🦫 Самоучитель по Go для начинающих. Часть 18. Протокол HTTP. Создание HTTP-сервера и клиента. Пакет net/http

Погружаемся в мир сетевых технологий с Go! В этой части самоучителя рассматриваются основы работы с HTTP в Go: устройство HTTP-запросов и ответов, ключевые способы взаимодействия клиента и сервера. Также подробно разбираются возможности пакета net/http, включая отправку запросов, обработку ответов и настройку параметров HTTP-сервера для веб-приложений.

📎 Читать новую часть самоучителя

👩‍💻 Остальные части в серии:
1. Особенности и сфера применения Go, установка, настройка
2. Ресурсы для изучения Go с нуля
3. Организация кода. Пакеты, импорты, модули. Ввод-вывод текста.
4. Переменные. Типы данных и их преобразования. Основные операторы
5. Условные конструкции if-else и switch-case. Цикл for. Вложенные и бесконечные циклы
6. Функции и аргументы. Области видимости. Рекурсия. Defer
7. Массивы и слайсы. Append и сopy. Пакет slices
8. Строки, руны, байты. Пакет strings. Хеш-таблица (map)
9. Структуры и методы. Интерфейсы. Указатели. Основы ООП
10. Введение в ООП. Наследование, абстракция, полиморфизм, инкапсуляция
11. Обработка ошибок. Паника. Восстановление. Логирование
12. Обобщенное программирование. Дженерики
13. Работа с датой и временем. Пакет time
14. Интерфейсы ввода-вывода. Буферизация. Работа с файлами. Пакеты io, bufio, os
15. Конкурентность. Горутины. Каналы
16. Тестирование кода и его виды. Table-driven подход. Параллельные тесты
17. Основы сетевого программирования. Стек TCP/IP. Сокеты. Пакет net

😊 Привет, девопсы!

Работаете ли вы из дома? Или ваша инфраструктура такая секретная, что домой вас пускают только с ноутбуком, прикованным цепью? 🔒💻

Расскажите, что вас больше всего напрягает в рабочем месте, будь то дома или в офисе. 👀
А может, вы нашли супер-решения для комфортной работы? 🌲

Делитесь своими историями или топовыми лайфхаками — вдруг это вдохновит коллег на что-то новое! 🔝

#интерактив

🖥Kubernetes 1.32: Групповые снимки томов — теперь в бете!

В блоге Kubernetes снова делятся полезными обновлениями. На этот раз речь о нововведении в версии 1.32 — поддержке групповых снимков томов, которая теперь доступна в бета-версии.

❓Зачем это нужно? Всё просто: когда речь идёт о данных, согласованность — ключевой фактор. Групповые снимки позволяют одновременно создавать моментальные копии нескольких томов с учётом их взаимосвязей. Это значительно упрощает резервное копирование и восстановление сложных приложений, где данные разбросаны по разным томам.

🛠 Теперь Kubernetes поддерживает новые API для управления групповыми снимками, включая:
VolumeGroupSnapshot — запрос создания группового снимка;
VolumeGroupSnapshotContent — данные о созданных снимках;
VolumeGroupSnapshotClass — параметры, задающие, как именно будет происходить создание.

Обновление затрагивает ключевые компоненты кластера, включая CRD, контроллеры и CSI-драйверы.

📎Детали в блоге Kubernetes. И да, не забудьте проверить, насколько это упростит ваши сценарии восстановления данных!

#новость

🚀 Как AI и ML трансформируют облачные операции (CloudOps)

Всё больше компаний обращают внимание на возможности искусственного интеллекта и машинного обучения в управлении облачными инфраструктурами. Недавняя статья раскрывает, как эти технологии могут полностью изменить подход к CloudOps. Вот ключевые моменты:

💡Проблемы традиционных CloudOps:
Ручное управление приводит к ошибкам и снижает производительность.
Масштабируемость систем становится сложной задачей.

🤖 Роль AI и ML:
Автоматизация рутинных задач: меньше ошибок, больше времени на стратегию.
Умное решение проблем: ML анализирует огромные массивы данных и предлагает оптимальные решения.
Эффективное использование ресурсов: AI помогает контролировать затраты и предотвращать простаивание.

🎯 Что это даёт бизнесу
Увеличение производительности и снижение затрат.
Повышение устойчивости и отказоустойчивости систем.
Лучшая адаптация к современным требованиям рынка.

AI и ML в CloudOps — это не просто тренд, а необходимость для компаний, стремящихся к оптимизации и конкурентоспособности.

⛅️ Google Cloud: Главное за 2024 год 

2024 год стал насыщенным и знаковым для Google Cloud. Компания внесла множество изменений и представила новшества, которые делают облачные технологии ещё доступнее и мощнее. Вот ключевые моменты года! 👇

⚙️ Локальная разработка ИИ
Запуск инструмента localllm, который позволяет разработчикам создавать генеративные ИИ-приложения на локальных процессорах без необходимости в GPU, расширив доступность ИИ-решений.

💻 Интеграция Mistral AI в Vertex AI
Google Cloud добавил поддержку модели Codestral от Mistral AI, предназначенной для генерации кода, в Vertex AI. Это упрощает разработку приложений, основанных на ИИ.

⚡️ Анонс Axion Processors и Gemini
Google представил новые процессоры Axion и интеграцию ИИ-моделей Gemini в свои сервисы, что значительно увеличило скорость и эффективность вычислений.

🛠 Обновление GKE с помощью Duet AI
Интеграция Duet AI в Google Kubernetes Engine (GKE) упростила анализ микросервисов, сделав их управление интуитивно понятным даже для начинающих разработчиков.

📎Подробности в блоге компании

🚀 Что такое Control Plane и зачем он нужен?

Control Plane — это "мозг" системы, который управляет её состоянием, распределением ресурсов и выполнением политик. Он отвечает за контроль и координацию всех процессов, обеспечивая надёжность и гибкость системы.

💡 Как работает Control Plane?

Система делится на два основных слоя:
Control Plane: принимает решения — где, что и как выполнять.
Data Plane: выполняет задачи, обрабатывает данные и взаимодействует с пользователем.

В Kubernetes Control Plane:
➖ Решает, на каких узлах запускать контейнеры.
➖ Следит за состоянием кластеров и восстанавливает их после сбоев.
➖ Управляет балансировкой нагрузки и масштабированием.

Почему это важно?
1️⃣ Централизованное управление: Все настройки и логика собираются в одном месте.
2️⃣ Автоматизация: Control Plane помогает избавиться от рутинных задач.
3️⃣ Гибкость: Система быстро адаптируется к изменениям (например, увеличению нагрузки).
4️⃣ Надёжность: Автоматически восстанавливает работоспособность после сбоев.

Где применяется Control Plane?
Облачные платформы: например, AWS и Azure используют Control Plane для управления ресурсами.
Оркестраторы контейнеров: kubernetes координирует работу кластеров через свой Control Plane.
Сетевые системы: в Software-Defined Networking (SDN) Control Plane управляет потоками трафика.

🐧💻 Пошаговый разбор процесса загрузки Linux

Загрузка Linux — это сложный, но увлекательный процесс, который проходит через несколько этапов, начиная с включения питания и заканчивая готовностью системы к работе. Разберём основные шаги загрузки, чтобы лучше понять, как Linux становится готовым к использованию.

1️⃣ Включение питания и начальная инициализация
Когда вы включаете компьютер, процессор начинает выполнение инструкций, записанных в BIOS или UEFI. Они проверяют оборудование, готовя систему к следующему шагу.

2️⃣ POST (Power-On Self-Test)
BIOS или UEFI выполняет самотестирование компонентов, таких как память, процессор и диски. Если тест прошёл успешно, система переходит к поиску загрузочного устройства.

3️⃣ Загрузчик просыпается
BIOS/UEFI передаёт управление загрузчику, например, GRUB.
➖ GRUB позволяет выбирать ОС, если у вас их несколько.
➖ Он загружает ядро Linux в память.

4️⃣ Инициализация ядра Linux
Ядро распаковывается и начинает работать:
➖Определяет и конфигурирует оборудование.
➖Подключает виртуальную файловую систему (initramfs).
➖Подготавливает систему к запуску процессов.

5️⃣ Запуск системы инициализации (systemd)
После того как ядро готово, оно запускает систему инициализации. В большинстве современных систем используется systemd, который:
➖Инициализирует необходимые сервисы.
➖Устанавливает состояние системы (например, текстовый или графический интерфейс).

6️⃣ Запуск пользовательского интерфейса
После запуска всех сервисов система предоставляет экран входа или консоль. Теперь Linux готов к использованию.

🤤 Икра черная, икра красная, а профессия — программирование

Сертификат на обучение от Proglib Academy — это крутой подарок для тех, кто интересуется IT, хочет освоить новую профессию и жить в шоколаде.

Почему наши курсы — хороший презент:

🔵Подходит для новичков и профессионалов: можно выбрать обучение под любой уровень знаний.
🔵Помогает развивать востребованные навыки, которые пригодятся в IT.
🔵Позволяет выбрать удобный формат обучения: можно учиться в своем темпе, когда удобно.

Сертификат оформляется за пару минут, и даже не нужно ломать голову над упаковкой.

🚀 Подарите возможность начать год с полезных знаний и карьерного роста → подробнее о сертификатах

🔍 Model Context Protocol (MCP): Упрощение разработки AI-приложений с Docker

Anthropic представила Model Context Protocol (MCP), новый стандарт для подключения AI-моделей и ассистентов к надёжным данным и инструментам. Этот подход значительно упрощает взаимодействие между AI и инфраструктурой. Однако развёртывание MCP-серверов остаётся сложным из-за различных архитектур и операционных систем. Решением этой проблемы становится Docker.

📌 Что такое Model Context Protocol?
MCP — это протокол, который:
➖ Упрощает подключение AI-моделей к данным и инструментам.
➖ Делает взаимодействие между ассистентами и источниками данных более предсказуемым и безопасным.
➖ Работает как стандартный мост между AI и инфраструктурой, обеспечивая совместимость.

🚀 Как Docker помогает с MCP?
➖ Консистентность окружения:
Docker позволяет запаковать сервер MCP и все его зависимости в контейнер. Это гарантирует, что приложение будет работать одинаково на всех машинах.

➖ Поддержка нескольких архитектур:
MCP-сервера могут быть развёрнуты на различных платформах, включая ARM и x86, без изменений в коде.

➖ Упрощённое развертывание:
Вместо сложной настройки окружения MCP можно развернуть с помощью одного контейнера Docker.

🔑 Преимущества использования Docker с MCP
Быстрое развертывание: запуск серверов MCP за минуты.
Масштабируемость: легко запускать несколько экземпляров MCP в распределённой системе.
Упрощённая разработка: разработчики могут работать в одинаковом окружении, избегая проблем с настройкой.

#новость

🌐 Что такое сеть Ingress?

Ingress — это термин, часто используемый в контексте Kubernetes, для описания способа управления входящим сетевым трафиком, направленным в кластер. Ingress представляет собой набор правил, определяющих, как трафик (например, HTTP и HTTPS-запросы) направляется к различным сервисам внутри кластера.

Основные концепции Ingress
💡Ingress-ресурс:
Это объект в Kubernetes, который содержит правила маршрутизации трафика. Например, он может определять, что запросы на example.com/api направляются на один сервис, а запросы на example.com/web — на другой.

💡Ingress-контроллер:
Это программный компонент, который реализует функциональность Ingress. Он принимает трафик из внешней сети и направляет его в кластер в соответствии с правилами, описанными в Ingress-ресурсе.

💡Протоколы:
Ingress работает с HTTP и HTTPS, что делает его подходящим для маршрутизации веб-трафика.

🔑 Как работает Ingress?
➖ Внешние запросы попадают в кластер через Ingress-контроллер, который выступает точкой входа.
➖ Контроллер анализирует Ingress-ресурс и определяет, куда направить трафик (в какой сервис или под).
➖ Для маршрутизации используется информация о доменных именах, путях URL или других критериях.

🛠 Пример использования Ingress
Представьте, что у вас есть два сервиса:
➖ Сервис A обрабатывает запросы на example.com/app.
➖ Сервис B обрабатывает запросы на example.com/api.
С помощью Ingress вы можете настроить маршруты, чтобы оба сервиса были доступны через один публичный IP-адрес.