Сразу же хочу представить вам еще один интересный проект, над которым работаю - Trinity-CLI! Это удобная командная строка для управления системой Trinity - мощным инструментом для управления сервисами в кластере высокой доступности.

Ссылка на проект: Trinity-CLI на GitHub

С помощью Trinity-CLI вы сможете легко взаимодействовать с Trinity из командной строки, выполнять различные операции, мониторить состояние сервисов и многое другое. Это удобный и гибкий способ управления вашими сервисами прямо из терминала.

Проект находится в активной разработке, и я буду рад вашим отзывам и предложениям по его улучшению. Присоединяйтесь к нам, и вместе мы сделаем управление сервисами еще проще и эффективнее!

Благодарю за внимание и жду ваших отзывов! 💻

А мы опять заняты чем-то интересным😏

А вот и первые опытные образцы!
Узнал персонажей - ставь лайк;)

Ладно, немного обманул. Опытных образцов оказалось чуть больше

Спасибо, Docker Hub, за свободный от политики софт👍

Коллеги, расслабляем булки, удаляем зеркала из конфигов.

Докер снова доступен)

Мммм, с ароматом линейной регрессии

‼️ Ищу материнскую плату mini-itx!

Характеристики не важны. Главное, рабочая.

Если вы готовы отдать за бутылку пива, пишите в комментарии!

Свободу Павлу!
#FreeDuRove

Нет, я не пропал и не сел за репост:)

Готовил интересный софт для своего работодателя, но не забыл это делать под лицензией GPL3. А значит, в ближайшем будущем постараюсь предоставить продукт свободный для использования для всех и вся)

Да, это будет очередная страшная штуковина для каких-то масштабных платформ, но такова жизнь;)

RoLLeR: Инструмент для автоматизации инфраструктуры или как не сгореть на миграциях

Кукусики, коллеги! Я как обычно, с рассказом про свои неведомые штуковины. Сегодня расскажу вам о шайтан-машине чудо-программе RoLLeR. Если вы не слышали о ней — не переживайте, вы не одиноки:).
Многие слышат слово "инфраструктура" и представляют себе нечто величественное, вроде здания с огромными серверными фермами, или, возможно, что-то из фильма "Матрица". Но, на самом деле, инфа-инфраструктура — это просто вся эта магия, которая делает так, чтобы ваши серверы, базы данных и прочие штуки работали без сбоев (ну, в идеале...).

Зачем вообще нужно что-то типа RoLLeR?
Давайте представим простую ситуацию. Допустим, вы управляете кучей серверов (или вообще хотя бы одним) и решаете, что пора обновить одну из его частей. Может быть, это какая-то важная штука, а может, и не очень. Главное — вы хотите это сделать без того, чтобы в какой-то момент не увидеть страшное сообщение на экране: "Ваш сервер не работает. Пожалуйста, перезагрузите его."
И это, конечно, после того, как все пользователи вас проклянут.

Так вот, RoLLeR помогает автоматизировать процесс. В общем-то, это такой менеджер для вашего "железа". Он не только мигрирует и обновляет серверы, но и делает патчи, устанавливает временные решения (когда что-то сломано, но вы все равно хотите, чтобы работало), и, что самое крутое, позволяет откатить систему до прежнего состояния, если вдруг что-то пошло не так.

Пример из жизни: Представьте, что вы решили обновить свой холодильник. Поставили новые детали, улучшили "охлаждение", но вдруг он перестал работать и начал греться, как пароварка. В этот момент вы могли бы закричать "Все пропало!" или просто вернуть старые детали (если бы у вас был такой механизм). Вот этот механизм отката и предоставляет RoLLeR.

Ну а что, как оно работает?
Прежде всего, RoLLeR — это такая штучка, которую вы запускаете с командной строки(та самая хреновина с черным экраном, в которой так любят сидеть мамкины хакеры), и она делает все нужные изменения, например:

init — это как подготовка к ремонту. Все на месте, все настроено, можно начинать.
run — это как запуск процесса обновления или миграции. Все, что было запланировано, будет выполнено.
plugin — иногда можно "прикрутить" какие-то дополнительные фишки. Хотите, чтобы холодильник еще и музыку играл? Вот вам плагин.
Да-да, у RoLLeR можно писать свои плагины. Вы, например, можете создать свой плагин, чтобы запускать обновления на определенный день недели или в какой-то момент, когда никто не смотрит (если вдруг вам нужно тайно обновить систему. Чего делать не рекомендую, но если хочется...).

Почему не проще с этим всем справиться вручную?
Тут все просто: это не 2007 год(никто не вернется в 2007!), и мир не стоит на месте. Даже если у вас всего один сервер, его можно легко поломать, если обновления не сделать аккуратно. С RoLLeR вы уменьшаете шанс стать героем анти-рекламы, а также экономите время. Плюс, еще никто не говорил, что делать все вручную — это весело. Разве что если вам нравится писать в консоли: "cd /home/&& mv *.conf /dev/null", но я сильно сомневаюсь.

Плагин, да еще и написанный руками?
И вот тут начинаются самые интересные вещи. RoLLeR позволяет создавать свои плагины. Это значит, что вы можете автоматизировать буквально любые задачи, которые хотите. Не нравится вам стандартный способ миграций? Пишите свой плагин и добавляйте его в систему. Этот инструмент — для тех, кто любит контролировать все и вся (и не боится немного покопаться в коде).

А как все это установить?
Установка RoLLeR не сложнее, чем навернуть пельмешей(правда, джуну):

Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/Ilya-Guyduk/RoLLeR.git
cd RoLLeR
go build -o roller

Запускайте и радуйтесь жизни.
Это как собрать собаку из деталей конструктора, только в конце не будет случайного собачьего хаоса.

Резюме: кто это все оценит?
Вот, если вы где-то на сервере или в облаке постоянно делаете обновления, тестируете новые фичи или вообще все эти сложные вещи — то RoLLeR будет вашим лучшим другом. И не переживайте, если вы вдруг не айтишник: RoLLeR настроен так, что вам не придется погружаться в дебри настройки. Все в пределах разумного!

Так что, если вы не хотите быть как те люди, которые ломают серверы на глазах у пользователей и потом с сожалением читают баг-репорты, стоит попробовать RoLLeR. Все, что вам нужно — это немного настроек и волшебные плагины.

Когда-нибудь, я расскажу об ядре роллера, но это уже совсем другая история...

#длячайников #виртуализация

Ловким движением руки один компухтер превращается в десять

Приветствую свою горсть подписчиков и тех, кто случайно наткнулся на статью! Сегодня мы поговорим о штуке, которая меняет мир айти уже не первое десятилетие, но почему-то до сих пор для многих остается чем-то вроде черной магии.

Дамы и господа, прошу любить и жаловать — виртуализация

Представьте себе, что у вас есть один компьютер. Такой, знаете, обычный, пыльный, с наклейками от котика на корпусе, с тянкой анимешной на заставке. И вот, ловким движением руки (ну, и пары кликов мышкой, но буду честен - не всегда), этот одинокий работяга превращается в целую кучу компьютеров! Старый добрый фокус с кроликами(только каждый кролик уверен, что он один в шляпе и ее полноправный владелец, но не будем забегать вперед)

Что такое эта ваша виртуализация?

Если по-простому, то это как если бы вы построили несколько домиков на одном фундаменте. Каждый домик (виртуальная машина, или VM) — это, по сути, копия компьютера, со своей операционной системой, программами и всем прочим. Все они сидят на одном физическом компьютере (хосте), но думают, что они совершенно независимы. Каждый домик взял от основания чуть-чуть фундамента, чуть-чуть центрального водоснабжения, и немножко электричества. Мы заранее, когда проектировали домик, указали, сколько того или иного он может взять из общего объема ресурсов.

Звучит как фантастика? Ну, почти. На самом деле, это просто умный способ распределить ресурсы одного железа. Представьте, как если бы вы заказали пиццу на компанию друзей, но вместо того, чтобы каждый брал по куску, вы разделили ее на порции для каждого. Вот и тут также, только вместо пиццы у нас процессор, память и дисковое пространство.
А в чем разница? Ну у всех же в компании есть тот самый Андрюха, который выхлестал все пиво и сожрал все чипсы. Остальным досталось меньше или не досталось вообще. По этому порции хавчика строго делим, чтобы никто не подрался и всем хватило. Точно так же работает и с вычислительными ресурсами компьютера.

Кому это надо и зачем?

А вот тут начинается самое интересное. Вы, наверное, думаете: "Зачем мне это, если у меня и так все работает? Я не фокусник, чтобы компьютеры размножать!"(хотя звучит как неплохой бизнес). Ну, во-первых, виртуализация — это не только для фокусников от айти. Во-вторых, давайте посмотрим на пару ситуаций, где она может пригодиться:

• Тестировщики программного обеспечения: У вас есть приложение, которое должно работать на разных версиях Windows, Linux и macOS? Больше не нужно покупать по десять компьютеров! Создали несколько виртуалок, накатили нужные ОС, и все готово. Никаких танцев с бубном(особенно с macOS) и переустановок системы.
• Разработчики: Хотите поэкспериментировать с новой технологией, но боитесь сломать основную систему? Запускаете виртуалку, ставите туда все, что душе угодно, и если вдруг что-то пойдет не так – просто удаляете ее и создаете новую. Как будто заново начинаете партию в "цивилизацию", когда у вас колонисты слишком нагло начали расширятся и наткнулись на варваров.
• Системные администраторы: Нужно развернуть кучу серверов? С виртуализацией это делается быстро и просто. Можно создать целую инфраструктуру на одном физическом сервере, сэкономив кучу места, денег, времени на установку и физическое размещение кучи серверов. А еще это удобно для резервного копирования и восстановления.
• Обычные пользователи: Да-да, даже вам это может быть полезно! Хотите поиграть в старую игру, которая не работает на новой ОС? Запускаете виртуалку со старой виндой и наслаждаетесь ностальгией. Или, например, хотите попробовать Linux, но боитесь расстаться с любимой Windows?(не бойтесь, импортозамещение все равно вас настигнет) Запустите его в виртуальной машине. Это как приготовить борщ в мультиварке, но при этом не бояться его испортить!

Виртуализация — это не панацея, но…

Конечно, как и у всего на свете, у виртуализации есть свои нюансы. Виртуальные машины могут требовать много ресурсов, особенно если их много. И, конечно, иногда могут возникать проблемы с совместимостью. Но, в целом, плюсов намного больше, чем минусов.

Итак, что в итоге?

Виртуализация — это мощный инструмент, который позволяет нам использовать компьютерные ресурсы более эффективно и гибко. Это как если бы у вас был не один автомобиль, а целый гараж с разными машинами для разных целей, при этом все помещалось бы в вашем обычном гараже. И главное, для этого не надо быть волшебником! Хотя, иногда ощущение, что ты только и делаешь, что колдуешь и танцуешь с бубном.

Так что, не бойтесь пробовать, экспериментируйте. Еще не придумали то, что нельзя починить. И помните, что ловким движением руки один компьютер можно превратить в десять, и это не магия, а обычная виртуализация.

Не забудьте поделиться своими впечатлениями в комментариях. А я пошел доламывать целое на работе.

Превращаем нули и единицы в осмысленные ответы

Привет! Сегодня давай поговорим о том, как работают языковые модели вроде ChatGPT. Если ты когда-нибудь задавался вопросом: "Как этот текст генерируется?", то эта статья для тебя. Кстати, забавный факт: эту статью о языковой модели помогла написать языковая модель. Вот такая мета-ирония. Не переживай, я постараюсь объяснить всё простыми словами, без перегруза техническими терминами.

Что такое языковая модель?

Начнём с основ. Языковые модели, это лишь "один из типов ИИ", про остальные - как-нибудь потом. Языковая модель — это программа, которая обучена понимать и генерировать текст. Представь, что это как библиотекарь, который перечитал миллионы книг, чтобы помочь тебе с любым запросом. Только вместо книг — цифровой текст, а вместо библиотекаря — куча математических формул. Звучит скучно? Поверь, я сама иногда скучаю, когда думаю о своих математических корнях(Интересный тезис от ChаtGPT, мне понравился и я решил его оставить)

Суть модели — научиться предсказывать, какое слово (или символ) идёт следующим в предложении. Например, если я скажу "Кот поймал", модель скорее всего предположит, что следующее слово будет "мышь". Но если контекст будет другим, например, "Кот поймал поезд", она подстроится. Всё зависит от того, какие данные были у неё при обучении.

Откуда берутся эти модели?

Во-первых, их создают не на коленке. Всё начинается с огромного набора текстов: книги, статьи, интернет-форумы, Википедия и так далее. Этот набор называется "датасет". Представь, что ты учишься готовить и у тебя есть миллион рецептов. После долгого изучения ты начинаешь понимать, какие ингредиенты чаще всего идут вместе. Вот так же и модель: она анализирует тексты и учится находить закономерности.

Забавный момент: модели не знают, что такое "хороший текст". Они просто слепо следуют за данными. Если в датасете встречались странные или смешные примеры, будь уверен — они тоже могут появиться в ответах модели(по этому, прекращай кормить GPT своим говно-кодоом)

Как модель учится?

Процесс обучения — это как поход в спортзал для мозга модели. У модели есть миллионы (а иногда миллиарды!) настроек, которые называются "весами". В начале они случайны, но постепенно модель находит такие значения этих весов, которые дают лучшие результаты.

Пример из жизни: если ты учишься кататься на велосипеде, то сначала ты падаешь, но потом подстраиваешь баланс. У модели похожая история: ей дают текст, она пытается угадать следующее слово, и если ошибается, то алгоритм корректирует её "мышцы" (веса). Но в отличие от людей, модель не чувствует боли, поэтому может "падать" миллионы раз подряд.

Что происходит внутри?

Теперь снова немного магии(кстати, без преувеличения. Есть такое понятие, как "blackbox", но в рамках этой статьи мы этого касаться не будем). Представь, что текст — это просто длинная последовательность нулей и единиц (да, для компьютера текст — это набор чисел, доброе утро). Модель принимает эти числа и прогоняет их через кучу математических операций. Эти операции называются нейронной сетью.

Нейронная сеть — это такой сложный "калькулятор", который преобразует входные данные в выходные. Например, если ты вводишь "Как дела?", модель внутри себя превращает текст в числа, обрабатывает их и возвращает ответ. Важно понять, что она не "знает" о мире так, как знаем мы, люди. Она просто очень умно угадывает.

Почему модель кажется умной?

Вот тут главный фокус. Модель не "понимает" текст, как мы. Она просто обучена находить закономерности. Например, она знает, что после "Привет, как" часто идёт "дела?", потому что она видела это сочетание тысяч раз в процессе обучения.

Но благодаря сложным алгоритмам, модель может учитывать контекст. Это как если бы ты запомнил не только рецепт борща, но и то, что его лучше подавать зимой, а не летом. Например, если ты спросишь: "Какая погода на Марсе?", модель выдаст что-то вроде: "Температура на Марсе может быть очень холодной", потому что она видела такие данные раньше. (Но не жди, что она предложит тебе тёплый свитер — тут пока ограничений хватает.)

Где используются языковые модели?

Ты наверняка уже сталкивался с ними. Вот несколько примеров:

1. Чат-боты. Это как ChatGPT — помощники, которые отвечают на вопросы.
2. Переводчики. Google Translate использует языковые модели, чтобы переводить тексты.
3. Поиск. Когда ты что-то ищешь в интернете, поисковики тоже используют модели, чтобы понять твой запрос.
4. Автодополнение. Пишешь сообщение, а телефон предлагает закончить фразу? Вот это оно!

Могут ли модели ошибаться?

Конечно! Иногда они выдают странные или смешные ответы. Называется по простому - галлюцинации. Это потому, что модель обучена на текстах, которые написали люди, а люди часто делают ошибки или пишут нелогичные вещи. Кроме того, модель не знает всего, что есть в мире. Её знания ограничены теми данными, на которых она обучалась.

Кстати, иногда модели могут переусердствовать с "умностью". Например, если ты попросишь объяснить, почему банан жёлтый, она может начать рассуждать о спектре света вместо того, чтобы просто сказать: "Так придумала природа".

Что дальше?

Языковые модели становятся всё умнее. Они учатся не только отвечать на вопросы, но и решать сложные задачи: писать код, генерировать картинки, помогать врачам с диагнозами. Но важно помнить, что это всего лишь инструмент. Как нож: ты можешь нарезать хлеб, а можешь случайно порезаться. Всё зависит от того, как его использовать.

И да, помни, что даже у самой умной модели есть свои ограничения. Она не заменит человеческий опыт, но может стать отличным помощником (или собеседником, если тебе скучно)

#длячайников

Время собирать кванты. В поисках кубитов.

Квантовые компьютеры – это относительно новая захватывающая технология, обещающая революцию в цифровых(но вообще, не совсем) вычислениях. Но если вы не физик-теоретик, разобраться в их работе может быть непросто. Один из главных вопросов: действительно ли внутри этих квантовых компьютеров "живут" загадочные кванты, или это просто сложная иллюзия или эмуляция? Давайте попробуем разобраться.

Что такое квант, и почему он важен?
В классической физике мы привыкли к определенности. Монета либо орел, либо решка. Переключатель либо включен, либо выключен. Вы наверняка с этим знакомы по названию "бинарная логика" или "бинарное что-нибудь" или по простому "0 и 1". Те самые единички и нолики, которыми оперируют ваши компы, ноутбуки, телефоны, да и вообще вся техника. Квантовая механика вносит элемент неопределенности. Квант – это наименьшая неделимая порция/единица чего-либо, например, энергии или света. Но главное его отличие – способность находиться в суперпозиции(да, да, да, мой сладкий. Ты правильно догадался, это кот Шредингера).

Представь себе монету, которая крутится в воздухе. Пока она не упала, она не орел и не решка, а находится в состоянии "и того, и другого одновременно". Квантовый бит, или кубит, подобен этой крутящейся монете. Он может представлять 0, 1 или находиться в суперпозиции – комбинации 0 и 1 одновременно.

Еще одно важное свойство – запутанность. Два запутанных кубита связаны между собой настолько сильно, что изменение состояния одного моментально отражается на состоянии другого, независимо от расстояния между ними(Всё верно, это нарушает некоторые законы физики, но квантовому миру малость насрать. Он живет по своим правилам). Это позволяет проводить сложные вычисления, недоступные классическим компьютерам.

Кванты в деле: Когда они действительно "живут" в компьютере?
В настоящем квантовом компьютере кубиты действительно существуют физически. НО! они представлены различными физическими системами, например:

• Сверхпроводящие схемы: Используют явления квантовой механики в сверхпроводниках для создания кубитов.
• Ионные ловушки: Отдельные ионы удерживаются электромагнитными полями и используются для представления кубитов.
• Топологические кубиты: Основаны на экзотических(не путать с эзотерическим) состояниях материи, которые более устойчивы к ошибкам.
• Квантовые точки: Небольшие полупроводниковые нанокристаллы, в которых электроны могут находиться в квантовых состояниях.

В этих системах используются реальные квантовые явления: суперпозиция, запутанность и квантовая интерференция. Именно эти явления позволяют квантовым компьютерам выполнять сложные вычисления, недоступные классическим машинам. Когда квантовый компьютер работает, он манипулирует этими физическими кубитами, используя лазеры, микроволны или другие методы, чтобы привести их в нужное состояние и запустить алгоритм.

Когда квантовые вычисления – не квантовые?
Не все "квантовые компьютеры" содержат настоящие кубиты. Существует множество эмуляторов квантовых компьютеров. Это классические программы, которые моделируют поведение квантовых систем.

Эмуляторы полезны для:
• Разработки квантовых алгоритмов: Позволяют программистам тестировать свои алгоритмы, не имея доступа к реальному квантовому компьютеру.
• Обучения квантовому программированию: Предоставляют доступную платформу для изучения основ квантовых вычислений.
• Исследования небольших квантовых систем: Моделирование поведения квантовых систем на небольшом количестве кубитов.

Однако, эмуляторы имеют ограничения. Они требуют огромных вычислительных ресурсов для моделирования даже небольших квантовых систем. С ростом количества кубитов сложность вычислений экспоненциально возрастает, и эмуляция становится непрактичной. Поэтому эмуляторы не могут решать задачи, которые под силу настоящим квантовым компьютерам.

Квант на вынос:
Итак, ответ на вопрос "Есть ли кванты в квантовых компьютерах?" – зависит от того, о каком компьютере мы говорим. В настоящих квантовых компьютерах кванты – это физическая реальность, основа их работы. Эмуляторы же – это классические программы, которые лишь имитируют поведение квантовых систем. Они полезны для разработки и обучения, но не могут заменить настоящие квантовые вычисления.

Давно меня здесь не было...

Мониторинг доступности глобального интернета https://t.me/NetPulse_autobot

Создал небольшой сервис мониторинга доступности сервисов в интернете.

Проект создан на коленке за сутки, но если будут желающие развивать сие чудо - буду рад. Всё абсолютно бесплатно, все абсолютно добровольно

Никто не заметил, а в NetPulse произошло обновление. Теперь, при нажатии на сервисф, можно получить его историю