DevOps

Как RabbitMQ превосходит Kafka? Сократите бюджет на 40% и повысьте скорость обработки данных: где RabbitMQ выигрывает у Kafka, а где — нет Приглашаем на открытый урок «Оптимальные решения на RabbitMQ или как Кролик превосходит Kafka» посвященный курсу «RabbitMQ для разработчиков и администраторов» ✅ Практическое занятие: научитесь избегать переплат за Kafka, использовать скрытые возможности RabbitMQ и получат готовый чек-лист для выбора инструмента Разберем почему Kafka требует кластеры, а RabbitMQ запускается за 5 минут (и когда это критично) ⬆️ Протестируй курс на открытом уроке  https://tglink.io/8a0ab05a4ea8?erid=2W5zFGhttqW #реклама О рекламодателе

🛠️ Konditionner — конфигурируемая Clojure-библиотека для управления состоянием и валидации 🌟 Что это? Konditionner — простой, но мощный инструмент для: - валидации данных на основе схем; - управления глобальными или локальными состояниями; - реактивной обработки изменений значений. ⚙️ Как работает: - Используются специальные схемы и предикаты (например :required, :min, `:one-of`) для описания структуры и ограничений данных. - При валидации данные проходят через validate, возвращая валидную версию или ошибки. - Состояние хранится в атомах, подписках и реактивных listener’ах. 📌 Github

🖥10 полезных Linux-команд Вот подборка скрытых инструментов, которые могут сэкономить время и упростить работу в терминале: 1. `sudo!!` — автоматически повторяет последнюю команду с правами root. 2. `python -m http.server` — запускает простой HTTP-сервер текущей папки за секунды. 3. `mtr` — объединяет функции ping и traceroute для диагностики сети. 4. `nl` — выводит нумерованный текст из файла. 5. `shuf` — случайным образом выбирает строки из файла. 6. `ss` — более обширный аналог netstat для сокетов. 7. `last` — показывает историю входа пользователей. 8. `curl ifconfig.me` — быстро узнаёт внешний IP-адрес. 9. `tree` — отображает структуру директорий в виде дерева. 10. `pstree` — выводит процессы и их иерархию в виде дерева 💡 Эти команды — настоящие скрытые жемчужины Linux: короткие, удобные и невероятно практичные для повседневных задач. Попробуйте добавить хотя бы одну в ваш арсенал — это может изменить ваш CLI-опыт. 📌 Подробнее

📦 PcapPlusPlus — мощный C++ инструмент для работы с сетевыми пакетами. Этот мультиплатформенный проект предлагает удобные C++ обёртки для популярных движков захвата трафика — от классических libpcap/WinPcap до высокопроизводительных DPDK и PF_RING. Библиотека поддерживает огромное количество протоколов: от базовых Ethernet и IP до специализированных вроде WireGuard или S7Comm. При работе с пакетами, помимо стандартного парсинга в проекте доступны функции сборки TCP-сессий с учётом ретрансмитов и обработки фрагментации IP. Для разработчиков приложений под Linux ценна интеграция с eBPF AF_XDP — это позволяет достичь линейной скорости обработки. 🤖 GitHub @devopsitsec

🧠 Linux-хак: перезапуск процесса без остановки PID Представь, у тебя работает демон, и ты хочешь обновить его бинарник *без остановки процесса* и *без потери PID*. Такое возможно — с помощью магии `exec`. 🔥 Трюк: заменить текущий процесс на новый:

exec /path/to/new/binary --with --args

📌 Что происходит? - Команда exec заменяет текущий процесс новым — без создания нового PID - Все открытые файловые дескрипторы и сокеты сохраняются - Работает, только если у тебя уже есть нужные права (например, через systemd или под `sudo`) 🛠 Пример в бою: Ты перекомпилировал новый nginx в /usr/local/bin/nginx-new, и хочешь подменить старый:

pidof nginx  # допустим, PID = 1234
sudo nsenter -t 1234 -m -u -i -n -p -- bash
cd /usr/local/bin
exec ./nginx-new -c /etc/nginx/nginx.conf

📌 Готово! Новый бинарь работает в том же PID, открытые сокеты и дескрипторы остались на месте.

👩‍💻 Всем программистам посвящается! Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования: Выбирай своё направление: 👩‍💻 Python — t.me/python_ready 🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready 🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready 🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready 👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready 👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready 👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready 📖 IT Книги — t.me/books_ready 👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready 📱 JavaScript — t.me/javascript_ready 👩‍💻 Backend — t.me/backend_ready 📱 GitHub & Git — t.me/github_ready 👩‍💻 Java — t.me/java_ready 👩‍💻 Весь IT — t.me/it_ready 👩‍💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready 🖼️ DevOps — t.me/devops_ready 🖥 Design — t.me/design_ready 📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

Как узнать, кто последний редактировал любой файл в Linux — даже если это не git Оказывается, можно выяснить, какой пользователь последний модифицировал файл, даже если это обычная файловая система и никакой системы контроля версий нет. Секрет — в auditd, который отслеживает события уровня ядра. Вот как включить отслеживание изменений для конкретного файла:

# Включаем слежение за изменениями файла
auditctl -w /etc/nginx/nginx.conf -p w -k nginx_watch

# Потом можно посмотреть, кто и когда его правил:
ausearch -k nginx_watch

🧠 Кто редактировал файл — точно и с логами 📌 Работает с любыми файлами: конфиги, скрипты, ключи 📌 Видно: кто, когда, чем, с каким PID 📌 Отлично для отладки, расследований, CI/CD и безопасных систем Идеальный инструмент, если "что-то сломалось, но никто ничего не трогал. Видео @linuxkalii

🧠 GitHub раскрывает планы по следующей эволюции Copilot — от помощника к полноценному агенту. 🔗 В новом посте GitHub делится видением agentic workflows — когда Copilot становится не просто ассистентом, а полноценным участником команды, который умеет: • понимать задачу целиком, • планировать шаги, • писать и менять код, • создавать PR и даже инициировать обсуждение. 📌 Что важно: — Copilot теперь работает в рамках цепочек действий (tasks → plans → code) — Появляются memory и context-aware агенты — Идея — не просто "автодополнение", а делегирование работы: от заведения ишью до его закрытия — Акцент на безопасную, контролируемую автоматизацию ⚙️ Пример: вы создаёте issue → Copilot планирует, как решить → предлагает PR → вы ревьюите и мёрджите. 🛠 Уже сейчас GitHub тестирует: - Copilot Workspace (автогенерация изменений по issue) - GitHub Agents (task‑oriented агенты для DevOps и beyond) 📎 Читайте подробнее: Copilot перестаёт быть просто AI‑другом в редакторе — он становится сотрудником, который понимает задачи, работает в контексте проекта и помогает двигать код вперёд.

Знакомьтесь: Nova Special Edition, первая полнофункциональная платформа контейнеризации с сертификатом ФСТЭК ИТ-компания Orion soft выпустила новую редакцию платформы контейнеризации Nova, соответствующую 4 уровню доверия. Это первый оркестратор контейнеров в реестре ФСТЭК, сохраняющий в себе все функции базовой редакции.  15 июля в 11:00 специалисты Orion soft проведут вебинар, на котором расскажут все о Nova Special Edition: —  Сценарии использования для АСУ ТП, ГИС, КИИ и компаний, обеспечивающих безопасность персональных данных — Ключевые функции безопасности Nova Special Edition — Встроенные модули для обеспечения защиты: StarVault, NeuVector и др. — Как мы перестраивали процессы разработки под требования ФСТЭК — Планы по развитию сертифицированной редакции 📌Регистрация Кстати, недавно Nova Container Platform возглавила рейтинг «Информационная безопасность платформ Kubernetes 2025»

🎓 Комьюнити Cursor собрало огромную библиотеку гайдов и инструментов для вайбкодеров. Тут есть всё, чтобы работать с ИИ было проще и эффективнее: — Готовые промты под разные задачи — MCP-серверы для общения с внешними приложениями — И самое крутое: генератор уникальных промт-правил под ваш проект Налетай — всё это бесплатно и уже доступно. 🔗 https://cursor.directory/

Как перенести прод в Kubernetes on Bare Metal? 24 июля | 12:00 Selectel проведет вебинар для DevOps-инженеров, системных администраторов и техлидов. Приходите, чтобы узнать: - про новые возможности сервиса Managed Kubernetes на выделенных серверах, - как сократить расходы на 35% и повысить производительность сервисов. Вебинар бесплатный, достаточно только зарегистрироваться: https://slc.tl/d9rta Чтобы не пропустить вебинар и узнавать о других мероприятиях, воркшопах и бесплатных курсах Selectel, подписывайтесь на @selectel_events Реклама, АО «Селектел», ИНН: 7810962785, ERID: 2VtzqxS3Nxf

💡Принес вам крутую шпаргалку по шаблонам проектирования на русском Паттерны (шаблоны) проектирования — это способы построения программ, которые считаются хорошим тоном для разработчиков. 📦 Сохрани себе, чтобы не потерять #шпаргалка

Первый открытый Call for Papers на IT Elements 2025 — last call! 10–11 сентября ИТ-сообщество традиционно соберется на большой осенней конференции для тех, кто делает ИТ в России. Готовьтесь к новым трекам, новым спикерам и новой грандиозной площадке! Если у вас есть сильный кейс, нестандартный опыт или нешаблонное решение — пришло время предложить свой доклад. Главное требование — экспертность и новизна темы. Рассматриваются доклады по ключевым направлениям: ▪️ИТ-инфраструктура ▪️Сетевые решения ▪️Кибербезопасность ▪️Прикладные решения, AI и ML Станьте главным элементом IT Elements 2025! Узнать больше и подать заявку можно до 20 июля.

📦 Fluent Bit теряет логи в Kubernetes? Вот как это пофиксили в ArteraAI Команда ArteraAI столкнулась с загадочным исчезновением логов: job успешно выполнялся, Fluent Bit читал логи… но они не доходили до DataDog. Почему? 🔍 Оказалось, что Fluent Bit не справлялся с нагрузкой: - логи буферизуются в памяти (по 2МБ чанки), - при переполнении mem_buf_limit входные плагины ставятся на паузу, - данные теряются, особенно при всплесках активности. 💡 Решение: включили файловую буферизацию. Теперь логи сначала пишутся в память, потом на диск — никаких пауз и потерь. ‼️ Но даже после фикса… логи не находились в DataDog. Почему? 🔥 Проблема была в отсутствии Kubernetes-метаданных. Fluent Bit не всегда корректно добавлял поля pod, namespace, cluster, и логи оказывались в слепой зоне мониторинга. 📌 Вывод: 1. Следите за backpressure (`paused (mem buf overlimit)`). 2. Включайте файловую буферизацию при высоких нагрузках. 3. Проверяйте, что Kubernetes Filter добавляет все нужные метаданные. Подробности: https://arteraai.medium.com/optimizing-kubernetes-log-aggregation-tackling-fluent-bit-buffering-and-backpressure-challenges-fb3129dc5031 @DevOPSitsec

🌀 Эмулятор старого ЭЛТ-терминала, как в 80-х cool-retro-term — это терминал с рябью, изгибами экрана и ламповым визуалом, как на старых мониторах. 🖥 Никакой практической пользы — только чистый ретровайб. 🎛 Работает на Linux и macOS ⚙️ Построен на QML + qtermwidget (как в Konsole) 📎 GitHub: https://github.com/Swordfish90/cool-retro-term

⚡️ 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/pro_python_code 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!

✔️ Google столкнулась с антимонопольной жалобой в ЕС из-за функции AI Overviews. Коалиция независимых издателей подала антимонопольную жалобу на Google в Еврокомиссию. Они утверждают, что новая функция AI Overviews отбирает у них трафик и рекламные доходы, используя их контент без разрешения и компенсации. Основная претензия заключается в том, что издатели не могут запретить использование своих материалов для обучения нейросетей и создания саммари, не рискуя при этом полностью исчезнуть из результатов поиска. Google же заявляет, что AI Overviews лишь помогает пользователям находить контент. reuters.com ✔️ Индийский инженер-программист совмещал работу сразу в нескольких стартапах. Сохам Парекх оказался в центре скандала, когда выяснилось, что он тайно занимал фултайм-позиции сразу в нескольких стартапах. Все началось с поста основателя Playground AI, который рассказал, что Парех умудрялся работать на 3-4 компании сразу. К обсуждению быстро подключились другие компании, подтвердившие, что тоже собеседовали или нанимали его. Схема была проста: Парех впечатлял на технических интервью и имел активный профиль на GitHub, это и помогало ему получать офферы. Но после найма он срывал сроки и не выполнял задачи. Поймали его, заметив коммиты в репозитории другой компании во время его предполагаемого «больничного». Сам инженер объяснил свои действия тяжелым финансовым положением. Сейчас Парекх работает в стартапе Darwin Studios, стартапе по ремикшированию видео с использованием ИИ. theverge.com ✔️ ИИ помог создать нейтрализатор радиоактивного йода. Команда исследователей из Кореи использовала машинное обучение для решения проблемы утилизации ядерных отходов. Их целью был радиоактивный I-129, изотоп с периодом полураспада 15,7 млн лет, крайне опасный для живых организмов. С помощью ИИ ученые нашли новый адсорбент на основе меди, хрома, железа и алюминия, который удаляет более 90% радиоактивного йода из воды. Это значительно эффективнее существующих методов. Главное преимущество ИИ было в скорости. Вместо полного перебора комбинаций модель предсказывала самые перспективные составы, что позволило протестировать лишь 16% от всех возможных вариантов для нахождения оптимального. Команда уже патентует технологию для коммерческого применения. phys.org ✔️ Команда ZLUDA отчиталась о прогрессе в запуске CUDA на сторонних GPU. Проект ZLUDA, позволяющий запускать код CUDA на видеокартах AMD и Intel, поделились важными обновлениями после спасения от закрытия. Проект теперь ведут два фултайм-разработчика, один из которых сфокусирован на поддержке ИИ-нагрузок. Главный фокус - запуск GPT-2 в рамках тестового проекта llm.c. Это необходимый шаг к поддержке фреймворков наподобие PyTorch. Также разработчики повышают точность вычислений, стремясь к побитовому соответствию с результатами на железе Nvidia с помощью PTX-тестов. vosen.github.io ✔️ Skywork-Reward-V2: обновление семейства открытых reward-моделей. Китайская компания Kunlun Wanwei выпустила вторую версию своих открытых reward-моделей, которые помогают «объяснить» LLM, какие ответы считать хорошими, а какие — плохими. Новая серия V2 обучена на огромном датасете из 26 миллионов пар оценок и включает 8 моделей разного размера. По заявлениям разработчиков, флагманская версия на 8 млрд. параметров превосходит все существующие аналоги на ключевых бенчмарках, а самая компактная, 600 по производительности почти догнала их старшую модель прошлого поколения на 27 млрд. параметров. Новое семейство уже доступно на HuggingFace. github.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🛡️ OpenRASP — инновационный подход к безопасности веб-приложений, который встраивает защиту прямо в сервер приложений. В отличие от традиционных WAF, анализирующих только входящие запросы, OpenRASP мониторит выполнение уязвимых операций на уровне приложения, что резко снижает количество ложных срабатываний. Проект поддерживает популярные Java-серверы и PHP 5.3-7.4, добавляя всего 1-4% нагрузки. Алгоритмы детектирования контекстно-зависимы — атаки выявляются только при реальной эксплуатации уязвимости, а детальный stacktrace упрощает расследование инцидентов. 🤖 GitHub @devopsitsec

Как настроить сложные маршруты сообщений за 10 минут? Научитесь управлять потоком данных так, чтобы даже самые запутанные сценарии работали как часы! Приглашаем на открытый урок «RabbitMQ. Как заставить сообщения летать по сложным маршрутам» посвященный курсу «RabbitMQ для разработчиков и администраторов» ✅ Практика: Участники научатся настраивать сложные маршруты сообщений за 10 минут, избегать типичных ловушек и получат готовые шаблоны для своих проектов 👉 Регистрация на урок https://tglink.io/e1bf38e6f419?erid=2W5zFJGNpek #реклама О рекламодателе

📌 ICONIQ: Плейбук архитектора ИИ-систем 2025.   Iconiq Capital опросила 300 руководителей ИИ-стартапов с доходом от $10 млн. до $1 млрд. о том, как эти стартапы используют ИИ и собрала результаты в отчет "ICONIQ AI Builder’s Playbook 2025"

Iconiq Capital - американская компания по управлению инвестициями, основанная в 2011 году. Функционирует как гибридный семейный офис и имеет тесные связи с компанией Марка Цукерберга. Компания предоставляет услуги по инвестиционному менеджменту, частному капиталу, венчурным инвестициям, управлению недвижимостью и филантропии для состоятельных семей и организаций.

▶️Очень кратко: Эра экспериментальных ИИ-демо закончилась. Сейчас компании массово переходят к боевому использованию генеративных моделей - и тут уже не про «вау», а про ROI, стоимость инференса и объяснимость. 🟡AI-native vs AI-enabled Компании, с нативными ИИ-продуктами, сильно опережают тех, кто "добавил ИИ". Почти половина стартапов нативных ИИ-продуктов уже достигла масштабирования (47% против 13% у ретрофитеров). В продуктовом портфеле такой типовой компании в среднем 2,8 модели и они активно идут по пути агентных сценариев, причем многие строят архитектуру с возможностью быстрого свапа моделей. 🟡Ценообразование и монетизация. ИИ ломает старые цены и бизнес-модели. 38% компаний используют гибридное ценообразование (подписка + плата за использование), ещё 19% — только за использование а 6% уже экспериментируют с outcome-based моделями. Пока 40% включают ИИ в премиум-пакет, но 37% планируют пересмотреть подход, учитывая реальные метрики использования и отдачу. 🟡Команда и расходы.  ИИ перестал быть задачей «R&D-уголка». В быстрорастущих компаниях до 37% инженеров работают над ИИ, а AI/ML-инженеров нанимают в среднем за 70+ дней. И это большая проблема. ИИ забирает до 20% R&D-бюджета, причем по мере роста проекта расходы смещаются с найма в сторону инференса и инфраструктуры.   🟡Инструменты и инфраструктура.  68% компаний используют только облако, ещё 64% сидят на внешних API. OpenAI/GPT - лидер (81%), но растет доля мульти-модельных подходов (Claude, Gemini, Mistral и др.). NVIDIA по-прежнему доминирует в инференсе: TensorRT и Triton используют 60% команд, но и ONNX Runtime (18%) с TorchServe (15%) укрепляют позиции. Из инструментов для оркестрации лидируют LangChain и Hugging Face, а для мониторинга — Datadog и LangSmith (~17%). MLOps по-прежнему на MLflow (36%) и Weights & Biases (20%). 🟡Что тормозит развитие.  Самое сложное в развертывании продуктов оказалось не в коде, а в доверии и эффективности: 42% компаний говорят о проблемах доверия и объяснимости, 39% — не могут показать ROI, 38% — борются с галлюцинациями, а 32% — с высокой стоимостью инференса, а доступ к GPU — проблема лишь для 5%. Главный вывод: чтобы внедрить ИИ, одной модели не достаточно, еще нужно обосновать ее бизнес-ценность и держать под контролем поведение.   🟡ИИ внутри стартапов. 77% команд используют ИИ для помощи в разработке (GitHub Copilot почти у всех), 65% — для генерации контента, 57% — для поиска знаний. Те, у кого ИИ активно используется получают 15–30% прироста эффективности. Самые распространенные юзкейсы: кодинг, аналитика, поиск по внутренней документации. Самое неожиданное Несмотря на популярность OpenAI, стоимость API и непредсказуемость инференса — головная боль даже у тех, кто платит миллионы в месяц. 🔜 Ознакомиться с полным отчетом @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml