Kubernetes и оркестрация

Понимает основы Kubernetes: pods, deployments, services. Деплоит blockchain-ноды и сервисы в Kubernetes кластер. Использует kubectl для мониторинга и troubleshooting.

Знает основы Kubernetes: pods, services, deployments. Понимает как деплоить LLM inference сервер в K8s и базовые концепции resource requests для GPU workloads.

Настраивает Kubernetes для blockchain-инфраструктуры: StatefulSets для нод с persistent storage, ConfigMaps для chain config. Реализует health checks и автоматический restart при сбоях.

Самостоятельно деплоит LLM-сервисы в Kubernetes: настраивает GPU resource limits, node affinity для GPU-нод, HPA для автоскейлинга inference. Использует Helm charts для ML-workloads.

Проектирует Kubernetes-архитектуру для production blockchain-инфраструктуры: multi-region deployment, automated failover, rolling upgrades нод. Оптимизирует resource allocation для validator nodes.

Проектирует Kubernetes-инфраструктуру для LLM-платформы: multi-GPU scheduling, model serving с KServe/Triton, distributed training jobs с Kubeflow. Оптимизирует GPU utilization на кластере.

Определяет Kubernetes стратегию для blockchain-организации. Формирует platform team и стандарты деплоя. Координирует migration на Kubernetes для всей blockchain-инфраструктуры.

Определяет Kubernetes-стратегию для LLM-инфраструктуры команды. Формирует стандарты деплоя ML-workloads, GPU scheduling policies, мониторинг и автоскейлинг inference сервисов.

Определяет enterprise orchestration стратегию для blockchain-платформы. Оценивает Kubernetes vs Nomad vs bare-metal для различных blockchain workloads. Формирует platform engineering vision.

Формирует enterprise Kubernetes ML-platform стратегию. Определяет подходы к multi-cluster GPU management, cost optimization, SLA для inference сервисов на масштабе организации.