DevOps
Відкрити 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
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу DevOps
Канал DevOps (@devopsitsec) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 23 577 підписників, посідаючи 5 472 місце в категорії Технології та додатки та 27 828 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 23 577 підписників.
За останніми даними від 27 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 93, а за останні 24 години на -5, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.39%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.10% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 449 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 202 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 9.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як devops, kubernetes, git, github, кластер.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 28 серпня, 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.
23 577
Підписники
-524 години
+1187 днів
+9330 день
Архів дописів
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