DevOps MemOps
رفتن به کانال در Telegram
Всё о DevOps Для связи - @raz_raz Заказать рекламу через биржу: https://telega.in/c/devops_memops
نمایش بیشتر
شبکه:6 345
مشترکین
-124 ساعت
+37 روز
+4830 روز
در حال بارگیری داده...
کانال‌های مشابه
ابر برچسب‌ها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اکتبر '26اکتبر '26
اکتبر '26
+16
در 4 کانال‌ها
سپتامبر '26
+116
در 5 کانال‌ها
Get PRO
اوت '26
+122
در 3 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '26
+113
در 7 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+164
در 5 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+274
در 5 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+129
در 2 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+132
در 5 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+164
در 4 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+430
در 4 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+147
در 5 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+113
در 4 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+146
در 3 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+168
در 6 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+172
در 7 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+147
در 5 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+100
در 5 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+108
در 4 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+119
در 6 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+161
در 9 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+131
در 7 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+160
در 3 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+122
در 3 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+209
در 3 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+163
در 5 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+147
در 6 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+164
در 6 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+181
در 7 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+185
در 6 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+293
در 10 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+240
در 5 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+294
در 8 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+299
در 5 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '24
+297
در 5 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '23
+1 815
در 17 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '23
+962
در 8 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '23
+170
در 9 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '23
+98
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '23
+178
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '23
+861
در 0 کانال‌ها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانال‌ها | |
| 06 اکتبر | +6 | |||
| 05 اکتبر | +2 | |||
| 04 اکتبر | +1 | |||
| 03 اکتبر | +4 | |||
| 02 اکتبر | +2 | |||
| 01 اکتبر | +1 |
پست‌های کانال
| 2 |  Kafka кажется сложной? Быстрый старт за один вебинар
Kafka кажется сложной и непонятной? Откладываете изучение, потому что не знаете, с чего начать, и боитесь утонуть в терминах?
Присоединяйтесь к открытому уроку Евгения Непомнящего и получите быстрый старт в Kafka.
📅 21 октября в 20:00. Разберём:
- Архитектуру Kafka: брокеры, топики, партиции, реплики.
- Producer и Consumer: как данные записываются и читаются.
- Инструменты для работы с Kafka.
- Базовое API для интеграции из Python/Java с примерами отправки и чтения сообщений.
Вы будете понимать принципы работы Kafka, научитесь настраивать топики, производителей и потребителей через CLI и использовать базовые API в своих приложениях.
✅ Запишитесь сейчас и освойте Kafka с нуля за один вебинар!
Узнать больше
#реклама 16+
otus.ru
О рекламодателе | 326 |
| 3 | k8s-aibom — оператор для сбора AI Bill of Materials в Kubernetes.
В AI-проектах уже недостаточно знать только версии контейнеров и пакетов. Важно понимать, какие AI-модели, фреймворки и компоненты реально используются в кластере, где они запущены и от чего зависят. Что и как он идентифицирует можно почитать тут.
Команда Google Cloud представила k8s-aibom — инструмент с открытым исходным кодом, который помогает автоматически собирать AIBOM.
Что инструмент дает:
- инвентаризацию AI-компонентов в кластере;
- понимание, какие модели и ML-фреймворки используются;
- повышение прозрачности AI-нагрузок;
- помощь в анализе рисков, уязвимостей и соответствия требованиям безопасности;
- более удобный контроль AI-софта в production-средах.
Со временем окружение быстро усложняется, а ручной учет компонентов становится практически невозможным. По сути, k8s-aibom — это попытка сделать для AI-компонентов то же, что SBOM (только в формате OWASP CycloneDX 1.6 Machine Learning Bill of Materials (ML-BOM)) делает для обычного программного обеспечения: дать структурированное представление о составе системы, чтобы защитить цепочку поставки (supply chain), борьба с shadow AI.
📌 Подробнее: https://github.com/GoogleCloudPlatform/k8s-aibom
MemOps🤨 | 689 |
| 4 |  MemOps 😃 | 770 |
| 5 | Применение на стороне сервера: что происходит при выполнении kubectl apply
Применение на стороне сервера важно, так как объекты Kubernetes представляют собой общее состояние: оно переносит право владения полями на API-сервер, что позволяет инструментам в стиле apply выявлять конфликты, а не скрывать их в виде тихих перезаписей.
📌 Подробнее: https://learnkube.com/server-side-apply-kubernetes
MemOps🤨 | 837 |
| 6 |  Ценность ИИ в цифрах: научитесь считать за один вебинар
Хотите управлять ИИ-продуктами, но не знаете, как измерить их эффект и доказать ценность бизнесу? Боитесь, что ваши проекты будут остановлены из-за нечётких метрик?
Присоединяйтесь к открытому уроку Игоря Зуриева и узнайте, как считать ROI ИИ-решений.
📅 21 октября в 20:a00. Разберём:
- Какие продуктовые и финансовые метрики использовать.
- Как сравнивать ИИ-инициативы между собой.
- Как аргументировать запуск, развитие или остановку проектов.
Вы получите чёткое понимание, как измерять ценность ИИ, и сможете применять эти подходы в своей работе.
✅ Запишитесь сейчас и начните управлять ИИ на основе цифр!
Узнать больше
#реклама 16+
otus.ru
О рекламодателе | 877 |
| 7 |  MemOps 😃 | 2 447 |
| 8 |  +5Стань профессиональным AI-инженером за 3450 руб!
Или рассрочка 863 руб/мес (4 платежа).
Специальная цена для первого потока!
Практический онлайн-курс для тех, кто хочет освоить самую востребованную профессию в сфере ИИ и начать зарабатывать от $5000 в месяц. Мы не даем сухой теории — вы сразу учитесь на реальных бизнес-кейсах и собираете портфолио из 10+ работающих проектов.
- Практика с первых уроков
- Фокус на заработке. Мы не просто учим технологии, а показываем, как превратить навыки в деньги
- Структура «от новичка до профи»
- Готовые инструменты и шаблоны
Без опыта программирования! Всему научим.
Станьте востребованным специалистом.
Будьте среди первых, кто освоил эту профессию!
Узнать больше
#реклама 16+
stepik.org
О рекламодателе | 841 |
| 9 | nvitop — интерактивный просмотрщик процессов NVIDIA-GPU и не только, универсальное решение для управления процессами GPU.
Возможности:
— информативный и эффектный вывод: отображает больше информации, чем nvidia-smi, с помощью цветной графики в виде рамок.
— режим мониторинга: может работать как монитор ресурсов, а не выводить результаты только один раз
— интерактивный: реагирует на ввод данных пользователем (с клавиатуры и/или мыши) в режиме монитора.
— портативный: работает как на Linux, так и на Windows
— интегрируемость: легко интегрируется с другими приложениями, превосходит функции мониторинга. (по сравнению с nvidia-htop и nvtop)
📌 Подробнее: https://github.com/XuehaiPan/nvitop
MemOps🤨 | 995 |
| 10 |  MemOps 😃 | 1 022 |
| 11 | Tempo 3.1 release: new features for Kafka, TraceQL metrics updates, trace redaction, and more
В новом релизе появились защищённые подключения к Kafka, чтение данных из своей зоны доступности для снижения сетевых расходов и поддержка дополнительных алгоритмов сжатия.
Чувствительные данные теперь можно удалять сразу из нужных трейсов с помощью запроса TraceQL — перечислять каждый trace ID вручную больше не требуется. Метрики TraceQL научились учитывать сэмплирование, а ускоренный путь чтения позволяет выполнять некоторые запросы почти вдвое быстрее.
Кроме того, форматом хранения по умолчанию стал Parquet5, улучшены генератор метрик и карты сервисов, а экспериментальная функция сравнения трейсов помогает искать регрессии между запусками.
📌 Подробнее: https://grafana.com/blog/tempo-3-1-release-all-the-latest-features/
MemOps🤨 | 1 005 |
| 12 |  Отказоустойчивые системы на Kafka: практики и ошибки
Строите отказоустойчивую систему на Kafka, но не уверены в архитектурных решениях? Боитесь критических ошибок при масштабировании?
Присоединяйтесь к открытому уроку Романа Вороновского и узнайте, как избежать 80% типичных ошибок.
📅 6 октября в 20:00. Разберём:
- Взаимодействие с помощью асинхронного обмена сообщениями.
- Использование брокера сообщений в современных архитектурах.
- Конкурирующие получатели и порядок сообщений.
- Введение в Apache Kafka и лучшие практики.
Вы научитесь проектировать отказоустойчивые системы на Kafka, избегать критических ошибок и внедрять лучшие практики асинхронного обмена в своих проектах.
✅ Запишитесь сейчас и стройте надёжные и масштабируемые архитектуры на Kafka!
Узнать больше
#реклама 16+
otus.ru
О рекламодателе | 988 |
| 13 |  Когда пытаешься спокойно поработать, но каждые 5 минут в твоей личке появляется тимлид
MemOps 😃 | 978 |
| 14 | openrig
Обвязка (harness) оборачивает модель. Риг (rig) оборачивает ваши обвязки. Определите команду агентов в YAML и запустите её одной командой. Claude Code и Codex в одном риге, управляемые как единая система.
OpenRig превращает ИИ-агентов для написания кода из набора терминальных сессий в постоянную, организованную команду. Общайтесь с ведущим агентом о желаемом результате; он может координировать специалистов между командами и приносить вам результаты и решения, требующие вашего внимания. Начните с репозитория и одного полезного изменения, затем сохраняйте работу и контекст команды по тем же адресам.
📌 Подробнее: https://github.com/mvschwarz/openrig
MemOps🤨 | 1 011 |
| 15 |  MemOps 😃 | 991 |
| 16 |  Открытый урок: бизнес-логика в микросервисах
Разработка в микросервисах — это не только разбиение на сервисы, но и грамотное распределение логики.
22 октября в 19:00 мск — открытый урок для разработчиков и архитекторов. Узнаете, где должна жить бизнес-логика. Запишитесь!
Зарегистрироваться
#реклама 16+
otus.ru
О рекламодателе | 966 |
| 17 | whiteboard — приложение для пк с открытым исходным кодом, в котором люди и агенты могут совместно проектировать программное обеспечение в общем рабочем пространстве.
📌 Подробнее: https://github.com/devdotfast/whiteboard
MemOps🤨 | 1 077 |
| 18 |  MemOps 😃 | 1 752 |
| 19 |  ClickHouse под трейсы: почему шесть бэкендов Jaeger оказались выбором из двух
В документации Jaeger — шесть вариантов бэкенда. Но для облачного сервиса с десятками терабайт телеметрии и сотнями независимых клиентов список быстро сокращается. А решающим требованием становится изоляция данных между проектами.
Команда VK Cloud рассказывает, почему выбрала ClickHouse для Cloud Tracing: чем не подошли Cassandra и Elasticsearch, как устроила поиск трейсов и зачем понадобились собственный приёмник и авторизующий прокси. Отдельно — о компромиссах при отказе от Kafka и о том, что изменила нативная поддержка ClickHouse в Jaeger v2.
Полезный разбор для тех, кто выбирает хранилище телеметрии и хочет заранее оценить не только производительность, но и объём собственной разработки.
📌 Подробнее: https://habr.com/ru/companies/vktech/articles/1088940/
MemOps🤨 | 1 137 |
| 20 |  MemOps 😃 | 1 254 |
