Обзор инцидентов: 4 раза, когда опечатки разрушали критически важные системы.

https://proglib.io/w/a9ea8968

Осмысление показателей инцидентов.

https://proglib.io/w/7db7305c

∞ Как и зачем изучать методики DevSecOps в 2021 году?

Популярность методологии DevOps растет с каждым годом, а вместе с ней растет и необходимость в безопасности всего жизненного цикла ПО. Рассказываем, какие знания понадобятся, чтобы стать востребованным специалистом в этой области.

https://proglib.io/sh/FRncPps2zH

Есть опыт и знания в IT, которыми Вы хотите поделиться?

Станьте автором технических статей вместе с Proglib и получайте достойное вознаграждение!

Библиотека программиста приглашает к сотрудничеству внештатных авторов,
которые хотят поделиться знаниями, пропиарить свой авторский блог или просто заработать.
Мы предлагаем удаленную работу, гибкий график, возможность зарабатывать до 12к за статью и выплаты 2 раза в месяц.
Мы не ограничиваем в количестве статей.
Постоянным авторам предусмотрены премии за лояльность.

Интересующие направления для написания статей:
• DevOps
• Блокчейн
• Информационная безопасность
• Дизайн интерфейсов (UX/UI)
• Ruby on Rails
• Rust
• Python
• C/C++/C#
• Java
• Go разработка
• Разработка игр
• Android-разработка
• iOS-разработка
• Системная аналитика
• Тестирование ПО
• Виртуальная реальность
• 1С
• Business Intelligence
• Интернет вещей
• Системы и сети
• Data Science, BigData и Machine Learning
• IT Management

Оставьте заявку на https://job.proglib.io/ и мы свяжемся с вами!

Подробный пост о том, как лучше всего проводить аудит и защищать аккаунт AWS.

https://proglib.io/w/1894a1e7

Планирование мощностей в масштабе.

https://proglib.io/w/24d477cd

∞ Современный подход к кибербезопасности: как внедрить в компании методики DevSecOps?

Мы расспросили ведущего инженера DevSecOps о том, почему этот подход настолько важен, каким организациям стоит его внедрять, какие шаги нужно предпринять и какие факторы стоит при этом учитывать.

https://proglib.io/sh/1sDGWm7SkV

Этот забавный рассказ об устранении неполадок основан на внутренних деталях работы последовательностей PostgreSQL.

https://proglib.io/w/f53e1729

Распределенное устранение неполадок.

https://proglib.io/w/26374fbb

История отладки проблемы в проде и, казалось бы, безобидных изменений, имеющих большой эффект.

https://proglib.io/w/268bc0c9

Иногда причиной сбоя является неправильный расчет. В этом посте рассказывается о нескольких проблемах с надежностью, вызванных математическими ошибками.

https://proglib.io/w/166ec862

Чему бы вы хотели научиться?

Результаты недавнего опроса более 3200 практиков, изучающих состояние внедрения облачных технологий. Безопасность, стоимость, нехватка навыков, мультиоблако, расходы и множество других интересных тем.

https://proglib.io/w/573fec29

Подлинность электронной почты 101: DKIM, DMARC и SPF.

https://proglib.io/w/383f3798

Новая оболочка, похожая на bash, с несколькими интересными функциями.

https://proglib.io/w/bac7e844

SQL Pocket Guide: A Guide to SQL Usage (2021)
Автор: Alice Zhao
Количество страниц: 356

Если вы используете SQL в повседневной работе в качестве аналитика данных, специалиста по данным или инженера, это популярное карманное руководство станет вашим идеальным справочником при работе. Вы найдете множество примеров, в которых рассматриваются сложности языка, а также ключевые аспекты SQL, используемые в Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database, PostgreSQL и SQLite.

Скачать книгу

Представьте, что ваш знакомый/коллега/родственник попросил у вас совета, как стать программистом?

Поделитесь вашим мнением, что бы вы ему ответили:
https://forms.gle/7YZ2rxnyBWsnMqYD7

Лучшие ответы опубликуем в отдельной подборке!

Установление траста в контексте ненадежных сетей - интересная и все более актуальная проблема, учитывая то, как мы создаем программное обеспечение сегодня.

https://proglib.io/w/c650e764

Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models (2021)
Авторы: Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn
Количество страниц: 408

Внедрение ваших моделей в производство - основная задача машинного обучения. MLOps предлагает набор проверенных принципов, направленных на надежное и автоматизированное решение этой задачи. Подробное руководство познакомит вас с тем, что такое MLOps (и чем оно отличается от DevOps), и покажет, как применить его на практике для реализации ваших моделей машинного обучения.

Скачать книгу