DevOps School | Linux, InfoSec, ИБ
Уроки по Linux🐧, навигация в терминале, хакинг, обзоры дистрибутивов, DevOps, книги и многое другое Сотрудничество: @max_excel РКН: vk.cc/cHhGYM
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу DevOps School | Linux, InfoSec, ИБ
Канал DevOps School | Linux, InfoSec, ИБ (@devops_sc) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 14 937 підписників, посідаючи 8 536 місце в категорії Технології та додатки та 44 263 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 14 937 підписників.
За останніми даними від 27 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -38, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.22%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.51% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 078 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 674 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 0.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як linux, devops, kubernetes, дистрибутив, ubuntu.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Уроки по Linux🐧, навигация в терминале, хакинг, обзоры дистрибутивов, DevOps, книги и многое другое
Сотрудничество: @max_excel
РКН: vk.cc/cHhGYM”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 28 липня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
▶️почему ИИ-пилоты «не взлетают»: разрозненные инструменты, простой GPU и не только; ▶️во сколько обходится ML на самом деле: почему затраты GPU — это только вершина айсберга и куда ещё уходят деньги; ▶️облако, open source своими руками и готовое решение — чем отличаются три пути к ML-платформе и какие скрытые ловушки есть у каждого; ▶️on-premise vs. облако: когда локальное развёртывание дешевле и почему это не всегда так; ▶️в каких отраслях on-premise ML-платформа необходима и какие бизнес-сценарии можно реализовать с её помощью; ▶️из чего состоит и как устроена Evolution Stack.ML; ▶️зачем нужны воркспейсы.Бонус: на вебинаре покажут, как создавать вокспейс на платформе, подключать внешние источники данных и запускать Jupyter Server на базе готового образа. Зарегистрироваться
