DevOps

17 March 2026 18:41

🐳 Docker Layer Caching Trick

Многие Docker-сборки занимают 5–10 минут
даже если вы изменили одну строку кода.

Причина - неправильный порядок инструкций в Dockerfile.

🚫 Плохой Dockerfile

COPY . /app
RUN npm install
RUN npm run build

Если меняется любой файл в коде →
слой COPY . меняется.

Docker сбрасывает кэш и заново запускает:

• npm install
• build

Даже если зависимости не менялись.

⏳ В итоге - каждая сборка почти с нуля.

✅ Правильный Dockerfile

COPY package*.json /app
RUN npm install

COPY . /app
RUN npm run build

Теперь Docker работает умнее:

если изменился только код:

• слой npm install берётся из кэша
• пересобирается только build

⚡ Время сборки

До - ~10 минут
После - ~30 секунд

📌 Золотое правило Dockerfile

Сначала кладём то, что редко меняется:

• package.json
• package-lock.json
• requirements.txt
• go.mod

А часто меняющееся - в конце:

• исходный код
• конфиги
• assets

🚀 Результат

• быстрее сборки Docker
• быстрее CI/CD
• быстрее деплой

Иногда достаточно просто поменять порядок строк в Dockerfile.

🎯Полезные DEVOPS ресурсы 🚀 Max

Docker в телеграм

DevOps

17 March 2026 09:15

🧠 В этот раз DOOM запустили не на калькуляторе и не на холодильнике.
А на живых человеческих нейронах.

Стартап Cortical Labs вырастил около 200 000 нейронов и подключил их к системе, которая передавала им сигналы из игры в виде электрических импульсов. Нейроны «видели» происходящее через паттерны стимуляции и в ответ генерировали сигналы, которые интерпретировались как игровые действия - движение, поворот, выстрел.

По сути, биологическая нейросеть стала контроллером для DOOM.

Это уже не просто мем «запустили DOOM на всём подряд».
Это момент, когда биология и вычисления реально начинают пересекаться.

Кажется, человечество слишком буквально восприняло идею “organic computing” 😬

🎯Полезные DEVOPS ресурсы 🚀 Max

@DevOPSitsec

DevOps

16 March 2026 18:03

Языки программирования и их «самая ненавистная» фича - по мнению разработчиков

• 🐍 Python - отступы ломают всё
• 🖥️ BASIC - ощущается болезненно устаревшим
• 📊 Visual Basic - очень быстро превращается в хаос
• 🟨 JavaScript - странное и непредсказуемое поведение
• 🐘 PHP - хаос из-за непоследовательных названий функций
• 💎 Ruby - слишком много скрытой «магии»
• 🎵 Groovy - используют в основном ради Gradle
• ☕ Java - слишком много шаблонного кода
• 🟣 C# - болезненные конфликты версий
• 🐹 Go - бесконечные строки обработки ошибок
• 🐦 Swift - частые ломающие обновления
• 🅺 Kotlin - долгие компиляции
• 🎯 Dart - существует из-за Flutter
• 🧮 Fortran - синтаксис как из прошлого века
• 🔧 C - опасное неопределённое поведение
• 🍎 Objective-C - повсюду квадратные скобки
• 🔺 Scala - переусложнённая система типов
• ⚡ Zig - ручная работа с памятью
• 🐪 Perl - написал один раз - потом сам не прочитаешь
• 🚀 C++ - кошмарные ошибки шаблонов
• 🦀 Rust - вечная борьба с borrow checker
• ⚙️ Assembly - нулевая безопасность

С чем согласен, а что - просто мем? 😄

DevOps

16 March 2026 08:10

✔️ Карпати только что оценил все профессии в США по уровню воздействия AI.

Он собрал данные по 342 профессиям, которые охватывают около 143 миллионов рабочих мест, и попросил LLM оценить каждую по шкале от 0 до 10.

Результаты:

средний показатель по всем профессиям - 5.3 / 10

разработчики ПО - 8–9

кровельщики - 0–1

медицинские транскрибаторы - 10 / 10

Картина выглядит довольно очевидной.

Если ваша работа проходит за экраном, риск автоматизации почти 99%.

Если она требует работы руками и взаимодействия с непредсказуемой средой, вы в гораздо большей безопасности.

И это уже не просто предположения.

Это данные.

https://karpathy.ai/jobs/

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

DevOps

12 March 2026 13:03

Насколько сложно выучить разные языки программирования?

Вот примерная картина по уровню входа - от простых к экстремальным.

🟢 Легко
Идеально для старта и быстрого входа в разработку
• Python
• BASIC
• Visual Basic

🟡 Легко–средне
Простой старт, но есть особенности и подводные камни
• JavaScript
• PHP
• Ruby
• Groovy

🟠 Средне
Требуют понимания архитектуры, типизации и хорошей практики
• Java
• C#
• Go
• Swift
• Kotlin
• Dart
• Fortran

🔴 Сложно
Нужно понимать память, низкоуровневые детали и внутреннее устройство системы
• C
• Objective-C
• Scala
• Zig
• Perl

🟣 Очень сложно
Высокий порог входа и серьёзные требования к пониманию системного программирования
• C++
• Rust

☠️ Экстремально
Работа напрямую с железом
• Assembly

Сложность языка - не самое важное.
Гораздо важнее:
- экосистема
- задачи, которые вы решаете
- скорость получения практики

Язык можно выучить за недели.
Инженерное мышление - за годы.

DevOps

09 March 2026 17:20

DevOpsConf 2026: Фабрика инженерных решений

2–3 апреля, Москва. Главное событие для инженеров по автоматизации разработки, надежности и эксплуатации, архитекторов, системных администраторов, технических лидеров и ИТ-директоров.
В этом году всё иначе - мы пересобрали привычный лекторий → в конструкторское бюро решений на DevOpsConf.

Над чем работаем:
🔹 Работа с наследием (легаси). Поток для тех, кому достался "черный ящик" без документации. Командная игра "Почини сломанную систему на скорость" + воркшоп по анализу древнего кода с помощью ИИ.
🔹 Наблюдаемость без паники. От метрик до архитектуры и борьбы с ложными алертами.
🔹 Как говорить с госорганами и бизнесом. Про 152-ФЗ, ФСТЭК и ГОСТы для инженеров, а также мастер-классы по питчингу решений для руководства.

Форматы: воркшопы, кейс‑игры, разбор инцидентов, экспертная зона.

👉 Изучить всю программу и забронировать билеты: https://tglink.io/541e3913d04ade?erid=2W5zFJGSTkd
#реклама
О рекламодателе

DevOps

06 March 2026 08:03

Языки программирования и их for-циклы

• 🐍 Python - for i in range(n):
• ☕ Java - for(int i=0;i<n;i++){}
• ⚡ C - for(int i=0;i<n;i++){}
• 🛠️ C++ - for(int i=0;i<n;i++){}
• 🌐 JavaScript - for(let i=0;i<n;i++){}
• 🛠️ C# - for(int i=0;i<n;i++){}
• 🐹 Go - for i:=0;i<n;i++{}
• 🦀 Rust - for i in 0..n {}
• 🐘 PHP - for($i=0;$i<$n;$i++){}
• 💎 Ruby - for i in 0...n do end
• 🐪 Kotlin - for(i in 0 until n){}
• 🍎 Swift - for i in 0..<n {}
• 🔷 TypeScript - for(let i=0;i<n;i++){}
• 🧮 R - for(i in 1:n){}
• 🐚 Bash - for ((i=0;i<n;i++)); do :; done
• 🧱 Dart - for(int i=0;i<n;i++){}
• 🎯 Scala - for(i <- 0 until n){}
• 🐼 Groovy - for(int i=0;i<n;i++){}
• 🧠 Julia - for i in 1:n end
• 🔧 Assembly (x86 Linux) - mov ecx,n ; loop: dec ecx ; jnz loop

DevOps

05 March 2026 09:05

Когда вы новичок в DevOps 🥲

DevOps

04 March 2026 16:33

🚀 Ускорьте понимание кода с FastCode!

FastCode — это высокопроизводительный фреймворк для анализа кода, обеспечивающий скорость, точность и экономичность. Он подходит для работы с большими кодовыми базами и поддерживает множество языков программирования, включая Python и JavaScript.

🚀 Основные моменты:
- 3-4x быстрее конкурентов
- Снижение затрат на 44-55%
- Высокая точность анализа
- Поддержка многопроцессорного анализа
- Интуитивно понятный веб-интерфейс

📌 GitHub: https://github.com/HKUDS/FastCode

DevOps

04 March 2026 14:02

Языки программирования и время разработки до первого релиза

🦀 Rust - 9 лет (2006 → 2015)

🤖 Kotlin - 6 лет (2010 → 2016)

⚙️ C++ - 6 лет (1979 → 1985)

☕ Java - 5 лет (1991 → 1996)

🐹 Go - 5 лет (2007 → 2012)

🍎 Swift - 4 года (2010 → 2014)

🔧 C - 3 года (1969 → 1972)

🧬 Scala - 3 года (2001 → 2004)

📊 Julia - 3 года (2009 → 2012)

💧 Elixir - 3 года (2011 → 2014)

🎯 C# - 2 года (1998 → 2000)

🎯 Dart - 2 года (2011 → 2013)

🐍 Python - 2 года (1989 → 1991)

📘 TypeScript - 1 год (2011 → 2012)

🌐 PHP - 1 год (1994 → 1995)

⚡ JavaScript - 10 дней (май 1995)

DevOps

03 March 2026 10:02

🎥 Вебинар по Linux: GREP и другие регулярные выражения Linux

На вебинаре вы узнаете:
• Разберём, что такое регулярные выражения и в чём разница между их основными типами (Basic, Extended, PCRE)
• Узнаем, как не сломать grep, sed и awk одной неловкой скобкой и заставить их делать ровно то, что вам нужно
• Составим шаблоны для логов, чтобы находить не просто «ошибки», а именно ту ошибку, которая мешает спать. И чтобы конфиги сами себя проверяли (ну, почти)
• Научимся отлаживать и тестировать регулярные выражения на практике.

В результате вебинара вы:
• Перестанете путать .* с .+ и будете знать, почему это важно.
• Научитесь писать выражения, которые работают с первого раза (ладно, со второго).
• Автоматизируете хотя бы одну рутину прямо на вебинаре
👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/zKnq/?erid=2W5zFJ1FRSh

🎁 Все участники вебинара получат специальные условия на полное обучение курса "Administrator Linux. Professional"

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

DevOps

01 March 2026 16:32

🚀 Компания три месяца принимала решения по цифрам… которые придумал AI.

История из Reddit.

В компании решили ускорить работу и заменить аналитика на AI.
Он быстро отвечал на вопросы руководства, собирал метрики, показывал динамику и объяснял тренды.

Всё выглядело идеально.
Отчёты — быстро.
Графики — красиво.
Выводы — уверенно.

Проблему заметили только через три месяца.

Оказалось, что AI:
- брал данные из неправильных периодов
- путал продукты
- иногда просто выдумывал цифры

И всё это время вице-президент и финансовый директор принимали решения на основе данных, которых не существовало.

Самое показательное — когда разработчик указал на ошибку, ему ответили:

“Не замедляй инновации.”

Главный вывод

Опасность AI не в том, что он ошибается.
Опасность в том, что он делает это уверенно.

Автоматизация без проверки — это не ускорение.
Это риск принимать решения в вымышленной реальности.

Источник
https://www.reddit.com/r/analytics/comments/1r4dsq2/we_just_found_out_our_ai_has_been_making_up/

DevOps

28 February 2026 12:35

Новое исследование: 93% рабочих мест в США уже затронуты AI.

Речь идёт не о будущем - изменения происходят прямо сейчас.

Учёные проанализировали:
- 18 000 задач
- 1 000 профессий
- общий объём труда на $4.5 трлн

Главные выводы:

AI всё быстрее проникает в профессиональную работу.
Причина — два ключевых прорыва:

1. Agentic AI
Модели теперь могут:
- выполнять многошаговые задачи
- действовать как самостоятельные ассистенты
- доводить работу до результата

2. Мультимодальность
Системы одновременно понимают:
- текст
- изображения
- аудио

Это открывает доступ к сложным бизнес-процессам, а не только к текстовым задачам.

Кто уже под наибольшим влиянием?

- Финансовые менеджеры - 84% задач могут выполнять или ускорять AI
- Разработка ПО — некоторые лид-инженеры в 2026 сообщают, что до 100% кода пишет AI

Но важный нюанс:

Высокая «экспозиция» ≠ исчезновение профессий.

Изменение роли:
- меньше ручной работы
- больше контроля
- больше постановки задач
- больше принятия решений

Фактически происходит переход:

исполнитель → оператор AI

Главный тренд рынка труда:

Ценность теперь не в том, чтобы делать работу самому.
Ценность — в умении управлять системами, которые делают её за тебя.

forbes.com/sites/johnkoetsier/2026/02/25/report-jobs-that-are-most-and-least-impacted-by-ai/

DevOps

27 February 2026 15:02

⚡️ DeepWiki - GitHub-репозитории, которые можно “спросить” как ChatGPT

DeepWiki - это инструмент, который превращает любой GitHub-проект в интерактивную документацию с AI.

Просто замените в ссылке:
github.com → deepwiki.com

И вы получите:
- автоматически сгенерированную wiki по проекту
- объяснение архитектуры
- разбор ключевых файлов
- ответы на вопросы прямо по коду

Пример:
https://deepwiki.com/karpathy/nanochat

Почему это удобно

Обычная документация часто:
- устаревшая
- неполная
- не объясняет, как всё реально работает

DeepWiki анализирует сам код — источник истины — и строит объяснения на его основе.

Можно быстро узнать:
- как устроена архитектура
- где реализована нужная функция
- как работает конкретный модуль
- какие зависимости используются

Практическая польза

- Быстрое изучение чужих репозиториев
- Онбординг в новый проект
- Поиск логики без ручного чтения сотен файлов
- Подготовка к собеседованиям
- Работа AI-агентов с кодом через MCP

Главная идея

Теперь код можно не читать построчно.
Можно задавать вопросы репозиторию и получать готовые объяснения.

Это новый способ изучения и использования open-source.

DevOps

25 February 2026 08:01

Почему управление разработкой разваливается по дороге в продакшен?

Разрозненные инструменты для разработки и доставки кода, непрозрачные процессы и потеря контроля над кодом делают работу кросс-функциональных команд сложной и непредсказуемой. На вебинаре 27 февраля в 12:00 разберём, как выстроить единый процесс разработки и вернуть контроль над кодом на всех этапах — от идеи до релиза — с помощью Deckhouse Code.

Вы узнаете, как:
• объединить команды вокруг одной платформы, не ломая привычные процессы;
• обеспечить прозрачность и контроль изменений от идеи до продакшена;
• управлять доступами и ролями без ручной рутины;
• выстроить CI/CD, который масштабируется вместе с командой;

DevOps

17 March 2026 14:05

HyperDrive — GitOps-платформа для инфраструктуры разработки

Основная идея:
описываете целевую конфигурацию инфраструктуры через код → система приводит ее в желаемое состояние → получаете self-service и автоматическое создание нужных сред (четвергов)

То есть вместо ручной настройки:
— шаблоны окружений
— воспроизводимые среды
— все состояние в Git

24 марта будет демо архитектуры платформы: регистрация

DevOps

17 March 2026 08:01

Контроль секретов — иллюзия или управляемый процесс?

Пароли, API-ключи, сертификаты и токены часто хранятся фрагментировано — в Git, CI/CD, Docker-образах и конфигурациях. Они не ротируются годами, остаются после смены сотрудников и попадают в историю коммитов. В итоге — риск утечки и сложности на аудите.

На вебинаре Deckhouse и Ximi Lab покажем, как выстроить процесс работы с секретами, чтобы соответствовать п. 5.15 ГОСТ Р 56939-2024 в рамках РБПО.

В ходе вебинара:
• Поговорим о требованиях по безопасной работе с секретами.
• Разберём риски хранения секретов в Git, CI/CD и Docker-образах.
• Покажем, как выявлять секреты в репозиториях и пайплайнах с помощью TRON ASOC и реализовать безопасную работу с секретами в Deckhouse Stronghold.

DevOps

16 March 2026 16:00

Контейнерный образ — это база любого релиза ❤️

Но когда версии, доступы и безопасность пущены на самотек, команда увязает в «починке доставки» и отвлекается от развития продукта.

На вебинаре вместе с экспертом Cloud․ru вы:

▶️рассмотрите контур артефактов и разберёте, где он чаще всего ломается;

▶️научитесь загружать Docker-образы, версионировать и управлять ими в Evolution Artifact Registry;

▶️настроите приватный доступ к репозиториям и разграничение прав;

▶️включите сканирование на уязвимости и примените политики безопасности;

▶️разберете, как поддерживать порядок в реестре: политики удаления и жизненный цикл.

DevOps

12 March 2026 16:03

🌟 ByteDance перезапустила DeerFlow.

DeerFlow 2.0 - проект, переписанный с нуля, который не имеет ничего общего с первой версией. Там был фреймворк для глубокого ресерча, а здесь полноценный рантайм для агентов.

🟡В основе лежит связка LangGraph и LangChain.

Главный агент получает задачу, разбивает ее на подзадачи и порождает суб-агентов на лету. Каждый из них работает в изолированном контексте: не видит данные других агентов и главного процесса.

Суб-агенты запускаются параллельно, когда это возможно, и возвращают структурированные результаты, а главный агент собирает из них финальный вывод.

Сессия живет в изолированном Docker-контейнере с полноценной файловой системой, главный агент и суб-агенты работают в ней совместно.

Агент читает и пишет файлы, выполняет bash-команды, работает с изображениями. Между сессиями нет никакой взаимной путаницы.

🟡Навыки и инструменты

Возможности агента определяются через Skills. Из коробки есть исследование, генерация отчетов, создание слайдов, веб-страниц, изображений и видео. Навыки загружаются по мере необходимости, только когда задача их требует. Это снижает нагрузку на контекстное окно и позволяет работать с моделями, чувствительными к расходу токенов.

Инструменты - по той же логике: базовый набор (веб-поиск, fetch, работа с файлами, bash), плюс поддержка MCP-серверов и произвольных Python-функций. Все можно заменить или расширить.

🟡Память и контекст

DeerFlow помнит пользователя между сессиями. Накапливается профиль: стиль письма, технический стек, повторяющиеся сценарии. Данные хранятся локально.

Внутри длинной сессии система сама управляет контекстом: завершенные подзадачи суммируются, промежуточные результаты уходят на диск. Контекстное окно не раздувается.

🟡Интеграции

Поддерживаются Telegram, Slack и Feishu. Из Claude Code можно взаимодействовать с запущенным инстансом DeerFlow напрямую через специальный skill: отправлять задачи, управлять тредами и выбирать режим выполнения.

🟡Модели и деплой

Система работает с любой моделью через OpenAI API, включая локальные через Ollama. ByteDance рекомендует использовать модели, которые поддерживают длинный контекст (100k+ токенов), ризонинг, мультимодальность и надежный tool-use.

DeerFlow также встраивается как Python-библиотека без запуска HTTP-сервисов:

from src.client import DeerFlowClient
client = DeerFlowClient()
response = client.chat("Analyze this paper", thread_id="my-thread")

DevOps

09 March 2026 18:30

🔥 Как выбрать анонимный браузер для Linux

Если вам важна приватность, обычные браузеры вроде Chrome или стандартного Firefox не подойдут - они собирают телеметрию, сохраняют данные и могут раскрывать ваш цифровой след.

Для анонимности важно три вещи:

• скрытие IP-адреса

• защита от трекинга и fingerprint

• изоляция сайтов и данных

Лучшие варианты для Linux:

Tor Browser - максимальная анонимность
• трафик проходит через сеть Tor
• скрывает реальный IP
• защита от fingerprint
• идеален для полной приватности

Firefox (hardened) - баланс между удобством и приватностью

• отключается телеметрия

• можно включить строгую защиту от трекеров
• подходит для повседневной работы

Brave
• встроенная блокировка рекламы и трекеров
• режим Tor для отдельных вкладок
• быстрый и простой вариант

Если нужна максимальная анонимность - выбирайте Tor.
Если нужна приватность без потери скорости - Firefox с настройками или Brave.

Установка Tor Browser (Linux)
sudo apt update
sudo apt install -y torbrowser-launcher

Первый запуск (скачает официальную версию)
torbrowser-launcher

Проверка соединения через Tor
curl https://check.torproject.org

Альтернатива: установка Brave
sudo apt install -y brave-browser

DevOps

08 March 2026 07:37

Языки программирования по 💰 потенциалу заработка в 2026:

🔥 Rust → высокая зарплата, низкая конкуренция
🚀 Go → золотая жила для backend-разработки
🤖 Python → бум в AI и автоматизации
⚡ TypeScript → стандарт для стартапов
🏢 Java → стабильность в корпоративной разработке
💎 Solidity → высокий риск, но и высокий доход
🧱 C++ → мощь системного программирования и высокая оплата
🎮 C# → стабильный доход в геймдеве и enterprise
📱 Kotlin → экосистема Android
🍎 Swift → премиальный рынок iOS

Если бы зарплата была единственной целью…
какой язык вы бы выбрали? 💸

DevOps

05 March 2026 15:04

Managed Kubernetes vs полный контроль? Первый вариант экономит ресурсы, гарантирует поддержку провайдера. Второй — дает гибкость тонких настроек, особенно когда кластеры идут в прод с высокими нагрузками.

Timeweb Cloud нашел баланс: запустили собственный оркестратор Kubernetes Toolset Layer. В планах — интеграция с панелью управления, что откроет доступ к настройке компонентов управляющего слоя. Можно будет менять конфиги групп узлов, подключать внешние ноды и делать другие кастомы без потери managed-статуса. Выглядит как крупное обновление.

Что это даст
• Гибкость: например, можно поменять интервалы автоскейлера под свои бизнес-метрики. И тем самым точнее подстроить инфраструктуру под бюджет и требования приложений

• Контроль: в ближайших релизах — мониторинг и логирование на уровне оркестратора, кластеров и их компонентов. В панели будут статусы и история изменений. Это позволит видеть, как часто и насколько масштабируется приложение

• Стабильность: при росте нагрузки на кластеры система автоматически масштабируется как платформа оркестрации. Сервисы будут стабильнее переживать пики нагрузки

Ребята также рассказали, что вместе с оркестратором реализовали интеграцию виртуальных роутеров. Теперь воркер-ноды можно размещать в приватной сети без публичных IP, а внешний доступ организовывать через Ingress или балансировщики. Это повышает безопасность и позволяет экономить на публичных IP.

Итог: провайдер серьезно прокачивает свой Managed Kubernetes. Кажется, это нечастая практика, когда дают доступ к компонентам управляющего слоя без потери managed-статуса. Плюсом — приватная сеть для нод через виртуальный роутер.

Запустить кластер

#Kubernetes #DevOps #TimewebCloud #Security

DevOps

05 March 2026 08:01

Порядок в инфраструктуре: BSA-модель на практике

Инфраструктурный код хранится в разных местах, каждая команда пишет по-своему, развертывание каждый раз проходит по разному сценарию, а ответственность не закреплена. Знакомо? В итоге — задержки, долгие согласования и лишние конфликты.

На вебинаре 13 марта -«Экспресс42» и «Магнит OMNI» покажут, как модель BSA (Base–Service–Application) помогает упорядочить инфраструктуру, чётко разделить зоны ответственности и сделать процессы поставки стабильными и предсказуемыми. Продемонстрируем не только подход, но и практический опыт реализации в компании «Магнит OMNI».

В программе:
боли неструктурированного IaC
суть трёхуровневой модели BSA
опыт внедрения в Магнит OMNI
результаты использования модели
практические рекомендации

DevOps

04 March 2026 14:55

Yandex B2B Tech запустила Monium — платформу observability для мониторинга и управления состоянием ИТ-систем. Решение уже доступно пользователям Yandex Cloud и позиционируется как enterprise-инструмент для работы с высоконагруженными сервисами.

Функциональность платформы
Monium объединяет метрики, логи и трейсы в едином интерфейсе, что соответствует современному подходу к unified observability. Система предназначена для анализа работы приложений, инфраструктуры и распределённых сервисов в реальном времени и помогает быстрее определять причины инцидентов.

Технологии и интеграции
Платформа поддерживает Prometheus и OpenTelemetry, что упрощает внедрение в существующие DevOps-конвейеры и снижает зависимость от конкретного вендора. Реализован гибкий алертинг с настройкой сценариев эскалации и поддержкой разных каналов уведомлений.

Масштаб и применение
Monium разрабатывалась командой Yandex Infrastructure изначально для мониторинга критически важных сервисов внутри Яндекса. Сейчас системой ежемесячно пользуются около 16 тысяч сотрудников компании. Среди первых внешних клиентов — ОТП Банк.

Рынок observability продолжает расти, и по прогнозам Gartner, подобные платформы становятся частью систем управления рисками и стабильностью бизнеса.

DevOps

04 March 2026 09:00

🚀 Redis 8 сделал команды KEYS и SCAN намного быстрее и безопаснее

Раньше команды KEYS и частично SCAN считались опасными для продакшена.
Причина простая - на больших базах они могли блокировать сервер и выполняться 10–14 секунд.

Из-за этого их обычно запрещали использовать в production.

В Redis 8 ситуацию радикально улучшили.

Теперь операции, которые раньше занимали 12–14 секунд, могут выполняться за несколько миллисекунд даже на больших наборах данных.

https://redis.io/blog/faster-keys-and-scan-optimized/

👣Go-папка🚀Max

@Golang_google

#redis

DevOps

02 March 2026 13:00

⚡️ Kai Gritun - вайбкодер нового уровня.

Его аккаунт на GitHub появился 1 февраля.

Всего за две недели - 234 коммита в 100+ репозиториях.
Часть кода уже смёрджена в крупные open-source проекты.

Параллельно Kai начал предлагать платный консалтинг и разработку.
Оплата — в криптовалюте.

Есть только один нюанс.

Kai Gritun — не человек.
Это автономный AI-агент.

История вскрылась, когда Kai начал массово рассылать холодные письма разработчикам.
В одном из сообщений он случайно признался, что является автономным AI-ботом.

Факт, который стоит запомнить:

AI уже не просто пишет код.
AI создаёт репутацию, вносит вклад в open source и продаёт услуги.

Следующий этап — AI-разработчики, которые работают быстрее и дешевле людей.

GitHub: https://github.com/kaigritun

DevOps

01 March 2026 14:21

Как развернуть приватную LLM в Kubernetes

Selectel приглашает на вебинар, где покажут, весь путь до готового интерфейса, настройки мониторинга, распределенных моделей, интеграции и даже автоматизации инфраструктуры.

📅 12 марта, 12:00
📍Онлайн
👥Для DevOps и SRE-инженеров, Архитекторов и менеджеров ИТ-инфраструктуры.

👉Смотрите полную программу и регистрируйтесь: https://slc.tl/avssr

Чтобы не пропустить вебинар и узнавать о других событиях и бесплатных курсах Selectel, подписывайтесь на @selectel_events

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGrSGVw

DevOps

28 February 2026 11:26

🔥Научитесь работать с архитектурными паттернами и применять на реальных проектах в команде.
31 марта на курсе «Domain Driven Design и асинхронная архитектура»

🎓Записывайтесь на 2 бесплатных вебинара — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями!

🌀№ 1: «Саги» и распределённые транзакции: как моделировать рабочие потоки в распределённой архитектуре
⏰4 марта

Программа:
•Почему классические распределённые транзакции плохо масштабируются и ограничивают развитие систем
•Что такое Сага-паттерн, какие виды саг существуют
•Как выбирать между сагами и транзакциями в зависимости от домена и бизнес-требований

🌀№ 2: API Gateway: шаги к идеальной архитектуре внешних API
⏰18 марта

Программа:
•API Gateway и какие задачи он решает на уровне системы
•Ограничения и типовые проблемы подхода «единый Gateway для всего».
•Взаимодействий серверной и клиентской частей, публичные и внутренние API

Записывайтесь ➡️ OTUS.RU
#реклама
О рекламодателе

DevOps

25 February 2026 09:41

🚀 Оптимизация рабочего процесса с Pro Workflow

Pro Workflow — это мощный инструмент для улучшения продуктивности разработчиков, использующий AI для автоматизации и самокоррекции. Он включает функции, такие как адаптивные контрольные точки качества и анализ тепловых карт исправлений, что помогает пользователям эффективно управлять своим кодом и учиться на ошибках.

🚀 Основные моменты:
- Интеграция с AI для автоматического обучения и исправления.
- Функции для анализа и документирования сессий.
- Поддержка параллельной работы и адаптивных контрольных точек.
- Удобные команды для управления процессами разработки.

📌 GitHub: https://github.com/rohitg00/pro-workflow

#typescript

DevOps

23 February 2026 13:02

💡 КАК НАЧАТЬ РАБОТАТЬ С DOCKER

Docker кажется сложным только до первого запуска контейнера. Главное - понять, что это не “магия серверов”, а способ запускать приложение в изолированной среде с уже готовыми зависимостями.

Самый быстрый старт - перестать ставить всё на систему и начать упаковывать проекты в контейнеры. Тогда у тебя одинаково работает код на ноутбуке, сервере и у коллег.

Базовый подход такой: у тебя есть приложение → ты описываешь среду в Dockerfile → собираешь образ → запускаешь контейнер. Всё. Никаких конфликтов версий, “у меня работает”, сломанных Python/Node окружений.

Начни с простого правила — каждый новый проект сразу оборачивай в Docker, даже если он маленький. Через пару недель это станет привычкой, а проблемы с окружением исчезнут.

Установка Docker уже сделана
Проверка

docker --version

Простой Dockerfile

FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "app.py"]

Сборка образа

docker build -t myapp .

Запуск контейнера

docker run -p 8000:8000 myapp