SRE on the Road: Новосибирск

Порой кажется, что разговоры о резервном копировании и аварийном восстановлении - это про эпоху мезозоя. Особенно в эпоху микросервисов, облачных провайдеров и возможности быстрой замены упавшего сервиса на другом конце земли. Несколько иначе дела обстоят у компонентов платформы и инфраструктуры. Для них время, затраченное на аварийное восстановление пропорционально потерям сразу нескольких бизнес-линий компании. В своём докладе рассмотрю Kubernetes как яркий пример такого компонента. Поделюсь сценариями отказа в условиях использования Cluster API и конечно затрону тему аварийного восстановления.

Расскажу как применяю LLM для минимизации рутины в повседневной работе инженера по надежности (и не только) на примере доступной всем модели ChatGPT 3.5. Доклад будет наиболее полезен инженерам, которые еще не использовали GPT в работе либо не нашли для себя практического применения. Подсвечу проблемные моменты, которые заметил по прошествии времени и поделюсь воркэраундами, позволяющими заставить GPT отвечать чуть более качественно. В докладе не будет продвинутых техник промпт-инжениринга и способов создания своих приложений на базе GPT. Только 20+ видов различных повседневных задач, простые промпты человеческим языком и демонстрация возможностей по устранению рутины.