15708
Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир Backend-разработки Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3FobxK
Многие Cloud-инженеры думают, что load balancer — это просто про распределение трафика.
Но в современной облачной архитектуре у него гораздо больше применений.
Вот визуалка, чтобы прояснить это
👉 @BackendPortal
Кто то думает, что нужно ускорять API вот так:
– Везде добавить кэш
– Кэшировать каждый эндпоинт, даже динамический
– Считать, что если кэш сработал — значит, всё быстро
Как на самом деле ускоряют API:
– Оптимизируют медленные запросы к базе
– Убирают синхронную логику, блокирующую основной поток
– Сначала профилируют и устраняют реальные узкие места, а не маскируют их кэшем
Кэш — это финальный этап оптимизации, а не первый.
Используй его, чтобы масштабироваться, а не выживать 🏹
👉 @BackendPortal
Что такое Model Context Protocol и почему о нем все говорят в AI индустрии?
29 мая в 11:00 команда KTS — IT–компания, основанная выпускниками МГТУ и создающая IT-продукты для крупного бизнеса с 2015 года, проведёт вебинар для руководителей проектов и разработчиков. Если вы работаете с ИИ или просто следите за развитием LLM — этот вебинар для вас.
Model Context Protocol — один из новых стандартов взаимодействия LLM с реальным миром, выпущенный Anthropic. MCP активно внедряется во множество инструментов, таких как: Cursor, Claude, n8n, Zed и другие. Он открывает возможности по легкому встраиванию самых разнообразных систем в LLM, превращая языковые модели в "многоруких помощников", не прибегая даже зачастую к программированию.
Что будет на вебинаре?
✅ Проведем экскурс в function/tool calling в LLM - как языковые модели могут оперировать фактами из реального мира
✅ Расскажем о появлении Model Context Protocol (MCP): что дает новый протокол?
✅ Продемонстрируем архитектуру взаимодействия MCP-серверов и клиентов
✅ Покажем практические примеры использования в Claude Desktop, Cursor, n8n
✅ Объясним, как написать свой собственный MCP-сервер (Python SDK, Node.js SDK) и интегрировать в свои процессы
Также на вебинаре поговорим о том, как собрать MCP-сервер без кода на n8n, где искать существующие MCP-серверы, что существует кроме MCP?
Если вы хотите понять, куда движется интеграция ИИ, и как использовать это в своих продуктах или проектах — приходите.
❗️Регистрация на вебинар не требуется! Просто переходите в канал и следите за обновлениями.
Реклама. ООО "Студия КТС", ИНН: 7733257480, erid: 2VtzqwWP3C8
Изучи эти паттерны выполнения на бэкенде, чтобы прокачать скиллы
Любому бэкенду нужен способ обрабатывать запросы и выполнять задачи.
То, как ты это реализуешь — называется паттерн выполнения (execution pattern).
Это базовое архитектурное решение, от которого зависит производительность и масштабируемость твоего приложения.
Вот три основных подхода, которые стоит знать:
1. Один поток на запрос (Thread-per-Request)
> Каждый входящий запрос обрабатывается в своём отдельном потоке.
> Этот поток сам всё делает — считывает данные, обрабатывает, отправляет ответ.
➕Подходит для простых приложений или когда важна изоляция между запросами (если один упадёт — остальным не помешает).
➖Много потоков = больше памяти и нагрузки на CPU. Переключения между потоками тоже дают ощутимую просадку при нагрузке.
2. Событийная модель (Event-Driven) — паттерн реактора
> Один (или несколько) потоков слушают события: входящие запросы, завершённые I/O и т.д.
> Для каждого события вызывается нужный колбэк.
➕Отлично справляется с большим количеством соединений — минимум затрат, не нужно плодить потоки.
➖Если какая-то задача долго выполняется, она может "забить" event loop, и сервер станет неотзывчивым.
(Чтобы решить это — используют chunking, воркеры или отдельные процессы.)
Хорошо бы понять следующее: 😡
[ I/O-зависимые задачи ] — неблокирующий ввод/вывод (Non-Blocking I/O)
> Такие задачи (например, сеть или файл) работают асинхронно и отлично подходят под событийную модель.
> Event loop отдаёт их системе и идёт дальше.
> Когда операция закончится — приходит сигнал, и вызывается нужный обработчик.
> Это позволяет loop’у оставаться отзывчивым даже при куче одновременных операций.
[ CPU-зависимые задачи ]
> Тут уже тяжёлые вычисления, которые могут надолго занять процессор.
> В однопоточном event loop-е такие задачи всё блокируют — и это может "положить" весь сервер.
3. Асинхронный подход — корутины, промисы, future-объекты
> Позволяет запускать задачу и не ждать, пока она завершится. Всё работает через async/await, промисы или колбэки.
Важно: Любая асинхронщина — это по сути событийная модель, потому что асинхронные операции вызывают события (например, "готово" или "ошибка").
Но. Не любая событийная система — асинхронная.
Даже event-driven система может использовать блокирующий I/O, если loop ждёт завершения каждой операции.
Событийное программирование — это просто способ реагировать на происходящее 🍻
👉 @BackendPortal
Многие облачные инженеры до конца не понимают, какие бывают типы DNS-записей в AWS и как они работают
Эта шпора для вас, чтобы помочь лучше понять
🔥 — спасибо
👍 — ого
👉 @BackendPortal
Наткнулся на годную карту по System Design от ByteByteGo — охватывает всё
От API-дизайна и баз данных до масштабирования, безопасности и DevOps
Если хочешь разбираться в архитектуре систем ставь лайк 💖
👉 @BackendPortal
Удалённый доступ к Docker-демону с другой машины
Иногда бывает нужно запускать команды Docker с отдельной машины, где установлен только Docker CLI, но не сам движок. Например, Docker работает на домашнем сервере, а управлять им хочется с ноутбука или рабочей машины.
Чтобы это настроить, можно открыть доступ к Docker-демону по TCP — для этого нужно обновить daemon.json на сервере 🪄
👉 @BackendPortal
Лайфхаки визуального сторителлинга 😉
Рассказываем, почему это полезно и как его построить, чтобы было понятно всем: и менеджерам, и разработчикам, и дизайнерам ⬆
И да, вы справитесь, даже если не умеете рисовать! Александр Зинченко, СТО Яндекс 360, поделился инструментами для быстрых и удобных скетчей. А ещё рассказал про сложности передачи идей в проектных командах, которые можно решить с помощью визуального сторителлинга 😎
Больше интересной и полезной информации в канале от команды Яндекс 360
Только начинаешь работать с Linux или скриптами?
Этот 6-часовой курс от freeCodeCamp — именно то, что тебе нужно 💪
Простой, понятный и абсолютно бесплатный
> https://youtu.be/sWbUDq4S6Y8?si=heWoH-o1DCiK2xQ1
👉 @BackendPortal
Устали управлять Linux-серверами только через терминал?
Cockpit — это современный веб-интерфейс для управления Linux-серверами. Он лёгкий, работает в реальном времени и идеально подходит, когда хочется видеть, что происходит, не открывая десяток вкладок с терминалом. ✍️
С его помощью вы можете:
> Просматривать логи, загрузку системы и службы
> Управлять хранилищем, сетью и пользователями
> Обновлять систему прямо из браузера
Дополнительно можно подключить модули для управления:
> Podman (контейнеры)
> Samba (обмен файлами)
> KVM (виртуальные машины)
Ставь лайк если полезно
👉 @BackendPortal
🇷🇺Подрабатываешь настройкой wifi? Патриот, при этом хочешь заработать?
Есть работа по профилю на юге Курской области!
🇷🇺Условия:
- Заработная плата 178 000 рублей на руки;
- По результатам выполнения боевых задач, дополнительная премия;
- Проживание, питание, обмундирование за счет компании;
- Обучение и переквалификация за счет компании;
- Страховые выплаты;
- Официальное трудоустройство (трудовой договор, полный соц.пакет);
🇷🇺Присоединяйся к Сталинским Соколам!🇷🇺
Подать заявку - @pilot_sokol
Подробная информация - сталинские-соколы.su
Почему ["npm", "start"] — плохой выбор для CMD в Dockerfile
Хотя эту конструкцию используют почти в каждом Dockerfile (включая «рекомендованные», сгенерированные через create-react-app и подобные), ["npm", "start"] в CMD создаёт лишнюю оболочку в дереве процессов контейнера. Это мешает корректной обработке сигналов — и в итоге может сломать graceful shutdown вашего приложения.
Я нашёл практическое задание, которое показывает проблему в действии: https://labs.iximiuz.com/challenges/graceful-termination-for-nodejs-container
Советую пройти, чтобы быстрее находить и избегать подобных багов в проде 🫡
👉 @BackendPortal
Kubernetes 1.33
Свежий релиз с 64 улучшениями, и вот что действительно важно:
Ensure Secret Pulled Images (alpha)
Теперь kubelet не загрузит образ из кэша, если у пода нет доступа к приватному реестру.
Даже с imagePullPolicy: IfNotPresent — авторизация обязательна.
Это:
– избавляет от imagePullSecrets
– повышает безопасность (zero-trust)
– работает через сервисные токены и Credential Providers
Backoff per index (stable)
Indexed Jobs больше не валятся все вместе, если одна из задач провалилась.
Теперь у каждого индекса свой лимит — удобно для интеграционных тестов и CI
> Подробнее: kubernetes.io/blog
👉 @BackendPortal
Больше индексов ≠ выше производительность
💡 Совет: не стоит индексировать всё подряд.
Почему?
➟ Каждый индекс добавляет издержки при изменении данных (вставка, обновление, удаление)
➟ Сосредоточьтесь на столбцах, которые часто используются в WHERE, JOIN, ORDER BY или GROUP BY.
Типы индексов в базе данных:
1. Кластерный индекс
🟡Физически переупорядочивает строки данных на основе ключа индекса.
🟡Только один на таблицу.
🟡Значительно ускоряет диапазонные запросы (например, «найти все заказы между датами X и Y») и запросы по индексируемым столбцам.
🟡Может замедлять модификации данных (вставки, обновления, удаления) из-за переупорядочивания.
2. Некластерный индекс
🟡Создаёт отдельную структуру с указателями на строки данных, отсортированными по ключу индекса.
🟡Может быть несколько на одну таблицу.
🟡Эффективен для точечных запросов (например, «найти клиента с ID 123»).
🟡Может использоваться как покрывающий индекс, если включает все нужные для запроса столбцы.
3. Уникальный индекс
🟡Гарантирует уникальность значений в столбце или комбинации столбцов.
🟡Может быть кластерным или некластерным.
🟡Предотвращает дублирование значений, обеспечивая целостность данных.
🟡Часто используется для альтернативных ключей (не основного ключа), которые должны быть уникальными.
4. Фильтрованный индекс
🟡Индексирует только подмножество строк, соответствующее фильтрующему условию.
🟡Повышает производительность запросов, которые часто используют указанный фильтр.
🟡Уменьшает размер индекса по сравнению с индексом на всю таблицу.
5. Полнотекстовый индекс
🟡Обеспечивает эффективный поиск по текстовым данным (например, документы, статьи) по ключевым словам и фразам.
🟡Использует специальные алгоритмы индексирования и поиска (например, инвертированные индексы).
🟡Поддерживает лингвистические функции, такие как стемминг и тезаурус.
6. Составной индекс
🟡Индекс, созданный на нескольких столбцах.
🟡Может быть кластерным или некластерным.
🟡Оптимизирует запросы, фильтрующие или сортирующие по нескольким столбцам.
🟡Порядок столбцов в определении индекса имеет решающее значение для производительности.
7. Покрывающий индекс
🟡Включает все столбцы, необходимые для запроса, прямо в индекс, исключая необходимость обращаться к основной таблице.
🟡Может быть некластерным.
🟡Существенно ускоряет запросы, которым нужны только данные из индексируемых столбцов.
8. Индекс с включёнными столбцами
🟡Похож на покрывающий индекс, но включает только неключевые столбцы.
🟡Некластерный.
🟡Может улучшить производительность, если дополнительные столбцы часто используются в запросах.
9. XML-индекс
🟡Индексирует XML-данные для эффективного запроса с использованием XPath или специфичных XML-функций.
🟡Доступен в СУБД, поддерживающих XML-тип данных.
🟡Позволяет выполнять запросы к конкретным элементам или атрибутам внутри XML-документов.
10. Частичный индекс
🟡Индексирует только те строки, которые соответствуют определённому условию.
🟡Похож на фильтрованный индекс, но предоставляет больше гибкости в определении фильтра.
🟡Повышает производительность при специфичных кейсах запросов.
11. Битовый индекс
🟡Эффективно индексирует столбцы с низкой кардинальностью (немного уникальных значений).
🟡Хранит битовые карты, указывающие, какие строки содержат конкретное значение.
Топ бесполезных CLI-инструментов
→ sl: Часто вместо ls пишешь sl? Тогда смотри, как паровоз проезжает по экрану.
→ cowsay / cowthink: Заставь ASCII-корову говорить (или думать) всё, что захочешь.
→ aafire: Преврати терминал в пылающее пламя. На macOS нужен пакет aalib.
→ banner: Огромные текстовые баннеры в олдскульном стиле. Идеально для громких объявлений в консоли.
→ figlet / toilet: Красивый ASCII-арт из текста. Более продвинутый, чем banner.
→ oneko: Маленький котик бегает за курсором мыши. Отвлекает, но мило. Только для Linux.
→ xeyes: Пара глаз следит за твоим курсором. Классика X11. Только для Linux.
→ cmatrix: Почувствуй себя в "Матрице" — зелёный код сыпется по экрану.
→ fortune: Случайная цитата, афоризм или "печенька с предсказанием".
→ rig: Генерирует случайную фейковую личность.
Некоторые из них реально стоит поставить — просто чтобы были 😃
👉 @BackendPortal
Как мы строим новое облако MWS — рассказываем в технических статьях «под капотом».
Читайте и берите идеи в свои проекты.
➡️ Сетевая телеметрия для облака — от протоколов до продакшена
Про BFD, TWAMP и STAMP, зачем нам push-модель и gNMI, и что происходит, когда Telegraf не дружит с Kafka.
➡️ Как мы наливаем Kubernetes на железо и управляем десятками кластеров
Рассказываем про платформу собственной разработки — Piñata.
➡️ IAM в облаке: от логина до сервисных агентов
RBAC, сервисные учётки, HMAC-ключи — и почему у нас нет «режима бога».
➡️ Как устроен Compute: декларативный API, реконсиляция и немного геймдева
Рассказываем про архитектуру Compute в MWS и наш подход к его разработке.
🔗 Подпишись на облачный хаб MWS
⏩️Там регулярно рассказываем, как строим новое облако с нуля.
tproxy — сетевой прокси для бэкендеров
Когда нужно разобраться в сетевых соединениях, gRPC, MySQL-пулах или просто понять, почему всё лагает — tproxy решает.
Это лёгкий open-source инструмент, который перехватывает TCP-трафик и в реальном времени показывает, что происходит.
> Мониторит все TCP-соединения в реальном времени
> Показывает стадии gRPC, HTTP2, Redis, MongoDB и других протоколов
> Видит сетевые метрики: RTT, ретрансляции
> Анализирует соединения с базой: общее число, пик, пул
> Можно замедлить/задержать трафик для тестов
Установка — одна команда в Docker
💪💪
👉 @BackendPortal
Шпаргалка по DOCKER
Всё, что тебе нужно — в одном месте 👑
👉 @BackendPortal
HTTP совет
Идемпотентные методы можно безопасно повторять — без побочных эффектов.
> GET, PUT, DELETE, HEAD, OPTIONS → идемпотентны
> POST → не идемпотентен
Почему это важно:
> Делает API предсказуемыми
> Позволяет повторять запросы при сбоях сети
> Упрощает кэширование, мониторинг и отладку
👉 @BackendPortal
Использование Git submodule в GitHub Actions с приватными репами
Если в проекте используются Git submodule — особенно приватные — во время checkout в GitHub Actions могут возникнуть проблемы с доступом.
Submodule — это просто вложенные репозитории внутри основного. Их применяют, когда проект зависит от другого репо. Но по умолчанию GitHub Actions может не иметь доступа к приватным submodule при выполнении actions/checkout.
Чтобы это исправить, нужно использовать персональный fine-grained токен доступа с правами только на чтение нужного репозитория. Затем токен подключается в workflow ❤️
👉 @BackendPortal
👩💻 Всем программистам посвящается!
Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:
Выбирай своё направление:
👩💻 C/C++ — /channel/cpp_ready
👩💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
🖥 Базы Данных & SQL — t.me/sql_ready
👩💻 Python — t.me/python_ready
👩💻 Java — t.me/java_ready
👩💻 Всё IT — t.me/it_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
🤔 Хакинг & ИБ — t.me/hacking_ready
👩💻 Linux — t.me/linux_ready
👩💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready
📱 GitHub — t.me/github_ready
👩💻 Нейросети — t.me/neuro_ready
👩💻 Frontend — t.me/frontend_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
👩💻 Backend — t.me/backend_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
🖥 Design — t.me/design_ready
📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!
Можно заучить паттерны — и всё равно построить систему, которая развалится.
Потому что настоящий system design идёт уровнями.
Уровень 0 — Базовые основы:
> Клиенты шлют запросы
> Серверы обрабатывают логику
> Базы данных хранят данные
Ты учишь HTTP-методы, коды статуса, что такое REST API. Выбираешь между SQL и NoSQL, не до конца понимая зачем.
Ты ещё не бэкендер, пока не чинил продовый 500-ый из-за пропущенной проверки на null
Уровень 1 — Освоение базовых компонентов:
> Балансировщики нагрузки
> Кэши (Redis, Memcached) для снижения нагрузки на БД
> Фоновые воркеры для асинхронных задач
> Очереди (RabbitMQ, SQS, Kafka) для разцепления компонентов
> Реляционные и документные БД — с пониманием, где что уместно
Ты понимаешь, что чтение и запись масштабируются по-разному.
Узнаёшь, что согласованность, доступность и устойчивость к разделению — не всегда совместимы. Перестаёшь спрашивать "SQL или NoSQL?" и начинаешь с "Какой у нас паттерн доступа?"
Уровень 2 — Архитектура под сложность:
> Разделение путей чтения и записи
> Circuit breakers, повторы и таймауты
> Rate limiting и backpressure, чтобы не положить систему
> Идемпотентные эндпоинты
Ты начинаешь рисовать sequence-диаграммы до написания кода. Перестаёшь мыслить сервисами — начинаешь думать границами.
Уровень 3 — Надёжность и наблюдаемость:
> Структурированные логи, метрики, трассировки
> Health checks, дашборды и алерты
> SLO — чтобы понимать, что считается «достаточно хорошо»
> Chaos-тесты для симуляции сбоев
> Correlation ID — чтобы отслеживать цепочку вызовов
На этом уровне тебе важнее MTTR, чем MTBF. Ты понимаешь, что самые опасные системы — это те, которых не видно.
Уровень 4 — Масштабируемость и эволюция:
> Делишь монолит только тогда, когда нужно
> Используешь событийную архитектуру для слабой связности
> Поддерживаешь версионирование в API и сообщениях
> Разносишь вычисления и хранение
> Договариваешься об интерфейсах, а не просто пишешь код
> Обрабатываешь частичные сбои в распределённых системах
Ты проектируешь с расчётом на изменения, а не идеальность. Принимаешь компромиссы. Понимаешь, когда стоит упростить, а когда — выложиться по полной.
А какой урок по дизайну систем ты усвоил на собственных ошибках? ❤️
👉 @BackendPortal
В Go не всегда нужен WaitGroup
Если ты просто передаёшь данные между горутинами, а не ждёшь сложной логики — буферизованный канал может решить задачу проще:
> Буферизованные каналы не блокируют отправителя, пока буфер не заполнен.
> С буфером на 1 элемент горутина может отправить данные и завершиться — без синхронизации.
> Главная горутина может получить данные, когда будет готова, без WaitGroup
👉 @BackendPortal
Backend Talks от Яндекс 360
Смотрите записи докладов с митапа от Яндекс 360 для бэкенд-разработчиков, архитекторов и DevOps-инженеров.
На пути к 9999: Игорь Обручев, руководитель группы SRE, рассказал, какими принципами команда руководствуется при создании сервисов, как без паники чинят инциденты и как в этом помогают учения.
Эволюция проектирования общих решений в Яндекс 360: Евгений Ширанков, руководитель команды платформенных сервисов, рассказал про подходы и лайфхаки, которые помогли выдержать рост команды и оставаться в контексте создания общих решений, не переизобретая велосипеды.
Ценности и культура команды: Роман Акинфеев, руководитель бэкенд-разработки, рассказал, почему культура и ценности являются важнейшими активами команды, которые сложно создать и поддерживать, но легко потерять в период взрывного роста.
Больше материалов о технологиях в Яндекс 360
@yandex360team
Многие не до конца понимают структуру Terraform-проекта или роль каждой его части.
Здесь я разложил всё по полочкам, чтобы помочь лучше разобраться
environments/
Разделяем конфигурации по окружениям:
> dev/ — ресурсы и переменные для разработки
> staging/ — для тестов
> prod/ — продакшн
В каждой папке: main.tf, variables.tf, provider.tf, outputs.tf, *.tfvars
modules/
Переиспользуемые модули, которые можно подключать в любом окружении:
> network/ — VPC, сабнеты
> compute/ — EC2, инстансы
> data/ — S3 и прочее хранилище
В каждом модуле — свои main.tf, variables.tf, outputs.tf
Примечание: модули рекомендуется хранить в отдельном центральном репозитории 🫡
👉 @BackendPortal
Освой Kubernetes Deployments
Я нашёл практическое задание на iximiuz Labs — от создания Deployment до масштабирования, обновления образов, проверки состояния podов и откатов
Идеально, чтобы на практике разобраться, что стоит за kubectl apply/create и kubectl rollout
> https://labs.iximiuz.com/challenges/kubernetes-deployments-05d62520 ❤️
👉 @BackendPortal
Инженеры — новые джедаи?
Судя по докладу с недавнего Repair Cafe — да. Там рассказали, как сделать настоящий световой меч. Всё по канону: он гудит по-разному с помощью генератора случайных звуков, способен моментально менять свет, а еще правильно реагирует на удары с помощью гироскопа и акселерометра.
Repair Cafe собрал всех, кто любит работать с железом и изобретать, а главное — разделяет подход компании, где ценится изобретательность и тяга к экспериментам. За два дня участники успели оживить около 400 приборов: роботы-пылесосы, старые приставки, электросамокаты и даже легендарный ПК «Ленинград», на котором запустили пару ретро-игр.
Иногда душа требует поработать над чем-то осязаемым. И такие ивенты, где можно вдоволь начиниться и вспомнить кайф от того, что пофиксил старый Xbox, позволяют вновь пробудить в себе дух изобретательства.
API — как мосты. Убери одну опору — и всё рухнет
API соединяют системы так же, как мосты соединяют города.
Но мост — это не просто бетонная плита, он держится на опорах.
Убери одну — появятся трещины. Игнорируй — и вся конструкция развалится.
Надёжный API стоит на 6 опорах:
1. Предсказуемость — никаких сюрпризов, только стабильное, ожидаемое поведение.
2. Версионирование — можно вносить изменения, не ломая уже работающий функционал.
3. Минимализм — только нужное. Без шума и перегруза.
4. Документация — если разработчик вынужден догадываться, ты уже проиграл.
5. Устойчивость — ошибки обрабатываются аккуратно, а не выбрасывают 500 без объяснений.
6. Наблюдаемость — мониторинг и отладка не должны быть мучением.
Плохой API — это не просто неудобно. Это как мост с трещинами: никто не захочет по нему пройти.
Хочешь доверия — строй так, чтобы по этому мосту хотелось перейти
👉 @BackendPortal
⚠️ 7.834.500₽ - бесплатно! ⚠️
На сегодняшний день это самый крупный сборник слитых курсов в снг, по таким языкам как:
>Python (564гб курсов, 332гб видео)
>C# (127гб курсов, 82гб видео)
>Java (345гб курсов, 223гб видео)
>PHP (134гб курсов, 217гб видео)
>Go (223гб курсов, 79гб видео)
>Rust (187гб курсов, 149гб видео)
>SQL (341гб курсов, 127гб видео)
>MySQL (221гб курсов, 134гб видео)
>REST (178гб курсов, 94гб видео)
>NoSQL (89гб курсов, 54гб видео
>C++ (163гб курсов, 231гб видео)
>Kotlin (294гб курсов, 128гб видео)
>ИБ (172гб курсов, 98гб видео)
>GoLang (182гб курсов, 283гб видео)
> 1C (291гб курсов, 102гб видео)
>DevOps (92гб курсов, 71гб видео)
>Swift (62гб курсов, 27гб видео)
>Другое (1114гб курсов, 871гб видео)
Не видео на ютуб, а реальный СЛИВ огромных баз. Проверь сам!🚨
Хочешь научиться делать API с нуля?
Лови мощный бесплатный гайд, который проведёт тебя шаг за шагом
Что внутри:
> Курсы по REST и GraphQL API — без воды
> Руководство по защите своих API
> Лучшие практики + тестирование
> Как заработать на своём API
→ http://rapidapi.com/learn
👉 @BackendPortal