DevOps

🚀 Qwen3-Coder — новая мощная open-source модель от Alibaba для кодинга Модель с архитектурой MoE: - 480B параметров в общей сложности - 35B активных параметров - Контекст 256k, но легко масштабируется до 1M токенов 📈 Производительность: - На уровне Claude 4 Sonnet - Лучше или на уровне GPT-4.1 на многих задачах - Обходит Kimi K2, DeepSeek V3 на ряде бенчмарков 🧩 Модель уже доступна: - На HuggingFace — можно скачать и запускать - В OpenRouter — $1/M токенов вход, $5/M выход (в 3 раза дешевле Claude Sonnet: $3 и $15) Попробовать бесплатно можно: 🟡Через чат: ttps://chat.qwen.ai/) 🟡GitHub link: https://github.com/QwenLM/qwen-code 🟡Blog:https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-coder/ 🟡Model: https://hf.co/Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct Qwen3-Coder — это просто одна из лучших моделей для программирования, которые мы когда-либо видели. #qwen#ml#ai#llm#Alibaba @data_analysis_ml

🌲Полезный трюк для Linux: Хочешь быстро понять структуру конфигурационных файлов в системе? Используй tree — она выводит содержимое директории в виде дерева. 📂 Пример: tree -L 2 /etc 🔍 Что делает: — Показывает директории и файлы в /etc, погружаясь на 2 уровня — Удобно для анализа конфигураций и поиска нужных файлов — Поддерживает визуальную вложенность — гораздо нагляднее, чем ls -R 💡 Особенно полезно для: админов, изучающих новую систему разработчиков, работающих с Docker или Linux-сервисами всех, кому надо быстро разобраться в структуре проекта или системы Убедись, что пакет tree установлен: sudo apt install tree # Debian/Ubuntu sudo dnf install tree # Fedora brew install tree # macOS @DevOPSitsec

Крутой сайт с подробной 3D-картой человеческого тела. Здесь можно посмотреть и изучить каждый орган и почитать про связанные с ним заболевания и операции. Все объясняют на понятых схемах и анимациях. Играемся по ссылке.

🧠 Хитрая DevOps-задача — неожиданное поведение systemd и зависимостей сервисов Задача: У вас есть два systemd-сервиса: backend.service и database.service. В юните backend.service вы прописали: [Unit] Requires=database.service After=database.service Но после перезагрузки системы backend.service запускается, хотя `database.service` не стартовал (из-за ошибки). Вопрос: Почему backend не дождался базы данных и не остановился вместе с ней, несмотря на Requires=database.service? Подсказка: это не баг systemd. Это особенность. Правильный ответ: Потому что Requires и After действуют только при запуске backend вручную или через systemctl, но не при автоматическом старте на boot, если backend стартует по WantedBy=multi-user.target. 🔍 Разбор - Requires=database.service говорит: если запускается backend, то systemd должен также запустить database. Но если database не стартует — backend всё равно может попытаться запуститься. - After=database.service определяет порядок запуска, но не делает зависимость "жёсткой". - При старте системы systemd может параллельно запускать сервисы, если backend привязан напрямую к multi-user.target и не указан как зависимость в database.service. ✅ Как правильно: Чтобы backend не запускался без базы: 1. Убедитесь, что database.service: - прописан как WantedBy=multi-user.target - и запускается первым 2. Убедитесь, что backend.service содержит: [Unit] Requires=database.service After=database.service StartLimitIntervalSec=0 3. И желательно добавить `PartOf=database.service`, если хотите, чтобы backend выключался вместе с базой. ⚠️ Вывод: - В systemd порядок и тип зависимостей — неочевидны. - Даже Requires не гарантирует, что другой сервис успешно работает — только то, что systemd *попробует* его запустить. - Хотите быть уверены — используйте Condition*, ExecStartPre с проверками или HealthCheck в Docker/K8s. 📌 systemd — мощный, но коварный. Не доверяй поверхностной логике — тестируй руками каждую зависимость.

⚡️ Прокачивайся через практику: лучшие ресурсы для пет-проектов Хочешь расти как разработчик — пиши код, а не только читай! Вот 4 крутых ресурса, где ты будешь учиться через реальные задачи: App Ideas Список проектов от джуна до про: калькуляторы, трекеры, приложения. Есть примеры и полезные ссылки. 👉github.com/florinpop17/app-ideas Build Your Own X Хочешь создать свой Git, Redis, Docker или даже ОС? Тут есть всё: гайды, туториалы и код на разных языках. 👉github.com/codecrafters-io/build-your-own-x Project-Based Learning Обучение в формате "берёшь проект — делаешь". Примеры с пошаговыми инструкциями для разных языков. 👉github.com/practical-tutorials/project-based-learning Frontend Mentor Получаешь макет — верстаешь сам. Отлично тренирует HTML/CSS/JS. Идеально для портфолио. 👉frontendmentor.io Пиши код, а не резюме. Эти ресурсы реально двигают вперёд. @DevOPSitsec

Нашли сайт, где десятки наглядных, интерактивных схем помогают понять, как работает всё вокруг нас. Энергия, гравитация, электричество, клетки, ДНК, химические реакции, числа — всё показано просто, ясно и без лишнего текста. Можно щёлкать, изучать, двигать элементы и разбираться в темах, которые обычно объясняют скучно и непонятно. Подходит и для школьников, и для взрослых, которым интересно понять устройство мира на практике. Сохрани себе — пригодится. 🔬🧪⚡ Учимся здесь.

🛠️ REX-Ray — универсальный оркестратор хранилищ для контейнеров. Этот проект решает одну из самых болезненных проблем в контейнеризации — работу с постоянными томами. Он выступает прослойкой между Docker/Kubernetes и облачными провайдерами вроде AWS EBS, Google Persistent Disk или Ceph, автоматизируя подключение дисков. Интересно реализована поддержка разных сценариев: можно использовать как CLI-утилиту, системный сервис или даже Docker-плагин. Архитектура client-server позволяет масштабировать управление хранилищами в больших кластерах. 🤖GitHub @devopsitsec

🌟Amazon встроила векторную базу данных прямо в хранилище S3. Amazon анонсировала S3 Vectors - нативную поддержку векторного поиска прямо внутри своего вездесущего объектного хранилища. Заявлено, что это может снизить затраты на хранение и обработку векторов до 90%. По сути, AWS предлагает не отдельный сервис, а новый тип бакета vector bucket. Внутри него вы создаете векторные индексы, указывая размерность векторов и метрику расстояния (косинусную или евклидову). 🟡Дальше все работает как магия Вы просто загружаете в индекс свои эмбеддинги вместе с метаданными для фильтрации, а S3 берет на себя всю грязную работу по хранению, автоматической оптимизации и обеспечению субсекундного ответа на запросы. Никакого управления инфраструктурой. Один бакет может содержать до 10 тысяч индексов, а каждый индекс, в свою очередь, десятки миллионов векторов. 🟡Главная сила этого решения - в экосистеме. S3 Vectors бесшовно интегрируется с Bedrock Knowledge Bases. Теперь при создании базы знаний для RAG-приложения можно просто указать S3-бакет в качестве векторного хранилища. Процесс создания RAG-пайплайна для тех, кто уже живет в облаке AWS, упрощается до нескольких кликов. То же самое касается и SageMaker Unified Studio, где эта интеграция тоже доступна из коробки. 🟡"One more thing" анонса - умная интеграция с сервисом OpenSearch. AWS предлагает гибкую, многоуровневую стратегию. Нечасто используемые или «холодные» векторы можно экономично хранить в S3 Vectors. А когда для части данных потребуется максимальная производительность и низкая задержка в реальном времени, например, для системы рекомендаций, их можно быстро экспортировать в OpenSearch. Это очень прагматичный инженерный подход, позволяющий балансировать между стоимостью и производительностью. Пока сервис находится в статусе превью и доступен в регионах US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Europe (Frankfurt), and Asia Pacific (Sydney) Regions. Попробовать S3 Vectors можно в Amazon S3 console. 🟡Статья 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#RAG#Amazon

Linux: как узнать, какие процессы используют файлы — даже если они уже удалены Иногда удаляешь огромный лог или архив, но место на диске не освобождается. Почему? Потому что процесс всё ещё держит дескриптор удалённого файла. lsof | grep '(deleted) Особенно полезно при отладке проблем с disk full, docker, journalctl, tmp и прочим @DevOPSitsec

🖥Как отследить, кто создаёт или изменяет файлы в папке в реальном времени Иногда непонятно, какой процесс пишет или удаляет файлы в директории — особенно в системных папках, логах или временных хранилищах. Вместо хаотичного дебага используй inotifywait из пакета inotify-tools, чтобы в реальном времени отслеживать события. Подходит для отладки crontab, фоновых скриптов, демонов, temp-файлов и даже подозрительных активностей. Установи inotify-tools, если ещё не стоит: sudo apt install inotify-tools Следи за изменениями, удалениями, созданием файлов в реальном времени: inotifywait -m -r /путь/к/папке Пример: следим за /tmp inotifywait -m -r /tmp

🛠️Konditionner — конфигурируемая Clojure-библиотека для управления состоянием и валидации 🌟 Что это? Konditionner — простой, но мощный инструмент для: - валидации данных на основе схем; - управления глобальными или локальными состояниями; - реактивной обработки изменений значений. ⚙️ Как работает: - Используются специальные схемы и предикаты (например :required, :min, `:one-of`) для описания структуры и ограничений данных. - При валидации данные проходят через validate, возвращая валидную версию или ошибки. - Состояние хранится в атомах, подписках и реактивных listener’ах. 📌Github @DevOPSitsec

🖥10 полезных Linux-команд Вот подборка скрытых инструментов, которые могут сэкономить время и упростить работу в терминале: 1. `sudo!!` — автоматически повторяет последнюю команду с правами root. 2. `python -m http.server` — запускает простой HTTP-сервер текущей папки за секунды. 3. `mtr` — объединяет функции ping и traceroute для диагностики сети. 4. `nl` — выводит нумерованный текст из файла. 5. `shuf` — случайным образом выбирает строки из файла. 6. `ss` — более обширный аналог netstat для сокетов. 7. `last` — показывает историю входа пользователей. 8. `curl ifconfig.me` — быстро узнаёт внешний IP-адрес. 9. `tree` — отображает структуру директорий в виде дерева. 10. `pstree` — выводит процессы и их иерархию в виде дерева 💡 Эти команды — настоящие скрытые жемчужины Linux: короткие, удобные и невероятно практичные для повседневных задач. Попробуйте добавить хотя бы одну в ваш арсенал — это может изменить ваш CLI-опыт. 📌Подробнее