Это комплексная документация по внедрению современной CI/CD методологии на базе GitOps принципов в закрытой инфраструктуре FinTech компании. Решение обеспечивает автоматизацию процессов разработки, тестирования и развертывания приложений с соблюдением строгих требований безопасности финансового сектора.

GitOps — это методология управления инфраструктурой и приложениями, где Git является единственным источником истины (Single Source of Truth). Все изменения в инфраструктуре и приложениях проходят через Git, обеспечивая:

Декларативность — желаемое состояние системы описано в Git
Версионность — полная история всех изменений
Автоматизация — автоматическая синхронизация состояния
Прозрачность — все изменения видны и отслеживаемы
Rollback — легкий откат к предыдущим версиям

Ключевые особенности решения

Docker Swarm как orchestration platform (вместо Kubernetes для упрощения)
GitOps методология для управления инфраструктурой как кодом
AI-ассистент на собственной инфраструктуре (Ollama) с доступом к внутренним данным
Закрытая сеть - все компоненты в корпоративной инфраструктуре, нет cloud зависимостей
Full compliance с PCI DSS, GDPR и локальными финансовыми регуляторами

Навигация по документации

Для руководства и менеджмента

📄 01. Введение и концепция

Зачем нужен GitOps и какие проблемы он решает
Преимущества для бизнеса
Роль AI-ассистента в инфраструктуре
Ожидаемые результаты внедрения
Примерное время чтения: 20 минут

📄 06. План внедрения

Детальный план на 6 месяцев
Timeline и ключевые milestones
Бюджет и ROI расчеты
Риски и их mitigation
Метрики успеха
Примерное время чтения: 30 минут

Для технических архитекторов

📄 02. Архитектура решения

Общая архитектура и зоны
Сетевая архитектура (VLAN, firewall)
Потоки данных между компонентами
High Availability и масштабирование
Disaster Recovery стратегия
Примерное время чтения: 45 минут

📄 04. Технические спецификации компонентов

Детальные спецификации всех серверов
Требования по CPU, RAM, Storage, Network
Расчеты дискового пространства
Сводная таблица ресурсов
Бюджет на hardware
Примерное время чтения: 40 минут

Для безопасности и compliance

📄 03. Безопасность и Compliance

Регуляторные требования (PCI DSS, GDPR)
Безопасность инфраструктуры (network, servers, containers)
Управление доступом (authentication, authorization, RBAC)
Защита данных (encryption, secrets management)
Аудит и логирование
Compliance процедуры
Incident Response
Примерное время чтения: 60 минут

Для DevOps и infrastructure teams

📄 05. Development Environment

Назначение и отличия от production
Архитектура dev окружения
Технические требования (40% от production)
Детальный план развертывания (5 недель)
Тестирование и валидация
Переход к production
Примерное время чтения: 35 минут

📄 07. Требования к тестовому серверу

Структурные схемы и диаграммы инфраструктуры
3 варианта реализации (Separate VMs / Single Server / Hybrid)
Детальные технические требования для каждого компонента
Сетевая архитектура и IP addressing
Storage architecture и backup стратегия
Бюджетные расчеты и сравнение вариантов
План закупок и acceptance criteria
Примерное время чтения: 50 минут

📄 08. Ollama AI Infrastructure 🆕

Требования к серверу для self-hosted AI ассистента
GPU selection guide (RTX 4090 vs L40 vs A100)
Выбор и конфигурация AI моделей (qwen2.5-coder, deepseek-r1, llama3.3)
MCP Services интеграция (Gitea, Docker Swarm, Kubernetes, Logs)
Knowledge Base и RAG (Vector DB, embeddings)
Безопасность и secrets masking
ROI analysis (1-2 месяца payback!)
Production deployment guide
Примерное время чтения: 60 минут

Компоненты решения

Management & CI/CD Zone

Gitea - Git repository и база знаний компании
Jenkins - CI automation server
Harbor - Enterprise container registry
GitOps Operator - автоматическая синхронизация Git → Swarm
Portainer - Web UI для управления Swarm

Container Orchestration

Docker Swarm - 3 manager nodes + 6+ worker nodes
Native secrets management
Encrypted overlay networks
Built-in load balancing и service discovery

AI Infrastructure 🆕

Ollama - AI model server (Llama 3, Qwen, DeepSeek)
MCP Server - интеграция AI с источниками данных (6 MCP сервисов)
Vector Database (Qdrant) - semantic search по документации
Embedding Service - bge-large-en-v1.5 для text embeddings
GPU Server - NVIDIA RTX 4090 24GB или L40 48GB

Monitoring & Observability

Prometheus - метрики
Grafana - визуализация
Loki - централизованные логи
AlertManager - оповещения

Data Layer

PostgreSQL - реляционные базы (master-slave)
Shared Storage - persistent volumes (GlusterFS/NFS)
Backup System - автоматические резервные копии

Быстрый старт

Для менеджмента проекта

Прочитайте Введение и концепцию
Ознакомьтесь с Планом внедрения
Согласуйте бюджет и timeline со stakeholders
Утвердите проектную команду

Для технической команды

Изучите Архитектуру решения
Ознакомьтесь с Техническими спецификациями
Начните с Development Environment
Используйте Требования к тестовому серверу для закупок
Изучите Ollama AI Infrastructure для AI компонента 🆕
Следуйте плану из Implementation Plan

Для безопасности

Прочитайте Security & Compliance
Проведите security review архитектуры
Согласуйте firewall rules и network segmentation
Утвердите процедуры audit и logging

Для отдела закупок

Ознакомьтесь с Требованиями к тестовому серверу
Изучите 3 варианта реализации и их стоимость
Изучите Ollama AI Infrastructure для GPU server 🆕
Используйте детальные спецификации для запроса коммерческих предложений
Следуйте плану закупок (8 недель timeline)

Для AI/ML team 🆕

Изучите Ollama AI Infrastructure
Выберите оптимальную GPU конфигурацию
Определите набор AI моделей для ваших use cases
Спланируйте разработку MCP Services
Подготовьте данные для Knowledge Base

Ожидаемые результаты

Количественные метрики (DORA)

Метрика	До	После (Year 1)	Улучшение
Deployment Frequency	1-2/месяц	5/неделя	10-20x
Lead Time	2-4 недели	<4 часа	80-95%
MTTR	2-4 часа	<15 минут	87-94%
Change Failure Rate	20-30%	<5%	75-83%

Финансовые результаты

GitOps CI/CD:

ROI: 12-18 месяцев
Annual benefit: ~$405,000
Payback period: 15 месяцев
5-year ROI: 191%

AI Infrastructure (Ollama): 🆕

Initial investment: $12,000-15,000
Annual savings: ~$308,000 (time savings)
Payback period: 1-2 месяца
3-year ROI: 6000%

Качественные улучшения

✅ Полная прослеживаемость всех изменений для compliance
✅ Снижение operational risks через автоматизацию
✅ Ускоренный time to market для новых функций
✅ Улучшенная security posture
✅ Централизованная база знаний
✅ AI-powered техническая поддержка 🆕
✅ 40% сокращение времени на поиск информации 🆕
✅ 50% ускорение написания документации 🆕
✅ 30% сокращение времени troubleshooting 🆕
✅ Повышенная удовлетворенность команды

Timeline

Month 1-2: Planning & Development Environment (8 weeks)
    ├── Week 1-2: Planning, approvals, procurement
    ├── Week 3-5: Dev environment setup
    └── Week 6-8: Testing, validation, training

Month 3-4: Production Infrastructure (8 weeks)
    ├── Week 9-10: Hardware procurement (including GPU server)
    ├── Week 11-14: Production deployment
    └── Week 15-16: Validation & final approvals

Month 5-6: Migration & Rollout (8 weeks)
    ├── Week 17-18: Pilot applications + AI assistant beta
    ├── Week 19-22: Gradual migration + Knowledge Base building
    └── Week 23-24: Stabilization + AI production launch

Total Duration: 6 месяцев

Бюджет

Development/Test Environment

Вариант	Initial Cost	3-Year TCO	Рекомендация
A: Separate VMs	$130-138K	$185-193K	Max flexibility
B: Single Server	$107-116K	$162-171K	Budget option
C: Hybrid	$135-144K	$190-199K	✅ Recommended

Детали в 07. Требования к тестовому серверу

AI Infrastructure (Ollama) 🆕

Component	Cost	Notes
GPU Server	$12,000-15,000	With RTX 4090 24GB
GPU Server (Premium)	$18,000-22,000	With L40 48GB for 70B models
Annual OpEx	$3,350/year	Electricity, cooling, maintenance

ROI для AI:

Time savings: $208,000/year (10 engineers)
Productivity increase: $100,000/year
Total benefit: $308,000/year
Payback: 1-2 месяца

Детали в 08. Ollama AI Infrastructure

Production Environment

Capital Expenditure (CapEx)

Категория	Стоимость
Servers	$100,000
Storage	$40,000
Network Equipment	$50,000
GPU для AI	$15,000
Backup Systems	$10,000
Contingency (20%)	$43,000
Total CapEx	$258,000

Operational Expenditure (OpEx - Year 1)

Категория	Стоимость
Software Licenses	$20,000
Training	$25,000
Consulting	$25,000
Internal Resources	$180,000
Misc	$10,000
Total OpEx (Year 1)	$260,000

Total Implementation Cost: $518,000 + $15,000 (AI) = $533,000

Ongoing Annual Cost: $75,000 + $3,350 (AI) = $78,350

Команда проекта

Core Team (Full-time на 6 месяцев)

Project Manager (1 FTE)
DevOps Engineers (2 FTE)
Infrastructure Engineer (1 FTE)
AI/ML Engineer (0.5 FTE) 🆕

Part-time Support

Security Architect (0.5 FTE)
Network Engineer (0.5 FTE)
DBA (0.25 FTE)
Compliance Officer (0.25 FTE)

External Resources

Penetration Testing Vendor
Training Partner (optional)

Total: ~32 person-months

Утверждения

Технические утверждения

Enterprise Architect
Security Architect
Infrastructure Lead
DevOps Lead
AI/ML Lead 🆕

Compliance утверждения

CISO
Compliance Officer
Legal Department
Data Protection Officer

Бизнес утверждения

CTO
CFO
Project Sponsor
Executive Leadership

Контакты и поддержка

Project Team

Project Manager: [Name, Email]
Technical Lead: [Name, Email]
Security Lead: [Name, Email]
AI/ML Lead: [Name, Email] 🆕

Escalation Path

Project Manager
Technical Lead
CTO
Executive Sponsor