DevOps

5 платформ, где можно бесплатно задеплоить свой проект Необязательно сразу арендовать сервер и настраивать инфраструктуру. Для портфолио, MVP и небольших pet-проектов можно начать с бесплатных тарифов. 1. GitHub Pages - для статических сайтов Подходит для портфолио, документации, лендингов и проектов на HTML, CSS и JavaScript. Загружаете код в репозиторий — GitHub публикует сайт и выдаёт готовый адрес. 🔗 https://pages.github.com 2. Cloudflare Workers - для API и серверной логики Позволяет запускать JavaScript и TypeScript на серверах Cloudflare рядом с пользователем. Бесплатный тариф включает до 100 000 запросов в день. Хороший вариант для API, вебхуков, прокси и небольших backend-сервисов. 🔗 https://workers.cloudflare.com 3. Vercel - для Next.js и современного frontend Подключаете GitHub, делаете push — Vercel автоматически собирает и публикует проект. Для каждой ветки создаётся отдельная preview-ссылка. Бесплатный Hobby-тариф предназначен для личных и некоммерческих проектов. 🔗 https://vercel.com 4. Google Cloud Run - для Docker-контейнеров Загружаете контейнер, а Google самостоятельно запускает и масштабирует приложение. Когда запросов нет, сервис может уменьшить количество экземпляров до нуля. Есть постоянная бесплатная квота, но для подключения обычно требуется настроить биллинг. 🔗 https://cloud.google.com/run 5. AWS Amplify - для full-stack приложений Amplify объединяет хостинг, автоматическую сборку, CI/CD и сервисы AWS. Подходит для React, Next.js, Vue и мобильных приложений. У новых аккаунтов доступ зависит от программы AWS Free Tier и предоставленных кредитов. 🔗 https://aws.amazon.com/amplify/ Важно: «бесплатно» не означает «без ограничений». Проверяйте лимиты, правила коммерческого использования и условия оплаты сверх бесплатной квоты. Но для запуска первого проекта этих платформ более чем достаточно.

Redis не доверяет обычным строкам C - и вот почему В C строка заканчивается нулевым байтом \0. Из-за этого strlen() каждый раз проходит весь буфер, а хранить произвольные бинарные данные становится неудобно. Поэтому Redis использует собственную структуру SDS — Simple Dynamic Strings. В памяти она выглядит примерно так:

[len][alloc][flags][данные...\0]
                   ↑
                  sds

Перед самими данными Redis хранит метаданные: - len — текущую длину; - alloc — размер выделенной памяти; - flags — тип заголовка. Благодаря этому длина строки определяется за O(1), а свободное место известно заранее. При добавлении данных Redis не обязан каждый раз заново вычислять размер и перевыделять память. SDS также остаётся совместимой со многими функциями C: указатель ведёт прямо на буфер, а в конце всё равно находится \0. Но Redis не зависит от этого терминатора — длина хранится отдельно. Поэтому внутри строки могут находиться нулевые байты, изображения, сериализованные объекты и другие бинарные данные. Важный нюанс: структура sdshdr из старых примеров сегодня упрощена. Современный Redis выбирает компактный заголовок sdshdr5, sdshdr8, sdshdr16, sdshdr32 или sdshdr64 в зависимости от размера строки. Небольшой заголовок перед буфером решил сразу три проблемы: быстрое получение длины, безопасную работу с бинарными данными и эффективное расширение строк. Источник: https://redis.io/docs/latest/operate/oss_and_stack/reference/internals/internals-sds/ https://github.com/redis/redis/blob/unstable/src/sds.h

Задача, которую фон Нейман решил «слишком гениально» Два велосипедиста находятся в 30 милях друг от друга и едут навстречу со скоростью 15 миль в час каждый. Между ними постоянно летает муха со скоростью 30 миль в час, разворачиваясь у каждого велосипедиста. Сколько всего она пролетит до их встречи? На первый взгляд хочется считать бесконечную последовательность всё более коротких перелётов. Но решение проще. Суммарная скорость сближения велосипедистов:

15 + 15 = 30 миль в час

Значит, расстояние в 30 миль они преодолеют за один час. Муха летает всё это время со скоростью 30 миль в час:

30 × 1 = 30 миль

Ответ: 30 миль. С этой задачей связывают известную историю о математике Джоне фон Неймане. Когда он мгновенно назвал правильный ответ, собеседник заметил: > Большинство пытается складывать бесконечный ряд, хотя достаточно вычислить время встречи. Фон Нейман якобы ответил: > А я именно сложил бесконечный ряд. Хорошее напоминание: гениальный человек не всегда выбирает самый простой путь. Иногда он просто проходит сложный невероятно быстро.

Лето, ИТ-Пикник и музыка известных артистов уже через несколько дней! 8 августа в Коломенском пройдет ИТ-Пикник. В программе — выступления проекта LAB Антона Беляева, IOWA, Cream Soda, Pompeya, мартина и Совы. А днем — научпоп-лекции, дискуссии об ИИ и больших языковых моделях, мастер-классы и интерактивы. Полезные знакомства и развлечения тоже будут. Зарегистрироваться и узнать подробности можно на сайте мероприятия. В билет входит +1 — можно позвать близких и друзей. До встречи в месте притяжения ИТ.

🔥 piqc показывает, сколько денег Kubernetes-кластер теряет на простаивающих GPU Команды часто видят загрузку GPU, но не понимают: - какая модель работает на конкретном ускорителе; - сколько стоит генерация токенов; - где простаивает железо; - почему растёт инфраструктурный счёт. piqc сканирует Kubernetes-кластер и автоматически находит inference-нагрузки на vLLM и Ray Serve. Инструмент связывает между собой модели, GPU, реплики и runtime-метрики, а затем формирует отчёт о расходах и неэффективном использовании ресурсов. Что умеет находить piqc: - простаивающие GPU; - модели на слишком дорогих ускорителях; - полностью свободные GPU-узлы; - фрагментацию ресурсов; - зависшие в очереди поды; - низкую эффективность вычислений; - завышенную стоимость генерации токенов. Для vLLM также собираются: - latency; - скорость prefill и генерации; - загрузка KV-cache; - глубина очереди; - состояние inference-сервиса. Быстрый запуск:

pipx install piqc
piqc scan --format table

Результаты можно получить в форматах table, JSON, YAML или в виде стандартизированного facts bundle. Инструмент также запускается внутри кластера как Kubernetes Job - без постоянных агентов и sidecar-контейнеров. Важная деталь: сейчас проект распространяется по Business Source License 1.1. Переход на Apache 2.0 запланирован на 2028 год. По сути, piqc отвечает на вопрос, который обычный мониторинг часто оставляет без ответа: какая именно модель сжигает GPU-бюджет и почему? GitHub: https://github.com/paralleliq/piqc

Rust, который наконец становится понятным 🦀 Давно хочешь выучить Rust, но ownership, borrowing и lifetimes выглядят как отдельный вид боли? Этот курс проведёт тебя с самого начала до уровня, где ты уже пишешь реальные системные и сетевые программы. Ты разберёшь: Ownership → Borrowing → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код Никакого бесконечного чтения документации. После каждого урока ты сразу пишешь код, проходишь тесты и решаешь задачу с автопроверкой. 🔥 Rust с нуля 🔥 5–6 часов в неделю 🔥 Практика после каждого урока 🔥 Подойдёт после Python, JavaScript, Java и других языков 🔥 Можно начать сразу В конце у тебя будет понимание Rust, с которым уже можно писать быстрые backend-сервисы, сетевые приложения и системные утилиты, а не смотреть на borrow checker как на врага. Пора добавить Rust в свой стек. Начинай курс и пиши первый код уже сегодня: https://stepik.org/a/294885/

Сколько незаконченных Git-репозиториев лежит у вас на диске? drydock показывает их все в одном терминальном интерфейсе: - где остались незакоммиченные изменения; - какие коммиты ещё не отправлены; - где забыты stash, конфликт или незавершённый rebase; - какие проекты изменились после последнего тега и готовы к новому релизу. Инструмент проверяет не только текущую ветку, поэтому забытая работа в локальной feature-ветке тоже попадёт в список.

brew install yetidevworks/drydock/drydock

# или
cargo install drydock

После установки достаточно запустить:

drydock

Есть фильтры, fuzzy-поиск, JSON-вывод, открытие проекта в редакторе и массовый fetch. Состояние репозиториев обновляется автоматически через файловый watcher. drydock написан на Rust с использованием Ratatui и работает на macOS и Linux. Полезная утилита для разработчиков, у которых папка Projects давно превратилась в кладбище почти законченных идей. GitHub: https://github.com/yetidevworks/drydock

⚡️ Бинарный поиск, который вы выучили, скорее всего, был неправильным. Джон Бентли опубликовал реализацию бинарного поиска в *Programming Pearls* после того, как доказал её корректность и протестировал. Баг прожил почти 20 лет. Позже Джошуа Блох нашёл точно такую же ошибку в реализации бинарного поиска, которую сам написал для JDK. Исследование 1988 года показало: корректный бинарный поиск был только в 5 из 20 учебников. Ошибка проявляется только на массивах размером 2^30 элементов и больше. Проблема возникает при вычислении середины:

mid = (low + high) / 2;

На очень больших массивах low + high может вызвать переполнение. Правильнее писать так:

mid = low + (high - low) / 2;

В C такое переполнение может привести к выходу за границы массива и непредсказуемому поведению. В Java это обычно заканчивается ArrayIndexOutOfBoundsException. Та же ошибка затрагивала mergesort и огромное количество других алгоритмов «разделяй и властвуй».

🔍Тестовое собеседование с Head of DevOps уже завтра 4 августа(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle DevOps-разработчика. Как это будет: 📂 Александр Хренников, Head of DevOps в KTS с опытом 14+ лет, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Александр будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять, чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Александру Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для DevOps-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_devops_bot Реклама. О рекламодателе.

🚀 СТУДЕНТ СЛУЧАЙНО ОПРОВЕРГ ГИПОТЕЗУ, В КОТОРУЮ ВЕРИЛИ 40 ЛЕТ С 1985 года считалось: чем ближе хеш-таблица к заполнению, тем неизбежнее замедляются поиск и вставка. В худшем случае требовалось порядка x проверок, где x показывает, насколько таблица близка к 100%. Эндрю Крапивин придумал новую структуру, снизив сложность до O((logx)*2). Более того, среднее время поиска может оставаться константным независимо от заполненности таблицы. Авторы также доказали, что найденная граница оптимальна. Самое невероятное — Крапивин не знал о гипотезе Яо и пришёл к решению, экспериментируя с «крошечными указателями» ещё во время учёбы в Rutgers. Иногда незнание общепринятых ограничений действительно помогает их разрушить.

Это один из самых изобретательных проектов, которые я видел на этой неделе. Передаёт файлы между двумя устройствами, используя только экран и камеру. Использует Fountain Codes (LT Codes). Вместо разделения файла на последовательные фрагменты, каждый QR-код содержит математическую комбинацию (XOR) блоков файла. Разработчик достиг скорости до 129 КБ/с. Всё работает в браузере с WebAssembly, без установки каких-либо приложений. https://github.com/bashalarmistalt/decimen-optical-transfer

Даже формально верифицированный компилятор может ошибаться В 2011 году исследователи тестировали CompCert случайно сгенерированными C-программами и нашли wrong-code баг в таком выражении: return -1 <= (1 && x); Правильный результат — 1, но CompCert 1.6 для PowerPC возвращал 0. Ошибка оказалась не в доказанно корректном оптимизаторе, а в неверифицированном фронтенде. Формальная верификация защищает только те части системы, для которых действительно построено доказательство.

Иногда один отчет помогает понять рынок лучше, чем десятки новостей. Apple Hills Digital опубликовала исследование российского рынка IaaS, в котором собрала прогнозы до 2030 года, ожидания корпоративных клиентов и сравнение крупнейших облачных провайдеров. Для DevOps здесь особенно интересны не позиции игроков, а сами тенденции. Более 80% компаний уже отмечают влияние AI/ML-нагрузок на потребление вычислительных ресурсов. Свыше половины используют гибридную инфраструктуру, а контроль облачных расходов постепенно становится такой же важной задачей, как отказоустойчивость и безопасность. Еще один любопытный вывод: рынок перестает конкурировать только ценой. Заказчики все чаще выбирают платформы по надежности, технологическим возможностям и тому, насколько они подходят под существующую инфраструктуру. Исследование будет полезно тем, кто следит за развитием облаков и хочет понимать, какие требования к инфраструктуре становятся стандартом для бизнеса.

Жиза

🛡 Проверяем компьютер на майнеры, трояны и другой вредоносный софт После новостей о заражённой версии MECCHA CHAMELEON стоит проверить систему, особенно если вы скачивали игры или программы из неофициальных источников. Полезные инструменты: • [Anti-Miner](https://github.com/Daiwv/Anti-Miner) — ищет скрытые майнеры в Windows и помогает удалить связанные процессы и файлы. • [MinerSearch](https://github.com/BlendLog/MinerSearch) — сканер с эвристическим анализом, карантином и обновляемой базой угроз. • [KVRT](https://www.kaspersky.ru/downloads/free-virus-removal-tool) — бесплатный портативный сканер для Windows и Linux. Находит вирусы, трояны, руткиты и шпионское ПО. • [witr](https://github.com/pranshuparmar/witr) — показывает подробную информацию о запущенных процессах и помогает понять, что именно потребляет ресурсы системы. • [MatrixDefender 4.2](https://github.com/belrinn/MatrixDefender-4.2) — Windows-инструмент для поиска RAT-троянов, майнеров и связанных угроз. • [Maltrail](https://github.com/stamparm/maltrail) — система обнаружения подозрительного сетевого трафика по чёрным спискам и эвристическим правилам. Перед запуском малоизвестных утилит проверяйте репозиторий, последние обновления и отзывы. Для надёжности лучше использовать несколько способов проверки, а подозрительные файлы сначала отправлять в карантин. Сохраняйте подборку и проверьте компьютер.

Виртуализация по-взрослому: честный разговор Jet и Deckhouse Классическая виртуализация или KubeVirt? Или Deckhouse Virtualization Platform? Живая миграция, высокая доступность, хранилища, сеть, инфраструктурные ограничения, совместимость — вопросов у заказчиков много. Но мы решили не ограничиваться коротким знакомством с технологиями, а записать живую дискуссию про разные подходы к виртуализации — с разбором возможностей, ограничений и практических нюансов. В разговоре участвуют независимый эксперт по виртуализации, а также эксперты компаний «Флант» и «Инфосистемы Джет». Смотрите подкаст о выборе платформы виртуализации, инфраструктурных нюансах, ограничениях и сценариях эксплуатации — и оставляйте свои вопросы под видео. Автор лучшего получит приз. Смотреть подкаст Реклама. АО "ФЛАНТ". ИНН 7723661439.

Кто-то разобрал Claude Code почти до винтика learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры. Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги. Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции. https://github.com/justxor/Claudecourse/

🔍Тестовое собеседование с Head of DevOps уже завтра 28 июля(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle DevOps-разработчика. Как это будет: 📂 Александр Хренников, Head of DevOps в KTS с опытом 14+ лет, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Александр будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять, чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Александру Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для DevOps-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_devops_bot Реклама. О рекламодателе.

⚡️ GSD Core - фреймворк для AI coding agents, который превращает хаотичный vibe coding в нормальный рабочий процесс: * Discuss * Plan * Execute * Verify * Ship Идея простая: сначала обсудить решения, потом собрать план, выполнить его, проверить результат и только после этого шипить. Когда агент долго работает в одной сессии, контекст пухнет, качество решений падает, а модель начинает путаться в старых деталях. GSD Core выносит тяжёлую работу в fresh-context subagents: исследование, планирование и выполнение идут в чистых подагентах, а основная сессия остаётся лёгкой. Работает с Claude Code, Codex, Copilot, Cursor, Windsurf, Kimi CLI, OpenCode и другими инструментами. Для команд, которые уже используют coding agents, это полезный слой дисциплины: меньше хаоса, больше проверяемых фаз и понятный путь от идеи до PR. https://github.com/open-gsd/gsd-core #OpenSource #DevTools

Миграция с Oracle и MS SQL Server — не перенос таблиц. В промышленных системах нужно сохранить бизнес-логику, интеграции, привычный интерфейс и скорость работы. 🐘Postgres Professional переводит критичные системы на российскую СУБД — предсказуемо и без потери данных. В кейсах — проекты для госсектора, финансовых организаций, крупного бизнеса, энергетики, промышленности и 1С-инфраструктуры: ☑️ Федеральная система: 240 ТБ, 5000 транзакций в секунду, перешли на Postgres Pro Shardman без остановки сервиса. ☑️ 1С-инфраструктура: 24 базы на 26 ТБ, ускорили перенос в 4 раза. ☑️ Корпоративная СЭД: 110 000 пользователей и 300 ТБ, прокачали производительность на 60%. ☑️ Регулируемые контуры: сертифицированные редакции ФСТЭК, отказоустойчивые кластеры, бэкапы и поддержка 24/7. 🔗Изучите кейсы Postgres Professional на сайте — подробно рассказываем, как проходят миграции в системах и какие риски снимаем еще до запуска.