23484
По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥полезные ит-каналы https://t.me/Golang_google - Golang программирование @golangl - golang chat @GolangJobsit - golang channel jobs @golang_jobsgo - jobs РКН: clck.ru/3FmvZA #VRHSZ
Kubernetes NodeLocal DNSCache: ускоряем DNS-запросы 🚀
Без NodeLocal DNSCache DNS-запрос от Pod проходит через:Service IP → kube-proxy → DNAT → conntrack → CoreDNS
В нагруженных кластерах это увеличивает задержки и создаёт дополнительную нагрузку на таблицу conntrack.
NodeLocal DNSCache запускает локальный DNS-кеш на каждой ноде как DaemonSet:Pod → локальный DNS-кеш → CoreDNS
Если запись уже есть в кеше, Pod получает ответ прямо с текущей ноды. При промахе запрос передаётся в CoreDNS.
Преимущества
- быстрее обрабатываются повторные DNS-запросы;
- снижается нагрузка на CoreDNS;
- уменьшается межнодовый DNS-трафик;
- обходятся kube-proxy и DNAT;
- сокращается количество UDP-записей в conntrack;
- доступны DNS-метрики отдельно для каждой ноды.
NodeLocal DNSCache стабилен с Kubernetes 1.18, но обычно его нужно включать отдельно и развернуть node-local-dns как DaemonSet.
🔗 Официальная документация Kubernetes: https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/nodelocaldns/
🐳 Docker-образ с 3,17 ГБ до 354 МБ - почти в 9 раз меньше
Такая оптимизация обычно достигается не одной магией, а несколькими простыми приёмами:
- multi-stage build
- python:slim / distroless вместо тяжёлого base image
- удаление build-зависимостей после сборки
- очистка apt / pip cache
- .dockerignore для лишних файлов
- установка только production-зависимостей
- объединение команд RUN, чтобы не тащить мусор в слои
Пример:3.17 GB → 354 MB
Что это даёт:
- быстрее pull/push
- быстрее CI/CD
- меньше места в registry
- быстрее запуск новых pod
- меньше потенциальная attack surface
Перед оптимизацией полезно посмотреть, что реально раздувает образ:docker history <image>
и отдельно проверить слои через dive.
Большой Docker image почти всегда стоит сначала разобрать по слоям — часто там лежат гигабайты build-tools, cache и файлов, которые в runtime вообще не нужны.
✔️ OpenAI на 60% снизила цены на голосовое управление агентами Work и Codex
Теперь в десктопных клиентах ChatGPT за тот объем кредитов пользователи получают в 2,4 раза больше времени голосовой связи, а биллинг голосового потока и затраченных на задачу вычислительных ресурсов разделен.
Изменения касаются только десктопной среды и не затрагивают стандартный голосовой режим ChatGPT, где действуют другие лимиты и правила тарификации.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
🌦 Linecast - погода, карты, радар, приливы, Солнце и Луна прямо в терминале
Open-source CLI превращает публичные данные в шесть интерактивных приложений:
- linecast weather — погода, почасовой прогноз, AQI и предупреждения
- linecast sunshine — восход, закат и длина дня
- linecast moon — фазы Луны, восход/заход и календарь
- linecast tides — график приливов и отливов
- linecast radar — анимированный радар и спутниковые данные
- linecast maps — карты, рельеф, поиск мест и маршруты
Работает на macOS, Linux и Windows. Написан на Python, почти без зависимостей, не требует аккаунта или API-ключей и подстраивает цвета под тему терминала.
Можно даже запустить без установки:uvx linecast weather
GitHub:
https://github.com/ashuttl/linecast
Полноценный Lisp можно уместить всего в 99 строк C.
Внутри при этом:
- 21 примитив
- REPL
- сборщик мусора Cheney GC
- числа с плавающей точкой
- указатели
- типы значений
И всё это без `struct`-тегов, без внешних библиотек и без обычных динамических аллокаций для представления объектов.
Главный трюк - NaN boxing.
IEEE 754 оставляет много битов внутри специальных NaN-значений. Их можно использовать как скрытое хранилище:
- часть битов кодирует тип
- до 48 бит можно использовать под указатель
- обычные double при этом остаются обычными числами
В итоге одно 64-битное значение может представлять и число, и указатель, и другие типы данных.
Очень красивый пример того, как устройство IEEE 754 можно использовать для построения компактного рантайма языка.
⚡ OpenExecutive - открытая виртуальная команда руководителей для бизнеса
Проект объединяет восемь ИИ-специалистов: стратегию, финансы, HR, юриспруденцию, операционные процессы, маркетинг, продукт и работу с инвесторами.
Пользователь общается с одним виртуальным руководителем, который распределяет задачи между агентами и собирает общий ответ.
Возможности:
* загружает презентации, финансовые модели и внутренние документы;
* учитывает данные конкретной компании через RAG;
* запоминает прошлые решения и инициативы между сессиями;
* напоминает о запланированных действиях;
* работает через веб-интерфейс, Telegram, Slack, email, Discord и CLI;
* поддерживает Claude, OpenRouter и локальные модели через Ollama, LM Studio, vLLM или llama.cpp.
Стек: FastAPI, Next.js, ChromaDB и SQLite. Лицензия — Apache 2.0.
OpenExecutive — https://github.com/SenteLabsAI/OpenExecutive
⚡️ Подборка 10 полезных open-source репозиториев с GitHub
1. Archify
Создаёт архитектурные, sequence-, workflow- и data-flow-диаграммы по описанию системы или исходному коду.
https://github.com/tt-a1i/archify
2. OpenMAIC
Мультиагентная образовательная среда, в которой несколько ИИ-агентов участвуют в интерактивном обучении.
https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC
3. DeepSeek Harness
Открытая платформа для создания ИИ-агентов. Модели, инструменты, память, сессии и интерфейсы подключаются как отдельные плагины.
https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
4. Ponytail
Набор правил, который учит coding-агентов решать задачи с минимальным количеством нового кода.
https://github.com/DietrichGebert/ponytail
5. Agent Skills
Коллекция готовых инженерных навыков для Claude Code, Codex и других coding-агентов.
https://github.com/addyosmani/agent-skills
6. OmniVoice Studio
Локальная студия для клонирования голоса, озвучки, перевода видео, диктовки и транскрибации.
https://github.com/debpalash/VoiceStudio
7. Scientific Agent Skills
Библиотека навыков для научных агентов: поиск литературы, анализ данных, биология, медицина и химия.
https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills
8. Orca
Среда для параллельной работы нескольких coding-агентов с отдельными Git worktree, терминалами и проверкой изменений.
https://github.com/stablyai/orca
9. MiniMind
Учебный проект, позволяющий самостоятельно обучить компактную языковую модель и разобраться в устройстве LLM.
https://github.com/jingyaogong/minimind
10. God’s Eye View
Браузерный 3D-глобус для визуализации открытых геопространственных данных и OSINT-источников.
https://github.com/bilawalsidhu/gods-eye-view
Нашёл хороший репозиторий, если хочешь за выходные собрать реальные DevOps-проекты и добавить их в резюме.
Внутри 54 практических проекта по темам:
- AWS, Azure и Kubernetes
- Terraform и Infrastructure as Code
- Docker и CI/CD
- DevSecOps и безопасность
- мониторинг и observability
- serverless и cloud-native приложения
Можно просто выбрать один проект, собрать его за выходные и потом уже предметно рассказывать о нём на собеседовании.
https://github.com/DevCloudNinjas/DevOps-Projects
🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «ИИ для разработчиков»: «Обзор ИИ-технологий для разработчиков. От идей до рабочих решений»
🗓 Когда: 17 сентября, 20:00 (мск)
ИИ-инструменты стремительно меняют ландшафт разработки, но среди десятков новых библиотек и сервисов легко потеряться. Как не просто следить за трендами, а выбирать и внедрять технологии, которые действительно решают задачи? На вебинаре сделаем системный обзор актуального ИИ-ландшафта, сфокусируемся на российских решениях и покажем, как интегрировать их в повседневную работу.
Что будет на вебинаре:
• Кратко рассмотрим эволюцию технологий ИИ
• Разберём оптимальные способы разработки с использованием ИИ из РФ
• Рассмотрим варианты интеграции инструментов ИИ в среду разработки — IDE, CI/CD, терминальные утилиты и API;
• Применим инструментарий ИИ для одной из типичных задач разработчика
👉 Зарегистрируйтесь https://otus.pw/xGE7/?erid=2W5zFGd9qe1
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
Что на самом деле делает `docker run -it` 🐳
Когда контейнеру нужен интерактивный shell, REPL или текстовый редактор, обычно запускают:
docker run -it ...
-i и -t делают разные вещи.-i (`--interactive`) — оставляет STDIN открытым, чтобы процесс внутри контейнера мог получать ввод с клавиатуры.-t (`--tty`) — создаёт pseudo-TTY, поэтому приложение ведёт себя как в обычном терминале.
docker run -it ubuntu bash
-i не будет нормального интерактивного ввода.-t приложение может работать, но без привычного терминального поведения: prompt, цветов, управления курсором и нормальной работы vim, top, less и других TTY-программ.
Terminal
↓
Docker CLI
↓
pseudo-TTY
↓
bash внутри контейнера
-i отвечает за ввод, а -t — за сам терминал.docker run -it, но никогда не разбирались, зачем нужны оба флага, у iximiuz есть отличный практический challenge:
Выделенные серверы — это хорошо. Пока не вспоминаешь, что их ещё нужно настроить и поддерживать.
В этом месте обычно упирается в знакомый компромисс: хочется физической изоляции и контроля над ресурсами, но собирать весь стек вручную и потом отвечать за каждый его компонент не всегда хочется.
Yandex B2B Tech запустила Yandex BareMetal Extend — формат частного облака с физически выделенной инфраструктурой и готовыми средами. Вместо чистого bare metal можно сразу выбрать один из трёх дополнительных модулей: виртуализацию, Kubernetes® или Stackland для разработки приложений. Дальше уже можно запускать контейнерные приложения или критичные бизнес-системы, не собирая инфраструктуру с нуля.
При этом физическая часть остаётся изолированной от публичного облака. Ресурсы можно резервировать и объединять через приватное соединение.
Функционал с виртуализацией сделали вместе с K2 Cloud, а техническую поддержку клиентов компании будут оказывать через единое окно.
Получается довольно практичная комбинация: железо остаётся выделенным, а подход к нему — максимально облачным.
GLM-5.3-Flash-Uncensored теперь доступна в MLX для Apple Silicon.
Модель квантизировали через OrcaSAQ:
- 320B параметров, 18B активных
- нативный MLX
- 94,7% Top-1 при 6-bit
- 92,3% Top-1 при 4-bit
- около 200 ГБ для 4-bit версии
- локальный запуск на Mac с Apple Silicon
То есть 320-миллиардную MoE-модель теперь можно гонять прямо на Mac без отдельного GPU-сервера.
https://huggingface.co/orcarouter/GLM-5.3-Flash-Uncensored-MLX
🖥 Docker показал, как запускать AI-агентов прямо внутри GitHub Actions — но не давать им полный доступ к CI runner.
Для этого используются Docker Sandboxes: агент получает отдельную microVM со своим kernel, filesystem, network stack и даже приватным Docker daemon. Внутри он может иметь root, запускать shell-команды, контейнеры и Testcontainers, но наружу доступ остаётся ограниченным.
В демо агент:
— запускается на GitHub-hosted runner
— заходит в Docker Sandbox
— поднимает PostgreSQL через Testcontainers
— находит специально добавленный баг
— пишет regression test
— исправляет код
— прогоняет тесты
— создаёт draft pull request
Самое интересное здесь — модель изоляции.
Агенту можно дать почти полную свободу внутри sandbox, но оставить небольшой blast radius снаружи: allowlist для сети, ограниченные permissions и разрешение менять только конкретные директории вроде src/**.
То есть вместо идеи «AI-агенту нельзя давать shell» получается более практичный подход:
дай ему shell, Docker и sudo, но запри всё это в одноразовой microVM.
https://www.docker.com/blog/running-ai-agents-in-github-actions-with-docker-sandboxes/
Павел Дуров рассказал, как школьник заработал $20 000 благодаря подарку в Telegram.
Джонатан Хэ, золотой медалист IOI и №7 в мировом рейтинге, продал свой Algorithm Cup - NFT-награду, которую Telegram вручил лучшим молодым программистам в этом месяце - за 15 000 Telegram Stars.
Дуров отметил, что особенно рад за него, потому что $20 000 могут сильно изменить жизнь человека, который ещё только учится.
Он также вспомнил, что 20 лет назад примерно такой суммы ему хватило, чтобы запустить первую компанию. Через несколько месяцев у проекта уже был 1 млн пользователей, а инвестиции составили $12 млн при оценке $60 млн.
Дуров надеется, что победители этого года смогут использовать свои награды так же удачно.
Как выбрать 100 случайных из бесконечного потока и не хранить его целиком
Кандидаты идут потоком, конца не видно, а память ограничена. Reservoir sampling решает это за один проход: первые сто попадают в резервуар сразу, а каждый следующий i-й заходит с вероятностью 100/i и вытесняет случайного из выборки. В итоге держишь в памяти ровно сто элементов, но у каждого кандидата шанс попасть в выборку одинаковый.
Есть серьезный разговор…
об ИТ-инфраструктуре и требованиях к ней в современных условиях
Как активное внедрение ИИ изменило подход к выбору железа, с чего начать при выборе приватного облака и как создать отказоустойчивое решение под свои задачи. Обо всем этом и не только — на бесплатной конференции Selectel ТехноДень 8 октября.
Топ-менеджеры, ИТ-директора и инженеры топовых технологических компаний соберутся на одной площадке и обсудят ИТ-тренды, инфраструктуру, ИИ, данные и информационную безопасность. Вас ждут 20 экспертных докладов, 20 интерактивных стендов, живое общение и живая запись подкаста Вселенная Плюс на главной сцене конференции.
Присоединяйтесь к Selectel ТехноДень, чтобы лично задать вопросы экспертам рынка и обменяться опытом. Количество мест ограничено, регистрируйтесь уже сейчас →
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGsAMi1
⚡️ Поды здоровы, а запросы в Kubernetes случайно отваливаются? Проверьте conntrack.
Linux хранит состояния отслеживаемых соединений в таблице conntrack. Она используется в том числе при NAT для Kubernetes Services. Если таблица переполняется, новые соединения могут терять пакеты.
Симптомы: периодические тайм-ауты, сбои DNS и ошибки API при нормальных показателях приложений.
Как проверить на проблемном узле:
# Текущее число записей и лимит
sysctl net.netfilter.nf_conntrack_count
sysctl net.netfilter.nf_conntrack_max
# Сообщения ядра
sudo journalctl -k | grep -i conntrack
nf_conntrack: table full, dropping packet
conntrack.maxPerCore и conntrack.min в kube-proxy: он может управлять лимитом. Одного изменения через sysctl недостаточно для устойчивой настройки.
Что реально стоит за требованиями в вакансиях DevOps-инженера
Открываешь вакансию - а там список из десяти технологий и фраза «опыт от 3 лет». Непонятно, что из этого критично, а что просто скопировали из соседней вакансии.
🔹В этом ролике - нарезка с вебинара, где Senior ИТ-рекрутер Аниса Рогатова и практикующий DevOps-инженер Евгений Федосеев разбирают реальные вакансии по косточкам: что на самом деле стоит за каждым требованием и на что смотрят при отборе.
🔹Полезно, если сейчас откликаешься на вакансии и не уверен, дотягиваешь ли до требований - или просто хочешь понимать, как рекрутер и инженер читают резюме по-разному.
Смотреть полную запись вебинара 👉СМОТРЕТЬ
Гибридная инфраструктура — новая реальность или красивое словосочетание из презентаций?
1 октября будем разбираться с теми, кто такую инфраструктуру действительно строит и эксплуатирует, на закрытом мероприятии Deckhouse для руководителей ИТ.
Поговорим о подходах к построению гибрида, разберём реальные кейсы и покажем обновлённую платформу Deckhouse вживую.
🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «ИИ-агенты: продвинутое внедрение и использование»: «AI-агенты против Junior-разработчиков: кто кого заменит к концу 2026 года»
🗓 Когда: 14 сентября, 20:00 (мск)
Вопрос уже не в том, появятся ли автономные кодинг-агенты, а в том, насколько быстро они изменят рынок труда.
Что будет на вебинаре:
• Что реально умеют автономные кодинг-агенты в июне 2026;
• Live-демо: даём агенту реальную задачу с собеседования и смотрим, справится ли он;
• Какие профессии в IT уже трансформировались, а какие — на очереди;
В результате вебинара вы:
• Узнаете реальные возможности и ограничения современных AI-агентов;
• Поймёте, какие навыки точно останутся востребованными в ближайшие 3–5 лет;
• Освоите подходы к использованию агентов как мультипликатора продуктивности ×10;
• Получите практические рекомендации
👉 Зарегистрируйтесь https://otus.pw/Lvis/?erid=2W5zFHgXG4R
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
ВАЙБКОДИНГ: t.me/data_analysis_ml
DevOps: t.me/DevOPSitsec
C#: t.me/csharp_ci
Docker: /channel/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Java: t.me/javatg
Бонус: Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
ИТ-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Git появился потому, что Торвальдса выгнали из BitKeeper
Ядро Linux несколько лет жило на BitKeeper, проприетарной системе с закрытым кодом и чужими правилами. Когда бесплатную лицензию отозвали, тысячи разработчиков остались без инструмента. В апреле 2005 года Торвальдс за пару недель написал свою замену: быструю, надёжную и полностью под контролем сообщества. Инструмент делался под одну задачу, а стал основой всей современной разработки, от GitHub до GitLab.
⚡️ Юридические школы Чикаго и Беркли ограничивают ИИ в обучении
По данным FT, ограничения вводят на фоне того, как юридическая отрасль всё активнее использует нейросети.
Юридическая школа Чикагского университета этой осенью запустит эксперимент: запретит электронные устройства на основных занятиях первого курса. ИИ окажется исключён из базового обучения.
Berkeley Law с лета 2026 года по умолчанию запрещает использовать ИИ при подготовке работ, сдаваемых на оценку: от разработки идеи и плана до написания, перевода и редактирования текста.
Преподаватели опасаются, что готовые ответы мешают студентам освоить самостоятельный анализ и юридическую аргументацию.
https://www.ft.com/content/8ddd3668-5858-45c3-b34f-a6bafc678187
🐳 Docker показал подход к воспроизводимым AI-evaluation через Docker Sandboxes.
Проблема простая: даже если зафиксировать модель, промпт и метрику, результат всё равно может отличаться из-за окружения — версий Python, зависимостей, локальных инструментов и конфигурации машины.
Для этого Docker предлагает SBX AI Evaluation Kit: evaluation описывается в YAML, запускается локально или внутри Sandbox, а на выходе сохраняется структурированный артефакт с тем, что реально произошло:
* executor;
* команда;
* stdout/stderr;
* exit code;
* время выполнения;
* digest конфигурации.
Можно переключать выполнение между локальной машиной и Docker Sandbox без переписывания самого evaluation workflow.
Подход полезен для:
* сравнения промптов;
* regression testing;
* agent evals;
* security checks;
* code-generation экспериментов.
https://www.docker.com/blog/building-reproducible-ai-evaluation-workflows-with-docker-sandboxes/
Физически корректный ray tracer всего в 99 строках C++
smallpt от Kevin Beason - один из самых известных примеров того, насколько компактным может быть настоящий path tracer.
В этих 99 строках есть:
* отражения
* преломления
* мягкие тени
* color bleeding
* зеркальные и стеклянные поверхности
Основа при этом минимальная: векторы, лучи, сферы и одна рекурсивная функция radiance().
Если дать рендеру тысячи samples per pixel, он собирает полноценный Cornell Box с зеркальной и стеклянной сферами.
Проект появился ещё в 2008 году и до сих пор отлично показывает базовую механику path tracing.
🚀 Golang Roadmap 2026 — продвинутый курс на русском
📌 О курсе
Это бесплатный open-source roadmap на русском языке. Внутри — 19 модулей, каждый со своей теорией, практикой, бесплатными ресурсами и финальным проектом. Программа собрана так, чтобы провести вас от полного нуля до уровня Senior/Staff Go Engineer за 12–18 месяцев при темпе 10–15 часов в неделю.
Главный принцип курса — практика > видосы. Каждую тему вы закрываете кодом: пишете, ломаете, чините, рефакторите. Любой модуль завершается мини-проектом, который можно положить в портфолио.
🎯 Кому подойдёт
🐹 Новичкам в Go — даже если до этого писали только на Python/JS/PHP
🛠 Backend-разработчикам с другого стека — хотите перейти на Go
📈 Junior Go-разработчикам — нужен путь до Middle/Senior
🚀 Middle-инженерам — закрыть пробелы в архитектуре, observability, distributed
🤖 Тем, кто хочет писать AI-инфраструктуру — модуль 18 специально про это
https://github.com/Develp10/golangroadmap2026
🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «ИИ-агенты: продвинутое внедрение и использование»: «Построение программ без кода: создание умного помощника и автоматизаций в n8n»
🗓 Когда: 31 августа, 20:00 (мск)
Low-code-платформы открывают новые возможности для бизнеса: теперь автоматизировать рутину и создавать полезных ИИ-помощников можно без сложного программирования. На вебинаре разберём, как с помощью n8n собирать рабочие процессы под любые задачи — от простых уведомлений до полноценных интеллектуальных агентов.
Что будет на вебинаре:
• Как устроена low-code-платформа n8n и по какой логике в ней создаются рабочие процессы;
• Как собирать автоматизации из триггеров, условий и действий;
• Как проектировать workflow для решения повседневных рабочих задач;
• Как создать персонального умного помощника и подключить его к внешним сервисам и данным;
👉 Зарегистрируйтесь https://otus.pw/NZPi/?erid=2W5zFJBtt89
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
У нас есть инсайдерская инфа для девопсов и их руководителей.
17.09.26 в 12:00 технические лидеры Deckhouse объяснят, зачем объединили несколько продуктов в единую платформу, которая закрывает разные задачи — запуск контейнеров, виртуалок и ИИ-нагрузок в облаках, on-prem, edge и гибридной инфраструктуре. Расскажут, почему будущее принадлежит гибридной инфраструктуре и как её строить.
Даже если вы работаете не на уровне энтерпрайза, будет полезно услышать, к чему идёт рынок.
Регистрируйтесь и до встречи в прямом эфире
Учебный проект на Rust дорос до Apache Top-Level Project 🦀
Apache Iggy 19 августа официально вышел из Apache Incubator и получил статус Top-Level Project.
История началась в марте 2023 года. Пётр Ганкевич хотел разобраться, как устроен message streaming изнутри, и заодно нормально выучить Rust.
Первоначальный план - сделать простой append-only log server примерно за три недели.
В итоге получилась полноценная streaming-платформа:
- Rust
- thread-per-core архитектура
- io_uring для дискового и сетевого I/O
- Viewstamped Replication для consensus
- P99 latency в единицах миллисекунд
За время в Apache Incubator проект вырос до:
- 4500+ GitHub stars
- 120+ contributors
- около 3000 pull requests
- 500K+ загрузок
Отдельно интересна история с open source. Команда передала исходный код Apache Software Foundation, чтобы будущее проекта не зависело от одного человека или одной компании.
Дальше в планах - clustering через VSR и Kafka protocol gateway, чтобы существующие приложения могли переходить на Iggy без большого переписывания.
Название Iggy, кстати, происходит от Italian Greyhound - маленькой, но очень быстрой породы собак.
https://iggy.apache.org/blogs/2026/08/24/apache-iggy-top-level-project-tlp-graduation
#RustLang #OpenSource #DataEngineering #Streaming
@rust_code
🦀 Кто-то скачал вообще все build.rs с crates.io и собрал инструмент для случайного просмотра скриптов.
Зачем: после свежей supply chain-атаки автор решил посмотреть, что build.rs реально делает в дикой природе.
Нашлось много интересного:
* прокидывание git commit hash в env
* cfg-алиасы
* linker directives
* codegen из protobuf/OpenAPI/Excel
* скачивание внешних артефактов, иногда без проверки хеша
Самая сильная часть - предложения для Cargo: стандартный VCS info, artifact-dependencies для фиксированных и проверяемых загрузок и отдельный режим для codegen-defined crates.
https://github.com/guineawheek/build-rs-gacha
#Cargo #SupplyChainSecurity #BuildSystems