Библиотека задач по DevOps | тесты, код, задания
前往频道在 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
显示更多3 004
订阅者
+124 小时
-57 天
-530 天
帖子存档
Начать рассказывать интервьюеру, как вы ловко дёргаете ручки API через базовый
LangChain.
Звучит как отличный план, да? Нет, это мгновенный отказ.
В свежем отчёте по рынку GPU говорится, что 54% компаний стопают ИИ-внедрения тупо из-за конских затрат на инфраструктуру. На серверах более 70% стоимости — это видеокарты. Поэтому на собесах сейчас спрашивают не про красивые промпты, а про жёсткую экономику агентов.
По сути, от вас ждут понимания, как лимитировать ресурсы на лету, роутить запросы и дебажить отказы через механизм time-travel в LangGraph. Если вы до сих пор собираете ботов в ноутбуках, гляньте обновлённый курс «Разработка ИИ-агентов» — фокус там смещён с игрушечных концепций на суровый энтерпрайз.
Что требуют от мидлов и выше:
— интеграция мультиагентных систем по стандарту MCP;
— суровый AgentOps: метрики, трейсинг, защита от деградации пайплайнов;
— локальный деплой Open Source под 152-ФЗ (без этого в финтех можно даже не стучаться).
Прямо сейчас можно урвать курс с увесистой скидкой (49 000 ₽ 62 990 ₽ за базовый тариф и 99 000 ₽ 124 990 ₽ за продвинутый трек), но стоит поторопиться — на потоке осталось всего 5 мест.
👉 Подтянуть архитектуру до уровня продаКак масштабировать по p95 латентности в Kubernetes?
👾 — Через HPA v1 по CPU/Memory
👍 — Через HPA v2 с custom/external метрикой (Prometheus Adapter) и таргетом p95
🥰 — Через VPA: он меняет реплики по задержке
⚡️ — ReplicaSet сам увеличит реплики при росте p95
Библиотека задач по DevOps
Как корректно посчитать процент ошибок в Prometheus?
👾 — sum(http_errors_total) / sum(http_requests_total) (сырые счетчики)
👍 — rate(http_errors_total[5m]) / rate(http_requests_total[5m]) с теми же фильтрами/лейблами и затем агрегацией
🥰 — avg_over_time(http_errors_total[5m])
⚡️ — irate(http_errors_total[5m]) для алерта по SLO
Библиотека задач по DevOps
Что реально гарантирует PodDisruptionBudget (PDB) в Kubernetes?
👾 — Защиту от OOM и крэшей ноды
👍 — Ограничение добровольных эвикшенов (drain/upgrade), ниже минимума не опустят; от аварий не спасает
🥰 — Нулевой простой при любых инцидентах
⚡️ — Автоматический автоскейлинг при эвикшене
Библиотека задач по DevOps
Какой тип базы данных использует Prometheus?
Prometheus использует TSDB (time series database).
Библиотека задач по DevOps
Кажется, мы окончательно перешли от игрушек к суровому AgentOps
Приглашаем на наш обновлённый курс по разработке ИИ-агентов. Никакой воды про «будущее нейросетей», только инженерный подход.
На курсе мы:
— пошагово строим готовые системы на
LangGraph, CrewAI и MCP;
— настраиваем кэширование и роутинг, чтобы бот не сожрал токены;
— разбираемся со стейтом, учимся дебажить через time-travel и прикручиваем human-in-the-loop;
— выводим RAG в прод так, чтобы безопасники не завернули архитектуру из-за 152-ФЗ.
В пекло скучные лекции про общую инфраструктуру — сразу фокусируемся на агентных фреймворках и написании кода. Занятия ведут бывалые лиды из Газпромбанка и Альфы, набившие шишки на реальных задачах.
Кстати, на днях мы пилили агента в прямом эфире, если пропустили — есть запись вебинара.Сегодня последний день, когда можно забрать курс по старым ценам. Базовый тариф сейчас стоит 49 000 ₽ (вместо 62 990 ₽), продвинутый трек — 99 000 ₽ (вместо 124 990 ₽). Если не хочется отдавать всю сумму сразу, есть рассрочка. Торопитесь — на потоке осталось всего 5 мест! → Зафиксировать цену и перейти к сборке своих агентов
Что верно про CPU requests/limits в Kubernetes?
👾 — Планировщик учитывает limits, а не requests
👍 — Планировщик учитывает только requests; без limit под может бёрстить выше request, при превышении limit — CFS throttling
🥰 — При превышении request контейнер убивается (OOM)
⚡️ — Можно выставить request больше limit
Библиотека задач по DevOps
В Kubernetes за «готов принимать трафик» отвечает:
👾 — Liveness Probe
👍 — Readiness Probe
🥰 — Startup Probe
⚡ — ResourceQuota
Библиотека задач по DevOps
Самый востребованный навык в ИТ в 2026-м — навык создания ИИ-агентов
Мы полностью переработали курс «Разработка AI-агентов» под реалии 2026 года. Никакой долгой теории — с самого начала пишем код. Обучать и делиться набитыми шишками будут эксперты-практики из Газпромбанка, Альфа-Банка и других бигтехов.
В программе:
— архитектура автономных систем с тестированием, ReAct-циклами и контролем токенов;
— практическая работа с актуальными фреймворками LangGraph, AutoGen, MCP и CrewAI;
— настройка продвинутого RAG для парсинга документов и точного поиска;
— внедрение решений с учётом действующего законодательства (152-ФЗ);
— дипломная работа, за основу которой можно взять свой рабочий проект или задачу, которую предложим мы.
Эксперты поделятся инсайтами из реального продакшна — тем, о чём вам никогда не расскажет ни одна нейросеть.
Запись первого открытого вебинара, на котором мы вместе с руководителем AI-направления в Альфа-Банке Полиной Полуниной пилили агента в прямом эфире.Ах да, чуть не забыли! Дарим промокод AGENTSWEB на скидку 10 000 рублей и два курса сверху при покупке до 15 марта 🎁 → Стать AI-инженером
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
Какой из перечисленных типов объектов Kubernetes является допустимым?
👾 — kind: PodTemplate
👍 — kind: ReplicaSet
🥰 — kind: ServiceAccount
⚡ — Все вышеперечисленное
Библиотека задач по DevOps
Какова цель сервиса Kubernetes?
👾 — Определение и управление набором модулей, которые работают вместе для предоставления услуги
👍 — Для обеспечения балансировки нагрузки и распределения сетевого трафика между несколькими модулями
🥰 — Для создания и управления постоянными томами хранения для Pod-ов
⚡ — Для автоматического масштабирования количества модулей в зависимости от использования ресурсов
Библиотека задач по DevOps
⏳ Часовая готовность: создаём ИИ-агента в прямом эфире
В 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» стартует вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке.
Будет live-демо работающего агента, реальные метрики из корпоративной среды и честный разбор архитектурных граблей — без воды и «успешного успеха».
Всем зрителям эфира дадим эксклюзивный промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.
👉 Занять место на вебинаре
☝️ Уже сегодня: ИИ-агенты в продакшене — инженерный подход к интеграции LLM
Индустрия активно обсуждает потенциал нейросетей, способных автоматизировать бизнес-процессы и заменить целые отделы. Однако реальное внедрение агентов в
production вскрывает серьёзные проблемы: разработчикам приходится бороться с непредсказуемыми галлюцинациями моделей, нестабильными API и сложной интеграцией в существующую архитектуру.
Сегодня в 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» мы проведём открытый вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке. Будем говорить о нейросетях с позиции жёсткой инженерии.
Разберём три реальных кейса из сурового банковского энтерпрайза, напишем и запустим агента прямо в эфире, честно обсудим грабли, на которые наступает бизнес при интеграции LLM.
Тем, кто придёт на эфир, дадим промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.
👉 Занять место на вебинареЧто верно про Дейкстру на графе с неотрицательными весами при реализации на бинарной куче?
👾 — O(E + V)
👍 — O((V + E) log V)
🥰 — O(V²)
⚡ — O(E log E) и работает с отрицательными рёбрами
Библиотека задач по DevOps
Какая команда используется для создания ресурса в Kubernetes?
👾 — kubectl get
👍 — kubectl create
🥰 — kubectl apply
⚡️ — kubectl start
Библиотека задач по DevOps
Поговорим о сервере логов Nagios.
Целью сервера логов Nagios является упрощение поиска данных логов. Таким образом, он лучше всего подходит для таких задач, как настройка оповещений, уведомлений о потенциальных угрозах, запрос данных логов и быстрый аудит системы. Использование сервера логов Nagios позволяет разместить все данные логов в одном месте с высокой доступностью.
Библиотека задач по DevOps
Для чего используется пространство имен Kubernetes?
👾 — Обеспечить возможность группировки и изоляции объектов в кластере Kubernetes
👍 — Для создания отдельных кластеров в рамках одной установки Kubernetes
🥰 — Для определения различных конфигураций для одного и того же набора объектов
⚡ — Обеспечить контроль доступа и безопасность определенных объектов
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
Команда хранит Terraform state в S3 и иногда ловит порчу состояния при одновременных apply. Что нужно настроить, чтобы исключить гонки?
👾 — Включить версионирование S3 — этого достаточно для защиты от конкуренции
👍 — Использовать backend s3 c DynamoDB-таблицей для блокировок и включённым версионированием S3
🥰 — Перейти на локальный state и запускать terraform refresh перед каждым apply
⚡️ — Использовать только terraform workspaces для разделения окружений — этого достаточно
Библиотека задач DevOps
