Решения
Строим DevOps-платформы на Kubernetes/OpenShift: CI/CD, SSO, security gateways, self-service deployment и локальная AI-инфраструктура.
Наши клиенты
DevOps
DevOps связывает инженерные метрики с эксплуатацией: частоту релизов, lead time, change failure rate, MTTR, наблюдаемость и ответственность за сервис.
Метрики, логи, трейсы и алерты до инцидента, а не после жалобы бизнеса.
CI/CD и инфраструктура как код делают релизы повторяемыми и проверяемыми.
SLA/SLO, runbooks и postmortem превращают поддержку в систему.
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.
Незрелый контур
Управляемая платформа
| Система / слой | Зона ответственности |
|---|---|
| CPO | Растёт TTU: бизнес-ценность дольше идёт от идеи до использования |
| CTO и CIO | Растут WIP, риск инцидентов и стоимость владения |
| CDTO | Тормозит AI-трансформацию: модель или агент вроде бы готовы, но их нельзя безопасно подключить к данным, инструментам и продуктивным процессам |
Проектируем кластеры, namespaces, quotas, storage, ingress, registry, окружения test/stage/prod и правила эксплуатации. В Kubernetes настраиваем RBAC для доступа к API и NetworkPolicy для контроля трафика между pod, namespace и внешними сетями с учётом поддержки CNI-плагина. В OpenShift учитываем слой host, container/orchestration, build и application security, чтобы платформа была не набором YAML, а управляемым контуром.
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 развернула сервис по стандарту сама, а DevOps не становился узким горлом между бизнес-результатом и продуктивом.
Строим метрики, логи, трассировки, алерты, runbooks и постмортемы. Управляем показателями throughput и stability: deployment frequency, lead time for changes, MTTR и change failure rate. Эти DORA-метрики показывают, где платформа ускоряет бизнес, а где просто добавляет ритуалы.
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.
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 учётные 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.
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.
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.
Enterprise-контуры на Red Hat: security context constraints, image streams, routes, builds, compliance, OpenShift GitOps, OpenShift Pipelines и OpenShift AI для LLM/inference workloads.
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.
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.
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.
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.
Локальные модели, inference serving, model/runtime registry, vLLM, NVIDIA NIM, Open WebUI, GPU quotas, offline/self-host режим, контроль данных, compliance и расчёт unit economics LLM-нагрузки.
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.
Три задачи DevOps-контура для AI-агента
Identity
Runtime
Контроль
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.
Проектируем минимально достаточную платформу: Kubernetes или OpenShift, CI/CD, GitOps, SSO, security gateways, observability, backup, DR, локальная LLM-инфраструктура и правила эксплуатации. Оставляем только то, что снижает TTU, WIP, cost или risk.
Запускаем первый поток, который начинает использоваться: 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.
Переводим сервисы партиями, чтобы не останавливать бизнес. Контейнеризируем, отделяем конфигурацию, выносим секреты, описываем IaC, добавляем health checks, readiness/liveness, rollback и алерты.
Документируем runbooks, обучаем команду, вводим DORA/SRE-метрики и закрываем зависимость от внешнего DevOps в рутинных операциях. KT.Team остаётся на архитектурном сопровождении, но платформа становится отчуждаемой.
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.
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: получилась on-prem система без зависимости от облачного вендора.
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.
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.
Кейсы
Релизы идут через стандартный pipeline, lead time for changes сокращается, команда выпускает маленькие изменения чаще, а бизнес быстрее получает использование, не просто демо.
Инциденты обнаруживаются через мониторинг, а не через пользователей. MTTR снижается за счёт логов, трассировок, runbooks, rollback и понятной зоны ответственности.
Люди, сервисы и AI-агенты получают минимально необходимые права через SSO/IAM, сетевые политики, security gateways и аудит.
Команда заказчика получает self-service deployment, документацию, runbooks и понятные правила эксплуатации. Внешний эксперт нужен для развития платформы, а не для каждого релиза.
Локальные модели, MCP/API gateway, SSO для агентов, sandbox и audit trail позволяют подключать AI к реальным процессам без выноса чувствительных данных наружу.
Quotas, autoscaling, FinOps, observability и стандарты окружений показывают, где платформа тратит деньги, а где экономит время разработки, простои и риск инцидентов.
С чего начать
1-2 недели
Безопасный первый шаг - не контракт на полную перестройку, а короткая диагностика: карта сервисов, окружений, pipeline, доступов, инцидентов, затрат и security gaps, а затем минимально достаточная целевая архитектура под TTU, WIP, cost и risk.
