«Облачная архитектура» на ThecoreGrid — это практический разбор проектирования и эксплуатации надежных cloud-native систем в динамичной production-среде.
Мы рассматриваем архитектурные паттерны для контейнеров и Kubernetes, service discovery, управление конфигурацией, autoscaling и immutable infrastructure. В центре внимания — реальные требования продакшена: multi-cluster эксплуатация, отказоустойчивость при сбоях, контроль стоимости, observability и безопасная изоляция workload’ов. Публикуем глубокие материалы по platform engineering, GitOps, Infrastructure as Code, управлению трафиком, стратегиям rollout и day-2 operations в highload-сценариях. Вместо базовых туториалов — инженерные компромиссы: переносимость vs managed-сервисы провайдера, скорость delivery vs governance, гибкость vs операционная сложность. Контент основан на практиках BigTech, post-mortems инцидентов и опыте масштабных cloud migration. Тег полезен архитекторам, backend- и platform-инженерам, DevOps- и SRE-командам, которые строят и развивают критичную облачную инфраструктуру.
L.OS на AWS: как Bosch унифицировала отслеживание транспортных средств с помощью бессерверной архитектуры, уровня соединителей и адаптеров для конкретного поставщика для обеспечения видимости в реальном времени
Cloudflare cdnjs на R2 и Workers: как миграция публикации и доставки упростила архитектуру без потери URL, SRI-хэшей и отказоустойчивости.
Конвейер обновления Kairos для Kubernetes: неизменяемая ОС, GitOps, мобильные образы и безопасное обновление плоскости управления без ручного SSH
LL SC с randomization и FADD: как сохранить QHI, снизить space complexity и получить wait-free behavior без асимптотических потерь
Эластичность ядер между виртуальными машинами с микросекундной задержкой: как Hyperflux перераспределяет ядра между ВМ для снижения «хвостовых» задержек, сохраняя при этом свойства сверхлегких виртуальных машин
Автомасштабирование с учетом QoS для задач инференса ИИ: распределенное планирование с участием пользовательских устройств, снижение потребности в выделенных мощностях и улучшение показателей «хвостовой» задержки при росте нагрузки
FHIR и Kafka для wearable-аналитики: разбор cloud-native архитектуры, FHIR normalization, low-latency ingestion и клинических workloads
GPU LZ77 decode на H100: где скрыта сериализация, почему parse важнее copy и какие компромиссы дают адресуемость данных
Kueue migration в Netflix: как заменить CMB на Kubernetes-native batch platform, сохранить API parity и повысить resource utilization
CHERI memory safety в C/C++: как hardware architecture усиливает pointer safety, изоляцию и sharing без массовой переписки кода
Controls: ← → to move, ↑ to rotate, ↓ to drop.
Mobile: use buttons below.