23471
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
📈 Полный SDK для Polymarket API
Полный набор инструментов для работы с API Polymarket, включая Data API, Gamma API и WebSocket для реального времени. SDK упрощает доступ к рынкам, ордерам и аналитике, позволяя разработчикам интегрировать функционал Polymarket в свои приложения.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка нескольких API для торговли и анализа
- Реальное время обновлений через WebSocket
- Инструменты для обнаружения арбитража
- Удобные клиентские библиотеки для работы с данными
- Аналитика и управление кошельками
📌 GitHub: https://github.com/cyl19970726/poly-sdk
Любителям науки - отличный open-source клиент для чтения arXiv, который делает научные статьи удобными для жизни, а не для страданий 😊
Что внутри:
- ИИ-чат по контексту статьи
- Автоматическая краткая выжимка (есть даже озвучка)
- Нормальная тёмная тема
- Оффлайн-режим
- Удобный поиск по авторам и темам
Минимум шума — максимум смысла.
Настоящие бесплатные знания.
GitHub: https://github.com/dagmawibabi/ScholarXIV
💥 IaC: Тестирование инфраструктуры — как внедрить инженерные практики и перестать бояться изменений
🔥 14 января в 20:00 мск — бесплатный открытый вебинар OTUS
На уроке разберём, как построить полноценную систему тестирования IaC и превратить изменения в инфраструктуре из лотереи в предсказуемый процесс.
📌 Что будет:
— Мифы и реальные боли: почему без тестов инфраструктура ломается в самый неподходящий момент
— Пирамида тестирования IaC
— Как встроить проверки в GitLab CI и сделать pipeline’ы предсказуемыми
— Практики выживания: стандарты, структура проектов, кодстайл, документация
🎯 После вебинара вы сможете:
— Автоматически проверять инфраструктурный код
— Ловить регрессии и «магические» конфиги на этапе MR
— Внедрить тесты в текущие процессы без боли
— Поднять инженерную культуру команды
👉Регистрация https://otus.pw/DPdW/?erid=2W5zFH4LKdi
Вебинар приурочен к старту курса «DevOps-инженер: практики и инструменты»
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
Что загадывает DevOps на Новый год?
⏺чтобы кластер обновлялся без ночных алертов
⏺сеть работала стабильно и предсказуемо
⏺апгрейд кластера не превращался в вечер с release notes
Разработчики Managed Kubernetes в облаке MWS Cloud Platform ⬜ знают все ваши тайные желания и готовы упростить вашу DevOps-рутину.
С Managed Kubernetes вы получаете:
⏺готовый кластер за несколько минут без сложной настройки
⏺управление жизненным циклом кластера и нод
⏺ автоматическое масштабирование под нагрузку
⏺ нативную работу с сетью и storage через CCM / CSI
⏺ централизованное управление доступами через IAM
🚀 Вышел мощный сжиматель видео - сжимает ролики в десятки раз без заметной потери качества и битрейта.
На примере: файл ужался в 17 раз, при этом можно самому выбрать итоговое качество (низкое/среднее/высокое).
Встроен простой редактор: обрезка, поворот, отражение - всё за секунды.
Главное, что работает локально, без интернета, никакой передачи на серверы.
https://github.com/codeforreal1/compressO/releases/tag/1.4.0
🖥 Понятное объяснение Docker Networking Models
Docker поддерживает несколько сетевых моделей - от полной изоляции до работы напрямую с сетью хоста. Выбор нужного варианта влияет на безопасность, производительность и масштабируемость приложения.
1) Bridge (по умолчанию)
→ Docker создаёт виртуальный мост docker0.
→ Контейнеры общаются друг с другом по внутренним IP.
→ Чтобы получить доступ извне, нужно пробрасывать порты (-p 8080:80).
→ Идеально для локальной разработки и одиночных хостов.
2) Host
→ Контейнер использует сетевой стек хоста напрямую.
→ Нет виртуальной сети и NAT - максимум производительности.
→ Минимальная изоляция.
→ Применяется для мониторинга, логгинга, высокоскоростных сервисов.
3) None
→ У контейнера вообще нет сети.
→ Нет доступа ни к интернету, ни к другим контейнерам.
→ Используется для задач, где требуется полная изоляция.
4) Overlay
→ Сеть, работающая поверх нескольких хостов или в Docker Swarm.
→ Контейнеры на разных серверах могут общаться как будто они в одной сети.
→ Основа для распределённых микросервисных систем.
5) Macvlan
→ Каждый контейнер получает свой MAC-адрес и «видится» как отдельная машина.
→ Контейнеры становятся полноценными участниками вашей физической сети.
→ Полезно, когда контейнеры должны быть напрямую доступны по LAN.
6) IPvlan
→ Похоже на Macvlan, но проще управляет IP-адресами на уровне L3.
→ Хорошо подходит для масштабных систем с жёсткими требованиями к маршрутизации.
Дополнительно:
Сервис-дискавери
→ Внутри Docker работает собственный DNS - контейнеры могут общаться по имени сервиса, а не по IP.
Проброс портов
→ Стандартный вариант доступа извне:
-p 8080:80
Драйверы сетей
→ bridge
→ host
→ overlay
→ macvlan
→ ipvlan
Как выбрать модель?
→ Bridge — одиночный хост, локалка.
→ Host — максимум скорости, минимум изоляции.
→ Overlay — распределённые микросервисы.
→ Macvlan — нужны «настоящие» сетевые адреса.
→ None — полная изоляция без сети.
Правильный выбор сетевой модели Docker напрямую влияет на безопасность, структуру архитектуры и производительность. Чтобы уверенно работать с контейнерами и микросервисами - эти модели нужно знать.
⚡ Git Cheatsheet - коротко и по делу
Настройкаgit config --global user.name "Name" — задать имя git config --global user.email "email" — задать почту git config --list — показать настройки
Стартgit init — создать репозиторий git clone url — клонировать репо
Стейджинг и коммитыgit status — статус git add . — добавить все изменения git reset file — убрать из стейджа git commit -m "msg" — коммит git commit --amend — исправить последний коммит
Веткиgit branch — список git branch name — создать git checkout -b name — создать и перейти git branch -d name — удалить
Merge и Rebasegit merge branch — слить ветку git merge --abort — отменить git rebase branch — перебазирование
Историяgit log --oneline — компактная история git log --graph --all — граф git diff — показать изменения
Откатgit restore file — вернуть файл git reset --soft HEAD~1 — откатить коммит, сохранить изменения git reset --hard HEAD~1 — откатить и удалить изменения git clean -f — удалить лишние файлы
Удалённые репозиторииgit remote -v — список git push origin branch — запушить git pull — получить изменения git fetch — только забрать
Тегиgit tag — список git tag name — создать git push origin --tags — отправить теги
Stashgit stash — сохранить изменения git stash list — список git stash apply — применить
Поиск и анализgit blame file — кто менял строки git grep "text" — поиск git bisect — бинарный поиск бага
Продвинутоеgit cherry-pick commit — взять коммит git revert commit — отменить коммит через новый git submodule add url — добавить сабмодуль
Полезно сохранить под рукой.
⚡️ Monitoring и Observability в DevOps: понятное введение
Monitoring и наблюдаемость - важная часть DevOps. Они помогают понять, как работает система, вовремя замечать проблемы и быстро их устранять.
Monitoring показывает, что происходит в системе: рост задержек, ошибки, перегрузка ресурсов.
Observability помогает понять, почему это произошло, используя данные из логов, метрик и трассировок.
Зачем это нужно в DevOps
- раннее обнаружение проблем
- стабильность и высокий аптайм
- быстрое расследование инцидентов
- улучшение CI/CD и качества релизов
- безопасные и предсказуемые обновления
Три ключевых источника данных
Метрики
Числовые показатели: CPU, память, задержка, ошибки. Подходят для наблюдения за трендами.
Логи
Текстовые записи событий и ошибок. Нужны для отладки и поиска причин.
Трейсы
Путь запроса через микросервисы. Особенно важны для Kubernetes и распределённых систем.
Инструменты, которые используют в DevOps
Prometheus — сбор и хранение метрик. Хорошо интегрируется с Kubernetes.
Grafana — визуализация данных и дашборды.
ELK Stack — сбор, хранение и анализ логов.
Jaeger / OpenTelemetry — распределённые трассировки и анализ сервисов.
Как выглядит рабочий процесс мониторинга
- определить ключевые метрики: CPU, память, задержка, ошибки
- настроить агентов для сбора данных
- отправлять данные в системы мониторинга
- построить дашборды
- настроить алерты
- использовать логи и трейсы для поиска причины
Лучшие практики мониторинга
- определяйте SLI, SLO, SLA для оценки надёжности
- автоматизируйте уведомления
- мониторьте весь DevOps-пайплайн
- отслеживайте реальный опыт пользователей
- интегрируйте мониторинг с системой реагирования на инциденты
Что это даёт
- быстрое обнаружение проблем
- снижение MTTR
- уверенность при релизах
- лучшее понимание микросервисов
- улучшение пользовательского опыта
- развитие DevOps-процессов на основе данных
Совет напоследок
Monitoring показывает что происходит.
Observability показывает почему это происходит.
Вместе они создают надёжную и масштабируемую DevOps-инфраструктуру.
🚀 Удобное управление CI/CD с Pipedash
Pipedash — это настольное приложение, которое объединяет CI/CD пайплайны из различных провайдеров в одном интерфейсе. Вместо того чтобы переключаться между разными панелями управления, вы можете отслеживать статус всех своих пайплайнов в одном месте. Приложение поддерживает GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins и другие.
🚀 Основные моменты:
- Объединяет данные из нескольких CI/CD провайдеров
- Автоматическое обновление статусов пайплайнов
- Поддержка плагинов для добавления новых провайдеров
- Локальное хранение данных без аналитики и телеметрии
- Доступно для macOS, Windows и Linux
📌 GitHub: https://github.com/hcavarsan/pipedash
#rust
Linux совет💡
Чтобы просмотреть длинный файл без открытия редактора, используй less:
$ less /var/log/syslog
Можно удобно скроллить вверх и вниз, искать по тексту и ничего не менять в файле.
Чтобы выйти — нажми q.
🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты?
Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.
Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.
Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.
🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов
👉 Начать учиться на Stepik
📈 $GOOGL, возможно, имеет один из лучших инвестиционных трек-рекордов в истории
Если посмотреть на ключевые сделки Google за последние 20 лет, становится ясно, насколько рано и точно компания заходила в технологические тренды.
Вот лишь часть примеров:
— Android
Куплен в 2005 году за ~$50 млн
Сегодня оценивается более чем в ~$200 млрд
≈ 4 000x
— Stripe (Series B, 2012)
Оценка тогда — ~$100 млн
Сегодня — около ~$70 млрд
≈ 700x
— DeepMind
Куплен в 2014 году за ~$500 млн
Оценка сегодня — ~$100 млрд+ (как отдельной компании)
≈ 200x
— YouTube
Куплен в 2006 году за $1.65 млрд
Оценка сегодня — ~$300 млрд+
≈ 180x
— CrowdStrike (Series D, 2017)
Оценка тогда — ~$1 млрд
Сегодня — ~$130 млрд
≈ 130x
— Uber (Series C, 2013)
Оценка тогда — ~$3.5 млрд
Сегодня — ~$168 млрд
≈ 48x
— AST SpaceMobile (Strategic Round, 2024)
Оценка тогда — ~$1 млрд
Сегодня — ~$31 млрд
≈ 31x
— Slack (Series D, 2014)
Оценка тогда — ~$1.1 млрд
Продан Salesforce в 2021 за $27.
Новые сервисы для надежности вашей инфраструктуры 🔗
Облачный провайдер Cloud․ru выпустил три сервиса в общий доступ на платформе Cloud․ru Evolution. Используйте их, чтобы повысить защиту ваших ресурсов.
➡️Evolution Load Balancer v2 помогает быстро и стабильно распределять нагрузку, работая сразу в нескольких зонах доступности. С этим сервисом вы можете быть уверены в стабильности работы своих систем, даже в случае сбоев в одной из зон.
➡️Evolution Agent Backup создает резервные копии виртуальных машин из облаков сторонних провайдеров, экономя место и время благодаря полным и инкрементальным копиям.
➡️Evolution Disaster Recovery обеспечивает быстрое восстановление работы IT-систем при сбоях или киберинцидентах.
❕ Бесплатный вебинар: «GitOps + Flux — автоматизированный деплой в Kubernetes»
Мечтаете деплоить в Kubernetes по принципу «закоммитил — заработало»? Приходите на открытый урок!
Когда: 23.12 в 20:00
Для кого: DevOps‑инженеры, разработчики, администраторы Kubernetes.
Вы узнаете:
• что такое GitOps и почему это стандарт работы с Kubernetes;
• как Flux синхронизирует кластер с Git;
• примеры настройки Flux;
• как избежать ошибок при внедрении GitOps.
После урока сможете:
• настроить базовый пайплайн GitOps с Flux;
• оценить применимость GitOps для вашего проекта.
➡️ Регистрируйтесь сейчас: https://otus.pw/CDpN/?erid=2W5zFJsoC3J
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🐧 Полезный Linux-совет для DevOps:
Используйте sysstat (iostat, pidstat, sar) — это недооценённый набор инструментов, который даёт историю системной нагрузки, включая CPU, I/O и per-process статистику.
`apt install sysstat` или `yum install sysstat`
— `sar -u 1 5` покажет реальную загрузку CPU, а не усреднённые цифры;
— `iostat -x 1` поможет понять, что умирает на диске (await, util, svctm);
— `pidstat -dru 1` идеально для диагностики «кто жрет и почему».
🚀 Какие навыки устаревают, а какие наоборот буду востребованы в новом году.
Каждый год технологии меняют правила игры, но 2025-й стал переломным.
ИИ перестал быть «инструментом для избранных» и превратился в полноценного напарника программистов. Что-то, что раньше считалось важным навыком, сегодня делает ассистент за пару секунд. А какие-то знания, наоборот, неожиданно стали золотыми.
Эта статья — честный разбор:
👉 какие навыки тихо устаревают,
👉 какие останутся с нами навсегда,
👉 и какие уже завтра будут определять, кто станет востребованным — а кто останется за бортом.
Статья: https://uproger.com/kakie-navyki-ustarevayut-a-kakie-naoborot-budu-vostrebovany-v-2026-godu/
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=wTYIK7gp7n0
🖥 Как работают контейнеры
Полное практическое руководство по созданию контейнера похожего на Docker с нуля с использованием только стандартных команд Linux
Автор подробно показывает как устроены файловые системы изоляция процессов циклы пространства имен и остальные механизмы которые делают контейнеры возможными
Это один из самых глубоких материалов по теме и он построен вокруг идеи обучения через реальную практику
Учитесь делая
Ссылка labs точка iximiuz точка com слеш tutorials слеш container filesystem from scratch
labs.iximiuz.com/tutorials/container-filesystem-from-scratch
🖥 SQL-квест: фэнтезийное приключение для аналитиков данных
Представь фэнтези-мир, где заклинания - это SQL-запросы, а древние артефакты спрятаны в таблицах и JSON-документах.
🧙Ты - боевой дата-аналитик, который с помощью SQL, Python, ETL и визуализаций охотится за харизматичным злодеем Архивариусом Пакостусом, что ломает индексы, крадёт данные и готовит “шторм данных” на столицу.🔮
В каждом эпизоде тебя ждут: выборы с последствиями, хитрые задачи от простых SELECT до рекурсивных CTE и BigQuery, юмор, эпик и неожиданные повороты.
Хочешь проверить, сможешь ли ты спасти королевство не мечом, а запросами? Тогда добро пожаловать в SQL-квест.
🪄 Начать квест: https://uproger.com/sql-kvest-fentezijnoe-priklyuchenie-dlya-analitikov-dannyh/
🧰 Подборка полезных скриптов для опытных Linux-админов
1) 🔍 Быстрый поиск крупных файлов (удобно перед очисткой диска)
du -ah / | sort -rh | head -n 30
2) 🛑 Массовое убийство зависших процессов по шаблону
pkill -f "pattern"
3) 🧼 Очистка старых логов/кэша старше X дней
find /var/log -type f -mtime +7 -delete
4) 🧬 Проверка файловой системы без остановки
fsck -n /dev/sdX
5) 📦 Список пакетов, обновлённых за последние 5 дней
grep "upgrade" /var/log/dpkg.log | tail
6) 🕵 Слежение за открытыми портами в реальном времени
watch -n1 "ss -tulpn"
7) 📊 Сбор top-нагружающих процессов по CPU за минуту
ps -eo pid,ppid,cmd,%mem,%cpu --sort=-%cpu | head
8) 🔁 Авто-рестарт службы при падении
while true; do systemctl restart myservice; sleep 5; done
9) 🔗 Быстрый тест сетевой задержки и MTU
tracepath google.com
10) 🔐 Сканирование слабых SSH-ключей
ssh-audit -p 22 localhost
Такие короткие утилитарные команды экономят кучу времени в рутине админа.
❓ Контейнеры разрастаются, а инфраструктура уже не поддаётся контролю?
😬 Каждое развертывание — как мини-квест. Отказоустойчивость под вопросом, DevOps-циклы затянуты, а масштабирование напоминает ручную магию. Kubernetes вроде бы должен всё решать, но на практике сложностей только больше.
👩💻 Онлайн-курс «Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes» поможет вам:
• Автоматизировать управление контейнерами и масштабирование
• Освоить DevOps-подход «инфраструктура как код»
• Подготовиться к сертификации CNCF (CKA и CKAD)
➡️ Пройдите короткое вступительное тестирование и присоединяйтесь к группе: https://otus.pw/OTZi/?erid=2W5zFJeejFv
🎄Учитесь в новом году по старым ценам!
Максимальная скидка 30% 🎁 на обучение до 26.12.2025:
1 курс — тающая скидка 15% до 26.12
2 курса −25%, 3 курса −30%
Учиться системно — выгоднее!
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
💡 QuantWare, квантовый стартап из Нидерландов, представил новую архитектуру квантового процессора — VIO-40K.
Ключевая заявка - до 10 000 кубитов на одном чипе. Это примерно в 100 раз больше, чем у ведущих квантовых процессоров Google и IBM сегодня.
Такой скачок стал возможен за счёт отказа от классической 2D-разводки:
- переход на 3D-архитектуру с вертикальными соединениями
- модульный подход с chiplet-ами
- поддержка до 40 000 линий ввода-вывода
Идея простая, но мощная: масштабировать не «в плоскости», а в объёме, резко увеличивая плотность кубитов без экспоненциального усложнения разводки.
Параллельно QuantWare строит собственное производственное предприятие в Нидерландах, чтобы выпускать такие чипы уже на индустриальном уровне, а не в лабораторных объёмах.
Если подход подтвердится на практике, это может стать одним из самых серьёзных шагов к реально масштабируемым квантовым компьютерам.
https://www.slashgear.com/2053448/quantware-quantum-computer-processor-10000-qubit/
📌Итоги года от Андрея Карпаты.
2025 год был захватывающим годом для языковых моделей.
Они проявились как новый вид интеллекта, одновременно гораздо более умный и гораздо более глупый, чем я ожидал. Я думаю, что индустрия не реализовала хотя бы 10% их потенциала даже при нынешних возможностях.
Я одновременно верю и в то, что мы увидим быстрый и непрерывный прогресс, и в то, что впереди еще очень много работы.
Пристегнитесь.
Я думаю, OpenAI допустили ошибку, сосредоточив свои усилия по созданию агентов в облаке и управляемых из ChatGPT, вместо localhost.
Забавно, что я придумал термин «вайб-кодинг» в этом твите с мыслями из душа, совершенно не представляя, как далеко это зайдет :)
Google Gemini Nano banana — одна из самых невероятных, меняющих парадигму моделей 2025 года.
🔥 OTUS запускает курс «DevOps-инженер: практики и инструменты» — тестирование уже открыто!
Готовы к настоящему DevOps в продакшене + максимальная скидка? Пройдите бесплатный тест и зафиксируйте спеццену и место в группе!
За 5 месяцев вы получите:
• Боевой стек 2025–2026: Docker → K8s → Terraform → Ansible → GitLab CI/CD → Prometheus + Grafana
• Бесплатный Yandex Cloud + большой финальный проект с защитой
• Демки в прямом эфире + код-ревью от менторов из Сбера, IBM, Касперского
• Только то, что реально юзают в проде
Научитесь:
• Делать CI/CD, который не падает в 3 ночи
• Управлять инфраструктурой как кодом
• Запускать отказоустойчивый Kubernetes
• Настраивать полный мониторинг и спать спокойно
Старт: 29 января 2026 г.
👉 Пройти тест и забронировать место: https://otus.pw/O9Qi/?erid=2W5zFJbZ2Tz
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
⚡️Платите меньше за хранение логов и бэкапов
В S3 Selectel появился новый класс хранилища — ледяное. Оно оптимизировано под большие объемы редко используемых данных с типом репликации — Erasure Coding.
Теперь можно выбирать хранилище точно под задачу и экономить до 30% на хранении данных:
📊 для востребованных данных — стандартное хранилище,
🗄 для архивов — холодное,
📦 для логов, бэкапов и документов — ледяное, от 0,79 ₽/мес за 1 ГБ данных.
Переносите данные в S3 Selectel по акции «миграционные каникулы»: первый месяц хранение и входящие запросы будут бесплатными.
Создавайте заявку и переносите данные без лишних расходов → https://slc.tl/rckge
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGdU1UC
🔥 Server Survival: Стройте облачную инфраструктуру!
Играйте в интерактивную 3D-симуляцию, где вы - облачный архитектор. Стройте и масштабируйте облачную инфраструктуру, защищаясь от DDoS-атак и управляя бюджетом. Цель — выжить как можно дольше, обрабатывая легитимный трафик и избегая потерь репутации.
🚀Основные моменты:
- Управление бюджетом и репутацией.
- Разные типы трафика: веб, API и мошеннический.
- Режимы игры: выживание и песочница для экспериментов.
- Улучшение сервисов для повышения производительности.
- Интуитивное управление и визуальная обратная связь.
📌 GitHub: https://github.com/pshenok/server-survival
⚖️ Алгоритм LinkedIn и LLM: появился ли скрытый перекос?
В LinkedIn разгорается спор после того, как платформа стала активнее использовать LLM в ранжировании ленты. Поводом стал вирусный эксперимент #WearthePants, где авторы меняли пол, имя и иногда фото в профиле - и наблюдали резкие изменения охватов.
Что заметили создатели контента:
- Одна авторка с 10 000 подписчиков регулярно получала столько же показов, сколько ее муж с ~2 000
- После смены пола в профиле некоторые фиксировали рост показов на 200–238% всего за один день
- Также сообщают о +27% к вовлеченности и похожих скачках у других участников эксперимента
Позиция LinkedIn:
- Пол и другие демографические поля не используются напрямую для ранжирования ленты
- Сравнения «до и после» могут быть некорректными
- Демографические данные применяются только в масштабных fairness-тестах, а не в продакшн-алгоритме
- В реальном ранжировании используется сотни недемографических сигналов
Где начинается сложная часть:
Даже если пол не передается в модель напрямую, LLM может косвенно восстанавливать «gender-like» сигналы:
- стиль письма
- контекст профиля
- реакция аудитории
- история вовлеченности
- паттерны языка и тем
Фактически модель учится не полу, а коррелирующим с ним признакам.
Еще одно наблюдение авторов:
Новая система, похоже, сильнее награждает ясность мысли и ценность текста, а не частоту постинга или количество лайков. Это автоматически меняет баланс выигрывающих авторов, даже если контент кажется «тем же самым».
Это не история про злой умысел, а про сложность LLM-систем. Даже без прямых демографических данных модели могут воспроизводить перекосы через косвенные сигналы. И чем сложнее алгоритм, тем труднее доказать, где именно проходит граница между корреляцией и дискриминацией.
Источник:
https://techcrunch.com/2025/12/12/ok-whats-going-on-with-linkedins-algo/
🐧 Linux/DevOps совет: используйте `nsenter` для входа в неймспейсы любого процесса - как будто вы «телепортируетесь» внутрь его окружения.
Что это дает:
- Можно зайти в network namespace контейнера или pod'а без Docker/K8s CLI.
- Можно дебажить процессы, которые живут в своём mount/network/ipc пространстве.
- Можно "войти" в зависший контейнер даже если обычные средства не помогают.
Базовый пример:
nsenter --target <PID> --net --uts --ipc --mount -- pidof bash
Вы окажетесь *в том же network/mount пространстве*, что и целевой процесс.
Пример: войти в network-namespace контейнера Docker:
nsenter --target $(docker inspect -f '{{.State.Pid}}' <container>) --net bash
Лайфхаки:
1) Проверить сетевой стек проблемного пода в Kubernetes:
nsenter --target $(crictl inspect <container> | jq .info.pid) --net bash
2) Посмотреть реальную файловую систему процесса:
nsenter --target <PID> --mount bash
3) Разобраться, почему сервис не видит DNS:
nsenter --target <PID> --net cat /etc/resolv.conf
4) Проверить firewall/NAT внутри network namespace:
nsenter --target <PID> --net iptables -L -n
Почему полезно:
- Это самый низкоуровневый способ «зайти внутрь» изолированного окружения.
- Работает даже когда Docker/K8s/ctr разваливаются.
- Отлично подходит для сложного дебага сетевых и файловых проблем.nsenter - инструмент, который большинство DevOps слышали, но редко используют. А зря.
🐧 Продвинутый Linux/DevOps совет: используйте `systemd-run` для мгновенного запуска задач в изолированных временных сервисах - без написания unit-файлов.
Фишка:systemd-run позволяет запускать команды как полноценные systemd-сервисы "на лету".
Это идеальный инструмент для временных задач, отладки, ограничения ресурсов и тестирования поведения в боевых условиях.
Примеры:
1) Запуск команды в отдельном cgroup с лимитом CPU:
systemd-run --scope -p CPUQuota=20% bash -c "make build"
2) Запуск периодической задачи без cron:
systemd-run --on-calendar="hourly" /usr/local/bin/cleanup.sh
3) Проверка сервиса в sandbox-режиме:
systemd-run --property=PrivateTmp=yes --property=ProtectSystem=strict bash
4) Изоляция для небезопасной команды:
systemd-run -p NoNewPrivileges=yes -p PrivateDevices=yes ./script.sh
Чем полезно:
- Не нужно создавать и чистить unit-файлы
- Команда получает все преимущества systemd: логи, cgroups, sandbox
- Отлично подходит DevOps-инженерам для тестов и временных задач
- Позволяет гарантировать безопасность и стабильность окружения
Если вы ещё не используете systemd-run как «одноразовый unit-файл», попробуйте - это один из самых недооценённых инструментов systemd.
⚡️ CACHING STRATEGIES В СИСТЕМНОМ ДИЗАЙНЕ
Кэширование хранит часто используемые данные в быстром слое, обычно в памяти.
Это снижает нагрузку на базу данных и ускоряет ответы системы.
Один из самых эффективных способов улучшить производительность, масштабируемость и сократить расходы.
ПОЧЕМУ КЭШИРОВАНИЕ ВАЖНО
Экономит запросы к базе
Уменьшает задержку
Справляется с высоким количеством чтений
Укрепляет стабильность при нагрузках
Снижает стоимость инфраструктуры
1) CLIENT-SIDE CACHING
Хранение данных в браузере пользователя.
Используются cookies, localStorage, service workers.
Меньше повторных загрузок статических ресурсов.
2) CDN CACHING
Статические файлы лежат на глобальных edge-серверах.
CSS, JS, изображения, видео, шрифты.
Меньше задержка у глобальных пользователей и разгрузка основного сервера.
3) APPLICATION-LEVEL CACHING
Кэш внутри приложения.
Например, структуры в памяти вроде LRU cache.
Очень быстро, но работает в рамках одного сервера.
4) DISTRIBUTED CACHING
Общий кэш для множества серверов.
Инструменты: Redis, Memcached.
Подходит для горизонтального масштабирования и устраняет дублирование кэша.
5) DATABASE QUERY CACHING
Базы хранят результаты частых запросов.
MySQL Query Cache, Postgres внутренний кэш, MongoDB WiredTiger.
Ускоряет повторные чтения.
6) WRITE-BEHIND
Запись идет в кэш, а в базу — асинхронно.
Снижает задержку записи.
Подходит для систем с высокой нагрузкой на запись.
7) WRITE-THROUGH
Записи попадают в кэш и базу одновременно.
Гарантирует консистентность.
Немного медленнее из-за двойной записи.
8) CACHE-ASIDE
Приложение сначала проверяет кэш.
Если промах — идет в базу, затем помещает результат в кэш.
Гибкий и самый популярный вариант.
9) READ-THROUGH
Приложение всегда читает из кэша.
При промахе сам кэш получает данные из базы.
Кэш всегда остается обновленным.
10) TTL И ПОЛИТИКИ ИСТЕЧЕНИЯ
Каждая запись имеет срок жизни.
TTL, LRU, LFU, FIFO — разные режимы очистки данных.
11) INVALDATION
Ручное удаление ключей, удаление по шаблону, автоматическое истечение по TTL или лимиту памяти.
12) MULTI-LAYERED CACHING
Несколько уровней сразу: браузер, CDN, распределенный кэш, кэш приложения.
Полезно для глобальных систем с большим трафиком.
Совет
Кэширование помогает добиться высокой скорости, низкой нагрузки на базу и хорошей масштабируемости.
Стратегию нужно подбирать исходя из размеров системы, интенсивности запросов и требований к консистентности.
⚡️ Bash совет
Если у тебя длинная история терминала, искать нужную команду стрелками - мучение.
Хитрый приём: используй Ctrl + R для поиска по истории в реальном времени.
Ты набираешь часть команды — Bash мгновенно показывает совпадения.
А главное: повторное нажатие Ctrl + R продолжает поиск назад по истории.
Это один из самых больших ускорителей работы в терминале. Подписывайся, больше фишек каждый день !
Читать полностью…
# нажми в терминале:
Ctrl + R
# начни вводить часть команды:
git
# Bash покажет последнюю подходящую команду
# нажми Enter — выполнится найденная команда