Редактор также разрабатывается с упором на совместную работу в реальном времени: Zed предлагает встроенные функции для коллаборации между разработчиками — от редактирования кода до видеозвонков. Это делает его особенно удобным для удалённых команд.

Среди особенностей:
— Мгновенный отклик и плавная анимация благодаря GPU-рендерингу
— Полноценная поддержка нескольких курсоров и мощное автодополнение
— Интеграция с языковыми серверами (LSP)
— Глубокая коллаборативность: совместное редактирование, общие терминалы, голос и видео

Разработка MLOps-фреймворка в масштабах предприятия — непростая задача. Она требует интеграции множества компонентов: обработки данных, экспериментов, мониторинга и CI/CD. В этом посте рассказывается, как объединить MLflow, Kubeflow, Seldon Core, GitHub Actions и другие инструменты для построения полноценного MLOps-пайплайна.

Архитектура

Архитектура построена на:

- MLflow — для логирования и управления экспериментами
- Kubeflow Pipelines — для оркестрации пайплайнов
- Seldon Core — для деплоя моделей в Kubernetes
- MinIO — объектное хранилище для артефактов
- GitHub Actions — для CI/CD
- Prometheus + Grafana — мониторинг моделей

Компоненты развернуты в Kubernetes-кластере с использованием Helm.

Поток разработки

1. Подготовка данных — скрипты ETL обрабатывают сырые данные и сохраняют в MinIO.
2. Обучение модели — тренинг происходит в Kubeflow, результаты логируются в MLflow.
3. Тестирование и валидация — автоматизированные проверки модели.
4. CI/CD — GitHub Actions запускает пайплайны при изменении кода или модели.
5. Деплой — модель деплоится через Seldon Core, становится доступной по REST/gRPC.
6. Мониторинг — метрики поступают в Prometheus и отображаются в Grafana.

Преимущества подхода

- Реплицируемость и трассировка экспериментов
- Централизованное хранилище артефактов
- Автоматизация развёртывания моделей
- Мониторинг производительности и дрифта

Заключение

Такой фреймворк обеспечивает устойчивую MLOps-инфраструктуру, подходящую как для небольших команд, так и для крупных корпораций. Он позволяет быстрее и безопаснее доставлять ML-модели в продакшен.

Docker объявил о бесплатном доступе к более 1000 образов, включая Alpine, Debian, базы данных и среды выполнения.

Это снижает линию безопасности: ниже этой линии уязвимости управляются Docker, выше — вашей командой. Когда сканер находит проблему в слое DHI, это не требует действий от вас. Всё, что выше базового образа, остаётся вашей зоной ответственности.

DHI защищает не только от CVE. Community-образы несут риски компрометации учётных записей, вредоносных инъекций через перезапись тегов. DHI создаются из контролируемого namespace с процессами проверки, что изолирует от целого класса атак.

Модульное тестирование Helm-чартов в YAML для обеспечения единообразия и надежности чартов