Библиотека задач по DevOps | тесты, код, задания

Какая практика предполагает развертывание кода в производственной среде перед фактическим производством? 👾 — Непрерывное тестирование 👍 — Canary Release 🥰 — Сине-зеленое развертывание ⚡️ — Непрерывное развертывание Библиотека задач DevOps

💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем. Одно направление закрывает только часть задачи. Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥 Собери стек навыков под свою цель: 🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура); 🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps); 🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML); 🔹 новый оффер и рост дохода. Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения. ⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня. 👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.

Как безопасно передать приватный токен в этап сборки, чтобы он не попал в финальный образ и историю слоёв? 👾 — ENV GIT_TOKEN=... и использовать в RUN 👍 — COPY token /root/token и потом RUN rm /root/token 🥰 — Использовать BuildKit: RUN --mount=type=secret,id=git_token ... и собирать docker build --secret id=git_token,src=./token ⚡ — ARG GIT_TOKEN=... и использовать в RUN Библиотека задач по DevOps

📊 Хотите войти в Data Science, но математика кажется самым сложным этапом? На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу: ▪️ Теорию вероятностей и статистику ▪️ Линейную алгебру ▪️ Математический анализ ▪️ Комбинаторику Именно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы. Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science». Что вас ждет: 🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python 🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей 🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований 🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning. 👉 Записаться на бесплатный демо-урок

Проект, созданный для упрощения и оптимизации использования Docker на Mac или Windows. Этот инструмент автоматизирует процесс установки и настройки Docker и предоставляет графический интерфейс пользователя для запуска контейнеров Docker 👾 — Docker Cloud 👍 — Docker Kitematic 🥰 — Docker Compose ⚡ — Docker Control Plane Библиотека задач по DevOps

В CI/CD пайплайне часто случаются фейлы при деплое в Kubernetes из-за того, что некоторые сервисы ещё не успели подняться, а другие уже начинают к ним обращаться. Какой подход будет наиболее правильным для решения этой проблемы? 👾 — Увеличить таймаут деплоя в CI/CD и просто ждать дольше 👍 — Использовать readinessProbe и livenessProbe в манифестах Pod’ов, чтобы контролировать доступность сервисов 🥰 — Настроить в пайплайне ручное подтверждение перед каждым шагом деплоя ⚡️ — Отключить проверки доступности сервисов и надеяться, что при рестарте всё заработает 🐸Библиотека задач по DevOps

Что препятствует использованию сервера API Kubernetes в качестве прокси-сервера для неавторизованных конечных точек? 👾 — Сетевые политики 👍 — Конфигурации EndpointSlice 🥰 — Политики безопасности Pod ⚡️ — Механизмы аутентификации и авторизации Библиотека задач DevOps

⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps! — Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов — Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем — Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена — Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation — Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса. 👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.

Какие преимущества дает указание имен портов в конфигурациях сервисов в Kubernetes? 👾 — Улучшенная безопасность 👍 — Улучшенная масштабируемость 🥰 — Повышенная гибкость в сопоставлении портов ⚡️ — Упрощенные сетевые политики 🐸Библиотека задач по DevOps

Почему в типичных ИТ-организациях существует конфликт между группами разработки и операций? 👾 — Они имеют разный бекграунд 👍 — Команда разработчиков лучше разбирается в программных продуктах и ​​услугах 🥰 — Команда разработки лучше разбирается в тестовых и производственных средах ⚡️ — У них противоречивые бизнес-цели и приоритеты 🐸Библиотека задач по DevOps

🙂 Devops Концепция DevOps была представлена в 2009 Patrick Debois и Andrew Shafer на конференции "Agile". Они стремились сократить разрыв между разработкой ПО и его эксплуатацией, продвигая культуру сотрудничества и общую ответственность за весь жизненный цикл разработки ПО. Концепция SRE, или Site Reliability Engineering (проектирование надежности объекта), была впервые разработана компанией Google в начале 2000-х для решения операционных задач управления крупномасштабными и сложными системами. Google разработала методы и инструменты SRE, такие как система управления кластерами Borg и система мониторинга Monarch, чтобы повысить надежность и эффективность своих сервисов. Platform Engineering (разработка платформ) — это более новая концепция, основанная на SRE. Считается, что это расширение практик DevOps и SRE с упором на предоставление комплексной платформы для разработки продуктов, которая поддерживает всю бизнес-логику. Все эти концепции связаны с тенденцией улучшения совместной работы, автоматизации и эффективности разработки и эксплуатации ПО. 🔹 Практический интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования» 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Азбука айтишника #ликбез

👩‍💻 Что такое Kubernetes? Kubernetes (K8s) – это система оркестрации контейнеров. Она используется для деплоя и управления контейнерами. Ее дизайн во многом вдохновлен Borg – внутренней системой Google. Кластер (cluster) K8s состоит из набора рабочих машин (worker machines), называющихся узлами (nodes), которые запускают контейнеризованные приложения. Каждый кластер имеет хотя бы один рабочий узел. На рабочих узлах размещаются модули (pods), которые являются компонентами рабочей нагрузки приложения. Контрольный уровень (control plane) управляет рабочими узлами и модулями в кластере. В продакшне уровень управления обычно работает на нескольких компьютерах, а в кластере, как правило, работает несколько узлов, что обеспечивает отказоустойчивость и высокую доступность. Компоненты уровня управления 1. Сервер API – общается со всеми компонентами кластера. Все операции над модулями выполняются через него. 2. Планировщик (Scheduler) - следит за полезной нагрузкой модулей и загружает создаваемые модули. 3. Менеджер контроллеров (Controller Manager) – запускает контроллеры, включая Node Controller, Job Controller, EndpointSlice Controller и ServiceAccount Controller. 4. Etcd – хранилище ключ-значение, используемое в качестве резервного хранилища данных всех кластеров. ➖ Узлы 1. Модули. Модуль – это группа контейнеров и наименьшая единица, которой оперирует K8s. Модули имеют один IP-адрес, применяемый ко всем контейнерам модуля. 2. Kubelet – агент, запускающийся на каждом узле кластера. Он обеспечивает запуск контейнеров в модуле. 3. Kube Proxy – сетевой прокси, запускающийся в каждом узле кластера. Он перенаправляет трафик, приходящий в узел из сервиса. Он перенаправляет запросы для обработки в нужные контейнеры. 🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных» 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Азбука айтишника #ликбез

Какой тип Kubernetes Service нужен для внешнего доступа из интернета в облаке? 👾 — ClusterIP — достаточно 👍 — LoadBalancer (облачный LB); Ingress обычно работает поверх него 🥰 — Headless Service ⚡️ — NodePort всегда автоматически создаёт облачный балансировщик Библиотека задач по DevOps

🐳 Docker vs ☸️ Kubernetes: Кто за что отвечает? Если ты до сих пор путаешь эти два понятия, не переживай, это база, в которой легко заплутать. Давай разберем разницу. Что такое Docker? Это инструмент для контейнеризации. Он позволяет упаковать приложение и все его зависимости (библиотеки, фреймворки) в один легкий изолированный контейнер. - Как работает: Один демон на один хост операционной системы. - Фокус: Создание, распределение и запуск отдельных контейнеров. - Итог: Твой код работает везде одинаково, но управлять сетью и безопасностью между кучей серверов придется вручную. Что такое Kubernetes (K8s)? Это оркестратор. Если Docker - это один кирпич (контейнер), то K8s - это целая стройплощадка и прораб в одном лице, который управляет кластером из множества хостов. - Как работает: Управляет множеством хостов в рамках одного кластера (Many Hosts per Cluster). - Фокус: Автоматизация деплоя, масштабирование и «самолечение» приложений. - Итог: Система сама балансирует нагрузку и следит, чтобы всё работало согласно заданному плану. ➖ Главные отличия: Уровень работы | Docker: Отдельные контейнеры на одном хосте | Kubernetes: Кластер из множества хостов | Масштабирование | Docker: Нужно настраивать вручную для каждого хоста | Kubernetes: Автоматическое масштабирование по требованию | Сложность | Docker: Просто запустить и использовать |Kubernetes: Требует серьезной настройки и навыков | Суть проста: Docker фокусируется на том, как упаковать и запустить код, а Kubernetes на том, как управлять этим кодом в масштабах огромной системы. Вы за ручное управление или доверяете всё автоматике K8s? ❤️ — Docker наше всё, просто и понятно 🔥 — K8s, когда нужно масштабироваться 🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных» 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Азбука айтишника #ликбез

Что такое Cluster Autoscaler в Kubernetes? 👾 — Организация сетевых обновлений 👍 — Инструмент для управления внутренним DNS 🥰 — Автоматическая регулировка количества узлов в кластере ⚡️ — Управление логами Kubernetes Библиотека задач по DevOps

🖥 Как работает Docker на самом деле Docker - это не просто модно, это база. Разбираемся: • Клиент: место, где ты пишешь команды типа build, pull и run. Твой пульт управления. • Хост (Daemon): мозг всей системы. Он принимает твои хотелки и превращает их в реальные образы и контейнеры. • Реестр (Registry): огромный склад (как DockerHub), где лежат готовые шаблоны образы. Когда ты пишешь docker run, происходит целая цепочка событий: 1. Docker идет на склад и забирает нужный образ. 2. Создает из него изолированный контейнер. 3. Выделяет ему место на диске и настраивает сеть. 4. Запускает процесс. Все. Твое приложение работает в идеальной среде, и ему плевать, какая операционка у сервера. Уже упаковывали свои проекты в Docker? 🌚 - да, постоянно юзаю 👾 - нет, пока только присматриваюсь 🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов» 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Азбука айтишника #ликбез

Нужно запустить кластер из N реплик базы/кэша с устойчивыми именами Pod’ов, постоянными томами на реплику и упорядоченными обновлениями/перезапусками. Что выбрать? 👾 — Deployment + общий PVC 👍 — DaemonSet с hostPath 🥰 —StatefulSet + headless Service (clusterIP: None) ⚡️ — Job с parallelism = N Библиотека задач DevOps

🛠 Как перестать бояться терминала и полюбить DevOps Если ты устал читать про «поды» и «неймспейсы» в теории, но при виде пустой консоли всё ещё впадаешь в ступор, то заходи сюда. Это интерактивный тренажер для тех, кто хочет реально разобраться в Linux, сетях и контейнерах. А где вы тренируете свои навыки в Linux? ❤️ — на своих серверах/виртуалках 🔥 — юзаю подобные интерактивные курсы 👍 — учусь сразу «на бою» в проде 🔹 Практический интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования» 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Азбука айтишника #магиякода

До 31 мая можно забрать любой курс Proglib Academy со скидкой 40% Если давно хотели прокачаться в Python, ML, алгоритмах или AI-агентах, сейчас самое время выбрать программу и начать обучение по сниженной цене. 🎁 Разработка AI-агентов — от 49.000 ₽ (вместо 69.000 ₽) Практический курс по разработке AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов 🎁 Курс AgentOps — 129.000 ₽ (вместо 149.000 ₽) Для разработчиков и LLM-инженеров, которые хотят внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса. 🎁 Математика для разработки AI-моделей — 23.990 ₽ (вместо 31.990 ₽) Практическая база по математике для анализа данных, ML и дальнейшего развития в AI. 🎁 Математика для Data Science — от 29.990 ₽ (вместо 39.990 ₽) Курс для тех, кто хочет решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе. 🎁 ML для старта в Data Science — 28.990 ₽ (вместо 38.990 ₽) Разберётесь в машинном обучении: от базовых понятий и линейных моделей до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем. 🎁 Основы IT для непрограммистов — 16.990 ₽ (вместо 28.990 ₽) Курс для IT-рекрутеров, маркетологов, проджектов, продактов и всех, кто работает с IT, но не пишет код. 🎁 Архитектуры и шаблоны проектирования — 27.990 ₽ (вместо 37.900 ₽) Освоите основные паттерны проектирования и прокачаете навыки архитектора программного обеспечения. 🎁 Специалист по ИИ — 89.000 ₽ (вместо 113.900 ₽) Курс для тех, кто хочет получить профессию в сфере ИИ, собрать портфолио из 5 проектов и научиться разрабатывать сложных AI-агентов. 🎁 Алгоритмы и структуры данных — 33.990 ₽ (вместо 57.990 ₽) Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям, разберёте структуры данных и научитесь писать более эффективный код. 🎁 Программирование на языке Python — 27.990 ₽ (вместо 47.390 ₽) Освоите Python на практике: без сухой теории, с пошаговой прокачкой навыков и итоговым проектом в портфолио. 🙌 Выбирайте курс по ссылке, оставляйте заявку, и менеджер поможет подобрать программу под ваши цели — https://clc.to/SALE40

Что такое ConfigMap в Kubernetes? 👾 — Способ внедрения данных конфигурации в контейнеры 👍 — Тип тома, на котором хранятся файлы конфигурации модулей 🥰 — Механизм динамической настройки параметров контейнера во время выполнения ⚡ — Всё вышеперечисленное Библиотека задач по DevOps