DevOps

✔️ Быстрый совет Linux: Узнай, какой у тебя shell echo $0 Альтернативные способы: echo $SHELL which $SHELL Важно: Команда работает корректно только из интерактивного терминала. Если ты вызываешь её внутри скрипта — она может вернуть имя самого скрипта, а не shell. 0 показывает запущенную оболочку, а SHELL — дефолтную оболочку, заданную в настройках пользователя @DevOPSitsec

🧩 Как работается в российском бигтехе Прямо сейчас проводится большое исследование, которое покажет, что IT-специалисты на самом деле думают о крупных работодателях. 📊 Участие в опросе поможет • составить более полную картину российского рынка • отрефлексировать собственную работу и сформулировать, что важно лично для вас • поучаствовать в розыгрыше AirPods Max в качестве благодарно 📌 Пройти опрос @DevOPSitsec

✔️ Doppl: виртуальная примерочная от Google. Google Labs запустила приложение Doppl, которое позволяет пользователем визуализировать, как вещи будут сидеть на их цифровой копии. Достаточно загрузить фото одежды и алгоритм создаст анимированную версию пользователя в этом образе или даже видео, чтобы оценить движения ткани и посадку. Функция работает с любыми снимками: от скринов до селфи в магазине. Приложение поддерживает сохранение и шеринг луков, а также адаптирует статичные изображения в динамичный контент. Пока точность зависит от качества фото, но разработчики обещают улучшения. Doppl уже доступен в App Store и Google Play для пользователей из США. blog.google ✔️ Microsoft откладывает массовое производство чипа Braga на 2026 год. Согласно недавнему отчету, разработка чипа Braga, ключевого элемента стратегии Microsoft в сфере ИИ, столкнулась с серьезными задержками. Массовое производство теперь намечено на 2026 год, это на полгода позже запланированного. Причины: частые изменения в дизайне, кадровый дефицит и высокая текучесть сотрудников. Инженеры добавили функции по запросу OpenAI, что вызвало нестабильность в симуляциях, а упорство руководства сохранить график привело к внутреннему напряжению и уходу специалистов. Braga ориентирован на задачи инференса, но уступает конкурентам: его производительность на ватт энергии пока ниже, чем у Nvidia Blackwell. Первый чип Microsoft, Maia 100, до сих пор тестируется внутри компании, он так и не смог заменить сторонние решения. theinformation.com ✔️ Google выпустила полные версии модели Gemma 3n. Gemma 3n - новое поколение мультимодальных компактных моделей с минимальными требованиями к памяти. В релизе две версии, E2B (5 млрд. параметров) и E4B (8 млрд.). Благодаря MatFormer-дизайну и Per-Layer Embeddings, модели могут работать с оперативной памятью размером всего 2–3 ГБ, это идеально для смартфонов и гаджетов. Новые аудио- и видеокодировщики обеспечивают скорость до 60 кадров в секунду, поддерживают перевод речи и анализ видео в реальном времени. Gemma 3n доступны на Hugging Face или Kaggle и поддерживаются в Ollama, MLX и других средах. developers.googleblog.com ✔️ xAI представит Grok 4 после 4 июля. По словам Илона Маска, xAI пропустит Grok 3.5 и выпустит Grok 4, который обещает «огромный скачок» в производительности. Новинка получит улучшенные навыки логического мышления и специализированные инструменты для программирования. Маск утверждает, что Grok 4 станет не просто обновлением, а шагом к системе, способной глубже понимать сложные задачи. Модель сначала займётся переписью «всех знаний человечества», исправляя ошибки и заполняя пробелы в данных. После этого её переобучат на очищенном наборе информации. Elon Musk в сети X ✔️ Компания Марка Цукерберга ведет переговоры о покупке стартапа PlayAI. ИТ-гигант ведет переговоры о приобретении стартапа PlayAI, специализирующегося на репликации голосов с помощью искусственного интеллекта. По данным источников, сделка может включать передачу технологий и части сотрудников PlayAI. Если сделка состоится, это укрепит позиции Meta в создании реалистичных голосовых моделей — технология, востребованная в соцсетях, ассистентах и медиа.Детали соглашения пока не раскрыты: сумма и сроки остаются неясными, а официальные лица компании воздерживаются от комментариев. bloomberg.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📚 DevOps Knowledge Hub — универсальная база знаний для инженеров. Этот GitHub-репозиторий собрал в себе всё необходимое для освоения DevOps: от основ Docker и Kubernetes до продвинутых инструментов вроде ArgoCD и Terraform. Автор структурировал материалы по категориям, включив не только теорию, но и практические примеры — compose-файлы, манифесты, bash-скрипты и даже готовые сценарии для GitHub Actions. Репозиторий дублируется на отдельном сайте (devops.pradumnasaraf.dev), где информация представлена в более удобном для чтения формате. Такой подход превращает проект в живую документацию, которая будет полезна как новичкам, так и опытным специалистам для быстрого освежения знаний. 🤖 GitHub @devopsitsec

ШТУРВАЛЬЧИК? Ребятам из «Лаборатории Числитель», видимо, было мало шуток про Штурвал, теперь они выпустили Штурвальчик. Многие говорили, что он слишком много жрёт. Теперь минимальный конфиг — это: ▪️один хост с 6 CPU ▪️8 ГБ RAM ▪️80 ГБ хранилища В целом на мощном ноуте можно раскатать парочку кластеров куба — этого хватит на управляющий и несколько клиентских. Вопросы можно в Kubernetes-чате «Штурвала» задать.

📕 На Reddit стал популярен лучший интерактивный учебник по алгоритмам Computer Science — это самая эпичная книга от энтузиаста на 680 страниц! • целых 22 огромных главы — охватывают всё от массивов до продвинутых алгоритмов на графах. • 300 интерактивных визуализаций — для наглядного объяснения всех концепций. • 250 фрагментов кода — в каждом есть подробный гайд по решению. • Встроенный интерпретатор Python — позволяет редактировать и запускать код для практики. • Это не электронная книга, а целое приложение с интерактивными страницами. Поддерживаются MacOS 11+ и Windows 10+. Учебник стоит $35 (автор дарит промокод 20% SIDEPRJ и скидки для студентов), но для всех желающих доступна бесплатная (!) глава. Для всех, кто изучает программирование — тут.

CI/CD — сердце современного деплоя. Но это ещё и точка входа для атак, которые способны нанести серьёзный урон организации. Об этом рассказали в статье. Сценарии компрометации сегодня: ⏺️ внедрение бэкдоров через артефакты; ⏺️ утечка секретов из логов; ⏺️ подмена образов; ⏺️ lateral movement по всей облачной инфраструктуре. А теперь представьте, что всё это происходит не в вашем pet-проекте, а в prod-окружении нагруженного сервиса, которым пользуются тысячи пользователей каждый день. В новой статье Алексей Федулаев и Андрей Моисеев из команды Cloud Native Security в MWS Cloud Platform — разбирают реальные векторы атак на CI/CD: от PPE до cache poisoning. И главное — показывают, как им противостоять. Разложено по схемам, сценариям и потенциальным уязвимостям, которые легко упустить. 🔗 Читать статью

✔️ OpenAI расширяет возможности ChatGPT Pro. OpenAI запустила Search Connectors для ChatGPT Pro и Team, функцию, которая напрямую связывает облачные хранилища (Google Drive, Dropbox и OneDrive) с интерфейсом чата. Теперь пользователи могут искать, анализировать и обобщать документы, не загружая их вручную. Лимит файлов на проект для Pro-подписчиков вырос с 20 до 40, а поддержка охватывает 12 сервисов, включая GitHub, Gmail и Outlook. Пока новинка доступна за пределами ЕС, Великобритании и Швейцарии. Open AI в сети Х ✔️ Google открыла доступ к Imagen 4. Imagen 4, усовершенствованные модели генерации изображений по текстовым запросам, стали доступны в двух версиях: базовая Imagen 4 (4 цента за изображение) для повседневных задач и Imagen 4 Ultra (6 центов) с повышенной детализацией и точностью исполнения инструкций. Обе модели доступны в Gemini API для платных пользователей, а также в ограниченном бесплатном тестировании через Google AI Studio. Разработчики обещают улучшенное отображение текста на картинках и расширение тарифных планов в ближайшие недели. Все сгенерированные изображения получат скрытый цифровой водяной знак SynthID. developers.googleblog.com ✔️ HPE и NVIDIA представили новую линейку решений для корпоративного ИИ. HPE и NVIDIA анонсировали совместные решения для создания «фабрик искусственного интеллекта» на базе модульной инфраструктуры. В линейку вошли серверы HPE ProLiant DL380a Gen12 с GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, которые предлагают универсальную платформу для генеративного и промышленного ИИ. Также был представлен HPE Private Cloud AI — готовое решение для быстрого внедрения ИИ, совместимое с фреймворком NVIDIA Enterprise AI Factory. Для финансового сектора планируется тестирование агентного ИИ с Accenture, а 26 новых партнеров расширят экосистему HPE, добавив 70 преднастроенных сценариев: от детекции мошенничества до кибербезопасности. Решения доступны для заказа, а система HPE Compute XD690 с GPU Blackwell Ultra начнет отгружаться в октябре. blogs.nvidia.com ✔️ Google DeepMind представила AlphaGenome. AlphaGenome — нейросеть, которая предсказывает, как мутации в ДНК влияют на регуляцию генов. Модель обрабатывает участки длиной до миллиона пар оснований, анализируя их на уровне отдельных «букв» и оценивая тысячи молекулярных свойств: активность генов, сплайсинг РНК, доступность участков ДНК. AlphaGenome сочетает сверточные слои для поиска коротких паттернов и трансформеры для анализа длинных последовательностей. Одна из ключевых особенностей - точное моделирование сплайс-сайтов, важное для изучения редких заболеваний. Модель превзошла аналоги в 22 из 24 тестов, предсказывая как структуру ДНК, так и эффекты вариантов. Доступ к AlphaGenome открыт через API для некоммерческих проектов. deepmind.google ✔️ LongWriter-Zero: модель, которая пишет длинные тексты благодаря RL. Группа исследователей из Сингапура и Китая представила LongWriter-Zero, модель, которая генерирует тексты длиной более 10 тысяч слов, обучаясь только через RL, без использования синтетических данных. Модель опирается на три специализированных «наградных» алгоритма, оценивающих структуру, качество и длину текста, а также уникальный метод «усреднения преимущества», который балансирует приоритеты между ними. LongWriter-Zero использует «промты-размышления»: перед написанием модель планирует структуру текста, улучшая его связность. Бенчмарки показали рост эффективности с 700 до 1200 поинтов Elo. Однако у модели есть слабые места: она склонна к повторам и переиспользованию слов, которые система поощряет в процессе обучения. Модель и датасет доступны на Hugging Face. huggingface.co @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🔥 Задача для продвинутых DevOps-инженеров: «Миграция Postgres в облако без остановки сервиса» Представьте продакшн-платформу: • Kubernetes-кластер (v1.28) в двух регионах • Микросервисы на Go и Python, общаются по gRPC • StatefulSet с PostgreSQL 13 (self-hosted, SSD RAID-10) • Трафик 7000 RPS, SLA = 99.95 %, окно простоя ≤ 30 сек Цель Перенести базу в управляемый Postgres-кластер (например, AWS Aurora) так, чтобы: • API не теряли запросы и транзакции • Метрики и алерты оставались валидными • CI/CD остался GitOps-основанным (Argo CD) • Секреты не хранились в манифестах Условия и «подводные камни» • В исходном Postgres включён logical replication; 2 тб данных, 3 млн TPS в pgbouncer-пуле • Используется pgcrypto → нельзя менять шифрование на лету • Приложения имеют hard-coded connection string в ConfigMap • Читать из реплик можно, писать нужно только в primary • Регион А может потерять связь с S3 на 5 минут в любой момент • Лимит: 1 час на full-rollback в случае аварии Что нужно спроектировать 1. План миграции с отметками T-0/T-1/T-2 (pre-cutover, dual-write, switchover) 2. Полностью идемпотентный GitOps-pipeline (ArgoCD-App-of-Apps) 3. Пошаговое обновление Secrets (Vault → CSI driver) без ревизии pod’ов 4. Canary-механизм трафика (Istio 1.22) + прометей-алерты уровня query latency p95 5. Rollback-стратегию, если write-amplification > 1.5× на новой БД 6. Планирование maintenance-окна с блокировкой DDL и feature-флагами Решение (пояснение ключевых шагов) *Логическая реплика и dual-write* • Создаём Aurora как read-replica Postgres, подключаем pglogical для lorepl. • В Kubernetes добавляем Sidecar-proxy (envoy) → умеет писать одновременно в old и new primary. • Включаем dual-write только для команд INSERT/UPDATE/DELETE; SELECT всё ещё смотрит на старую primary. *Секреты без простоя* • Секреты переносятся из ConfigMap в Vault KV2. • Deploy CSI-driver и auto-injector; переменные окружения читают через projected volume. • Патчинг Deployments через kubectl patch --type strategic не перезапускает pod’ы (без изменения podSpec.h`) — остаёмся в том же ReplicaSet. *Canary и метрики* • Istio DestinationRule + VirtualService: трафик canary: 10 %, stable: 90 %. • Прометей-rule: rate(http_requests_total{status!~"5..",destination_service="canary"}[5m]) < threshold. • Отдельный alert на pg_stat_replication replay_lag > 1 сек. *Cutover* 1. T-0: включён dual-write, read-only на реплики. 2. T-1: проверяем чек-суммы через pg_dump --schema-only и pg_comparator. 3. T-2: Istio маршрутизирует 100 % на новую primary, выключаем dual-write. 4. Разморозка DDL через Liquibase-pipeline. *Rollback* • Переключаем Istio обратно на старый primary (мгновенно) • Опционально реплицируем дельту назад через wal2json → old primary • Откатываем Secrets версией Vault с «previous revision» (Vault KV2) *GitOps-pipeline (ArgoCD)*

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:
  name: postgres-cutover
spec:
  syncPolicy:
    automated:
      selfHeal: true
      prune: true
    retry:
      limit: 4
  source:
    repoURL: git@github.com:corp/platform-deploy
    path: k8s/postgres/aurora
    targetRevision: migrate-prod
  destination:
    namespace: database
    server: https://kubernetes.default.svc

• Весь cutover хранится в migrate-prod ветке → можно мгновенно вернуться на main. Фиксация SLA • Приложения читают тайм-ауты из ConfigMap, а не код. Перед миграцией снижаем тайм-ауты connect_timeout=2s. • Версионируем Helm-charts микросервисов: appVersion: 2024.06-cutover. Итог При правильной настройке dual-write и canary-трафика фактический простой уложится в 5-10 секунд (только время Istio-промотирования) с гарантированным откатом ≤ 1 час. Это упражнение проверяет глубокие знания Kubernetes, GitOps, сетевого слоя и Postgres-репликации.

🔐Мультикластерность в действии: как управлять безопасностью Kubernetes из одной точки! 🔥 Регистрируйтесь на вебинар 1 июля в 14:00 мск и узнайте, как PT Container Security обеспечивает централизованный контроль и защиту всех кластеров Kubernetes. 🔍Эксперты расскажут, как мониторить и защищать инфраструктуру из единой панели, экономить ресурсы и оптимизировать затраты, а также быстро реагировать на инциденты. В программе: 🔴 Живое демо 🔴 Разбор сценариев 🔴 Новый графический установщик для удобного подключения кластеров. Регистрируйтесь и присоединяйтесь к вебинару 1 июля в 14:00 МСК *Kubernetes — система оркестрации контейнеров

🐧 Запусти полноценный Linux прямо в браузере — без сервера, без установки WebVM от Leaning Technologies — браузерная виртуальная Linux‑машина, полностью клиентская (HTML5/WebAssembly)! 🚀 Возможности • 🗄️ Запускает неизменённые x86‑бинарники (например, Debian‑дистрибутив) прямо в браузере • Все выполняется локально — без серверной поддержки • WebAssembly‑виртуализация через CheerpX: JIT‑компиляция x86 в Wasm + syscalls‑эмулятор 📦 Что включено • Поддержка полноценного Debian с GCC, Python, Node.js и другими dev‑инструментами • UI‑окружение с Xorg и i3 (с версии 2.0 появилось графическое рабочее место) • Постоянное хранилище через IndexedDB + on‑demand загрузка диск‑блоков через CloudFlare Worker • Сетевая интеграция через Tailscale VPN поверх WebSocket 🔧 Как запустить 1. Форкнуть репозиторий и активировать GitHub Pages 2. CI‑workflow автоматически развернёт вашу VM 3. Также можно локально: скачать ext2‑образ Debian, склонировать репо и запустить dev‑режим 🎯 Для кого это • Разработчики, которым нужно быстрое тестовое окружение на любой машине • Образовательные платформы, желающие дать студентам доступ к Linux‑инструментарию • Исследователи WebAssembly/виртуализации • Все, кто хочет запускать настоящий Linux без установки или докеров 💡 Почему это круто • 🧩 Нет backend‑а — всё работает прямо в браузере и безопасно (браузерный sandbox) • ✅ Подходит даже для мобильных устройств и сложных GUI‑приложений • ⚡ Быстрая загрузка и нулевой хостинг‑cost ⚙️ Как начать

git clone https://github.com/leaningtech/webvm.git
cd webvm
# (опционально) скачайте Debian‑образ из релизов
# настройте GitHub Pages

▪ Github

Как эффективно работать с проектной документацией? Ответ знает команда Platform V Works – платформенного решения от СберТеха для ИТ-разработки. На бесплатном вебинаре 27 июня в 11:00 спикер СберТеха расскажет, как решение Platform V Works::Wiki помогает управлять требованиями, технической и бизнес-документацией. Вы узнаете: - Как быстро формировать документы с мощными инструментами форматирования и макросов - Как настраивать разграничение доступа для пользователей - Как отслеживать изменения в версиях документов - Как ускорять работу с помощью шаблонов Команда СберТеха также ответит на ваши вопросы и поделится планами развития продукта. Регистрируйтесь – вас ждет много интересного!

🛠️ Awesome DevOps MCP Servers MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол, который позволяет AI-моделям безопасно взаимодействовать с локальными и удалёнными ресурсами через стандартизированные серверы. В этом списке собраны лучшие MCP-серверы для DevOps-задач: • Инфраструктура как код (IaC) – Terraform: dulltz/mcp-server-hcp-terraform, jashkahar/Terraform-MCP-Server, nwiizo/tfmcp – Pulumi: pulumi/mcp-server • Управление Kubernetes – rohitg00/kubectl-mcp-server — natural language доступ к kubectl, helm, istioctl в безопасном Docker – manusa/kubernetes-mcp-server — поддержка CRUD для любых ресурсов и OpenShift – portainer/portainer-mcp — управление контейнерами и мониторинг через Portainer • Облачные провайдеры – AWS: awslabs/mcp (официальный), alexei-led/aws-mcp-server – Alibaba Cloud: aliyun/alibaba-cloud-ops-mcp-server • Управление проектами и тикетами – Freshdesk: effytech/freshdesk-mcp – Jira: nguyenvanduocit/jira-mcp – Topdesk: dbsanfte/topdesk-mcp …и многое другое: CI/CD, сервисы мониторинга, управление версиями и безопасность. 🔗 Изучайте и расширяйте: https://github.com/rohitg00/awesome-devops-mcp-servers

🚨 Предотвращение угрозы всегда дешевле, чем расследование инцидента и устранение его последствий 💥 Но сказать проще, чем сделать. Давайте разберемся, как и с помощью чего можно избавиться от большого класса инцидентов в кластерах Kubernetes. Приходите 10 июля в 11:00 на вебинар Luntry «Предотвращение Runtime угроз в контейнерах и Kubernetes». Разберем в прямом эфире: ▶️ Чем отличается детектирование, реагирование и предотвращение ▶️  Что общего и разного у AppArmor, SeLinux, seccomp ▶️  Как NetworkPolicy относится к теме предотвращения ▶️  Что такое Linux Security Module (LSM) и при чем тут eBPF ▶️  Как Luntry помогает предотвращать Runtime угрозы Кому будет полезно - AppSec - DevSecOps - Platform team - SOC Вебинар бесплатный. Чтобы получить напоминание об эфире и запись после него, надо зарегистрироваться.  РЕГИСТРАЦИЯ: 🤖 ТГ-Бот  |  🌐 Сайт + почта #реклама О рекламодателе

🧠 DevOps-задача: неочевидное поведение `exec` в Bash ❓ Вопрос: что произойдёт при выполнении следующего скрипта?

#!/bin/bash

echo "Start script"
exec sleep 10
echo "This will never be printed"

🔍 Варианты: • a) Скрипт выведет обе строки и "заснёт" • b) Скрипт выведет только первую строку • c) Скрипт ничего не выведет • d) Скрипт завершится с ошибкой 💡 Разбор: Команда exec в Bash заменяет текущий процесс оболочки на указанную команду — в данном случае, sleep 10. Это значит: • строка echo "Start script" выполнится • строка exec sleep 10 заменит текущий процесс на sleep • строка echo "This will never be printed" никогда не будет выполнена, потому что процесс уже заменён ✅ Правильный ответ: b) Скрипт выведет только первую строку 📌 Вывод: exec — мощная, но коварная команда. Она не запускает процесс в фоне, а заменяет текущий, без возврата. Это может использоваться в: • заменах PID 1 в контейнерах • написании минималистичных init-оболочек • утечках в long-running скриптах, если exec используется не по назначению 🛠️ Совет: если вы хотите просто запустить команду — не используйте exec, если только вы намеренно не хотите завершить текущий процесс оболочки.

🌟 GRESO: ускорение RL-обучения языковых моделей умным отбором данных. GRESO - это новый алгоритм для эффективного обучения с подкреплением больших языковых моделей, который сокращает вычислительные затраты на 40–60% без потери качества. Его суть в предварительной фильтрации «бесполезных» промптов, тех, что не дают модели обучаться, еще до дорогостоящей стадии rollout (генерации ответов модели). В основе GRESO — вероятностная модель, предсказывающая, стоит ли прогонять промпт через LLM. Алгоритм анализирует историю вознаграждений (reward dynamics) за прошлые эпохи обучения: если промпт много раз подряд давал идентичные награды на всех сгенерированных ответах (их называют zero-variance), он, скорее всего, бесполезен и сейчас. GRESO не блокирует их жестко, он вычисляет вероятность пропуска , опираясь на число идущих подряд «пустых» прогонов и базовую вероятность «исследования». Это позволяет иногда перепроверять сложные промпты, на тот случай, если вдруг модель «доучилась» и теперь они полезны. Базовая вероятность автоматически настраивается в реальном времени: если доля бесполезных промптов выше целевого значения (например, 25%), GRESO ее снижает, экономя ресурсы; если ниже — повышает, добавляя гибкости. Плюс, алгоритм разделяет промпты на легкие и сложные, применяя к ним разную политику исследования (сложные проверяет чаще, так как они перспективнее для обучения сильной модели). А чтобы не гонять большие батчи ради пары примеров, размер выборки динамически подстраивается под текущие нужды на основе вычисления из недостающих данных, α — текущей доли пустых промптов и запаса надежности. Хотя GRESO и экономит сотни часов на H100, делая RL-тюнинг доступнее, у него есть нюансы: 🟠он фильтрует только очевидные zero-variance промпты, но не ранжирует остальные по «полезности», иными словами, не отличает средне-сложные задания от крайне ценных. Это можно доработать, добавив оценку информативности. 🟠алгоритм требует мониторинга. Если целевая доля бесполезных промптов задана неверно, эффективность падает. ▶️ На практике потестить GRESO можно используя набор кода из репозитория проекта на Qwen Math 1.5В или Qwen Math 7b, есть несколько подготовленных скриптов файнтюна в train-scripts. 🟡Страница проекта 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #RL #GRESO

📊 Данные не врут. Твои навыки — тоже. Яндекс Практикум предлагает пройти тест, который объективно оценит, насколько ты готов к работе в BigTech. Тест состоит из двух частей: 1️⃣ Задачи на хард скиллы — реальные кейсы с собеседований в топовых IT-компаниях; 2️⃣ Задания на софт скиллы — оценивают коммуникацию и командную работу, важные для больших проектов. По итогу ты получаешь подробный фидбек и шкалу готовности — где ты сейчас и какие навыки стоит прокачать. В Яндекс Практикуме есть курсы для разработчиков, тестировщиков, DevOps и аналитиков с опытом — чтобы быстро и эффективно подтянуть квалификацию. Обучение проходит с реальными проектами и живой проверкой от экспертов из Яндекса, Amazon, Ozon и других. 🚀 Не оставайся в догадках — пройди тест и узнай, насколько ты близок и как перейти в BigTech. Реклама, АНО ДПО “Образовательные технологии Яндекса”, ИНН 7704282033, erid: 2VtzqwWcUm4

🧠 AI для Linux-админов: как ИИ меняет DevOps Pro.Tecmint запустили серию «AI for Linux» — практическое руководство по применению языковых моделей (ChatGPT, GPT4All, DeepSeek) в администрировании и автоматизации. 📌 Что внутри: • Интеграция LLM в bash-скрипты • ShellGPT, TerminalGPT, Aichat, Warp Terminal • GPT4All и DeepSeek для офлайн-логов • Fabric AI и настройка Python-окружения ⚙️ Это не просто обзор. Это практика для DevOps и сисадминов, которые хотят автоматизировать рутину и ускорить решения прямо из консоли. 🧩 Важно: материалы доступны только подписчикам Pro.Tecmint. Полезно, если: ✔️ Ты уже уверенно работаешь с Linux ✔️ Хочешь встроить ИИ в свои shell‑скрипты и пайплайны ✔️ Ищешь инструменты, которые реально ускоряют работу ❌ Не подойдёт новичкам — нужно знать, как работает Linux под капотом. 📌 Читать @DevOPSitsec

📊 Хотите стать экспертом в Observability? Начните с теста! Курс OTUS «Observability: мониторинг, логирование, трейсинг» — это практическое обучение работе с Prometheus, Grafana, ELK, Loki, Jaeger и другими инструментами. Вы научитесь строить отказоустойчивые системы мониторинга и логирования, настраивать алерты и визуализировать данные. 🔍 Пройдите вступительное тестирование, чтобы: - Оценить свой текущий уровень знаний. - Узнать, насколько вы готовы к курсу. 📅 Тест занимает около 30 минут. Результаты будут отправлены на вашу электронную почту. Повторное прохождение теста доступно через 3 дня. 👉 Пройти тестирование  https://otus.pw/6mcJ/?erid=2W5zFJVypUg Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

⚙️ Написание собственного Load Balancer всего за 250 строк кода В свежей статье на *Beyond the Syntax* Sushant Dhiman показывает, как создать HTTP‑балансировщик нагрузки с нуля, используя всего ~250 строк Go-кода! 👨‍💻 Что в статье: - Простой балансировщик, который принимает HTTP-запросы и распределяет их на пул серверов. - Поддержка алгоритма round‑robin. - Health‑checks: временно убирает из пула серверы, которые не отвечают. - Как добавлять и убирать бэкенды динамически. - Версия с конкурентной обработкой запросов. 🧩 Почему это полезно: - Понятный, минималистичный код — отлично подойдёт для учебы и практики. - Пошагово объясняется каждый компонент: от приёма соединений до проверок здоровья серверов. - Реализация буквально «на коленке», без сложных фреймворков. 🚀 Итог: Учебный, но практичный пример, как за минимальными усилиями и строками кода получить работующий Layer‑7 балансировщик. Отлично для новичков и тех, кто хочет вникнуть «под капот» инфраструктуры. 🔗 Читайте статью @DevOPSitsec