Все больше компаний по всему миру переходят к продуктовой модели разработки и масштабируют цифровые сервисы. По данным отраслевых обзоров DevOps Research & Assessment (DORA), высокоэффективные команды в 2024 году выпускали изменения в продакшен в десятки раз чаще, чем компании с ручными инфраструктурными процессами. Однако рост скорости разработки не всегда означает рост эффективности: во многих организациях инфраструктура остается фрагментированной и сильно зависит от ручной работы DevOps-инженеров.
На практике это приводит к замедлению запуска новых сервисов, сложности управления средами и росту операционных рисков. Эти проблемы характерны не только для крупных международных компаний, но и для развивающихся рынков, включая Казахстан, где бизнес активно внедряет облачные технологии, Kubernetes и CI/CD, но часто сталкивается с ограничениями ручного подхода к инфраструктуре.
Ответом на эти вызовы в 2026 году станет Platform Engineering — подход, при котором компании создают внутренние платформы для разработчиков и data-команд. Такие платформы автоматизируют инфраструктуру, деплой и управление доступами, позволяя командам самостоятельно запускать сервисы без постоянного участия DevOps и снижая зависимость от отдельных специалистов.
О том, почему компании перестают «делать всё вручную», какие задачи решает Platform Engineering и как выглядит переход к внутренним платформам на практике, мы поговорили с Иваном Тимоновым — DevOps/MLOps-инженером финтех-платформы Tabby, который строит платформенные решения для масштабируемого продукта.1. Почему в 2024 году ручной DevOps окончательно перестал работать даже для средних команд?
Модель ручного DevOps долгое время казалась рабочей для небольших и средних команд. Но по мере роста темпа продуктовой разработки она всё чаще перестаёт справляться с реальной нагрузкой.
Ручной DevOps перестаёт быть эффективным не столько из-за масштаба инфраструктуры и количества сервисов, сколько из-за роста параллельной разработки. Даже средняя команда при активном развитии продукта быстро сталкивается с тем, что любые изменения в инфраструктуре превращаются в очередь задач к ограниченному числу специалистов, а скорость релизов начинает зависеть от их пропускной способности.
Далее накапливается операционный долг: усиливаются расхождения между окружениями, растёт конфигурационный дрейф, появляются разовые ручные исключения в доступах, процессы автоматизации копируются между проектами и разрастаются без единых стандартов, наблюдаемость остаётся разрозненной. В результате ошибки приобретают системный характер — инциденты возникают не случайно, а потому что процессы не являются воспроизводимыми, наблюдаемыми и проверяемыми автоматически.
2. Что такое Platform Engineering простыми словами и чем он отличается от классического DevOps?
Platform Engineering — это подход, при котором компания создаёт внутреннюю платформу как продукт для разработчиков и дата-команд. Такая платформа задаёт стандартные и заранее определённые способы запуска и сопровождения сервисов. Команды получают self-service-возможности для создания окружений, развёртывания сервисов, настройки доступов и наблюдаемости по единому, предсказуемому сценарию, без постоянного вовлечения DevOps-специалистов.
От классического DevOps этот подход отличается фокусом и организацией работы. В ручной модели DevOps чаще выступает как команда исполнения задач «по запросу», где решения и знания сосредоточены в отдельных людях и коммуникациях. Platform Engineering переносит их в формализованные инструменты и интерфейсы: шаблоны, политики и автоматизированные процессы, которые снижают вариативность и делают результат воспроизводимым. Это отражается и в индустриальных опросах: среди причин создания платформенных команд часто называют недостаток стандартизации DevOps-практик и высокую когнитивную нагрузку на разработчиков. При этом DevOps не исчезает, а переходит в роль владельца платформы и стандартов эксплуатации, устраняя эффект узкого места.
3. Какие проблемы бизнеса внутренняя платформа решает в первую очередь: скорость, стабильность или контроль?
В первую очередь внутренняя платформа решает задачу контроля. Речь идёт о стандартизации, управлении доступами, безопасности, аудите, базовых ограничениях по затратам и единых правилах эксплуатации. Без этого рост скорости быстро превращается в локальную оптимизацию и приводит к инцидентам, ручным исключениям и непредсказуемым различиям между командами и средами.
Следующий уровень — стабильность. Единые сценарии запуска, обновления, отката и наблюдаемости снижают вариативность, упрощают диагностику и уменьшают количество повторяющихся сбоев. Скорость в этой модели возникает как результат: запуск сервиса или процесса идёт по одному воспроизводимому пути, без очередей к отдельным специалистам и без уникальных решений для каждого проекта.
Финансовая сторона тоже напрямую упирается в стандарты: по данным CNCF-опросов, Kubernetes для 49% респондентов приводил к росту облачных расходов (а не к экономии), что на практике означает потребность в лимитах, квотах и управляемых «золотых путях» по умолчанию.
4. С какого момента компании стоит задумываться о Platform Engineering: по размеру команды, количеству сервисов или нагрузке?
Ориентироваться стоит не на размер команды, количество сервисов или объём нагрузки, а на признаки того, что операционная модель перестаёт масштабироваться. Если запуск новых окружений, выдача доступов и базовая подготовка сервисов регулярно превращаются в очередь к ограниченному числу специалистов, это сигнал, что ручной подход перестаёт справляться.
Второй показатель — рост вариативности и операционного долга. Одни и те же задачи начинают решаться по-разному, среды расходятся, настройки со временем теряют согласованность, процессы копируются без общих правил, а инциденты повторяются по тем же причинам. Как правило, это возникает в момент, когда появляется несколько автономных продуктовых или дата-команд, работающих параллельно и нуждающихся в предсказуемых, повторяемых процессах без постоянного ручного сопровождения.
5. Какие элементы должны быть в минимальной внутренней платформе, чтобы команды перестали зависеть от ручной работы DevOps?
Минимальная внутренняя платформа должна закрывать большую часть типовых сценариев единым стандартным способом: создание окружений, развёртывание сервисов или запуск процессов, выдача доступов и подключение наблюдаемости без ручного участия DevOps. В основе такого подхода лежит использование формализованных конфигураций и шаблонов, которые проходят согласование, версионируются и применяются воспроизводимо.
Обязательной частью являются единые правила безопасности и базовые эксплуатационные механизмы. К ним относятся централизованное управление доступами и секретами без ручной раздачи, стандартный шаблон автоматизации с обязательными проверками, наблюдаемость «по умолчанию» — логи, метрики, оповещения и базовые панели — а также понятная модель ответственности за сервисы и инциденты. Именно эти self-service-элементы позволяют командам работать автономно и снимают зависимость от ручной операционной поддержки.
6. Какие ошибки чаще всего допускают компании при попытке построить internal platform?
Наиболее распространённая ошибка — попытка построить крупную универсальную платформу как длительный инфраструктурный проект, вместо запуска одного-двух стандартных сценариев, которые решают текущие задачи команд. В результате значительные ресурсы уходят на сложные абстракции и интерфейсы, а команды продолжают обращаться к DevOps напрямую, потому что так быстрее и понятнее.
Вторая группа ошибок связана с отсутствием продуктового подхода. Не определяются пользователи платформы и их ключевые сценарии, отсутствуют понятные ожидания по качеству сервиса и критерии успеха, не уделяется внимание удобству использования — документации, шаблонам и типовым решениям для частых проблем.
Третья ошибка — игнорирование жизненного цикла сервисов. Если не предусмотрен план перехода существующих решений, не зафиксированы зоны ответственности и не заданы стандартные правила наблюдаемости и доступа, платформа со временем превращается в ещё одну систему, требующую ручного сопровождения, вместо инструмента, который это сопровождение должен сокращать.
7. Как особенности рынка и команд влияют на подход к Platform Engineering по сравнению с международными компаниями?
В локальном контексте чаще наблюдаются ограничения по числу специализированных инженеров и бюджетам на длительные инфраструктурные инициативы, а также более высокая зависимость от отдельных ключевых специалистов и внешних подрядчиков. Поэтому Platform Engineering обычно выстраивается более прагматично: с упором на стандартные, воспроизводимые сценарии, снижение вариативности и ручной работы, а не на развитие сложных внутренних продуктов с большим количеством опций.
Вторая особенность связана с эксплуатационным контекстом. Распространены гибридные модели, где часть инфраструктуры размещена в собственных дата-центрах, а часть — в облаке; действуют более строгие требования к доступам, аудиту и хранению данных; команды заметно различаются по зрелости процессов. Это смещает фокус платформы в сторону контрольных механизмов по умолчанию — управления доступами, секретами, политиками и базовой наблюдаемости — а также простого пользовательского опыта: шаблонов, документации, понятных ошибок и ограниченного набора «золотых путей», одинаково работающих в разных средах и не требующих постоянного ручного сопровождения.
8. С чего бы вы рекомендовали начать внедрение Platform Engineering в 2025 году, если ресурсов ограничено?
Начинать нужно с одного-двух самых частых сценариев, которые сегодня делаются вручную и создают очередь к DevOps: новый сервис в Kubernetes, новое окружение, новый data-pipeline. Для этих сценариев сделать один путь по умолчанию: шаблон репозитория, стандартный CI/CD, IaC-модули, базовые политики и понятная документация. Главная цель - чтобы команда могла пройти путь от репозитория до работающего сервиса без ручных действий DevOps.
Вторым шагом необходимо зафиксировать эксплуатационный минимум и контрольные ограничения по умолчанию: секреты и доступы через управляемую модель ролей, обязательная наблюдаемость, стандартные механики отката и релизов. Параллельно с этим измерять эффект простыми метриками, это может быть время запуска нового сервиса или окружения, число ручных шагов, количество обращений к DevOps по типовым задачам и доля инцидентов из-за ошибок в конфигурации и дрейфа окружений.