DevOps

🌳 Как сделать поведение AI предсказуемым: Bonsai строит логику через Behavior Trees Bonsai — open-source реализация Behavior Trees на Rust для детерминированного AI, робототехники и игровых систем. Недавно у проекта появились и Python bindings. Вместо огромного количества if/else поведение собирается из узлов: Sequence, Select, If, While, WhenAll, WhenAny, Race. Каждый узел возвращает Success, Failure или Running, а дерево само решает, что выполнять дальше. Такой подход удобен там, где нужна не «магия» LLM, а жёстко контролируемая логика: NPC, автономные роботы, игровые агенты, навигация и сложные реактивные системы. Долгие задачи можно выносить в фоновые потоки, чтобы дерево не блокировалось. Для Rust: bonsai-bt = "*" Для Python: pip install bonsai-bt GitHub: github.com/Sollimann/bonsai

Письмо, которое изменило историю технологий 🐧 35 лет назад студент из Финляндии отправил сообщение, в котором описал свой новый проект: «Это просто хобби, ничего большого и профессионального». Он ошибался. Этим проектом был Linux. 21-летний Линус Торвальдс объявил о разработке собственной Unix-подобной системы в 1991 году. Сначала это был личный эксперимент для компьютера с процессором Intel 386, но со временем проект превратился в основу огромной части современной инфраструктуры. Сегодня Linux работает: 🐧 на серверах интернета ☁️ в облачных платформах 🤖 в инфраструктуре AI 📱 в Android-устройствах 🚀 в суперкомпьютерах Самое удивительное - один человек начал проект «для себя», а спустя десятилетия миллионы разработчиков продолжают развивать его вместе. От маленького хобби до основы цифрового мира. С днём рождения, Linux 🥂

Redis считает миллиард уникальных пользователей и тратит пару килобайт Мадара Знает ответ! Хранить миллиард ID в SET дорого: точность идеальная, а память улетает в гигабайты. HyperLogLog не хранит пользователей вообще, он прогоняет каждого через hash и обновляет маленькие регистры, а потом по этим следам оценивает количество уникальных. Погрешность около процента, зато вместо гигабайтов уходит несколько килобайт. #naruto #redis https://www.youtube.com/shorts/-i4_fEicrlI

50 сайтов, на которых можно зависнуть на несколько часов 1. https://zoom.earth — Земля со спутника почти в реальном времени. 2. https://flightradar24.com — все самолёты в небе прямо сейчас. 3. https://marinetraffic.com — отслеживание кораблей по всему миру. 4. https://windy.com — ветры, осадки и штормы на живой карте. 5. https://lightningmaps.org — молнии по всему миру в реальном времени. 6. https://earthquake.usgs.gov — последние землетрясения. 7. https://submarinecablemap.com — карта подводных интернет-кабелей. 8. https://globalforestwatch.org — состояние лесов со спутников. 9. https://worldometers.info — мировая статистика в реальном времени. 10. https://internetlivestats.com — что происходит в интернете прямо сейчас. 11. https://thetruesize.com — реальные размеры стран. 12. https://oldmapsonline.org — старинные карты мира. 13. https://davidrumsey.com — огромный архив исторических карт. 14. https://openstreetmap.org — карта мира от сообщества. 15. https://window-swap.com — случайный вид из чужого окна. 16. https://virtualvacation.us — виртуальные прогулки по городам. 17. https://mapcrunch.com — случайная точка мира в Street View. 18. https://atlasobscura.com — самые необычные места планеты. 19. https://neal.fun — залипательные интерактивные эксперименты. 20. https://htwins.net/scale2 — от атома до Вселенной. 21. https://eyes.nasa.gov — 3D-модель Солнечной системы. 22. https://stellarium-web.org — карта звёздного неба. 23. https://apod.nasa.gov — астрономическое фото дня. 24. https://images.nasa.gov — фото- и видеоархив NASA. 25. https://pudding.cool — интерактивные истории на данных. 26. https://ourworldindata.org — данные о том, как меняется мир. 27. https://gapminder.org — проверка популярных заблуждений о мире. 28. https://informationisbeautiful.net — красивые визуализации данных. 29. https://data.worldbank.org — открытая статистика Всемирного банка. 30. https://data.tuik.gov.tr — официальная статистика Турции. 31. https://archive.org — книги, фильмы, сайты, игры и старое ПО. 32. https://gutenberg.org — десятки тысяч бесплатных книг. 33. https://openlibrary.org — огромный каталог книг. 34. https://loc.gov — цифровой архив Библиотеки Конгресса. 35. https://europeana.eu — культурное наследие Европы онлайн. 36. https://dp.la — цифровые коллекции библиотек США. 37. https://artsandculture.google.com — музеи и искусство онлайн. 38. https://rijksmuseum.nl — искусство в высоком разрешении. 39. https://wikiart.org — огромный архив живописи. 40. https://publicdomainreview.org — забытые материалы из истории. 41. https://openculture.com — бесплатные книги, фильмы и курсы. 42. https://metmuseum.org — онлайн-коллекция Метрополитен-музея. 43. https://musicmap.info — история музыкальных жанров. 44. https://radiooooo.com — музыка по странам и десятилетиям. 45. https://listen.hatnote.com — правки Википедии, превращённые в звуки. 46. https://wikipedia.org/wiki/Special:Random — случайная статья Википедии. 47. https://timeanddate.com — время, восходы, затмения и астрономия. 48. https://sciencedaily.com — свежие научные новости. 49. https://arxiv.org — бесплатные научные препринты. 50. https://observablehq.com — интерактивные данные и визуализации. Интернет гораздо больше, чем несколько сайтов, которые мы открываем каждый день.

🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы. Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач» 63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой. Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода. Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии. Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI. ⏳ 72 часа скидка 55% https://stepik.org/a/295921

Hono — быстрый TypeScript/JavaScript-фреймворк, построенный на Web Standards. Один и тот же код можно запускать на Cloudflare Workers, Deno, Bun, Node.js, AWS Lambda, Vercel и других runtime. Минимальный пример:

import { Hono } from 'hono'

const app = new Hono()

app.get('/', (c) => c.text('Hono!'))

export default app

Из интересного: — hono/tiny весит меньше 12 KB — zero dependencies — быстрый RegExpRouter — встроенные middleware — first-class TypeScript support — код почти не привязан к конкретной платформе По сути, Hono пытается дать один маленький backend-фреймворк для всего современного edge/serverless JavaScript-мира. GitHub: https://github.com/honojs/hono

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку Окружение решает больше, чем кажется. Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре. AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/javatg JavaScript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg Frontend: t.me/front PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Базы данных: t.me/sqlhub Data Science: t.me/data_analysis_ml Big Data: t.me/bigdatai Математика: t.me/data_math Физика: t.me/fizmat Kubernetes: t.me/kubernetc GameDev: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Собеседования и карьера: DS собеседования: t.me/machinelearning_interview Python собеседования: t.me/python_job_interview Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Полезное сверху: ИТ-мемы: t.me/memes_prog Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers ИИ и технологии: t.me/vistehno 954 ГБ open-source курсов: @courses ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max python: https://max.ru/pythonl ТЕХНО: https://max.ru/vistehno Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Devops: https://max.ru/DevOPSitsec C#: https://max.ru/csharp_ci C++: https://max.ru/cpluspluc SQL: https://max.ru/sqlhub Java: https://max.ru/javatg Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

🔥 6 AI API, которые можно попробовать бесплатно - сохрани, пригодится Если нужен API для pet-project, прототипа, AI-агента или просто тестов, необязательно сразу подключать платный OpenAI API. Вот что доступно сейчас: * ⚡ Groq - бесплатный rate-limited tier и очень быстрый inference для Llama, GPT-OSS, Qwen и других моделей. console.groq.com/keys * 🤖 Google Gemini - Free Tier для Gemini API с бесплатными input/output токенами на поддерживаемых моделях. aistudio.google.com/apikey * 🌊 Mistral AI - Free mode включён по умолчанию, можно создать API key без банковской карты. Лимиты ниже production-тарифа. console.mistral.ai * 🌸 Pollinations AI - единый API для текста, изображений, аудио и видео, плюс OpenAI-compatible endpoints. Учтите: сервис сейчас развивает систему API-ключей и Pollen credits, поэтому условия бесплатного использования лучше проверять перед интеграцией. pollinations.ai * 🐙 GitHub Models - бесплатный rate-limited доступ к каталогу разных AI-моделей через playground и API. Отлично подходит для прототипирования. github.com/marketplace/models * 🤗 Hugging Face Inference Providers - один API для сотен моделей и разных inference-провайдеров. Бесплатный аккаунт получает небольшие ежемесячные credits для экспериментов. huggingface.co/settings/tokens Важно: free tier ≠ unlimited API. Есть RPM/TPM, дневные квоты, ограничения по моделям и иногда совсем небольшие бесплатные credits. Но для MVP, теста нового агента или weekend-проекта этого часто достаточно, чтобы начать вообще без расходов. 🚀

☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ 24 сентября Yandex Cloud проведёт Yandex Scale 2026 — флагманскую технологическую конференцию, посвящённую облачным технологиям, инфраструктуре и искусственному интеллекту.

🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 В программе четыре продуктовых трека — AI, Data, Security и Hybrid Infrastructure & DevOps, — и отдельный углублённый технологический трек DeepTech, который пройдёт только онлайн. В треке Hybrid Infrastructure & DevOps откроем программу рассказом про главные инфраструктурные анонсы и новинки 2026 года. На примере Stackland расскажем, как построить свою внутреннюю платформу по методологии Platform Engineering и ускорить time to market. Разберём, зачем бизнесу кластеры Yandex Managed Service for Kubernetes на тысячи нод — на реальном продакшн-кейсе Mindbox. Расскажем, как получить предсказуемую и безопасную ИИ‑разработку с ИИ‑командой на платформе SourceCraft и максимизировать возврат инвестиций от ИИ. Разберём возможности построения реальной гибридной инфраструктуры на базе единой технологической платформы и то, как полноценно объединить локальную и облачную среды, включая выделенные серверы BareMetal. И на примере крупного банка рассмотрим, как создать полноценный гибрид, соблюдая требования безопасности, регуляторов и бизнеса одновременно.

🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 Отдельно пройдут воркшопы по Hybrid Infrastructure & DevOps. Смоделируем аварию на физическом сервере и проверим, как гибридная архитектура на облаке и BareMetal держит отказоустойчивость. Научим разворачивать корпоративную ИИ-систему с RAG-сценарием на Yandex BareMetal и Stackland — чтобы модель работала с внутренней документацией и базами знаний. Разберём, как эффективно делить GPU-ресурсы Yandex Managed Service for Kubernetes между параллельными задачами обучения моделей. И покажем, как команда ИИ-агентов SourceCraft проходит путь от бизнес-требований до безопасного релиза — с проверкой на уязвимости на каждом шаге.

🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 На конференции будут не только треки — ещё демозоны, питчинг решений, IT-квест и мерч. Параллельно в онлайн-студии — розыгрыш призов и секретный гость.

Программа целиком — на сайте конференции, регистрация там же, а участие бесплатное!

GLM-5.3 теперь доступна через API. Z.ai позиционирует новую модель прежде всего под программирование, защиту в кибербезопасности и длинные агентные задачи, где модели приходится часами работать с инструментами и не терять контекст. При этом цену оставили на уровне GLM-5.2, так что переход на новую версию не должен увеличивать стоимость запросов. Подключить GLM-5.3 можно через официальный API Z.ai и партнёрские шлюзы моделей. Похоже, Z.ai продолжает двигать GLM именно в сторону рабочих агентов: не просто отвечать на запрос, а долго выполнять задачу, писать и проверять код, использовать инструменты и исправлять собственные ошибки. https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3

❗️Требования к защите информации стали строже: обновления в регулировании КИИ уточнили подходы к категорированию значимых объектов и применению российского ПО, а для государственных информационных систем начал действовать приказ ФСТЭК №117. Orion soft проводит вебинар, посвященный требованиям к инфраструктуре ИС и сертифицированным продуктам zVirt Max и Nova SE, которые помогают сформировать технологический фундамент для аттестации. Программа:

— Требования ФСТЭК к инфраструктуре ЗО КИИ, ГИС, МИС, АСУ ТП и ИСПДн — Применение сертифицированных версий zVirt Max и Nova SE в регулируемых контурах — Механизмы защиты на уровнях виртуализации и контейнеризации — Изоляция данных, разграничение доступа, контроль целостности и регистрация событий безопасности — Построение доверенной российской инфраструктуры без отказа от современных технологий виртуализации и контейнеризации

📆 25 августа в 11:00 (МСК) 📌 Регистрация

✔ X открыла код алгоритма рекомендаций Соцсеть выложила (https://github.com/xai-org/x-algorithm) на GitHub расширенную версию кода, который собирает ленту For You. Кодовая база выросла - добавились конфигурации моделей, внутренние фильтры и веса сигналов в основном движке ранжирования. Закрытыми остались только антиспам-модули на Grok - чтобы владельцы ботнетов не разобрали их и не научились обходить. В настройках Х появился инструмент Under the Hood, который выгружает JSON со статистикой аккаунта. В файле видно, какие системные метки система навесила на профиль и отдельные посты за последний месяц, - по ним можно понять, не попал ли аккаунт под ограничения. JSON вместе со ссылкой на репозиторий можно скормить сторонней модели и разобраться, почему просели охваты. Пока выгрузка работает в пилоте - аккаунт должен быть старше года и выпускать хотя бы десять постов в месяц. https://x.com/XOpenSource/status/2087951962004230428

OWASP выпустили Agent Memory Guard, защиту от одной из самых неприятных атак на AI-агентов: отравления памяти. Проблема в том, что агент может сохранить вредоносную инструкцию в долгосрочную память, а потом продолжить выполнять её даже после очистки контекста. Обычные prompt injection-фильтры здесь уже не особо помогают. Agent Memory Guard ставится между агентом и хранилищем памяти и проверяет каждую запись. Он умеет ловить prompt injection, утечки секретов и PII, попытки изменить защищённые ключи, аномально большие записи и циклы, когда агент начинает сам усиливать уже записанную вредоносную инструкцию. Политики задаются через YAML, а подозрительную запись можно пропустить, замаскировать, отправить в карантин или полностью заблокировать. Есть снапшоты и rollback для восстановления памяти после атаки. В опубликованном бенчмарке на 55 вредоносных payload'ах проект показывает 92,5% detection rate, 100% precision и медианную задержку всего 59 мкс. GitHub: https://github.com/OWASP/www-project-agent-memory-guard

ИИ для разработчиков: нейросети как часть рабочего процесса, а не просто чат Большинство пробовали AI-инструменты, но между «спросить у ChatGPT» и «системно ускорять разработку» — большая разница. Курс учит переходить от разовых запросов к управляемому использованию нейросетей в работе. Что освоите: — Интеграцию AI: Copilot, Cody, агентный workflow — Генерацию, рефакторинг, тестирование и документирование кода — Работу с большим кодом: онбординг, поиск ошибок, анализ логов — Архитектуру, API, scaffold, DevOps-автоматизацию — Продвинутые техники: агентные фреймворки, локальные модели, MCP, AI Skills Формат: 3 месяца онлайн, занятия пн и ср в 20:00 МСК. Вебинары и записи, домашние задания, итоговый проект. Поддержка преподавателей Результат: AI станет частью инженерной практики — быстрее разработка, меньше рутины, выше качество кода. Старт потока — 30 сентября. Оставьте заявку на консультацию https://tglink.io/fdca388afcb6d4?erid=2W5zFHKMuLd Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🐧 Linux-команда, которую стоит знать: как быстро понять, куда пропало место на диске Если сервер внезапно пишет No space left on device, первым делом: df -h Команда покажет занятое и свободное место на всех смонтированных файловых системах в удобных GB/MB. Проверить раздел, где находится /home: df -h /home Посмотреть конкретный раздел: df -h /dev/sda1 А если нужно сразу увидеть тип файловой системы: df -Th Полезные флаги: -h — размеры в KB/MB/GB -T — тип файловой системы -a — показать вообще все файловые системы -i — проверить inode вместо свободных гигабайт Последний вариант особенно полезен: иногда место на диске ещё есть, а новые файлы создать нельзя именно потому, что закончились inode. =

⚡ В SQLite есть кусок кода, который выглядит «грязно», но оставлен таким специально ради скорости. Каждый SQL-запрос SQLite сначала компилируется в байткод, а затем выполняется собственной виртуальной машиной VDBE. Внутри — большой цикл диспетчеризации с почти 200 opcode. И вот интересный момент: SQLite использует обычные goto, чтобы быстро прыгать между общими ветками выполнения. В исходниках прямо написано: «Код использует неструктурированные goto и выглядит не очень чисто. Но это сделано не из-за плохого стиля, так быстрее». По замерам разработчиков, такой подход ускоряет sqlite3_step() примерно на 1,5%. То есть здесь читаемость сознательно пожертвовали ради производительности. Хорошее напоминание: в системном коде «красивее» не всегда значит «быстрее». #SQLite #C #Databases #Performance #SystemsProgramming

🚀 Kubernetes-инфраструктура уровня production: как EKS сам масштабируется под нагрузкой? Многие умеют поднять Kubernetes-кластер. Но настоящий вызов начинается, когда приходит реальный трафик. В Amazon EKS + Kubernetes можно построить систему, которая сама реагирует на рост нагрузки: 🔥 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) - автоматически увеличивает количество Pod'ов; - масштабирует приложение по CPU/Memory/метрикам; - например: 3 → 6 → 10 реплик при всплеске запросов. ⚡ CloudFront CDN - отдаёт видео и статические файлы через edge-точки AWS; - снижает нагрузку на backend; - ускоряет доставку контента пользователям по всему миру. 🧪 k6 Load Testing - создаём искусственный трафик; - наблюдаем, как Kubernetes запускает новые Pod'ы; - проверяем поведение системы под нагрузкой. Главный инсайт: ❗ HPA масштабирует Pod'ы, но не создаёт новые серверы. Если Node'ы закончились — новые Pod'ы останутся в состоянии Pending. Поэтому production-архитектура обычно включает: ✅ HPA для масштабирования приложений ✅ Cluster Autoscaler / Karpenter для добавления Node'ов ✅ CDN для разгрузки backend ✅ мониторинг метрик в реальном времени Именно так строятся отказоустойчивые cloud-native системы. Amazon EKS + HPA + CDN — отличный пример того, как Kubernetes превращает ручное управление инфраструктурой в автоматическую систему. Источник: https://medium.com/@csjcode/amazon-eks-k8s-media-cluster-part-4-pod-auto-scaling-hpa-and-cdn-f1d9a060e20a

Участвуй в МТС True Tech Champ 2026 — всероссийском чемпионате по программированию с двумя треками и призовым фондом 10 250 000 рублей. Трек 1: Алгоритмический [индивидуальный зачет, 2 750 000 ₽, шесть призовых мест] Решай задачи по алгоритмам и структурам данных, которые помогут прокачать навыки для технических собеседований и работы в ведущих ИТ-командах. Лучшие участники пройдут в финал, где в режиме реального времени будут соревноваться в правильности решений и скорости мышления. Трек 2: Программирование роботов [командный формат, 7 500 000 ₽, три призовых места] Напиши алгоритмы для робособаки и робота-манипулятора и проведи их через три этапа соревнований. Сначала — через цифровой симулятор, где нужно пройти трассу и выполнить задания по передаче предметов. Затем — подключись к реальному полигону через удалённый доступ и выполни задания на физических роботах дистанционно. А в очном финале лучшим командам предстоит управлять роботами на площадке, дорабатывать алгоритмы под новые условия и бороться за победу на глазах у зрителей. Рекомендуемые стеки: Go, Java, Python, C#, C++, JS. Регистрируйся до 13 сентября и стань частью масштабного чемпионата.

⚡️ Генератор случайных чисел всего из трёх XOR и сдвигов В 2003 году Джордж Марсалья представил xorshift - один из самых простых и быстрых генераторов псевдослучайных чисел. Классический xorshift32:

uint32_t xorshift32(void)
{
    state ^= state << 13;
    state ^= state >> 17;
    state ^= state << 5;
    return state;
}

Фактически весь алгоритм:

shift → XOR
shift → XOR
shift → XOR

При ненулевом начальном state период может достигать:

2³² - 1

Никаких умножений, делений или тяжёлой математики, поэтому подобные RNG отлично подходят для игр, симуляций и procedural generation, где важна скорость. Но есть нюанс: xorshift нельзя использовать для криптографии. Его внутреннее состояние можно предсказать, поэтому для ключей, паролей и токенов нужны криптографически стойкие генераторы. Иногда действительно полезный алгоритм помещается буквально в три строки. #Programming #Algorithms #C #Random

🐳 Docker выпустила Sandboxes - изолированные среды специально для AI coding agents. Идея простая: дать агентам вроде Claude Code, Codex, Gemini CLI, Copilot CLI, OpenCode и Kiro больше свободы, но не давать им свободно ломать хост-систему. Каждый агент запускается в отдельной microVM и получает только рабочую директорию проекта. Внутри он может: - устанавливать пакеты; - менять конфиги; - запускать сервисы; - поднимать собственные Docker-контейнеры; - выполнять долгие задачи без постоянного подтверждения действий. При этом Docker позволяет отдельно контролировать filesystem, network и credentials, а сам sandbox после работы можно просто удалить. Это инфраструктурный слой для эпохи автономных coding agents: агенту дают почти полный контроль внутри песочницы, но хост остаётся изолированным. https://www.docker.com/products/docker-sandboxes/ #Docker #AI #AIAgents #DevOps #Programming