en
Feedback
DevOps

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

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel DevOps

Channel DevOps (@devopsitsec) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 23 394 subscribers, ranking 5 816 in the Technologies & Applications category and 28 646 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 23 394 subscribers.

According to the latest data from 14 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -61 over the last 30 days and by -5 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.34%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.29% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 2 887 views. Within the first day, a publication typically gains 1 237 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 11.
  • 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 15 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.

23 394
Subscribers
-524 hours
-267 days
-6130 days
Posts Archive
DevOps
23 394
Контроль секретов — иллюзия или управляемый процесс? Пароли, API-ключи, сертификаты и токены часто хранятся фрагментировано —
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.

DevOps
23 394
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? 😄

DevOps
23 394
Контейнерный образ — это база любого релиза ❤️ Но когда версии, доступы и безопасность пущены на самотек, команда увязает в «
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👈

DevOps
23 394
+1
✔️ Карпати только что оценил все профессии в США по уровню воздействия AI. Он собрал данные по 342 профессиям, которые охватывают около 143 миллионов рабочих мест, и попросил LLM оценить каждую по шкале от 0 до 10. Результаты: средний показатель по всем профессиям - 5.3 / 10 разработчики ПО - 8–9 кровельщики - 0–1 медицинские транскрибаторы - 10 / 10 Картина выглядит довольно очевидной. Если ваша работа проходит за экраном, риск автоматизации почти 99%. Если она требует работы руками и взаимодействия с непредсказуемой средой, вы в гораздо большей безопасности. И это уже не просто предположения. Это данные. https://karpathy.ai/jobs/ 🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

DevOps
23 394
photo content

DevOps
23 394
Repost from Machinelearning
🌟 ByteDance перезапустила DeerFlow. DeerFlow 2.0 - проект, переписанный с нуля, который не имеет ничего общего с первой версией. Там был фреймворк для глубокого ресерча, а здесь полноценный рантайм для агентов. 🟡В основе лежит связка LangGraph и LangChain. Главный агент получает задачу, разбивает ее на подзадачи и порождает суб-агентов на лету. Каждый из них работает в изолированном контексте: не видит данные других агентов и главного процесса. Суб-агенты запускаются параллельно, когда это возможно, и возвращают структурированные результаты, а главный агент собирает из них финальный вывод. Сессия живет в изолированном Docker-контейнере с полноценной файловой системой, главный агент и суб-агенты работают в ней совместно. Агент читает и пишет файлы, выполняет bash-команды, работает с изображениями. Между сессиями нет никакой взаимной путаницы. 🟡Навыки и инструменты Возможности агента определяются через Skills. Из коробки есть исследование, генерация отчетов, создание слайдов, веб-страниц, изображений и видео. Навыки загружаются по мере необходимости, только когда задача их требует. Это снижает нагрузку на контекстное окно и позволяет работать с моделями, чувствительными к расходу токенов. Инструменты - по той же логике: базовый набор (веб-поиск, fetch, работа с файлами, bash), плюс поддержка MCP-серверов и произвольных Python-функций. Все можно заменить или расширить. 🟡Память и контекст DeerFlow помнит пользователя между сессиями. Накапливается профиль: стиль письма, технический стек, повторяющиеся сценарии. Данные хранятся локально. Внутри длинной сессии система сама управляет контекстом: завершенные подзадачи суммируются, промежуточные результаты уходят на диск. Контекстное окно не раздувается. 🟡Интеграции Поддерживаются Telegram, Slack и Feishu. Из Claude Code можно взаимодействовать с запущенным инстансом DeerFlow напрямую через специальный skill: отправлять задачи, управлять тредами и выбирать режим выполнения. 🟡Модели и деплой Система работает с любой моделью через OpenAI API, включая локальные через Ollama. ByteDance рекомендует использовать модели, которые поддерживают длинный контекст (100k+ токенов), ризонинг, мультимодальность и надежный tool-use. DeerFlow также встраивается как Python-библиотека без запуска HTTP-сервисов:
from src.client import DeerFlowClient
client = DeerFlowClient()
response = client.chat("Analyze this paper", thread_id="my-thread")
📌Лицензирование: MIT License. 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Agents #DeerFlow #ByteDance

DevOps
23 394
Встройте LLM в разработку правильно ↗️ ИИ позволяет генерировать код быстрее. Но его бесконтрольное использование часто приво
Встройте LLM в разработку правильно ↗️ ИИ позволяет генерировать код быстрее. Но его бесконтрольное использование часто приводит к багам, уязвимостям и росту технического долга. Как этого избежать и сделать процесс безопасным — расскажет эксперт Cloud.ru на вебинаре 17 марта. Вы узнаете:
➡️как быстро запустить и контролировать генерацию кода с LLM в VS Code ➡️как выстроить правила, ограничения и стандарты при работе с LLM ➡️как настроить ранний контроль качества и безопасности через SonarQube ➡️как использовать MCP-серверы для качественного кода
Не забудьте зарегистрироваться 🌐

DevOps
23 394
Насколько сложно выучить разные языки программирования? Вот примерная картина по уровню входа - от простых к экстремальным. 🟢 Легко Идеально для старта и быстрого входа в разработку • Python • BASIC • Visual Basic 🟡 Легко–средне Простой старт, но есть особенности и подводные камни • JavaScript • PHP • Ruby • Groovy 🟠 Средне Требуют понимания архитектуры, типизации и хорошей практики • Java • C# • Go • Swift • Kotlin • Dart • Fortran 🔴 Сложно Нужно понимать память, низкоуровневые детали и внутреннее устройство системы • C • Objective-C • Scala • Zig • Perl 🟣 Очень сложно Высокий порог входа и серьёзные требования к пониманию системного программирования • C++ • Rust ☠️ Экстремально Работа напрямую с железом • Assembly Сложность языка - не самое важное. Гораздо важнее: - экосистема - задачи, которые вы решаете - скорость получения практики Язык можно выучить за недели. Инженерное мышление - за годы.

DevOps
23 394
🔥 Как выбрать анонимный браузер для Linux Если вам важна приватность, обычные браузеры вроде Chrome или стандартного Firefox не подойдут - они собирают телеметрию, сохраняют данные и могут раскрывать ваш цифровой след. Для анонимности важно три вещи: • скрытие IP-адреса • защита от трекинга и fingerprint • изоляция сайтов и данных Лучшие варианты для Linux: Tor Browser - максимальная анонимность • трафик проходит через сеть Tor • скрывает реальный IP • защита от fingerprint • идеален для полной приватности Firefox (hardened) - баланс между удобством и приватностью • отключается телеметрия • можно включить строгую защиту от трекеров • подходит для повседневной работы Brave • встроенная блокировка рекламы и трекеров • режим Tor для отдельных вкладок • быстрый и простой вариант Если нужна максимальная анонимность - выбирайте Tor. Если нужна приватность без потери скорости - Firefox с настройками или Brave. Установка Tor Browser (Linux) sudo apt update sudo apt install -y torbrowser-launcher Первый запуск (скачает официальную версию) torbrowser-launcher Проверка соединения через Tor curl https://check.torproject.org Альтернатива: установка Brave sudo apt install -y brave-browser

DevOps
23 394
DevOpsConf 2026: Фабрика инженерных решений 2–3 апреля, Москва. Главное событие для инженеров по автоматизации разработки, на
DevOpsConf 2026: Фабрика инженерных решений 2–3 апреля, Москва. Главное событие для инженеров по автоматизации разработки, надежности и эксплуатации, архитекторов, системных администраторов, технических лидеров и ИТ-директоров. В этом году всё иначе - мы пересобрали привычный лекторий в конструкторское бюро решений на DevOpsConf. Над чем работаем: 🔹 Работа с наследием (легаси). Поток для тех, кому достался "черный ящик" без документации. Командная игра "Почини сломанную систему на скорость" + воркшоп по анализу древнего кода с помощью ИИ. 🔹 Наблюдаемость без паники. От метрик до архитектуры и борьбы с ложными алертами. 🔹 Как говорить с госорганами и бизнесом. Про 152-ФЗ, ФСТЭК и ГОСТы для инженеров, а также мастер-классы по питчингу решений для руководства. Форматы: воркшопы, кейс‑игры, разбор инцидентов, экспертная зона. 👉 Изучить всю программу и забронировать билеты: https://tglink.io/541e3913d04ade?erid=2W5zFJGSTkd #реклама О рекламодателе

DevOps
23 394
Языки программирования по 💰 потенциалу заработка в 2026: 🔥 Rust → высокая зарплата, низкая конкуренция 🚀 Go → золотая жила для backend-разработки 🤖 Python → бум в AI и автоматизации ⚡ TypeScript → стандарт для стартапов 🏢 Java → стабильность в корпоративной разработке 💎 Solidity → высокий риск, но и высокий доход 🧱 C++ → мощь системного программирования и высокая оплата 🎮 C# → стабильный доход в геймдеве и enterprise 📱 Kotlin → экосистема Android 🍎 Swift → премиальный рынок iOS Если бы **зарплата была единственной целью**… какой язык вы бы выбрали? 💸

DevOps
23 394
Языки программирования и их for-циклы • 🐍 Python - for i in range(n): • ☕ Java - for(int i=0;i<n;i++){} • ⚡ C - for(int i=0;i<n;i++){} • 🛠️ C++ - for(int i=0;i<n;i++){} • 🌐 JavaScript - for(let i=0;i<n;i++){} • 🛠️ C# - for(int i=0;i<n;i++){} • 🐹 Go - for i:=0;i<n;i++{} • 🦀 Rust - for i in 0..n {} • 🐘 PHP - for($i=0;$i<$n;$i++){} • 💎 Ruby - for i in 0...n do end • 🐪 Kotlin - for(i in 0 until n){} • 🍎 Swift - for i in 0..<n {} • 🔷 TypeScript - for(let i=0;i<n;i++){} • 🧮 R - for(i in 1:n){} • 🐚 Bash - for ((i=0;i<n;i++)); do :; done • 🧱 Dart - for(int i=0;i<n;i++){} • 🎯 Scala - for(i <- 0 until n){} • 🐼 Groovy - for(int i=0;i<n;i++){} • 🧠 Julia - for i in 1:n end • 🔧 Assembly (x86 Linux) - mov ecx,n ; loop: dec ecx ; jnz loop

DevOps
23 394
Managed Kubernetes vs полный контроль? Первый вариант экономит ресурсы, гарантирует поддержку провайдера. Второй — дает гибко
Managed Kubernetes vs полный контроль? Первый вариант экономит ресурсы, гарантирует поддержку провайдера. Второй — дает гибкость тонких настроек, особенно когда кластеры идут в прод с высокими нагрузками. Timeweb Cloud нашел баланс: запустили собственный оркестратор Kubernetes Toolset Layer. В планах — интеграция с панелью управления, что откроет доступ к настройке компонентов управляющего слоя. Можно будет менять конфиги групп узлов, подключать внешние ноды и делать другие кастомы без потери managed-статуса. Выглядит как крупное обновление. Что это даст • Гибкость: например, можно поменять интервалы автоскейлера под свои бизнес-метрики. И тем самым точнее подстроить инфраструктуру под бюджет и требования приложений • Контроль: в ближайших релизах — мониторинг и логирование на уровне оркестратора, кластеров и их компонентов. В панели будут статусы и история изменений. Это позволит видеть, как часто и насколько масштабируется приложение • Стабильность: при росте нагрузки на кластеры система автоматически масштабируется как платформа оркестрации. Сервисы будут стабильнее переживать пики нагрузки Ребята также рассказали, что вместе с оркестратором реализовали интеграцию виртуальных роутеров. Теперь воркер-ноды можно размещать в приватной сети без публичных IP, а внешний доступ организовывать через Ingress или балансировщики. Это повышает безопасность и позволяет экономить на публичных IP. Итог: провайдер серьезно прокачивает свой Managed Kubernetes. Кажется, это нечастая практика, когда дают доступ к компонентам управляющего слоя без потери managed-статуса. Плюсом — приватная сеть для нод через виртуальный роутер. Запустить кластер #Kubernetes #DevOps #TimewebCloud #Security

DevOps
23 394
Когда вы новичок в DevOps 🥲

DevOps
23 394
Порядок в инфраструктуре: BSA-модель на практике Инфраструктурный код хранится в разных местах, каждая команда пишет по-своем
Порядок в инфраструктуре: BSA-модель на практике Инфраструктурный код хранится в разных местах, каждая команда пишет по-своему, развертывание каждый раз проходит по разному сценарию, а ответственность не закреплена. Знакомо? В итоге — задержки, долгие согласования и лишние конфликты. На вебинаре 13 марта«Экспресс42» и «Магнит OMNI» покажут, как модель BSA (Base–Service–Application) помогает упорядочить инфраструктуру, чётко разделить зоны ответственности и сделать процессы поставки стабильными и предсказуемыми. Продемонстрируем не только подход, но и практический опыт реализации в компании «Магнит OMNI».
В программе: боли неструктурированного IaC суть трёхуровневой модели BSA опыт внедрения в Магнит OMNI результаты использования модели практические рекомендации
13 марта в 12:00, онлайн 👉 Зарегистрироваться Реклама. АО "ФЛАНТ". ИНН 7723661439.

DevOps
23 394
🚀 Ускорьте понимание кода с FastCode! FastCode — это высокопроизводительный фреймворк для анализа кода, обеспечивающий скоро
🚀 Ускорьте понимание кода с FastCode! FastCode — это высокопроизводительный фреймворк для анализа кода, обеспечивающий скорость, точность и экономичность. Он подходит для работы с большими кодовыми базами и поддерживает множество языков программирования, включая Python и JavaScript. 🚀 Основные моменты: - 3-4x быстрее конкурентов - Снижение затрат на 44-55% - Высокая точность анализа - Поддержка многопроцессорного анализа - Интуитивно понятный веб-интерфейс 📌 GitHub: https://github.com/HKUDS/FastCode

DevOps
23 394
Yandex B2B Tech запустила Monium — платформу observability для мониторинга и управления состоянием ИТ-систем. Решение уже доступно пользователям Yandex Cloud и позиционируется как enterprise-инструмент для работы с высоконагруженными сервисами. Функциональность платформы Monium объединяет метрики, логи и трейсы в едином интерфейсе, что соответствует современному подходу к unified observability. Система предназначена для анализа работы приложений, инфраструктуры и распределённых сервисов в реальном времени и помогает быстрее определять причины инцидентов. Технологии и интеграции Платформа поддерживает Prometheus и OpenTelemetry, что упрощает внедрение в существующие DevOps-конвейеры и снижает зависимость от конкретного вендора. Реализован гибкий алертинг с настройкой сценариев эскалации и поддержкой разных каналов уведомлений. Масштаб и применение Monium разрабатывалась командой Yandex Infrastructure изначально для мониторинга критически важных сервисов внутри Яндекса. Сейчас системой ежемесячно пользуются около 16 тысяч сотрудников компании. Среди первых внешних клиентов — ОТП Банк. Рынок observability продолжает расти, и по прогнозам Gartner, подобные платформы становятся частью систем управления рисками и стабильностью бизнеса.

DevOps
23 394
Языки программирования и время разработки до первого релиза 🦀 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) 💧 Elixir - 3 года (2011 → 2014) 🎯 C# - 2 года (1998 → 2000) 🎯 Dart - 2 года (2011 → 2013) 🐍 Python - 2 года (1989 → 1991) 📘 TypeScript - 1 год (2011 → 2012) 🌐 PHP - 1 год (1994 → 1995) ⚡ JavaScript - 10 дней (май 1995)

DevOps
23 394
Repost from Golang
🚀 Redis 8 сделал команды KEYS и SCAN намного быстрее и безопаснее Раньше команды KEYS и частично SCAN считались опасными для продакшена. Причина простая - на больших базах они могли блокировать сервер и выполняться 10–14 секунд. Из-за этого их обычно запрещали использовать в production. В Redis 8 ситуацию радикально улучшили. Теперь операции, которые раньше занимали 12–14 секунд, могут выполняться за несколько миллисекунд даже на больших наборах данных. https://redis.io/blog/faster-keys-and-scan-optimized/ 👣Go-папка🚀Max @Golang_google #redis

DevOps
23 394
photo content