Вопрос, который вы, как кандидат, можете задать на собеседовании: Каков текущий уровень технического долга, с которым вы имеете дело?

Будьте осторожны, задавая этот вопрос — все компании, независимо от размера, имеют определенный уровень технической задолженности. Сформулируйте вопрос в свете того, что все компании сталкиваются с этим, но вы хотите увидеть текущие болевые точки, с которыми сталкиваются именно они. Это отличный способ понять, как менеджеры справляются с незапланированной работой и насколько хорошо они устанавливают ожидания в отношении проектов.

🐸Библиотека собеса по DevOps

👀 Как посмотреть логи в уже работающем контейнере

Чтобы посмотреть логи в уже работающем контейнере Docker, можно использовать команду:
docker logs <container_id_or_name>

Эта команда позволяет вывести логи контейнера, указав его ID или имя.
Вы можете узнать ID или имя контейнера с помощью команды:
docker ps

Если вы хотите следить за логами в реальном времени, можно использовать флаг -f:
docker logs -f <container_id_or_name>
Это позволит вам видеть новые записи в логе по мере их появления, как в случае с командой tail -f.

🐸Библиотека собеса по DevOps

👀 Что такое TCP window scaling

TCP window scaling — это механизм в протоколе TCP, который позволяет увеличивать максимальный размер окна передачи данных. Стандартное окно ограничено 16 битами, что позволяет передавать только 65,535 байт данных. В высокоскоростных сетях этого может быть недостаточно.

С помощью window scaling и сдвига масштаба окна размер окна можно увеличить до 1 ГБ, что улучшает использование пропускной способности и снижает задержки. Этот механизм особенно полезен для высокоскоростных и высоконагруженных сетей, обеспечивая более эффективную передачу данных.

🐸Библиотека собеса по DevOps

🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат.

1️⃣ способ — просто попросить написать код. Модель может сгенерировать рабочее решение, но именно на этапе проверки часто всплывают пропущенные edge case’ы, ошибки обработки или проблемы с тестами.

2️⃣ способ — дать агенту цикл Think → Act → Observe. Он не останавливается после первой попытки: планирует действия, проверяет результат и, если находит ошибку, исправляет её и пробует снова.

Самое интересное, что разница здесь не столько в модели ❕ Claude, GPT или другая LLM могут быть одинаковыми. Разницу создаёт инженерная система вокруг них.

📅 Именно это разберём 23 июля в 19:00 (МСК) на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым (Executive Director в Сбере, GenAI Data Platform, ex-CTO Stream и KION).

На живом демо покажем, как один и тот же запрос работает без агентной системы и с ней 🔥

🔗 Регистрация

🏃‍♀️ Proglib Academy