приложений.

Правильный ответ:

Для платформы с множеством уникальных no-code приложений, у каждого из которых:

свой тариф (бесплатный/базовый/премиальный/enterprise),
свои SLA и лимиты,
потенциально разные профили нагрузки,
требование "автоматического апгрейда" тарифа при выходе за рамки,

нужно спроектировать систему в три слоя:

модель тарифов и лимитов,
техническое обеспечение этих лимитов и масштабирования,
бизнес-логика автоматики (автоскейл/автоапгрейд/овербукинг), основанная на метриках.

Важно: это не просто "накидать HPA по CPU". Это связка:

квоты и лимиты,
наблюдаемость на уровне tenant/app,
предсказуемое поведение при превышении лимитов,
прозрачная биллинговая модель.

Опишу архитектуру по шагам.

Модель тарифов (Plan) как код

Каждый тариф должен быть формализован, а не "где-то в презентации". Для тарифа задаются:

допустимые ресурсы:
- max CPU, max RAM, max replicas,
- max storage, max RPS или соединений (если внедряем).
поведение при превышении:
- throttle (ограничить),
- hard limit (ошибки/ограничения),
- auto-upgrade (поднять тариф с уведомлением),
- grace-период.
параметры автоскейлинга:
- min/maxReplicas,
- целевые метрики (CPU, RPS, latency),
- разрешено ли scale-to-zero.

Пример описания тарифа в виде конфигурации (YAML):

plans:
  basic:
    maxCpuCores: 0.5
    maxMemoryGiB: 1
    maxReplicas: 2
    autoUpgrade: true
    scale:
      enabled: true
      minReplicas: 1
      maxReplicas: 2
      cpuTargetUtilization: 70
  pro:
    maxCpuCores: 2
    maxMemoryGiB: 4
    maxReplicas: 6
    autoUpgrade: true
    scale:
      enabled: true
      minReplicas: 2
      maxReplicas: 6
      cpuTargetUtilization: 70
  enterprise:
    maxCpuCores: 8
    maxMemoryGiB: 16
    maxReplicas: 20
    autoUpgrade: false
    customSLA: true

Эти данные используются оператором платформы для генерации ResourceQuota, LimitRange и HPA для каждого приложения.

Техническая реализация лимитов по каждому приложению

Для каждого no-code приложения:

Отдельный namespace или общий namespace с чёткими label’ами tenant/app (для биллинга и политик).
ResourceQuota и LimitRange, согласованные с тарифом.
Deployment/StatefulSet с requests/limits и HPA.

Пример генерации конфигурации для приложения с тарифом pro:

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: app-123-quota
  namespace: app-123
spec:
  hard:
    requests.cpu: "2"
    limits.cpu: "2"
    requests.memory: "4Gi"
    limits.memory: "4Gi"
    pods: "6"
---
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: app-123-hpa
  namespace: app-123
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: app-123
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 6
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 70

Таким образом:

HPA может масштабировать приложение только в рамках лимитов тарифа.
Кластер защищен от "раздувания" одного приложения.

Овербукинг: управляемый, осознанный

Полный "dedicated" под каждый тариф невыгоден; разумный овербукинг (oversubscription) допустим:

На уровне плана: суммарные гарантии < физические ресурсы кластера.
Но решения должны опираться на реальные метрики.

Подход:

Есть:
- "гарантированные" доли (requests),
- "максимальные" (limits).
Овербукинг между tenants допускается за счёт того, что не все используют peak одновременно.
Мониторинг:
- Если фактическая утилизация по кластерам стабильно высока (например, > 75–80% CPU/memory по requests/limits), включается триггер:
  - добавить ноды (infra scale),
  - или ограничить автоапгрейд/автоскейл (в зависимости от политики).
Иначе говоря:
- овербукинг — управляемая функция capacity manager'а, а не "на глазок".

Метрики: технические и бизнесовые

Одних CPU/Memory мало. Для no-code приложений:

Технические метрики:
- CPU, RAM, latency, error rate.
- Количество запросов, throughput.
Бизнес-метрики:
- RPS по приложению,
- количество активных пользователей,
- использование фич (например, workflow runs, jobs, интеграции).

Архитектура метрик:

Prometheus для технических метрик.
Отдельный сервис/экспортер для бизнес-метрик (из логов, событий, БД).
Обязательные label:
- tenant_id, app_id, plan.

SQL-приблизительный пример агрегации по usage:

SELECT
  app_id,
  date_trunc('hour', ts) as hour,
  avg(cpu_cores_used) as avg_cpu,
  avg(memory_bytes_used) as avg_mem,
  sum(requests_count) as total_requests
FROM app_usage_metrics
WHERE ts >= now() - interval '24 hours'
GROUP BY app_id, date_trunc('hour', ts);

Автоматическое повышение тарифа (auto-upgrade)

Ключевая часть вопроса. Желаемая логика:

Если приложение систематически превышает допустимые рамки тарифа,
Вместо "просто падает" — платформа:
- предлагает апгрейд,
- или автоматически переводит на более высокий тариф (при заранее согласованной политике),
- или временно даёт "burst" с дальнейшим биллингом.

Механика (высокоуровнево):

Для каждого плана определяем пороги:

Например, план basic:
- max 0.5 vCPU, 1 GiB RAM, 2 реплики,
- допускается burst до 0.75 vCPU кратковременно,
- если 3 часа подряд средняя утилизация близка к лимитам или приложение упирается в maxReplicas → кандидат на апгрейд.

Контроллер/сервис автоапгрейда:

Периодически анализирует метрики по каждому app_id.
Если условия превышения выполняются:
- Опции:
  - a) Отправить уведомление: "Ваше приложение переросло тариф Basic, рекомендуем Pro. Нажмите для подтверждения."
  - b) Если в условиях оферты разрешен auto-upgrade:
    - автоматически меняем plan в описании приложения,
    - пересоздаем ResourceQuota/HPA с новыми лимитами,
    - логируем событие + отражаем в биллинге.

Псевдокод на Go для принятия решения:

type Plan struct {
    Name           string
    MaxCPU         float64 // vCPU
    MaxMemoryGiB   float64
    MaxReplicas    int
    AutoUpgrade    bool
    NextPlan       string
}

func ShouldUpgrade(usage UsageWindow, plan Plan) bool {
    // пример: если 80% времени за окно в 24 часа утилизация CPU или реплик в районе 90% от лимита
    highLoad := usage.CPUUtilizationP90 > 0.9 || usage.ReplicaUsageP90 > 0.9
    longEnough := usage.DurationHighLoad > 3*time.Hour
    return highLoad && longEnough && plan.AutoUpgrade && plan.NextPlan != ""
}

Где UsageWindow — агрегированные метрики по приложению за период.

Вариант с "burst billing":

Можно не сразу менять тариф:
- Разрешить временно выходить за лимиты (burst),
- Но фиксировать это и тарифицировать как "pay-as-you-go".
Это более гибко для enterprise-сценариев.

Масштабирование инфраструктуры под совокупную нагрузку

На фоне автоапгрейдов и множества приложений:

Нужен capacity manager:
- Смотрит:
  - текущие и прогнозируемые потребности (requests/limits, фактический usage),
  - тренды роста нагрузки и количества приложений.
- Управляет:
  - Cluster Autoscaler (в облаке),
  - или API гипервизора/Proxmox/OpenStack (on-prem):
    - добавление/удаление нод,
    - распределение node pool'ов под разные классы тарифов (например, premium-узлы с лучшим SLA).
Важный момент:
- планировать ресурсы не только по "кол-ву клиентов * тариф",
- но и по фактическим метрикам, чтобы овербукинг был контролируемым.

Поведение при превышении лимитов без апгрейда

Нужно чётко определить:

Если auto-upgrade отключен, а приложение упирается в лимиты:
- HPA не может увеличиться выше maxReplicas,
- ResourceQuota не даёт создать новые поды,
- в пиках возможны:
  - увеличенная латентность,
  - rate limiting (429),
  - деградация производительности.

Рекомендуемый подход:

Встроить rate limiting / fair usage:
- например, NGINX/Istio/Envoy с лимитами на RPS по app_id.
Это:
- защищает платформу,
- даёт прозрачный сигнал клиенту,
- стимулирует апгрейд тарифа.

Итог:

Грамотная организация масштабирования и подбора ресурсов для множества no-code приложений с тарифами и автоапгрейдом выглядит так:

тарифы формализованы как код (лимиты, HPA-параметры, поведение при превышении);
каждое приложение получает ресурсы строго в рамках тарифа (ResourceQuota + HPA);
есть аккуратный, управляемый овербукинг на уровне кластера;
всё завязано на метрики: CPU, память, RPS, latency, бизнес-метрики использования;
отдельный сервис/оператор:
- анализирует метрики,
- принимает решения по автоапгрейду или рекомендациям,
- обновляет конфигурацию приложения;
биллинг и SLA строятся на тех же данных, что и автоскейл.

Такой подход делает платформу предсказуемой, масштабируемой и монетизируемой без ручного микроменеджмента каждого приложения.

Вопрос 8. Как физически реализовать автоскейлинг кластера и добавление новых нод в гибридной платформе (on-prem и облако)?

Таймкод: 00:17:04

Ответ собеседника: правильный. Описал два подхода: использование готовых механизмов (Cluster API, Cluster Autoscaler, managed Kubernetes с node groups) и реализацию собственного демона, который по метрикам из Prometheus принимает решения о добавлении/удалении нод, поднимает виртуальные машины из предсобранных образов, бутстрапит их через kubeadm/cloud-init и присоединяет к кластеру.

Правильный ответ:

Для платформы, которая должна автоматически масштабировать инфраструктуру под нагрузку множества приложений (включая no-code), автоскейлинг кластера нужно строить как формальный, наблюдаемый и воспроизводимый механизм, а не набор ручных скриптов.

Ключевые цели:

автоматически добавлять/убирать ноды при изменении нагрузки,
одинаково поддерживать сценарии:
- публичные облака,
- on-prem/IaaS/Proxmox/OpenStack/bare metal,
минимизировать время "cold start" ноды,
работать на одних и тех же принципах метрик и политик.

Ниже — системный подход.

Общие принципы автоскейлинга кластера:

Масштабируем не "по ощущениям", а по сигналам:
- количество Pending pod’ов,
- утилизация CPU/Memory,
- бизнес-метрики (нагрузка/продажи, если требуется).
Используем idempotent- и declarative-friendly инструменты:
- Cluster Autoscaler,
- Cluster API,
- cloud-init/ignition,
- операторы.
Для on-prem:
- интегрируемся с гипервизором/локальным IaaS через API,
- используем заранее подготовленные образы нод, чтобы запуск занимал секунды/минуты, а не часы.

Автоскейлинг в публичных облаках (упрощённый сценарий)

Если платформа работает поверх managed Kubernetes (EKS, GKE, AKS, etc.) или k8s в облаке:

Используем:
- Node Groups / Node Pools,
- встроенный Cluster Autoscaler,
- иногда — Karpenter или аналоги для более гибкого подбора нод.

Механика:

Cluster Autoscaler следит за Pending pod’ами:
- если поды не могут быть размещены из-за недостатка ресурсов:
  - увеличивает размер соответствующей node group через API провайдера,
- если ноды недогружены:
  - дренит/удаляет лишние ноды.

Высокоуровневый фрагмент конфигурации (идея):

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: cluster-autoscaler
  namespace: kube-system
spec:
  template:
    spec:
      containers:
        - name: cluster-autoscaler
          image: k8s.gcr.io/autoscaling/cluster-autoscaler:v1.29.0
          command:
            - ./cluster-autoscaler
            - --cloud-provider=aws
            - --nodes=1:10:node-group-1
            - --scale-down-unneeded-time=10m
            - --balance-similar-node-groups=true

Плюсы:

минимум собственной логики,
SLA и устойчивость на стороне облака.

Автоскейлинг в IaaS/on-prem: рекомендуемый паттерн

Когда у нас:

Proxmox, VMware, OpenStack, bare metal,
или "свой" Kubernetes поверх виртуалок,

рекомендуется:

использовать Cluster API (CAPI) как стандартный механизм управления жизненным циклом кластеров и нод,
или реализовать аналогичную логику с минимальной самописной частью.

Подход с Cluster API:

Cluster API вводит CRD: Cluster, MachineDeployment, MachineSet, Machine.
Вы разворачиваете провайдер для конкретной инфраструктуры:
- cluster-api-provider-openstack, -vsphere, -metal3, -proxmox (есть community/кастомные).
Масштабирование:
- меняете spec.replicas у MachineDeployment,
- Cluster API сам создаёт/удаляет VM, выполняет bootstrap (cloud-init, kubeadm join).

Пример MachineDeployment (идея):

apiVersion: cluster.x-k8s.io/v1beta1
kind: MachineDeployment
metadata:
  name: nocode-workers
  namespace: nocode-cluster
spec:
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      nodepool: nocode-workers
  template:
    metadata:
      labels:
        nodepool: nocode-workers
    spec:
      clusterName: nocode-cluster
      version: v1.29.2
      bootstrap:
        configRef:
          apiVersion: bootstrap.cluster.x-k8s.io/v1beta1
          kind: KubeadmConfigTemplate
          name: nocode-workers-kubeadm
      infrastructureRef:
        apiVersion: infrastructure.cluster.x-k8s.io/v1beta1
        kind: ProxmoxMachineTemplate
        name: nocode-workers-template

поверх этого можете запустить Cluster Autoscaler для CAPI,
он будет увеличивать/уменьшать replicas, а CAPI — управлять VM.

Самописный capacity-менеджер (когда стандартные решения не подходят)

Иногда:

нет готового CAPI-провайдера,
ограничения по безопасности,
кастомный гипервизор.

Тогда:

Пишется свой "capacity manager" (демон/сервис).
Источники сигналов:
- Prometheus (Pending pod’ы, утилизация CPU/Memory),
- Kubernetes API (свободные ресурсы нод),
- бизнес-метрики (нагрузка, планы).

Базовый алгоритм:

Если:
- есть Pending pod’ы нужных типов (production workloads),
- утилизация > заданного порога,
- или прогноз нагрузки растет,
То:
- создать новую VM через API (Proxmox/OpenStack/VMware),
- VM поднимается из "золотого образа" с:
  - уже установленным container runtime,
  - kubelet, cni, настройками,
  - cloud-init для автоматического kubeadm join.
Если:
- нода долго недогружена,
То:
- cordon + drain,
- выключить VM, обновить состояние.

Псевдокод на Go (упрощённо):

func reconcileClusterCapacity(ctx context.Context) error {
    usage := getClusterUsageFromPrometheus()
    pending := getPendingPodsFromK8s()

    if needScaleUp(usage, pending) {
        err := provisionNode()
        if err != nil {
            return fmt.Errorf("provision node: %w", err)
        }
    }

    if needScaleDown(usage) {
        node := pickRemovableNode()
        if node != "" {
            if err := drainAndDeleteNode(node

#### **Вопрос 9**. По каким критериям выбирать размер и характеристики worker-нод Kubernetes под набор приложений?

**Таймкод:** <YouTubeSeekTo id="Ed5LrVypv0o" time="00:19:23"/>

**Ответ собеседника:** **неполный**. Указал, что нужно опираться на requests/limits приложений, знание числа и профиля нагрузок, базовое нагрузочное тестирование или анализ метрик (CPU/память, пики, эвикшены, диск) и подбирать параметры нод так, чтобы суммарные requests укладывались в ресурсы.

**Правильный ответ:**

Выбор размера worker-нод — это баланс между:

- эффективной утилизацией ресурсов,
- устойчивостью к сбоям,
- операционными затратами,
- особенностями конкретных нагрузок (latency-sensitive, batch, stateful),
- стратегией масштабирования и обновлений.

Подход должен быть системным; простое &#34;берём среднее&#34; — недостаточно.

Ключевые критерии и соображения:

1. Профиль нагрузок и типы приложений

Сначала классифицируем нагрузки, а не ноды:

- CPU-bound (интенсивные вычисления).
- Memory-bound (большие heap/кэши, JVM, ML).
- IO-bound (частый диск/сеть).
- Latency-sensitive (API, realtime).
- Batch/cron (подходят для более агрессивного oversubscription).

От размеров нод зависят:

- плотность размещения pod’ов,
- влияние &#34;болезни&#34; одного пода на соседей,
- время восстановления при падении ноды.

Типичные эвристики:

- Для latency-sensitive и мелких микросервисов:
  - лучше несколько средних нод, чем несколько гигантов — меньше blast radius.
- Для тяжёлых memory-bound сервисов:
  - нужны ноды, способные разместить хотя бы несколько таких подов с учетом резервов.

2. Requests/limits и планируемая плотность pod’ов

Базовая инженерная логика:

- Суммарные CPU/memory requests pod’ов, которые вы планируете помещать на ноду, не должны приближаться к 100% ресурсов ноды.
- Оставляем:
  - overhead под kubelet, systemd, kube-proxy, CNI, DaemonSet’ы (обычно 5–10% CPU и памяти минимум),
  - запас под пиковые отклонения.

Пример оценки:

Допустим, у нас типичные приложения:

- App A: 100m CPU, 128Mi, до 10 реплик.
- App B: 250m CPU, 256Mi, до 5 реплик.
- App C: 500m CPU, 512Mi, до 3 реплик.

Если взять ноду 4 vCPU / 8 GiB:

- Резерв под систему: ~0.3–0.5 vCPU и 512Mi–1GiB.
- Остаётся примерно 3.5 vCPU и 7GiB под workloads.
- Планируем так, чтобы:
  - суммарные requests были в районе 60–75% ресурсов ноды,
  - limits могли &#34;дышать&#34;, но без тотального oversubscription.

Таким образом вычисляем:
- сколько подов реального профиля влезет,
- сколько разных приложений безопасно разместить.

3. Blast radius и отказоустойчивость

Чем больше нода:

- тем больше подов на ней крутится,
- тем больше сервисов затронет падение одной ноды.

Выбор размера нод должен учитывать:

- Требуемый SLA и RTO:
  - при падении ноды все её поды должны перераспределиться на другие ноды без коллапса.
- Количество нод:
  - иметь минимум 3+ ноды в пуле, чтобы:
    - выдерживать потерю одной,
    - сохранять возможность плановых обновлений (cordon/drain) без даунтайма.

Практический вывод:

- Избегать:
  - одного гигантского узла на окружение.
- Стратегия:
  - несколько нод среднего размера,
  - иногда два-три пула под разные профили.

4. Разделение по классам нод (node pools)

Для множества приложений с разным профилем выгодно использовать несколько типов worker-нод:

- &#34;general-purpose&#34; пул:
  - сбалансированный CPU/RAM,
  - основная масса микросервисов.
- &#34;high-mem&#34; пул:
  - больше RAM на vCPU,
  - JVM, кеши, аналитика.
- &#34;high-cpu&#34; пул:
  - больше vCPU,
  - вычислительные задачи.
- &#34;storage/IO-optimized&#34; пул:
  - быстрые/локальные диски,
  - stateful workloads.

Приложения направляются в нужные пулы через:

- nodeSelector,
- taints/tolerations,
- topologySpreadConstraints.

Так можно:

- подбирать размер нод под класс задач,
- избегать ситуации &#34;одно прожорливое приложение портит жизнь всем&#34;.

5. Учёт системного overhead и DaemonSet’ов

На каждой ноде есть background-нагрузка:

- kubelet, container runtime,
- CNI-плагины,
- логирование (Fluent Bit, Vector),
- мониторинг (node-exporter),
- security-агенты.

Это не &#34;копейки&#34;, особенно на маленьких нодах.

Правильный подход:

- Явно резервировать ресурсы:
  - через kube-reserved / system-reserved,
  - через DaemonSet requests.
- Учитывать их при выборе размера ноды:
  - слишком маленькие ноды &#34;забиваются&#34; overhead’ом,
  - слишком большие ноды сложны для эффективной утилизации.

6. Овербукинг: аккуратный и управляемый

Допустим овербукинг CPU (requests &lt; limits, суммарные requests &lt; capacity):

- Допустим:
  - для не критичных приложений (batch, фоновые задачи).
- Не допускаем:
  - для latency-sensitive и критичных SLA.

По памяти овербукинг опасен:

- OOMKill → падения подов → каскадные проблемы.
- Обычно:
  - суммарные memory requests близки к памяти ноды минус резерв,
  - limits не сильно выше requests.

Выбор размера ноды должен учитывать целевой уровень овербукинга:

- если стратегия агрессивная по CPU — имеет смысл чуть крупнее ноды, но с жёсткими правилами для критичных pod’ов.

7. Диск и сетевые характеристики

Игнорировать нельзя:

- Если много логов, баз, кешей:
  - нужен throughput и IOPS.
- Маленькие ноды с медленным диском:
  - становятся bottleneck.
- Большие ноды:
  - могут упереться в диск раньше, чем в CPU/память.

При выборе:

- проверяем:
  - потребление диска под логирование и временные файлы,
  - потребности в PVC.
- Для интенсивных IO:
  - выделенные пулы нод,
  - локальные SSD,
  - или быстрые сетевые диски (NVMe over network и т.п.).

8. Практический алгоритм выбора

Реалистичный пошаговый подход:

1) Собрать данные:
   - текущие/ожидаемые профили приложений:
     - средний и пиковый CPU/Memory,
     - количество реплик,
     - требования по latency/SLA,
     - использование диска/сети.
   - если данных нет — провести нагрузочные тесты типовых приложений.

2) Выбрать 1–2 кандидата размеров нод:
   - например:
     - 4 vCPU / 8GiB,
     - 8 vCPU / 16GiB.

3) Смоделировать размещение:
   - сколько pod’ов ваших типов поместится:
     - с учётом requests,
     - с резервом и overhead.
   - оценить:
     - плотность,
     - blast radius,
     - сценарий падения ноды.

4) Проверить экономику:
   - стоимость за vCPU/RAM (в облаке или on-prem),
   - эффективность утилизации:
     - слишком большие ноды → сложнее &#34;добить&#34; их до хорошей загрузки,
     - слишком маленькие → overhead + много управляющих объектов.

5) Откатать в реальности:
   - запуск с выбранной конфигурацией,
   - мониторинг:
     - Pending pod’ы,
     - эвикшены,
     - OOMKills,
     - saturation CPU/Memory/IO,
   - корректировка размеров и числа нод.

9. Пример проверки в Go (упрощённая модель)

Пример кода, который помогает прикинуть, подходит ли тип ноды под группу pod’ов:

```go
type PodProfile struct {
    CPUReqMilli    int
    MemReqMiB      int
}

type NodeType struct {
    CPUMilli   int
    MemMiB     int
    OverheadCPU int
    OverheadMem int
}

func FitPodsOnNode(pods []PodProfile, node NodeType) int {
    cpuCap := node.CPUMilli - node.OverheadCPU
    memCap := node.MemMiB - node.OverheadMem

    count := 0
    for {
        usedCPU, usedMem := 0, 0
        for i := 0; i < count && i < len(pods); i++ {
            usedCPU += pods[i].CPUReqMilli
            usedMem += pods[i].MemReqMiB
        }
        if usedCPU+pods[0].CPUReqMilli > cpuCap || usedMem+pods[0].MemReqMiB > memCap {
            break
        }
        count++
        if count >= len(pods) {
            break
        }
    }
    return count
}

Это всего лишь набросок, но идея ясна: считать плотность и оставлять запас.

Итог:

Размер worker-нод выбирается не "по вкусу", а исходя из:

профиля и критичности приложений;
суммарных requests/limits с резервом и overhead;
требований к отказоустойчивости и ограничению blast radius;
необходимости разных пулов под разные типы нагрузок;
допустимого уровня овербукинга;
дисковых и сетевых требований;
фактических метрик из продакшена и нагрузочного тестирования.

Хорошее решение — результат итеративного моделирования + метрики, а не одноразового выбора "4 vCPU, потому что так принято".

Вопрос 2. Опишите, как должен выглядеть идеальный CI/CD-конвейер для безопасной, автоматизированной сборки и доставки приложения.​

Вопрос 3. Как организовать доставку собранных Docker-образов на разные окружения (dev/stage/prod) в рамках CD, с учетом лучшей практики разделения CI и CD?​

Вопрос 5. Какие элементы текущего CI/CD-решения вы считаете удачными и сохранили бы при рефакторинге пайплайна?​

Вопрос 8. Как физически реализовать автоскейлинг кластера и добавление новых нод в гибридной платформе (on-prem и облако)?​

Вопрос 2. Опишите, как должен выглядеть идеальный CI/CD-конвейер для безопасной, автоматизированной сборки и доставки приложения.

Вопрос 3. Как организовать доставку собранных Docker-образов на разные окружения (dev/stage/prod) в рамках CD, с учетом лучшей практики разделения CI и CD?

Вопрос 5. Какие элементы текущего CI/CD-решения вы считаете удачными и сохранили бы при рефакторинге пайплайна?

Вопрос 8. Как физически реализовать автоскейлинг кластера и добавление новых нод в гибридной платформе (on-prem и облако)?