Библиотека задач по DevOps | тесты, код, задания
الذهاب إلى القناة على Telegram
Задачи и тесты по DevOps для тренировки и обучения. Учиться у нас: https://clc.to/XLFrnw По рекламе: @proglib_adv Наши каналы: https://t.me/proglibrary/9197 Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
إظهار المزيد3 004
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
-57 أيام
-430 أيام
أرشيف المشاركات
С точки зрения исправления ошибок в ваших производственных системах, каково основное преимущество использования переключателей функций, встроенных в конфигурации ваших программных приложений?
👾 — Это самый простой способ исправить проблему. Он не требует срочного развертывания кода
👍 — Вам не нужно срочно исправлять ошибочные части в вашем развертывании
🥰 — Ваша команда DevOps может потратить время на то, чтобы правильно определить основную причину проблемы и улучшить свои методы, чтобы гарантировать, что такая проблема вряд ли повторится в будущем
⚡️ — Все вышеперечисленные варианты
Библиотека задач по DevOps
🧠 Прокачай мозг, а не только код
Вместо бесконечных туториалов на YouTube предлагаем разобрать, что делает код читаемым, а архитектуру — устойчивой.
🧩 Курсы, полезные для любого ЯП:
— Алгоритмы и структуры данных
— Архитектуры и шаблоны проектирования
— Математика и основы IT
🐍 И ещё курс по Python
🔥 До конца октября скидка 40%!
🔗 Перейти к курсам
Что не является одним из главных преимуществ разработки безопасной системы производственной культуры?
👾 — Сложность ваших систем будет контролироваться, поэтому проблемы в проектах и эксплуатации будут быстро обнаруживаться
👍 — Команде DevOps больше не нужно быть осторожной и внимательной, чтобы обеспечить качество
🥰 — Проблемы быстро решаются, пока они маленькие. Решение задач приведет к спонтанному формированию новых организационных знаний и опыта
⚡️ — Лидеры вашей DevOps-организации воспитывают других лидеров, которые создают и постоянно совершенствуют безопасные системы работы
Библиотека задач по DevOps
Контейнер помечен как unhealthy через HEALTHCHECK. Что произойдёт по умолчанию (без оркестратора и спец-настроек)?
👾 — Docker автоматически перезапустит контейнер
👍 — Контейнер продолжит работать, статус будет unhealthy, перезапуска не будет
🥰 — Контейнер будет остановлен
⚡ — Контейнер будет удалён
Библиотека задач по DevOps
Этот volume type можно использовать для того, чтобы делиться контентом внутри контейнеров пода, но он не будет сохраняться после окончания срока службы пода
👾 — EmptyDir
👍 — ConfigMap
🥰 — FlexVolume
⚡ — Local
Библиотека задач по DevOps
Какой тип базы данных использует Prometheus?
Prometheus использует TSDB (time series database).
Библиотека задач по DevOps
В Kubernetes приложение прогревается ~40 сек и первое время отдаёт 503. Во время деплоя Pod перезапускается из-за срабатывания liveness. Что сделать правильно?
👾 — Увеличить только readinessProbe.initialDelaySeconds
👍 — Настроить startupProbe, чтобы liveness/readiness не срабатывали, пока сервис не прогреется
🥰 — Увеличить terminationGracePeriodSeconds
⚡️ — Отключить все пробы
Библиотека задач по DevOps
Какие настройки Deployment в Kubernetes минимизируют даунтайм при обновлении?
👾 — maxUnavailable: 1, maxSurge: 0
👍 — maxUnavailable: 0, maxSurge: 1 и корректные readinessProbe
🥰 — Только livenessProbe
⚡️ — Увеличить terminationGracePeriodSeconds до 0
Библиотека задач по DevOps
Есть поле int _counter; инкрементируется из нескольких потоков. Требование: корректный подсчёт, минимальные накладные расходы, без блокировок. Что выбрать?
👾 — Объявить _counter как volatile и использовать ++_counter
👍 — Использовать Interlocked.Increment(ref _counter)
🥰 — Оборачивать ++_counter в lock
⚡️ — Вставить Thread.MemoryBarrier() до и после ++_counter
Библиотека задач по DevOps
Как Kubernetes обрабатывает входящий трафик для сервиса?
👾 — Путем прямой маршрутизации трафика к отдельным Pod
👍 — Путем использования балансировщика нагрузки
🥰 — Путем применения сетевых политик
❤️ — Путем проверки конфигураций Pod
Библиотека задач по DevOps
Контейнер Docker часто характеризуется как улучшение по сравнению с другой технологией. С какой?
👾 — DevOps
👍 — Микросервисы
🥰 — Облачные вычисления
❤️ — Виртуальные машины
Библиотека задач по DevOps
Как проверить состояние модулей в кластере Kubernetes?
👾 — kubectl monitor pod
👍 — kubectl create pod
🥰 — kubectl start pod
⚡️ — kubectl get pods
Библиотека задач по DevOps
🚀 Всё о курсе «ИИ-агенты для DS-специалистов»
❓ Зачем нужны ИИ-агенты?
Это системы, которые берут на себя задачи аналитики и автоматизации. Именно они становятся основой для работы с корпоративными данными и для поддержки принятия решений.
❓ Зачем мне курс?
Курс отвечает на три ключевых вопроса:
— Как построить собственную систему агентов с нуля?
— Каким образом использовать RAG-подход для работы с корпоративными данными?
— Как адаптировать LLM под реальные задачи бизнеса?
❓ Подходит ли это мне?
Курс рассчитан на специалистов уровня middle+ и senior: ML/AI инженеров, Data Scientists, backend и platform-разработчиков. Подойдёт и студентам CS/DS, если вы готовы к продвинутым практикам.
Запись вводной встречи «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта» доступна по ссылке.
❓ Когда старт?
Обучение начинается 3 октября.
❓ Сколько стоит?
До 28 сентября действует скидка → 57 000 ₽ вместо 69 000 ₽ (промокод datarascals).
🔗 Описание программы и регистрация
Pod’ы с PersistentVolumeClaim зависают в Pending при динамическом провижининге на zoned-инфраструктуре. Причина — том пытаются создать до того, как шедулер выбрал ноду, и топология не совпадает. Что сделать правильно?
👾 — Увеличить CPU/Memory лимиты Pod’ов
👍 — Перейти на emptyDir вместо PVC
🥰 — В StorageClass включить volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
⚡️ — Удалить и пересоздать PVC при каждом деплое
Библиотека задач по DevOps
🤫 Курс «ИИ-агенты для DS-специалистов»
Каждый технологический скачок оставляет позади тех, кто «подождал ещё чуть-чуть». ИИ-агенты — это новый рывок.
Уже через пару лет именно они будут драйвить аналитику и автоматизацию. Хотите остаться на гребне?
🖥️ На курсе «ИИ-агенты для DS-специалистов» мы разберём:
— создание AI-агентов с нуля
— сборку собственной RAG-системы
— интеграцию LLM под задачи бизнеса
📌 Курс подходит:
→ ML/AI инженерам (middle+ / senior)
→ Data Scientists
→ Backend и platform-инженерам
→ Advanced CS/DS студентам
⚡️ Старт уже скоро — 3 октября.
💰 До 28 сентября действует скидка — 57.000 ₽ вместо 69.000 ₽ (по промокоду datarascals).
🔗 Узнать больше о курсе и записаться
З.ы. если вы не успели на вебинар «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта» — запись уже доступна
Как обеспечить гибкость при развертывании и развитии сервисов в Kubernetes?
👾 — Используя статические IP-адреса
👍 — Динамически изменяя метки Pod
🥰 — Ссылаясь на имена портов в конфигурациях служб
⚡️ — Настраивая сетевые протоколы вручную
Библиотека задач по DevOps
Как абстракция Service в Kubernetes помогает ослаблять связность приложений (decoupling)?
👾 — Определяя логические наборы конечных точек
👍 — Управляя репликами контейнеров
🥰 — Применяя политики безопасности
⚡️ — Предоставляя прямой доступ к Pod’ам
Библиотека задач DevOps
❗ Сегодня премьера
В 19:00 МСК стартует бесплатный вебинар с Максимом Шаланкиным — «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта».
В программе:
— почему агенты ≠ чат-боты;
— живое демо простого агента;
— и как эта тема встроена в курс, который разработан под руководством Никиты Зелинского.
⏰ Это прямой эфир: подключиться можно через лендинг курса.
Сборка Python-сервиса в Docker идёт долго: при каждом изменении кода заново ставятся зависимости. Как оптимизировать время сборки без потери воспроизводимости?
👾 — COPY . . перед установкой и RUN pip install -r requirements.txt
👍 — Многоступенчатая сборка + стабильный базовый образ; сначала COPY requirements*.txt и
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip pip install -r requirements.txt, затем COPY src/ . — чтобы кэш слоёв зависимостей сохранялся
🥰 — Всегда брать python:latest, чтобы получать свежие зависимости
⚡️ — Собирать с --no-cache, чтобы не было «залипшего» кэша
Библиотека задач DevOps
🔥 Не пропустите событие осени для AI-комьюнити
24 сентября, 19:00 Мск — бесплатный вебинар с Максимом Шаланкиным «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта»
😤 Пока все спорят, «боты это или нет», мы покажем, как работают настоящие агенты: с планированием, инструментами и памятью. За час Максим разберёт:
— почему ИИ-агенты сейчас на пике инвестиций
— чем они отличаются от ChatGPT и обычных моделей
— цикл агента: восприятие → планирование → действие → обучение
— живое демо простого агента
— как бизнес уже получает ROI до 80%
⚡️ Хотите спросить у Максима всё, что обычно остаётся «за кадром»? Ловите шанс — только в прямом эфире.
⏰ Мест мало, регистрация закроется, как только забьём комнату
