Превращаю хаотичные ручные операции в предсказуемые, масштабируемые процессы, фокусируясь на том, что действительно важно для бизнеса: стабильности, скорости доставки кода и полном контроле над инфраструктурой.
| Метрика | До | После |
|---|---|---|
| Развертывание окружения (IaC) | 2–3 дня | 10–15 мин |
| RPO (бэкапы) | 24 часа | 5 мин |
| Бэкап GitLab | 9.1 ГБ | 44 МБ (-99.5%) |
| Среднее время деплоя (CI/CD) | 15 мин | 12 мин (-20%) |
| ML-образ Docker | 5.24 GiB | 1.23 GiB (-77%) |
| Frontend-образ | 875 MB | 22 MB (×40) |
- CI/CD & Automation: GitLab CI / Self-Managed, Kaniko, Ansible, Bash, Python
- Infrastructure & Cloud: Yandex Cloud (Expert), AWS, Terraform (модульный IaC), Docker, Podman rootless
- Orchestration & Networking: Kubernetes (Managed + Homelab), Traefik, Nginx, Bastion, DNS
- Databases & Messaging: PostgreSQL / MySQL (HA), Apache Kafka (YC Managed, KRaft), RabbitMQ, Redis, Restic
- Observability & Security: Prometheus, Grafana, Trivy, Semgrep, Cosign OIDC, Infisical, custom Python healthchecks
Развернул собственный лабораторный стенд для отработки декларативной оркестрации и новых workload'ов вне коммерческих проектов.
- Kubernetes HA-кластер «с нуля»: многонодовая сборка на железе без Managed-решений. Прорабатываю Control Plane, etcd, CNI, CSI — чтобы понять механику оркестратора изнутри.
- Local AI на Apple Silicon (Mac Mini M4): развертывание и оптимизация инференса LLM-моделей. Изучаю встраивание AI-инструментов в DevOps-пайплайны.
- GitOps: ArgoCD для синхронизации состояния кластера с Git-репозиторием.
- Observability: Prometheus + Grafana + Loki для мониторинга нод, подов и AI-нагрузок.
Мой принцип: Глубокое понимание Linux (cgroups, namespaces, systemd) и сетевого стека делает переход к Kubernetes не изучением с нуля, а естественной эволюцией уже существующих компетенций.
💡 Подробные кейсы с архитектурными схемами (Mermaid): sadchikovsg.ru
📄 Резюме в один клик: скачать PDF