Секрет прост...

💡 КАК НАЧАТЬ РАБОТАТЬ С DOCKER

Docker кажется сложным только до первого запуска контейнера. Главное - понять, что это не “магия серверов”, а способ запускать приложение в изолированной среде с уже готовыми зависимостями.

Самый быстрый старт - перестать ставить всё на систему и начать упаковывать проекты в контейнеры. Тогда у тебя одинаково работает код на ноутбуке, сервере и у коллег.

Базовый подход такой: у тебя есть приложение → ты описываешь среду в Dockerfile → собираешь образ → запускаешь контейнер. Всё. Никаких конфликтов версий, “у меня работает”, сломанных Python/Node окружений.

Начни с простого правила — каждый новый проект сразу оборачивай в Docker, даже если он маленький. Через пару недель это станет привычкой, а проблемы с окружением исчезнут.

Установка Docker уже сделана
Проверка

docker --version

Простой Dockerfile

FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "app.py"]

Сборка образа

docker build -t myapp .

Запуск контейнера

docker run -p 8000:8000 myapp

Почему управление разработкой разваливается по дороге в продакшен?

Разрозненные инструменты для разработки и доставки кода, непрозрачные процессы и потеря контроля над кодом делают работу кросс-функциональных команд сложной и непредсказуемой. На вебинаре 27 февраля в 12:00 разберём, как выстроить единый процесс разработки и вернуть контроль над кодом на всех этапах — от идеи до релиза — с помощью Deckhouse Code.

Вы узнаете, как:
• объединить команды вокруг одной платформы, не ломая привычные процессы;
• обеспечить прозрачность и контроль изменений от идеи до продакшена;
• управлять доступами и ролями без ручной рутины;
• выстроить CI/CD, который масштабируется вместе с командой;

👉 Зарегистрироваться

🗓 27 февраля в 12:00

🚀 Оптимизация рабочего процесса с Pro Workflow

Pro Workflow — это мощный инструмент для улучшения продуктивности разработчиков, использующий AI для автоматизации и самокоррекции. Он включает функции, такие как адаптивные контрольные точки качества и анализ тепловых карт исправлений, что помогает пользователям эффективно управлять своим кодом и учиться на ошибках.

🚀 Основные моменты:
- Интеграция с AI для автоматического обучения и исправления.
- Функции для анализа и документирования сессий.
- Поддержка параллельной работы и адаптивных контрольных точек.
- Удобные команды для управления процессами разработки.

📌 GitHub: https://github.com/rohitg00/pro-workflow

#typescript

Новое исследование: 93% рабочих мест в США уже затронуты AI.

Речь идёт не о будущем - изменения происходят прямо сейчас.

Учёные проанализировали:
- 18 000 задач
- 1 000 профессий
- общий объём труда на $4.5 трлн

Главные выводы:

AI всё быстрее проникает в профессиональную работу.
Причина — два ключевых прорыва:

1. Agentic AI
Модели теперь могут:
- выполнять многошаговые задачи
- действовать как самостоятельные ассистенты
- доводить работу до результата

2. Мультимодальность
Системы одновременно понимают:
- текст
- изображения
- аудио

Это открывает доступ к сложным бизнес-процессам, а не только к текстовым задачам.

Кто уже под наибольшим влиянием?

- Финансовые менеджеры - 84% задач могут выполнять или ускорять AI
- Разработка ПО — некоторые лид-инженеры в 2026 сообщают, что до 100% кода пишет AI

Но важный нюанс:

Высокая «экспозиция» ≠ исчезновение профессий.

Изменение роли:
- меньше ручной работы
- больше контроля
- больше постановки задач
- больше принятия решений

Фактически происходит переход:

исполнитель → оператор AI

Главный тренд рынка труда:

Ценность теперь не в том, чтобы делать работу самому.
Ценность — в умении управлять системами, которые делают её за тебя.

forbes.com/sites/johnkoetsier/2026/02/25/report-jobs-that-are-most-and-least-impacted-by-ai/

Как развернуть приватную LLM в Kubernetes

Selectel приглашает на вебинар, где покажут, весь путь до готового интерфейса, настройки мониторинга, распределенных моделей, интеграции и даже автоматизации инфраструктуры.

📅 12 марта, 12:00
📍Онлайн
👥Для DevOps и SRE-инженеров, Архитекторов и менеджеров ИТ-инфраструктуры.

👉Смотрите полную программу и регистрируйтесь: https://slc.tl/avssr

Чтобы не пропустить вебинар и узнавать о других событиях и бесплатных курсах Selectel, подписывайтесь на @selectel_events

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGrSGVw

🚀 Компания три месяца принимала решения по цифрам… которые придумал AI.

История из Reddit.

В компании решили ускорить работу и заменить аналитика на AI.
Он быстро отвечал на вопросы руководства, собирал метрики, показывал динамику и объяснял тренды.

Всё выглядело идеально.
Отчёты — быстро.
Графики — красиво.
Выводы — уверенно.

Проблему заметили только через три месяца.

Оказалось, что AI:
- брал данные из неправильных периодов
- путал продукты
- иногда просто выдумывал цифры

И всё это время вице-президент и финансовый директор принимали решения на основе данных, которых не существовало.

Самое показательное — когда разработчик указал на ошибку, ему ответили:

“Не замедляй инновации.”

Главный вывод

Опасность AI не в том, что он ошибается.
Опасность в том, что он делает это уверенно.

Автоматизация без проверки — это не ускорение.
Это риск принимать решения в вымышленной реальности.

Источник
https://www.reddit.com/r/analytics/comments/1r4dsq2/we_just_found_out_our_ai_has_been_making_up/

🎥 Вебинар по Linux: GREP и другие регулярные выражения Linux

На вебинаре вы узнаете:
• Разберём, что такое регулярные выражения и в чём разница между их основными типами (Basic, Extended, PCRE)
• Узнаем, как не сломать grep, sed и awk одной неловкой скобкой и заставить их делать ровно то, что вам нужно
• Составим шаблоны для логов, чтобы находить не просто «ошибки», а именно ту ошибку, которая мешает спать. И чтобы конфиги сами себя проверяли (ну, почти)
• Научимся отлаживать и тестировать регулярные выражения на практике.

В результате вебинара вы:
• Перестанете путать .* с .+ и будете знать, почему это важно.
• Научитесь писать выражения, которые работают с первого раза (ладно, со второго).
• Автоматизируете хотя бы одну рутину прямо на вебинаре
👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/zKnq/?erid=2W5zFJ1FRSh

🎁 Все участники вебинара получат специальные условия на полное обучение курса "Administrator Linux. Professional"

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Языки программирования и время разработки до первого релиза

🦀 Rust - 9 лет (2006 → 2015)

🤖 Kotlin - 6 лет (2010 → 2016)

⚙️ C++ - 6 лет (1979 → 1985)

☕ Java - 5 лет (1991 → 1996)

🐹 Go - 5 лет (2007 → 2012)

🍎 Swift - 4 года (2010 → 2014)

🔧 C - 3 года (1969 → 1972)

🧬 Scala - 3 года (2001 → 2004)

📊 Julia - 3 года (2009 → 2012)

💧 Elixir - 3 года (2011 → 2014)

🎯 C# - 2 года (1998 → 2000)

🎯 Dart - 2 года (2011 → 2013)

🐍 Python - 2 года (1989 → 1991)

📘 TypeScript - 1 год (2011 → 2012)

🌐 PHP - 1 год (1994 → 1995)

⚡ JavaScript - 10 дней (май 1995)

Yandex B2B Tech запустила Monium — платформу observability для мониторинга и управления состоянием ИТ-систем. Решение уже доступно пользователям Yandex Cloud и позиционируется как enterprise-инструмент для работы с высоконагруженными сервисами.

Функциональность платформы
Monium объединяет метрики, логи и трейсы в едином интерфейсе, что соответствует современному подходу к unified observability. Система предназначена для анализа работы приложений, инфраструктуры и распределённых сервисов в реальном времени и помогает быстрее определять причины инцидентов.

Технологии и интеграции
Платформа поддерживает Prometheus и OpenTelemetry, что упрощает внедрение в существующие DevOps-конвейеры и снижает зависимость от конкретного вендора. Реализован гибкий алертинг с настройкой сценариев эскалации и поддержкой разных каналов уведомлений.

Масштаб и применение
Monium разрабатывалась командой Yandex Infrastructure изначально для мониторинга критически важных сервисов внутри Яндекса. Сейчас системой ежемесячно пользуются около 16 тысяч сотрудников компании. Среди первых внешних клиентов — ОТП Банк.

Рынок observability продолжает расти, и по прогнозам Gartner, подобные платформы становятся частью систем управления рисками и стабильностью бизнеса.

🚀 Ускорьте понимание кода с FastCode!

FastCode — это высокопроизводительный фреймворк для анализа кода, обеспечивающий скорость, точность и экономичность. Он подходит для работы с большими кодовыми базами и поддерживает множество языков программирования, включая Python и JavaScript.

🚀 Основные моменты:
- 3-4x быстрее конкурентов
- Снижение затрат на 44-55%
- Высокая точность анализа
- Поддержка многопроцессорного анализа
- Интуитивно понятный веб-интерфейс

📌 GitHub: https://github.com/HKUDS/FastCode

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.

Когда вы новичок в DevOps 🥲