DevOps

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

Faterwall сила, Kanban могила!  @DevOPSitsec

⚡️ 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!

🎓 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

🚀 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

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

🔬 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 @devopsitsec

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.

☁️ 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

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

🚀 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

🚀 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

🌲 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

🔍 Что делает: — Показывает директории и файлы в /etc, погружаясь на 2 уровня — Удобно для анализа конфигураций и поиска нужных файлов — Поддерживает визуальную вложенность — гораздо нагляднее, чем ls -R 💡 Особенно полезно для: админов, изучающих новую систему разработчиков, работающих с Docker или Linux-сервисами всех, кому надо быстро разобраться в структуре проекта или системы Убедись, что пакет tree установлен:

sudo apt install tree   # Debian/Ubuntu
sudo dnf install tree   # Fedora
brew install tree       # macOS

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.

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

🧠 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

Но после перезагрузки системы 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

3. И желательно добавить `PartOf=database.service`, если хотите, чтобы backend выключался вместе с базой. ⚠️ Вывод: - В systemd порядок и тип зависимостей — неочевидны. - Даже 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.

⚡️ 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

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.

🛠️ 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

🌟 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