У вас есть Dockerfile, и сборка образа занимает очень много времени из-за частых изменений в коде. Как оптимизировать процесс сборки, чтобы быстрее получать новые образы?
Переписать Dockerfile так, чтобы максимально использовать кэш слоёв: сначала устанавливать зависимости, потом копировать код. Использовать multi-stage build, чтобы в финальном образе были только нужные бинарники и минимальный набор файлов.
Библиотека собеса по DevOps
Библиотека собеса по DevOps
👏1
helm rollback <release_name> <revision_number>
Где: <release_name> — это имя релиза, который нужно откатить.
<revision_number> — номер ревизии, на которую нужно откатить релиз.
Для того чтобы узнать номер доступных ревизий, можно выполнить команду:
helm history <release_name>
Она покажет список всех ревизий релиза с их номерами и статусами. После этого можно выбрать нужную ревизию и выполнить команду отката.
Пример: helm rollback my-release 3
Этот пример откатывает релиз my-release к ревизии номер 3.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок!
Тема:
🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа.
Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт.
🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».
👉 Успей присоединиться к уроку
Тема:
«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»
🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа.
Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт.
🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».
👉 Успей присоединиться к уроку
Что вы знаете о кластерах контейнеров в Kubernetes?
Кластеры контейнеров в Kubernetes представляют собой набор нодов. Они создают некоторые маршруты, чтобы контейнеры, работающие на узлах, могли взаимодействовать. Они позволяют контейнерам работать на нескольких машинах и в разных средах, таких как физические, виртуальные и облачные. Кластеры Kubernetes координируют такие процессы, как планирование и масштабирование приложений, поддержание состояния кластера и внедрение обновлений.
🐸 Библиотека собеса по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾1
Правда или ложь? Любой действительный файл JSON также является действительным файлом YAML.
Правда. Потому что YAML — это суперсет JSON.
🐸 Библиотека собеса по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾1
В чем разница между CI и CD в DevOps?
CI: Continuous Integration, используется для частого объединения изменений разработчиков в общий репозиторий, автоматической сборки и запуска тестов, чтобы быстро находить ошибки.
CD: Continuous Delivery/Deployment, используется для автоматической подготовки или выкладки приложения после успешной сборки и тестов, чтобы быстрее и безопаснее доставлять изменения пользователям.
🐸 Библиотека собеса по DevOps
CD: Continuous Delivery/Deployment, используется для автоматической подготовки или выкладки приложения после успешной сборки и тестов, чтобы быстрее и безопаснее доставлять изменения пользователям.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤖 AI пишет код за вас? Это самое скучное, что он умеет
Основное время разработчик тратит на другое: разобраться в чужой кодовой базе, найти нужный участок проекта, проверить решение, собрать Pull Request. Вот где AI реально экономит часы — если знать, как им пользоваться.
23 июня Ольга Лукьянова покажет это на практике: как с помощью современных AI-инструментов быстро погружаться в незнакомый проект, находить нужный код, реализовывать задачи и проверять результат до ревью коллег.
В итоге вы увидите не отдельные приёмы и промпты, а целостный workflow, который можно встроить в свою работу уже на следующий день 🔥
Чтобы лучше погрузиться в тему:
📺 Выступление про SourceCraft
📖 Статья на Хабре
🗓️ Когда: 23 июня, 19:00 (МСК)
👉 Занять место на открытом уроке
Основное время разработчик тратит на другое: разобраться в чужой кодовой базе, найти нужный участок проекта, проверить решение, собрать Pull Request. Вот где AI реально экономит часы — если знать, как им пользоваться.
23 июня Ольга Лукьянова покажет это на практике: как с помощью современных AI-инструментов быстро погружаться в незнакомый проект, находить нужный код, реализовывать задачи и проверять результат до ревью коллег.
В итоге вы увидите не отдельные приёмы и промпты, а целостный workflow, который можно встроить в свою работу уже на следующий день 🔥
Чтобы лучше погрузиться в тему:
📺 Выступление про SourceCraft
📖 Статья на Хабре
🗓️ Когда: 23 июня, 19:00 (МСК)
👉 Занять место на открытом уроке
😁1
🤖 Какие задачи можно действительно доверить ИИ?
Уже завтра разберём это на открытом уроке «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».
Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft от Яндекса.
После урока вы:
🔹 поймёте, какие задачи стоит делегировать AI уже сегодня;
🔹 научитесь быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе;
🔹 увидите, как выглядит современный workflow разработки с AI;
🔹 узнаете, где AI помогает экономить время, а где всё ещё нужен контроль разработчика.
На практике разберём путь от получения задачи до готового Pull Request с использованием AI-инструментов и AI-ревью.
🗓️ 23 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут
👉 Зарегистрироваться и получить рабочий AI-workflow для своих задач
Уже завтра разберём это на открытом уроке «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».
Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft от Яндекса.
После урока вы:
🔹 поймёте, какие задачи стоит делегировать AI уже сегодня;
🔹 научитесь быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе;
🔹 увидите, как выглядит современный workflow разработки с AI;
🔹 узнаете, где AI помогает экономить время, а где всё ещё нужен контроль разработчика.
На практике разберём путь от получения задачи до готового Pull Request с использованием AI-инструментов и AI-ревью.
🗓️ 23 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут
👉 Зарегистрироваться и получить рабочий AI-workflow для своих задач
В чем разница между первичным ключом и уникальным ключом?
Хотя оба типа ключей обеспечивают уникальность значений в столбце таблицы, первый однозначно идентифицирует каждую запись таблицы, а второй предотвращает дубликаты в этом столбце.
Библиотека собеса по DevOps
Библиотека собеса по DevOps
👍1
⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует наш открытый урок!
Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдыхают 😅, мы предлагаем без лишней конкуренции прокачать свой workflow и начать закрывать тикеты в три раза быстрее.
Тема:
Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины.
🎙️ Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei).
👉 Узнать, как ускорить разработку с AI
Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдыхают 😅, мы предлагаем без лишней конкуренции прокачать свой workflow и начать закрывать тикеты в три раза быстрее.
Тема:
«AI-инструменты в разработке: пишем код быстрее»
Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины.
🎙️ Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei).
👉 Узнать, как ускорить разработку с AI
Можете ли вы перечислить несколько причин, по которым используются DaemonSets?
DaemonSets используются по следующим причинам:
Запуск системных служб: DaemonSets часто используются для запуска системных служб, которые необходимо развернуть на каждом узле кластера, например, агентов регистрации, агентов мониторинга или сетевых служб, таких как балансировщики нагрузки.
Сбор данных: DaemonSets может собирать данные или метрики с каждого узла кластера, например, системные метрики, сетевой трафик или журналы приложений.
Последовательное развертывание: используя DaemonSets для развертывания служб или приложений, вы можете гарантировать, что они будут развернуты последовательно на всех узлах кластера, что может помочь уменьшить количество ошибок конфигурации и обеспечить последовательную работу.
Высокая доступность: запуск служб или приложений в качестве DaemonSets может обеспечить высокую доступность, поскольку они могут быть автоматически развернуты на любых новых узлах, добавленных в кластер, и заменены, если узел выходит из строя или становится недоступным.
Изоляция ресурсов: запуск служб или приложений в качестве DaemonSets может обеспечить изоляцию ресурсов, поскольку они могут быть развернуты на определенных узлах кластера с необходимыми ресурсами или конфигурациями, такими как специализированное оборудование или сетевые подключения.
Библиотека собеса по DevOps
Запуск системных служб: DaemonSets часто используются для запуска системных служб, которые необходимо развернуть на каждом узле кластера, например, агентов регистрации, агентов мониторинга или сетевых служб, таких как балансировщики нагрузки.
Сбор данных: DaemonSets может собирать данные или метрики с каждого узла кластера, например, системные метрики, сетевой трафик или журналы приложений.
Последовательное развертывание: используя DaemonSets для развертывания служб или приложений, вы можете гарантировать, что они будут развернуты последовательно на всех узлах кластера, что может помочь уменьшить количество ошибок конфигурации и обеспечить последовательную работу.
Высокая доступность: запуск служб или приложений в качестве DaemonSets может обеспечить высокую доступность, поскольку они могут быть автоматически развернуты на любых новых узлах, добавленных в кластер, и заменены, если узел выходит из строя или становится недоступным.
Изоляция ресурсов: запуск служб или приложений в качестве DaemonSets может обеспечить изоляцию ресурсов, поскольку они могут быть развернуты на определенных узлах кластера с необходимыми ресурсами или конфигурациями, такими как специализированное оборудование или сетевые подключения.
Библиотека собеса по DevOps