ch
Feedback
Библиотека собеса по DevOps | вопросы с собеседований

Библиотека собеса по DevOps | вопросы с собеседований

前往频道在 Telegram

Вопросы с собеседований по DevOps и ответы на них. Учиться у нас: https://clc.to/nLEtvA По рекламе: @proglib_adv Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

显示更多
3 441
订阅者
-224 小时
-27
+730
帖子存档
⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок! Тема:
«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»
🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа. Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт. 🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru. 🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов». 👉 Успей присоединиться к уроку

Как откатить Heim релиз Можно воспользоваться командой: helm rollback <release_name> <revision_number> Где: <release_name> — это имя релиза, который нужно откатить. <revision_number> — номер ревизии, на которую нужно откатить релиз. Для того чтобы узнать номер доступных ревизий, можно выполнить команду: helm history <release_name> Она покажет список всех ревизий релиза с их номерами и статусами. После этого можно выбрать нужную ревизию и выполнить команду отката. Пример: helm rollback my-release 3 Этот пример откатывает релиз my-release к ревизии номер 3. 🐸Библиотека собеса по DevOps

У вас есть Dockerfile, и сборка образа занимает очень много времени из-за частых изменений в коде. Как оптимизировать процесс сборки, чтобы быстрее получать новые образы? Переписать Dockerfile так, чтобы максимально использовать кэш слоёв: сначала устанавливать зависимости, потом копировать код. Использовать multi-stage build, чтобы в финальном образе были только нужные бинарники и минимальный набор файлов. Библиотека собеса по DevOps

Как контейнеры одного пода разнести на разные ноды? Никак. Под — минимальная и неделимая сущность, Kubernetes оперирует подами, а не отдельными контейнерами. Библиотека собеса по DevOps

Как контейнеры одного пода разнести на разные ноды? Никак. Под — минимальная и неделимая сущность, Kubernetes оперирует подами, а не отдельными контейнерами. Библиотека собеса по DevOps

🤖 Большинство материалов по ИИ-агентам устаревают быстрее, чем многие курсы успевают обновить программу Инструменты, подходы
🤖 Большинство материалов по ИИ-агентам устаревают быстрее, чем многие курсы успевают обновить программу Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене. 🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов». ⏳ До 20 июня действует сниженная цена. За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу. Что разберём: 🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод; 🔹 LangGraph и оркестрацию workflow; 🔹 MCP и работу с внешними инструментами; 🔹 RAG-системы; 🔹 AgentOps, observability и evals; 🔹 безопасность и защиту от prompt injection; 🔹 мультиагентные системы и A2A. На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем. 👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой

🤖 Большинство материалов по ИИ-агентам устаревают быстрее, чем многие курсы успевают обновить программу Инструменты, подходы
🤖 Большинство материалов по ИИ-агентам устаревают быстрее, чем многие курсы успевают обновить программу Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене. 🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов». ⏳ До 20 июня действует сниженная цена. За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу. Что разберём: 🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод; 🔹 LangGraph и оркестрацию workflow; 🔹 MCP и работу с внешними инструментами; 🔹 RAG-системы; 🔹 AgentOps, observability и evals; 🔹 безопасность и защиту от prompt injection; 🔹 мультиагентные системы и A2A. На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем. 👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой

Объясните, что такое state stalking в Nagios State stalking используется для целей логгинга в Nagios. Когда для определенного хоста или службы включено stalking, Nagios будет очень внимательно следить за этим хостом или службой. Он будет регистрировать любые изменения, которые он увидит в результатах проверки. Это помогает при анализе файлов логов. Библиотека собеса по DevOps

Как обеспечить нулевой простой сервиса в Kubernetes во время деплоя и обновления нод? Держите ≥3 реплики на зону и включите readinessProbe, делайте RollingUpdate с maxUnavailable: 0 и maxSurge: 1, задайте PDB с minAvailable и убедитесь, что HPA.minReplicas ≥ minAvailable. Для плавного отключения трафика используйте lifecycle.preStop и достаточно большой terminationGracePeriodSeconds. Размещайте поды по зонам через anti-affinity/topologySpreadConstraints. Ноды обновляйте через kubectl drain, чтобы эвикшены уважали PDB; для стейтфул-нагрузки — StatefulSet и кворум/репликацию на уровне хранилища. Библиотека собеса по DevOps

💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию Для следующего карьерного шага мало писать код. Рабо
💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем. Одно направление закрывает только часть задачи. Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥 Собери стек навыков под свою цель: 🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура); 🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps); 🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML); 🔹 новый оффер и рост дохода. Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения. ⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня. 👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.

Почему важно иметь управление конфигурацией в DevOps? Это гарантирует, что конфигурации приложения согласованы в различных средах, уменьшая количество ошибок во время развертывания и гарантируя, что приложения ведут себя должным образом. 🐸Библиотека собеса по DevOps

Каким образом мы можем вывести ноду из работы для обслуживания? Мы можем остановить запуск PODов на узле с помощью команды kubectl cordon и высвободить узел от PODов при помощи команды kubectl drain. Библиотека собеса по DevOps

Как можно обеспечить безопасность API в Kubernetes? Защита API в Kubernetes имеет решающее значение для предотвращения несанкционированного доступа и утечек данных. Один из подходов заключается в реализации политик управления доступом на основе ролей (RBAC) с помощью панели инструментов kube, которая позволяет определять разрешения для отдельных пользователей или групп. Другой вариант — использовать Kubeless, собственную серверную структуру Kubernetes, для защиты API путем автоматического внедрения мер безопасности, таких как ограничение скорости и аутентификация. Кроме того, важно использовать правильный режим авторизации, такой как Node Authorizer или Attribute-Based Access Control (ABAC), чтобы гарантировать, что принимаются только авторизованные запросы. Объединив эти методы, Kubernetes может обеспечить надежную безопасность API для ваших приложений. Библиотека собеса по DevOps

📊 Хотите войти в Data Science, но математика кажется самым сложным этапом? На практике большинство джунов спотыкаются не о P
📊 Хотите войти в Data Science, но математика кажется самым сложным этапом? На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу: ▪️ Теорию вероятностей и статистику ▪️ Линейную алгебру ▪️ Математический анализ ▪️ Комбинаторику Именно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы. Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science». Что вас ждет: 🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python 🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей 🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований 🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning. 👉 Записаться на бесплатный демо-урок

Что такое архитектура «Shared-Nothing»? Это архитектура, в которой данные извлекаются из одного, не общего источника, обычно подключенного исключительно к одному узлу, в отличие от архитектур, в которых запрос может попасть на один из многих узлов, а данные будут извлечены из одного общего места (хранилища, памяти). Библиотека собеса по DevOps

В чем разница между ConfigMaps и Secret? В то время как Secret хранит критически важные данные в зашифрованном виде, ConfigMaps хранит конфигурацию приложения в обычном текстовом формате. Однако оба этих формата можно использовать в качестве тома и монтировать в модуль через файл определения модуля. Библиотека собеса по DevOps

Какова цель операторов? В Kubernetes управление приложениями не такое простое, как поддержка приложений без сохранения состояния, где каждая реплика достигает требуемого статуса, а обновления выполняются одинаково. Из-за состояния приложений с сохранением состояния обновление каждой реплики может потребовать особого подхода. В результате управление приложениями с сохранением состояния часто требует использования оператора-человека. Именно здесь полезен Kubernetes Operator. Kubernetes Operators — это программные расширения, которые автоматизируют управление сложными приложениями в кластерах Kubernetes. Операторы разработаны с учетом высокой степени настраиваемости и адаптации к потребностям конкретных приложений. Они могут выполнять такие задачи, как мониторинг работоспособности приложения, выполнение резервного копирования и восстановления, обновление или откат версий, масштабирование ресурсов вверх или вниз и многое другое. Библиотека собеса по DevOps

Почему используется Kube-apiserver? Kube-apiserver используется для настройки и проверки объектов API. Кроме того, он используется для того, чтобы пользователи могли взаимодействовать с кластером Kubernetes, где используется API сервера Kubernetes. Таким образом, это часть интерфейса плоскости управления, и именно этот интерфейс проверяет, является ли входящий запрос легитимным или нет. Kube-apiserver проверяет и предоставляет данные для объектов API и включает модули, службы и контроллеры репликации. Сервер API отправляет команды REST-операций и предоставляет самый передовой общий статус кластера, через который взаимодействуют все остальные компоненты. Библиотека собеса по DevOps

⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps! — Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов:
⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов — Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем — Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена — Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation — Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса. 👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.

В чем разница между find() и find_one() в Mongo? find() возвращает все документы, соответствующие условиям запроса. find_one() возвращает только один документ, соответствующий условиям запроса (или значение null, если соответствие не найдено). Библиотека собеса по DevOps