TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #951 · 9.02
У нас в Росатоме сотрудникам иногда предлагают ездить смотреть на разные предприятия госкорпорации. Вот удалось скататься за счёт компании в Мурманск, попасть на Атомфлот и на ледокол-музей «Ленин». Мурманск сам по себе показался мне особенно примечательным своим рельефом: дворы на разном уровне и для перемещения от дома к дому нужно то и дело ходить по лестницам. В целом же конечно после Петербурга он смотрится простовато, а некоторые дома в глубине откровенно страшные и с точки зрения жителя столиц выглядят чуть ли не аварийно. Здание аэропорта вообще похоже на среднестатистическую коробку государственной конторы где-нибудь во дворах. Однако, ведётся строительство нового аэропорта. И, вообще, приятно удивляет сам факт, что в таких тяжёлых условиях есть вполне современный развитый город, в котором присутствует всё, к чему мы привыкли в плане сервисов и комфорта: от топовых отелей до Яндекс Такси. Правда, я жил в квартире, потому что отели в ноль раскупили китайцы. Говорят, у них есть такое поверье, что в дни зачатия ребёнка нужно увидеть Полярное Сияние, вот они и летят в Мурманск толпами. На Атомфлоте почти ничего нельзя было фотографировать. В доке в этот момент стоял красивый ледокол «Сибирь» из новой универсальной серии проекта 22220. Эта машина с двумя реакторами по 175 МВт может менять свою осадку и одинаково подходит как для ведения судов по Северному Морскому Пути, так и для работы в крупных замерзающих зимой реках, таких, как Енисей и Обь. Зато есть снимок из центра морских операций, куда выводят интерактивную карту местоположения всех ледоколов и спутниковый анализ плотности льда во всём арктическом регионе. А ещё глянули на тренажёры, за которыми учатся и сдают экзамены операторы ядерной установки. На фото тренажёр, который дублирует пульт довольно старого ледокола 70-х годов, но ещё в ходу; а у новых дисплеи и трекпады везде. Так вот, работа этих операторов похожа на то, что нам показывали в сериале «Звёздный Путь», когда капитан просит машинное отделение дать мощности на варп-ядро, чтобы сделать быстрый скачок, и инженеры начинают быстро перебирать кнопки, а индикаторы менять своё состояние. Ледокол «Ленин» это первое в мире надводное атомное судно. Сейчас он снят с эксплуатации и превращён в музей. В то время для его работы требовался персонал порядка 250 человек. У современных ледоколов эта цифра около 50, хотя они больше, сложнее и мощнее, потому что много работы выполняет теперь автоматика. Ещё два интересных факта: 1. Ледоколу часто нужно рывками с разбегу преодолевать какой-то особо сложный участок, и именно поэтому установка у него электрическая, а не прямой привод от турбин реактора. Электричество даёт большую динамику. 2. Если ледокол застрял во льдах, у него есть специальная система изменения центра тяжести, позволяющая ему раскачиваться вперёд-назад и влево-вправо, чтобы чуть-чуть освободиться, а дальше уже рывками выбраться. В общем и целом понравилось. Я бы и сам с удовольствием съездил, а тут ещё и на работе предложили. Но в Мурманске и вообще за Полярным Кругом ещё много всего можно посмотреть, это уже в личном порядке надо будет. #travel#life
Търсене: #prometheus
@seeker_rc · Post #20516 · 14.05.2026 г., 06:25
我最近 vibe 了一个 pod 级别的智能运维工具！希望大家使用在给点反馈 我最近开发了一个运维 agent ，我想让大家体验和使用下效果怎么样。 ———————— 📌 这个是智能核心 <https://github.com/mumong/aiops-pod> 📌 这个是工具 mcp <https://github.com/mumong/mcpServer-holmesgpt> 📌 这个是可观测性的部署。里面包含了上面要用到的 prometheus 工具 <https://github.com/mumong/Observility> 使用方式为，将上面 2 个资源拉下来 然后部署到 k8s 集群，如果想要工具完整性的话可能还需要适配一个 prometheus... via V2EX 分享创造 标签: #prometheus#部署#工具 ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道：科技探索者 每天推荐有趣内容，欢迎订阅、转发。
Hashtags
@bookmarktutorial · Post #1670 · 27.01.2022 г., 00:26
祝大家在即将到来的虎年里： 服务器永不宕机 Pod 永不 Pending #Etcd 永远健康 #KubeSphere Console 登录密码一直正确 应用负载一直可用 容器镜像永远不会拉不下来 #CoreDNS 一直正常解析 ks-apiserver 永不失联 存储卷挂载一直成功 监控数据永不丢失 #Prometheus 永不报警
@datasciencejobs · Post #3132 · 06.02.2026 г., 12:01
#vacancy#Fulltime#remote#MLOps#Jenkins#ITВакансии#УдалённаяРабота#Prometheus#Вакансия 🔎Senior MLOps в крупный ритейлер. 💰Зарплата: 240-270К руб/мес.Гросс 🎯Локация/гр.: Россия 🕰Срок проекта: 6 месяцев + 📄Оформление: только ИП 📌 Требования: - Опыт работы с Kubernetes и облачными/on-prem кластерами; - Знание Python и инструментов ML Ops (Kubeflow, Airflow); - Опыт настройки CI/CD (Jenkins); - Опыт работы с системами хранения и векторными БД (Weaviate/Qdrant/PGVector); - Знания в области мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry). ✅Задачи: - Развертывание и поддержка LLM-платформы в Kubernetes (Helm, Terraform, K8s Operators); - Настройка CI/CD для ML/AI сервисов (обучение, inference, data pipelines); - Автоматизация ML workflow в Kubeflow; - Настройка и поддержка мониторинга моделей (latency, drift, cost metrics); - Управление пайплайнами данных для обучения и inference (Kafka, DataLake, объектное хранилище S3, векторные БД); - Оптимизация работы GPU-кластера (распределённое обучение, эффективное использование ресурсов); - Обеспечение безопасности и комплаенса: изоляция сред, контроль доступа, логирование. 🏛О проекте: Разработка внутренней корпоративной LLM-платформы для автоматизации процессов, поддержки сотрудников и повышения эффективности взаимодействия с данными. В задачи проекта входит создание удобных пользовательских интерфейсов (чат-ассистенты, RAG-поиск, генерация текстов и изображений), интеграция с существующими системами компании и обеспечение контроля и мониторинга использования модели. 📲Как откликнуться: Отправляйте своё резюме @AllaDemHR
@githubtrending · Post #14846 · 20.06.2025 г., 12:00
#go#cloudnative#grafana#hacktoberfest#logging#loki#prometheus Loki is a log aggregation system inspired by Prometheus but designed specifically for logs instead of metrics. It is cost-effective and easy to operate because it only indexes metadata (labels) about logs, not the full log content, which reduces storage and complexity. Loki works well with Kubernetes by automatically indexing pod labels and integrates natively with Grafana for easy log visualization. Its stack includes an agent (Alloy) to collect logs, Loki to store and query them, and Grafana to display them. This setup helps you efficiently manage and analyze logs with less cost and simpler operation compared to traditional logging systems[2]. https://github.com/grafana/loki
@EconRUDN · Post #7901 · 28.11.2025 г., 09:00
Рубрика: КодМашины 🔥 ИИ-революция 2025: как Альтман, Безос и Белый дом перезапускают науку Конец года взорвался новыми амбициозными проектами — от частных инициатив до государственных мегапрограмм. Вот что происходит: 🚀Ключевые игроки и их стратегии: 1. Episteme (Сэм Альтман) - Цель: создать «новый тип R&D-организации» для поддержки рискованных, междисциплинарных идей, которые отвергают традиционные институты. - Философия: сознательно менять «эпистему» эпохи — систему идей, определяющих мышление. Ссылаются на Фуко, Коперника и Медичи. - Фокус: фундаментальные исследования без бюрократии и коммерческого давления. 2. Project Prometheus (Джефф Безос) - Инвестиции: $6,2 млрд. - Направление: ИИ для физических задач — робототехника, аэрокосмос, автоиндустрия (конкуренция с Маском?). - Команда: почти 100 человек из Meta, OpenAI, DeepMind. Безос — содиректор. 3. Миссия Генезис (Белый дом) - Масштаб: национальный проект уровня «Манхэттенского». - Цель: ускорить научный прогресс через ИИ — от материаловедения до космоса. - Контекст: «поворотный момент», требующий исторических усилий. 4. Стартап Яна Лекуна - Критика: языковые модели (вроде ChatGPT) — тупик, так как не понимают физический мир, не умеют рассуждать и планировать. - Цель: следующая ИИ-революция — системы с памятью, логикой и способностью к абстракции. 💡 Почему это важно? - Смена парадигмы: Акцент смещается с чисто цифровых моделей (NLP) на ИИ для реального мира — робототехника, наука, инженерия. - Гонка инвестиций: Частные капиталы ($6,2 млрд у Безоса) и государственные ресурсы (США) объединяются для прорыва. - Кризис традиционной науки: Episteme и Лекун прямо указывают на ограничения академической системы — бюрократия, узкая специализация, избегание риска. 📈 Куда движется рынок? - Прорывы ожидаются в областях: - Наука + ИИ: ускорение открытий (например, новые материалы). - Киберфизические системы: роботы, автономные транспортные средства, космос. - ИИ с рассуждением: переход от статистических моделей к системам с логикой и памятью. #ИИ#Наука#Инновации#R&D #Episteme#Prometheus#МиссияГенезис#Лекун 🌐@EconRUDN
@githubtrending · Post #14992 · 23.07.2025 г., 13:00
#go#aws#azure#cncf#cost#cost_optimization#finops#gcp#k8s#kubernetes#monitoring#opencost#prometheus OpenCost is a free, open-source tool that helps you see and understand the costs of running Kubernetes clusters and cloud services in real time. It breaks down costs by cluster, node, namespace, pod, and more, across multiple cloud providers like AWS, Azure, and GCP, and even supports on-premises setups. This lets you track where your money is going, spot expensive resources, and manage your cloud spending better. It integrates with Prometheus for metrics and offers a user-friendly web interface and APIs for easy cost monitoring and exporting. Using OpenCost helps you control and optimize your cloud and Kubernetes expenses efficiently[1][2][3][4]. https://github.com/opencost/opencost