Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Библиотека задач по DevOps | тесты, код, задания
Kanalga Telegram’da o‘tish
Задачи и тесты по DevOps для тренировки и обучения. Учиться у нас: https://clc.to/XLFrnw По рекламе: @proglib_adv Наши каналы: https://t.me/proglibrary/9197 Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Ko'proq ko'rsatish3 003
Obunachilar
-224 soatlar
-57 kunlar
-730 kunlar
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Iyun '26
Iyun '26
+27
4 kanalda
May '26
+50
6 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+70
4 kanalda
Get PRO
Mart '26
+39
2 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+75
3 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+68
3 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+72
5 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+34
1 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+34
2 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+40
4 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+46
4 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+46
4 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+49
1 kanalda
Get PRO
May '25
+43
2 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+73
2 kanalda
Get PRO
Mart '25
+122
52 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+100
31 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+135
35 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+83
35 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+172
37 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+159
35 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+181
35 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+194
35 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+142
35 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+180
29 kanalda
Get PRO
May '24
+156
35 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+1 043
37 kanalda
Get PRO
Mart '24
+276
31 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+1 183
31 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 24 Iyun | +1 | |||
| 23 Iyun | 0 | |||
| 22 Iyun | +1 | |||
| 21 Iyun | 0 | |||
| 20 Iyun | 0 | |||
| 19 Iyun | +1 | |||
| 18 Iyun | 0 | |||
| 17 Iyun | +4 | |||
| 16 Iyun | 0 | |||
| 15 Iyun | +2 | |||
| 14 Iyun | +2 | |||
| 13 Iyun | +2 | |||
| 12 Iyun | +1 | |||
| 11 Iyun | +3 | |||
| 10 Iyun | 0 | |||
| 09 Iyun | +1 | |||
| 08 Iyun | +1 | |||
| 07 Iyun | +1 | |||
| 06 Iyun | 0 | |||
| 05 Iyun | +2 | |||
| 04 Iyun | +1 | |||
| 03 Iyun | +1 | |||
| 02 Iyun | +1 | |||
| 01 Iyun | +2 |
Kanal postlari
⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует наш открытый урок!
Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдыхают 😅, мы предлагаем без лишней конкуренции прокачать свой workflow и начать закрывать тикеты в три раза быстрее.
Тема:
«AI-инструменты в разработке: пишем код быстрее»Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины. 🎙️ Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei). 👉 Узнать, как ускорить разработку с AI
| 2 | В кластере вы используете Docker для CI/CD. Иногда разработчики жалуются, что контейнеры работают нестабильно при одинаковом коде и Dockerfile. При анализе оказалось, что образы собираются на разных машинах и ведут себя по-разному. Какое решение наиболее корректное?
👾 — Запретить кэширование (--no-cache) при сборке, чтобы всегда собирать "с нуля"
👍 — Использовать фиксированные версии базовых образов и зависимостей (pinning), а также lock-файлы в пакетных менеджерах
🥰 — Перезапускать контейнеры до тех пор, пока они не будут работать стабильно
⚡️ — Использовать latest в базовых образах, чтобы всегда получать свежие зависимости.
🐸Библиотека задач по DevOps | 178 |
| 3 | 🤖 Какие задачи можно действительно доверить ИИ?
Уже завтра разберём это на открытом уроке «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».
Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft от Яндекса.
После урока вы:
🔹 поймёте, какие задачи стоит делегировать AI уже сегодня;
🔹 научитесь быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе;
🔹 увидите, как выглядит современный workflow разработки с AI;
🔹 узнаете, где AI помогает экономить время, а где всё ещё нужен контроль разработчика.
На практике разберём путь от получения задачи до готового Pull Request с использованием AI-инструментов и AI-ревью.
🗓️ 23 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут
👉 Зарегистрироваться и получить рабочий AI-workflow для своих задач | 191 |
| 4 | 🤖 AI пишет код за вас? Это самое скучное, что он умеет
Основное время разработчик тратит на другое: разобраться в чужой кодовой базе, найти нужный участок проекта, проверить решение, собрать Pull Request. Вот где AI реально экономит часы — если знать, как им пользоваться.
23 июня Ольга Лукьянова покажет это на практике: как с помощью современных AI-инструментов быстро погружаться в незнакомый проект, находить нужный код, реализовывать задачи и проверять результат до ревью коллег.
В итоге вы увидите не отдельные приёмы и промпты, а целостный workflow, который можно встроить в свою работу уже на следующий день 🔥
Чтобы лучше погрузиться в тему:
📺 Выступление про SourceCraft
📖 Статья на Хабре
🗓️ Когда: 23 июня, 19:00 (МСК)
👉 Занять место на открытом уроке | 193 |
| 5 | После деплоя в Kubernetes приложение периодически перезапускается, хотя в логах нет явной ошибки. При проверке видно, что контейнер превышает memory limit. Что происходит и что правильнее сделать?
👾 — Kubernetes случайно перезапускает pod’ы для балансировки нагрузки
👍 — Контейнер убивается из-за OOMKilled, нужно проверить утечки памяти, лимиты, requests и реальное потребление
🥰 — Нужно убрать readinessProbe, потому что она мешает контейнеру работать стабильно
⚡️ — Нужно увеличить количество replicas, тогда каждый pod будет потреблять меньше памяти автоматически
Библиотека задач по DevOps | 211 |
| 6 | В Kubernetes вы хотите реализовать blue-green deployment, чтобы минимизировать риски при выкатывании новой версии приложения. Какой подход будет наиболее правильным?
👾 — Обновить Deployment стратегией RollingUpdate и выставить maxUnavailable=0
👍 — Запустить новую версию как отдельный Deployment/Service и переключить трафик на неё после проверки
🥰 — Удалить старый Deployment и сразу задеплоить новый
⚡️ — Настроить HPA (HorizontalPodAutoscaler), чтобы он автоматически включал новую версию
🐸Библиотека задач по DevOps | 948 |
| 7 | ⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок!
Тема:
«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»
🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа.
Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт.
🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».
👉 Успей присоединиться к уроку | 275 |
| 8 | 🔥 Чем больше агентов — тем лучше? Не всегда. Уже завтра поговорим о реальных ограничениях на открытом уроке «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены».
Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
После урока вы:
🔹 будете лучше ориентироваться в выборе между одним агентом и мультиагентной системой;
🔹 поймёте, какие архитектурные ошибки встречаются чаще всего;
🔹 получите практические ориентиры для проектирования и внедрения агентных систем;
🔹 будете лучше понимать возможности и ограничения современных ИИ-агентов.
🗓️ 18 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут
👉 Зарегистрироваться и получить промокод на 10 000 ₽ | 271 |
| 9 | 🔥 Чем больше агентов — тем лучше? Не всегда. Уже завтра поговорим о реальных ограничениях на открытом уроке «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены».
Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
После урока вы:
🔹 будете лучше ориентироваться в выборе между одним агентом и мультиагентной системой;
🔹 поймёте, какие архитектурные ошибки встречаются чаще всего;
🔹 получите практические ориентиры для проектирования и внедрения агентных систем;
🔹 будете лучше понимать возможности и ограничения современных ИИ-агентов.
🗓️ 18 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут
👉 Зарегистрироваться и получить промокод на 10 000 ₽ | 242 |
| 10 | В Kubernetes у Pod падает readinessProbe. Что происходит?
👾 — Pod исключают из Endpoints — трафик от Service не идёт, контейнер не перезапускается
⚡️ — Контейнер немедленно перезапускается kubelet’ом
Библиотека задач по DevOps | 258 |
| 11 | Какая практика предполагает развертывание кода в производственной среде перед фактическим производством?
👾 — Непрерывное тестирование
👍 — Canary Release
🥰 — Сине-зеленое развертывание
⚡️ — Непрерывное развертывание
Библиотека задач DevOps | 304 |
| 12 | 💻 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. | 368 |
| 13 | 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 | 1 239 |
| 14 | 📊 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 | 434 |
| 15 | 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 | 369 |
| 16 | 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 | 1 485 |
| 17 | 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 | 463 |
| 18 | ⚡️ 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. | 509 |
| 19 | 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 | 1 439 |
| 20 | 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 | 429 |
