DevOps

💻 Какой язык программирования лучше для обучения? Многие школы используют Java, C#, C или C++, но всё больше образовательных программ переходят на Python. У Python есть очевидный плюс — на нём легче начать. Это помогает студентам быстрее увидеть результат и сохранять мотивацию. Но есть и минус. Python сильно абстрагирует низкоуровневые детали, поэтому студентам сложнее понять, как работают структуры данных, память и другие фундаментальные вещи. Лично я считаю, что программисты должны становиться polyglots — людьми, которые знают несколько языков. Фокусироваться на одном языке — стратегическая ошибка. Но влияет ли язык на результаты обучения? Исследование John R. Hott (ACM ICER 2025) показывает: почти никак. Студенты, которые выполняли задания: - только на Python - только на Java - на смеси языков показали статистически одинаковые результаты. Не было значимых различий: - в оценках за программирование - в письменных заданиях - в тестах и квизах - в уровне сложности, который испытывали студенты Вывод исследования простой: 👉 выбор языка программирования почти не влияет на результаты обучения. То есть преподавателям не стоит слишком переживать о том, какой язык выбрать для курса. Гораздо важнее другое. Вместо бесконечных споров *Python vs Java vs C++* стоит учить студентов: - как создавать продукты - как запускать проекты - как строить бизнес - как быть независимыми от технологических трендов Как пишет Zed Shaw в эссе “AI Didn't Kill Programming, You Did”: проблема не в AI и не в языках программирования — проблема в том, как люди учатся программированию. Главная мысль: 🚀 программирование можно выучить на любом языке. Начните с Logo. Попробуйте Ada. Изучите Python, Go, Rust или C. А ещё лучше — попробуйте придумать свой язык программирования. Именно так и начинается настоящее понимание компьютеров. Исследование https://engineering.virginia.edu/faculty/john-r-hott Эссе https://learncodethehardway.com/blog/39-ai-didnt-kill-programming-you-did/ #programming #education #python #java

⚡ Claude Code теперь можно запустить ЛОКАЛЬНО - без подписки и API Да, звучит как кликбейт. Но нет. После утечки исходников стало ясно: весь стек можно воспроизвести у себя и гонять на локальных моделях. Что уже работает: • Запуск через Ollama - без облака • Полный агентный цикл: чтение, запись, редактирование файлов • Bash, grep, glob — всё на месте • Работа с API и поиск в интернете - Поддержка MCP-серверов • Память между сессиями • не теряет контекст - Computer Vision - можно работать с изображениями - Все slash-команды: /commit, /review, /diff, /compact, /doctor - Можно стримить работу на другие устройства По сути, ты получаешь полноценного AI-разработчика у себя на машине. https://github.com/Gitlawb/openclaude

В финансовом секторе сложилась парадоксальная ситуация: данные есть, а информацией управлять сложно. DWH - для отчетности, Data Lake - для исследований. Между ними разрыв, дублирование и постоянный компромисс: либо скорость, либо глубина анализа. Проблему дублирования данных можно решить, просто сменив архитектуру. 3 апреля Ассоциация ФинТех и компания «Диасофт» разберут, как единое пространство Lakehouse устраняет необходимость копировать данные и выбирать между скоростью отчетности и гибкостью исследований. На вебинаре «Фабрика данных для финансовых институтов» без воды, только архитектура и кейсы: • Эволюция: от DWH и Data Lake к единому Lakehouse • Технологическое ядро «Фабрики данных» для банка • Реальные банковские кейсы на платформе • Экономика и стратегия внедрения Когда: 3 апреля, с 11:00 до 12:30 Где: онлайн Регистрация по ссылке #реклама О рекламодателе

🖥 Языки программирования и время, которое потребовалось для выпуска первой версии 🦀 Rust - 9 лет (2006 → 2015) 🤖 Kotlin - 6 лет (2010 → 2016) ⚙️ C++ - 6 лет (1979 → 1985) ☕ Java - 5 лет (1991 → 1996) 🐹 Go - 5 лет (2007 → 2012) 🍎 Swift - 4 года (2010 → 2014) 🔧 C - 3 года (1969 → 1972) 🧬 Scala - 3 года (2001 → 2004) 📊 Julia - 3 года (2009 → 2012) 🐍 Python - 2 года (1989 → 1991) 🌐 JavaScript - 10 дней (1995) 💎 Ruby - 2 года (1993 → 1995) 🐘 PHP - 1 год (1994 → 1995) 🔷 C# - 2 года (1998 → 2000) 🎯 TypeScript - 2 года (2010 → 2012) 🎯 Dart - 2 года (2009 → 2011) ⚡ Elixir - 2 года (2011 → 2013) 🧠 Haskell - 3 года (1987 → 1990) 🧩 Objective-C - 1 год (1983 → 1984)

🚀 Топ-12 альтернатив Docker в 2026 году 1. Podman https://podman.io 2. containerd https://containerd.io 3. CRI-O https://cri-o.io 4. runc https://github.com/opencontainers/runc 5. Buildah https://buildah.io 6. Kaniko https://github.com/GoogleContainerTools/kaniko 7. nerdctl https://github.com/containerd/nerdctl 8. Rancher Desktop https://rancherdesktop.io 9. OrbStack https://orbstack.dev 10. LXC / LXD https://linuxcontainers.org 11. Colima https://github.com/abiosoft/colima 12. Lima https://github.com/lima-vm/lima 🧠 Если кратко: - Podman - без демона, безопаснее - containerd / CRI-O - уровень Kubernetes - Buildah / Kaniko - сборка образов без Docker - OrbStack / Colima - удобная локальная замена Docker 🔥 Docker - не единственный вариант

💻 Kubernetes безопасность - это не одна настройка Это слои защиты Можно представить как кольца, которые защищают кластер 5 ключевых уровней: • API Server Access контроль доступа к кластеру • Workload Security безопасность pod и контейнеров • Network Security контроль сетевого взаимодействия • Image Security проверка и доверие к образам • Runtime Security мониторинг поведения в рантайме Главая ошибка: Многие защищают только «снаружи» и игнорируют то, что происходит внутри кластера Если один pod скомпрометирован → без ограничений он может пойти дальше по кластеру Безопасность Kubernetes = это система слоёв А не одна настройка Разбор всех уровней: https://devopscube.com/cks-exam-guide-tips/

📌 Большой мастер-класс по Claude Code! Перед вами репозиторий с полноценным визуальным и практическим гайдом по одному из самых мощных инструментов для разработчиков. Что внутри: • Пошаговое обучение - от базовых команд (/init, /plan) до продвинутых вещей вроде MCP, хуков и агентов Осваивается за ~11–13 часов • Большая библиотека кастомных команд под реальные задачи • Готовые шаблоны памяти - как для одиночной работы, так и для команд • Инструкции и скрипты для: - автокод-ревью - проверки стиля и стандартов - генерации API-документации • Автоматизация через циклы Можно настроить Claude так, чтобы он работал автономно без вашего участия • Подключение внешних инструментов GitHub, API и другие сервисы - всё разложено по шагам • Объяснения через схемы и диаграммы Подойдёт даже тем, кто только начинает • Примеры настройки узкоспециализированных субагентов • Отдельные скрипты под обучение Например, генерация книг и материалов для быстрого освоения любой темы https://github.com/luongnv89/claude-howto

Как получить стабильную работу сервисов при росте нагрузки? Получите производительность выделенного железа в облаке: ✅выделенные ядра обеспечивают стабильную производительность без задержек, ✅управление топологией процессора позволяет адаптировать ресурсы под профиль нагрузки, ✅размещение ресурсов ВМ на одной NUMA-ноде поможет сократить задержки при работе с памятью до 50%, ✅сеть 10 Гбит/с в облаке сокращает время передачи больших объемов данных, ✅лимиты ресурсов до 232 vCPU и 900 ГБ RAM позволяют переносить в облако монолитные системы и ресурсоемкие задачи. 👉 Получите грант до 30 000 бонусов на тест новых возможностей в производительном облаке Selectel: https://slc.tl/4el3q Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJEp5tV

🚀 Docker сборка: ускорение с 3 минут → до 20 секунд Маленькое изменение, которое даёт огромный буст 👇 При работе с Docker была проблема: даже небольшое изменение кода запускало полную пересборку образа. Причина - Docker Layer Caching Каждая инструкция в Dockerfile создаёт слой. Если слой не изменился - Docker берёт его из кэша. 💡 Ошибка: Копировал весь код до установки зависимостей В итоге: любое изменение кода → ломает кэш → зависимости устанавливаются заново каждый раз 🔧 Фикс: ✔ Сначала копируй файлы зависимостей ✔ Устанавливай зависимости (кэшируется) ✔ Только потом копируй основной код 📉 Результат: Сборка: ~3 минуты → ~20 секунд Пересобираются только изменённые слои Остальное берётся из кэша 💡 Почему это важно: В CI/CD: - медленные билды = медленные деплои - лишние пересборки = лишние деньги Маленькое изменение в Dockerfile → огромный эффект в реальных проектах

🔥 Linux Performance & Deep Debugging команды, которые должен знать каждый DevOps-инженер Когда дашборды уже не помогают - ты идёшь в ОС. Вот 10 команд, которые реально используют в продакшн-инцидентах: 1. strace -p -c → трассирует системные вызовы процесса и показывает, на чём он завис 2. perf top -p → live-профилирование CPU, сразу видно “горячие” функции 3. tcpdump -i eth0 -w capture.pcap port 8080 → захват сетевого трафика для глубокого анализа 4. ab -n 10000 -c 100 http://localhost/ → быстрый нагрузочный тест: 10k запросов, 100 одновременно 5. kubectl debug node/node1 -it --image=busybox → подключение к ноде через временный контейнер 6. dmesg -T | grep -i 'oom' → проверка OOM kill событий ядра 7. lsof -i :8080 → какой процесс занял порт 8. iostat -xz 1 5 → статистика диска в реальном времени 9. vmstat -w 1 5 → память, swap и CPU в динамике 10. kubectl debug pod/app -it --copy-to=debug-pod --image=nicolaka/netshoot → глубокая диагностика сети внутри кластера Когда всё горит - именно эти команды спасают. Сохрани перед следующим прод-инцидентом ⚡

📘 На Stepik вышел курс — «DevOps-инженер: От основ до продакшена» Хотите автоматизировать деплой и выстраивать надёжные CI/CD процессы? Этот курс — полный путь DevOps-инженера: от первого сервера до продакшена. • CI/CD: Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions, Blue-Green, Canary, rollback • Контейнеризация: Docker (образы, Compose, networking), безопасность контейнеров • Kubernetes: Pods, Services, Deployments, Helm, RBAC • Infrastructure as Code: Terraform, Ansible, ArgoCD и Flux для GitOps • Мониторинг: Prometheus, Grafana, ELK Stack, OpenTelemetry, SLI/SLO/SLA • Безопасность: SAST/DAST, Vault, Zero Trust, Policy as Code, incident response • Продакшен практики: High Availability, Disaster Recovery, Chaos Engineering • В стоимость включено: поддержка на протяжении курса, разбор задач и вопросов, рецензирование итогового проекта и помощь в составлении резюме 🎓 Сертификат — добавьте в резюме или LinkedIn 🔥 Цена со скидкой: 9 990 ₽ → 5 990 ₽, действует ограниченное время 👉 Пройти курс на Stepik Erid: 2VtzquuDzvy

📌 Google разработала алгоритм квантования KV-кэша без потери точности. Подразделение Research анонсировало TurboQuant, алгоритм векторного квантования, объединяющий 2 других метода - QJL и PolarQuant, который решает проблему увеличения KV-кэша при работе с длинным контекстом. TurboQuant будет представлен на ICLR 2026, PolarQuant - на AISTATS 2026.

KV-кэш хранит промежуточные представления токенов, чтобы модель не пересчитывала их на каждом шаге генерации. С ростом контекста он превращается в узкое место по памяти. Обычное векторное квантование сжимает эти данные, но вносит накладные расходы: для каждого блока нужно хранить константы квантования в полной точности, а это плюс 1–2 бита на элемент, что частично обесценивает само сжатие.

🟡TurboQuant - двухэтапный пайплайн. Сначала PolarQuant: случайный поворот выравнивает геометрию векторов, после чего они переводятся из декартовых координат в полярные (радиус и угол). Распределение углов оказывается предсказуемым и сконцентрированным, поэтому нормализация и хранение дополнительных констант становятся больше не нужны. На втором этапе подключается QJL, метод на основе преобразования Джонсона-Линденштраусса, который кодирует остаточную ошибку первого этапа всего одним знаковым битом и через встроенную оценочную функцию сочетает высокоточный запрос с низкоточными сжатыми данными, корректно вычисляя attention score. Ни один из методов не требует обучения или дообучения и работает в режиме "без предварительного анализа набора данных". Алгоритмы тестили на бенчмарках для длинного контекста: LongBench, Needle In A Haystack, ZeroSCROLLS, RULER и L-Eval с моделями Gemma и Mistral.

При квантовании KV-кэша до 3 бит TurboQuant показал нулевую деградацию точности на всех задачах: поиск «иголки в стоге сена», QA, генерация кода, суммаризация.

Объем KV-кэша при этом сократился в 6 раз. На H100 четырехбитный TurboQuant ускорил вычисление attention-логитов до 8 раз по сравнению с 32-битными ключами.

Область применения не ограничивается KV-кэшем. В экспериментах с высокоразмерным векторным поиском TurboQuant стабильно превзошел по recall методы PQ и RaBitQ несмотря на то, что те использовали крупные код-буки и подстройку под конкретный датасет. 🟡Статья 🟡Arxiv @ai_machinelearning_big_data 🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max #AI #ML #LLM #TurboQuant #Google

Архитектура Docker, если убрать лишнее, выглядит очень просто: Есть образ (image) - это слепок приложения с зависимостями. Один раз собрал - запускаешь где угодно. Есть контейнер (container) - это уже запущенный образ. По сути изолированный процесс с файловой системой, сетью и настройками. Docker Engine - сердце всей системы. Он принимает команды через CLI/API и управляет контейнерами. Docker Daemon - фоновый процесс, который: • создаёт контейнеры • запускает их • следит за состоянием Docker Client - то, через что ты работаешь (docker CLI). Docker Hub / Registry - место, где хранятся образы. Оттуда ты делаешь pull, туда - push. Как это работает в реальности: Ты пишешь Dockerfile → docker build → получаешь image docker push → отправляешь в registry На сервере: docker pull → скачал docker run → запустил контейнер Зачем это: Одинаковая среда везде (dev = prod) быстрый деплой без «у меня работает» изоляция сервисов масштабирование через контейнеры Если упростить до одной мысли: Docker - это не про контейнеры. Это про предсказуемый запуск кода в любой среде. https://uproger.com/arhitektura-docker-prosto-o-glavnom-kak-eto-rabotaet-na-samom-dele/

🚀 Docker за 30 секунд - поймёт даже новичок Docker кажется сложным, пока не разложишь его на 5 элементов 👇 1. Docker Client Это то, с чем ты работаешь каждый день: команды build, push, pull, run 2. Docker Host + Daemon “Мозг” Docker на машине - хранит образы - запускает контейнеры - управляет всем процессом 3. Docker Registry Хранилище образов (например: MySQL, NGINX, Redis) Ты либо скачиваешь оттуда, либо пушишь свои 4. Images vs Containers - Image - это шаблон - Container - это запущенный image 5. Как всё работает вместе - build → создаешь image - push → отправляешь в registry - pull → скачиваешь image - run → запускаешь container 💡 Вся магия Docker - это просто поток: Client → Daemon → Registry → Container Если понимаешь этот flow - понимаешь Docker. Именно это спрашивают на собеседованиях. #devops #docker #linux https://www.youtube.com/shorts/y0dNbPCZI6E 🖥 Полезные Linux ресурсы 🚀 Max @DevOPSitsec

🚀 9 стратегий деплоя, которые реально используют в DevOps Современные команды выбирают стратегию релиза не «по привычке», а исходя из риска, бюджета и требований к uptime. Вот база, которую нужно понимать: 1⃣ Recreate Deployment Старую версию полностью останавливают, потом запускают новую ➝ Плюсы: просто, нет конфликтов ➝ Минусы: есть downtime ➝ Когда использовать: внутренние сервисы, простые системы 2⃣ Rolling Deployment Обновление происходит постепенно, по инстансам ➝ Плюсы: без даунтайма, плавный rollout ➝ Минусы: одновременно работают разные версии ➝ Где используется: Kubernetes, Docker 3⃣ Blue-Green Deployment Два окружения: старое (Blue) и новое (Green) Переключение трафика происходит мгновенно ➝ Плюсы: быстрый rollback, безопасный релиз ➝ Минусы: дорого, сложнее с базой 4⃣ Canary Deployment Сначала выкатываешь на небольшой % пользователей ➝ Плюсы: раннее обнаружение проблем ➝ Минусы: сложная маршрутизация и мониторинг ➝ Используют: Google, Netflix 5⃣ Shadow Deployment Продакшн-трафик дублируется на новую версию ➝ Плюсы: тест на реальных данных без риска ➝ Минусы: дорого по ресурсам 6⃣ A/B Testing Разным пользователям показываются разные версии ➝ Плюсы: решения на основе данных ➝ Минусы: сложная аналитика ➝ Цель: метрики, конверсии, поведение 7⃣ Feature Toggles (Flags) Функция уже в проде, но скрыта за флагом ➝ Плюсы: мгновенное включение/выключение ➝ Минусы: усложняет код 8⃣ Immutable Deployment Не обновляешь сервер - создаёшь новый ➝ Плюсы: стабильность, нет «дрейфа конфигурации» ➝ Минусы: дольше и дороже 9⃣ Serverless Deployment Код выполняется по запросу, без серверов ➝ Плюсы: авто-скейлинг, платишь за использование ➝ Минусы: cold start, зависимость от провайдера 🧠 Вывод: Нет «лучшей» стратегии Есть подходящая под твою систему - хочешь безопасность → Blue-Green / Canary - хочешь простоту → Rolling - хочешь контроль → Feature Flags 🔥 Сильные команды комбинируют несколько подходов сразу

🚨 В открытом GitHub утекло 29 миллионов секретов за прошлый год Пароли. API-ключи. Токены. И почти всегда это происходит по одной причине, разработчик просто не заметил. Есть бесплатный инструмент, который ловит такие вещи ДО релиза. Называется Trivy. Одна команда и он проверяет весь твой стек: контейнеры, код, Kubernetes, cloud - всё сразу. • Без платных тарифов • Без продажников • Без “enterprise only” Просто запускаешь и получаешь отчёт. Что он находит: → уязвимости во всех зависимостях и пакетах → пароли, API-ключи и секреты в коде → ошибки конфигурации в cloud и контейнерах → проблемы с лицензиями → полный список всего, что ты деплоишь brew install trivy trivy image your-app:latest Две строки и у тебя полный security-аудит. https://github.com/aquasecurity/trivy

🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇 🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data 🖥 Python: t.me/pythonl 🖥 Linux: t.me/linuxacademiya 🖥 C++ t.me/cpluspluc 🖥 Docker: t.me/DevopsDocker 🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii 🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec 👣 Golang: t.me/Golang_google 🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml 🖥 Javascript: t.me/javascriptv 🖥 C#: t.me/csharp_ci 🖥 Java: t.me/javatg 🖥 Базы данных: t.me/sqlhub 👣 Rust: t.me/rust_code 🤖 Технологии: t.me/vistehno 💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable 💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi 🖥Подборка по Golang: https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi ⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max Ml: https://max.ru/vistehno Max python: https://max.ru/pythonl Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Max Java: https://max.ru/javatg Max Sql: https://max.ru/sqlhub Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml C++ : https://max.ru/cpluspluc C#: https://max.ru/csharp_ci 🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot 📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy

💀 Эта ошибка убила тысячи — и ты совершаешь её каждый день Во время Второй мировой войны аналитики ВВС США изучали повреждения бомбардировщиков, вернувшихся с миссий. Они отмечали, куда чаще всего попадали пули: - крылья - хвост - фюзеляж Вывод казался очевидным: 👉 усиливаем броню там, где больше всего попаданий Но один человек сказал: «Вы делаете всё наоборот» Его звали Абрахам Вальд — молодой статистик. И он увидел то, что остальные игнорировали. 💥 Главная мысль, которая всё изменила: Вы анализируете только выживших. А где данные о самолётах, которые не вернулись? Именно их и не хватает. Вальд сделал гениально простой вывод: 👉 если самолёт вернулся с дырками в крыльях — значит, туда *можно* попадать и выжить 👉 а вот туда, где дырок нет — попадание, скорее всего, фатально То есть: - двигатель - кабина пилота - топливная система — это и есть настоящие слабые места. Просто мы их не видим. Потому что такие самолёты не возвращаются. ⚡️ Армия изменила стратегию. Усилили не «самые пробитые места», а самые незаметные. Результат — тысячи спасённых жизней. 🧠 Так появилась концепция: ошибка выжившего (survivorship bias) Когда мы делаем выводы только по тем, кто «дошёл до финала» — и игнорируем всех, кто не дошёл. 📊 Интересные факты: - Вальд работал в секретной группе Statistical Research Group - Его подход применяли в авиации, баллистике и логистике - Он делал выводы из отсутствующих данных, а не только из имеющихся 💡 Где это ломает мышление сегодня: - стартапы — «делай как Uber» - инвестиции — «копируй успешных» - карьера — «вот путь топ-разработчика» - AI — «смотри на лучшие кейсы» 👉 Самое опасное: мы учимся только на успехах и почти никогда — на невидимых провалах 📌 Вывод: самые важные данные — это те, которых у тебя нет И именно они часто определяют реальность. #thinking #ai #business #startup