Вышел из дома — пропал интернет. Вернулся — пропало настроение работать. Может, на сегодня интернета хватит?

👍🏻 — конечно, лето не для интернета
👨‍💻 — нет, сегодня только вторник. Всё это мне ещё нужно

Точно не помешает немного стабильного интернета на бесплатном уроке от Otus. Сегодня, 2 июня, ждём вас на занятии «Шпаргалка по проектированию REST API»: https://otus.pw/Qm0x/
________
• Подпишитесь на OTUS в MAX
• Подпишитесь на OTUS ВКонтакте

4 статьи на Хабре, которые помогут сэкономить часы работы, минимизировать количество ошибок и избежать бессмысленных споров про ИИ

→ Почему классический подход к QA больше не работает (и виновата ли в этом эпоха ИИ): https://otus.pw/MG4M/

→ Гайд: как системному аналитику построить доменную модель для Java-микросервисов: https://otus.pw/vZfg/

→ Слишком много открытых файлов: лимит Linux, который валит прод в 3 часа ночи: https://otus.pw/UzYQ/

→ Почему AI-агенты ломаются на длинных задачах — и как обвязка помогает им дописывать приложения: https://otus.pw/rCJsJ/

Если есть темы, которые хотите разобрать подробнее, поделитесь в комментариях.

4 бесплатных урока для тех, кто работает с данными, ИИ и автоматизацией

Поговорим о Data Mesh и децентрализованном управлении данными, разберём, как построить финансовую модель, которой можно доверять, узнаем, как использовать LLM для продвинутого анализа данных, и настроим конвейер автотестирования для 1С. Выбирайте тему и регистрируйтесь бесплатно:

3 июня (среда)

• Децентрализованная революция в управлении данными: Data Mesh и его четыре принципа. Открытый урок курса «Инженер данных» — https://otus.pw/mUvK/

• От хаоса к контролю: как построить финансовую модель, которой можно верить. Открытый урок курса «Автоматизация финансового учёта» — https://otus.pw/BhEN/

4 июня (четверг)

• Продвинутый анализ данных с помощью LLM. Открытый урок курса «Промпт-инжиниринг: внедрение ИИ в бизнес-процессы» — https://otus.pw/aY58/

• Быстрая настройка конвейера автотестирования для 1С с хранилищем и Git. Открытый урок курса «Архитектор 1С» — https://otus.pw/INr2/

До встречи!

Если тема уникальных идентификаторов из предыдущего опроса для вас не новая, наверняка вы хотя бы раз задумывались, что мешает Java-разработчику получить оффер на Middle+

Представьте, на техническом интервью нужно решить кейс: «в продакшене внезапно выросли задержки, пользователи жалуются на медленную работу сервиса, а команда ждёт от вас план действий. С чего начнёте диагностику и как найдёте источник проблемы?» Вы начинаете отвечать, рассказываете последовательность действий. Интервьюер кивает, вы оба понимаете, что говорите на одном языке. Но когда разговор доходит до анализа работы JVM, потоков или причин деградации производительности, ответы становятся менее уверенными. Такие моменты хорошо показывают, каких знаний не хватает для перехода на следующий уровень в карьере.

Сейчас уже недостаточно уверенно писать системы для выполнения базовых операций с данными. Важно разбираться в устройстве JVM, многопоточности, производительности и архитектурных решениях. Курс «Java разработчик. Продвинутый уровень» поможет закрыть эти вопросы и выйти на следующий грейд.

На курсе вы:
— Разберёте JVM изнутри: сборка мусора, байткод, управление памятью. То, о чём часто спрашивают на собеседованиях.
— Освоите многопоточность на практике, а не в теории. С реальными задачами и разбором типичных ошибок.
— 96 часов практики с код-ревью от экспертных Java-разработчиков. Научитесь решать задачи уровня Middle+ самостоятельно.
— Узнаете подходы, которые позволяют писать быстрее и чище. Сможете обосновать свои решения на ревью.

→ Оставьте заявку по ссылке, расскажем подробнее о программе и ответим на вопросы: https://otus.pw/7Njr/

Как сделать SQL-запросы понятнее без потери производительности

В коротком видео руководитель и преподаватель OTUS Анастасия Чекушина показывает, как использовать CTE в реальных задачах, чем они отличаются от подзапросов и почему этот инструмент помогает превратить сложный SQL в понятный последовательный пайплайн.

Анастасия преподаёт на курсе «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков». Вместе с ней студентов обучают эксперты-практики из Сбера, Ростелекома и других крупных компаний. Курс уже стартовал, но присоединиться ещё можно. На сайте сейчас доступны специальные условия на обучение: https://otus.pw/YNqcd/

ИИ не решает проблемы сам по себе. Узнайте, где научиться внедрять его эффективно

Даже самые современные инструменты не дадут ожидаемого эффекта, если сотрудники не готовы использовать новые возможности, руководство не поддерживает изменения, а решения в компании принимаются без опоры на данные.
Хотите разобраться, как внедрять ИИ так, чтобы это действительно работало? Собрали подборку курсов, которые помогут выстроить этот путь — от работы с данными до построения ИИ-систем в продакшене:

• ИИ для разработчиков: https://otus.pw/6at4/
Научитесь использовать AI-инструменты для генерации кода, тестирования, рефакторинга, проектирования API и ускорения повседневной разработки.

• ИИ для решения рабочих задач: https://otus.pw/h1Pf/
Разберётесь, какие задачи можно делегировать нейросетям: тексты, таблицы, презентации, промпты и личный AI-ассистент для планирования.

• ИИ в тестировании: ускорение процессов и проверка ИИ-функций: https://otus.pw/5H72/
Научитесь использовать LLM для тест-дизайна, генерации тестовых данных, автотестов и документации, а также тестировать ИИ-функциональность с учётом галлюцинаций, промпт-инъекций и других специфических рисков.

→ До 7 июня — на все курсы подборки скидка 15%.

→ Если вы хотите обучаться по другому направлению, можно выбрать курс со скидкой 15% здесь: https://otus.pw/j0Fl/

Чтобы завтра не просыпаться от ночных кошмаров про утечку данных, прочитайте сегодня нашу новую статью «От capabilities к AppArmor: что реально остановит атакующего в контейнере»

В новой статье на Хабре разбираем реальный сценарий:
→ атакующий получает возможность выполнять команды внутри контейнера;
→ capabilities ограничивают опасные привилегии;
→ seccomp блокирует определённые системные вызовы;
→ AppArmor запрещает доступ к чувствительным данным даже тогда, когда предыдущие уровни защиты уже пройдены.

На примере одного контейнера показываем, какие атаки останавливает каждый механизм, где проходят границы их возможностей и почему в Kubernetes их стоит использовать вместе, а не по отдельности. Если работаете с Kubernetes, DevOps или безопасностью контейнеров, материал поможет лучше понять, как выстраивать многоуровневую защиту на практике: https://otus.pw/4bCL/