Fwdays Architecture Talks

Зустрічайте шостий випуск Fwdays Architecture Talks!

 📧 Партнер подкасту, MAILTRAP.IO - 🔗 https://l.rw.rw/fwdays_2
Скористайтесь промо-кодом FWDAYS і отримайте 20% річної знижки на всі підписки 
Заходьте на MAILTRAP.IO і спробуйте вже сьогодні! 🤩🙌

Наші постійні спікери — Йожеф Гісем, Олександр Савченко та Олексій Петров обговорять теми:
— Темна сторона Архітектури - що і як використовується для  створення архітектури, а саме: 
   - Аналіз вимог та ідентифікація ASR’ів за допомогою GenAI
   - Rapid Architectural Design - швидка розробити архітектуру, аналіз та опис процесів за допомогою data flows та sequence diagrams, моделювання бази даних
— Architecture as Code - всі “за” і “проти”
— Створення PoC/Prototypes за допомогою GenAI - як описувати, створювати та тестувати
— Презентація архітектури / Markitechture - Markitecture ≠ технічна документація (основний фокус на бізнес-цінності, а не на технологіях)

Корисні посилання:
— Recommended Book by O.Savchenko: Semantic Software Design: A New Theory and Practical Guide for Modern Architects by Eben Hewitt: https://www.oreilly.com/library/view/semantic-software-design/9781492045946/ 
— Architectural Design:
https://workik.com/ai-powered-architecture-decision-record-generator 
— Architecture as Code:
https://mermaid.js.org/
https://structurizr.com/
https://plantuml.com/ 
https://likec4.dev/
— Створення PoC/Prototypes за допомогою GenAI тулів
https://bolt.new/
https://www.cursor.com/
https://windsurfai.org/
https://www.anthropic.com/news/claude-3-7-sonnet
Experiment Card by IASA - https://iasa-global.github.io/btabok/experiments.html 
— Markitechture
https://www.cloudcraft.co/ 

На що варто підписатися:
– Більше цікавого для розробників: https://fwdays.com
– Телеграм-канал Fwdays: ​https://t.me/fwdays
– Телеграм-канал Олексія: https://t.me/OleksiiTheArchitect
– LinkedIn Олексія: https://www.linkedin.com/in/alexhelkar
– LinkedIn Олександра: https://www.linkedin.com/in/o-savchenko/
– LinkedIn Йожефа: https://www.linkedin.com/in/yozhef/

Toolset "Джедая": що використовують архітектори у 2025?

Зустрічайте сьомий випуск Fwdays Architecture Talks!

Наші постійні спікери — Олександр Савченко, Олексій Петров та гість випуску Антон Молдован, DraftKings & NBomber LLC обговорять теми:
— High Availability, Reliability and Fault Tolerance - коли ми починаємо про це думати та говорити, і чи точно воно треба?
— Основні метрики (uptime SLAs, RTO, RPO, MTBF, MTTR)
— Що додати в архітектуру для досягнення Availability, Reliability and Fault Tolerance

Корисні посилання:
- Recommended Book by O.Savchenko: Software Architecture Metrics: Case Studies to Improve the Quality of Your Architecture - https://www.amazon.com/Software-Architecture-Metrics-Studies-Improve/dp/1098112237 
- Availability and Beyond: Understanding and Improving the Resilience - https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/availability-and-beyond-improving-resilience/availability-and-beyond-improving-resilience.html 
- ISO 25010 Reliability - https://iso25000.com/index.php/en/iso-25000-standards/iso-25010/62-reliability 
- Reliability Metrics - https://github.com/csjcode/solutions-architect-metrics-cheatsheet?tab=readme-ov-file#%EF%B8%8F-reliability 
- Fault Tolerance: Definition, Testing & Importance - https://www.okta.com/identity-101/fault-tolerance/ 
- Realizing and Refining Architectural Tactics: Availability - https://www.researchgate.net/publication/235012385_Realizing_and_Refining_Architectural_Tactics_Availability 
- SEI Architectural Tactics for Availability - https://www.philadelphia.edu.jo/academics/lalqoran/uploads/sap3chapter5.pdf 
- A Cheat Sheet for Designing Fault-Tolerant Systems - https://bytebytego.com/guides/a-cheat-sheet-for-designing-fault-tolerant-systems 
- 8 Most Important Tips for Designing Fault-Tolerant System - https://www.youtube.com/watch?v=3Lis4w4_bBc&ab_channel=ByteByteGo 
- Common Failure Causes - https://blog.bytebytego.com/p/common-failure-causes 
- Chaos Engineering - https://www.ibm.com/think/topics/chaos-engineering 
- [Paper] Meaningful Availability https://www.usenix.org/system/files/nsdi20spring_hauer_prepub.pdf
- [Paper] Metastable Failures https://sigops.org/s/conferences/hotos/2021/papers/hotos21-s11-bronson.pdf
- [Paper] Metastable Failures in the Wild https://www.usenix.org/system/files/osdi22-huang-lexiang.pdf

На що варто підписатися:
– Більше цікавого для розробників: https://fwdays.com
– Телеграм-канал Fwdays: ​https://t.me/fwdays
– Телеграм-канал Олексія: https://t.me/OleksiiTheArchitect
– LinkedIn Олексія: https://www.linkedin.com/in/alexhelkar/
– LinkedIn Олександра: https://www.linkedin.com/in/o-savchenko/
– LinkedIn Антона: https://www.linkedin.com/in/anton-moldovan-4aa20623/?originalSubdomain=ua

Availability, Reliability and Fault Tolerance - як це готують і навіщо Chaos Engineering?

Зустрічайте восьмий випуск Fwdays Architecture Talks!

Наші постійні спікери — Олександр Савченко, Йожеф Гісем та гість випуску Дмитро Овчаренко, AI CTO of Ministry of Digital Transformation, обговорять теми:
— Reference Architecture(s), Patterns, Styles для AI
— Процес створення кастомної  LLM
- Тренування моделей
- Основні quality attributes (performance, caching, availability, security, ethical aspects)
— Як з'являються AI/GenAI інженери та де їх шукати?

Запрошуємо вас на конференцію Highload fwdays'25: https://bit.ly/3DitOVr 

Корисні посилання:
— AI Enterprise Architecture: 
- https://opea-project.github.io/latest/framework/framework.html 
- https://www.nvidia.com/en-us/data-center/products/ai-enterprise/ 
- FTI - https://learning.oreilly.com/library/view/llm-engineers-handbook/9781836200079/ 
— What are Large Language Models (LLMs)? by Databricks -  https://www.databricks.com/glossary/large-language-models-llm 
— Continius pre-training vs finetuning - https://www.linkedin.com/pulse/teaching-old-dog-new-tricks-difference-between-lewis-ms-ccrp-ches-3abqc/
— Inference high-load and LLM in production - https://www.youtube.com/watch?v=NJ1jAfWR84k&list=WL&index=11&t=134s,
— Recommended Book by O.Savchenko: Build a Large Language Model (From Scratch) by Sebastian Raschka - https://www.amazon.com/Build-Large-Language-Model-Scratch/dp/1633437167 
- Code for developing and videos from Book - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch 
- Author Youtube - https://www.youtube.com/@SebastianRaschka
— Thoughtworks Tech Radar - AI items from ON-HOLD - https://www.thoughtworks.com/radar/techniques 
— ISO/IEC 42001:2023 - https://www.iso.org/ru/standard/81230.html 
— EU Artificial Intelligence Act - https://artificialintelligenceact.eu/ 
— Custom LLMs - https://er.ucu.edu.ua/server/api/core/bitstreams/1b205c1b-226c-4021-86e7-29a6063a46e6/content 
- GPT-NL (Netherlands)
- Modello Italia (Italy, 9B parameters)
- ALLaM (Saudi Arabia, 70B parameters)
- SEA-Lion (Singapore, 7B parameters)
- TAIDE (Taiwan, 13B parameters)
- UAE’s Falcon models
— Datasets info:
- Malyuk Corpus: https://huggingface.co/datasets/lang-uk/malyuk - A large Ukrainian web corpus useful for pretraining foundational models.
- NER-UK: https://github.com/lang-uk/ner-uk - A dataset for Named Entity Recognition (NER) covering people, organizations, and locations.
- UA-GEC (Grammarly Corpus): https://github.com/grammarly/ua-gec - Focused on grammatical error correction—useful for fine-tuning language correctness models.
- БрУК (Brown Ukrainian Corpus): https://github.com/brown-uk/corpus - A balanced Ukrainian text corpus for linguistic analysis and text classification tasks.
- ZNO Corpus: https://huggingface.co/datasets/osyvokon/zno - Extracted from Ukrainian standardized exam texts, beneficial for educational AI applications.
- Eval-UA-tion Benchmark: https://aclanthology.org/2024.unlp-1.13/ - A standardized benchmarking suite for evaluating Ukrainian LLMs across multiple NLP tasks.
- UNLP-2024 Shared Task: https://github.com/unlp-workshop/unlp-2024-shared-task - A leaderboard and challenge dataset for fine-tuning Ukrainian LLMs.
- Awesome Ukrainian NLP: https://github.com/osyvokon/awesome-ukrainian-nlp - A collection of Ukrainian NLP resources, pretrained models, datasets, and tools.

На що варто підписатися:
– Більше цікавого для розробників: https://fwdays.com
– Телеграм-канал Fwdays: ​https://t.me/fwdays
– Телеграм-канал Олексія: https://t.me/OleksiiTheArchitect
– LinkedIn Олексія: https://www.linkedin.com/in/alexhelkar/
– LinkedIn Олександра: https://www.linkedin.com/in/o-savchenko/
– LinkedIn Дмитра: https://www.linkedin.com/in/dmytroovcharenko/?originalSubdomain=ua

Анатомія ШІ: дизайн концепти та процес розробки з нуля

Welcome to the first episode of Architecture Deep Dive with Oleksii Petrov!

In today’s podcast, our guest — Oleksii Levzhynskyi, Area Tech Lead at Grammarly.
In this episode, we dive into the role of an Area Tech Lead and explore the challenges of scaling frontend platforms. Oleksii explains what platform scaling really means, how Server-Driven UI (SDUI) works, and where it fits in modern architecture. We talk about strategies for unification, balancing client-server responsibilities, component design, and how Grammarly approaches SDUI across platforms.

What you should subscribe to:
– More interesting content for developers: https://fwdays.com/en/events
– Fwdays Twitter: https://twitter.com/fwdays
– Oleksii Petrov's Telegram channel: https://t.me/OleksiiTheArchitect
– Oleksii Petrov's LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/alexhelkar/
– Oleksii Levzhynskyi's LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/oleksiilevzhynskyi/

Timestamps:
00:00 - Intro
00:59 - Introduction of the guest
01:55 - What does an Area Tech Lead do?
05:35 - What does "scaling" mean in the context of frontend platforms and how does it happen?
08:07 - Does adding support of a new platform also means to scale the platform?
10:44 - What are the strategies and approaches to platform scaling and unification?
17:56 - What is Server-Driven UI, and why is it needed?
20:48 - Where is the boundary in SDUI: How to split responsibilities between client and server?
23:03 - Server-Driven UI Architecture: Where can we use it?
31:40 - Components and their integration
35:46 - SDUI vs New UI Concepts
38:17 - What level of abstraction do you use, and what components do you include in the response?
41:19 - How do you describe dependencies and interactions between components in SDUI?
44:56 - How did you handle the balance between client-side and server-side logic/events/rendering?
47:20 - Which platforms at Grammarly use Server-Driven UI?
48:44 - Do you use a custom schema protocol for Server-Driven UI?
51:20 - Impressions and takeaways after working with SDUI
54:36 - What’s the next step in Grammarly’s architectural evolution?
56:39 - Pushing mobile changes without review: Is it possible with SDUI?
59:30 - Advice for teams facing similar challenges

Scaling front-end platforms with Server Driven UI | Architecture Deep Dive #1

Зустрічайте девʼятий випуск Fwdays Architecture Talks!

У цьому випуску наші постійні спікери — Олександр Савченко та Олексій Петров — разом із гостем, Денисом Васильєвим, Principal Site Reliability Engineer (SRE, AIRe), обговорять:
— [Минуле] Scalability (що це, звідки взялося), що було у 200х, 201х і звідки взявся K8s
— [Теперішнє] Ера “Kubernetes” - найкращі практики та підходи
— [Майбутнє] На що звернути увагу, що не проґавити розвиток, та як буде розвиватися K8s

Корисні посилання:
— Recommended book by Denys Vasyliev - “Systems Performance” by Brendan Gregg - https://www.amazon.com/Systems-Performance-Brendan-Gregg/dp/0136820158 
— Recommended book by Oleksandr Savchenko - “Foundations of Scalable Systems: Designing Distributed Architectures” by Ian Gorton https://www.amazon.com/Foundations-Scalable-Systems-Distributed-Architectures/dp/1098106067 
— Borg, Omega, and Kubernetes https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/44843.pdf
— Scaling Kubernetes to Over 4k Nodes and 200k Pods - https://medium.com/paypal-tech/scaling-kubernetes-to-over-4k-nodes-and-200k-pods-29988fad6ed
— Case overview - Bayer Crop Science seeds the future with 15000-node GKE clusters - https://cloud.google.com/blog/products/containers-kubernetes/google-kubernetes-engine-clusters-can-have-up-to-15000-nodes
— Case overview - GKE at 65,000 nodes: Evaluating performance for simulated mixed AI workloads - https://cloud.google.com/blog/products/containers-kubernetes/benchmarking-a-65000-node-gke-cluster-with-ai-workloads/
— Case overview - 65,000 nodes and counting: Google Kubernetes Engine is ready for trillion-parameter AI models - https://cloud.google.com/blog/products/containers-kubernetes/gke-65k-nodes-and-counting/
— Case overview - 65k node clusters on GKE, with Maciej Rozacki and Wojciech Tyczyński - https://kubernetespodcast.com/episode/241-65k-gke/
— Case overview - Scaling Kubernetes to 7,500 nodes - https://openai.com/index/scaling-kubernetes-to-7500-nodes
— How Kubernetes Powers OpenAI’s Infrastructure: A 2018–2023 Evolution - https://www.linkedin.com/pulse/how-kubernetes-powers-openais-infrastructure-20182023-harish-raj-m-kkocc/
— NFTables mode for kube-proxy - https://kubernetes.io/blog/2025/02/28/nftables-kube-proxy/
— Device Management in Kubernetes, with John Belamaric - https://kubernetespodcast.com/episode/245-wg-device-management/
— LLM Inference Performance Engineering: Best Practices - https://www.databricks.com/blog/llm-inference-performance-engineering-best-practices
— Google Kubernetes Engine Customized for Faster AI Work - https://thenewstack.io/google-kubernetes-engine-customized-for-faster-ai-work
— wg-serving https://github.com/kubernetes-sigs/wg-serving
— HolmesGPT - https://github.com/robusta-dev/holmesgpt 
— K8sGPT  - https://codefresh.io/learn/kubernetes-management/k8sgpt-the-basics-and-a-quick-tutorial/ 
— Kubenetmon - https://github.com/ClickHouse/kubenetmon

На що варто підписатися:
– Більше цікавого для розробників: https://fwdays.com
– Телеграм-канал Fwdays: ​https://t.me/fwdays
– Телеграм-канал Олексія: https://t.me/OleksiiTheArchitect
– LinkedIn Олексія: https://www.linkedin.com/in/alexhelkar
– LinkedIn Олександра: https://www.linkedin.com/in/o-savchenko/
– LinkedIn Дениса: https://www.linkedin.com/in/denys-vasyliev/

Таймкоди:
00:00 - Інтро
01:11 - Scalability - що це, звідки взялося, що було в 200х, 201х?
12:00 - Перший досвід з Docker і реальні проблеми
21:47 - Scalability: визначення та метрики
31:46 - Ера Kubernetes
34:16 - Тренди Kubernetes 2025 рік
42:57 - Чи тримати БД в Kubernetes?
52:30 - Тренд на Multi-Cluster Kubernetes
56:47 - Чи живий тренд Multi-Cloud Kubernetes?
59:38 - Kubernetes + AI: tooling для observability

Scalability в Еру Kubernetes - найкращі практики та підходи

Technical discussions for developers from Fwdays team

Toolset "Джедая": що використовують архітектори у 2025?

Fwdays Tech Talks