Библиотека задач по DevOps | тесты, код, задания
2.87K subscribers
134 photos
5 videos
2 files
282 links
Задачи и тесты по DevOps для тренировки и обучения.

По рекламе: @proglib_adv

Наши каналы: https://t.me/proglibrary/9197

Учиться у нас: https://proglib.io/w/2b07c285

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Download Telegram
🧠 Выбор первого ML-проекта: чеклист против выгорания

Классика плохих решений в ML — выбрать слишком сложный проект: неделя ковыряния в коде, десятки крашей и никакого результата. Хотите дойти до финиша — начните с простого проекта, который реально можно довести до конца.

Мини-чеклист первого проекта:

1. Понятные данные — без «я нашёл датасет в даркнете, но он на суахили».

2. Измеримая метрика — «точность 92%», а не «ну вроде работает».

3. Объяснимый результат — чтобы не-техлид понял, почему модель ругается на спам.

Наш курс «ML для старта в Data Science» — старт от простого к сложному: теория → практика → проверка → проект в портфолио.

👉 Начать свой путь в Data Science

Оплатите курс по ML до 17 августа — курс по Python в подарок.

📅 Бесплатный вебинар с Марией Жаровой — 21 августа: как выбирать проекты, которые доводят до оффера, а не до психотерапевта.

💾 Сохрани, чтобы не потерять, когда будешь готов(а) начать
1
Как Kubernetes обрабатывает сервисы с использованием множества модулей, использующих разные сетевые протоколы?

👾 — Ограничивая использование протоколов
👍 — Используя отдельные службы для каждого протокола
🥰 — Разрешая несколько определений портов для разных протоколов
⚡️ — Обеспечивая единообразие конфигураций протоколов

Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😎 Вы просили — мы сделали. Самый долгожданный анонс этого лета!

Мы открываем набор на второй поток курса «AI-агенты для DS-специалистов»!

На курсе мы учим главному навыку 2025 года: не просто «болтать» с LLM, а строить из них рабочие системы с помощью Ollama, RAG, LangChain и crew.ai.

📆 Старт потока — 15 сентября.

💸 Цена 49 000 ₽ действует только в эти выходные — до 17 августа. С понедельника будет дороже.

👉 Занять место
🌚1
В продакшн-среде у вас есть несколько микросервисов, упакованных в Docker-контейнеры. При обновлении одного из сервисов вы замечаете, что контейнеры начинают потреблять больше ресурсов и иногда «падать». Какой подход будет наиболее правильным для диагностики и устранения проблемы?

👾 — Увеличить лимиты CPU и RAM для контейнера в docker run или в docker-compose.yml, не меняя код
👍 — Использовать docker logs и инструменты вроде docker stats, а также подключить мониторинг (Prometheus/Grafana) для анализа нагрузки
🥰 — Пересобрать образ с ключом --no-cache, чтобы убедиться, что не используется устаревший слой
⚡️ — Настроить restart: always в docker-compose, чтобы контейнер автоматически перезапускался при падении

Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🥰2
🔥 Последняя неделя, чтобы забрать курс по AI-агентам по старой цене!

Пока вы тестируете Copilot, другие уже учатся строить AI-агентов, которые реально работают на бизнес. Хватит отставать!

Наш курс — это концентрат практики по LangChain и RAG. Улучшенная версия, доработанная по отзывам первого потока.

📆 Старт — 15 сентября.

💸 Цена 49 000 ₽ — только до 24 августа.

👉 Зафиксировать цену
В продакшн-кластере вы заметили, что некоторые контейнеры занимают значительно больше места, чем ожидалось. Анализ показал, что Docker-образы разрослись до нескольких гигабайт. Какой из подходов наиболее правильный для оптимизации размера образов?

👾 — Использовать docker system prune -a, чтобы очистить все неиспользуемые образы и освободить место
👍 — Перейти на базовые образы типа alpine и оптимизировать Dockerfile (multi-stage build, минимизация слоёв)
🥰 — Хранить большие артефакты (логи, кеши) прямо внутри контейнера, чтобы не загружать файловую систему хоста
⚡️ — Запускать контейнеры с флагом --rm, чтобы они удалялись сразу после завершения работы

Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍121
В кластере вы используете Docker для CI/CD. Иногда разработчики жалуются, что контейнеры работают нестабильно при одинаковом коде и Dockerfile. При анализе оказалось, что образы собираются на разных машинах и ведут себя по-разному. Какое решение наиболее корректное?

👾 — Запретить кэширование (--no-cache) при сборке, чтобы всегда собирать "с нуля"
👍 — Использовать фиксированные версии базовых образов и зависимостей (pinning), а также lock-файлы в пакетных менеджерах
🥰 — Перезапускать контейнеры до тех пор, пока они не будут работать стабильно
⚡️ — Использовать latest в базовых образах, чтобы всегда получать свежие зависимости.

🐸Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
☝️ Один мудрый тимлид дал двум своим разработчикам по «таланту» — мощной, но своенравной LLM.

Первый разработчик испугался её «галлюцинаций». Он запер модель в песочнице, не давая ей доступа к свежим данным. На вопросы модель отвечала красиво, но часто придумывала факты, то есть врала. Он просто «закопал» свой талант, боясь им пользоваться.

Второй же разработчик не побоялся. Он построил для своей LLM систему RAG — дал ей «лопату и карту», чтобы находить сокровища в базе знаний компании. Его AI-агент отвечал точно по делу, ссылаясь на реальные документы. Он заставил свой «талант» работать и приносить пользу.

Мощь LLM раскрывается не в ней самой, а в системах, которые вы строите вокруг неё.


Именно такие системы мы и будем строить на втором потоке нашего курса «AI-агенты для DS-специалистов». Мы не просто поговорим о RAG, а соберём полный пайплайн с оценкой качества, чтобы ваш агент не врал.

Представьте, что вы сможете начать изучать эту сложную и востребованную тему уже 15 сентября, а не ждать официального старта в октябре. У вас будет фора в 3 недели, чтобы спокойно разобраться в векторных базах и подходе «LLM as a Judge».

💸 Цена 49.000 ₽ действует последние 4 дня — до 24 августа.

👉 Начать строить RAG раньше других
В CI/CD пайплайне часто случаются фейлы при деплое в Kubernetes из-за того, что некоторые сервисы ещё не успели подняться, а другие уже начинают к ним обращаться. Какой подход будет наиболее правильным для решения этой проблемы?

👾 — Увеличить таймаут деплоя в CI/CD и просто ждать дольше
👍 — Использовать readinessProbe и livenessProbe в манифестах Pod’ов, чтобы контролировать доступность сервисов
🥰 — Настроить в пайплайне ручное подтверждение перед каждым шагом деплоя
⚡️ — Отключить проверки доступности сервисов и надеяться, что при рестарте всё заработает

🐸Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21
При настройке CI/CD пайплайна для деплоя микросервисов в Kubernetes, какой подход наиболее корректный для минимизации downtime?

👾 — Применять kubectl delete для Pod’ов, а затем kubectl apply для новых
👍 — Использовать стратегию деплоя RollingUpdate с настройкой maxUnavailable и maxSurge
🥰 — Всегда разворачивать новую версию в отдельном namespace и вручную переключать трафик
⚡️ — Отключать readiness/liveness пробы на время деплоя, чтобы Pod быстрее стартовал

🐸Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🥰21
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Подсматриваем за кухней ситуационного центра VK — будет полезно всем, кто интересуется SRE 👌

Какие метрики эффективности используют в VK, почему SRE-инженеру важен продуктовый подход и каких инструментов не хватает на рынке — всё это обсуждают в свежем выпуске подкаста «Кофе-брейк VK».

Смотрим в VK Видео, Дзене или на YouTube.
Вы настраиваете мониторинг в продакшн-кластере Kubernetes. Важно отслеживать состояние Pod’ов, сервисов и метрики производительности приложений. Какой стек инструментов будет наиболее корректным выбором?

👾 — ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
👍 — Prometheus + Grafana
🥰 — Nagios + Shell-скрипты
⚡️ — Top + htop на каждой ноде

🐸Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6