Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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📈 Аналитический обзор Telegram-канала DevOps
Канал DevOps (@devopsitsec) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 23 428 подписчиков, занимая 5 808 место в категории Технологии и приложения и 28 659 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 23 428 подписчиков.
Согласно последним данным от 11 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -25, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 11.89%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.42% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 785 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 503 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
- 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 12 июня, 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.
23 428
Подписчики
-424 часа
+87 дней
-2530 день
Архив постов
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