惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

N
News | PayPal Newsroom
IT之家
IT之家
Jina AI
Jina AI
博客园 - 司徒正美
GbyAI
GbyAI
WordPress大学
WordPress大学
B
Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Y
Y Combinator Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Recorded Future
Recorded Future
T
Threat Research - Cisco Blogs
AWS News Blog
AWS News Blog
Latest news
Latest news
宝玉的分享
宝玉的分享
小众软件
小众软件
NISL@THU
NISL@THU
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
The GitHub Blog
The GitHub Blog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
P
Palo Alto Networks Blog
Spread Privacy
Spread Privacy
Last Week in AI
Last Week in AI
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
P
Proofpoint News Feed
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
量子位
博客园_首页
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
The Cloudflare Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
H
Help Net Security
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
V2EX - 技术
V2EX - 技术
I
InfoQ
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
O
OpenAI News
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
P
Privacy International News Feed
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Google DeepMind News
Google DeepMind News
H
Hacker News: Front Page
W
WeLiveSecurity
N
News and Events Feed by Topic

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Мы настроили динамические окружения на ArgoCD под каждую фичу
Донецков Даниил · 2026-05-29 · via Все публикации подряд на Хабре

Средний

7 мин

7.9K

Привет, я Даниил, DevOps-инженер в [KTS](https://kts.tech/devops).

Я работаю над инфраструктурой одной крупной сети. В ее штате несколько команд разработки, которые делят между собой больше 40 микросервисов, составляющих одну систему. Ожидаемо, со временем их dev-стенд сильно отстал от продакшена, и разные команды с трудом протаскивали новые фичи до релиза.

Мы в KTS уже давно продвигаем настройку динамических окружений для подобных систем. Пару лет назад мой коллега описывал, как они работают, и давал несколько рекомендаций по применению. Но это был, скорее, обзор.

Сегодня я расскажу, как мы внедрили динамические окружения на практике через ArgoCD и обтесали их под конкретные запросы разработчиков. Еще я попробую объяснить, почему такой подход здорово экономит время и нервы, и поделюсь соображениями о том, когда он будет только мешать.

Оглавление

  • Контекст

  • Что мы наделали

    • App-of-apps

    • Что пошло не так

    • Sync-wave

    • Жизненный цикл стенда

  • Что еще пошло не так

  • Когда это не нужно

  • Что в итоге

Контекст

Чтобы понять, откуда растут ноги нашей проблемы, представьте следующую конструкцию.

Команда А пилит фичу, которая меняет API в условном сервисе заказов. Чтобы ее протестировать, нужно еще обновить условный сервис уведомлений, который этот API дергает. Разработчики раскатывают обе доработки на dev и уходят заниматься другими задачами, потому что тестирование займет минимум неделю. Тестировщиков мало, очередь длинная.

Параллельно команда Б пилит свою фичу в том же сервисе уведомлений. Их фича не связана с API, она про что-то другое, но катится в тот же dev. Спустя неделю до нее доходят руки у тестировщика, и выясняется, что уведомления уже работают не так, как ожидала команда Б, потому что API заказов поменялся. Команде Б нужно вернуться в контекст недельной давности, доработать фичу и вернуть ее в очередь, чтобы тестировщики снова до нее дошли. Колесо Сансары делает полный оборот.

Фича, которую разработчики делали пару дней, доезжает до продакшена через месяц.

Один dev-стенд на всех работает, пока сервисов мало и команды могут договориться на словах. Но как только сервисов становится много, командам приходится либо стоять в очереди, либо мириться с тем, что чужая фича в смежном сервисе ломает их тест-кейсы.

Поднимать еще один dev-стенд — плохая идея по двум причинам. Во-первых, у большинства команд CI/CD заточен под одно окружение: имена неймспейсов, хосты, строки подключения к БД и домены захардкожены в helm values или в скриптах деплоя. Поднять параллельную копию означает переписать половину инфраструктурного кода. Во-вторых, даже если ее поднять, все равно непонятно, какая команда на каком стенде сидит и кто там что катит.

Зато есть хорошая идея: окружение, которое появляется автоматически под конкретный merge request, живет ровно столько, сколько нужно для проверки, и так же автоматически исчезает.

Что мы наделали

Изначальная идея выглядела амбициозно и изящно. Реализовать ее в чистом виде не получилось по ряду причин, но обо всем по порядку. Для понимания все равно важно разобраться, какой подход был предложен в начале.

Когда разработчик открывает MR в любом из сорока сервисов, CI запускает джобу, которая собирает для него отдельный стенд. На стенде поднимаются все сорок сервисов вместе с инфраструктурой (PostgreSQL, Kafka, Redis, MongoDB, ingress, сертификаты и так далее). Сервисы берутся в актуальных dev-версиях, кроме одного — того, в котором открыт MR. Для него подставляется образ из ветки MR.

Стенд изолирован. У него свой неймспейс, свои поддомены и своя база. Две параллельные фичи в смежных сервисах больше не конфликтуют, потому что у каждой свой стенд.

Когда MR закрывается, стенд удаляется. Если разработчик забыл закрыть MR, стенд все равно умрет через пять дней по TTL или вечером в пятницу, в зависимости от настройки. Есть отдельный режим «бессмертного» стенда для долгого тестирования, но тогда раз в неделю прилетает напоминание, что ресурсы тратятся.

Все построено на ArgoCD, app-of-apps и sync-wave.

App-of-apps

CI ничего не разворачивает в кластер напрямую. Он создает в ArgoCD одно родительское приложение, которое указывает на наш Helm-чарт со всем описанием стенда. Этот чарт при рендере генерирует дочерние ArgoCD Application, по одному на каждый сервис из каталога и на каждую вспомогательную систему. ArgoCD дальше сам раскладывает все это по кластеру.

Родительский Application выглядит примерно так:

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:
  name: feature-325
  namespace: argocd
  finalizers:
    - resources-finalizer.argocd.argoproj.io
spec:
  project: dynamic-env
  source:
    repoURL: https://gitlab.example.com/devops/parent-helm-chart.git
    targetRevision: main
    path: "."
    helm:
      values: |
        domain: "feature-325.dev.example.com"
        stand:
          ttlDays: 5
          cleanupFridayEvening: false
          immortalNotifyAfterDays: 7
        postgresql:
          enabled: true
        kafka:
          enabled: true
        valkey:
          enabled: true
        services:
          orders-service:
            image: { tag: latest }
          notifications-service:
            image: { tag: feature-325 }
          payments-service:
            image: { tag: latest }
          # ... ещё ~37 сервисов
  destination:
    name: dynamic-env
    namespace: argocd
  syncPolicy:
    automated:
      enabled: false

Все, что нужно знать о стенде, лежит в этих значениях: какой образ для какого сервиса, какие вспомогательные системы поднимать, какие заданы TTL и политики удаления. CI собирает values, ArgoCD приводит кластер в нужное состояние.

Что пошло не так

Сначала мы хотели брать сервисы по веткам с тем же именем, что у MR. Если открыт, к примеру, feature-325, то для всех сервисов CI ищет ветку feature-325. Если она есть, то образ берется оттуда, а если нет, то из ветки по умолчанию.

Так сделать не получилось. Имена веток были привязаны к задачам в трекере, и для каждого сервиса задача своя. То есть даже если фича сквозная, ветки в разных репозиториях называются по-разному. Сопоставить их по имени невозможно.

В качестве компромисса мы решили использовать одноименные теги. Когда разработчику нужен сборный стенд из доработок нескольких сервисов, он вешает один и тот же тег (например, test-stand-42) на нужные коммиты во всех нужных репозиториях. CI обходит список сервисов через GitLab API и берет образы, на которых есть этот тег, а для сервисов без тега берется образ по умолчанию (обычно latest из dev).

Теги, в отличие от веток, не привязаны к процессу разработки и трекеру, их можно вешать как угодно. И да, такой подход выглядит менее элегантно, чем автоматическое поднятие стенда по кнопке «открыть MR», зато работает в реальности, а не в вакууме.

Sync-wave

Отдельный блок стоит посвятить очередности деплоя в динамическом окружении. Если запустить все сервисы параллельно, половина уйдет в CrashLoopBackOff, потому что не дождется базы.

ArgoCD умеет упорядочивать деплой через аннотации argocd.argoproj.io/sync-wave: каждому дочернему Application присваивается номер волны, и ArgoCD катит волну за волной, дожидаясь готовности предыдущей. Распределение примерно такое:

  1. Первой волной разворачиваются служебные ресурсы стенда: AppProject, RBAC для сервисного аккаунта и CronJob, который снесет стенд по TTL или в пятницу вечером.

  2. Во второй волне идут базы данных и брокеры: PostgreSQL через оператор, Kafka, Redis/Valkey, MongoDB. Managed-решения сознательно не используем: для динамических стендов managed-БД получаются неоправданно дорогими.

  3. Третьей волной поднимаются сервисы, которые зависят только от баз: API, базовые бэкенды (все, что не дергает другие сервисы).

  4. В четвертую (и возможные следующие волны) уже входят сервисы, зависящие от других сервисов. Все дальнейшие волны формируются по графу зависимостей конкретной системы.

ArgoCD проверяет, что предыдущая волна в статусе Healthy, и только тогда переходит к следующей. Когда сходится последняя волна, ссылка приходит в MR.

Жизненный цикл стенда

Истина о том, что должно работать в кластере, всегда лежит в Git и в ArgoCD. CI только подкручивает values и нажимает кнопку. Это удобно для аудита: можно посмотреть состояние любого стенда в любой момент, ничего не нужно реконструировать по логам пайплайнов.

Что еще пошло не так

Вот и обещанный блок о том, что еще мы доделывали под неидеальную действительность.

Спустя пару недель после первых демо одна из команд разработки сообщила, что иногда им нужно поднимать стенд не на dev-образах, а на прод-образах, чтобы быстро проверять срочные фичи в обход спринта. Prod у них сильно отстает от dev, за несколько месяцев накапливается приличный разрыв. Один набор дефолтных values этот сценарий не покрывает.

Пришлось завести два профиля дефолтов: dev и prod. Разработчик при запуске стенда выбирает базу, поверх которой накатываются его доработки. Это потянуло за собой обязательство поддерживать prod-профиль в актуальном состоянии: после каждого релиза в прод нужно обновлять дефолтные теги в prod-профиле. А это тоже регулярная ручная работа.

Мораль здесь простая и скучная: динамическое окружение — это система, которую нужно поддерживать. Сервисы развиваются, появляются новые зависимости (вчера сервис не ходил в Redis, сегодня ходит), и кто-то должен обновлять каталог дефолтных values. Полностью бесплатной и самоподдерживающейся такая инфраструктура не бывает.

Когда это не нужно

Если в вашей системе два-три сервиса, то поднимать отдельное окружение под каждую фичу смысла нет. ArgoCD ApplicationSet с вебхуком на GitLab и простой Helm-чарт закрывают потребность раз в десять дешевле.

Порог окупаемости — где-то в районе десяти-пятнадцати сервисов при наличии нескольких параллельных команд. Выше этого значения экономия начинает быть ощутимой. Девопс не разворачивает стенд вручную по полдня, тестировщики не стоят в очереди к общему dev-стенду, а разработчики намного реже возвращаются в контекст двухнедельной давности.

Плюс есть еще одно важное условие: вы должны быть готовы держать GitOps как основной интерфейс. Если в вашей команде принято катить руками через kubectl, и вам хочется так и продолжать, то ArgoCD будет мешать, а не помогать. Здесь смысл именно в том, что состояние стендов описано декларативно и хранится в Git, и это дает возможность откатить весь стенд одним коммитом.

Что в итоге

Главная метрика, на которую я предлагаю ориентироваться — сколько времени проходит с открытия MR до момента, когда тестировщик уже может потыкать новую фичу. При общем dev-стенде это был срок от пары дней до недели. На динамических стендах весь процесс занимает пятнадцать-двадцать минут, по истечении которых в комментарии к MR появляется ссылка на готовое окружение.

Еще мы прикинули, сколько фич возвращается на доработку из-за конфликта с чужой фичей в смежном сервисе. Точные цифры заказчика приводить не буду, но переход на динамические стенды убрал эту категорию проблем почти полностью. Теперь подобные конфликты обнаруживаются на этапе слияния веток в dev, а не во время тестирования, и исправляются за несколько часов, а не дней или недель.

Само собой, такая инфраструктура стоит больше, чем один общий dev, потому что несколько стендов одновременно жрут больше ресурсов, чем один. Но TTL и пятничная очистка держат это в рамках. И важно помнить, что дороже всего стоят не CPU и память, а разработчики. Мы экономим их время, и все остальное окупается с большим запасом.

Если хотите дополнить материал или уточнить какие-то подробности, жду вас в комментариях. А если интересно узнать больше о том, как мы работаем с инфраструктурой, предлагаю к прочтению статьи моих коллег: