DevOps

Языки программирования и их «самая ненавистная» фича - по мнению разработчиков • 🐍 Python - отступы ломают всё • 🖥️ BASIC - ощущается болезненно устаревшим • 📊 Visual Basic - очень быстро превращается в хаос • 🟨 JavaScript - странное и непредсказуемое поведение • 🐘 PHP - хаос из-за непоследовательных названий функций • 💎 Ruby - слишком много скрытой «магии» • 🎵 Groovy - используют в основном ради Gradle • ☕ Java - слишком много шаблонного кода • 🟣 C# - болезненные конфликты версий • 🐹 Go - бесконечные строки обработки ошибок • 🐦 Swift - частые ломающие обновления • 🅺 Kotlin - долгие компиляции • 🎯 Dart - существует из-за Flutter • 🧮 Fortran - синтаксис как из прошлого века • 🔧 C - опасное неопределённое поведение • 🍎 Objective-C - повсюду квадратные скобки • 🔺 Scala - переусложнённая система типов • ⚡ Zig - ручная работа с памятью • 🐪 Perl - написал один раз - потом сам не прочитаешь • 🚀 C++ - кошмарные ошибки шаблонов • 🦀 Rust - вечная борьба с borrow checker • ⚙️ Assembly - нулевая безопасность С чем согласен, а что - просто мем? 😄

✔️Карпати только что оценил все профессии в США по уровню воздействия AI. Он собрал данные по 342 профессиям, которые охватывают около 143 миллионов рабочих мест, и попросил LLM оценить каждую по шкале от 0 до 10. Результаты: средний показатель по всем профессиям - 5.3 / 10 разработчики ПО - 8–9 кровельщики - 0–1 медицинские транскрибаторы - 10 / 10 Картина выглядит довольно очевидной. Если ваша работа проходит за экраном, риск автоматизации почти 99%. Если она требует работы руками и взаимодействия с непредсказуемой средой, вы в гораздо большей безопасности. И это уже не просто предположения. Это данные. https://karpathy.ai/jobs/ 🎯Полезные Мл-ресурсы🚀Max

🌟ByteDance перезапустила DeerFlow. DeerFlow 2.0 - проект, переписанный с нуля, который не имеет ничего общего с первой версией. Там был фреймворк для глубокого ресерча, а здесь полноценный рантайм для агентов. 🟡В основе лежит связка LangGraph и LangChain. Главный агент получает задачу, разбивает ее на подзадачи и порождает суб-агентов на лету. Каждый из них работает в изолированном контексте: не видит данные других агентов и главного процесса. Суб-агенты запускаются параллельно, когда это возможно, и возвращают структурированные результаты, а главный агент собирает из них финальный вывод. Сессия живет в изолированном Docker-контейнере с полноценной файловой системой, главный агент и суб-агенты работают в ней совместно. Агент читает и пишет файлы, выполняет bash-команды, работает с изображениями. Между сессиями нет никакой взаимной путаницы. 🟡Навыки и инструменты Возможности агента определяются через Skills. Из коробки есть исследование, генерация отчетов, создание слайдов, веб-страниц, изображений и видео. Навыки загружаются по мере необходимости, только когда задача их требует. Это снижает нагрузку на контекстное окно и позволяет работать с моделями, чувствительными к расходу токенов. Инструменты - по той же логике: базовый набор (веб-поиск, fetch, работа с файлами, bash), плюс поддержка MCP-серверов и произвольных Python-функций. Все можно заменить или расширить. 🟡Память и контекст DeerFlow помнит пользователя между сессиями. Накапливается профиль: стиль письма, технический стек, повторяющиеся сценарии. Данные хранятся локально. Внутри длинной сессии система сама управляет контекстом: завершенные подзадачи суммируются, промежуточные результаты уходят на диск. Контекстное окно не раздувается. 🟡Интеграции Поддерживаются Telegram, Slack и Feishu. Из Claude Code можно взаимодействовать с запущенным инстансом DeerFlow напрямую через специальный skill: отправлять задачи, управлять тредами и выбирать режим выполнения. 🟡Модели и деплой Система работает с любой моделью через OpenAI API, включая локальные через Ollama. ByteDance рекомендует использовать модели, которые поддерживают длинный контекст (100k+ токенов), ризонинг, мультимодальность и надежный tool-use. DeerFlow также встраивается как Python-библиотека без запуска HTTP-сервисов: from src.client import DeerFlowClient client = DeerFlowClient() response = client.chat("Analyze this paper", thread_id="my-thread") 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Agents#DeerFlow#ByteDance

Насколько сложно выучить разные языки программирования? Вот примерная картина по уровню входа - от простых к экстремальным. 🟢 Легко Идеально для старта и быстрого входа в разработку • Python • BASIC • Visual Basic 🟡 Легко–средне Простой старт, но есть особенности и подводные камни • JavaScript • PHP • Ruby • Groovy 🟠 Средне Требуют понимания архитектуры, типизации и хорошей практики • Java • C# • Go • Swift • Kotlin • Dart • Fortran 🔴 Сложно Нужно понимать память, низкоуровневые детали и внутреннее устройство системы • C • Objective-C • Scala • Zig • Perl 🟣 Очень сложно Высокий порог входа и серьёзные требования к пониманию системного программирования • C++ • Rust ☠️ Экстремально Работа напрямую с железом • Assembly Сложность языка - не самое важное. Гораздо важнее: - экосистема - задачи, которые вы решаете - скорость получения практики Язык можно выучить за недели. Инженерное мышление - за годы.

🔥 Как выбрать анонимный браузер для Linux Если вам важна приватность, обычные браузеры вроде Chrome или стандартного Firefox не подойдут - они собирают телеметрию, сохраняют данные и могут раскрывать ваш цифровой след. Для анонимности важно три вещи: • скрытие IP-адреса • защита от трекинга и fingerprint • изоляция сайтов и данных Лучшие варианты для Linux: Tor Browser - максимальная анонимность • трафик проходит через сеть Tor • скрывает реальный IP • защита от fingerprint • идеален для полной приватности Firefox (hardened) - баланс между удобством и приватностью • отключается телеметрия • можно включить строгую защиту от трекеров • подходит для повседневной работы Brave • встроенная блокировка рекламы и трекеров • режим Tor для отдельных вкладок • быстрый и простой вариант Если нужна максимальная анонимность - выбирайте Tor. Если нужна приватность без потери скорости - Firefox с настройками или Brave. Установка Tor Browser (Linux) sudo apt update sudo apt install -y torbrowser-launcher Первый запуск (скачает официальную версию) torbrowser-launcher Проверка соединения через Tor curl https://check.torproject.org Альтернатива: установка Brave sudo apt install -y brave-browser

DevOpsConf 2026: Фабрика инженерных решений 2–3 апреля, Москва. Главное событие для инженеров по автоматизации разработки, надежности и эксплуатации, архитекторов, системных администраторов, технических лидеров и ИТ-директоров. В этом году всё иначе - мы пересобрали привычный лекторий → в конструкторское бюро решений на DevOpsConf. Над чем работаем: 🔹Работа с наследием (легаси). Поток для тех, кому достался "черный ящик" без документации. Командная игра "Почини сломанную систему на скорость" + воркшоп по анализу древнего кода с помощью ИИ. 🔹Наблюдаемость без паники. От метрик до архитектуры и борьбы с ложными алертами. 🔹Как говорить с госорганами и бизнесом. Про 152-ФЗ, ФСТЭК и ГОСТы для инженеров, а также мастер-классы по питчингу решений для руководства. Форматы: воркшопы, кейс‑игры, разбор инцидентов, экспертная зона. 👉Изучить всю программу и забронировать билеты: https://tglink.io/541e3913d04ade?erid=2W5zFJGSTkd #реклама О рекламодателе

Языки программирования по 💰 потенциалу заработка в 2026: 🔥 Rust → высокая зарплата, низкая конкуренция 🚀 Go → золотая жила для backend-разработки 🤖 Python → бум в AI и автоматизации ⚡ TypeScript → стандарт для стартапов 🏢 Java → стабильность в корпоративной разработке 💎 Solidity → высокий риск, но и высокий доход 🧱 C++ → мощь системного программирования и высокая оплата 🎮 C# → стабильный доход в геймдеве и enterprise 📱 Kotlin → экосистема Android 🍎 Swift → премиальный рынок iOS Если бы зарплата была единственной целью… какой язык вы бы выбрали? 💸

Языки программирования и их for-циклы • 🐍 Python - for i in range(n): • ☕ Java - for(int i=0;i<n;i++){} • ⚡ C - for(int i=0;i<n;i++){} • 🛠️ C++ - for(int i=0;i<n;i++){} • 🌐 JavaScript - for(let i=0;i<n;i++){} • 🛠️ C# - for(int i=0;i<n;i++){} • 🐹 Go - for i:=0;i<n;i++{} • 🦀 Rust - for i in 0..n {} • 🐘 PHP - for($i=0;$i<$n;$i++){} • 💎 Ruby - for i in 0...n do end • 🐪 Kotlin - for(i in 0 until n){} • 🍎 Swift - for i in 0..<n {} • 🔷 TypeScript - for(let i=0;i<n;i++){} • 🧮 R - for(i in 1:n){} • 🐚 Bash - for ((i=0;i<n;i++)); do :; done • 🧱 Dart - for(int i=0;i<n;i++){} • 🎯 Scala - for(i <- 0 until n){} • 🐼 Groovy - for(int i=0;i<n;i++){} • 🧠 Julia - for i in 1:n end • 🔧 Assembly (x86 Linux) - mov ecx,n ; loop: dec ecx ; jnz loop

Managed Kubernetes vs полный контроль? Первый вариант экономит ресурсы, гарантирует поддержку провайдера. Второй — дает гибкость тонких настроек, особенно когда кластеры идут в прод с высокими нагрузками. Timeweb Cloud нашел баланс: запустили собственный оркестратор Kubernetes Toolset Layer. В планах — интеграция с панелью управления, что откроет доступ к настройке компонентов управляющего слоя. Можно будет менять конфиги групп узлов, подключать внешние ноды и делать другие кастомы без потери managed-статуса. Выглядит как крупное обновление. Что это даст • Гибкость: например, можно поменять интервалы автоскейлера под свои бизнес-метрики. И тем самым точнее подстроить инфраструктуру под бюджет и требования приложений • Контроль: в ближайших релизах — мониторинг и логирование на уровне оркестратора, кластеров и их компонентов. В панели будут статусы и история изменений. Это позволит видеть, как часто и насколько масштабируется приложение • Стабильность: при росте нагрузки на кластеры система автоматически масштабируется как платформа оркестрации. Сервисы будут стабильнее переживать пики нагрузки Ребята также рассказали, что вместе с оркестратором реализовали интеграцию виртуальных роутеров. Теперь воркер-ноды можно размещать в приватной сети без публичных IP, а внешний доступ организовывать через Ingress или балансировщики. Это повышает безопасность и позволяет экономить на публичных IP. Итог: провайдер серьезно прокачивает свой Managed Kubernetes. Кажется, это нечастая практика, когда дают доступ к компонентам управляющего слоя без потери managed-статуса. Плюсом — приватная сеть для нод через виртуальный роутер. Запустить кластер #Kubernetes#DevOps#TimewebCloud#Security

Когда вы новичок в DevOps 🥲

Порядок в инфраструктуре: BSA-модель на практике Инфраструктурный код хранится в разных местах, каждая команда пишет по-своему, развертывание каждый раз проходит по разному сценарию, а ответственность не закреплена. Знакомо? В итоге — задержки, долгие согласования и лишние конфликты. На вебинаре 13 марта -«Экспресс42» и «Магнит OMNI» покажут, как модель BSA (Base–Service–Application) помогает упорядочить инфраструктуру, чётко разделить зоны ответственности и сделать процессы поставки стабильными и предсказуемыми. Продемонстрируем не только подход, но и практический опыт реализации в компании «Магнит OMNI». В программе: боли неструктурированного IaC суть трёхуровневой модели BSA опыт внедрения в Магнит OMNI результаты использования модели практические рекомендации 13 марта в 12:00, онлайн 👉Зарегистрироваться Реклама. АО "ФЛАНТ". ИНН 7723661439.