DevOps
Открыть в 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
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала DevOps
Канал DevOps (@devopsitsec) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 23 577 подписчиков, занимая 5 472 место в категории Технологии и приложения и 27 828 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 23 577 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 93, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 10.39%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.10% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 449 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 202 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 9.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как devops, kubernetes, git, github, кластер.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 28 августа, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
23 577
Подписчики
-524 часа
+1187 дней
+9330 день
Архив постов
23 575
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? 💸
23 575
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
23 575
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
23 575
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 рекомендации13 марта в 12:00, онлайн 👉 Зарегистрироваться Реклама. АО "ФЛАНТ". ИНН 7723661439.
23 575
🚀 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
23 575
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.
23 575
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)
23 575
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
23 575
🎥 Вебинар по Linux: GREP и другие регулярные выражения Linux
На вебинаре вы узнаете:
• Разберём, что такое регулярные выражения и в чём разница между их основными типами (Basic, Extended, PCRE)
• Узнаем, как не сломать grep, sed и awk одной неловкой скобкой и заставить их делать ровно то, что вам нужно
• Составим шаблоны для логов, чтобы находить не просто «ошибки», а именно ту ошибку, которая мешает спать. И чтобы конфиги сами себя проверяли (ну, почти)
• Научимся отлаживать и тестировать регулярные выражения на практике.
В результате вебинара вы:
• Перестанете путать .* с .+ и будете знать, почему это важно.
• Научитесь писать выражения, которые работают с первого раза (ладно, со второго).
• Автоматизируете хотя бы одну рутину прямо на вебинаре
👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/zKnq/?erid=2W5zFJ1FRSh
🎁 Все участники вебинара получат специальные условия на полное обучение курса "Administrator Linux. Professional"
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
23 575
⚡️ Kai Gritun - вайбкодер нового уровня.
Его аккаунт на GitHub появился 1 февраля.
Всего за две недели - 234 коммита в 100+ репозиториях.
Часть кода уже смёрджена в крупные open-source проекты.
Параллельно Kai начал предлагать платный консалтинг и разработку.
Оплата — в криптовалюте.
Есть только один нюанс.
Kai Gritun — не человек.
Это автономный AI-агент.
История вскрылась, когда Kai начал массово рассылать холодные письма разработчикам.
В одном из сообщений он случайно признался, что является автономным AI-ботом.
Факт, который стоит запомнить:
AI уже не просто пишет код.
AI создаёт репутацию, вносит вклад в open source и продаёт услуги.
Следующий этап — AI-разработчики, которые работают быстрее и дешевле людей.
GitHub: https://github.com/kaigritun
23 575
🚀 Компания три месяца принимала решения по цифрам… которые придумал AI.
История из Reddit.
В компании решили ускорить работу и заменить аналитика на AI.
Он быстро отвечал на вопросы руководства, собирал метрики, показывал динамику и объяснял тренды.
Всё выглядело идеально.
Отчёты — быстро.
Графики — красиво.
Выводы — уверенно.
Проблему заметили только через три месяца.
Оказалось, что AI:
- брал данные из неправильных периодов
- путал продукты
- иногда просто выдумывал цифры
И всё это время вице-президент и финансовый директор принимали решения на основе данных, которых не существовало.
Самое показательное — когда разработчик указал на ошибку, ему ответили:
“Не замедляй инновации.”
Главный вывод
Опасность AI не в том, что он ошибается.
Опасность в том, что он делает это уверенно.
Автоматизация без проверки — это не ускорение.
Это риск принимать решения в вымышленной реальности.
Источник
https://www.reddit.com/r/analytics/comments/1r4dsq2/we_just_found_out_our_ai_has_been_making_up/
23 575
Как развернуть приватную LLM в Kubernetes
Selectel приглашает на вебинар, где покажут, весь путь до готового интерфейса, настройки мониторинга, распределенных моделей, интеграции и даже автоматизации инфраструктуры.
📅 12 марта, 12:00
📍Онлайн
👥Для DevOps и SRE-инженеров, Архитекторов и менеджеров ИТ-инфраструктуры.
👉Смотрите полную программу и регистрируйтесь: https://slc.tl/avssr
Чтобы не пропустить вебинар и узнавать о других событиях и бесплатных курсах Selectel, подписывайтесь на @selectel_events
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGrSGVw
23 575
Новое исследование: 93% рабочих мест в США уже затронуты AI.
Речь идёт не о будущем - изменения происходят прямо сейчас.
Учёные проанализировали:
- 18 000 задач
- 1 000 профессий
- общий объём труда на $4.5 трлн
Главные выводы:
AI всё быстрее проникает в профессиональную работу.
Причина — два ключевых прорыва:
1. Agentic AI
Модели теперь могут:
- выполнять многошаговые задачи
- действовать как самостоятельные ассистенты
- доводить работу до результата
2. Мультимодальность
Системы одновременно понимают:
- текст
- изображения
- аудио
Это открывает доступ к сложным бизнес-процессам, а не только к текстовым задачам.
Кто уже под наибольшим влиянием?
- Финансовые менеджеры - 84% задач могут выполнять или ускорять AI
- Разработка ПО — некоторые лид-инженеры в 2026 сообщают, что до 100% кода пишет AI
Но важный нюанс:
Высокая «экспозиция» ≠ исчезновение профессий.
Изменение роли:
- меньше ручной работы
- больше контроля
- больше постановки задач
- больше принятия решений
Фактически происходит переход:
исполнитель → оператор AI
Главный тренд рынка труда:
Ценность теперь не в том, чтобы делать работу самому.
Ценность — в умении управлять системами, которые делают её за тебя.
forbes.com/sites/johnkoetsier/2026/02/25/report-jobs-that-are-most-and-least-impacted-by-ai/
23 575
🔥Научитесь работать с архитектурными паттернами и применять на реальных проектах в команде.
31 марта на курсе «Domain Driven Design и асинхронная архитектура»
🎓Записывайтесь на 2 бесплатных вебинара — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями!
🌀№ 1: «Саги» и распределённые транзакции: как моделировать рабочие потоки в распределённой архитектуре
⏰4 марта
Программа:
•Почему классические распределённые транзакции плохо масштабируются и ограничивают развитие систем
•Что такое Сага-паттерн, какие виды саг существуют
•Как выбирать между сагами и транзакциями в зависимости от домена и бизнес-требований
🌀№ 2: API Gateway: шаги к идеальной архитектуре внешних API
⏰18 марта
Программа:
•API Gateway и какие задачи он решает на уровне системы
•Ограничения и типовые проблемы подхода «единый Gateway для всего».
•Взаимодействий серверной и клиентской частей, публичные и внутренние API
Записывайтесь ➡️ OTUS.RU
#реклама
О рекламодателе
23 575
⚡️ DeepWiki - GitHub-репозитории, которые можно “спросить” как ChatGPT
DeepWiki - это инструмент, который превращает любой GitHub-проект в интерактивную документацию с AI.
Просто замените в ссылке:
github.com → deepwiki.com
И вы получите:
- автоматически сгенерированную wiki по проекту
- объяснение архитектуры
- разбор ключевых файлов
- ответы на вопросы прямо по коду
Пример:
https://deepwiki.com/karpathy/nanochat
Почему это удобно
Обычная документация часто:
- устаревшая
- неполная
- не объясняет, как всё реально работает
DeepWiki анализирует сам код — источник истины — и строит объяснения на его основе.
Можно быстро узнать:
- как устроена архитектура
- где реализована нужная функция
- как работает конкретный модуль
- какие зависимости используются
Практическая польза
- Быстрое изучение чужих репозиториев
- Онбординг в новый проект
- Поиск логики без ручного чтения сотен файлов
- Подготовка к собеседованиям
- Работа AI-агентов с кодом через MCP
Главная идея
Теперь код можно не читать построчно.
Можно задавать вопросы репозиторию и получать готовые объяснения.
Это новый способ изучения и использования open-source.
23 575
🚀 Оптимизация рабочего процесса с Pro Workflow
Pro Workflow — это мощный инструмент для улучшения продуктивности разработчиков, использующий AI для автоматизации и самокоррекции. Он включает функции, такие как адаптивные контрольные точки качества и анализ тепловых карт исправлений, что помогает пользователям эффективно управлять своим кодом и учиться на ошибках.
🚀 Основные моменты:
- Интеграция с AI для автоматического обучения и исправления.
- Функции для анализа и документирования сессий.
- Поддержка параллельной работы и адаптивных контрольных точек.
- Удобные команды для управления процессами разработки.
📌 GitHub: https://github.com/rohitg00/pro-workflow
#typescript
23 575
Почему управление разработкой разваливается по дороге в продакшен?
Разрозненные инструменты для разработки и доставки кода, непрозрачные процессы и потеря контроля над кодом делают работу кросс-функциональных команд сложной и непредсказуемой. На вебинаре 27 февраля в 12:00 разберём, как выстроить единый процесс разработки и вернуть контроль над кодом на всех этапах — от идеи до релиза — с помощью Deckhouse Code.
Вы узнаете, как: • объединить команды вокруг одной платформы, не ломая привычные процессы; • обеспечить прозрачность и контроль изменений от идеи до продакшена; • управлять доступами и ролями без ручной рутины; • выстроить CI/CD, который масштабируется вместе с командой;👉 Зарегистрироваться 🗓 27 февраля в 12:00
23 575
💡 КАК НАЧАТЬ РАБОТАТЬ С DOCKER
Docker кажется сложным только до первого запуска контейнера. Главное - понять, что это не “магия серверов”, а способ запускать приложение в изолированной среде с уже готовыми зависимостями.
Самый быстрый старт - перестать ставить всё на систему и начать упаковывать проекты в контейнеры. Тогда у тебя одинаково работает код на ноутбуке, сервере и у коллег.
Базовый подход такой: у тебя есть приложение → ты описываешь среду в Dockerfile → собираешь образ → запускаешь контейнер. Всё. Никаких конфликтов версий, “у меня работает”, сломанных Python/Node окружений.
Начни с простого правила — каждый новый проект сразу оборачивай в Docker, даже если он маленький. Через пару недель это станет привычкой, а проблемы с окружением исчезнут.
Установка Docker уже сделана
Проверка
docker --version
Простой Dockerfile
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "app.py"]
Сборка образа
docker build -t myapp .
Запуск контейнера
docker run -p 8000:8000 myapp