Нашёл хороший репозиторий, если хочешь за выходные собрать реальные DevOps-проекты и добавить их в резюме.

Внутри 54 практических проекта по темам:

- AWS, Azure и Kubernetes
- Terraform и Infrastructure as Code
- Docker и CI/CD
- DevSecOps и безопасность
- мониторинг и observability
- serverless и cloud-native приложения

Можно просто выбрать один проект, собрать его за выходные и потом уже предметно рассказывать о нём на собеседовании.

https://github.com/DevCloudNinjas/DevOps-Projects

Git появился потому, что Торвальдса выгнали из BitKeeper


Ядро Linux несколько лет жило на BitKeeper, проприетарной системе с закрытым кодом и чужими правилами. Когда бесплатную лицензию отозвали, тысячи разработчиков остались без инструмента. В апреле 2005 года Торвальдс за пару недель написал свою замену: быструю, надёжную и полностью под контролем сообщества. Инструмент делался под одну задачу, а стал основой всей современной разработки, от GitHub до GitLab.

⚡️ Подборка 10 полезных open-source репозиториев с GitHub

1. Archify

Создаёт архитектурные, sequence-, workflow- и data-flow-диаграммы по описанию системы или исходному коду.

https://github.com/tt-a1i/archify

2. OpenMAIC

Мультиагентная образовательная среда, в которой несколько ИИ-агентов участвуют в интерактивном обучении.

https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC

3. DeepSeek Harness

Открытая платформа для создания ИИ-агентов. Модели, инструменты, память, сессии и интерфейсы подключаются как отдельные плагины.

https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness

4. Ponytail

Набор правил, который учит coding-агентов решать задачи с минимальным количеством нового кода.

https://github.com/DietrichGebert/ponytail

5. Agent Skills

Коллекция готовых инженерных навыков для Claude Code, Codex и других coding-агентов.

https://github.com/addyosmani/agent-skills

6. OmniVoice Studio

Локальная студия для клонирования голоса, озвучки, перевода видео, диктовки и транскрибации.

https://github.com/debpalash/VoiceStudio

7. Scientific Agent Skills

Библиотека навыков для научных агентов: поиск литературы, анализ данных, биология, медицина и химия.

https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills

8. Orca

Среда для параллельной работы нескольких coding-агентов с отдельными Git worktree, терминалами и проверкой изменений.

https://github.com/stablyai/orca

9. MiniMind

Учебный проект, позволяющий самостоятельно обучить компактную языковую модель и разобраться в устройстве LLM.

https://github.com/jingyaogong/minimind

10. God’s Eye View

Браузерный 3D-глобус для визуализации открытых геопространственных данных и OSINT-источников.

https://github.com/bilawalsidhu/gods-eye-view

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку

Окружение решает больше, чем кажется.

Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.


AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
ВАЙБКОДИНГ: t.me/data_analysis_ml
DevOps: t.me/DevOPSitsec
C#: t.me/csharp_ci
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Java: t.me/javatg

Бонус: Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii


Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

⚡ OpenExecutive - открытая виртуальная команда руководителей для бизнеса

Проект объединяет восемь ИИ-специалистов: стратегию, финансы, HR, юриспруденцию, операционные процессы, маркетинг, продукт и работу с инвесторами.

Пользователь общается с одним виртуальным руководителем, который распределяет задачи между агентами и собирает общий ответ.

Возможности:

* загружает презентации, финансовые модели и внутренние документы;
* учитывает данные конкретной компании через RAG;
* запоминает прошлые решения и инициативы между сессиями;
* напоминает о запланированных действиях;
* работает через веб-интерфейс, Telegram, Slack, email, Discord и CLI;
* поддерживает Claude, OpenRouter и локальные модели через Ollama, LM Studio, vLLM или llama.cpp.

Стек: FastAPI, Next.js, ChromaDB и SQLite. Лицензия — Apache 2.0.

OpenExecutive — https://github.com/SenteLabsAI/OpenExecutive

Гибридная инфраструктура — новая реальность или красивое словосочетание из презентаций?

1 октября будем разбираться с теми, кто такую инфраструктуру действительно строит и эксплуатирует, на закрытом мероприятии Deckhouse для руководителей ИТ.

Поговорим о подходах к построению гибрида, разберём реальные кейсы и покажем обновлённую платформу Deckhouse вживую.

Выступят:
— Александр Титов, генеральный директор «Фланта»
— Карапет Манасян, директор продуктовых направлений Deckhouse
— Дмитрий Сагайдачный, руководитель центра цифровых платформ «Газпромнефть ИТО»
— Виктор Сиренко, начальник управления развития сервисов ИТ-инфраструктуры «ОТП Банка»

Если перед вами стоит задача работать с разными средами и нагрузками, регистрируйтесь приходите обсудить практические решения с коллегами и командой Deckhouse.

Зарегистрироваться


Реклама. АО "ФЛАНТ". ИНН 7723661439.

🌦 Linecast - погода, карты, радар, приливы, Солнце и Луна прямо в терминале

Open-source CLI превращает публичные данные в шесть интерактивных приложений:

- linecast weather — погода, почасовой прогноз, AQI и предупреждения
- linecast sunshine — восход, закат и длина дня
- linecast moon — фазы Луны, восход/заход и календарь
- linecast tides — график приливов и отливов
- linecast radar — анимированный радар и спутниковые данные
- linecast maps — карты, рельеф, поиск мест и маршруты

Работает на macOS, Linux и Windows. Написан на Python, почти без зависимостей, не требует аккаунта или API-ключей и подстраивает цвета под тему терминала.

Можно даже запустить без установки:

uvx linecast weather

GitHub:
https://github.com/ashuttl/linecast

Что реально стоит за требованиями в вакансиях DevOps-инженера

Открываешь вакансию - а там список из десяти технологий и фраза «опыт от 3 лет». Непонятно, что из этого критично, а что просто скопировали из соседней вакансии.

🔹В этом ролике - нарезка с вебинара, где Senior ИТ-рекрутер Аниса Рогатова и практикующий DevOps-инженер Евгений Федосеев разбирают реальные вакансии по косточкам: что на самом деле стоит за каждым требованием и на что смотрят при отборе.

🔹Полезно, если сейчас откликаешься на вакансии и не уверен, дотягиваешь ли до требований - или просто хочешь понимать, как рекрутер и инженер читают резюме по-разному.

Смотреть полную запись вебинара 👉СМОТРЕТЬ

🐳 Docker-образ с 3,17 ГБ до 354 МБ - почти в 9 раз меньше

Такая оптимизация обычно достигается не одной магией, а несколькими простыми приёмами:

- multi-stage build
- python:slim / distroless вместо тяжёлого base image
- удаление build-зависимостей после сборки
- очистка apt / pip cache
- .dockerignore для лишних файлов
- установка только production-зависимостей
- объединение команд RUN, чтобы не тащить мусор в слои

Пример:

3.17 GB → 354 MB

Что это даёт:
- быстрее pull/push
- быстрее CI/CD
- меньше места в registry
- быстрее запуск новых pod
- меньше потенциальная attack surface

Перед оптимизацией полезно посмотреть, что реально раздувает образ:

docker history <image>

и отдельно проверить слои через dive.

Большой Docker image почти всегда стоит сначала разобрать по слоям — часто там лежат гигабайты build-tools, cache и файлов, которые в runtime вообще не нужны.

Есть серьезный разговор…
об ИТ-инфраструктуре и требованиях к ней в современных условиях

Как активное внедрение ИИ изменило подход к выбору железа, с чего начать при выборе приватного облака и как создать отказоустойчивое решение под свои задачи. Обо всем этом и не только — на бесплатной конференции Selectel ТехноДень 8 октября.

Топ-менеджеры, ИТ-директора и инженеры топовых технологических компаний соберутся на одной площадке и обсудят ИТ-тренды, инфраструктуру, ИИ, данные и информационную безопасность. Вас ждут 20 экспертных докладов, 20 интерактивных стендов, живое общение и живая запись подкаста Вселенная Плюс на главной сцене конференции.

Присоединяйтесь к Selectel ТехноДень, чтобы лично задать вопросы экспертам рынка и обменяться опытом. Количество мест ограничено, регистрируйтесь уже сейчас →

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGsAMi1

Kubernetes NodeLocal DNSCache: ускоряем DNS-запросы 🚀

Без NodeLocal DNSCache DNS-запрос от Pod проходит через:

Service IP → kube-proxy → DNAT → conntrack → CoreDNS

В нагруженных кластерах это увеличивает задержки и создаёт дополнительную нагрузку на таблицу conntrack.

NodeLocal DNSCache запускает локальный DNS-кеш на каждой ноде как DaemonSet:

Pod → локальный DNS-кеш → CoreDNS

Если запись уже есть в кеше, Pod получает ответ прямо с текущей ноды. При промахе запрос передаётся в CoreDNS.

Преимущества

- быстрее обрабатываются повторные DNS-запросы;
- снижается нагрузка на CoreDNS;
- уменьшается межнодовый DNS-трафик;
- обходятся kube-proxy и DNAT;
- сокращается количество UDP-записей в conntrack;
- доступны DNS-метрики отдельно для каждой ноды.

NodeLocal DNSCache стабилен с Kubernetes 1.18, но обычно его нужно включать отдельно и развернуть node-local-dns как DaemonSet.

🔗 Официальная документация Kubernetes: https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/nodelocaldns/