DevOps

Open in Telegram

По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥полезные ит-каналы https://t.me/Golang_google - Golang программирование @golangl - golang chat @GolangJobsit - golang channel jobs @golang_jobsgo - jobs РКН: clck.ru/3FmvZA #VRHSZ

Network:Machinelearning Russia28 671 Technologies & Applications5 809...

📈 Analytical overview of Telegram channel DevOps

Channel DevOps (@devopsitsec) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 23 429 subscribers, ranking 5 809 in the Technologies & Applications category and 28 671 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 23 429 subscribers.

According to the latest data from 10 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -24 over the last 30 days and by 1 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.21%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.30% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 2 860 views. Within the first day, a publication typically gains 1 475 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 6.
Thematic interests: Content is focused on key topics such as devops, kubernetes, git, github, кластер.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥полезные ит-каналы https://t.me/Golang_google - Golang программирование @golangl - golang chat @GolangJobsit - golang channel jobs @golang_jobsgo - jobs РКН: clck.ru/3FmvZA #VRHSZ”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 11 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

23 429

Subscribers

+124 hours

+97 days

-2430 days

2 860

Post views

~ 1 47524 hours

~ 1 71048 hours

12.21%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

23 428

Repost from Machinelearning

📌 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

23 428

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/

23 428

🚀 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

23 428

🚀 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

23 428

🚨 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

23 428

🔥 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

23 428

💀 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

23 428

Современный DevOps строится на этих инструментах 👇 🔁 Git • Источник правды для кода 🐳 Docker • Упаковка приложений в контейнеры ☸️ Kubernetes • Надежный запуск и управление контейнерами 🧰 Terraform • Инфраструктура как код ⚙️ Jenkins • Автоматизация CI 🦊 GitLab • Управление кодом и CI/CD 🔁 CircleCI • Быстрые CI/CD пайплайны 🚀 Argo CD • GitOps-деплой в Kubernetes 🐙 GitHub Actions • Автоматизация рабочих процессов 🧩 Tekton • Kubernetes-нативный CI/CD 🐍 Ansible • Управление конфигурациями 🔐 HashiCorp Vault • Хранение и защита секретов 🔑 External Secrets • Синхронизация секретов в Kubernetes 📊 Prometheus • Метрики и алерты 📈 Grafana • Визуализация метрик 🐶 Datadog • Мониторинг облачной инфраструктуры 🔍 ELK Stack • Анализ логов 🧭 OpenTelemetry • Стандарт наблюдаемости 🛡️ Istio • Управление сетевым трафиком 🌐 NGINX • Ingress и reverse-proxy 🚦 Traefik • Современная маршрутизация в облаке ⛵ Helm • Пакетный менеджер для Kubernetes ☁️ AWS • Облачная платформа 🔵 Azure • Облачная платформа 🟢 Google Cloud Platform • Облачные сервисы С какими из этих инструментов вы работаете каждый день? Если что-то важное пропустили — добавляйте в комментариях 👇

23 428

60 минут, чтобы оптимизировать Redis для высоких нагрузок Selectel приглашает на практический вебинар, где разберут целостный инженерный подход к оптимизации Redis под high-load — от памяти и клиентских запросов до мониторинга и нагрузочного тестирования. Покажут, как настройки и паттерны использования Redis влияют на вытеснение ключей, p95/p99 задержки и стабильность системы. 📅 26 марта, 12:00 📍 Онлайн 👥 Для инженеров DevOps и DBA, бэкенд-разработчиков, системных администраторов и архитекторов 👉Смотрите полную программу и регистрируйтесь: https://slc.tl/mo6d5 Чтобы не пропустить вебинар и узнавать о других событиях и бесплатных курсах Selectel, подписывайтесь на @selectel_events Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHrJUoK

23 428

☸️ Kubernetes - сложность изучения 🔥 • Легко Pods Deployments Services (ClusterIP) Основы YAML • Чуть сложнее ReplicaSets и масштабирование Ingress ConfigMaps и Secrets Namespaces • Средне Helm Probes (Liveness / Readiness) Resource Limits и Requests HPA (автомасштабирование) Rolling Updates и Rollbacks • Сложно RBAC Сетевые механизмы Kubernetes (CNI) StatefulSets GitOps (ArgoCD / Flux) • Очень сложно CRD (Custom Resource Definitions) Внутреннее устройство Kubernetes (API Server, etcd, Scheduler) • Экстремально сложно Написание собственных Operators Создание собственного Scheduler

23 428

erid: 2VtzqvLUR9f Выбирать хардовое обучение вслепую — так себе затея. Качественное обучение требует времени и сил, поэтому перед тем как вписываться, важно заглянуть «под капот». В ИнженеркаТех открыты демо-доступы к флагманским инженерным программам. Вы можете зайти на платформу, оценить технический уровень материалов и получить знания с 1 урока. Выбирайте свое направление, тестируйте и делайте осознанный выбор: 1️⃣ DevOps инженер: интенсив по проектированию и автоматизации инфраструктуры 5 модулей плотной практики. Проходим путь от CI/CD (GitHub Actions) и IaC (Terraform, Terragrunt) до работы с YandexCloud и деплоя в Kubernetes. В финале — настройка мониторинга (Loki, Prometheus) и автомасштабирования (HPA). Каждая тема закрепляется домашкой с ревью. 👉 Забрать демо-доступ к курсу - https://inzhenerka.tech/devops 2️⃣ Разработка модулей ядра Linux (Linux Kernel developer) Глубокое погружение в системное программирование. Разбираем архитектуру ядра Linux, пишем простейшие модули, разрабатываем и регистрируем драйверы для символьных и блочных устройств. Отдельный фокус на управление памятью, работу с / proc и решение проблем конкуренции (семафоры, мьютексы). 👉 Забрать демо-доступ к курсу - https://inzhenerka.tech/linux_drivers 3️⃣ Разработка на C под Linux (Системный разработчик) Фундаментальная база по созданию системных приложений. Работаем с файловой системой, низкоуровневым вводом-выводом, статическими и динамическими библиотеками. Изучаем все виды IPC (очереди сообщений, shared memory, сигналы), учимся работать с сокетами, потоками и писать демонов. 👉 Забрать демо-доступ к курсу – https://inzhenerka.tech/linux_developer_c Реклама. ООО "Инженеркатех" ИНН: 9715483673

23 428

🚨 Kubernetes v1.36 официально выходит 22 апреля 2026 года. Вот 6 ключевых обновлений, к которым стоит подготовить свои кластеры: 👇 1⃣ HPA Scale-to-Zero (включено по умолчанию) - Функция HPAScaleToZero выходит из alpha после того, как находилась там с версии v1.16. - Теперь можно безопасно указывать minReplicas: 0. - Это серьёзно снижает расходы для неактивных staging-окружений и batch-пайплайнов. 2⃣ Эфемерные Service Account токены для pull образов - Заменяют долгоживущие статические секреты для доступа к приватным registry. - Используются краткоживущие токены Service Account с автоматической ротацией. - Учетные данные теперь привязаны к идентичности конкретного pod, что значительно снижает риск утечек. 3⃣ Более умный выбор pod’ов в HPA - Исправлена проблема, когда HPA считал метрики устаревших или orphan-pod’ов. - Новая логика учитывает только pod’ы, управляемые целевой workload. - Автоскейлинг становится более предсказуемым и стабильным. 4⃣ Удаление режима kube-proxy IPVS - Режим IPVS был deprecated в v1.35 и теперь будет полностью удалён. - Пора переходить на iptables (backend nftables) или eBPF-proxy (например Cilium). - Лучше запланировать миграцию заранее, чтобы обновление не сломало сетевой стек. 5⃣ Завершение эпохи Ingress NGINX и переход на Gateway API - Сообщество постепенно отказывается от Ingress NGINX. - Gateway API становится новым стандартом управления трафиком. - Появляется нативная маршрутизация между namespace без набора кастомных annotations. 6⃣ Переход на containerd 2.x - Версия v1.36, вероятно, станет последней, поддерживающей старые версии containerd (например **1.6.x**). - Экосистема Kubernetes полностью выравнивается под containerd 2.x. - Обновите runtime заранее, чтобы избежать breaking changes в следующих релизах.

23 428

🖥 20 Linux-команд, которые должен знать каждый разработчик: 1. ls — показать файлы и директории 2. cd — перейти в другую директорию 3. pwd — показать путь текущей директории 4. mkdir — создать новую директорию 5. rm — удалить файл или директорию 6. cp — скопировать файл или директорию 7. mv — переместить или переименовать файл 8. touch — создать новый файл 9. cat — вывести содержимое файла 10. nano — открыть файл в терминальном редакторе 11. grep — искать текст внутри файлов 12. find — найти файлы и директории 13. chmod — изменить права доступа к файлу 14. chown — изменить владельца файла 15. df -h — проверить свободное место на диске 16. top — посмотреть запущенные процессы 17. ps aux — показать список активных процессов 18. kill — завершить процесс 19. history — показать историю команд 20. clear — очистить экран терминала https://www.youtube.com/shorts/pdqho8kGKCI 🖥 Полезные Linux ресурсы 🚀 Max

23 428

🐳 Docker Layer Caching Trick Многие Docker-сборки занимают 5–10 минут даже если вы изменили одну строку кода. Причина - неправильный порядок инструкций в Dockerfile. 🚫 Плохой Dockerfile COPY . /app RUN npm install RUN npm run build Если меняется любой файл в коде → слой COPY . меняется. Docker сбрасывает кэш и заново запускает: • npm install • build Даже если зависимости не менялись. ⏳ В итоге - каждая сборка почти с нуля. ✅ Правильный Dockerfile COPY package*.json /app RUN npm install COPY . /app RUN npm run build Теперь Docker работает умнее: если изменился только код: • слой npm install берётся из кэша • пересобирается только build ⚡ Время сборки До - ~10 минут После - ~30 секунд 📌 Золотое правило Dockerfile Сначала кладём то, что редко меняется: • package.json • package-lock.json • requirements.txt • go.mod А часто меняющееся - в конце: • исходный код • конфиги • assets 🚀 Результат • быстрее сборки Docker • быстрее CI/CD • быстрее деплой Иногда достаточно просто поменять порядок строк в Dockerfile. 🎯Полезные DEVOPS ресурсы 🚀 Max Docker в телеграм

23 428

HyperDrive — GitOps-платформа для инфраструктуры разработки Основная идея: описываете целевую конфигурацию инфраструктуры через код → система приводит ее в желаемое состояние → получаете self-service и автоматическое создание нужных сред (четвергов) То есть вместо ручной настройки: — шаблоны окружений — воспроизводимые среды — все состояние в Git 24 марта будет демо архитектуры платформы: регистрация

23 428

🧠 В этот раз DOOM запустили не на калькуляторе и не на холодильнике. А на живых человеческих нейронах. Стартап Cortical Labs вырастил около 200 000 нейронов и подключил их к системе, которая передавала им сигналы из игры в виде электрических импульсов. Нейроны «видели» происходящее через паттерны стимуляции и в ответ генерировали сигналы, которые интерпретировались как игровые действия - движение, поворот, выстрел. По сути, биологическая нейросеть стала контроллером для DOOM. Это уже не просто мем «запустили DOOM на всём подряд». Это момент, когда биология и вычисления реально начинают пересекаться. Кажется, человечество слишком буквально восприняло идею “organic computing” 😬 🎯Полезные DEVOPS ресурсы 🚀 Max

23 428

Контроль секретов — иллюзия или управляемый процесс? Пароли, API-ключи, сертификаты и токены часто хранятся фрагментировано — в Git, CI/CD, Docker-образах и конфигурациях. Они не ротируются годами, остаются после смены сотрудников и попадают в историю коммитов. В итоге — риск утечки и сложности на аудите. На вебинаре Deckhouse и Ximi Lab покажем, как выстроить процесс работы с секретами, чтобы соответствовать п. 5.15 ГОСТ Р 56939-2024 в рамках РБПО.

В ходе вебинара: • Поговорим о требованиях по безопасной работе с секретами. • Разберём риски хранения секретов в Git, CI/CD и Docker-образах. • Покажем, как выявлять секреты в репозиториях и пайплайнах с помощью TRON ASOC и реализовать безопасную работу с секретами в Deckhouse Stronghold.

А также вас ждет демо работы платформ и разбор кейсов. 🎁 Участники получат чек-лист по работе с секретами. 19 марта в 12:00, онлайн 👉 Зарегистрироваться Реклама. АО "ФЛАНТ". ИНН 7723661439.

23 428

Языки программирования и их «самая ненавистная» фича - по мнению разработчиков • 🐍 Python - отступы ломают всё • 🖥️ BASIC - ощущается болезненно устаревшим • 📊 Visual Basic - очень быстро превращается в хаос • 🟨 JavaScript - странное и непредсказуемое поведение • 🐘 PHP - хаос из-за непоследовательных названий функций • 💎 Ruby - слишком много скрытой «магии» • 🎵 Groovy - используют в основном ради Gradle • ☕ Java - слишком много шаблонного кода • 🟣 C# - болезненные конфликты версий • 🐹 Go - бесконечные строки обработки ошибок • 🐦 Swift - частые ломающие обновления • 🅺 Kotlin - долгие компиляции • 🎯 Dart - существует из-за Flutter • 🧮 Fortran - синтаксис как из прошлого века • 🔧 C - опасное неопределённое поведение • 🍎 Objective-C - повсюду квадратные скобки • 🔺 Scala - переусложнённая система типов • ⚡ Zig - ручная работа с памятью • 🐪 Perl - написал один раз - потом сам не прочитаешь • 🚀 C++ - кошмарные ошибки шаблонов • 🦀 Rust - вечная борьба с borrow checker • ⚙️ Assembly - нулевая безопасность С чем согласен, а что - просто мем? 😄

23 428

Контейнерный образ — это база любого релиза ❤️ Но когда версии, доступы и безопасность пущены на самотек, команда увязает в «починке доставки» и отвлекается от развития продукта. На вебинаре вместе с экспертом Cloud․ru вы:

▶️рассмотрите контур артефактов и разберёте, где он чаще всего ломается; ▶️научитесь загружать Docker-образы, версионировать и управлять ими в Evolution Artifact Registry; ▶️настроите приватный доступ к репозиториям и разграничение прав; ▶️включите сканирование на уязвимости и примените политики безопасности; ▶️разберете, как поддерживать порядок в реестре: политики удаления и жизненный цикл.

Вебинар будет полезен backend-разработчикам, DevOps-инженерам (сборка/доставка), архитекторам (инфраструктура/безопасность), техлидам и руководителям команд для ускорения релизов и снижения рисков ошибок. 👉Зарегистрироваться👈