Мы используем куки и предполагаем, что вы согласны, если продолжите пользоваться сайтом
Понимаю и согласен
Заявка на обратный звонок
Свяжемся с вами в течение рабочего дня
Нажимая кнопку, вы соглашаетесь на обработку ваших персональных данных согласно нашей политике конфиденциальности.
Инженеры Southbridge реализовали уже более 100 проектов по внедрению эффективных DevOps-инструментов и практик, что позволило нашим клиентам повысить устойчивость инфраструктуры высоконагруженных проектов и добиться стабильности процессов CI/CD.
Кейсы клиентов
Мы хотим рассказать про 4 кейса наших клиентов, в которых наглядно можно увидеть результат нашей работы по оптимизации процессов CI/CD, развёртке кластеров Kubernetes и внедрению новых технических решений в инфраструктуре клиентов.
Ситуация заказчика: У клиента множество микросервисов, написанных на node.js Нужен был унифицированный подход к CI/CD для всех приложений. Особенностью проекта является сильно плавающая нагрузка от приложений-обработчиков видео. Для деплоя применялся Docker. Gitlab использовался только для хранения кода. Сборка и деплой проводились вручную. Развертывание происходило на ноды ECS в Amazon. Веб-приложения были расположены на Heroku.
Онлайн видео-конструктор с расширенными возможностями
Цель: Построение CI/CD инфраструктуры в kubernetes-кластере Amazon (EKS).
Supa.ru
Читать кейс
Онлайн видео-конструктор с расширенными возможностями, такими как:
— создание сотен/тысяч видеороликов по одному шаблону, но с разными текстами и изображениями;
— генерация роликов в реальном времени на основе данных пользователя;
— автоматизация постинга видео в социальные сети;
— создание видео внутри интерфейсов.
Сайт: supa.ru
Ситуация заказчика: У клиента множество микросервисов, написанных на node.js Нужен был унифицированный подход к CI/CD для всех приложений. Особенностью проекта является сильно плавающая нагрузка от приложений-обработчиков видео. Для деплоя применялся Docker. Gitlab использовался только для хранения кода. Сборка и деплой проводились вручную. Развертывание происходило на ноды ECS в Amazon. Веб-приложения были расположены на Heroku.
Цель: Построение CI/CD инфраструктуры в kubernetes-кластере Amazon (EKS).
Решение: Автоматическое масштабирование приложений обработчиков видео реализовано в зависимости от нагрузки CPU. Предприняты следующие действия:
- кластер развернут с помощью eksctl;
- приложения из ECS, перенесли в EKS (k8s в Amazon);
- веб-приложения на Heroku - перенесли в k8s (экономия финансов);
- gitlab раньше использовался только для хранения кода. Сейчас CI запускается автоматически, образ сохраняется в registry, автоматически развертывается новая версия приложения в кластере;
- разработан унифицированный CI для всех микросервисов через Helm;
- сборка и деплой реализован в режиме DinD. Это имеет ряд преимуществ: дополнительную изоляцию, удобное масштабирование, возможность запускать на spot-нодах;
- убраны окружения, настроенные вручную. Подняты 3 окружения dev, prod, stage управляются автоматически;
- используется 2 зоны доступности, минимально необходимое количество для отказоустойчивости.
Используемый стек технологий: AWS, eksctl, Gitlab (CI, registry, gitlab-runner DinD), Helm v3, Prometheus, Grafana, Mongo Atlas.
Результат: Быстрый и автоматический деплой приложений в кластер без простоя сервиса. Использование нескольких окружений для тестирования и подготовки приложений. Удобный мониторинг потребления ресурсов и доступности сервисов. Планируется сделать автоматическое масштабирование приложений в зависимости от количества заданий в очереди на обработку.
— создание сотен/тысяч видеороликов по одному шаблону, но с разными текстами и изображениями;
— генерация роликов в реальном времени на основе данных пользователя;
— автоматизация постинга видео в социальные сети;
— создание видео внутри интерфейсов.
Сайт: supa.ru
Ситуация заказчика: У клиента множество микросервисов, написанных на node.js Нужен был унифицированный подход к CI/CD для всех приложений. Особенностью проекта является сильно плавающая нагрузка от приложений-обработчиков видео. Для деплоя применялся Docker. Gitlab использовался только для хранения кода. Сборка и деплой проводились вручную. Развертывание происходило на ноды ECS в Amazon. Веб-приложения были расположены на Heroku.
Цель: Построение CI/CD инфраструктуры в kubernetes-кластере Amazon (EKS).
Решение: Автоматическое масштабирование приложений обработчиков видео реализовано в зависимости от нагрузки CPU. Предприняты следующие действия:
- кластер развернут с помощью eksctl;
- приложения из ECS, перенесли в EKS (k8s в Amazon);
- веб-приложения на Heroku - перенесли в k8s (экономия финансов);
- gitlab раньше использовался только для хранения кода. Сейчас CI запускается автоматически, образ сохраняется в registry, автоматически развертывается новая версия приложения в кластере;
- разработан унифицированный CI для всех микросервисов через Helm;
- сборка и деплой реализован в режиме DinD. Это имеет ряд преимуществ: дополнительную изоляцию, удобное масштабирование, возможность запускать на spot-нодах;
- убраны окружения, настроенные вручную. Подняты 3 окружения dev, prod, stage управляются автоматически;
- используется 2 зоны доступности, минимально необходимое количество для отказоустойчивости.
Используемый стек технологий: AWS, eksctl, Gitlab (CI, registry, gitlab-runner DinD), Helm v3, Prometheus, Grafana, Mongo Atlas.
Результат: Быстрый и автоматический деплой приложений в кластер без простоя сервиса. Использование нескольких окружений для тестирования и подготовки приложений. Удобный мониторинг потребления ресурсов и доступности сервисов. Планируется сделать автоматическое масштабирование приложений в зависимости от количества заданий в очереди на обработку.
Ситуация заказчика: Инфраструктура представляла собой нагруженный кластер Kubernetes на 3-х физических нодах (с использованием Ceph в качестве общего хранилища) и некоторое количество экземпляров PostgreSQL (до полутерабайта объёмом), также на 3-х серверах. В кластере Kubernetes посредством GitLab CI было развёрнуто два десятка приложений.
Онлайн-платформа для организации независимого торгового аудита и оценки сервиса
Цель: обеспечения стабильной работы инфраструктуры и оптимизации процессов CI/CD.
Сrowdsystems.ru
Читать кейс
Онлайн видео-конструктор с расширенными возможностями, такими как:
— создание сотен/тысяч видеороликов по одному шаблону, но с разными текстами и изображениями;
— генерация роликов в реальном времени на основе данных пользователя;
— автоматизация постинга видео в социальные сети;
— создание видео внутри интерфейсов.
Сайт: supa.ru
Ситуация заказчика: У клиента множество микросервисов, написанных на node.js Нужен был унифицированный подход к CI/CD для всех приложений. Особенностью проекта является сильно плавающая нагрузка от приложений-обработчиков видео. Для деплоя применялся Docker. Gitlab использовался только для хранения кода. Сборка и деплой проводились вручную. Развертывание происходило на ноды ECS в Amazon. Веб-приложения были расположены на Heroku.
Цель: Построение CI/CD инфраструктуры в kubernetes-кластере Amazon (EKS).
Решение: Автоматическое масштабирование приложений обработчиков видео реализовано в зависимости от нагрузки CPU. Предприняты следующие действия:
- кластер развернут с помощью eksctl;
- приложения из ECS, перенесли в EKS (k8s в Amazon);
- веб-приложения на Heroku - перенесли в k8s (экономия финансов);
- gitlab раньше использовался только для хранения кода. Сейчас CI запускается автоматически, образ сохраняется в registry, автоматически развертывается новая версия приложения в кластере;
- разработан унифицированный CI для всех микросервисов через Helm;
- сборка и деплой реализован в режиме DinD. Это имеет ряд преимуществ: дополнительную изоляцию, удобное масштабирование, возможность запускать на spot-нодах;
- убраны окружения, настроенные вручную. Подняты 3 окружения dev, prod, stage управляются автоматически;
- используется 2 зоны доступности, минимально необходимое количество для отказоустойчивости.
Используемый стек технологий: AWS, eksctl, Gitlab (CI, registry, gitlab-runner DinD), Helm v3, Prometheus, Grafana, Mongo Atlas.
Результат: Быстрый и автоматический деплой приложений в кластер без простоя сервиса. Использование нескольких окружений для тестирования и подготовки приложений. Удобный мониторинг потребления ресурсов и доступности сервисов. Планируется сделать автоматическое масштабирование приложений в зависимости от количества заданий в очереди на обработку.
— создание сотен/тысяч видеороликов по одному шаблону, но с разными текстами и изображениями;
— генерация роликов в реальном времени на основе данных пользователя;
— автоматизация постинга видео в социальные сети;
— создание видео внутри интерфейсов.
Сайт: supa.ru
Ситуация заказчика: У клиента множество микросервисов, написанных на node.js Нужен был унифицированный подход к CI/CD для всех приложений. Особенностью проекта является сильно плавающая нагрузка от приложений-обработчиков видео. Для деплоя применялся Docker. Gitlab использовался только для хранения кода. Сборка и деплой проводились вручную. Развертывание происходило на ноды ECS в Amazon. Веб-приложения были расположены на Heroku.
Цель: Построение CI/CD инфраструктуры в kubernetes-кластере Amazon (EKS).
Решение: Автоматическое масштабирование приложений обработчиков видео реализовано в зависимости от нагрузки CPU. Предприняты следующие действия:
- кластер развернут с помощью eksctl;
- приложения из ECS, перенесли в EKS (k8s в Amazon);
- веб-приложения на Heroku - перенесли в k8s (экономия финансов);
- gitlab раньше использовался только для хранения кода. Сейчас CI запускается автоматически, образ сохраняется в registry, автоматически развертывается новая версия приложения в кластере;
- разработан унифицированный CI для всех микросервисов через Helm;
- сборка и деплой реализован в режиме DinD. Это имеет ряд преимуществ: дополнительную изоляцию, удобное масштабирование, возможность запускать на spot-нодах;
- убраны окружения, настроенные вручную. Подняты 3 окружения dev, prod, stage управляются автоматически;
- используется 2 зоны доступности, минимально необходимое количество для отказоустойчивости.
Используемый стек технологий: AWS, eksctl, Gitlab (CI, registry, gitlab-runner DinD), Helm v3, Prometheus, Grafana, Mongo Atlas.
Результат: Быстрый и автоматический деплой приложений в кластер без простоя сервиса. Использование нескольких окружений для тестирования и подготовки приложений. Удобный мониторинг потребления ресурсов и доступности сервисов. Планируется сделать автоматическое масштабирование приложений в зависимости от количества заданий в очереди на обработку.
Ситуация заказчика: Кластер заказчика пришел к нам в неработоспособном состоянии. Не стартовали поды, отсутствовали данные в кластере ElasticSearch.
Платформа объединяет в себе сервис для заказа и доставки еды, технологии цифровизации для бизнеса в HoReCa
Цель: Возвращение работоспособности кластера, поддержка 24/7.
Eats.World
Читать кейс
Онлайн видео-конструктор с расширенными возможностями, такими как:
— создание сотен/тысяч видеороликов по одному шаблону, но с разными текстами и изображениями;
— генерация роликов в реальном времени на основе данных пользователя;
— автоматизация постинга видео в социальные сети;
— создание видео внутри интерфейсов.
Сайт: supa.ru
Ситуация заказчика: У клиента множество микросервисов, написанных на node.js Нужен был унифицированный подход к CI/CD для всех приложений. Особенностью проекта является сильно плавающая нагрузка от приложений-обработчиков видео. Для деплоя применялся Docker. Gitlab использовался только для хранения кода. Сборка и деплой проводились вручную. Развертывание происходило на ноды ECS в Amazon. Веб-приложения были расположены на Heroku.
Цель: Построение CI/CD инфраструктуры в kubernetes-кластере Amazon (EKS).
Решение: Автоматическое масштабирование приложений обработчиков видео реализовано в зависимости от нагрузки CPU. Предприняты следующие действия:
- кластер развернут с помощью eksctl;
- приложения из ECS, перенесли в EKS (k8s в Amazon);
- веб-приложения на Heroku - перенесли в k8s (экономия финансов);
- gitlab раньше использовался только для хранения кода. Сейчас CI запускается автоматически, образ сохраняется в registry, автоматически развертывается новая версия приложения в кластере;
- разработан унифицированный CI для всех микросервисов через Helm;
- сборка и деплой реализован в режиме DinD. Это имеет ряд преимуществ: дополнительную изоляцию, удобное масштабирование, возможность запускать на spot-нодах;
- убраны окружения, настроенные вручную. Подняты 3 окружения dev, prod, stage управляются автоматически;
- используется 2 зоны доступности, минимально необходимое количество для отказоустойчивости.
Используемый стек технологий: AWS, eksctl, Gitlab (CI, registry, gitlab-runner DinD), Helm v3, Prometheus, Grafana, Mongo Atlas.
Результат: Быстрый и автоматический деплой приложений в кластер без простоя сервиса. Использование нескольких окружений для тестирования и подготовки приложений. Удобный мониторинг потребления ресурсов и доступности сервисов. Планируется сделать автоматическое масштабирование приложений в зависимости от количества заданий в очереди на обработку.
— создание сотен/тысяч видеороликов по одному шаблону, но с разными текстами и изображениями;
— генерация роликов в реальном времени на основе данных пользователя;
— автоматизация постинга видео в социальные сети;
— создание видео внутри интерфейсов.
Сайт: supa.ru
Ситуация заказчика: У клиента множество микросервисов, написанных на node.js Нужен был унифицированный подход к CI/CD для всех приложений. Особенностью проекта является сильно плавающая нагрузка от приложений-обработчиков видео. Для деплоя применялся Docker. Gitlab использовался только для хранения кода. Сборка и деплой проводились вручную. Развертывание происходило на ноды ECS в Amazon. Веб-приложения были расположены на Heroku.
Цель: Построение CI/CD инфраструктуры в kubernetes-кластере Amazon (EKS).
Решение: Автоматическое масштабирование приложений обработчиков видео реализовано в зависимости от нагрузки CPU. Предприняты следующие действия:
- кластер развернут с помощью eksctl;
- приложения из ECS, перенесли в EKS (k8s в Amazon);
- веб-приложения на Heroku - перенесли в k8s (экономия финансов);
- gitlab раньше использовался только для хранения кода. Сейчас CI запускается автоматически, образ сохраняется в registry, автоматически развертывается новая версия приложения в кластере;
- разработан унифицированный CI для всех микросервисов через Helm;
- сборка и деплой реализован в режиме DinD. Это имеет ряд преимуществ: дополнительную изоляцию, удобное масштабирование, возможность запускать на spot-нодах;
- убраны окружения, настроенные вручную. Подняты 3 окружения dev, prod, stage управляются автоматически;
- используется 2 зоны доступности, минимально необходимое количество для отказоустойчивости.
Используемый стек технологий: AWS, eksctl, Gitlab (CI, registry, gitlab-runner DinD), Helm v3, Prometheus, Grafana, Mongo Atlas.
Результат: Быстрый и автоматический деплой приложений в кластер без простоя сервиса. Использование нескольких окружений для тестирования и подготовки приложений. Удобный мониторинг потребления ресурсов и доступности сервисов. Планируется сделать автоматическое масштабирование приложений в зависимости от количества заданий в очереди на обработку.
Дополнительные услуги
Администрирование серверов — 15 000 руб/мес за 1 сервер
Безопасное и надежное администрирование Linux-серверов.
Мы настроим и возьмем на обслуживание сервер под веб-сайт, базу данных, CRM-систему и другие задачи.
Подробнее на этой странице.
Мы настроим и возьмем на обслуживание сервер под веб-сайт, базу данных, CRM-систему и другие задачи.
Подробнее на этой странице.
Поддержка в Telegram 24х7 — 30 000 руб/мес
Постоянный чат в Telegram с командой поддержки и гарантированным временем ответа (в рабочее время с 10 до 19 по МСК, до 15 минут). Возможность ставить задачи из чата, консультироваться и задавать вопросы напрямую команде.
Интеграция трекинг-системы клиента — стоимость индивидуальная
Мы поддерживаем услугу двусторонней интеграции трекинг-систем, которая позволит не менять и не перестраивать процессы клиента, продолжая работать и ставить задачи в удобной клиенту системе.
На данный момент есть поддержка трекинг-систем Jira и Redmine. Возможна доработка под вашу систему.
На данный момент есть поддержка трекинг-систем Jira и Redmine. Возможна доработка под вашу систему.
Поставленные задачи выполняют быстро...
Отзывы
Находят оптимальные решения для сложных задач, всегда стараются помочь. Отличная тех.поддержка, очень удобно, когда можно обращаться к администратору напрямую, а самое главное они работаю круглосуточно!
Компания, у которой выстроен бизнес-процесс на высшем уровне...
1. Постоянный и не текучий штат профессионалов. 2. Молниеносное время реакции и при аварии и при плановой профилактике…
Роман Валухов
Полный отзыв в Google
Полный отзыв в Google
Артём Султанов
Полный отзыв в Google
Полный отзыв в Google
«Над любой задачей работает не один сотрудник, а команда, поэтому сервер всегда работает безупречно. Отличный сервис!»
Журнал AstroMeridian
Полный отзыв в Google
Журнал AstroMeridian
Полный отзыв в Google
«Поддерживать бесперебойную работу серверов очень важно для нашего бизнеса и эта задача успешно решена, за что спасибо Southbridge!»
Кирилл Житников
Полный отзыв в Google
Кирилл Житников
Полный отзыв в Google
«Все задачи решаются, предлагаются разные варианты, мнение клиента всегда учитывается»
РОС РИЭЛТ
Полный отзыв в Google
РОС РИЭЛТ
Полный отзыв в Google
«Отличные ребята, знают свое дело. Настройка и тюнинг серверов любого уровня, рекомендую»
Тарас Перцович
Полный отзыв в Google
Тарас Перцович
Полный отзыв в Google
«Команда Southbridge сделала все по уму, с Kubernetes, автоскейлом, настроили CI через Гитлаб»
Сергей Бабочкин
Полный отзыв в Google
Сергей Бабочкин
Полный отзыв в Google
«Работаем с Southbridge более 7 лет и все проекты, которые ведем, стараемся перевести на поддержку именно к этой команде»
Егор Рыболовлев
Полный отзыв в Google
Егор Рыболовлев
Полный отзыв в Google
Наши клиенты рекомендуют Southbridge и мы благодарны им за это. В качестве благодарности мы выплачиваем бонус за новых клиентов. Приглашайте своих коллег, партнеров и друзей работать с нами и в течение 6 месяцев мы будем возвращать на ваш счёт 10% от платежей новых клиентов, пришедших по вашей рекомендации.
Партнёрская программа
Мы также всегда готовы проконсультировать вас по телефону +7 495 665-50-27 или по электронной почте ask@southbridge.io
Нажимая кнопку, вы соглашаетесь на обработку ваших персональных данных согласно нашей политике конфиденциальности.
Нажимая кнопку, вы соглашаетесь на обработку ваших персональных данных согласно нашей политике конфиденциальности.
