Это C. Просто автор предпочитал синтаксис ALGOL 68 😄

Стив Борн, создатель Bourne shell, использовал макросы, чтобы исходники оболочки выглядели привычнее:

#define IF   if(
#define THEN ){
#define ELSE } else {
#define FI   ;}

Теперь условие можно записать так:

IF n <= 1 THEN
    return;
FI

Препроцессор превратит его в обычный C:

if (n <= 1) {
    return;
}

Такие макросы действительно есть в исходниках Bourne shell из UNIX V7. На картинке тот же приём применяется к циклам: FOR, DO, OD.

Любопытный кусочек истории: через #define можно поменять внешний вид языка, сохранив прежний компилятор. А вот читать и отлаживать такой код придётся уже с учётом собственного «диалекта».

https://www.tuhs.org/cgi-bin/utree.pl?file=V7/usr/src/cmd/sh/mac.h

🔐 Kyverno может автоматически закрывать весь сетевой трафик в новых namespace

По умолчанию Pod'ы в Kubernetes могут свободно отправлять и принимать трафик, пока это не ограничено через NetworkPolicy.

С помощью Kyverno Generate Rules это можно автоматизировать.

Например, после команды:

kubectl create namespace payments

Kyverno автоматически создаст внутри payments политику deny-all-traffic, которая:
- выбирает все Pod'ы;
- блокирует входящий трафик;
- блокирует исходящий трафик;
- оставляет namespace в режиме deny by default.

После этого команда уже явно добавляет только нужные разрешения: DNS, доступ к БД, внутренним API и другим сервисам.
Полезный паттерн для cluster security:
новый namespace → deny all → разрешаем только необходимое.

Так базовая сетевая изоляция применяется автоматически, а не зависит от того, вспомнил ли разработчик добавить NetworkPolicy.

QR-код с дыркой: почему порванный QR всё равно сканируется?

Порванный QR-код часто сканируется, потому что к данным в нём добавлены проверочные символы кода Рида–Соломона. Сканер находит метки по углам, читает байты и по проверочным символам восстанавливает потерянные. У восстановления есть предел: уровни L, M, Q и H выдерживают потерю примерно 7, 15, 25 и 30% кодовых слов, причём считается именно доля кодовых слов, а не площадь дыры.

https://www.youtube.com/shorts/15_4DjyrS_Q

28 open source замен платному софту: минус $25 000 в год

Бесплатные репозитории на GitHub вместо Cursor, Zapier, Figma, HubSpot, Mixpanel и ElevenLabs: 28 open source инструментов для ИИ, автоматизации, аналитики, CRM и медиа со ссылками и ценами аналогов.

https://uproger.com/28-open-source-zamen-platnomu-softu/

С вас идея, а Т-Банк за нее заплатит

В Т-Банке ищут трейдеров, разработчиков и тех, кто просто увлекается инвестициями. Зарегистрируйтесь на программу «Инвест. Премаркет» до 11 ноября. 

Ваши AI-сценарии для бизнеса смогут побороться за призовой фонд программы — 2 500 000 ₽. А сами идеи Т-Банк поможет масштабировать и сделать частью бизнеса.

Успейте подать заявку до 11 ноября

DOOM запустили внутри SQL-базы. Каждый кадр теперь результат запроса 🤯

Лукас Фогель собрал SQLDoom: игровая логика и рендеринг оригинального DOOM работают внутри CedarDB.

Карты, монстры, оружие и состояние игры хранятся в таблицах. SQL рассчитывает движение, атаки и столкновения, а затем собирает картинку:

• около 1300 строк SQL и 89 CTE отвечают за рендеринг;
• ещё 5900 строк SQL реализуют игровую логику;
• кадры 320×200 генерируются примерно с 60 FPS на ноутбуке с Ryzen 7 PRO 7840U. В тяжёлых сценах частота падает до 35 FPS.

Python обрабатывает ввод, задаёт тайминг и выводит готовые кадры. Работает даже мультиплеер.

Теперь оптимизировать SQL нужно ещё и для того, чтобы монстры не лагали ☕️

Код:
https://github.com/cedardb/sqldoom

Онлайн-демка:
https://demo.cedardb.cloud/projects/38c0ee59-327d-495e-ad40-735521bba941

🔥 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
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview

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

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

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

5 алгоритмов для программиста: бинарный поиск, сортировка слиянием, BFS, Дейкстра, скользящее окно

Разбираем 5 алгоритмов, которые пригодятся в реальном коде: бинарный поиск за O(log n), сортировка слиянием за O(n log n), поиск в ширину, алгоритм Дейкстры для кратчайшего пути и скользящее окно за O(n). Короткие визуальные примеры на каждый. Сохраните, чтобы не потерять.

https://www.youtube.com/shorts/e--njUJA3y4

👾 Русскоязычный каталог из 2118 проектов по декомпиляции игр: от Ocarina of Time до Xbox 360

На GitHub появился awesome-список, собранный на русском: проекты, которые восстанавливают игры из машинного кода. Это декомпиляции, статические рекомпиляции, порты на исходниках и ремейки движков. Задача простая: помочь найти проект под нужную игру и платформу и объяснить, как всё это устроено.

Масштаб впечатляет. В каталоге около 2118 проектов для примерно 1829 игр, из них 1771 активных. По типам: 786 декомпиляций, 525 статических рекомпиляций, 269 портов на исходниках, 238 ремейков движков, 234 дизассемблирования, 57 браузерных портов и 9 инструментов.

По платформам лидирует ПК с 295 проектами, дальше Nintendo 64 (190), Xbox 360 и PlayStation 1 (по 161). Следом идут DOS, GameCube, PS2, Game Boy Advance и Wii. Среди примеров Zelda (Ocarina of Time, Majora's Mask, Twilight Princess), Mario 64, Sonic, Diablo, Morrowind, OpenRA и OpenRCT2.

Внутри не просто список. В README есть топ-25, отдельный список браузерных портов, каталоги по типам и платформам, раздел о том, как начать декомпилировать самому, FAQ и глоссарий. Из инструментов упоминаются N64Recomp, XenonRecomp, RT64, splat, decomp.me, objdiff и m2c. Каталог обновляется автоматически через GitHub Actions.

Важная оговорка: сами проекты работают с данными из легально купленных копий игр, а в репозитории лежат только ссылки.

Репозиторий: https://github.com/justxor/awesome-decomp-games-ru

Kubernetes подняли. А как запрос доходит до приложения? 🌐

Запущенный Pod ещё не гарантирует, что пользователь сможет открыть сервис.

В самостоятельно управляемом кластере важно понимать весь маршрут трафика:

• куда ведёт DNS;
• как запрос попадает в кластер;
• кто выбирает нужный backend;
• как пакет доходит до Pod;
• где может оборваться обратный путь.

Anatomy of End-to-End Connectivity in Self-Managed Kubernetes with RKE2 посвящена сквозной сетевой связности в кластере на RKE2.

Тема для тех, кто хочет понимать, что происходит между адресом в браузере и приложением внутри Kubernetes 👇

https://medium.com/@truonghongcuong68/anatomy-of-end-to-end-connectivity-in-self-managed-kubernetes-with-rke2-a39d29ff417d

📚 5 инженерных статей для тех, кто работает с DevOps, SRE, Kubernetes и облачной инфраструктурой

Как ограничить масштаб аварии, почему Kubernetes не восстанавливает баланс подов и как GPU могут простаивать при зелёных проверках здоровья. Подборка для чтения на этой неделе 👇

1️⃣ Cloudflare: как сделать сбои локальными

Итоги программы Code Orange: Fail Small. Постепенное применение конфигураций, автоматический откат, использование последней рабочей конфигурации и аварийный доступ к инфраструктуре.

Полезный разбор того, как не дать одной ошибке превратиться в глобальный сбой.

https://blog.cloudflare.com/code-orange-fail-small-complete/

2️⃣ AWS: почему поды перестают равномерно распределяться по зонам

В эксперименте AWS тысяча подов сосредоточилась в двух зонах доступности. Третья осталась пустой даже после восстановления ресурсов, а перекос сохранялся больше 16 часов.

Причина: scheduler размещает новые поды, но не пересматривает размещение уже работающих. В статье показано, как descheduler устраняет перекос через контролируемое выселение и повторное планирование подов.

https://aws.amazon.com/blogs/containers/fix-pod-distribution-drift-in-amazon-eks-with-the-kubernetes-descheduler/

3️⃣ Неверное время на ноде может сломать приложение

Сертификат действителен, но TLS-проверка завершается ошибкой. JWT ещё не истёк, но сервис его отклоняет.

Michal Drozd разбирает, как рассинхронизация часов вызывает такие симптомы и почему после коррекции времени причину трудно обнаружить. Внутри: диагностика через chrony, логи и мониторинг синхронизации.

https://www.michal-drozd.com/en/blog/time-drift-tls-jwt-kubernetes/

4️⃣ Kubeflow + Cilium: поды работают, GPU простаивают

Координатор обучения и GPU-воркеры оказались в разных зонах, а сетевая политика блокировала связь между ними.

Разбор показывает, почему статус Running не гарантирует полезную работу и как согласовать размещение подов с сетевыми ограничениями. В лабораторном примере загрузка GPU выросла примерно с 40% до 85%.

https://www.cncf.io/blog/2026/07/23/when-kubeflow-meets-cilium-debugging-60-idle-gpus-in-kubernetes/

5️⃣ GitLab: сколько энергии потребляют ваши CI/CD-пайплайны

Статья о Eco CI и Carmen: инструментах для оценки энергопотребления и углеродного следа задач CI/CD и инфраструктуры.

Такие измерения помогают обнаруживать ресурсоёмкие задачи, лишние запуски и возможности для кеширования. Полезно и для оптимизации расходов.

https://about.gitlab.com/blog/green-devops-carbon-measurement-cicd-pipeline/

🔖 Сохраните подборку, чтобы вернуться к ней перед следующей оптимизацией инфраструктуры.

7 GitHub-репозиториев, на которых реально учат DevOps

Собрали подборку репозиториев, которые полезны не потому, что в трендах, а потому, что показывают, как устроена настоящая инфраструктура. Берёте один, собираете на нём что-то своё и читаете код.

Kubernetes examples. Официальные примеры манифестов и приложений под k8s, на которых удобно разбираться, как это всё описывается на практике.
https://github.com/kubernetes/examples

Awesome DevOps. Большой каталог инструментов и материалов по всей теме сразу, от CI/CD до мониторинга. Хорошая точка входа, когда не знаешь, с чего начать.
https://github.com/awesome-foss/awesome-devops

Terraform AWS modules. Готовые проверенные модули под AWS. Отличный образец того, как писать переиспользуемый и аккуратный Terraform-код.
https://github.com/terraform-aws-modules/terraform-aws-modules

Prometheus. Исходники самой популярной системы мониторинга. Если хотите понять метрики и алертинг не на уровне дашбордов, а изнутри, это сюда.
https://github.com/prometheus/prometheus

Argo CD. GitOps-деплой в Kubernetes: состояние кластера описывается в git, а Argo приводит кластер к нему. Must-have для понимания современного CD.
https://github.com/argoproj/argo-cd

Kubernetes the Hard Way. Легендарный гайд Келси Хайтауэра: кластер поднимается полностью вручную, без скриптов и автоматики. Больно, но после него k8s перестаёт быть магией.
https://github.com/kelseyhightower/kubernetes-the-hard-way

The System Design Primer. Не совсем про DevOps, но без системного дизайна дальше джуна не уехать. Масштабирование, кеши, очереди, базы, всё с примерами.
https://github.com/donnemartin/system-design-primer

Главный совет из подборки простой: не коллекционируйте звёздочки, а выберите один репозиторий, постройте на нём что-то рабочее и вчитайтесь в код.