Помните нашу предыдущую статью, в которой мы обсуждали сэмплирование как эффективный инструмент для снижения затрат на мониторинг? Тогда мы сделали акцент на том, как выборочная запись трейсoв позволяет резко сократить объёмы хранимых данных — и, соответственно, расходы на серверы и хранилища. Однако сэмплирование, каким бы эффективным оно ни было, — это лишь вершина айсберга.Хотелось бы иметь возможность по щелчку пальцев, сократить затраты на инфраструктуру мониторинга минимум вдвое... Узнать как
Кейс по оптимизации затрат на Claude API в проекте по автоматизации поиска работы. AI анализировал вакансии и генерировал сопроводительные письма. При 100 пользователях затраты достигали $180/месяц. Решение: Prompt Caching от Anthropic. Экономия 52% ($0.51 → $0.245 за batch из 50 вакансий). Теперь можно делать в 2 раза больше AI-вызовов с тем же бюджетом.Кому полезно: всем, кто работает с LLM API и хочет оптимизировать затраты. Читать далее
Любой вид деятельности, организация и ведение бизнеса априори предполагают несение затрат. В зависимости от вида деятельности или вида бизнеса затраты принято делить на затраты производства и издержки обращения. Все затраты и расходы, связанные с производством товаров, работ…
Современные ИТ-системы растут как на дрожжах: больше сервисов, сложнее архитектура, больше зависимости между компонентами. И вместе с этим растет наша потребность в данных — логах, трейсах, метриках, событиях. Ведь чтобы понять, что происходит внутри системы, и быстро устранять проблемы, нам нужно не просто собирать данные, но и строить между ними корреляции. Итог? Данных становится так много, что их объемы начинают работать против нас. Читать далее