ИИ в разработке, DevOps | UnderCode

Изучение контейнеров с нуля

🔹Linux-контейнеры: низкоуровневая реализация

🔹Образы: что это такое и зачем они нужны

🔹Менеджеры: как Docker управляет совместной работой контейнеров на одном хосте

🔹Оркестраторы: как Kubernetes координирует контейнеры в кластере

https://iximiuz.com/en/posts/container-learning-path/

Руководство по сетям в Kubernetes

Наткнулся на ресурс, где собран обзор различных сетевых компонентов Kubernetes с акцентом на то, как именно они реализуют необходимую функциональность.

Что есть:
🔹 Network model
🔹 CNI
🔹 Services, Ingress/Egress
🔹 Network Policies
🔹 DNS и куча другого

Многие разделы содержат подразделы. Так, например, в блоке про CNI есть дополнительная информация о Flannel, Weave, Calico, Cilium

И немного практики в виде лаб (не везде, но есть)

Это не общее обучающее руководство по Kubernetes. Предполагается, что читатель уже знаком с базовыми понятиями и фундаментальными компонентами кластера Kubernetes — такими как pods, deployments и services

Забираем здесь 🍯

OpenAI представили ChatGPT Agent, который может управлять компьютером и выполнять задачи за вас — искать инфу на вашей почте, отправлять письма, писать код.

Он основан на новой модели, разработанной OpenAI специально для ChatGPT Agent. OpenAI заявляет, что модель превосходит o3 и o4-mini на Humanity’s Last Exam почти в два раза.

Доступ дали подписчикам Pro, Plus и Team.

Трансляция здесь

Закончили упражнение) Ждите новых раздач.

Налетай, в 19-30 закрываем
https://drive.google.com/drive/folders/1OP4jPaqyLQ8w2vGQeLAeY79GmouZDgNZ?usp=sharing

По просьбам желающих раздачу открою ровно на час в 18-30 по МСК

Раздача закрыта!

https://drive.google.com/drive/folders/1XOOmLvKli5ZU6TC6uDU8f6ioc9Rjlb9x?usp=sharing

Забираем

UPD Права поменял)) сорри

UPD Раздача закончится сегодня в 00-00

Курс грузится. Чуть сеть лагает, поэтому дольше обычного

ИИ в разработке, DevOps | UnderCode pinned a photo

Полезно: нашёл для вас хардкорный гайд по Kubernetes. Автор пилил его целых 2 года, пересобрал сотни кластеров и провёл тысячи перезапусков, чтобы излить свою мудрость в тексте.

Что ждёт:

— Полный пошаговый гайд по сборке Kuberentes;
— Удобные alias’ы, функции и обёртки;
— Десятки скриптов, которые реально работают в бою;
— Важные нюансы, о которых обычно молчат туториалы.

Все упаковано в удобную MDX-документацию с фокусом на практику и читаемость.

Ещё и на русском

DocsGPT — это инструмент на основе генеративного искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который помогает пользователям получать достоверные ответы из любых источников знаний, избегая при этом «галлюцинаций».

Важная новость! ⚠️
Работа над MVP все еще идет. Прошу прощения за перенос сроков, но мы хотим сделать реально классный продукт, поэтому нужно еще время

А пока время идет, я завтра в 15-00 раздам очередной курс. Очень хороший, поможет въехать в сети быстро 😊

Если вы инженер DevOps и ещё не слышали о метриках DORA — пора это исправить.

DORA расшифровывается как DevOps Research and Assessment (исследование и оценка практик DevOps).

Эта команда стоит за отчётом State of DevOps — ключевым источником информации о том, что действительно отличает высокоэффективные инженерные команды.

Но как метрики DORA применяются в реальных командах?

Вот как их можно отслеживать и даже создавать дашборды для визуализации:

🔹Частота деплоев (Deployment Frequency):
Отслеживайте количество деплоев через вашу CI/CD-платформу (GitHub Actions, GitLab, Jenkins и т.д.). Отправляйте данные о деплоях в систему метрик, такую как Prometheus, Datadog или даже Google Sheets через webhook.

🔹Время выполнения изменений (Lead Time for Changes):
Используйте временные метки Git-коммитов и событий деплоя в прод. Интегрируйте инструменты вроде Jira с GitHub или GitLab. Данные можно визуализировать в Grafana или Looker.

🔹Процент неудачных изменений (Change Failure Rate):
Интегрируйте инструменты управления инцидентами (PagerDuty, Opsgenie и т.д.) с логами деплоя. Коррелируйте инциденты с последними релизами. Это можно отслеживать в Grafana, Datadog или даже в Excel (для небольших команд).

🔹Время восстановления сервиса (Time to Restore Service):
Используйте системы алёртов, такие как Prometheus Alertmanager, Splunk или New Relic. Измеряйте время от срабатывания алёрта до полного устранения инцидента. Визуализируйте тренды на дашборде для контроля MTTR (среднего времени восстановления).

🔹Надёжность (Reliability):
Определите SLO (например, аптайм 99.9%) и отслеживайте их с помощью мониторинга SLI/SLO в Prometheus, Datadog или Nobl9. Визуализируйте бюджеты ошибок и аптайм во времени.

Инструменты вроде Grafana, Looker, Power BI или Tableau отлично подходят для создания кастомных дашбордов.

Не обязательно внедрять всё сразу.

Выберите одну метрику, постройте простой дашборд и постепенно улучшайте подход.

Собрал тут чек-лист из 50 пунктов, с которым стоит сверяться при настройке стендов и работе DevOps

Выложен в открытый доступ продвинутый курс по разработке СУБД от ШАД Яндекса.

https://youtube.com/playlist?list=PL6Wui14DvQPwuUE1tijVmiBSl2LCLH3ru&si=HqIhX9BYaP1PINsV

OpenRouter Bot - позволяет за несколько минут запустить своего Telegram бота для общения с бесплатными и платными моделями ИИ через OpenRouter, или локальными LLM, например, через LM Studio.

Этот репозиторий является форком проекта openrouter-gpt-telegram-bot, который реализует форматирование Markdown в ответах бота и оптимизирует процесс запуска в контейнере.

https://github.com/Lifailon/openrouter-bot

Автор проекта наш соотечественник Alex Kup - @Lifailon Не забудьте поддержать, поставив звезду в репку !