Основная компетенция специалиста по Data Science – способность анализировать и интерпретировать данные, а математика является фундаментом для начала работы.
В карточках мы разбираем основные разделы математики, с которых стоит начать изучение специалисту по анализу данных.
Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science 💙
P.S. Только до 31 мая на курс (и вообще на все программы Академии) действует
А как у вас дела с высшей математикой?
❤️ — Помню всё
🔥 — Знаю основы
🌚 — Ничего не знаю
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Canonical объявила о выходе Ubuntu Core 26 — минимальной неизменяемой ОС с поддержкой обновлений безопасности до 15 лет. Релиз ориентирован на IoT, edge-устройства и критическую инфраструктуру.
Что нового
OTA-обновления стали на 50–90% легче благодаря новому формату snap-delta. Обновление базовых snap-пакетов ядра теперь весит 1.5 МБ вместо прежних 16 МБ. Установка через
initramfs убирает лишние перезагрузки, а значит устройства быстрее вводятся в строй.Сборка образов теперь работает через
Chisel. Каждый файл в файловой системе привязан к конкретному slice и исходному пакету. Это даёт точную трассировку зависимостей и упрощает проверку целостности. В сравнении с Yocto, где зависимости скрыты в слоях рецептов, подход Core 26 делает происхождение каждого компонента явным. Бонусом базовый образ похудел на 7%.Для шифрования дисков (FDE) ключи TPM теперь хранятся прямо в заголовке LUKS2, что снижает риск повторного использования ключей между состояниями устройства. Появилась нативная интеграция с OP-TEE для ARM TrustZone — ключи шифрования запечатываются и распечатываются внутри Trusted Execution Environment.
Livepatch впервые работает на ARM64, обеспечивая патчинг ядра без перезагрузки. На AMD64 Livepatch официально поддерживается для всех версий, начиная с Ubuntu Core 20.Из инструментария:
Ubuntu Frame теперь поддерживает несколько графических приложений на одном дисплее с настраиваемой раскладкой. Появился интерфейс gpu-2604 для аппаратного ускорения графики. В
Snapcraft добавили компоненты — способ распространять крупные или опциональные ресурсы: драйверы, символы отладки, переводы; отдельно от основного snap-пакета. Релиз важен для тех, кто готовится к EU Cyber Resilience Act. Canonical берёт на себя обязанности «производителя» по CRA в рамках жизненного цикла ОС и обеспечивает мониторинг CVE, координированное раскрытие уязвимостей и соответствие IEC 62443-4-1.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
#пульс_индустрии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Вышла версия 0.47 GPU-ускоренного эмулятора терминала kitty. Главное в этом релизе — новый kitten для drag-and-drop, который позволяет перетаскивать файлы прямо из шелла в GUI-приложения. Работает даже через SSH-сессии.
Drag-and-drop внутри kitty
Помимо нового kitten'а, переработали взаимодействие с окнами. Теперь окна можно перетаскивать мышью между табами и OS-окнами, а также отсоединять в отдельное окно. При перетаскивании можно временно показать заголовки окон через действие
toggle_window_title_bars.Авто-перезагрузка конфига
Появилась опция
auto_reload_config. Больше не нужно вручную перезагружать kitty после правки конфигурации — изменения применяются сами.Прогресс-бар
Kitty теперь отображает прогресс-бар в верхней части окна, когда программа сообщает о прогрессе через escape-последовательность OSC 9;4. Поведение управляется через опцию
progress_bar.Генерация палитры
Новая опция
palette_generate автоматически строит 256-цветную палитру на основе первых 16 цветов. Полезно, если вы настраиваете тему и хотите согласованную палитру без ручной работы.Скроллинг
Действия
scroll_line_up и scroll_line_down теперь по умолчанию используют плавный скроллинг. Если нужно вернуть старое поведение, пересоздайте маппинг без аргумента smooth. На Wayland жест удержания (hold) теперь останавливает инерционный скроллинг при касании трекпада.Фоновые изображения
Можно указать несколько записей
background_image, и все они хранятся на GPU. Переключение между фонами стало быстрее.Фокус
Опция
focus_follows_mouse теперь переключает активное окно только при переходе курсора в другое окно, а не при любом движении мыши.Платформенные изменения
На Linux kitty учитывает fontconfig matrix для fake slant шрифтов без курсива. Исправлена проблема с искажением цветов на Nvidia после выхода из suspend. На X11 устранён краш при отключении устройства ввода. На macOS — новая иконка в стиле Tahoe с отдельными фонами для светлой и тёмной темы, исправлены фантомные курсоры и работа аргументов через
open --args.Прочее
В выводе
kitten @ ls появились поля session_name и last_focused_at. В diff kitten'е добавились sticky-заголовки. Улучшена производительность рендеринга таб-бара при использовании данных активных процессов. Добавлена поддержка отрисовки Unicode-символов из блока Symbols for Legacy Computing Supplement.📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
#пульс_индустрии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4
📰 Предпоследняя неделя мая
Недельку поработать и уже лето. А мы пока собрали новостей.
— RHEL 10.2 и 9.8
Red Hat выпустила обновы для своего дистрибутива. В терминале появился AI-ассистент
— Шумахер посчитал строки кода в KDE
— В Linux добавили правила для AI-репортов
— OpenBSD 7.9
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека devops'a
#дайджест_недели
Недельку поработать и уже лето. А мы пока собрали новостей.
— RHEL 10.2 и 9.8
Red Hat выпустила обновы для своего дистрибутива. В терминале появился AI-ассистент
goose с поддержкой стриминга и MCP. Обновились тулсеты: Go 1.26, Python 3.14, Ruby 4.0, OpenJDK 25, PostgreSQL 18, MariaDB 11.8.— Шумахер посчитал строки кода в KDE
— В Linux добавили правила для AI-репортов
— OpenBSD 7.9
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
#дайджест_недели
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Полноценный мониторинг вроде Zabbix или Prometheus не всегда оправдан, особенно на небольших проектах или dev-серверах. Иногда достаточно простого скрипта, который проверит список сервисов и скажет, что именно не работает.
Ниже готовый скрипт с проверкой через
systemctl и отправкой уведомлений в Telegram.Базовая версия
Создаём файл:
nano check_services.sh
Содержимое:
#!/bin/bash
SERVICES=("nginx" "postgresql" "redis" "ssh")
echo "===== СТАТУС СЕРВИСОВ ====="
echo ""
for SERVICE in "${SERVICES[@]}"; do
STATUS=$(systemctl is-active "$SERVICE" 2>/dev/null)
if [ "$STATUS" = "active" ]; then
echo "[OK] $SERVICE"
else
echo "[УПАЛ] $SERVICE"
fi
done
Даём права и запускаем:
chmod +x check_services.sh
./check_services.sh
Массив
SERVICES правите под свой стек. Вывод будет примерно таким:===== СТАТУС СЕРВИСОВ =====
[OK] nginx
[OK] postgresql
[УПАЛ] redis
[OK] ssh
Версия с уведомлением в Telegram
Базовая версия показывает результат в консоли. Но если скрипт работает по cron, вы его вывод не увидите. Добавим отправку сообщения в Telegram при обнаружении упавшего сервиса.
Для этого понадобится бот и chat_id. Бота создаёте через
@BotFather, chat_id получаете через @userinfobot или из API бота после отправки ему любого сообщения.#!/bin/bash
SERVICES=("nginx" "postgresql" "redis" "ssh")
BOT_TOKEN="123456:ABC-DEF1234ghIkl-zyx57W2v1u123ew11"
CHAT_ID="987654321"
FAILED=""
for SERVICE in "${SERVICES[@]}"; do
STATUS=$(systemctl is-active "$SERVICE" 2>/dev/null)
if [ "$STATUS" != "active" ]; then
FAILED="${FAILED} ${SERVICE}\n"
fi
done
if [ -n "$FAILED" ]; then
HOSTNAME=$(hostname)
MESSAGE=" Проблема на ${HOSTNAME}\n\nУпавшие сервисы:\n${FAILED}"
curl -s -X POST "https://api.telegram.org/bot${BOT_TOKEN}/sendMessage" \
-d chat_id="$CHAT_ID" \
-d text="$(echo -e "$MESSAGE")" \
-d parse_mode="HTML" > /dev/null
fi
Скрипт отправляет сообщение только когда что-то упало. Если все сервисы работают, он молчит и не спамит в чат.
Добавляем в cron
Открываем crontab:
crontab -e
Добавляем строку для проверки каждые 5 минут:
*/5 * * * * /path/to/check_services.sh
Что можно доработать
Скрипт намеренно простой, но его легко расширить. Например, добавить автоматический перезапуск упавшего сервиса через
systemctl restart "$SERVICE" прямо в блоке проверки. Или писать результаты в лог-файл для истории. Если серверов несколько, можно запускать скрипт удалённо через ssh в цикле по списку хостов.Для продакшена с десятками сервисов и серверов лучше смотреть в сторону полноценных решений. Но для пары серверов этот скрипт закрывает задачу за пять минут настройки.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
#root_prompt
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤2
До 31 мая можно забрать любой курс Proglib Academy со скидкой 40%
Если давно хотели прокачаться в Python, ML, алгоритмах или AI-агентах, сейчас самое время выбрать программу и начать обучение по сниженной цене.
🎁 Разработка AI-агентов — от 49.000 ₽ (вместо 69.000 ₽)
Практический курс по разработке AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов
🎁 Курс AgentOps — 129.000 ₽ (вместо 149.000 ₽)
Для разработчиков и LLM-инженеров, которые хотят внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса.
🎁 Математика для разработки AI-моделей — 23.990 ₽ (вместо 31.990 ₽)
Практическая база по математике для анализа данных, ML и дальнейшего развития в AI.
🎁 Математика для Data Science — от 29.990 ₽ (вместо 39.990 ₽)
Курс для тех, кто хочет решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе.
🎁 ML для старта в Data Science — 28.990 ₽ (вместо 38.990 ₽)
Разберётесь в машинном обучении: от базовых понятий и линейных моделей до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем.
🎁 Основы IT для непрограммистов — 16.990 ₽ (вместо 28.990 ₽)
Курс для IT-рекрутеров, маркетологов, проджектов, продактов и всех, кто работает с IT, но не пишет код.
🎁 Архитектуры и шаблоны проектирования — 27.990 ₽ (вместо 37.900 ₽)
Освоите основные паттерны проектирования и прокачаете навыки архитектора программного обеспечения.
🎁 Специалист по ИИ — 89.000 ₽ (вместо 113.900 ₽)
Курс для тех, кто хочет получить профессию в сфере ИИ, собрать портфолио из 5 проектов и научиться разрабатывать сложных AI-агентов.
🎁 Алгоритмы и структуры данных — 33.990 ₽ (вместо 57.990 ₽)
Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям, разберёте структуры данных и научитесь писать более эффективный код.
🎁 Программирование на языке Python — 27.990 ₽ (вместо 47.390 ₽)
Освоите Python на практике: без сухой теории, с пошаговой прокачкой навыков и итоговым проектом в портфолио.
🙌 Выбирайте курс по ссылке, оставляйте заявку, и менеджер поможет подобрать программу под ваши цели — https://clc.to/4iaEHg
Если давно хотели прокачаться в Python, ML, алгоритмах или AI-агентах, сейчас самое время выбрать программу и начать обучение по сниженной цене.
🎁 Разработка AI-агентов — от 49.000 ₽ (вместо 69.000 ₽)
Практический курс по разработке AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов
🎁 Курс AgentOps — 129.000 ₽ (вместо 149.000 ₽)
Для разработчиков и LLM-инженеров, которые хотят внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса.
🎁 Математика для разработки AI-моделей — 23.990 ₽ (вместо 31.990 ₽)
Практическая база по математике для анализа данных, ML и дальнейшего развития в AI.
🎁 Математика для Data Science — от 29.990 ₽ (вместо 39.990 ₽)
Курс для тех, кто хочет решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе.
🎁 ML для старта в Data Science — 28.990 ₽ (вместо 38.990 ₽)
Разберётесь в машинном обучении: от базовых понятий и линейных моделей до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем.
🎁 Основы IT для непрограммистов — 16.990 ₽ (вместо 28.990 ₽)
Курс для IT-рекрутеров, маркетологов, проджектов, продактов и всех, кто работает с IT, но не пишет код.
🎁 Архитектуры и шаблоны проектирования — 27.990 ₽ (вместо 37.900 ₽)
Освоите основные паттерны проектирования и прокачаете навыки архитектора программного обеспечения.
🎁 Специалист по ИИ — 89.000 ₽ (вместо 113.900 ₽)
Курс для тех, кто хочет получить профессию в сфере ИИ, собрать портфолио из 5 проектов и научиться разрабатывать сложных AI-агентов.
🎁 Алгоритмы и структуры данных — 33.990 ₽ (вместо 57.990 ₽)
Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям, разберёте структуры данных и научитесь писать более эффективный код.
🎁 Программирование на языке Python — 27.990 ₽ (вместо 47.390 ₽)
Освоите Python на практике: без сухой теории, с пошаговой прокачкой навыков и итоговым проектом в портфолио.
🙌 Выбирайте курс по ссылке, оставляйте заявку, и менеджер поможет подобрать программу под ваши цели — https://clc.to/4iaEHg
В DevOps-сообществе набирает обороты идея: описывать AI-агентов в Terraform так же, как мы описываем инфраструктуру. Не просто поднимать под них compute и сеть, а определять самого агента как ресурс со всей его конфигурацией.
Зачем это вообще нужно
Агент сегодня это не «модель + промпт». Это набор компонентов: системный промпт, sandbox, MCP-серверы, навыки, хуки, секреты, параметры модели, сетевые доступы.
Ещё недавно у многих был один конфиг Claude Code в одном репозитории. Сейчас — research-агент, writing-агент, coding-агент, агент для ежедневных саммари. И это персональное использование. На уровне команды агентов десятки.
Вопрос логичный: как всё это конфигурировать, версионировать, воспроизводить между окружениями?
Аргументы против
Terraform хорош для стабильной инфраструктуры, а не для runtime-сущностей, которые меняют поведение. Разрешения, секреты, очереди, guardrails — это в Terraform. Сам агент, его конфиг и версионирование — ближе к слою приложения.
Ещё проще: агенты — это софт. Управляйте ими как софтом. Возможно, часть инфраструктуры под агента действительно описывается через Terraform, но сам агент — нет. Это обычный веб-сервис, который принимает запрос, обогащает его и отправляет LLM-провайдеру.
Есть и аргумент про саму природу Terraform. Его ценность — в drift management и reconciliation. Если стейт агента не может реально «дрифтовать» в том смысле, в котором дрифтует облачная инфраструктура, то Terraform здесь не нужен. Хватит обычного CI/CD и application image. Сетевой слой — да, через Terraform. Но весь «стек» агента — вряд ли.
Аргументы за
С точки зрения MLOps всё выглядит иначе. Вся инфра для AI-проектов описывается в TF сверху донизу, и это ничем не отличается от любого другого облачного проекта. Магии в MLOps нет — это DevOps в другой шляпе. AWS уже позволяет описывать Bedrock-агентов через
aws_bedrockagent_agent, и это работает.Где граница
Спор сводится к одному вопросу: где заканчивается инфраструктура и начинается приложение?
Terraform хорошо управляет тем, что декларативно, стабильно и должно быть одинаковым между окружениями. IAM-роли, сетевые политики, секреты, очереди — всё это ложится в
.tf файлы без вопросов.Но системный промпт, набор MCP-инструментов, логика планирования — это части, которые меняются часто и зависят от контекста. Класть их в Terraform значит получить медленный цикл обратной связи: plan → apply на каждое изменение промпта.
Единственного правильного ответа пока нет. Но сам факт, что DevOps-сообщество обсуждает управление агентами как инфраструктурную задачу, говорит о том, что количество агентов в продакшене растёт.
Агенты как ресурсы может и спорно, но наша рассылка точно только в плюс.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
#арсенал_инженера
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
☁️ Пора переходить на GraalVM Native Image
Spring Boot на JVM стартует 15–20 секунд и съедает ~300 МБ памяти в простое. В Kubernetes это означает полминуты бесполезного ожидания при каждом скейлинге, убитые liveness-пробы и
GraalVM Native Image компилирует Java-приложение в нативный бинарник ещё на этапе сборки. Никакого JVM внутри, никакой интерпретации байткода. На выходе получаем старт за 60–90 мс и 55 МБ памяти в idle вместо 280.
Как это работает
GraalVM делает AOT-компиляцию (Ahead-of-Time). Статический анализатор проходит по всему коду и собирает в бинарник только то, что реально используется. Это называется closed-world assumption: всё, что не видно анализатору на этапе сборки, в бинарник не попадает. Мёртвый код, неиспользуемые библиотеки, весь JIT-компилятор — всё отсекается.
Отсюда же и главная проблема. Java активно использует рефлексию, динамическую загрузку классов и runtime-генерацию прокси. Статический анализатор этого не видит. Код соберётся, а в рантайме упадёт с
Spring Boot 3.x решает это через собственный AOT-движок: он заранее обрабатывает метаданные, подменяет динамические вызовы статическими и генерирует код регистрации бинов до компиляции.
Как собрать
В
Собираем нативный образ:
Или через Docker (удобнее для CI/CD, не нужен локальный GraalVM):
Сборка занимает 3–8 минут даже для небольших сервисов. Это нормально — статический анализ и AOT-компиляция делают много работы. В пайплайне это отдельный шаг, не для быстрого фидбека.
Когда это нужно
JVM не устарела. Для сервисов с постоянной нагрузкой, где важен максимальный throughput после прогрева, обычный JVM с JIT по-прежнему лучший выбор.
GraalVM Native Image — для другого сценария: serverless-функции, сервисы, которые скейлятся до нуля ночью, event-driven обработчики с пиковой нагрузкой и долгими паузами, batch-задачи, которые запускаются раз в сутки.
➡️ Больше Java тут
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека devops'a
#арсенал_инженера
Spring Boot на JVM стартует 15–20 секунд и съедает ~300 МБ памяти в простое. В Kubernetes это означает полминуты бесполезного ожидания при каждом скейлинге, убитые liveness-пробы и
initialDelaySeconds: 25 на каждом сервисе. А serverless с таким холодным стартом вообще не вариант.GraalVM Native Image компилирует Java-приложение в нативный бинарник ещё на этапе сборки. Никакого JVM внутри, никакой интерпретации байткода. На выходе получаем старт за 60–90 мс и 55 МБ памяти в idle вместо 280.
Как это работает
GraalVM делает AOT-компиляцию (Ahead-of-Time). Статический анализатор проходит по всему коду и собирает в бинарник только то, что реально используется. Это называется closed-world assumption: всё, что не видно анализатору на этапе сборки, в бинарник не попадает. Мёртвый код, неиспользуемые библиотеки, весь JIT-компилятор — всё отсекается.
Отсюда же и главная проблема. Java активно использует рефлексию, динамическую загрузку классов и runtime-генерацию прокси. Статический анализатор этого не видит. Код соберётся, а в рантайме упадёт с
ClassNotFoundException.Spring Boot 3.x решает это через собственный AOT-движок: он заранее обрабатывает метаданные, подменяет динамические вызовы статическими и генерирует код регистрации бинов до компиляции.
Как собрать
В
pom.xml добавляем плагин:<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.graalvm.buildtools</groupId>
<artifactId>native-maven-plugin</artifactId>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
</plugin>
</plugins>
</build>
Собираем нативный образ:
mvn -Pnative native:compile
Или через Docker (удобнее для CI/CD, не нужен локальный GraalVM):
mvn -Pnative spring-boot:build-image
Сборка занимает 3–8 минут даже для небольших сервисов. Это нормально — статический анализ и AOT-компиляция делают много работы. В пайплайне это отдельный шаг, не для быстрого фидбека.
Когда это нужно
JVM не устарела. Для сервисов с постоянной нагрузкой, где важен максимальный throughput после прогрева, обычный JVM с JIT по-прежнему лучший выбор.
GraalVM Native Image — для другого сценария: serverless-функции, сервисы, которые скейлятся до нуля ночью, event-driven обработчики с пиковой нагрузкой и долгими паузами, batch-задачи, которые запускаются раз в сутки.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
#арсенал_инженера
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Тестировать API через curl утомительно. Запросы длинные, плохо читаются, а сохранять их приходится в заметках или скриптах. Postman и Insomnia решают проблему, но тянут за собой тяжёлый GUI, аккаунты и облачную синхронизацию.
Slumber — это полноценный HTTP-клиент с интерфейсом в терминале, где вся конфигурация живёт в YAML-файле рядом с проектом.
Что делает Slumber
Slumber работает в двух режимах. TUI — интерактивный интерфейс в терминале, где можно выбирать запросы, отправлять их и просматривать ответы. CLI — для быстрых одноразовых вызовов и использования в скриптах. Оба режима читают одну и ту же конфигурацию, которая называется request collection.
Конфигурация хранится в файле
slumber.yml. Это значит, что её можно коммитить в репозиторий и шарить между разработчиками. Не нужно экспортировать коллекции, пересылать JSON-файлы или синхронизировать через облако.Проект написан на Rust, распространяется под лицензией MIT и останется бесплатным. На GitHub у него около 870 звёзд.
Как начать
Установка через Homebrew:
brew install LucasPickering/tap/slumber
Или через Cargo:
cargo install slumber --locked
Для быстрого старта достаточно сгенерировать шаблон коллекции:
slumber new
После этого запускаем TUI одной командой:
slumber
Пример коллекции
Допустим, мы работаем с API на двух окружениях — локальном и продакшене. Файл
slumber.yml будет выглядеть так:profiles:
local:
data:
host: http://localhost:5000
production:
data:
host: https://myfishes.fish
requests:
create_fish:
method: POST
url: "{{ host }}/fishes"
body:
type: json
data: { "kind": "barracuda", "name": "Jimmy" }
list_fish:
method: GET
url: "{{ host }}/fishes"
query:
big: true
Переменная
{{ host }} подставляется из текущего профиля. Переключение между local и production делается прямо в TUI без правок файла.Что ещё умеет
Slumber поддерживает шаблоны (templates), которые позволяют собирать запросы динамически — из результатов других запросов, файлов или вывода shell-команд. Ответы можно фильтровать через JSONPath прямо в интерфейсе. Если вы переезжаете с Insomnia, есть встроенный импорт коллекций. Также Slumber можно использовать как Python-пакет для интеграции в свои инструменты.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
#арсенал_инженера
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔄 Обновился MX Linux. Текстовый установщик, ядро 7.0 и Debian 13.5
Вышел MX Linux 25.2 — второе обновление серии «Infinity». Релиз основан на Debian 13.5 «Trixie». Стандартные ISO поставляются с ядром Linux 6.12.90, а AHS-версии (Advanced Hardware Support) получили ядро Liquorix 7.0 и mesa 26.0.1.
Главное нововведение — текстовый режим установщика. Теперь MX Linux можно установить без графического окружения, прямо из терминала:
Помимо этого, в установщике улучшена навигация по клавиатуре в TUI-режиме, добавлено редактирование форматов дисков, исправлена работа GRUB с повреждёнными директориями локалей и убрана опция установки ESP GRUB при отсутствии ESP boot-папки.
Из остального: улучшена работа
Доступны ISO с Xfce, KDE Plasma и Fluxbox. Пользователям MX 25 переустановка не нужна, все обновления приходят через стандартный канал:
➡️ Анонс
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека devops'a
#пульс_индустрии
Вышел MX Linux 25.2 — второе обновление серии «Infinity». Релиз основан на Debian 13.5 «Trixie». Стандартные ISO поставляются с ядром Linux 6.12.90, а AHS-версии (Advanced Hardware Support) получили ядро Liquorix 7.0 и mesa 26.0.1.
Главное нововведение — текстовый режим установщика. Теперь MX Linux можно установить без графического окружения, прямо из терминала:
sudo minstall --tui
Помимо этого, в установщике улучшена навигация по клавиатуре в TUI-режиме, добавлено редактирование форматов дисков, исправлена работа GRUB с повреждёнными директориями локалей и убрана опция установки ESP GRUB при отсутствии ESP boot-папки.
Из остального: улучшена работа
chroot-rescue-scan с Btrfs и зашифрованными разделами, переработана загрузка live-системы (boot-скрипты вынесены из rc.local), добавлена ручная выборка ядра при запуске, обновлены MX Tools, темы и обои. Также вернулся RPI Respin для Raspberry Pi.Доступны ISO с Xfce, KDE Plasma и Fluxbox. Пользователям MX 25 переустановка не нужна, все обновления приходят через стандартный канал:
sudo apt update && sudo apt full-upgrade
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
#пульс_индустрии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁1
Каждый день вы подключаетесь к серверам. Каждый раз набираете IP, имя пользователя, порт, путь к ключу. Это работает, но отнимает время и внимание.
Файл
~/.ssh/config решает эту проблему. Он позволяет описать все параметры подключения один раз и обращаться к серверу по короткому имени. Но это только начало. Через тот же файл настраиваются jump-хосты, автовыбор ключей, переиспользование соединений и многое другое.В первой части разберём основы: алиасы, шаблоны и ProxyJump.
Как это устроено
~/.ssh/config читается при каждом вызове ssh, scp, sftp или rsync. Файл состоит из блоков Host, каждый из которых задаёт параметры для конкретного хоста или группы хостов по шаблону.Если файла ещё нет, создайте его:
mkdir -p ~/.ssh
touch ~/.ssh/config
chmod 600 ~/.ssh/config
Структура простая:
Host staging
HostName 203.0.113.50
User ubuntu
Port 2222
IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519_work
IdentitiesOnly yes
Теперь вместо длинной команды с кучей флагов достаточно написать:
ssh staging
То же самое работает с
scp и rsync:scp staging:/var/log/app.log ./
rsync -avz staging:/var/www/html/ ./backup/
Шаблоны и подстановки
Блок
Host поддерживает wildcards. Например, чтобы задать настройки для всех продакшн-серверов:Host *.prod.example.com
User ec2-user
IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519_prod
ServerAliveInterval 60
Символ
? работает как подстановка одного символа. Host web-? совпадёт с web-1, web-a, но не с web-10.Можно указать несколько имён в одном блоке:
Host web db cache
User ubuntu
IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519_work
А через
! исключить конкретный хост:Host * !bastion.prod.example.com
ServerAliveInterval 30
Блок
Host * применяется ко всем подключениям и удобен для общих настроек. Важный момент: SSH читает файл сверху вниз и применяет первое совпавшее значение для каждой директивы. Поэтому конкретные блоки размещайте выше общих.ProxyJump. Прозрачный доступ через bastion
Продакшн-серверы обычно закрыты от прямого доступа. Подключение идёт через bastion-хост. Без конфига это два шага: сначала SSH на bastion, потом оттуда на целевой сервер. С конфигом всё прозрачно:
Host bastion
HostName bastion.prod.example.com
User ubuntu
IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519_prod
Host *.prod.internal
User ubuntu
IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519_prod
ProxyJump bastion
Теперь
ssh db.prod.internal автоматически пойдёт через bastion. Работает и с scp, и с rsync.Для цепочки из нескольких jump-хостов перечислите их через запятую:
Host deep.internal
ProxyJump bastion.example.com,internal-gateway.example.com
В старых конфигах можно встретить
ProxyCommand ssh -W %h:%p bastion.example.com. Это делает то же самое, но ProxyJump короче и понятнее. Для новых конфигов используйте его.📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
#root_prompt
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9
⚡️ Знакомьтесь с экспертом Proglib Academy: AI-архитектор Антон Будняк
Антон — мастер превращения сырых AI-идей в отказоустойчивые системы. Он знает, как запустить MVP за неделю и масштабировать его так, чтобы архитектура не рассыпалась под нагрузкой в сотни тысяч юзеров.
За что его ценит IT-комьюнити:
🟣 Опыт в финтехе и крупном бизнесе
🟣 Запуск продуктов на 6.000+ пользователей
🟣 Ускоряет разработку
📚 Где Антон черпает знания (рекомендации эксперта):
- X* — главный источник новостей. Рекомендую блог Бориса Черни (создателя Claude Code) — там база про использование ИИ в разработке.
- Нетворкинг в ТГ: чаты LLM под капотом и AI-чат — здесь можно найти ответ почти на любой технический вопрос.
- Новости AI: каналы Сиолошная и Denis Sexy IT.
На курсе Agentops Антон учит строить «неубиваемый» бэкенд: работать с очередями, таймаутами и балансировкой нагрузки, чтобы ваши агенты работали стабильно 24/7.
🎁 Майские СКИДКИ в Proglib Academy!
До конца мая на все курсы академии (включая AgentOps и разработку ИИ-агентов) действует скидка -40%. Это лучший момент, чтобы войти в AI-разработку под присмотром практиков.
Узнать больше о программе и обучении у Антона:
👉 Курс о том, как внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса
Продолжаем знакомить вас с командой?
👍 — Да, ждем новых лиц
🔥 — Пойду подпишусь на каналы из списка Антона
🏃♀️ Proglib Academy
* - запрещен в рф
Антон — мастер превращения сырых AI-идей в отказоустойчивые системы. Он знает, как запустить MVP за неделю и масштабировать его так, чтобы архитектура не рассыпалась под нагрузкой в сотни тысяч юзеров.
За что его ценит IT-комьюнити:
Руководил разработкой ML-моделей в финтехе с экономическим эффектом более 100 млн ₽
Антон строит сервисы, которыми пользуются тысячи людей в реальном проде.
Оптимизировал ML-пайплайны и кратно сократил время от начала разработки до релиза
📚 Где Антон черпает знания (рекомендации эксперта):
- X* — главный источник новостей. Рекомендую блог Бориса Черни (создателя Claude Code) — там база про использование ИИ в разработке.
- Нетворкинг в ТГ: чаты LLM под капотом и AI-чат — здесь можно найти ответ почти на любой технический вопрос.
- Новости AI: каналы Сиолошная и Denis Sexy IT.
На курсе Agentops Антон учит строить «неубиваемый» бэкенд: работать с очередями, таймаутами и балансировкой нагрузки, чтобы ваши агенты работали стабильно 24/7.
🎁 Майские СКИДКИ в Proglib Academy!
До конца мая на все курсы академии (включая AgentOps и разработку ИИ-агентов) действует скидка -40%. Это лучший момент, чтобы войти в AI-разработку под присмотром практиков.
Узнать больше о программе и обучении у Антона:
👉 Курс о том, как внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса
Продолжаем знакомить вас с командой?
👍 — Да, ждем новых лиц
🔥 — Пойду подпишусь на каналы из списка Антона
* - запрещен в рф
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🛠 SSH Config. Ключи, производительность и отладка. Часть 2
В первой части мы разобрали алиасы, шаблоны и ProxyJump. Теперь — автовыбор ключей, переиспользование соединений и отладка.
Управление ключами
Если у вас несколько SSH-ключей, конфиг сам подберёт нужный:
Если на одной машине два GitHub-аккаунта, создайте алиасы
Общие настройки
Не забудьте
Отладка
Частые проблемы: конфиг игнорируется из-за прав 644 вместо 600, SSH берёт не тот ключ без
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека devops'a
#root_prompt
В первой части мы разобрали алиасы, шаблоны и ProxyJump. Теперь — автовыбор ключей, переиспользование соединений и отладка.
Управление ключами
Если у вас несколько SSH-ключей, конфиг сам подберёт нужный:
Host *.work.example.com
IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519_work
IdentitiesOnly yes
Host github.com
User git
IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519_personal
IdentitiesOnly yes
IdentitiesOnly yes запрещает SSH перебирать все ключи из агента. Без этой директивы можно получить отказ на серверах с низким MaxAuthTries.Если на одной машине два GitHub-аккаунта, создайте алиасы
github-personal и github-work с HostName github.com и разными ключами. В remote репозитория укажите алиас вместо github.com:git remote set-url origin git@github-work:org/repo.git
Общие настройки
ControlMaster переиспользует открытое TCP-соединение вместо нового хендшейка. Keepalive не даёт файрволам закрывать неактивные сессии. ConnectTimeout ограничивает ожидание при подключении к недоступному хосту. Для медленных каналов (VPN, мобильный интернет) добавьте Compression yes.Host *
ControlMaster auto
ControlPath ~/.ssh/sockets/%r@%h:%p
ControlPersist 4h
ServerAliveInterval 60
ServerAliveCountMax 3
ConnectTimeout 10
Не забудьте
mkdir -p ~/.ssh/sockets.Отладка
ssh -G staging покажет итоговую конфигурацию без подключения. ssh -vvv staging выдаст подробный лог с информацией о том, какой блок совпал и какой ключ используется.Частые проблемы: конфиг игнорируется из-за прав 644 вместо 600, SSH берёт не тот ключ без
IdentitiesOnly yes, ControlMaster падает из-за несуществующей директории для сокетов. Правильные права:chmod 700 ~/.ssh/
chmod 600 ~/.ssh/config
chmod 600 ~/.ssh/id_*
~/.ssh/config окупается за полчаса настройки. Этот файл стоит хранить в dotfiles-репозитории и обновлять при изменениях в инфраструктуре. По сути это рабочая документация о том, как устроен доступ к вашим серверам.📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
#root_prompt
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2