🗺 Kubernetes Key Commands Map - карта ключевых команд Kubernetes, которую стоит сохранить
Если работаешь с Kubernetes, очень легко утонуть в количестве команд.
Но на практике чаще всего нужны не сотни команд, а понятная база, которая закрывает основные сценарии каждый день.
Эта карта охватывает 7 важных направлений:
1. Управление Pod'ами
2. Управление кластером
3. Управление сервисами
4. Мониторинг ресурсов
5. Работа с namespace
6. Управление deployment
7. Конфигурации и secrets
Важно понимать:
это не полный список команд Kubernetes.
Здесь собраны именно ключевые команды, которые чаще всего нужны в реальной работе - для диагностики, деплоя, проверки состояния и повседневного администрирования.
Сохрани себе, если работаешь с DevOps, Cloud или Kubernetes - такая шпаргалка реально экономит время.
54K+ человек уже читают мою рассылку про DevOps и Cloud:
https://techopsexamples.com/subscribe
🖥 Полезные Linux ресурсы 🚀 Max
@DevOPSitsec
Если работаешь с Kubernetes, очень легко утонуть в количестве команд.
Но на практике чаще всего нужны не сотни команд, а понятная база, которая закрывает основные сценарии каждый день.
Эта карта охватывает 7 важных направлений:
1. Управление Pod'ами
2. Управление кластером
3. Управление сервисами
4. Мониторинг ресурсов
5. Работа с namespace
6. Управление deployment
7. Конфигурации и secrets
Важно понимать:
это не полный список команд Kubernetes.
Здесь собраны именно ключевые команды, которые чаще всего нужны в реальной работе - для диагностики, деплоя, проверки состояния и повседневного администрирования.
Сохрани себе, если работаешь с DevOps, Cloud или Kubernetes - такая шпаргалка реально экономит время.
54K+ человек уже читают мою рассылку про DevOps и Cloud:
https://techopsexamples.com/subscribe
@DevOPSitsec
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5😁1
🐳 Пока все ждали GPT-5.5, DeepSeek без шума обвалил рынок!
Никаких стримов, никакого пафоса. Просто вечером китайцы выложили V4 в открытый доступ и пошли спать. А утром индустрия проснулась в новой реальности.
В релизе две модели. V4-Pro на 1.6T параметров с 49B активных и V4-Flash на 284B с 13B активных. Обе с миллионом токенов контекста по дефолту. Оба варианта уже качаются с Hugging Face, работают в API и на chat.deepseek.com.
Фокус в новой архитектуре внимания: токенная компрессия плюс собственная DeepSeek Sparse Attention. Благодаря этому миллион контекста перестал быть премиум-опцией за конские деньги и стал дефолтом. Весь ваш кодбейс, вся документация, вся история переписки влезают в один запрос и не разоряют.
А теперь главное. Независимая Arena.ai уже прогнала модели вслепую. V4-Pro встал третьим среди открытых моделей в агентном кодинге и идёт вровень с GPT-5.4-high и Gemini 3.1 Pro. То есть открытые веса впервые по-настоящему догнали фронтир закрытых лабораторий. Не на бумажке и не в маркетинге, а на реальных запросах пользователей.
Отдельно DeepSeek потроллили Anthropic. В треде релиза прямо написано: V4 «бесшовно интегрируется с Claude Code». Вчера у Anthropic вышел пост-мортем про сломанный харнесс, сегодня им предлагают подменить модель и заодно сэкономить. Больно.
И вишенка. DeepSeek честно сказали, что Pro сейчас работает на ограниченных мощностях: топовых ускорителей не хватает. Во второй половине года они переезжают на Huawei Atlas 950 SuperPoD и обещают снова уронить цену. Санкции не остановили китайский AI, они просто заставили его пересесть на собственное железо.
Итог простой. Вчера миллион токенов контекста был роскошью. Сегодня это стандарт с открытыми весами. А закрытые лаборатории теперь должны объяснить, за что они берут свои деньги.
Тестим: https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4https://chat.deepseek.com/
https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4
Никаких стримов, никакого пафоса. Просто вечером китайцы выложили V4 в открытый доступ и пошли спать. А утром индустрия проснулась в новой реальности.
В релизе две модели. V4-Pro на 1.6T параметров с 49B активных и V4-Flash на 284B с 13B активных. Обе с миллионом токенов контекста по дефолту. Оба варианта уже качаются с Hugging Face, работают в API и на chat.deepseek.com.
Фокус в новой архитектуре внимания: токенная компрессия плюс собственная DeepSeek Sparse Attention. Благодаря этому миллион контекста перестал быть премиум-опцией за конские деньги и стал дефолтом. Весь ваш кодбейс, вся документация, вся история переписки влезают в один запрос и не разоряют.
А теперь главное. Независимая Arena.ai уже прогнала модели вслепую. V4-Pro встал третьим среди открытых моделей в агентном кодинге и идёт вровень с GPT-5.4-high и Gemini 3.1 Pro. То есть открытые веса впервые по-настоящему догнали фронтир закрытых лабораторий. Не на бумажке и не в маркетинге, а на реальных запросах пользователей.
Отдельно DeepSeek потроллили Anthropic. В треде релиза прямо написано: V4 «бесшовно интегрируется с Claude Code». Вчера у Anthropic вышел пост-мортем про сломанный харнесс, сегодня им предлагают подменить модель и заодно сэкономить. Больно.
И вишенка. DeepSeek честно сказали, что Pro сейчас работает на ограниченных мощностях: топовых ускорителей не хватает. Во второй половине года они переезжают на Huawei Atlas 950 SuperPoD и обещают снова уронить цену. Санкции не остановили китайский AI, они просто заставили его пересесть на собственное железо.
Итог простой. Вчера миллион токенов контекста был роскошью. Сегодня это стандарт с открытыми весами. А закрытые лаборатории теперь должны объяснить, за что они берут свои деньги.
Тестим: https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4https://chat.deepseek.com/
https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4
🔥24👎5❤2👍1🤨1
Венец open-source эволюции: кто-то создал Shreknux - Linux-дистрибутив, полностью посвященный Шреку.
Тут все как надо: болотная эстетика, интерфейс в стиле мультфильма и вход в систему через кнопку «Enter the swamp». Не баг, а культурное наследие.
Кажется, у нас наконец появился действительно веский повод перейти на Linux.
https://archive.org/details/ShrekLinux-x86-64
Тут все как надо: болотная эстетика, интерфейс в стиле мультфильма и вход в систему через кнопку «Enter the swamp». Не баг, а культурное наследие.
Кажется, у нас наконец появился действительно веский повод перейти на Linux.
https://archive.org/details/ShrekLinux-x86-64
❤10🔥5👍3😁2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Kubernetes-кластер состоит из двух основных частей.
Первая - Control Plane. Это мозг системы, который управляет кластером и принимает решения. Вторая часть - Worker Nodes. Это серверы, на которых запускаются контейнеры и реальные приложения.
В Control Plane несколько ключевых компонентов. API Server является точкой входа в кластер - через него проходят все команды и запросы. Scheduler выбирает, на каком узле запускать новые Pod. Controller Manager следит за состоянием системы и автоматически восстанавливает сервисы при сбоях. etcd хранит конфигурацию и текущее состояние всего кластера.
Worker Nodes выполняют приложения.
Pod - это минимальная единица развертывания, внутри которой работают контейнеры. Container Runtime запускает контейнеры на сервере. kubelet является агентом узла и следит за тем, чтобы контейнеры работали как описано в конфигурации. kube-proxy отвечает за сетевое взаимодействие и маршрутизацию трафика внутри кластера.
Если упростить, Control Plane управляет кластером, а Worker Nodes запускают контейнеры и приложения.
Кластер Kubernetes
Control Plane
API Server - точка входа в кластер
Scheduler - назначает Pod на узлы
Controller Manager - поддерживает состояние кластера
etcd - хранилище конфигурации и состояния
Worker Nodes
Pods - минимальная единица развертывания
Container Runtime - запускает контейнеры
kubelet - агент узла
kube-proxy - сеть и маршрутизация
https://www.youtube.com/shorts/OtNY1e4LGts
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤6🔥2
10 бесплатных ресурсов, которые светлые головы используют каждый день: must have для IT-специалистов и тех, кто учит ИИ
Знаете, что объединяет фаундеров Airbnb, Stripe и Coinbase, аналитиков Goldman Sachs и инженеров из топовых AI-лабораторий?
Все они пользуются ресурсами, за которые обычные люди готовы платить десятки тысяч долларов. А по факту эти материалы выложены в открытый доступ и абсолютно бесплатны. Я собрал десятку площадок, без которых сегодня сложно представить серьёзное обучение в IT, машинном обучении и анализе данных. Если вы давно собирались прокачать стек, но не знали, с чего начать, сохраняйте подборку в закладки.
1. Harvard CS50
Тот самый курс по Computer Science, с которого начинают первокурсники Гарварда. По итогу можно получить настоящий сертификат с подписью профессора. База алгоритмов, структур данных, C, Python, SQL и веба, на которой потом выстраивается всё остальное, включая ML.
Сайт: cs50.harvard.edu
2. MIT OpenCourseWare
Больше 2500 курсов MIT в открытом доступе. Те же лекции, которые слушают студенты, отдающие за обучение под 80 тысяч долларов в год. Внутри есть отличные потоки по линейной алгебре, теории вероятностей и оптимизации, без которых в современный AI заходить почти бесполезно.
Сайт: ocw.mit.edu
3. Y Combinator Startup School
Тот самый плейбук, по которому YC обучает основателей Airbnb, Stripe и Coinbase. Полезно не только тем, кто запускает свой стартап, но и инженерам, которые хотят понимать, как устроены продуктовые решения и почему ML-команды строят процессы именно так.
Сайт: startupschool.org
4. Berkshire Hathaway Letters
Ежегодные письма Уоррена Баффетта инвесторам с 1977 года. Хедж-фонды перечитывают их каждый год. Для разработчиков и аналитиков это бесплатный курс по тому, как думать о бизнесе, рисках и долгосрочных решениях.
Сайт: berkshirehathaway.com/letters
5. SEC EDGAR
Реальная система отчётности, которой пользуется Уолл-стрит. Можно в режиме реального времени смотреть, что покупают и продают крупнейшие фонды и публичные компании. Идеальный датасет для тех, кто строит финансовые модели или тренирует LLM на корпоративных отчётах.
Сайт: sec.gov/edgar
6. Stanford Online
Курсы Стэнфорда по Computer Science, инженерии и машинному обучению. Те самые лекции, по которым в своё время преподавал Эндрю Ын. Если хочется идти от классической ML-математики к современному deep learning, начинать стоит именно отсюда.
Сайт: online.stanford.edu
7. PubMed Central
Полный архив медицинских исследований от NIH. Журналы берут по 40 долларов за статью, а здесь миллионы работ доступны просто так. Огромный пласт качественных научных текстов, который часто используют для обучения и оценки биомедицинских LLM.
Сайт: ncbi.nlm.nih.gov/pmc
8. World Bank Open Data
Все экономические датасеты Всемирного банка. Те же данные, за которые платят аналитики Goldman Sachs. Идеальная песочница для аналитиков, дата-сайентистов и тех, кто хочет потренироваться на реальных временных рядах.
Сайт: data.worldbank.org
9. OpenLibrary
Бесплатный сервис книг от Internet Archive. Миллионы книг без читательского билета и подписки. Полезно для всех, кто хочет глубоко погружаться в темы, а не ограничиваться обзорными статьями.
Сайт: openlibrary.org
10. Project Gutenberg
Больше 70 тысяч классических книг полностью бесплатно. От Платона до Толстого. Помимо удовольствия от чтения, это ещё и отличный корпус текстов на разных языках для NLP-экспериментов.
Сайт: gutenberg.org
Гарвардское образование стоит около 250 тысяч долларов. MBA обойдётся в 200 тысяч. Подписка на Bloomberg Terminal: 25 тысяч в год. Место в Y Combinator забирает 7% вашей компании. А по факту вы только что получили доступ ко всему этому совершенно бесплатно.
Знаете, что объединяет фаундеров Airbnb, Stripe и Coinbase, аналитиков Goldman Sachs и инженеров из топовых AI-лабораторий?
Все они пользуются ресурсами, за которые обычные люди готовы платить десятки тысяч долларов. А по факту эти материалы выложены в открытый доступ и абсолютно бесплатны. Я собрал десятку площадок, без которых сегодня сложно представить серьёзное обучение в IT, машинном обучении и анализе данных. Если вы давно собирались прокачать стек, но не знали, с чего начать, сохраняйте подборку в закладки.
1. Harvard CS50
Тот самый курс по Computer Science, с которого начинают первокурсники Гарварда. По итогу можно получить настоящий сертификат с подписью профессора. База алгоритмов, структур данных, C, Python, SQL и веба, на которой потом выстраивается всё остальное, включая ML.
Сайт: cs50.harvard.edu
2. MIT OpenCourseWare
Больше 2500 курсов MIT в открытом доступе. Те же лекции, которые слушают студенты, отдающие за обучение под 80 тысяч долларов в год. Внутри есть отличные потоки по линейной алгебре, теории вероятностей и оптимизации, без которых в современный AI заходить почти бесполезно.
Сайт: ocw.mit.edu
3. Y Combinator Startup School
Тот самый плейбук, по которому YC обучает основателей Airbnb, Stripe и Coinbase. Полезно не только тем, кто запускает свой стартап, но и инженерам, которые хотят понимать, как устроены продуктовые решения и почему ML-команды строят процессы именно так.
Сайт: startupschool.org
4. Berkshire Hathaway Letters
Ежегодные письма Уоррена Баффетта инвесторам с 1977 года. Хедж-фонды перечитывают их каждый год. Для разработчиков и аналитиков это бесплатный курс по тому, как думать о бизнесе, рисках и долгосрочных решениях.
Сайт: berkshirehathaway.com/letters
5. SEC EDGAR
Реальная система отчётности, которой пользуется Уолл-стрит. Можно в режиме реального времени смотреть, что покупают и продают крупнейшие фонды и публичные компании. Идеальный датасет для тех, кто строит финансовые модели или тренирует LLM на корпоративных отчётах.
Сайт: sec.gov/edgar
6. Stanford Online
Курсы Стэнфорда по Computer Science, инженерии и машинному обучению. Те самые лекции, по которым в своё время преподавал Эндрю Ын. Если хочется идти от классической ML-математики к современному deep learning, начинать стоит именно отсюда.
Сайт: online.stanford.edu
7. PubMed Central
Полный архив медицинских исследований от NIH. Журналы берут по 40 долларов за статью, а здесь миллионы работ доступны просто так. Огромный пласт качественных научных текстов, который часто используют для обучения и оценки биомедицинских LLM.
Сайт: ncbi.nlm.nih.gov/pmc
8. World Bank Open Data
Все экономические датасеты Всемирного банка. Те же данные, за которые платят аналитики Goldman Sachs. Идеальная песочница для аналитиков, дата-сайентистов и тех, кто хочет потренироваться на реальных временных рядах.
Сайт: data.worldbank.org
9. OpenLibrary
Бесплатный сервис книг от Internet Archive. Миллионы книг без читательского билета и подписки. Полезно для всех, кто хочет глубоко погружаться в темы, а не ограничиваться обзорными статьями.
Сайт: openlibrary.org
10. Project Gutenberg
Больше 70 тысяч классических книг полностью бесплатно. От Платона до Толстого. Помимо удовольствия от чтения, это ещё и отличный корпус текстов на разных языках для NLP-экспериментов.
Сайт: gutenberg.org
Гарвардское образование стоит около 250 тысяч долларов. MBA обойдётся в 200 тысяч. Подписка на Bloomberg Terminal: 25 тысяч в год. Место в Y Combinator забирает 7% вашей компании. А по факту вы только что получили доступ ко всему этому совершенно бесплатно.
❤4👍4🔥4
Митап для тех, кто управляет инфраструктурой
Selectel собирает сисадминов и тех, кто управляет инфраструктурой на традиционный митап с живыми дискуссиями, интерактивом и нетворкингом.
📅 6 мая, 19:00
📍Санкт-Петербург + онлайн
Поговорим про ИИ в управлении инфраструктурой , новые ИИ-инструменты и поделимся своими историями из жизни на открытом микрофоне.
Смотрите программу и регистрируйтесь: https://slc.tl/21io9
Реклама. ООО "Селектел-Лаб". erid:2W5zFHGfz5w
Selectel собирает сисадминов и тех, кто управляет инфраструктурой на традиционный митап с живыми дискуссиями, интерактивом и нетворкингом.
📅 6 мая, 19:00
📍Санкт-Петербург + онлайн
Поговорим про ИИ в управлении инфраструктурой , новые ИИ-инструменты и поделимся своими историями из жизни на открытом микрофоне.
Смотрите программу и регистрируйтесь: https://slc.tl/21io9
Реклама. ООО "Селектел-Лаб". erid:2W5zFHGfz5w
Представлен проект cssDOOM, подготовивший реализацию игры DOOM, использующую для отрисовки только CSS, без применения элемента canvas и WebGL.
Всё что выводится на экран, включая спрайты, текстурированные стены, уровни и эффекты, оформлено через стилизованные при помощи CSS элементы <div>, размещаемые в 3D-пространстве при помощи CSS-свойств "transform" и"transform-style: preserve-3d". Игровая логика написана на JavaScript, используя в качестве эталона оригинальный код игры DOOM, открытый компанией id Software. Наработки проекта опубликованы под лицензией GPLv2.
https://cssdoom.wtf/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥3❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👉 Linux - strace: один из самых недооценённых инструментов
Он нужен в тот момент, когда приложение падает, не видит конфиг, не может найти библиотеку или ругается на файл, которого “вроде бы нет”.
Обычно в такой ситуации начинают гадать: путь не тот, прав не хватает, переменная окружения сломалась, сервис запущен не от того пользователя.
Но strace позволяет не гадать.
Он показывает, к каким файлам процесс реально обращается во время работы. Не то, что написано в документации. Не то, что вы предполагаете. А то, что программа делает на самом деле.
И вот тут часто всё становится очевидно: приложение ищет config не в той директории, лезет за библиотекой по старому пути, не может открыть сертификат или получает отказ из-за прав доступа.
Это особенно полезно при отладке сервисов, Docker-контейнеров, странных production-багов и бинарников, у которых нет нормальных логов.
Главная идея простая: когда Linux-программа ведёт себя непонятно, сначала посмотри её системные вызовы.
https://www.youtube.com/shorts/iRnNQWKozSA
Он нужен в тот момент, когда приложение падает, не видит конфиг, не может найти библиотеку или ругается на файл, которого “вроде бы нет”.
Обычно в такой ситуации начинают гадать: путь не тот, прав не хватает, переменная окружения сломалась, сервис запущен не от того пользователя.
Но strace позволяет не гадать.
Он показывает, к каким файлам процесс реально обращается во время работы. Не то, что написано в документации. Не то, что вы предполагаете. А то, что программа делает на самом деле.
И вот тут часто всё становится очевидно: приложение ищет config не в той директории, лезет за библиотекой по старому пути, не может открыть сертификат или получает отказ из-за прав доступа.
Это особенно полезно при отладке сервисов, Docker-контейнеров, странных production-багов и бинарников, у которых нет нормальных логов.
Главная идея простая: когда Linux-программа ведёт себя непонятно, сначала посмотри её системные вызовы.
https://www.youtube.com/shorts/iRnNQWKozSA
👍5❤4🔥3
Пятница, 17:58.
Вы пишете git push --force. И понимаете, что были не в той ветке.
Дальше два сценария. Первый: холодный пот, звонок тимлиду, испорченные выходные. Второй: git reflog, две команды, всё на месте, идёте домой.
Разница между этими сценариями - этот курс.
Git изнутри. Rebase без страха. Конфликты по алгоритму. Pull Request, code review, защита веток, CI/CD. Три модели ветвления - выберете свою.
Скидка 58%, 48 часов: https://stepik.org/course/284799/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2❤1👍1🥴1
🔥 Лучшие БЕСПЛАТНЫЕ ресурсы по Linux в 2026 году
1. Linux Foundation Training
https://training.linuxfoundation.org/training/introduction-to-linux/
2. Linux Journey
https://linuxjourney.com
3. Ubuntu Tutorials
https://ubuntu.com/tutorials
4. Red Hat Training Resources
https://developers.redhat.com/learn
5. Документация GNU
https://gnu.org/manual
6. OverTheWire Bandit (Linux-варгеймы)
https://overthewire.org/wargames
7. Книга The Linux Command Line
https://linuxcommand.org/tlcl.php
8. MIT Missing Semester (Linux и CLI)
https://missing.csail.mit.edu
9. Туториалы по Linux от DigitalOcean
https://digitalocean.com/community/tutorials
10. Linux From Scratch
https://linuxfromscratch.org
11. Arch Linux Wiki
https://wiki.archlinux.org
12. Курс по Linux от freeCodeCamp
https://freecodecamp.org/news/tag/linux
13. Linux Survival (интерактивное обучение)
https://linuxsurvival.com
14. NDG Linux Essentials
https://netacad.com/courses/os-it/ndg-linux-essentials
15. Bash Guide (руководство по Bash)
https://tldp.org/LDP/Bash-Beginners-Guide/html
1. Linux Foundation Training
https://training.linuxfoundation.org/training/introduction-to-linux/
2. Linux Journey
https://linuxjourney.com
3. Ubuntu Tutorials
https://ubuntu.com/tutorials
4. Red Hat Training Resources
https://developers.redhat.com/learn
5. Документация GNU
https://gnu.org/manual
6. OverTheWire Bandit (Linux-варгеймы)
https://overthewire.org/wargames
7. Книга The Linux Command Line
https://linuxcommand.org/tlcl.php
8. MIT Missing Semester (Linux и CLI)
https://missing.csail.mit.edu
9. Туториалы по Linux от DigitalOcean
https://digitalocean.com/community/tutorials
10. Linux From Scratch
https://linuxfromscratch.org
11. Arch Linux Wiki
https://wiki.archlinux.org
12. Курс по Linux от freeCodeCamp
https://freecodecamp.org/news/tag/linux
13. Linux Survival (интерактивное обучение)
https://linuxsurvival.com
14. NDG Linux Essentials
https://netacad.com/courses/os-it/ndg-linux-essentials
15. Bash Guide (руководство по Bash)
https://tldp.org/LDP/Bash-Beginners-Guide/html
❤5🔥3👍1🤩1
🔥 5 проектов, которые реально прокачают резюме DevOps / Cloud
Если хочешь не просто «учил теорию», а показать реальные навыки - вот база, с которой уже берут на работу:
Flask + двухуровневая архитектура
https://github.com/prashantgohel321/DevOps-Project-Two-Tier-Flask-App
Разберёшь деплой, контейнеризацию и базовую инфраструктуру
Трёхуровневая архитектура в AWS (EKS + IaC)
https://github.com/LondheShubham153/three-tier-eks-iac
Практика Kubernetes, Terraform и продовой архитектуры
Terraform на Azure
https://github.com/piyushsachdeva/Terraform-Full-Course-Azure
Полный цикл инфраструктуры как кода под Azure
Observability стек (Prometheus + мониторинг)
https://github.com/techiescamp/devops-projects/tree/main/04-prometheus-observability-stack
Метрики, алерты и понимание что происходит в системе
AI + DevOps
https://github.com/iam-veeramalla/ai-assisted-devops
Event-driven autoscaling (KEDA + GKE)
https://github.com/ChimbuChinnadurai/keda-gke-event-driven-autoscaling-demo
Первый шаг в MLOps
https://github.com/iam-veeramalla/first-mlops-project
Сохрани, чтобы не потерять
Если хочешь не просто «учил теорию», а показать реальные навыки - вот база, с которой уже берут на работу:
Flask + двухуровневая архитектура
https://github.com/prashantgohel321/DevOps-Project-Two-Tier-Flask-App
Разберёшь деплой, контейнеризацию и базовую инфраструктуру
Трёхуровневая архитектура в AWS (EKS + IaC)
https://github.com/LondheShubham153/three-tier-eks-iac
Практика Kubernetes, Terraform и продовой архитектуры
Terraform на Azure
https://github.com/piyushsachdeva/Terraform-Full-Course-Azure
Полный цикл инфраструктуры как кода под Azure
Observability стек (Prometheus + мониторинг)
https://github.com/techiescamp/devops-projects/tree/main/04-prometheus-observability-stack
Метрики, алерты и понимание что происходит в системе
AI + DevOps
https://github.com/iam-veeramalla/ai-assisted-devops
Event-driven autoscaling (KEDA + GKE)
https://github.com/ChimbuChinnadurai/keda-gke-event-driven-autoscaling-demo
Первый шаг в MLOps
https://github.com/iam-veeramalla/first-mlops-project
Сохрани, чтобы не потерять
👍7
🔥 Продвинутый Rust без учебных игрушек
Базу уже прошли? Тогда следующий шаг - production-разработка.
На Stepik идет скидка 60% на продвинутый курс по Rust для тех, кто хочет не просто знать синтаксис, а строить реальные системы.
Внутри: async, unsafe, gRPC, lock-free, observability, Kafka, NATS, axum, tower, CI/CD и канареечный деплой.
Финальный проект - production-ready feed-сервис от архитектуры до релиза.
21 модуль, 84 урока, 400+ проверочных шагов.
Если хотите перейти от маленьких Rust-утилит к коммерческой разработке, сейчас хороший момент зайти: https://stepik.org/a/285608/pay
Базу уже прошли? Тогда следующий шаг - production-разработка.
На Stepik идет скидка 60% на продвинутый курс по Rust для тех, кто хочет не просто знать синтаксис, а строить реальные системы.
Внутри: async, unsafe, gRPC, lock-free, observability, Kafka, NATS, axum, tower, CI/CD и канареечный деплой.
Финальный проект - production-ready feed-сервис от архитектуры до релиза.
21 модуль, 84 урока, 400+ проверочных шагов.
Если хотите перейти от маленьких Rust-утилит к коммерческой разработке, сейчас хороший момент зайти: https://stepik.org/a/285608/pay
❤3👍2👎2🔥2
Coinbase сокращает около 700 человек - это примерно 14% штата.
CEO Coinbase Брайан Армстронг объясняет это просто: компания хочет стать меньше, быстрее и эффективнее, потому что ИИ уже позволяет небольшим командам делать то, для чего раньше требовалось больше людей.
Coinbase не единственная. Технокомпании всё чаще упаковывают сокращения не только в историю про рынок, но и в историю про AI-native операционку.
Похоже, главный эффект ИИ для бизнеса оказался не в красивых демках, а в очень скучной строке P&L: меньше людей, меньше затрат, быстрее выполнение задач.
bloomberg.com/news/articles/2026-05-05/coinbase-to-cut-14-of-workforce-citing-volatile-markets-ai
CEO Coinbase Брайан Армстронг объясняет это просто: компания хочет стать меньше, быстрее и эффективнее, потому что ИИ уже позволяет небольшим командам делать то, для чего раньше требовалось больше людей.
Coinbase не единственная. Технокомпании всё чаще упаковывают сокращения не только в историю про рынок, но и в историю про AI-native операционку.
Похоже, главный эффект ИИ для бизнеса оказался не в красивых демках, а в очень скучной строке P&L: меньше людей, меньше затрат, быстрее выполнение задач.
bloomberg.com/news/articles/2026-05-05/coinbase-to-cut-14-of-workforce-citing-volatile-markets-ai
❤3👍3🖕2🔥1💯1