Библиотека задач по DevOps | тесты, код, задания

🎮 КВЕСТОВАЯ ЛИНИЯ: «Путь Data Scientist'а» ⮕ Твой стартовый набор искателя данных:

Python — твое легендарное оружие (урон по багам +∞) Математика — твой базовый интеллект (влияет на понимание алгоритмов) Машинное обучение — твое дерево навыков (открывает новые способности)

⚡️ АКТИВЕН ВРЕМЕННЫЙ БАФФ: «Щедрость наставника» Эффект: –30% к цене полного набора ДСника Было: 121.800 ₽ → Стало: 84.900 ₽ ☞ Что ждет тебя в этом квесте

— Получение артефактов: портфолио проектов и сертификаты— Прокачка от новичка до Senior Data Scientist— Босс-файты с реальными задачами из индустрии— Доступ к гильдии единомышленников

📎 Забрать бафф Рассрочки: 3 мес | 6 мес | 12 мес

Что такое конфликт слияния? Конфликты слияния возникают при объединении двух ветвей с конкурирующими коммитами. Конфликты слияния обычно возникают, когда разные разработчики изменяют одну и ту же строку кода или файл. Библиотека задач DevOps

Что такое конфликт слияния? Конфликты слияния возникают при объединении двух ветвей с конкурирующими коммитами. Конфликты слияния обычно возникают, когда разные разработчики изменяют одну и ту же строку кода или файл. Библиотека задач DevOps

В Kubernetes вы хотите, чтобы приложение автоматически масштабировалось при росте нагрузки на CPU. Какой объект нужно настроить? 👾 — StatefulSet 👍 — HorizontalPodAutoscaler (HPA) 🥰 — PodDisruptionBudget ⚡️ — VerticalPodAutoscaler (VPA) 🐸Библиотека задач по DevOps

😎 Сколько баллов набрали вы? Голосуйте, какой у вас уровень разработчика: 😁 — 5-12 баллов (стажер) 👍 — 13-25 баллов (джуниор) ⚡️ — 26-40 баллов (джуниор+) 👏 — 41-60 баллов (миддл) 🔥 — 61-80 баллов (миддл+) 🎉 — 81-100 баллов (сеньор) 🤩 — 100+ баллов (тимлид) Но вот в чем прикол — опытный разработчик набирает баллы не случайными косяками, а осознанными решениями. 👉 Научим, как быстро прокачаться от стажера до сеньора

Вы заметили, что Pod’ы в Kubernetes иногда не могут запуститься, остаются в статусе Pending, хотя кластер работает. Что наиболее вероятная причина? 👾 — Ошибка в коде приложения внутри контейнера 👍 — Недостаточно ресурсов (CPU/Memory) на доступных нодах для удовлетворения requests 🥰 — ReadinessProbe не настроен и Pod не получает трафик ⚡️ — Слишком мало реплик в Deployment 🐸Библиотека задач по DevOps

Переворачиваем календарь — а там скидки, которые уже закончились. Но мы их вернули на последний день 🤔 До 00:00 третьего сентября (цены как до 1 сентября): ▪️ Математика для Data Science — 35.199 ₽ вместо 44.900 ₽ ▪️ Алгоритмы и структуры данных — 31.669 ₽ вместо 39.900 ₽ ▪️ Основы IT — 14.994 ₽ вместо 19.900 ₽ ▪️ Архитектуры и шаблоны — 24.890 ₽ вместо 32.900 ₽ ▪️ Python — 24.990 ₽ вместо 32.900 ₽ ▪️ ML для Data Science — 34.000 ₽ вместо 44. 000 ₽ ▪️ AI-агенты — 49.000 ₽ вместо 59.000 ₽ 👉 Хватаем скидки из прошлого P.S. Машину времени одолжили у дяди Миши

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

Вы видите, что Docker-контейнеры генерируют очень большие логи и быстро заполняют диск. Какой подход наиболее правильный для решения этой проблемы? 👾 — Увеличить диск сервера и оставить всё как есть 👍 — Настроить драйвер логирования (json-file, syslog, fluentd) с ротацией (max-size, max-file) или отправлять логи в централизованную систему 🥰 — Периодически вручную чистить /var/lib/docker/containers/* от логов ⚡️ — Перезапускать контейнеры каждый день, чтобы очищались файлы логов 🐸Библиотека задач по DevOps

ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ❗ КУРСЫ ПОДОРОЖАЮТ ЗАВТРА‼️ — ML за 34к вместо 44к + Python в подарок — Математика → второй доступ в подарок — Ранний доступ к AI-агентам с 15 сентября — И МОЖНО УСПЕТЬ КУПИТЬ ВСЁ ДО ПОДОРОЖАНИЯ 👉 Proglib Academy

В Kubernetes при деплое новой версии сервиса юзеры получают ошибки, потому что Pod’ы начинают принимать трафик до того, как приложение полностью готово. Какое решение правильное? 👾 — Увеличить количество реплик Deployment, чтобы снизить вероятность ошибки 👍 — Настроить readinessProbe, чтобы Pod начинал получать трафик только после готовности 🥰 — Перезапускать Pod’ы вручную до тех пор, пока они не будут стабильными ⚡️ — Использовать livenessProbe, чтобы Kubernetes перезапускал Pod при ошибке 🐸Библиотека задач по DevOps

Что такое тестирование устойчивости? Тестирование устойчивости — это программный процесс, который проверяет поведение приложения в неконтролируемых и хаотических сценариях. Это также гарантирует, что данные и функциональность не будут потеряны после возникновения сбоя. 🐸Библиотека задач по DevOps

🤓 «Сначала выучу Python идеально, а потом пойду в ML» Звучит логично, но на практике — ловушка. Python огромный: фреймворки, библиотеки, нюансы синтаксиса. Учить «всё сразу» можно бесконечно. В итоге — месяцы зубрёжки, а до ML руки так и не доходят. На старте достаточно баз: типы данных, циклы, функции, работа с библиотеками. Всё остальное лучше подтягивать в процессе решения ML-задач. ⚠️ До 1 сентября курсы можно забрать по старым ценам. Это последние выходные, когда: — ML идёт за 34 000 вместо 44 000 ₽ + Python в подарок, — два в одном: оплатите курс по математике и получите второй доступ в подарок, — и главное: можно купить все курсы до подорожания. 👉 ML для старта в Data Science А для будущих Data Scientist’ов у нас ещё: — Базовые модели ML и приложения — Математика для Data Science — AI-агенты для DS-специалистов (2-й поток скоро)

⏰ Осталось 48 часов! Обратный отсчёт пошёл: только до воскресенья 23:59 можно купить курс «AI-агенты для DS-специалистов» и начать учиться уже с 15 сентября. ⚡️ Это ваши +3 недели форы, чтобы спокойно разобраться в самых сложных темах и прийти к первому занятию 7 октября уже подготовленным. 👉 Забрать место

При сборке Docker-образа вы замечаете, что он получился слишком большим и занимает несколько гигабайт. Какой подход наиболее правильный для оптимизации размера образа? 👾 — Использовать docker system prune -a перед каждой сборкой 👍 — Применить multi-stage build, использовать минимальные базовые образы (например, alpine) и убирать лишние слои 🥰 — Всегда собирать образ с флагом --no-cache, чтобы исключить устаревшие слои ⚡️ — Настроить restart: always, чтобы контейнеры работали даже с большим образом 🐸Библиотека задач по DevOps

В Kubernetes у вас есть приложение, которое при обновлении должно оставаться доступным без простоя. Какой механизм деплоя нужно использовать? 👾 — Recreate Deployment 👍 — RollingUpdate Deployment 🥰 — DaemonSet ⚡️ — StatefulSet 🐸Библиотека задач по DevOps

📢 Какой сетап идеально подойдёт для разработки AI-агента? Голосуйте за свой вариант и пишите в комментариях, в каком режиме вы реально кодите. ❤️ — 1 👍 — 2 ⚡️ — 3 👏 — 4 🔥 — 5 🎉 — 6 😁 — 7 😍 — 8 🤩 — 9 Какой бы сетап ни был, без AI-агентов в 2025 всё равно далеко не уедешь. 👉 Научим, как строить агентов, которые кодят с тобой

Вы настраиваете инфраструктуру как код для AWS. Требуется гарантировать, что конфигурация окружений всегда будет соответствовать декларативным манифестам. Какой инструмент лучше всего подходит для этой задачи? 👾 — Ansible 👍 — Terraform 🥰 — Docker Compose ⚡️ — Jenkins 🐸Библиотека задач по DevOps

Что такое Workspaces в Terraform? Workspaces в Terraform — это возможность управления state файлами. Workspace содержит все что необходимо для управления набором инфраструктуры, а отдельные рабочие области функционируют как полностью отдельные рабочие каталоги. С помощью Workspaces возможно управлять несколькими средами инфраструктуры. 🐸Библиотека задач по DevOps

❗ Так, владелец макбука. Хватит позировать в кофейне. Настоящее портфолио — это не стикеры на крышке, а проект с чистым кодом, README и рабочей демкой. Не знаешь, как такой собрать? Научим. Наш курс «ML для старта в Data Science» — это пошаговый гайд к проекту, за который не стыдно. ОСТАЛАСЬ НЕДЕЛЯ, чтобы забрать его по старой цене в 44.000 ₽. С 1 сентября — всё. 🎁 И да, при покупке курса ML до 1 сентября — курс по Python получаешь бесплатно. 👉 Апгрейд от «вайба» до «оффера» тут