DevOps

🚀 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

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

🖥 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.

🚀 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.

💡 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/

⚡ Git Cheatsheet - коротко и по делу

Настройка
git config --global user.name "Name" — задать имя
git config --global user.email "email" — задать почту
git config --list — показать настройки

Старт
git init — создать репозиторий
git clone url — клонировать репо

Стейджинг и коммиты
git status — статус
git add . — добавить все изменения
git reset file — убрать из стейджа
git commit -m "msg" — коммит
git commit --amend — исправить последний коммит

Ветки
git branch — список
git branch name — создать
git checkout -b name — создать и перейти
git branch -d name — удалить

Merge и Rebase
git merge branch — слить ветку
git merge --abort — отменить
git rebase branch — перебазирование

История
git log --oneline — компактная история
git log --graph --all — граф
git diff — показать изменения

Откат
git 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 репозитории
git remote -v — список
git push origin branch — запушить
git pull — получить изменения
git fetch — только забрать

Теги
git tag — список
git tag name — создать
git push origin --tags — отправить теги

Stash
git stash — сохранить изменения
git stash list — список
git stash apply — применить

Поиск и анализ
git blame file — кто менял строки
git grep "text" — поиск
git bisect — бинарный поиск бага

Продвинутое
git cherry-pick commit — взять коммит
git revert commit — отменить коммит через новый
git submodule add url — добавить сабмодуль

Полезно сохранить под рукой.

📌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.

🟡Обучение с подкреплением на основе проверяемых вознаграждений (RLVR)

В 2025-м стек обучения LLM дополнился новой ключевой стадией оптимизации по объективным наградам. Он заставляет модели самостоятельно находить стратегии рассуждения.

Прогресс года в том, что создание моделей стало не про увеличение размера модели, а про более длительные RLVR-прогоны.

Это также дало новый рычаг управления: "время размышления" на инференсе. Первопроходец - OpenAI o1, а переломный момент - o3.

🟡Интеллект современных LLM принципиально отличен от человеческого

Интеллект LLM формируется под давлением специфических оптимизаций и на выходе мы имеем резкие всплески способностей в рядом с грубыми ошибками.

Из-за этого бенчмарки теряют смысл: под них напрямую оптимизируются, что не ведёт к созданию AGI.

🟡Cursor - это новый слой LLM-приложений

Это не просто интерфейс к условной модели, а сложная оркестрация работы LLM под конкретные вертикали, c управляемым контекстом, вызовами и интерфейсом.

Cursor создаёт отдельную ценностную прослойку между LLM-лабораториями и конечными пользователями.

🟡Claude Code

В отличие от облачных агентов, он использует ваши данные, контекст и инструменты для ризонинга и вызова инструментов.

Его фишка - в низкой задержке, приватности и глубокой интеграции в рабочее окружение. Это сдвиг от ИИ как «сайта» к напарнику-помощнику в вашей системе.

Я думаю, OpenAI допустили ошибку, сосредоточив свои усилия по созданию агентов в облаке и управляемых из ChatGPT, вместо localhost.

🟡Вайб-кодинг

В 2025 году ИИ преодолел порог, позволяющий через текстовые инструкции создавать работающие программы.

Это демократизирует программирование, позволяя непрофессионалам писать код, а экспертам - быстро прототипировать без глубокого погружения.

Код становится эфемерным, гибким и бесплатным ресурсом.

Забавно, что я придумал термин «вайб-кодинг» в этом твите с мыслями из душа, совершенно не представляя, как далеко это зайдет :)

🟡LLM GUI и Nano banana

Взаимодействие с ИИ через чат - это аналог командной строки 80-х, неудобный для человека.

Будущее за LLM GUI интерфейсом, где ИИ общается визуально (инфографика, анимации, веб-приложения).

Nano banana - ранний пример такого взаимодействия, в ней объединены генерация текста, изображений и общие знания.

Google Gemini Nano banana — одна из самых невероятных, меняющих парадигму моделей 2025 года.

🔜 Читать статью полностью


@ai_machinelearning_big_data

⚡️ 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