Чат HighLoad++: пока собирается билд

Инженерная работа меняется, и вместе с ней меняется программа HighLoad++ 2026 🔄 Мы сохраняем привычные темы конференции, но смотрим на них через новые задачи: как строить системы вместе с AI, где искать узкие места под нагрузкой и как проверять результат работы новых инструментов. Теперь нам важно не только что вы сделали, но и почему выбрали именно такое решение: какие ограничения учитывали, какие варианты рассматривали и какие выводы сделали после запуска. Что изменилось в программе: ✔️появились новые секции: «Агентная платформа» и «Работа в условиях фрагментированного мира»; ✔️AI в SDLC стал одним из приоритетных направлений: ждем кейсы внедрения AI в разработку, разбор подходов к проверке результатов и границ применения; ✔️ в классических темах, таких как архитектура, базы данных, тестирование и эксплуатация, меняется ракурс на инженерное мышление. Нам интересно, почему система устроена именно так, какие нагрузки и ограничения продиктовали решение, как вы проверили, что оно оптимально. ➡️ Узнать подробнее об изменениях и отправить заявку можно на сайте Ждем ваши заявки до 16 августа. До встречи в программе HighLoad++ 2026 🙌

Лео согласен, теперь ваша очередь 😎 До закрытия приема заявок на HighLoad++ 2026 осталось всего 4 дня. Дедлайн 16 августа. Если все это время вы ждали знак, что пора наконец отправить заявку, кажется, он только что появился на вашем экране. Давайте, поднимайтесь 😉

Распределённый граф Netflix, точный COUNT(DISTINCT) на миллиардах событий, дефицит энергии для дата-центров и инфраструктура для AI-агентов. В свежем дайджесте собрали 6 материалов про архитектуру, данные, сети и AI-инфраструктуру. 1️⃣ Как и почему Netflix построил распределённый граф реального времени. Netflix рассказывает об архитектуре новой графовой БД для работы со сложными связями между контентом и пользователями. Разбирают низкую задержку запросов, распределённую среду и консистентность на большом масштабе. 2️⃣ Масштабирование точного COUNT(DISTINCT) для высококардинальных метрик. Инженеры Uber показывают, как получать точный подсчёт уникальных значений в распределённых пайплайнах без приближённых алгоритмов и сохранять производительность при обработке миллиардов событий. 3️⃣ Кризис дата-центров: общественное сопротивление и дефицит энергии. Анализ проблем строительства новых ЦОД в США из-за высокого потребления ресурсов системами AI. Компании вынуждены пересматривать стратегии охлаждения и энергоснабжения, переходя к более экологичным и эффективным решениям. 4️⃣ Эволюция SASE и SSE в 2026 году: взгляд Cloudflare. Как глобальные edge-сети меняют подход к корпоративному доступу и сетевой безопасности. Речь о переносе функций доступа и защиты ближе к пользователю, снижении задержек и упрощении сетевой топологии. 5️⃣ Агентские платежи: как AI-агенты будут совершать покупки. Stripe показывает технический стек для автономных транзакций AI-агентов. Авторизация, безопасность и доверенная среда для платежей без прямого участия человека. 6️⃣ TencentDB-Agent-Memory: хаб памяти для AI-агентов. Tencent Cloud представила инфраструктурное решение для хранения навыков, графов кода и контекста диалогов. Такой слой памяти нужен агентам, которым важно сохранять контекст между взаимодействиями и работать стабильнее. Пусть ваш сегодняшний рабочий день закончится чуть раньше, а выходные останутся выходными 🙌

Первые принятые доклады HighLoad++ 2026 уже на сайте ✅ Вот их темы: enterprise-платформа для вайбкодинга, фоновая компактификация YTsaurus, бэкапы БД 100+ ТБ, сжатие видеопотоков для роботов-доставщиков и жизненный цикл AI-агента от идеи до продакшена. Это только начало. В полной программе вас ждут 100+ спикеров, 7+ стримов, 10+ воркшопов и мастер-классов. На предстоящей конференции нам особенно важны инженерное мышление, доменная экспертиза и опыт из первых рук: почему система устроена именно так, какие ограничения повлияли на выбор и где решение может не выдержать нагрузки. Пройдите на сайт, чтобы узнать подробнее о принятых докладах и о программе. До 31 августа действует текущая цена на билеты. С 1 сентября она повысится.

Друзья, всем привет! Вот уже полгода мы обсуждаем на наших конференциях внедрение AI в разработку: треть программы на питерских конференциях, отдельная Agentic Dev Conf целиком про SDLC, встречи C-Level клуба. И довольно быстро упёрлись в то, что внедрение AI на SDLC не заканчивается. Ускорили разработку — узким местом стал продуктовый апстрим. Ускорили продукт — упёрлись в бизнес-процессы и систему управления. Дальше двигаться можно только всем вместе. Рассказываю про нашу новую, надеюсь большую :), конференцию — AI Native Conf. 20 октября, Москва, кластер «Ломоносов». Один день, четыре параллельных потока, ~1000 участников. AI Native Conf — конференция о внедрении AI и построении AI Native компании. Бизнес, продукт и разработка — на одной сцене. Три секции: 1. Агентный инжиниринг — как расшивать узкие места на пути фичи от постановки задачи до продакшена: harness, SDD, контекст-инжиниринг, квалити-гейты, CI/CD для автономной разработки, платформы и инфраструктура для работы агентов; 2. Агенты в продуктовой работе — агентизированные исследования, которые были невозможны раньше, проверка гипотез вайбкодингом, PRD, которые читают и исполняют агенты, управление ожиданиями, когда роадмап меняется каждую неделю; 3. Бизнес и управление — стратегия в мире, где стоимость софта больше не защищает инвестиции; организационные модели под AI и tiny teams; бюджетирование и оценка эффективности AI; безопасность и комплаенс агентных систем, автоматизация бизнес-процессов. Подход прежний, никаких «Научу вайбкодить доходный бот» :) Применяем главный навык наших Программных комитетов — отделяем работающие решения от хайпа и инфобиза. Из уже принятого: опыт внедрения AI First разработки в Авито, ИИзация профессий в Яндексе, AI Agent Design Canvas от Т-Банка, разбор организационных барьеров внедрения от Umbrella IT, AI-native система работы руководителя из Циана. Приём докладов ещё открыт: https://conf.ontico.ru/lectures/submit/ain2026 Подробности и билеты: https://ainat

Инфраструктура для AI-агентов, запросы к распределенным данным и стоимость хранения. В этой подборке — материалы из индустрии и записи HighLoad++ 2025. Почитать: 🔴Everything we launched during Agents Week. Cloudflare собирает инфраструктуру для AI-агентов: отдельный runtime, новые сетевые возможности Workers и инструменты для трассировки и отладки. 🔴How and Why Netflix Built a Real-Time Distributed Graph: Part 3 — Querying the graph with gRPC execution API. Внутри — архитектура слоя запросов к графу на 8 млрд узлов и 150 млрд ребер: асинхронное выполнение, кеширование через EVCache и eventual consistency. Для single-hop запросов Netflix приводит P99 менее 100 мс. 🔴Running Cost-Efficient Export Workloads at Uber. Выборочные запросы по большим историческим таблицам заставляли читать слишком много файлов и увеличивали расходы. Uber сократил объем сканирования с помощью Hudi column stats и сортировки данных. Посмотреть: 🔴Строительные блоки LLM-агентов: планировщик, память, RAG и рабочие цепочки. Алексей Барган. Доклад на понятной архитектору и разработчику структуре поясняет, из чего состоит агент, и на практике показывает, в каких блоках какие проблемы могут возникнуть. 🔴Реалтайм-аналитика в распределенной системе. Вадим Зотеев. Как обрабатывать аналитические запросы за сотни миллисекунд, когда данные распределены по десяткам сервисов, а объемы измеряются миллионами/миллиардами записей? Практический опыт построения системы real-time-аналитики в большом B2B-продукте. 🔴Выжимаем облака досуха: как свое железо экономит 90% затрат на большие данные для стартапа. Андрей Ивахненко. Как хранить петабайты данных максимально дешево. Десятилетний опыт разработчика системы «Антиплагиат». Сохраняйте подборку на случай, если захотите к ней вернуться, и делитесь с коллегами 🙌

Пятничное #хроникиITбудней