# DevOps, Kubernetes и AI-инфраструктура для бизнеса Canonical: https://www.kt-team.ru/solutions/devops Source: https://www.kt-team.ru/solutions/devops Canonical URL: https://www.kt-team.ru/solutions/devops Original URI: /solutions/devops ## SEO / GEO Metadata - Title: DevOps, Kubernetes и AI-инфраструктура для бизнеса - Description: Строим DevOps-платформы на Kubernetes/OpenShift: CI/CD, SSO, security gateways, self-service deployment и локальная AI-инфраструктура. - Canonical: https://www.kt-team.ru/solutions/devops - Robots: not specified - JSON-LD blocks: 1 ## DevOps как управляемая платформа для бизнеса DevOps в KT.Team - не аренда инженера, который по ночам чинит стенды. Мы делаем production управляемой способностью бизнеса: команда может выпускать ценность, разворачивать сервисы, подключать доступы, видеть инциденты и управлять AI-инфраструктурой без постоянной очереди к внешнему инженеру. Простое решение здесь не значит легкое: мы упрощаем платформу, убираем ручные ритуалы, вводим стандарты, слабую связанность и измеримые правила эксплуатации. ## Коротко о подходе - Production как управляемая способность бизнеса: релизы, доступы, инциденты и AI-инфраструктура без очереди к внешнему инженеру. - Платформа на Kubernetes или OpenShift со стандартами эксплуатации, слабой связанностью и измеримыми правилами. - Управляем DORA-метриками (deployment frequency, lead time, MTTR, change failure rate), а не количеством задач DevOps. - SSO, security gateways и аудит для людей, сервисов и AI-агентов; локальная LLM-инфраструктура без выноса данных наружу. - Платформа отчуждаема: команда заказчика получает self-service deployment, runbooks и независимость от внешних инженеров. ## Где бизнес теряет деньги без зрелого DevOps Признаки незрелого контура: релизы ждут одного человека с доступом к серверу; стенды отличаются друг от друга; инцидент начинается с вопроса, где логи; подрядчики и сотрудники входят в разные сервисы разными паролями; Kubernetes есть, но сетевые политики, RBAC и лимиты ресурсов не доведены до стандарта; AI-агенты начинают работать с данными без нормального SSO, изоляции и аудитного следа. В управляемой платформе это меняется: команда выпускает ценность через стандартный pipeline, окружения test/stage/prod одинаковы и описаны как код, инциденты видны в мониторинге, вход единый через SSO/IAM, RBAC и квоты доведены до стандарта, а AI-агенты получают identity, scope, short-lived token и audit trail. Цена незрелости по уровням руководителей: на уровне CPO это растит TTU — бизнес-ценность дольше идет от идеи до использования; на уровне CTO и CIO это растит WIP, риск инцидентов и стоимость владения; на уровне CDTO это тормозит AI-трансформацию: модель или агент вроде бы готовы, но их нельзя безопасно подключить к данным, инструментам и продуктивным процессам. ## Что мы строим ### Kubernetes и OpenShift как платформа продукта Проектируем кластеры, namespaces, quotas, storage, ingress, registry, окружения test/stage/prod и правила эксплуатации. В Kubernetes отдельно настраиваем RBAC для доступа к API и NetworkPolicy для контроля трафика между pod, namespace и внешними сетями с учетом поддержки CNI-плагина. В OpenShift учитываем слой host, container/orchestration, build и application security, чтобы платформа была не набором YAML, а управляемым контуром. ### CI/CD и self-service deployment Собираем pipeline от commit до production: сборка, тесты, security checks, контейнерный registry, миграции, preview/test стенды, blue-green или canary, rollback и release notes. Цель - чтобы продуктовая команда могла развернуть сервис по стандарту сама, а DevOps не становился узким горлом между бизнес-результатом и продуктивом. ### Наблюдаемость, SRE и DORA Строим метрики, логи, трассировки, алерты, runbooks и постмортемы. Управляем не количеством задач DevOps, а показателями throughput и stability: deployment frequency, lead time for changes, MTTR и change failure rate. ### Security gateways и Zero Trust-доступ Разворачиваем gateway-слой для API, интеграций и AI-инструментов: аутентификация, авторизация, rate limits, allowlists, mTLS, WAF/API protection, policy gates и аудит. Сеть делим на зоны, критичные сервисы изолируем, секреты выносим из pipeline и репозиториев, доступы делаем временными и измеримыми. ### SSO для людей, сервисов и AI-агентов Внедряем Keycloak и совместимые IAM-контуры на OIDC/OAuth2/SAML: отдельный auth server, realm/client модели, роли, группы, MFA, federation с AD/LDAP и сервисные учетные записи. Для AI-агентов SSO проектируем отдельно: агент получает identity, scope, short-lived token и audit trail, а не общий технический пользователь с бесконечными правами. ### Локальная LLM-инфраструктура Разворачиваем self-hosted и on-prem контуры для LLM: vLLM production stack, NVIDIA NIM, Open WebUI, private model registry, GPU scheduling, inference endpoints, quotas, мониторинг latency/cost и изоляцию данных. Для Red Hat-контуров смотрим OpenShift AI как гибридную платформу для open-weight models и автономных агентов. ## Матрица ключевых компетенций ### Kubernetes Кластеры, Helm/Kustomize, operators, ingress, service mesh при необходимости, storage classes, backup, autoscaling, pod security, RBAC, NetworkPolicy, policy-as-code, resource quotas и multi-tenant правила. ### OpenShift Enterprise-контуры на Red Hat: security context constraints, image streams, routes, builds, compliance, OpenShift GitOps, OpenShift Pipelines и OpenShift AI для LLM/inference workloads. ### CI/CD и GitOps GitLab CI/CD, Argo CD, Tekton/OpenShift Pipelines, environment promotion, immutable artifacts, миграции, автотесты, quality gates, rollback и release governance без ручного SSH на серверы. ### Сети и безопасность Security gateways, API gateway, ingress/egress policies, DNS/TLS, certificate lifecycle, secrets management, VPN/private links, mTLS, сегментация, журналирование действий и готовность к расследованию инцидентов. ### SSO и IAM Keycloak, OIDC/OAuth2/SAML, AD/LDAP federation, MFA, service accounts, client credentials, role mapping, delegated admin, lifecycle доступов и единый вход для внутренних систем, подрядчиков и агентов. ### AI agents platform Self-deployment AI agents без хаоса: агент может создать MR, запросить стенд или инициировать деплой только через pipeline, policy gates, approvals, sandbox, подписанные артефакты и логируемые tool calls. ### Local LLM platform Локальные модели, inference serving, model/runtime registry, vLLM, NVIDIA NIM, Open WebUI, GPU quotas, offline/self-host режим, контроль данных, compliance и расчет unit economics LLM-нагрузки. ### Эксплуатация и поддержка Observability stack, SLI/SLO, incident response, capacity planning, резервное копирование, disaster recovery, patch management, FinOps и обучение команды заказчика, чтобы платформа не зависела от одного внешнего инженера. ## AI-native DevOps: агенты должны жить в управляемом контуре AI-агент отличается от чат-бота тем, что действует: читает корпоративную память, вызывает API/MCP-инструменты, меняет данные, запускает pipeline, создает документы или рассчитывает показатели. Значит, DevOps-контур для AI должен решать три задачи одновременно. Первая - identity: кто именно действует, от чьего имени, с каким scope и на какой срок. Вторая - runtime: где запускается агент, какие модели и инструменты доступны, как ограничены CPU/GPU, память, сеть и секреты. Третья - контроль: какие действия требуют human-in-the-loop, где хранится аудитный след, как откатить ошибку и как доказать, что агент не вышел за регламент. Поэтому мы связываем SSO, MCP/API gateways, Kubernetes/OpenShift, локальную LLM-инфраструктуру и DORA/SRE-практики в один production-контур. ## Как идёт работа ### 1. Диагностика За 1-2 недели собираем карту сервисов, окружений, pipeline, доступов, инцидентов, затрат, security gaps и AI-сценариев. Отдельно смотрим, где бизнес-ценность застревает до продуктивного использования. ### 2. Целевая архитектура Проектируем минимально достаточную платформу: Kubernetes или OpenShift, CI/CD, GitOps, SSO, security gateways, observability, backup, DR, локальная LLM-инфраструктура и правила эксплуатации. Не усложняем ради моды: оставляем только то, что снижает TTU, WIP, cost или risk. ### 3. Быстрый полезный контур Запускаем первый поток, который начинает использоваться: например, self-service deployment одного сервиса, SSO для подрядчиков, мониторинг критичного процесса или on-prem inference endpoint для AI-агента. Демо и тестовый стенд не считаем финалом, пока пользователи не начали работать. ### 4. Перенос сервисов Переводим сервисы партиями, чтобы не останавливать бизнес. Контейнеризируем, отделяем конфигурацию, выносим секреты, описываем IaC, добавляем health checks, readiness/liveness, rollback и алерты. ### 5. Передача управления Документируем runbooks, обучаем команду, вводим DORA/SRE-метрики и закрываем зависимость от внешнего DevOps в рутинных операциях. KT.Team остается на архитектурном сопровождении, но платформа становится отчуждаемой. ## Кейсы, на которые опираемся Опорные цифры: поиск медиафайлов после перевода DAM на Kubernetes-оркестратор сократился с 16 часов до минут; ограничения использования медиа в том же проекте экономят около 3,5 млн руб. в год; SSO на Keycloak с Active Directory и первый сервис в кейсе ГК ТОЧНО заняли 2 месяца. ### SSO и витрина сервисов за 2 месяца В публичном кейсе ГК ТОЧНО команда KT.Team развернула инфраструктуру продуктовой разработки, настроила Keycloak, связала SSO с Active Directory и подключила первый сервис. Это доказывает компетенцию в SSO, сервисном каталоге и доступах для сотрудников и подрядчиков. [Читать кейс](/cases/2-months-sso-service-catalog-contractors-development) ### On-prem DAM на Kubernetes для «Ленты» Для «Ленты» мы развернули DAM Pimcore на серверах заказчика, подняли Kubernetes-кластер с test/prod стендами, связали решение с шиной данных и сайтом через API, использовали S3-хранилище для изображений. Результат - on-prem система без зависимости от облачного вендора. [Читать кейс](/cases/customized-dam-for-lenta-retail-and-ecom) ### Kubernetes-оркестратор для DAM, RabbitMQ, Redis, Filebeat В DAM-проекте для крупного производителя и ретейлера архитектура включала Kubernetes-оркестратор, Pimcore, RabbitMQ, Redis, Filebeat, СХД и Elasticsearch. Поиск медиафайлов сократился с 16 часов до нескольких минут, а ограничения на использование медиа экономят около 3,5 млн руб. в год. [Читать кейс](/cases/pimcore-dam-integration-to-optimise-digital-assets-costs) ### AI-агенты, MCP и корпоративная память В публичных AI-кейсах KT.Team описаны контуры, где агент работает с 1С и системами через API/MCP, Sloy превращает чаты, встречи, Drive, Git, задачи и финансы в память для AI-агентов, а финансовый агент получает данные через MCP и SQL. Эти проекты требуют той же DevOps-базы: identity, gateways, runtime, наблюдаемость и аудит. [AI SDLC-контур](/cases/fix-price-ai-sdlc-pim) [AI-агент с API/MCP](/cases/osno-va-ai-accountant) [Sloy: память для AI-агентов](/cases/sloy-ai-corporate-memory) [Финансовый агент на MCP](/cases/mcp-financial-agent-osnova) ## Измеримые результаты ### Скорость поставки Релизы идут через стандартный pipeline, lead time for changes сокращается, команда выпускает маленькие изменения чаще, а бизнес быстрее получает использование, не просто демо. ### Стабильность Инциденты обнаруживаются через мониторинг, а не через пользователей. MTTR снижается за счет логов, трассировок, runbooks, rollback и понятной зоны ответственности. ### Безопасность доступа Люди, сервисы и AI-агенты получают минимально необходимые права через SSO/IAM, сетевые политики, security gateways и аудит. ### Независимость от внешних инженеров Команда заказчика получает self-service deployment, документацию, runbooks и понятные правила эксплуатации. Внешний эксперт нужен для развития платформы, а не для каждого релиза. ### Готовность к AI Локальные модели, MCP/API gateway, SSO для агентов, sandbox и audit trail позволяют подключать AI к реальным процессам без выноса чувствительных данных наружу. ### Стоимость владения Quotas, autoscaling, FinOps, observability и стандарты окружений показывают, где платформа тратит деньги, а где экономит время разработки, простои и риск инцидентов. ## Первый шаг - диагностика контура Безопасный первый шаг - не контракт на полную перестройку, а короткая диагностика (1-2 недели): карта сервисов, окружений, pipeline, доступов, инцидентов, затрат и security gaps, а затем минимально достаточная целевая архитектура под TTU, WIP, cost и risk, включая первый полезный контур, который начнут использовать. ![DevOps и Kubernetes-платформа для бизнеса | KT.Team](/assets/original/razrabotka-progressive-web-applications-pwa-or-ktteam-8d5aba8411.svg)