Мы проектируем, запускаем и поддерживаем production Kubernetes — от классических рабочих нагрузок до AI на GPU — и подбираем инженеров, которые держат это в рабочем состоянии. Для фаундеров и platform-лидов, которым нужно отгружать продукт, а не просто рисовать стратегии.
От архитектуры кластера до day-two операций — мы закрываем те задачи, на которые у большинства команд просто не хватает рук.
Production-кластеры с разумными дефолтами — Helm, service mesh, observability, автоскейлинг и контроль расходов «из коробки». Multi-region по запросу.
Пайплайны доставки, которые релизят часто и безопасно. GitHub Actions, ArgoCD, прогрессивные раскаты и policy-guardrails, чтобы спокойно спать во время ночного деплоя.
Проверенные SRE, DevOps и platform-инженеры — нанятые, онбордированные и сопровождаемые нами. Вы получаете capacity без 90-дневного цикла найма.
Lift-and-shift, репатформинг или greenfield на AWS, GCP или Azure — с IaC-, IAM- и FinOps-фундаментом, который не выстрелит в спину позже.
Мы занимаемся неглянцевой частью AI — GPU-кластерами, RAG-пайплайнами, eval-харнесами и runbook'ами, которые держат модели отвечающими корректно в 3 часа ночи.
Self-hosted и гибридные деплойменты LLM с автоскейлингом, request shaping, квантизацией и полной observability — под капотом vLLM, TGI или Triton.
Production-системы поиска с vector DB, ре-ранкингом, кэшированием и эвалами. Собираем, инструментируем и отдаём систему, которую реально можно улучшать.
Kubernetes-кластеры с GPU, которые корректно шедулят, справедливо делят ресурсы и не сжигают бюджет. A100/H100, spot, MIG-партиционирование — и operator-работа, которую никто не хочет делать.
Мониторинг моделей, fallback-цепочки, регрессионные тесты промптов, red-team-хуки и человекочитаемый runbook. Покрытие on-call, когда модель начинает чудить.
Типичные проекты в финтехе, healthcare SaaS и AI-стартапах. Имена клиентов скрыты по NDA.
Перевели монолитную нагрузку с ECS на EKS с spot-нодпулами и правильными requests — сократили cloud-расходы на ~$48k/мес и удвоили пропускную способность.
С нуля подняли HIPAA-совместимую GitOps-платформу — кластер, пайплайн доставки, observability и runbook'и — за четырнадцать рабочих дней. Первый production-деплой на третью неделю.
Масштабировали GPU inference-платформу с одного региона до трёх с автоскейлингом по запросу — утроили полезную ёмкость без роста базовой стоимости.
Выберите точку входа, которая подходит вашему этапу. У каждого проекта — фиксированный объём и именной инженерный лид.
Двухнедельное глубокое погружение в ваш стек с письменным планом исправлений и приоритизированным roadmap'ом.
Ведём вашу Kubernetes- или GPU-платформу целиком — кластеры, пайплайны, observability, on-call. Вы пишете код.
Проверенные DevOps, SRE и backend-инженеры, встроенные в вашу команду. Гибкий объём, без долгих блокировок.
У нас за спиной production Kubernetes в компаниях от pre-seed до публичных. Каждая рекомендация приходит с PR, а не со слайдом.
Никаких бесконечных T&M-контрактов. Вы знаете, за что платите, когда это будет готово и как выглядит «готово».
Мы не сбрасываем диаграммы архитектуры и не уходим. Мы на on-call до полного раската и отвечаем за day-two, пока ваша команда не будет готова.
Наша международная инженерная сеть даёт senior-capacity по ценам, которые работают — без обычной суеты со staff-aug.
Cronexa Ventures, LLC — консалтинговая компания в штате Теннесси, специализирующаяся на инфраструктуре. Мы помогаем растущим компаниям надёжно отгружать софт — и AI — без затрат на полноценную in-house platform-команду.
Лучше всего нам работается с фаундерами, platform-лидами и инженерными руководителями, которым нужен партнёр, который пишет Terraform, проводит постмортемы и держит Grafana-дашборд зелёным.
Короткие, практичные тексты про Kubernetes, AI-инфраструктуру и масштабирование инженерных команд. Без листиклов.
Resource requests, pod disruption budgets, таймауты probe и topology spread. Короткий разбор, почему «из коробки» кусается в продакшене.
Читать →Высокая утилизация GPU — не то же самое, что полезная работа. Практичный взгляд на метрики, которые важны при инференсе LLM на масштабе.
Читать →Почему большинство внешних инженерных engagement'ов буксуют — и три небольших процессных изменения, после которых встроенные контрактники ощущаются как часть команды.
Читать →Поделитесь, где вы сейчас — скриншот из Slack подойдёт не хуже брифа. Мы вернёмся в течение одного рабочего дня с планом действий.