¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
DevOps
Ir al canal en 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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram DevOps
El canal DevOps (@devopsitsec) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 23 428 suscriptores, ocupando la posición 5 808 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 28 659 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 23 428 suscriptores.
Según los últimos datos del 11 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -25, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 11.89%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.42% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 785 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 503 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como devops, kubernetes, git, github, кластер.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 12 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
23 428
Suscriptores
-424 horas
+87 días
-2530 días
Archivo de publicaciones
23 428
Нашли ТОПОВЫЙ загрузчик видео с YouTube — Turboscribe уже не раз доказывал свою устойчивость, обходя ограничения и защитные ловушки платформы, в то время как конкуренты один за другим исчезали.
🔥 Почему он выделяется:
- Работает прямо в браузере — никаких установок
- Простота до безобразия: вставил ссылку → нажал «Начать» → выбрал качество → скачал видео
- Ни зависаний, ни ошибок — работает стабильно и быстро, как часы
- Не требует ничего: ни регистрации, ни подписок, ни смс
- Полностью бесплатно, без скрытых ограничений
Turboscribe — это надёжный инструмент, который просто работает, когда другие молчат.
👉 https://turboscribe.ai/ru/downloader/youtube/mp4
23 428
⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди?
Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.
ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Базы данных: t.me/sqlhub
Мл собес t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
МЛ: t.me/machinelearning_ru
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/java_library
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Физика: t.me/fizmat
SQL: t.me/databases_tg
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot -
📕Ит-книги: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
23 428
🎓 За $250,000 — MBA, который застрял в прошлом.
Студенты Stanford Graduate School of Business бьют тревогу:
🧾 Лекции читаются по устаревшим материалом из 2010-х
📚 Курсы почти не обновляются
🤖 Оценка зависит от того, насколько “остроумный prompt” ты напишешь для GPT или купишь платный AI-инструмент — а не от реального понимания математики или принципов принятия решений
💬 “Мы не учимся. Мы просто платим”, — пишут студенты в отзывах.
🧠 MBA (Master of Business Administration) — это престижная степень, которая должна давать практические навыки в управлении, финансах, стратегии и лидерстве.
Но на деле — всё больше похоже на дорогую обёртку с элементами prompt-инжиниринга.
📉 Вместо бизнес-анализа — работа с с ИИ. Вместо знаний — маркетинг прошлого десятилетия.
🔗 Источник — Yahoo News
23 428
🚀 15 AI‑инструментов, которые стоит взять на вооружение
Подборка популярных инструментов, которые уже сегодня помогают создавать, автоматизировать и масштабировать работу быстрее в разы:
🎬 Работа с видео
1. Runway.ml — генерация видео по тексту
2. Veed.io — монтаж, субтитры, озвучка онлайн
3. Invideo.io — создание роликов за минуты
🧠 Помощь в мышлении и генерации
4. ChatGPT.com — ассистент для ресёрча, генерации и правок
5. Grok.com — AI-помощник с быстрым доступом к знаниям
6. Deepseek.ai — генерация и анализ текста
7. Claude.ai — диалоговый ассистент от Anthropic
8. Perplexity.ai — умный поисковик с цитируемыми источниками
💻 Код, задачи и коммуникации
9. Cursor.com — AI-помощник для программиста
10. Notion.com — организация, заметки, задачи с AI-поддержкой
11. HubSpot.com — маркетинг, автоматизация и CRM
12. Canva.com — графика, презентации, визуал для соцсетей
13. Figma.com — интерфейсы, прототипы, совместная работа
🎨 Творчество
14. Midjourney.com — генерация изображений по промптам
15. RecCloud.com — быстрые AI-клипы и нарезки видео
#AI #FutureOfWork #Productivity #AItools #Automation
@DevOPSitsec
23 428
Мощный сервер без переплаты
Вашей рабочей станции нужна высокая производительность на одном узле, а серверные платформы не подходят по бюджету? Удобным и доступным решением будет сервер с мощными десктопным CPU.
AR44-NVMe от Selectel — конфигурация для задач, где важен баланс высокой производительности и выгодной цены. Отлично подходит для работы с инфраструктурой типа «все в одном сервере».
Особенности конфигурации:
- Процессор AMD Ryzen 9 7950X 4.5 ГГц, 16 ядер,
- Память 128 ГБ DDR5 non-ECC,
- Диск 2 × 2000 ГБ SSD NVMe M.2.
Закажите выделенный сервер конфигурации AR44-NVMe на сайте в несколько кликов: https://slc.tl/nivfj
Реклама, АО «Селектел», ИНН: 7810962785, ERID: 2Vtzqx21QYY
23 428
🔬 kOps — инструмент для управления Kubernetes-кластерами, который упрощает развертывание и обслуживание production-окружения. По функциональности его можно сравнить с
kubectl, но для целых кластеров: он автоматически создает облачную инфраструктуру и настраивает HA-кластеры.
Проект поддерживает версии Kubernetes с долгосрочной поддержкой и предлагает готовые решения для масштабирования, обновлений и мониторинга. Например, можно быстро развернуть кластер с etcd в режиме высокой доступности или интегрировать его с существующей сетевой инфраструктурой.
🤖 GitHub
@devopsitsec23 428
Вступай в сообщество одной из крупнейших ИТ-компаний РФ. Бесплатные стажировки, интересные проекты, наставничество, лояльное руководство, надежный коллектив экспертов и офисы по всей стране — все это Лига.
Кроме того, расширенный полис ДМС, корпоративная связь, работа в удаленном формате или гибридный график, возможность занятий спортом или другими увлечениями в команде единомышленников, а также масштабные корпоративы. Выбирай Лигу, совершенствуйся вместе с нами!
https://t.me/digitalleague
Реклама. ООО "ЭЙТИ КОНСАЛТИНГ". ИНН 7715744096.
23 428
☁️ Rainbond — Kubernetes без сложностей. Платформа позволяет развертывать и управлять приложениями в Kubernetes через графический интерфейс, полностью избегая работы с YAML-манифестами. Подходит для команд, которые хотят использовать преимущества контейнеризации без глубокого погружения в инфраструктурные детали.
Инструмент имеет встроенный маркетплейс готовых шаблонов приложений и автоматическая сборка контейнеров без Dockerfile. Поддерживает мультиклаудные сценарии и оффлайн-развертывание.
🤖 GitHub
@devopsitsec
23 428
Сказ о динамических окружениях и их поддержке
На связи Алексей Демьянов, DevOps-тимлид «Фланта». На прошлой работе я помогал продуктовой команде с инфрой, и одной из проблем были статические тестовые стенды. Их вечно не хватало, они ломались, а БД регулярно требовала перезаливки. Та ещё головная боль.
Я решил поднимать стенды по запросу. Мы использовали Docker Swarm для оркестрации и Proxmox в роли гипервизора. Я собрал автоматизацию, которая быстро разворачивала динамические окружения: GitLab отвечал за сборку образов, Terraform с Cloud-Init — за провижининг, Ansible и Docker Swarm — как оркестратор контейнеров, а дирижировал всем сервер на Python.
Всем зашло. Но после моего ухода поддерживать решение стало некому, sad but true…
Чтобы с вами такого не случалось и окружений всегда хватало, приходите на вебинар «Фланта» 25 июля в 12:00. Узнаете, что такое динамические окружения, как их создавать и оптимизировать.
🔗 Регистрация
#реклама
О рекламодателе
23 428
Repost from Анализ данных (Data analysis)
+2
🚀 Qwen3-Coder — новая мощная open-source модель от Alibaba для кодинга
Модель с архитектурой MoE:
- 480B параметров в общей сложности
- 35B активных параметров
- Контекст 256k, но легко масштабируется до 1M токенов
📈 Производительность:
- На уровне Claude 4 Sonnet
- Лучше или на уровне GPT-4.1 на многих задачах
- Обходит Kimi K2, DeepSeek V3 на ряде бенчмарков
🧩 Модель уже доступна:
- На HuggingFace — можно скачать и запускать
- В OpenRouter — $1/M токенов вход, $5/M выход
(в 3 раза дешевле Claude Sonnet: $3 и $15)
Попробовать бесплатно можно:
🟡Через чат: ttps://chat.qwen.ai/)
🟡GitHub link: https://github.com/QwenLM/qwen-code
🟡 Blog:https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-coder/
🟡 Model: https://hf.co/Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder — это просто одна из лучших моделей для программирования, которые мы когда-либо видели.
#qwen #ml #ai #llm #Alibaba
@data_analysis_ml
23 428
+2
🚀 Qwen3-Coder — новая мощная open-source модель от Alibaba для кодинга
Модель с архитектурой MoE:
- 480B параметров в общей сложности
- 35B активных параметров
- Контекст 256k, но легко масштабируется до 1M токенов
📈 Производительность:
- На уровне Claude 4 Sonnet
- Лучше или на уровне GPT-4.1 на многих задачах
- Обходит Kimi K2, DeepSeek V3 на ряде бенчмарков
🧩 Модель уже доступна:
- На HuggingFace — можно скачать и запускать
- В OpenRouter — $1/M токенов вход, $5/M выход
(в 3 раза дешевле Claude Sonnet: $3 и $15)
Попробовать бесплатно можно:
🟡Через чат: ttps://chat.qwen.ai/)
🟡GitHub link: https://github.com/QwenLM/qwen-code
🟡 Blog:https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-coder/
🟡 Model: https://hf.co/Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder — это просто одна из лучших моделей для программирования, которые мы когда-либо видели.
#qwen #ml #ai #llm #Alibaba
@data_analysis_ml
23 428
🌲 Полезный трюк для Linux:
Хочешь быстро понять структуру конфигурационных файлов в системе? Используй
tree — она выводит содержимое директории в виде дерева.
📂 Пример:
tree -L 2 /etc
sudo apt install tree # Debian/Ubuntu
sudo dnf install tree # Fedora
brew install tree # macOS23 428
Крутой сайт с подробной 3D-картой человеческого тела.
Здесь можно посмотреть и изучить каждый орган и почитать про связанные с ним заболевания и операции. Все объясняют на понятых схемах и анимациях.
Играемся по ссылке.
23 428
Более миллиона высоконагруженных операций в месяц в кластерах Kubernetes
Это — потребности PropTech-платформы от компании TrendTech, которые были полностью закрыты сервисом Managed Kubernetes от Selectel.
TrendTech — компания с особенными запросами: более 10 Тб контента, сложная система актуализации данных, множество внешних интеграций с застройщиками и большое количество микросервисов.
Гибридное решение на базе Managed Kubernetes от Selectel позволило:
🔹Обеспечить отказоустойчивость сервисов за счет кластеров с тремя мастер-нодами в разных сегментах пула
🔹Добиться моментального масштабирования с помощью автоскейлинга и гибкого управления вычислительными ресурсами
🔹Развернуть удобные изолированные окружения для восьми команд разработки
Переносите и вы проекты в отказоустойчивые и автомасштабируемые кластеры Managed Kubernetes от Selectel — миграция бесплатная: https://slc.tl/pajot
Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqxKeWZv
23 428
🧠 Хитрая DevOps-задача — неожиданное поведение systemd и зависимостей сервисов
Задача:
У вас есть два systemd-сервиса:
backend.service и database.service.
В юните backend.service вы прописали:
[Unit]
Requires=database.service
After=database.service
backend.service запускается, хотя `database.service` не стартовал (из-за ошибки).
Вопрос:
Почему backend не дождался базы данных и не остановился вместе с ней, несмотря на Requires=database.service?
Подсказка: это не баг systemd. Это особенность.
Правильный ответ:
Потому что Requires и After действуют только при запуске backend вручную или через systemctl, но не при автоматическом старте на boot, если backend стартует по WantedBy=multi-user.target.
🔍 Разбор
- Requires=database.service говорит: если запускается backend, то systemd должен также запустить database.
Но если database не стартует — backend всё равно может попытаться запуститься.
- After=database.service определяет порядок запуска, но не делает зависимость "жёсткой".
- При старте системы systemd может параллельно запускать сервисы, если backend привязан напрямую к multi-user.target и не указан как зависимость в database.service.
✅ Как правильно:
Чтобы backend не запускался без базы:
1. Убедитесь, что database.service:
- прописан как WantedBy=multi-user.target
- и запускается первым
2. Убедитесь, что backend.service содержит:
[Unit]
Requires=database.service
After=database.service
StartLimitIntervalSec=0
Requires не гарантирует, что другой сервис успешно работает — только то, что systemd *попробует* его запустить.
- Хотите быть уверены — используйте Condition*, ExecStartPre с проверками или HealthCheck в Docker/K8s.
📌 systemd — мощный, но коварный. Не доверяй поверхностной логике — тестируй руками каждую зависимость.23 428
⚡️ Прокачивайся через практику: лучшие ресурсы для пет-проектов
Хочешь расти как разработчик — пиши код, а не только читай!
Вот 4 крутых ресурса, где ты будешь учиться через реальные задачи:
App Ideas
Список проектов от джуна до про: калькуляторы, трекеры, приложения. Есть примеры и полезные ссылки.
👉 github.com/florinpop17/app-ideas
Build Your Own X
Хочешь создать свой Git, Redis, Docker или даже ОС? Тут есть всё: гайды, туториалы и код на разных языках.
👉 github.com/codecrafters-io/build-your-own-x
Project-Based Learning
Обучение в формате "берёшь проект — делаешь". Примеры с пошаговыми инструкциями для разных языков.
👉 github.com/practical-tutorials/project-based-learning
Frontend Mentor
Получаешь макет — верстаешь сам. Отлично тренирует HTML/CSS/JS. Идеально для портфолио.
👉 frontendmentor.io
Пиши код, а не резюме. Эти ресурсы реально двигают вперёд.
@DevOPSitsec
23 428
Нашли сайт, где десятки наглядных, интерактивных схем помогают понять, как работает всё вокруг нас.
Энергия, гравитация, электричество, клетки, ДНК, химические реакции, числа — всё показано просто, ясно и без лишнего текста.
Можно щёлкать, изучать, двигать элементы и разбираться в темах, которые обычно объясняют скучно и непонятно.
Подходит и для школьников, и для взрослых, которым интересно понять устройство мира на практике.
Сохрани себе — пригодится. 🔬🧪⚡
Учимся здесь.
23 428
🛠️ REX-Ray — универсальный оркестратор хранилищ для контейнеров. Этот проект решает одну из самых болезненных проблем в контейнеризации — работу с постоянными томами. Он выступает прослойкой между Docker/Kubernetes и облачными провайдерами вроде AWS EBS, Google Persistent Disk или Ceph, автоматизируя подключение дисков.
Интересно реализована поддержка разных сценариев: можно использовать как CLI-утилиту, системный сервис или даже Docker-плагин. Архитектура client-server позволяет масштабировать управление хранилищами в больших кластерах.
🤖 GitHub
@devopsitsec
23 428
Repost from Machinelearning
🌟 Amazon встроила векторную базу данных прямо в хранилище S3.
Amazon анонсировала S3 Vectors - нативную поддержку векторного поиска прямо внутри своего вездесущего объектного хранилища. Заявлено, что это может снизить затраты на хранение и обработку векторов до 90%.
По сути, AWS предлагает не отдельный сервис, а новый тип бакета
vector bucket. Внутри него вы создаете векторные индексы, указывая размерность векторов и метрику расстояния (косинусную или евклидову).
🟡Дальше все работает как магия
Вы просто загружаете в индекс свои эмбеддинги вместе с метаданными для фильтрации, а S3 берет на себя всю грязную работу по хранению, автоматической оптимизации и обеспечению субсекундного ответа на запросы. Никакого управления инфраструктурой.
Один бакет может содержать до 10 тысяч индексов, а каждый индекс, в свою очередь, десятки миллионов векторов.
🟡Главная сила этого решения - в экосистеме.
S3 Vectors бесшовно интегрируется с Bedrock Knowledge Bases. Теперь при создании базы знаний для RAG-приложения можно просто указать S3-бакет в качестве векторного хранилища.
Процесс создания RAG-пайплайна для тех, кто уже живет в облаке AWS, упрощается до нескольких кликов. То же самое касается и SageMaker Unified Studio, где эта интеграция тоже доступна из коробки.
🟡"One more thing" анонса - умная интеграция с сервисом OpenSearch.
AWS предлагает гибкую, многоуровневую стратегию. Нечасто используемые или «холодные» векторы можно экономично хранить в S3 Vectors. А когда для части данных потребуется максимальная производительность и низкая задержка в реальном времени, например, для системы рекомендаций, их можно быстро экспортировать в OpenSearch.
Это очень прагматичный инженерный подход, позволяющий балансировать между стоимостью и производительностью.
Пока сервис находится в статусе превью и доступен в регионах US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Europe (Frankfurt), and Asia Pacific (Sydney) Regions.
Попробовать S3 Vectors можно в Amazon S3 console.
🟡Статья
🖥Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #RAG #Amazon