Мы просто и по делу рассказываем про ИИ-инструменты для работы: сравнения, пошаговые гайды, бесплатные альтернативы и реальные сценарии применения. Помогаем выбрать между ChatGPT, Gemini, Claude, локальными моделями и десятками узкоспециализированных сервисов — от дизайна и HR до аналитики и SEO. Меньше хайпа, больше практики и экономии времени каждый день.
Короткая заметка про метрики для capacity planning: utilization, latency, throughput, saturation и бизнес‑метрики для прогнозирования нагрузки и резервирования.
Обзор Grafana Alloy — агента для сбора логов, метрик и трейсов; поддержка OpenTelemetry и интеграция с Grafana Stack (Loki, Mimir, Tempo).
Как Grafana помогает отслеживать DAU, retention, конверсии и строить продуктовые дашборды из PostgreSQL, ClickHouse, Prometheus.
Обзор архитектуры централизованного логирования в Kubernetes: сбор, обработка, хранение; стек Fluent Bit, Loki, Grafana и ELK, практические советы.
Разбор причин и практических приёмов уменьшения алерт-усталости в мониторинге: actionable alerts, impact-based monitoring, SLI/SLO, дедупликация и runbooks.
Сравнение self-hosted мониторинга и SaaS — плюсы, минусы и случаи применения (Prometheus, Grafana, операционная нагрузка и стоимость).
Сравнение Datadog и New Relic: отличия в экосистеме, трассировке, аналитике и сценариях использования для облачных распределённых систем.
Краткое руководство по мониторингу PostgreSQL и Redis через Prometheus: ключевые метрики, экспортеры, алерты и интеграция с Grafana и Alertmanager.
Чем отличаются kube-state-metrics и node-exporter, какие метрики смотреть и стандартный стек Prometheus + Grafana для мониторинга Kubernetes.
Короткий обзор eBPF: преимущества для observability в Linux и Kubernetes, ограничения совместимости и полезные инструменты (Cilium, Falco, bpftrace).
Краткое объяснение, как AIOps на базе ML находит аномалии, прогнозирует инциденты и снижает простои для Kubernetes, e‑commerce и банковских сервисов.
Observability 2.0: как AI-анализ логов и автоматический RCA помогают SRE/DevOps быстро находить причины инцидентов в микросервисах и Kubernetes.