Настройка CI/CD и автоматизация деплоя
Настраиваем CI/CD для веб-проектов и сервисов: сборка, тесты, деплой, окружения, откаты, секреты и контроль релизов.
Оценка проекта
Когда это нужно
- Деплой выполняется вручную и часто ломается
- Нужны dev/stage/prod окружения
- Команда хочет быстрее выпускать релизы
- Важно иметь откаты, логи и контроль секретов
Что входит
- Pipeline сборки, тестов и деплоя
- Разделение dev/stage/prod окружений
- Секреты, переменные и безопасный доступ
- Автоматический build, smoke-checks и rollback-план
- Документация для команды
- Интеграция с GitHub Actions, GitLab CI или другим стеком
Какой результат получит бизнес
Меньше ручных ошибок при релизах
Понятная история деплоев и откатов
Быстрее путь от кода до production
Процесс
Аудит релизов
Разбираем текущий процесс, окружения, доступы, секреты и точки риска.
Pipeline
Собираем этапы установки, сборки, проверок, деплоя и уведомлений.
Передача команде
Документируем команды, откаты, переменные и правила релиза.
Релевантные кейсы
Performance ops · Latency Lab
Панель highload-оптимизации: latency, cache и нагрузочные пики
180 мс
p95
5 000
RPS
40%
CPU
Highload-тюнинг: Nginx + Postgres + Redis
Оптимизировали производительность нагруженного сервиса: тюнинг Nginx, оптимизация PostgreSQL запросов, стратегия кэширования.
AI QA · TestPilot
Автономный AI-агент для regression и triage после релизов
18 мин
Triage
11%
False+
2 ч
MTTR
AI QA-агент для регрессионных тестов и релизных сбоев
Автоматический контур регрессии и triage инцидентов после релиза: AI агрегирует падения, классифицирует риски и подготавливает план восстановления.
Что почитать
AI QA-агент: регрессия после релизов без ручной рутины
Как мы автоматизируем smoke и regression проверки в CI/CD при помощи AI-агента и сокращаем время возврата дефектов после релизов.
Как мы строим CI/CD и окружения
Практическое руководство по организации CI/CD пайплайнов и управлению окружениями разработки.