HighLoad++ 2026: как строить большие и сложные системы

30 ноября и 1 декабря 2026 года встретимся на HighLoad++ — конференции для тех, кто разрабатывает, проектирует и поддерживает высоконагруженные системы.

Как сохранить согласованность данных, когда сервис обрабатывает миллионы операций? Где искать причину замедления, если метрик много, а источник проблемы неочевиден? Как встроить ИИ-агентов в разработку и проверить, что ускорение оправдывает затраты? На HighLoad++ разберем эти задачи на опыте инженерных команд.

В программе: архитектура распределенных систем, базы данных, производительность, эксплуатация и безопасность. Отдельное внимание уделим работе с ИИ: контролю действий агентов, инфраструктуре для их запуска и экономике внедрения. Обсудим, как меняются инженерные процессы, когда часть кода и операций мы передаем моделям.

Конференция подойдет разработчикам, системным архитекторам, DevOps- и SRE-инженерам, специалистам по нагрузочному тестированию. Тимлиды, техлиды и CTO смогут сопоставить подходы к организации разработки и оценке технических решений.

Если вы выбираете архитектуру нового сервиса, разбираетесь с деградацией под нагрузкой, развиваете платформу данных или внедряете ИИ в команду, начните выбор докладов со своей рабочей задачи.

Что обсудим:

• Архитектуру и распределенные системы. Как проектировать взаимодействие сервисов, обновлять данные и сохранять их согласованность. Какие ошибки приводят к гонкам и как замечать их еще при выборе архитектуры.
• Базы данных и поиск. Чтение с реплик, работа хранилищ под нагрузкой, векторный и гибридный поиск. Рассмотрим инженерные ограничения, которые возникают при переходе от прототипа к распределенной системе.
• Производительность и устойчивость. Как находить узкие места в приложениях и инфраструктуре, разбирать причины деградации и выбирать следующий шаг диагностики.
• ИИ в разработке. Как организовать совместную работу людей и агентов, задавать правила, ограничивать доступы и проверять результат. Что приходится менять при переходе от личного ассистента к работе всей команды.
• Экономику ИИ-инструментов. Как учитывать затраты на модели, вычисления, интеграции и поддержку. По каким данным сравнивать готовые сервисы и собственные решения.
• Безопасность и эксплуатацию. Защиту высоконагруженных сервисов, работу с инцидентами и инженерные процессы в условиях нестабильного доступа к внешним инструментам.

В программе есть доклады и мастер-классы. Можно сосредоточиться на одной теме или сопоставить несколько подходов к общей задаче: например, связать выбор архитектуры с диагностикой производительности, а внедрение агентов — с расчетом стоимости их работы.

Присоединяйтесь к HighLoad++ 2026, чтобы разобрать инженерные решения вместе с коллегами, сравнить их со своим опытом и выбрать идеи для проверки в работе.