devopsitsec | Unsorted

Telegram-канал devopsitsec - DevOps

23484

По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥полезные ит-каналы https://t.me/Golang_google - Golang программирование @golangl - golang chat @GolangJobsit - golang channel jobs @golang_jobsgo - jobs РКН: clck.ru/3FmvZA #VRHSZ

Subscribe to a channel

DevOps

60 минут, чтобы оптимизировать Redis для высоких нагрузок

Selectel приглашает на практический вебинар, где разберут целостный инженерный подход к оптимизации Redis под high-load — от памяти и клиентских запросов до мониторинга и нагрузочного тестирования.

Покажут, как настройки и паттерны использования Redis влияют на вытеснение ключей, p95/p99 задержки и стабильность системы.

📅 26 марта, 12:00
📍 Онлайн
👥 Для инженеров DevOps и DBA, бэкенд-разработчиков, системных администраторов и архитекторов

👉Смотрите полную программу и регистрируйтесь: https://slc.tl/mo6d5

Чтобы не пропустить вебинар и узнавать о других событиях и бесплатных курсах Selectel, подписывайтесь на @selectel_events

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHrJUoK

Читать полностью…

DevOps

erid: 2VtzqvLUR9f

Выбирать хардовое обучение вслепую — так себе затея. Качественное обучение требует времени и сил, поэтому перед тем как вписываться, важно заглянуть «под капот».
В ИнженеркаТех открыты демо-доступы к флагманским инженерным программам. Вы можете зайти на платформу, оценить технический уровень материалов и получить знания с 1 урока.

Выбирайте свое направление, тестируйте и делайте осознанный выбор:

1️⃣ DevOps инженер: интенсив по проектированию и автоматизации инфраструктуры
5 модулей плотной практики. Проходим путь от CI/CD (GitHub Actions) и IaC (Terraform, Terragrunt) до работы с YandexCloud и деплоя в Kubernetes. В финале — настройка мониторинга (Loki, Prometheus) и автомасштабирования (HPA). Каждая тема закрепляется домашкой с ревью.

👉 Забрать демо-доступ к курсу - https://inzhenerka.tech/devops

2️⃣ Разработка модулей ядра Linux (Linux Kernel developer)
Глубокое погружение в системное программирование. Разбираем архитектуру ядра Linux, пишем простейшие модули, разрабатываем и регистрируем драйверы для символьных и блочных устройств. Отдельный фокус на управление памятью, работу с / proc и решение проблем конкуренции (семафоры, мьютексы).

👉 Забрать демо-доступ к курсу - https://inzhenerka.tech/linux_drivers

3️⃣ Разработка на C под Linux (Системный разработчик)
Фундаментальная база по созданию системных приложений. Работаем с файловой системой, низкоуровневым вводом-выводом, статическими и динамическими библиотеками. Изучаем все виды IPC (очереди сообщений, shared memory, сигналы), учимся работать с сокетами, потоками и писать демонов.

👉 Забрать демо-доступ к курсу – https://inzhenerka.tech/linux_developer_c

Реклама. ООО "Инженеркатех"
ИНН: 9715483673

Читать полностью…

DevOps

🖥 20 Linux-команд, которые должен знать каждый разработчик:

1. ls — показать файлы и директории

2. cd — перейти в другую директорию

3. pwd — показать путь текущей директории

4. mkdir — создать новую директорию

5. rm — удалить файл или директорию

6. cp — скопировать файл или директорию

7. mv — переместить или переименовать файл

8. touch — создать новый файл

9. cat — вывести содержимое файла

10. nano — открыть файл в терминальном редакторе

11. grep — искать текст внутри файлов

12. find — найти файлы и директории

13. chmod — изменить права доступа к файлу

14. chown — изменить владельца файла

15. df -h — проверить свободное место на диске

16. top — посмотреть запущенные процессы

17. ps aux — показать список активных процессов

18. kill — завершить процесс

19. history — показать историю команд

20. clear — очистить экран терминала

https://www.youtube.com/shorts/pdqho8kGKCI

🖥 Полезные Linux ресурсы 🚀 Max

Читать полностью…

DevOps

HyperDrive — GitOps-платформа для инфраструктуры разработки

Основная идея:
описываете целевую конфигурацию инфраструктуры через код → система приводит ее в желаемое состояние → получаете self-service и автоматическое создание нужных сред (четвергов)

То есть вместо ручной настройки:
— шаблоны окружений
— воспроизводимые среды
— все состояние в Git

24 марта будет демо архитектуры платформы: регистрация

Читать полностью…

DevOps

Контроль секретов — иллюзия или управляемый процесс?

Пароли, API-ключи, сертификаты и токены часто хранятся фрагментировано — в Git, CI/CD, Docker-образах и конфигурациях. Они не ротируются годами, остаются после смены сотрудников и попадают в историю коммитов. В итоге — риск утечки и сложности на аудите.

На вебинаре Deckhouse и Ximi Lab покажем, как выстроить процесс работы с секретами, чтобы соответствовать п. 5.15 ГОСТ Р 56939-2024 в рамках РБПО.

В ходе вебинара:
• Поговорим о требованиях по безопасной работе с секретами.
• Разберём риски хранения секретов в Git, CI/CD и Docker-образах.
• Покажем, как выявлять секреты в репозиториях и пайплайнах с помощью TRON ASOC и реализовать безопасную работу с секретами в Deckhouse Stronghold.


А также вас ждет демо работы платформ и разбор кейсов.
🎁 Участники получат чек-лист по работе с секретами.

19 марта в 12:00, онлайн
👉
Зарегистрироваться
Реклама. АО "ФЛАНТ". ИНН 7723661439.

Читать полностью…

DevOps

Контейнерный образ — это база любого релиза ❤️

Но когда версии, доступы и безопасность пущены на самотек, команда увязает в «починке доставки» и отвлекается от развития продукта.

На вебинаре вместе с экспертом Cloud․ru вы:

▶️рассмотрите контур артефактов и разберёте, где он чаще всего ломается;

▶️научитесь загружать Docker-образы, версионировать и управлять ими в Evolution Artifact Registry;

▶️настроите приватный доступ к репозиториям и разграничение прав;

▶️включите сканирование на уязвимости и примените политики безопасности;

▶️разберете, как поддерживать порядок в реестре: политики удаления и жизненный цикл.


Вебинар будет полезен backend-разработчикам, DevOps-инженерам (сборка/доставка), архитекторам (инфраструктура/безопасность), техлидам и руководителям команд для ускорения релизов и снижения рисков ошибок.

👉Зарегистрироваться👈

Читать полностью…

DevOps

🌟 ByteDance перезапустила DeerFlow.

DeerFlow 2.0 - проект, переписанный с нуля, который не имеет ничего общего с первой версией. Там был фреймворк для глубокого ресерча, а здесь полноценный рантайм для агентов.

🟡В основе лежит связка LangGraph и LangChain.

Главный агент получает задачу, разбивает ее на подзадачи и порождает суб-агентов на лету. Каждый из них работает в изолированном контексте: не видит данные других агентов и главного процесса.

Суб-агенты запускаются параллельно, когда это возможно, и возвращают структурированные результаты, а главный агент собирает из них финальный вывод.

Сессия живет в изолированном Docker-контейнере с полноценной файловой системой, главный агент и суб-агенты работают в ней совместно.

Агент читает и пишет файлы, выполняет bash-команды, работает с изображениями. Между сессиями нет никакой взаимной путаницы.

🟡Навыки и инструменты

Возможности агента определяются через Skills. Из коробки есть исследование, генерация отчетов, создание слайдов, веб-страниц, изображений и видео. Навыки загружаются по мере необходимости, только когда задача их требует. Это снижает нагрузку на контекстное окно и позволяет работать с моделями, чувствительными к расходу токенов.

Инструменты - по той же логике: базовый набор (веб-поиск, fetch, работа с файлами, bash), плюс поддержка MCP-серверов и произвольных Python-функций. Все можно заменить или расширить.

🟡Память и контекст

DeerFlow помнит пользователя между сессиями. Накапливается профиль: стиль письма, технический стек, повторяющиеся сценарии. Данные хранятся локально.

Внутри длинной сессии система сама управляет контекстом: завершенные подзадачи суммируются, промежуточные результаты уходят на диск. Контекстное окно не раздувается.

🟡Интеграции

Поддерживаются Telegram, Slack и Feishu. Из Claude Code можно взаимодействовать с запущенным инстансом DeerFlow напрямую через специальный skill: отправлять задачи, управлять тредами и выбирать режим выполнения.

🟡Модели и деплой

Система работает с любой моделью через OpenAI API, включая локальные через Ollama. ByteDance рекомендует использовать модели, которые поддерживают длинный контекст (100k+ токенов), ризонинг, мультимодальность и надежный tool-use.

DeerFlow также встраивается как Python-библиотека без запуска HTTP-сервисов:

from src.client import DeerFlowClient
client = DeerFlowClient()
response = client.chat("Analyze this paper", thread_id="my-thread")



📌Лицензирование: MIT License.


🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Agents #DeerFlow #ByteDance

Читать полностью…

DevOps

🔥 Как выбрать анонимный браузер для Linux

Если вам важна приватность, обычные браузеры вроде Chrome или стандартного Firefox не подойдут - они собирают телеметрию, сохраняют данные и могут раскрывать ваш цифровой след.

Для анонимности важно три вещи:

• скрытие IP-адреса

• защита от трекинга и fingerprint

• изоляция сайтов и данных

Лучшие варианты для Linux:

Tor Browser - максимальная анонимность
• трафик проходит через сеть Tor
• скрывает реальный IP
• защита от fingerprint
• идеален для полной приватности

Firefox (hardened) - баланс между удобством и приватностью

• отключается телеметрия

• можно включить строгую защиту от трекеров
• подходит для повседневной работы

Brave
• встроенная блокировка рекламы и трекеров
• режим Tor для отдельных вкладок
• быстрый и простой вариант

Если нужна максимальная анонимность - выбирайте Tor.
Если нужна приватность без потери скорости - Firefox с настройками или Brave.

Установка Tor Browser (Linux)
sudo apt update
sudo apt install -y torbrowser-launcher

Первый запуск (скачает официальную версию)
torbrowser-launcher

Проверка соединения через Tor
curl https://check.torproject.org

Альтернатива: установка Brave
sudo apt install -y brave-browser

Читать полностью…

DevOps

Языки программирования по 💰 потенциалу заработка в 2026:

🔥 Rust → высокая зарплата, низкая конкуренция
🚀 Go → золотая жила для backend-разработки
🤖 Python → бум в AI и автоматизации
⚡ TypeScript → стандарт для стартапов
🏢 Java → стабильность в корпоративной разработке
💎 Solidity → высокий риск, но и высокий доход
🧱 C++ → мощь системного программирования и высокая оплата
🎮 C# → стабильный доход в геймдеве и enterprise
📱 Kotlin → экосистема Android
🍎 Swift → премиальный рынок iOS

Если бы зарплата была единственной целью…
какой язык вы бы выбрали? 💸

Читать полностью…

DevOps

Managed Kubernetes vs полный контроль? Первый вариант экономит ресурсы, гарантирует поддержку провайдера. Второй — дает гибкость тонких настроек, особенно когда кластеры идут в прод с высокими нагрузками.

Timeweb Cloud нашел баланс: запустили собственный оркестратор Kubernetes Toolset Layer. В планах — интеграция с панелью управления, что откроет доступ к настройке компонентов управляющего слоя. Можно будет менять конфиги групп узлов, подключать внешние ноды и делать другие кастомы без потери managed-статуса. Выглядит как крупное обновление.

Что это даст
• Гибкость: например, можно поменять интервалы автоскейлера под свои бизнес-метрики. И тем самым точнее подстроить инфраструктуру под бюджет и требования приложений

• Контроль: в ближайших релизах — мониторинг и логирование на уровне оркестратора, кластеров и их компонентов. В панели будут статусы и история изменений. Это позволит видеть, как часто и насколько масштабируется приложение

• Стабильность: при росте нагрузки на кластеры система автоматически масштабируется как платформа оркестрации. Сервисы будут стабильнее переживать пики нагрузки

Ребята также рассказали, что вместе с оркестратором реализовали интеграцию виртуальных роутеров. Теперь воркер-ноды можно размещать в приватной сети без публичных IP, а внешний доступ организовывать через Ingress или балансировщики. Это повышает безопасность и позволяет экономить на публичных IP.

Итог: провайдер серьезно прокачивает свой Managed Kubernetes. Кажется, это нечастая практика, когда дают доступ к компонентам управляющего слоя без потери managed-статуса. Плюсом — приватная сеть для нод через виртуальный роутер.

Запустить кластер

#Kubernetes #DevOps #TimewebCloud #Security

Читать полностью…

DevOps

Порядок в инфраструктуре: BSA-модель на практике

Инфраструктурный код хранится в разных местах, каждая команда пишет по-своему, развертывание каждый раз проходит по разному сценарию, а ответственность не закреплена. Знакомо? В итоге — задержки, долгие согласования и лишние конфликты.

На вебинаре 13 марта -«Экспресс42» и «Магнит OMNI» покажут, как модель BSA (Base–Service–Application) помогает упорядочить инфраструктуру, чётко разделить зоны ответственности и сделать процессы поставки стабильными и предсказуемыми. Продемонстрируем не только подход, но и практический опыт реализации в компании «Магнит OMNI».

В программе:
боли неструктурированного IaC
суть трёхуровневой модели BSA
опыт внедрения в Магнит OMNI
результаты использования модели
практические рекомендации


13 марта в 12:00, онлайн
👉 Зарегистрироваться
Реклама. АО "ФЛАНТ". ИНН 7723661439.

Читать полностью…

DevOps

Yandex B2B Tech запустила Monium — платформу observability для мониторинга и управления состоянием ИТ-систем. Решение уже доступно пользователям Yandex Cloud и позиционируется как enterprise-инструмент для работы с высоконагруженными сервисами.

Функциональность платформы
Monium объединяет метрики, логи и трейсы в едином интерфейсе, что соответствует современному подходу к unified observability. Система предназначена для анализа работы приложений, инфраструктуры и распределённых сервисов в реальном времени и помогает быстрее определять причины инцидентов.

Технологии и интеграции
Платформа поддерживает Prometheus и OpenTelemetry, что упрощает внедрение в существующие DevOps-конвейеры и снижает зависимость от конкретного вендора. Реализован гибкий алертинг с настройкой сценариев эскалации и поддержкой разных каналов уведомлений.

Масштаб и применение
Monium разрабатывалась командой Yandex Infrastructure изначально для мониторинга критически важных сервисов внутри Яндекса. Сейчас системой ежемесячно пользуются около 16 тысяч сотрудников компании. Среди первых внешних клиентов — ОТП Банк.

Рынок observability продолжает расти, и по прогнозам Gartner, подобные платформы становятся частью систем управления рисками и стабильностью бизнеса.

Читать полностью…

DevOps

🚀 Redis 8 сделал команды KEYS и SCAN намного быстрее и безопаснее

Раньше команды KEYS и частично SCAN считались опасными для продакшена.
Причина простая - на больших базах они могли блокировать сервер и выполняться 10–14 секунд.

Из-за этого их обычно запрещали использовать в production.

В Redis 8 ситуацию радикально улучшили.

Теперь операции, которые раньше занимали 12–14 секунд, могут выполняться за несколько миллисекунд даже на больших наборах данных.

https://redis.io/blog/faster-keys-and-scan-optimized/

👣Go-папка🚀Max

@Golang_google

#redis

Читать полностью…

DevOps

⚡️ Kai Gritun - вайбкодер нового уровня.

Его аккаунт на GitHub появился 1 февраля.

Всего за две недели - 234 коммита в 100+ репозиториях.
Часть кода уже смёрджена в крупные open-source проекты.

Параллельно Kai начал предлагать платный консалтинг и разработку.
Оплата — в криптовалюте.

Есть только один нюанс.

Kai Gritun — не человек.
Это автономный AI-агент.

История вскрылась, когда Kai начал массово рассылать холодные письма разработчикам.
В одном из сообщений он случайно признался, что является автономным AI-ботом.

Факт, который стоит запомнить:

AI уже не просто пишет код.
AI создаёт репутацию, вносит вклад в open source и продаёт услуги.

Следующий этап — AI-разработчики, которые работают быстрее и дешевле людей.

GitHub: https://github.com/kaigritun

Читать полностью…

DevOps

Как развернуть приватную LLM в Kubernetes

Selectel приглашает на вебинар, где покажут, весь путь до готового интерфейса, настройки мониторинга, распределенных моделей, интеграции и даже автоматизации инфраструктуры.

📅 12 марта, 12:00
📍Онлайн
👥Для DevOps и SRE-инженеров, Архитекторов и менеджеров ИТ-инфраструктуры.

👉Смотрите полную программу и регистрируйтесь: https://slc.tl/avssr

Чтобы не пропустить вебинар и узнавать о других событиях и бесплатных курсах Selectel, подписывайтесь на @selectel_events

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGrSGVw

Читать полностью…

DevOps

☸️ Kubernetes - сложность изучения 🔥

• Легко

Pods
Deployments
Services (ClusterIP)
Основы YAML

• Чуть сложнее

ReplicaSets и масштабирование
Ingress
ConfigMaps и Secrets
Namespaces

• Средне

Helm
Probes (Liveness / Readiness)
Resource Limits и Requests
HPA (автомасштабирование)
Rolling Updates и Rollbacks

• Сложно

RBAC
Сетевые механизмы Kubernetes (CNI)
StatefulSets
GitOps (ArgoCD / Flux)

• Очень сложно

CRD (Custom Resource Definitions)
Внутреннее устройство Kubernetes (API Server, etcd, Scheduler)

• Экстремально сложно

Написание собственных Operators
Создание собственного Scheduler

🖥 Полезные Linux ресурсы 🚀 Max

Читать полностью…

DevOps

🚨 Kubernetes v1.36 официально выходит 22 апреля 2026 года.

Вот 6 ключевых обновлений, к которым стоит подготовить свои кластеры: 👇

1⃣ HPA Scale-to-Zero (включено по умолчанию)
- Функция HPAScaleToZero выходит из alpha после того, как находилась там с версии v1.16.
- Теперь можно безопасно указывать minReplicas: 0.
- Это серьёзно снижает расходы для неактивных staging-окружений и batch-пайплайнов.

2⃣ Эфемерные Service Account токены для pull образов
- Заменяют долгоживущие статические секреты для доступа к приватным registry.
- Используются краткоживущие токены Service Account с автоматической ротацией.
- Учетные данные теперь привязаны к идентичности конкретного pod, что значительно снижает риск утечек.

3⃣ Более умный выбор pod’ов в HPA
- Исправлена проблема, когда HPA считал метрики устаревших или orphan-pod’ов.
- Новая логика учитывает только pod’ы, управляемые целевой workload.
- Автоскейлинг становится более предсказуемым и стабильным.

4⃣ Удаление режима kube-proxy IPVS
- Режим IPVS был deprecated в v1.35 и теперь будет полностью удалён.
- Пора переходить на iptables (backend nftables) или eBPF-proxy (например Cilium).
- Лучше запланировать миграцию заранее, чтобы обновление не сломало сетевой стек.

5⃣ Завершение эпохи Ingress NGINX и переход на Gateway API
- Сообщество постепенно отказывается от Ingress NGINX.
- Gateway API становится новым стандартом управления трафиком.
- Появляется нативная маршрутизация между namespace без набора кастомных annotations.

6⃣ Переход на containerd 2.x
- Версия v1.36, вероятно, станет последней, поддерживающей старые версии containerd (например **1.6.x**).
- Экосистема Kubernetes полностью выравнивается под containerd 2.x.
- Обновите runtime заранее, чтобы избежать breaking changes в следующих релизах.

Читать полностью…

DevOps

🐳 Docker Layer Caching Trick

Многие Docker-сборки занимают 5–10 минут
даже если вы изменили одну строку кода.

Причина - неправильный порядок инструкций в Dockerfile.

🚫 Плохой Dockerfile

COPY . /app
RUN npm install
RUN npm run build

Если меняется любой файл в коде →
слой COPY . меняется.

Docker сбрасывает кэш и заново запускает:

• npm install
• build

Даже если зависимости не менялись.

⏳ В итоге - каждая сборка почти с нуля.

✅ Правильный Dockerfile

COPY package*.json /app
RUN npm install

COPY . /app
RUN npm run build

Теперь Docker работает умнее:

если изменился только код:

• слой npm install берётся из кэша
• пересобирается только build

⚡ Время сборки

До - ~10 минут
После - ~30 секунд

📌 Золотое правило Dockerfile

Сначала кладём то, что редко меняется:

• package.json
• package-lock.json
• requirements.txt
• go.mod

А часто меняющееся - в конце:

• исходный код
• конфиги
• assets

🚀 Результат

• быстрее сборки Docker
• быстрее CI/CD
• быстрее деплой

Иногда достаточно просто поменять порядок строк в Dockerfile.

🎯Полезные DEVOPS ресурсы 🚀 Max

Docker в телеграм

Читать полностью…

DevOps

🧠 В этот раз DOOM запустили не на калькуляторе и не на холодильнике.
А на живых человеческих нейронах.

Стартап Cortical Labs вырастил около 200 000 нейронов и подключил их к системе, которая передавала им сигналы из игры в виде электрических импульсов. Нейроны «видели» происходящее через паттерны стимуляции и в ответ генерировали сигналы, которые интерпретировались как игровые действия - движение, поворот, выстрел.

По сути, биологическая нейросеть стала контроллером для DOOM.

Это уже не просто мем «запустили DOOM на всём подряд».
Это момент, когда биология и вычисления реально начинают пересекаться.

Кажется, человечество слишком буквально восприняло идею “organic computing” 😬

🎯Полезные DEVOPS ресурсы 🚀 Max

@DevOPSitsec

Читать полностью…

DevOps

Языки программирования и их «самая ненавистная» фича - по мнению разработчиков

• 🐍 Python - отступы ломают всё
• 🖥️ BASIC - ощущается болезненно устаревшим
• 📊 Visual Basic - очень быстро превращается в хаос
• 🟨 JavaScript - странное и непредсказуемое поведение
• 🐘 PHP - хаос из-за непоследовательных названий функций
• 💎 Ruby - слишком много скрытой «магии»
• 🎵 Groovy - используют в основном ради Gradle
• ☕ Java - слишком много шаблонного кода
• 🟣 C# - болезненные конфликты версий
• 🐹 Go - бесконечные строки обработки ошибок
• 🐦 Swift - частые ломающие обновления
• 🅺 Kotlin - долгие компиляции
• 🎯 Dart - существует из-за Flutter
• 🧮 Fortran - синтаксис как из прошлого века
• 🔧 C - опасное неопределённое поведение
• 🍎 Objective-C - повсюду квадратные скобки
• 🔺 Scala - переусложнённая система типов
• ⚡ Zig - ручная работа с памятью
• 🐪 Perl - написал один раз - потом сам не прочитаешь
• 🚀 C++ - кошмарные ошибки шаблонов
• 🦀 Rust - вечная борьба с borrow checker
• ⚙️ Assembly - нулевая безопасность

С чем согласен, а что - просто мем? 😄

Читать полностью…

DevOps

✔️ Карпати только что оценил все профессии в США по уровню воздействия AI.

Он собрал данные по 342 профессиям, которые охватывают около 143 миллионов рабочих мест, и попросил LLM оценить каждую по шкале от 0 до 10.

Результаты:

средний показатель по всем профессиям - 5.3 / 10

разработчики ПО - 8–9

кровельщики - 0–1

медицинские транскрибаторы - 10 / 10

Картина выглядит довольно очевидной.

Если ваша работа проходит за экраном, риск автоматизации почти 99%.

Если она требует работы руками и взаимодействия с непредсказуемой средой, вы в гораздо большей безопасности.

И это уже не просто предположения.

Это данные.

https://karpathy.ai/jobs/

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

Читать полностью…

DevOps

Насколько сложно выучить разные языки программирования?

Вот примерная картина по уровню входа - от простых к экстремальным.

🟢 Легко
Идеально для старта и быстрого входа в разработку
• Python
• BASIC
• Visual Basic

🟡 Легко–средне
Простой старт, но есть особенности и подводные камни
• JavaScript
• PHP
• Ruby
• Groovy

🟠 Средне
Требуют понимания архитектуры, типизации и хорошей практики
• Java
• C#
• Go
• Swift
• Kotlin
• Dart
• Fortran

🔴 Сложно
Нужно понимать память, низкоуровневые детали и внутреннее устройство системы
• C
• Objective-C
• Scala
• Zig
• Perl

🟣 Очень сложно
Высокий порог входа и серьёзные требования к пониманию системного программирования
• C++
• Rust

☠️ Экстремально
Работа напрямую с железом
• Assembly

Сложность языка - не самое важное.
Гораздо важнее:
- экосистема
- задачи, которые вы решаете
- скорость получения практики

Язык можно выучить за недели.
Инженерное мышление - за годы.

Читать полностью…

DevOps

DevOpsConf 2026: Фабрика инженерных решений

2–3 апреля, Москва. Главное событие для инженеров по автоматизации разработки, надежности и эксплуатации, архитекторов, системных администраторов, технических лидеров и ИТ-директоров.
В этом году всё иначе - мы пересобрали привычный лекторий → в конструкторское бюро решений на DevOpsConf.

Над чем работаем:
🔹 Работа с наследием (легаси). Поток для тех, кому достался "черный ящик" без документации. Командная игра "Почини сломанную систему на скорость" + воркшоп по анализу древнего кода с помощью ИИ.
🔹 Наблюдаемость без паники. От метрик до архитектуры и борьбы с ложными алертами.
🔹 Как говорить с госорганами и бизнесом. Про 152-ФЗ, ФСТЭК и ГОСТы для инженеров, а также мастер-классы по питчингу решений для руководства.

Форматы: воркшопы, кейс‑игры, разбор инцидентов, экспертная зона.

👉 Изучить всю программу и забронировать билеты: https://tglink.io/541e3913d04ade?erid=2W5zFJGSTkd
#реклама
О рекламодателе

Читать полностью…

DevOps

Языки программирования и их for-циклы

• 🐍 Python - for i in range(n):
• ☕ Java - for(int i=0;i<n;i++){}
• ⚡ C - for(int i=0;i<n;i++){}
• 🛠️ C++ - for(int i=0;i<n;i++){}
• 🌐 JavaScript - for(let i=0;i<n;i++){}
• 🛠️ C# - for(int i=0;i<n;i++){}
• 🐹 Go - for i:=0;i<n;i++{}
• 🦀 Rust - for i in 0..n {}
• 🐘 PHP - for($i=0;$i<$n;$i++){}
• 💎 Ruby - for i in 0...n do end
• 🐪 Kotlin - for(i in 0 until n){}
• 🍎 Swift - for i in 0..<n {}
• 🔷 TypeScript - for(let i=0;i<n;i++){}
• 🧮 R - for(i in 1:n){}
• 🐚 Bash - for ((i=0;i<n;i++)); do :; done
• 🧱 Dart - for(int i=0;i<n;i++){}
• 🎯 Scala - for(i <- 0 until n){}
• 🐼 Groovy - for(int i=0;i<n;i++){}
• 🧠 Julia - for i in 1:n end
• 🔧 Assembly (x86 Linux) - mov ecx,n ; loop: dec ecx ; jnz loop

Читать полностью…

DevOps

Когда вы новичок в DevOps 🥲

Читать полностью…

DevOps

🚀 Ускорьте понимание кода с FastCode!

FastCode — это высокопроизводительный фреймворк для анализа кода, обеспечивающий скорость, точность и экономичность. Он подходит для работы с большими кодовыми базами и поддерживает множество языков программирования, включая Python и JavaScript.

🚀 Основные моменты:
- 3-4x быстрее конкурентов
- Снижение затрат на 44-55%
- Высокая точность анализа
- Поддержка многопроцессорного анализа
- Интуитивно понятный веб-интерфейс

📌 GitHub: https://github.com/HKUDS/FastCode

Читать полностью…

DevOps

Языки программирования и время разработки до первого релиза

🦀 Rust - 9 лет (2006 → 2015)

🤖 Kotlin - 6 лет (2010 → 2016)

⚙️ C++ - 6 лет (1979 → 1985)

☕ Java - 5 лет (1991 → 1996)

🐹 Go - 5 лет (2007 → 2012)

🍎 Swift - 4 года (2010 → 2014)

🔧 C - 3 года (1969 → 1972)

🧬 Scala - 3 года (2001 → 2004)

📊 Julia - 3 года (2009 → 2012)

💧 Elixir - 3 года (2011 → 2014)

🎯 C# - 2 года (1998 → 2000)

🎯 Dart - 2 года (2011 → 2013)

🐍 Python - 2 года (1989 → 1991)

📘 TypeScript - 1 год (2011 → 2012)

🌐 PHP - 1 год (1994 → 1995)

⚡ JavaScript - 10 дней (май 1995)

Читать полностью…

DevOps

🎥 Вебинар по Linux: GREP и другие регулярные выражения Linux

На вебинаре вы узнаете:
• Разберём, что такое регулярные выражения и в чём разница между их основными типами (Basic, Extended, PCRE)
• Узнаем, как не сломать grep, sed и awk одной неловкой скобкой и заставить их делать ровно то, что вам нужно
• Составим шаблоны для логов, чтобы находить не просто «ошибки», а именно ту ошибку, которая мешает спать. И чтобы конфиги сами себя проверяли (ну, почти)
• Научимся отлаживать и тестировать регулярные выражения на практике.

В результате вебинара вы:
• Перестанете путать .* с .+ и будете знать, почему это важно.
• Научитесь писать выражения, которые работают с первого раза (ладно, со второго).
• Автоматизируете хотя бы одну рутину прямо на вебинаре
👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/zKnq/?erid=2W5zFJ1FRSh

🎁 Все участники вебинара получат специальные условия на полное обучение курса "Administrator Linux. Professional"

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Читать полностью…

DevOps

🚀 Компания три месяца принимала решения по цифрам… которые придумал AI.

История из Reddit.

В компании решили ускорить работу и заменить аналитика на AI.
Он быстро отвечал на вопросы руководства, собирал метрики, показывал динамику и объяснял тренды.

Всё выглядело идеально.
Отчёты — быстро.
Графики — красиво.
Выводы — уверенно.

Проблему заметили только через три месяца.

Оказалось, что AI:
- брал данные из неправильных периодов
- путал продукты
- иногда просто выдумывал цифры

И всё это время вице-президент и финансовый директор принимали решения на основе данных, которых не существовало.

Самое показательное — когда разработчик указал на ошибку, ему ответили:

“Не замедляй инновации.”

Главный вывод

Опасность AI не в том, что он ошибается.
Опасность в том, что он делает это уверенно.

Автоматизация без проверки — это не ускорение.
Это риск принимать решения в вымышленной реальности.

Источник
https://www.reddit.com/r/analytics/comments/1r4dsq2/we_just_found_out_our_ai_has_been_making_up/

Читать полностью…

DevOps

Новое исследование: 93% рабочих мест в США уже затронуты AI.

Речь идёт не о будущем - изменения происходят прямо сейчас.

Учёные проанализировали:
- 18 000 задач
- 1 000 профессий
- общий объём труда на $4.5 трлн

Главные выводы:

AI всё быстрее проникает в профессиональную работу.
Причина — два ключевых прорыва:

1. Agentic AI
Модели теперь могут:
- выполнять многошаговые задачи
- действовать как самостоятельные ассистенты
- доводить работу до результата

2. Мультимодальность
Системы одновременно понимают:
- текст
- изображения
- аудио

Это открывает доступ к сложным бизнес-процессам, а не только к текстовым задачам.

Кто уже под наибольшим влиянием?

- Финансовые менеджеры - 84% задач могут выполнять или ускорять AI
- Разработка ПО — некоторые лид-инженеры в 2026 сообщают, что до 100% кода пишет AI

Но важный нюанс:

Высокая «экспозиция» ≠ исчезновение профессий.

Изменение роли:
- меньше ручной работы
- больше контроля
- больше постановки задач
- больше принятия решений

Фактически происходит переход:

исполнитель → оператор AI

Главный тренд рынка труда:

Ценность теперь не в том, чтобы делать работу самому.
Ценность — в умении управлять системами, которые делают её за тебя.

forbes.com/sites/johnkoetsier/2026/02/25/report-jobs-that-are-most-and-least-impacted-by-ai/

Читать полностью…
Subscribe to a channel