DevOps ও CI/CD

প্রায়ই না। অনেক প্রোডাক্ট Vercel, Railway বা কোনো ক্লাউড কনটেইনার সার্ভিসের মতো ম্যানেজড প্ল্যাটফর্মে, অথবা একটি সার্ভারে Docker Compose দিয়েই ভালোভাবে চলে। Kubernetes তখনই যুক্তিসঙ্গত, যখন আপনি অনেকগুলো সার্ভিস চালান, সূক্ষ্মভাবে স্কেলিং নিয়ন্ত্রণের প্রয়োজন হয়, অথবা এটি পরিচালনার দক্ষতা আপনার টিমের আছে। আমরা এমন সবচেয়ে সহজ সেটআপের সুপারিশ করি, যা আপনার প্রয়োজন মেটায় এবং পরে বাড়ানো যায়।

সাধারণত যেটি আপনার কোডের সবচেয়ে কাছাকাছি: GitHub রিপোজিটরির জন্য GitHub Actions, GitLab-এর জন্য GitLab CI। আপনার টিম যদি Jenkins বা অন্য কোনো টুলের ওপর নির্ভর করে, তাহলে আমরা সেটি বদলে না দিয়ে উন্নত করতে পারি। কোনটি বেছে নেওয়া হবে, তা নির্ভর করে আপনার রিপোজিটরি, সিকিউরিটি রিকোয়ারমেন্ট এবং পাইপলাইনটি কে রক্ষণাবেক্ষণ করবেন, তার ওপর।

হ্যাঁ। যা কাজ করে, তা আমরা রেখে দিই, আর যা করে না, তা ঠিক করি। মাইগ্রেশনের ক্ষেত্রে, যেখানে সম্ভব, আমরা পুরোনো ও নতুন পথ পাশাপাশি চালাই, ধাপে ধাপে ট্রাফিক সরাই এবং নতুন সেটআপ যাচাই না হওয়া পর্যন্ত রোলব্যাকের পথ খোলা রাখি। AI টুল দিয়ে তৈরি অ্যাপ্লিকেশনও স্বাগত; আমরা প্রথমে সেগুলো রিভিউ করি।

কেবল আপনার সম্মতি দেওয়া টুল ও এনভায়রনমেন্টে, যা কাজ শুরুর আগেই ঠিক করে নেওয়া হয়। প্রাইভেট / লোকাল AI ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে ব্যবহার করা হয় আপনার নিয়ন্ত্রণাধীন ইনফ্রাস্ট্রাকচারে বা সম্মত একটি আইসোলেটেড এনভায়রনমেন্টে হোস্ট করা মডেল। Claude Code / OpenAI Codex ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে ব্যবহার করা হয় বাণিজ্যিক কোডিং এজেন্ট, সম্মত অ্যাকাউন্ট ও ডেটা-রিটেনশন সেটিংসের অধীনে। দুই ক্ষেত্রেই সিক্রেট ও ক্রেডেনশিয়াল আমরা AI টুলের নাগালের বাইরে রাখি।