Как получить стабильную работу сервисов при росте нагрузки?

Получите производительность выделенного железа в облаке:
✅выделенные ядра обеспечивают стабильную производительность без задержек,
✅управление топологией процессора позволяет адаптировать ресурсы под профиль нагрузки,
✅размещение ресурсов ВМ на одной NUMA-ноде поможет сократить задержки при работе с памятью до 50%,
✅сеть 10 Гбит/с в облаке сокращает время передачи больших объемов данных,
✅лимиты ресурсов до 232 vCPU и 900 ГБ RAM позволяют переносить в облако монолитные системы и ресурсоемкие задачи.

👉 Получите грант до 30 000 бонусов на тест новых возможностей в производительном облаке Selectel: https://slc.tl/4el3q

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJEp5tV

🚀 Топ-12 альтернатив Docker в 2026 году

1. Podman
https://podman.io

2. containerd
https://containerd.io

3. CRI-O
https://cri-o.io

4. runc
https://github.com/opencontainers/runc

5. Buildah
https://buildah.io

6. Kaniko
https://github.com/GoogleContainerTools/kaniko

7. nerdctl
https://github.com/containerd/nerdctl

8. Rancher Desktop
https://rancherdesktop.io

9. OrbStack
https://orbstack.dev

10. LXC / LXD
https://linuxcontainers.org

11. Colima
https://github.com/abiosoft/colima

12. Lima
https://github.com/lima-vm/lima

🧠 Если кратко:

- Podman - без демона, безопаснее
- containerd / CRI-O - уровень Kubernetes
- Buildah / Kaniko - сборка образов без Docker
- OrbStack / Colima - удобная локальная замена Docker

🔥 Docker - не единственный вариант

⚡ Claude Code теперь можно запустить ЛОКАЛЬНО - без подписки и API

Да, звучит как кликбейт. Но нет.

После утечки исходников стало ясно: весь стек можно воспроизвести у себя и гонять на локальных моделях.

Что уже работает:

• Запуск через Ollama - без облака
• Полный агентный цикл: чтение, запись, редактирование файлов
• Bash, grep, glob — всё на месте
• Работа с API и поиск в интернете - Поддержка MCP-серверов
• Память между сессиями
• не теряет контекст - Computer Vision - можно работать с изображениями - Все slash-команды: /commit, /review, /diff, /compact, /doctor - Можно стримить работу на другие устройства

По сути, ты получаешь полноценного AI-разработчика у себя на машине.

https://github.com/Gitlawb/openclaude

💻 Какой язык программирования лучше для обучения?

Многие школы используют Java, C#, C или C++, но всё больше образовательных программ переходят на Python.

У Python есть очевидный плюс — на нём легче начать. Это помогает студентам быстрее увидеть результат и сохранять мотивацию.

Но есть и минус.

Python сильно абстрагирует низкоуровневые детали, поэтому студентам сложнее понять, как работают структуры данных, память и другие фундаментальные вещи.

Лично я считаю, что программисты должны становиться polyglots — людьми, которые знают несколько языков.

Фокусироваться на одном языке — стратегическая ошибка.

Но влияет ли язык на результаты обучения?

Исследование John R. Hott (ACM ICER 2025) показывает: почти никак.

Студенты, которые выполняли задания:

- только на Python
- только на Java
- на смеси языков

показали статистически одинаковые результаты.

Не было значимых различий:

- в оценках за программирование
- в письменных заданиях
- в тестах и квизах
- в уровне сложности, который испытывали студенты

Вывод исследования простой:

👉 выбор языка программирования почти не влияет на результаты обучения.

То есть преподавателям не стоит слишком переживать о том, какой язык выбрать для курса.

Гораздо важнее другое.

Вместо бесконечных споров *Python vs Java vs C++* стоит учить студентов:

- как создавать продукты
- как запускать проекты
- как строить бизнес
- как быть независимыми от технологических трендов

Как пишет Zed Shaw в эссе
“AI Didn't Kill Programming, You Did”:

проблема не в AI и не в языках программирования — проблема в том, как люди учатся программированию.

Главная мысль:

🚀 программирование можно выучить на любом языке.

Начните с Logo.
Попробуйте Ada.
Изучите Python, Go, Rust или C.

А ещё лучше — попробуйте придумать свой язык программирования.

Именно так и начинается настоящее понимание компьютеров.

Исследование
https://engineering.virginia.edu/faculty/john-r-hott

Эссе
https://learncodethehardway.com/blog/39-ai-didnt-kill-programming-you-did/

#programming #education #python #java

Французы сломали рынок: безлимитный интернет в 135+ странах за 30€ 🚀

л Free Max доступен в 135+ странах, включая Россию, и всё это через eSIM. Трафик идёт через Францию, поэтому сайты и приложения работают как будто ты не в РФ.

Активируется без танцев с бубном:
покупаешь тариф на сайте
получаешь QR-код
сканируешь с телефона
ловишь сеть - и всё, интернет уже льётся

Даже SMS при активации адаптировали под россиян - с «Da!» и триколором.

Единственный нюанс — нужна зарубежная карта для оплаты.

И вот тут начинается самое интересное: безлимит без ограничений по трафику. Вообще.

Похоже, мобильные операторы скоро будут выглядеть совсем иначе.

DSA Roadmap (Data Structures & Algorithms) - от базового к продвинутому

1. База
- Time & Space Complexity (временная и пространственная сложность)
- Основы математики
- Bit Manipulation (базовые битовые операции)

2. Массивы и строки
- Arrays (массивы)
- Strings (строки)
- Two Pointers (два указателя)
- Sliding Window (скользящее окно)
- Prefix Sum (префиксные суммы)
- Kadane’s Algorithm (алгоритм Кадане)

3. Поиск и сортировка
- Basic Sorting (базовые алгоритмы сортировки)
- Binary Search (бинарный поиск)
- Binary Search on Answer (бинарный поиск по ответу)
- Merge Sort (сортировка слиянием)
- Quick Sort (быстрая сортировка)
- Heap Sort (пирамидальная сортировка)

4. Рекурсия и Backtracking
- Основы рекурсии
- Subsets / Subsequences (подмножества / подпоследовательности)
- Permutations (перестановки)
- Backtracking (N-Queens, Sudoku)

5. Хеширование
- Hash Maps (хеш-таблицы)
- Frequency Counting (подсчёт частоты элементов)
- Prefix Hashing
- Subarray / Substring Problems (задачи на подмассивы и подстроки)

6. Связные списки
- Singly Linked List (односвязный список)
- Doubly Linked List (двусвязный список)
- Fast & Slow Pointer
- Cycle Detection (поиск цикла)
- Reverse / Merge Linked List

7. Stack & Queue
- Stack (стек)
- Queue (очередь)
- Deque
- Monotonic Stack
- Next Greater Element
- Expression Evaluation

8. Жадные алгоритмы
- Activity Selection
- Interval Problems
- Job Scheduling
- Greedy + Sorting

9. Бинарные деревья
- Tree Traversals (обходы дерева)
- Height / Depth
- Diameter
- Lowest Common Ancestor
- Tree Views

10. Binary Search Trees
- Основы BST
- Insert / Delete
- Floor / Ceil
- Validate BST
- BST Problems

11. Heaps
- Min Heap / Max Heap
- Priority Queue
- Kth Largest / Smallest
- Merge K Sorted Lists

12. Графы
- Graph Representation
- BFS / DFS
- Cycle Detection
- Topological Sort
- Shortest Path Algorithms
- Minimum Spanning Tree

13. Dynamic Programming
- 1D DP
- 2D DP
- DP on Subsequences
- DP on Strings
- DP on Trees
- Space Optimization

14. Продвинутые темы
- Tries
- Disjoint Set (Union Find)
- Segment Tree
- Fenwick Tree
- String Algorithms (KMP, Z-algorithm)

🐳 Docker безопасность - 6 правил, которые реально спасают

Хочешь не словить взлом через контейнер? Вот база, которую игнорируют 90%:

1⃣ Без root
Запускай с --user - если контейнер взломают, не получат доступ ко всей системе.

2⃣ Никакого privileged
--privileged = полный контроль над хостом. Используй только если ОЧЕНЬ надо.

3⃣ Закрывай лишние порты
Открывай только то, что реально используешь. Остальное - дыра.

4⃣ Ставь лимиты
--memory и --cpus - чтобы один контейнер не убил весь сервер.

5⃣ Read-only FS
--read-only - нельзя изменить файлы или подложить вредоносный код.

6⃣ Запрет на повышение прав
--security-opt=no-new-privileges - процессы не смогут эскалировать доступ.

Главное правило:
контейнеру даёшь ровно столько прав, сколько нужно. Ни больше.

DevExtreme — это готовый к использованию корпоративный набор мощных и привлекательных компонентов пользовательского интерфейса для популярных интерфейсных фреймворков: Angular, React, Vue и jQuery.

Компоненты DevExtreme адаптивны и доступны. Они хорошо работают на разных устройствах, с экранами разных размеров и при использовании разных способов ввода.

Независимо от того, использует ли ваша целевая аудитория телефоны, ПК или программы для чтения с экрана, компоненты DevExpress справятся с задачей.

🚀 Claude Cowork: 90% возможностей, о которых вы не знали

Большинство людей открывают Claude Desktop, задают вопрос, получают ответ и закрывают приложение. На следующий день повторяют то же самое. И так неделями, не понимая, почему ничего толком не меняется в их продуктивности.

Проблема в том, что так используется от силы 10% того, на что способен Claude Cowork. Остальные 90% просто игнорируются. Давайте разберемся, что именно вы упускаете.

Что такое Claude Cowork на самом деле
Это не просто чат-интерфейс. Это десктопный ИИ, который умеет читать ваши файлы, подключаться к приложениям, запоминать ваши рабочие процессы и запускать задачи по расписанию, пока вы спите. Разница между тем, как большинство людей его используют, и тем, как он задуман, колоссальная.

Четыре вещи раскрывают весь потенциал: файл claude.md, навыки (skills), коннекторы и запланированные задачи. Большинство пользователей не трогали ни одну из них.

Шаг ноль: укажите Claude на папку
Без привязки к папке Claude начинает каждый разговор с чистого листа. Никакой памяти, никакого контекста, никакого понятия о том, кто вы и что строите. Он не может получить доступ к вашим файлам и не запускает пользовательские команды.

С папкой все иначе. Claude помнит, кто вы, автоматически загружает навыки, читает файлы и становится умнее после каждой сессии. Думайте о каждой папке как об отдельном телефоне. На рабочем стоит Slack, Gmail и календарь. На личном - планирование питания, бюджет, дневник. Отдельные папки, отдельные идентичности, отдельные рабочие процессы.

Файл claude.md: хватит объяснять одно и то же каждый день
Каждый раз, когда вы открываете Claude, он понятия не имеет, кто вы. Ваш бизнес, ваш тон, ваши правила, чего избегать - все это приходится объяснять заново. Файл claude.md решает эту проблему раз и навсегда. Это обычный текстовый файл, который Claude читает до того, как прочитает хоть слово из вашего сообщения. Настраиваете один раз - и он никогда не забывает.

Skills: научите Claude один раз, он запомнит навсегда
Навыки (skills) - это пользовательские команды, которые запускают целые рабочие процессы одним словом. Вместо того чтобы каждый раз писать длинный промпт, вы пишете его один раз, упаковываете в навык и просто вводите одну команду для запуска. Все, что вы делаете повторно, можно превратить в навык. Генерация счетов, планирование уроков, еженедельные отчеты, черновики предложений. Если делаете что-то больше одного раза - вам нужен навык.

Коннекторы: дайте Claude доступ к вашим приложениям
Навыки мощные, но без коннекторов они живут в песочнице. С коннекторами Claude читает вашу Gmail напрямую, проверяет календарь, обращается к Google Drive и пишет в Slack от вашего имени. Сейчас в Claude от 30 до 50 встроенных коннекторов: Asana, Canva, GitHub, HubSpot, Notion, Slack, Google Calendar. Для всего остального есть Zapier MCP, который подключается к 8000+ приложениям.

Запланированные задачи: сотрудник, который работает 24/7
Здесь все складывается воедино. Навыки определяют "как". Коннекторы определяют "доступ". Запланированные задачи определяют "когда". Вы задаете время, выбираете частоту, и Claude выполняет весь рабочий процесс без вашего участия. Навыки + коннекторы + запланированные задачи = ИИ, который ведет ваш рабочий процесс на автопилоте. Обучаете один раз - работает всегда.

Cowork vs Claude Code: в чем разница
Claude Code и Claude Cowork - это один и тот же ИИ, но совершенно разные инструменты. Claude Code - это кодинг-агент. Он живет в терминале, читает всю кодовую базу, пишет и запускает код, деплоит в продакшен. Создан для разработчиков. Cowork - это золотая середина. Без терминала, без командной строки. Создан для всех, не только для разработчиков. Они не конкурируют, а дополняют друг друга.

https://uproger.com/claude-cowork-90-vozmozhnostej-o-kotoryh-vy-ne-znali/

💡McFly - это улучшенная история командной строки с возможностями поиска на основе временной оси, контекста и машинного обучения.

McFly заменяет стандартную историю bash с возможностью быстрого поиска по истории команд с учётом контекста текущего каталога, времени и других факторов. Он написан на Rust и работает в терминале с поддержкой fzf-подобного интерфейса.

• Поддерживает:
- Bash
- Zsh
- Fish

• Возможности:
- Умный поиск по истории команд.
- Учёт текущего каталога и других факторов.
- Простое подключение к вашему shell.

• Установка:
Доступен через Homebrew, AUR, Nix и другие.

https://github.com/cantino/mcfly

#devops #девопс

Prometheus на пальцах: как устроен главный инструмент мониторинга 🔍

Разбираем архитектуру Prometheus без лишней теории - только суть:

1. Discovery & Retrieval
Автоматически находит сервисы (например, в Kubernetes) и начинает собирать с них метрики.

2. Prometheus Server
Главный мозг системы - ходит по таргетам, собирает данные, обрабатывает и управляет хранением.

3. TSDB
Встроенная time-series база, где лежат все метрики - быстро отвечает как на realtime, так и на исторические запросы.

4. Pushgateway
Нужен для короткоживущих задач - они пушат метрики перед завершением.

5. Exporters
Адаптеры для сторонних систем - превращают их метрики в понятный для Prometheus формат.

6. Alertmanager
Следит за правилами и шлёт алерты в Slack, почту и другие каналы.

7. PromQL + Grafana
Пишешь запросы, строишь графики, собираешь дашборды.

Итог простой:
Prometheus - это стандарт де-факто для мониторинга распределённых систем и cloud-native инфраструктуры.

https://github.com/iam-veeramalla/observability-zero-to-hero/tree/main/day-2

🔥 5 главных AI coding агентов 2026 года

Сравнили всё: модели, контекст, цены, автономность
Claude Code, Codex, Cursor Agent, Gemini CLI, Deepagents. Пять инструментов, которые определяют, как пишется код прямо сейчас. Разложили по полочкам.

Claude Code работает на Sonnet/Opus, контекст 200K (1M на Max), закрытый код, $3/$15 за миллион токенов. Лучше всего для сложных мультифайловых задач.

Codex от OpenAI - терминал + облако, GPT 5.3/5.4 Codex, миллион токенов контекста, высокая автономность.

CLI открыт, облако нет. $1.50/$6. Заточен под асинхронные фоновые задачи.

Cursor Agent - единственный, кто встроен в IDE. Работает с несколькими моделями (Claude, GPT, Gemini), но автономность низкая, больше интерактивный. Закрытый код. ~$1.25/$6. Для повседневного кодинга.

Gemini CLI от Google - полностью open source (Apache 2.0), бесплатный (1K запросов в день), Gemini Flash/Pro, миллион токенов. Средняя автономность. Лучший бесплатный вариант.

Deepagents - MIT-лицензия, работает с любой LLM, SDK + CLI, конфигурируемая автономность. Бесплатен (платишь только за свою модель). Для кастомных пайплайнов.

Два опенсорсных, два закрытых, один гибрид. Выбор зависит от задачи, бюджета и того, насколько вы готовы отдать контроль агенту.

https://www.youtube.com/shorts/cvs93C4k-IQ

🐳 Docker: не пихай всё в один контейнер

Работает локально, но в проде это боль.

Частая ошибка 👇
запихнуть в один контейнер:

- приложение
- базу данных
- nginx
- очереди

Кажется проще… но на деле:

❌ сложно масштабировать
❌ невозможно нормально обновлять
❌ падает всё сразу
❌ сложнее дебажить

И самое неприятное:

👉 ты теряешь главный смысл Docker — изоляцию и независимость сервисов

Как правильно:

- 1 контейнер = 1 сервис
- база отдельно
- backend отдельно
- nginx отдельно

Используй:

- docker-compose для локалки
- Kubernetes / orchestration для прода

Docker — это не про “запихнуть всё вместе”
это про разделение и контроль

Лучшие DevOps-проекты, которые можно собрать бесплатно в 2026:

End-to-End CI/CD Pipeline (GitHub Actions + EKS)
https://github.com/NotHarshhaa/CI-CD_EKS-GitHub_Actions
Terraform + EKS + GitHub Actions
https://github.com/AmanPathak-DevOps/EKS-Terraform-GitHub-Actions
Azure DevOps + Terraform CI/CD
https://github.com/Azure-Samples/azure-devops-terraform-oidc-ci-cd
Kubernetes 3-Tier DevSecOps проект
https://github.com/AmanPathak-DevOps/End-to-End-Kubernetes-Three-Tier-DevSecOps-Project
Terraform + Kubernetes (GCP)
https://github.com/Artemmkin/terraform-kubernetes
AWS VPC + Terraform + GitHub Actions
https://github.com/GovindSingh9447/VPC-Terraform-Github-Action
DevOps Journey (Azure DevOps + AKS)
https://github.com/thomast1906/DevOps-Journey-Using-Azure-DevOps
Подборка реальных DevOps-проектов
https://github.com/techiescamp/devops-projects
DevOps Mega Project (AWS + Kubernetes + ArgoCD)
https://github.com/Amitabh-DevOps/DevOps-mega-project
Репозиторий DevOps-проектов (от beginner до advanced)
https://github.com/NotHarshhaa/DevOps-Projects