DevOps

Секрет прост...

👣 На Stepik вышел новый курс: Go - с нуля до рабочего backend-проекта Ты знаешь синтаксис Go. Но готов написать сервис с нуля и запустить его в продакшене? Большинство курсов учат командам. Этот курс учит думать как Go-разработчик. Внутри: - путь от основ до полноценного сервиса - архитектура, API, база данных, структура проекта - конкурентность и работа с нагрузкой - только реальные практики без воды - финальный проект, который можно добавить в портфолио Это не теория ради галочки. Это навыки, которые нужны на работе. 🎯 Результат - вы умеете писать и запускать Go-сервисы, а не просто знаете синтаксис. ⏳ Скидка 50% -в честь праздника Начать учиться: https://stepik.org/a/274119/

Экс-исследователь DeepMind привлекает $1 млрд на AI-стартап без LLM Дэвид Сильвер, один из ключевых исследователей DeepMind, запускает новый стартап Ineffable Intelligence в Лондоне. По данным источников: - планируется $1 млрд seed-раунд - лидер — Sequoia Capital - оценка компании — около $4 млрд - это может стать крупнейшим seed-финансированием в истории Европы - продукта пока нет Главное отличие - ставка не на LLM. Вместо моделей, обученных на огромных текстовых датасетах, команда делает упор на reinforcement learning. Цель - создать *world models*: - внутренние симуляции мира - прогноз последствий действий - обучение через пробу и ошибку - непрерывное самообучение По сути - интеллект, который учится действовать, а не просто генерировать текст. Сильвер и часть топ-исследователей считают, что: - архитектуры Transformer близки к потолку - масштабирование даёт всё меньший прирост - следующий шаг — обучение через взаимодействие с миром Индустрия начинает смещаться от LLM (понимание текста) к Agent Learning (понимание действий и последствий). Следующий этап AI - не генерация, а системы, которые учатся на опыте, как люди и животные.

Когда «просто в облако» — не срабатывает. На сайте всё выглядит красиво: переносим в облако — масштабируемся — живём счастливо. В реальности чаще так: • Задержки при работе с критичными приложениями. • Вопросы с безопасностью и комплаенс. • Ограниченные конфигурации. • Сюрпризы в “биллинге”. В таких случаях приходит на помощь не «коробочное решение для всех», а спроектированная архитектура под конкретную задачу. В канале DataSpace мы разбираем: — как онлайн-ритейлер выдержал рост нагрузки в 10 раз без деградации сервисов — где гибридная модель действительно оправдана — как быстро сравнить разные варианты конфигурации стоимости — какие ошибки чаще всего допускают при выборе провайдера Только разбор архитектуры и практики, с которыми потом не больно жить в проде. Подписывайтесь — @dataspace_ru

🌟 DOCKER КАК НАСТРОИТЬ ПЕРЕД КАЖДЫМ ПРОЕКТОМ Совет - Docker: настраивай окружение ДО начала проекта, а не когда всё уже «почти готово». Большинство проблем в проде появляется не из-за кода, а из-за разницы окружений. Правильный подход - сначала контейнерная база, потом разработка. Выбирай лёгкий базовый образ без лишнего мусора, фиксируй зависимости отдельным слоем, обязательно делай .dockerignore, чтобы не тащить в образ кэш и хлам. Сразу разделяй dev и prod конфигурации, используй docker-compose даже если сервис один, не храни секреты в Dockerfile и добавляй HEALTHCHECK, чтобы контейнер считался «живым» только когда реально работает приложение. Docker - это фундамент проекта, а не финальный штрих.

Dockerfile (база для Python-проекта)

FROM python:3.12-slim

WORKDIR /app

Сначала зависимости — кеш будет работать правильно

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

Потом код

COPY . .

EXPOSE 8000

HEALTHCHECK CMD curl --fail http://localhost:8000/health
 || exit 1

CMD ["python", "app.py"]

.dockerignore

.git
pycache
venv
node_modules
*.log

docker-compose.yml

version: "3.9"
services:
app:
build: .
ports:
- "8000:8000"
env_file:
- .env

Сегодня ИИ становится частью разработки. Компании ждут не экспериментов, а рабочих решений, которые можно встроить в продукт и масштабировать. На программе «ИИ-разработчик» от МТУСИ и Нетологии учат создавать такие решения. За 6 месяцев вы пройдёте полный цикл ИИ-разработки: от работы с API и векторными базами данных до продакшена, агентов и MLOps. В программе много практики. Вы разработаете ИИ-помощников, чат-ботов с контекстом, RAG-системы и агентные решения. В портфолио будет 5 проектов, которые покажет реальный уровень навыков. Обучение проходит онлайн, в формате вебинаров и практических заданий с проверкой. По итогам вы получите два диплома о профессиональной переподготовке — от МТУСИ и Нетологии. Промокод AIDEVNETO дает скидку 10 000 на курс. Подробная программа и условия обучения – https://netolo.gy Реклама. ООО "Нетология" ОГРН 1207700135884 Erid: 2VSb5wEoye1

⚡️ В одном месте собрали инфу о 925 (!) провалившихся венчурных стартапах. Да, это буквально кладбище проектов - но невероятно полезное. Внутри не просто список, а полноценные разборы: почему взлетели/упали, сколько денег сожгли, какие решения их убили, где была критическая ошибка - и главное: что из этого можно безопасно забрать себе, а что повторять нельзя ни при каких условиях. А ещё там встроенный ИИ, который берёт провалившийся проект и делает “версию 2.0”: придумывает название, концепт, рынок, техстек, план запуска и монетизацию, но уже с учётом прошлых ошибок. Как минимум - очень залипательно. Стартаперы, вам точно стоит изучить

🚀 Ищем Kubernetes Platform Engineer (Middle+/Senior) в 2ГИС В команде Infrastructure & Operations мы строим внутреннюю PaaS-платформу для Data Services: PostgreSQL, Redis, Kafka, ClickHouse. Наша цель — сделать DBaaS и DS self-service, надёжной и стандартизированной частью платформы для десятков продуктовых команд. Что будешь делать: • Развивать PaaS на базе Kubernetes • Автоматизировать lifecycle DS (deploy, scale, backup, restore) • Строить DBaaS (начинаем с PostgreSQL) • Внедрять GitOps, IaC и платформенные стандарты Наш стек Kubernetes, GitLab CI/CD, Terraform, Ansible, ELK, Vault, S3. Ищем инженера, который понимает Kubernetes как платформу, работал со stateful-нагрузками и тюнил PostgreSQL. Удалёнка или офис. Белая зарплата, ДМС, обучение и конференции — всё по-взрослому. 👉Откликайся Другие инженерные инсайты от 2ГИС →в Telegram-канале RnD

🤖 Десятки гуманоидных роботов G1 показали первое в мире полностью автономное групповое выступление в стиле кунг-фу. Быстрые и синхронные движения вывели возможности роботизированной моторики на новый уровень и установили сразу несколько мировых рекордов. Модель H2 также стала одной из главных звёзд шоу- робот появился на главной сцене в Пекине и на площадке в Иу в образе Царя Обезьян. В тяжёлых доспехах он «летал на облаке», роль которого исполняли четвероногие роботы-собаки B2W, и с высоты поздравлял зрителей с Китайским Новым годом. @ai_machinelearning_big_data #Unitree #ai #Ml #robots

Крупные инциденты случаются даже в зрелых инфраструктурах. Масштаб не защищает от сбоев — он лишь увеличивает сложность и число точек отказа. В конце 2024 года в Yandex Cloud отказал один сетевой контроллер — и это стало стартовой точкой цепочки взаимосвязанных ошибок, которая привела к потере внешней связности в нескольких зонах доступности. Классический пример «слоёного пирога» и «швейцарского сыра»: одна проблема тянет за собой каскад других. Но важнее не сам факт сбоя, а то, как команда отреагировала и что сделала дальше. Константин Крамлих из Yandex Cloud опубликовал подробный инженерный разбор, где объясняет, какие изменения внедрили, чтобы сеть стала устойчивее. Среди ключевых решений, которые уже внедрены в сеть, — режим Fail Safe, который позволяет ограничивать негативное влияние одного компонента на всю систему, и механизмы ограничения очередей, которые предотвращают нарастание задержек и деградацию сервиса при росте нагрузки. Также изменили логику работы балансировщиков: управление зонами стало более гибким, что позволяет быстрее изолировать проблемную зону и перераспределить трафик без потерь доступности. Отдельно улучшили процессы: релизы стали более “пошаговыми”, с обязательными проверками и откатом, а Incident Management — более структурированным, с чёткими ролями, триггерами и метриками восстановления. Весь разбор доступен по ссылке.

⚠️ ЕС начал борьбу с «залипающими» алгоритмами соцсетей Европейская комиссия выпустила предварительные выводы: дизайн TikTok признан вызывающим зависимость, особенно у детей. Проверка проходит в рамках закона Digital Services Act (DSA). Что именно не устраивает регуляторов: - бесконечная лента (infinite scroll) - алгоритмы, удерживающие внимание любой ценой - механики, усиливающие зависимое поведение TikTok может оспорить решение. Но если проблемы не будут устранены, штраф может составить до 6% от глобальной годовой выручки. И это только начало. Регуляторы больше не борются с контентом. Они начинают регулировать саму механику внимания. Если бесконечный скролл и «допаминовая оптимизация» признают вредными - это может изменить дизайн всей индустрии соцсетей. politico.eu/article/tiktok-meta-facebook-instagram-brussels-kill-infinite-scrolling/

Гонка в мире AI сейчас напоминает Формулу-1 - никто не сбавляет скорость. Буквально за последние недели: - OpenAI и Anthropic боролись за лидерство в кодинге GPT-5.2 Codex против Opus 4.6 - Google выпустил обновление Gemini DeepThink — модель решает сложные задачи по математике и физике — и даже находит ошибки в научных работах - И вот новый шаг от OpenAI: их внутренний исследовательский модель уже решил 6 из 10 новых сложных математических задач а следующий модель уже находится в обучении Самое интересное - не отдельные релизы. AI постепенно меняет роль: Вчера — помощник. Сегодня — соавтор. Завтра — самостоятельный исследователь. Если темп сохранится, уже в 2026 году мы можем увидеть первые научные задачи, полностью решённые AI без участия человека. И похоже, эта гонка только ускоряется. https://x.com/polynoamial/status/2022527227049742779

🌏 Осторожно, можно налипнуть на долгие часы: интерактивная карта, которая показывает, как слова мигрировали сквозь века 😊 Если тебе хоть раз было интересно, откуда взялось слово и как оно менялось по дороге - это прям находка. Проект визуализирует “путешествие” слов по миру: как корни кочевали вместе с торговлей, войнами, колонизацией и смешением культур. Что внутри: - Gemini помогает находить корни и родство слов (этимология без занудства) - D3.js превращает всё это в красивую анимацию на карте - ты просто вводишь слово - и видишь его историю как маршрут: страны, эпохи, переходы Это не просто справочник, а настоящая “география языка”, в которой можно зависнуть на час. https://wanderword-141284551734.us-west1.run.app/

🔥На Stepik вышел курс: Linux: полный апгрейд твоих скиллов Хочешь реально понимать, что происходит под капотом твоей системы, а не просто кликать по GUI? Без глубокого знания базы ты не инженер - ты просто пользователь. 🔹 В курсе ты: - Освоишь bash, grep, sed, awk - инструменты, которыми живут админы. - Разберёшь права, процессы, сеть, файловую систему и научишься чинить всё, что падает. - Настроишь SSH, firewall, systemd, crontab, демоны и автозапуск. - Научишься анализировать логи, следить за нагрузкой, и не паниковать при 100% CPU. 💡 Формат: пошаговое объяснение базы и разбор важных практик по работе с Linux. 🎯 После курса ты: будешь чувствовать Linux как родную среду и забудешь, что такое “permission denied”. 🚀 24 часа действует скидка 30% 👉 Учиться со скидкой

🚀 21 урок для инженеров от человека с 14-летним опытом в Google Addy Osmani собрал ключевые выводы из своей карьеры в Google — не про фреймворки и хайп, а про то, что реально делает инженера сильнее. Основные идеи: - решай проблемы пользователей, а не абстрактные задачи - цени ясность и простоту кода больше, чем сложные трюки - умей договариваться и работать в команде, а не просто быть правым - быстрее расти помогают не обсуждения, а итерации и действие - долгосрочный рост — это обучение, обратная связь и передача знаний Это не мотивационный текст, а практичный взгляд на то, как выглядит инженерная карьера изнутри большой технологической компании. Полезно прочитать каждому, кто строит карьеру в разработке и хочет расти системно, а не случайно. https://www.youtube.com/watch?v=fAzrx_t7IAE

DevOps инструмент недели ✨ QuickStack - превратите любой VPS в собственный PaaS QuickStack — это open-source платформа, которая позволяет развернуть и управлять приложениями на своём сервере. Отличная альтернатива облачным сервисам вроде Vercel, Heroku или Azure — без лишних расходов и с полным контролем над инфраструктурой. Что умеет QuickStack: ⚡ Установка одной командой Разворачивается на VPS за минуту — без сложной настройки. 🐙 Git и Docker деплой - Автодеплой из Git-репозиториев - Поддержка Docker и Docker Hub - Удобный workflow для CI/CD 📊 Мониторинг ресурсов Встроенная панель показывает: - CPU - RAM - использование ресурсов - состояние сервисов 🛡️ Автоматическая безопасность SSL-сертификаты подключаются автоматически через Let's Encrypt. 💻 Live-логи и Web Terminal - Просмотр логов в реальном времени - Веб-терминал для доступа к контейнерам - Удобная отладка прямо из браузера Почему это полезно: Если вы хотите: - снизить расходы на облако - развернуть pet-проекты или стартап - контролировать инфраструктуру - быстро деплоить сервисы на свой VPS QuickStack превращает обычный сервер в полноценную PaaS-платформу. GitHub: https://github.com/biersoeckli/QuickStack

Карьерная лестница вайбкодера

Диасофт открыл бесплатный доступ к демостенду Digital Q для всех IT-компаний! Любая IT-компания может убедиться в радикальной скорости и простоте создания микросервисных приложений с открытым кодом. За 2 недели бесплатно создайте прототип продукта. На стенде уже развернуты и готовы к работе четыре платформы: 🔵 Digital Q.Archer – проектирование логической архитектуры приложения, определение бизнес-объектов и связей между ними 🔵 Digital Q.Palette – создание пользовательского интерфейса в архитектуре micro front-end с открытым кодом 🔵 Digital Q.BPM – проектирование бизнес-процессов с возможностью их анализа и оптимизации 🔵 Digital Q.DevOps – управление процессом непрерывной интеграции и развертывания приложений (CI/CD) Разработка приложений в экосистеме Digital Q сокращает время и ресурсы в 3 раза за счет автоматической генерации кода на базе ИИ и визуальных схем. Тестируйте платформы и делитесь обратной связью! Реклама. ООО "ДИАСОФТ ЭКОСИСТЕМА". ИНН 9715403607.

🚀 LOAD BALANCER ЗА 1 МИНУТУ Load Balancer - это «диспетчер трафика» между пользователями и серверами. Когда пользователей становится много, один сервер перестаёт справляться: - 500 пользователей — работает нормально - 1 000 — начинает тормозить - 10 000 — может упасть из-за перегрузки Load Balancer распределяет входящие запросы между несколькими серверами, чтобы ни один из них не перегружался. Это повышает производительность и позволяет системе обслуживать больше пользователей. Проблемы без Load Balancer: - Один сервер = одна точка отказа - Любой сбой или проблема с сетью — приложение полностью недоступно - Ограниченная мощность - При росте нагрузки — медленные ответы и падения Как работает Load Balancer: 1. Все запросы сначала попадают в Load Balancer 2. Он проверяет, какие серверы работают и доступны 3. Распределяет трафик по серверам на основе: - текущей нагрузки - времени ответа - доступности 4. Если сервер перестаёт отвечать — трафик автоматически перенаправляется на рабочие В результате: - нагрузка распределяется равномерно - используются только «здоровые» серверы - уменьшаются задержки - система остаётся стабильной Зачем нужен Load Balancer: - Scalability — можно добавлять новые серверы без изменений на стороне клиента - High Availability — если один сервер падает, система продолжает работать - Better Performance — запросы обрабатываются быстрее - Efficient resource usage — равномерное использование ресурсов и отсутствие узких мест Главная идея: Load Balancer — основа масштабируемых и отказоустойчивых систем. Без него любое приложение рано или поздно упрётся в предел одного сервера. Подписывайся, больше фишек каждый день !

// Пример конфигурации Nginx как Load Balancer

http {
    upstream backend {
        server 192.168.1.10;
        server 192.168.1.11;
        server 192.168.1.12;
    }

    server {
        listen 80;

        location / {
            proxy_pass http://backend;
        }
    }
}

☸️ Учим Kubernetes на практике: челлендж “сломанный Pod” Если хочешь реально прокачать Kubernetes - лучшие уроки не в теории, а в задачах, где “всё упало и надо чинить”. Наткнулся на крутой hands-on челлендж: В кластере есть Pod, который не может нормально стартануть. Он пытается подняться, но постоянно падает. Причина: в спецификацию недавно добавили новый контейнер, и после этого init-последовательность стала некорректной. Твоя задача - найти, что именно сломали, и починить, чтобы Pod снова запускался. Идеально для практики: - init containers и порядок старта - логи Pod / events - kubectl describe / logs - диагностика CrashLoopBackOff и зависаний Ссылка: https://labs.iximiuz.com/challenges/kubernetes-pod-with-faulty-init-sequence