156694
Обратная связь: @proglibrary_feedback_bot Актуальные мероприятия по разработке: @event_listener_bot По вопросам рекламы @proglib_adv Прайс: @proglib_advertising http://ad.proglib.io/
🎮 Управление состоянием с использованием useReducer
Проблема: управление сложным состоянием в React-приложении может стать трудным и запутанным, особенно при наличии множества состояний и действий.
Решение: в книге «Learn React Hooks, 2nd Edition» автор предлагает использовать хук useReducer для централизованного управления состоянием. Это позволяет более эффективно обрабатывать сложные состояния и действия.
Пример кода:
import React, { useReducer } from 'react';
const initialState = { count: 0 };
function reducer(state, action) {
switch (action.type) {
case 'increment':
return { count: state.count + 1 };
case 'decrement':
return { count: state.count - 1 };
default:
throw new Error();
}
}
function Counter() {
const [state, dispatch] = useReducer(reducer, initialState);
return (
<>
<p>Count: {state.count}</p>
<button onClick={() => dispatch({ type: 'increment' })}>Increment</button>
<button onClick={() => dispatch({ type: 'decrement' })}>Decrement</button>
</>
);
}
📖 Обзор книги «Learn React Hooks, 2nd Edition» (2025)
Современное практическое руководство по созданию масштабируемого, производительного и чистого React‑кода с использованием Hooks, Context, Suspense и Form Actions.
🔹 Основные темы книги
— Глубокое погружение в React 19 Hooks.
— Управление состоянием через Hooks и Context API.
— Эффективный fetch и кеширование данных с Suspense и TanStack Query.
— Обработка форм с Form Actions и Hooks, включая оптимистичный UI.
— Маршрутизация через React Router + Hooks.
— Создание собственных Hooks и тестирование.
— Рефакторинг классовых компонентов в функциональные с использованием хук‑подхода.
💬 Что говорят читатели
Эта книга — обязательна к прочтению для современных React-разработчиков, которые хотят писать более чистый, масштабируемый и легко поддерживаемый код с использованием Hooks… Практические проекты — отличная находка.
…от самых простых хуков до самых сложных — вы найдёте отличные примеры, которые помогают легко понять, как они работают.
Хотелось бы увидеть пошаговый подход с одним цельным проектом… Многие файлы отсутствуют в репозитории на GitHub.
‼️ Последний шанс вебинар уже СЕГОДНЯ в 19:00
«AI-агенты: Новый инструмент в арсенале DS-специалиста. Обзор курса»
Прекращаем писать вручную каждый скрипт, прямо сегодня можно узнать, как реализовать все ИИ-хотелки
➡️ Кто будет ведущий:
Никита Зелинский – Chief Data Scientist МТС, руководитель центра компетенций Data Science и head of ML Platforms Big Data МТС
➡️ На вебинаре разберем:
1. Содержание уроков курса:
🔵Что такое AI-агенты и как они работают «под капотом»
🔵Какие фреймворки и инструменты будем осваивать (LangChain, AutoGen, CrewAI и др.)
🔵Практические кейсы курса: от простых автономных скриптов до сложных агентских систем.
🔵Чему конкретно вы научитесь на каждом модуле
2. Применение агентов в мире и в МТС:
🔵Реальные примеры: как агенты уже меняют DS-практику глобально (автоматизация EDA, feature engineering, мониторинг, развертывание).
🔵Особый фокус: Как мы уже применяем и будем применять AI-агенты внутри МТС для решения бизнес-задач
🔵Какие задачи DS в МТС идеально ложатся на плечи агентов
🔵Перспективы: Куда движется это направление и как занять в нем лидирующую позицию
Не упусти свой шанс стать эффективнее уже сейчас!
📅 Дата: СЕГОДНЯ, 23 июня
⏰ Время: 19:00 (МСК)
📍 Формат: Онлайн-вебинар
👨💻 Ведущий: Никита Зелинский
👉 Бронируй свое место прямо сейчас!
P.S. Вебинар стартует через несколько часов — регистрируйся, пока не опоздал!
😱 Уже завтра — вебинар про AI-агентов! Мест почти не осталось
На вебинаре вы получите то, чего нет в открытых источниках — живой разбор, примеры и прямой диалог с экспертом. Но только если придёте.
➡️ Что будет:
— покажем структуру курса и ключевые модули
— обсудим вопросы, которые обычно остаются за кадром
— разберём реальные кейсы: как применять AI-агентов — от чат-ботов до систем поддержки решений
📅 Уже 23 июня в 19:00 МСК
🎙️ Ведёт Никита Зелинский — эксперт в AI и DS
👉 Зарегистрируйтесь заранее, чтобы не забыть:
https://clc.to/_lDV0Q
🫢 Для тех, кто дочитал до конца → промокод lucky, он даст −5.000₽ на курс
🎮 Реализация системы инвентаря в Unity 6 с использованием C#
Проблема: создание эффективной системы инвентаря является ключевым элементом в разработке игр, требующим динамичного управления предметами и их взаимодействиями.
Решение: в книге «Unity 6 Game Development with C# Scripting» автор предлагает подробное руководство по разработке системы инвентаря, используя возможности Unity и C#. Он акцентирует внимание на создании гибкой структуры данных, которая позволяет эффективно управлять предметами, их свойствами и взаимодействиями в игровом процессе.
Пример кода:
public class InventoryItem
{
public string itemName;
public Sprite itemIcon;
public int itemID;
public string itemDescription;
public InventoryItem(string name, Sprite icon, int id, string description)
{
itemName = name;
itemIcon = icon;
itemID = id;
itemDescription = description;
}
}
public class InventorySystem : MonoBehaviour
{
private List<InventoryItem> items = new List<InventoryItem>();
public void AddItem(InventoryItem newItem)
{
items.Add(newItem);
Debug.Log("Item added: " + newItem.itemName);
}
public void RemoveItem(InventoryItem itemToRemove)
{
if (items.Contains(itemToRemove))
{
items.Remove(itemToRemove);
Debug.Log("Item removed: " + itemToRemove.itemName);
}
else
{
Debug.Log("Item not found: " + itemToRemove.itemName);
}
}
public void DisplayInventory()
{
foreach (var item in items)
{
Debug.Log("Item: " + item.itemName + " | ID: " + item.itemID);
}
}
}
❓ Холивар: «Много разработчиков — много проблем?»
В книге «The Mythical Man-Month» Фред Брукс ещё в 70-х провозгласил:
«Добавление людей в отстающий проект только увеличивает сроки.»
🎮 Реализация аутентификации с использованием Spring Security
Проблема: обеспечение безопасности приложения требует надёжной системы аутентификации и авторизации пользователей.
Решение: в книге «Java 17 Backend Development» автор предлагает процесс настройки Spring Security для реализации аутентификации с использованием JWT-токенов.
Пример кода:
public class JwtAuthenticationFilter extends OncePerRequestFilter {
private final JwtTokenProvider tokenProvider;
public JwtAuthenticationFilter(JwtTokenProvider tokenProvider) {
this.tokenProvider = tokenProvider;
}
@Override
protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, FilterChain chain) throws ServletException, IOException {
String token = tokenProvider.resolveToken(request);
if (token != null && tokenProvider.validateToken(token)) {
String username = tokenProvider.getUsernameFromToken(token);
UsernamePasswordAuthenticationToken authentication = new UsernamePasswordAuthenticationToken(username, null, null);
authentication.setDetails(new WebAuthenticationDetailsSource().buildDetails(request));
SecurityContextHolder.getContext().setAuthentication(authentication);
}
chain.doFilter(request, response);
}
}
🎮 Реализация кэширования с использованием Redis
Проблема: частые обращения к базе данных могут существенно замедлить работу приложения. Необходимо внедрить механизм кэширования для ускорения доступа к данным.
Решение: в книге «Java 17 Backend Development» автор предлагает использовать Redis для кэширования часто запрашиваемых данных, что значительно повышает производительность приложения.
Пример кода:
public class RedisCacheService {
private final StringRedisTemplate redisTemplate;
public RedisCacheService(StringRedisTemplate redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
public String getFromCache(String key) {
ValueOperations<String, String> ops = redisTemplate.opsForValue();
return ops.get(key);
}
public void putToCache(String key, String value) {
ValueOperations<String, String> ops = redisTemplate.opsForValue();
ops.set(key, value);
}
}
🎮 Реализация асинхронной обработки сообщений с Apache Kafka
Проблема: в современных распределённых системах необходимо эффективно обрабатывать большие объёмы сообщений, обеспечивая надёжность и масштабируемость. Использование синхронных методов может привести к задержкам и перегрузке системы.
Решение: в книге «Java 17 Backend Development» автор предлагает интеграцию Apache Kafka для асинхронной обработки сообщений. Это позволяет разгрузить сервисы и обеспечить высокую производительность системы.
Пример кода:
public class KafkaMessageListener {
private final KafkaConsumer<String, String> consumer;
public KafkaMessageListener(String bootstrapServers, String groupId, String topic) {
Properties properties = new Properties();
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
this.consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
this.consumer.subscribe(List.of(topic));
}
public void startListening() {
while (true) {
var records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
records.forEach(record -> {
System.out.println("Received message: " + record.value());
// Обработка сообщения
});
}
}
}
🎮 Разработка AR-приложений с Unity: решение реальной задачи
Проблема: при разработке приложений дополненной реальности (AR) часто возникает необходимость интеграции виртуальных объектов в реальные сцены с высокой точностью и производительностью. Обычные методы могут приводить к задержкам и снижению качества взаимодействия.
Решение: в книге «Mastering Augmented Reality Development with Unity» автор предлагает подходы и инструменты для эффективной разработки AR-приложений с использованием Unity. Особое внимание уделено интеграции с ARKit, ARCore и Vuforia, а также оптимизации производительности приложений.
Пример кода:
// Пример использования ARRaycastManager для размещения объекта на плоскости
using UnityEngine;
using UnityEngine.XR.ARFoundation;
using UnityEngine.XR.ARSubsystems;
public class ARPlacement : MonoBehaviour
{
public GameObject objectToPlace;
private ARRaycastManager raycastManager;
private Vector2 touchPosition;
private List<ARRaycastHit> hits = new List<ARRaycastHit>();
void Start()
{
raycastManager = GetComponent<ARRaycastManager>();
}
void Update()
{
if (Input.touchCount > 0)
{
touchPosition = Input.GetTouch(0).position;
if (raycastManager.Raycast(touchPosition, hits, TrackableType.PlaneWithinPolygon))
{
var hitPose = hits[0].pose;
objectToPlace.transform.position = hitPose.position;
objectToPlace.transform.rotation = hitPose.rotation;
}
}
}
}
🎮 Моделирование данных с использованием SQL и dbt
Проблема: при обработке больших объемов данных важно не только их собрать, но и правильно структурировать для дальнейшего анализа. Обычные SQL-запросы могут стать громоздкими и сложными, особенно когда речь идет о масштабируемости и производительности.
Решение: в книге «Analytics Engineering with SQL and dbt: Building Meaningful Data Models at Scale» авторы описывают, как использовать dbt (data build tool) для построения и трансформации данных. dbt позволяет создавать чистые, поддерживаемые и легко масштабируемые модели данных, используя простые SQL-запросы, что значительно ускоряет процессы аналитики.
Пример кода:
-- Пример модели dbt для расчета среднего чека по категориям товаров
WITH base AS (
SELECT
category_id,
SUM(order_amount) AS total_sales,
COUNT(DISTINCT order_id) AS total_orders
FROM raw.orders
GROUP BY category_id
)
SELECT
category_id,
total_sales / total_orders AS avg_order_value
FROM base
😱 Завтра цена на курс «AI-агенты для DS» вырастет
Пока вы думаете — другие уже покупают. Что вы теряете, откладывая решение? Как минимум — 10 000 рублей, именно столько вы переплатите завтра. Как максимум — шанс войти в топ-1% дата-сайентистов, которые умеют строить AI-агенты.
🎓 Чему вы научитесь на курсе:
— адаптировать LLM под разные предметные области и данные
— собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
— строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Решение за вами.
👉 Купить курс по старой цене
🏃♀️ 1 день до конца спец предложения
Успей впрыгнуть на курс «AI-агенты для DS» до завтрашнего повышения цены: 59.000 р. вместо 69.000 р.
🎙 Наш спикер — Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС, в своем канале рассказывает о RAG:
Про RAG слышали все — это уже два года самый массовый способ применения LLM в проде для бизнеса.
Это значит, что точность и надёжность такого решения достаточно предсказуемы для того, чтобы исключить человека из процесса аппрува выдачи LLM,
а связка «локально развернутая LLM + RAG над корпоративными документами» обеспечивает достаточную конфиденциальность, чтобы снять тревожность
«что наши данные попадут в OpenAI».
Эта история настолько популярна, что на рынке есть готовые RAG-решения,
а даже «маленькие» опенсорс-модели (до 5B) уже обзавелись своей RAG-ареной:
👉 https://huggingface.co/spaces/aizip-dev/SLM-RAG-Arena
🎮 Управление событиями и автоматизация с помощью AWS Lambda
Проблема: необходимо обрабатывать события в реальном времени в распределенной системе, например, для автоматизации бизнес-логики при возникновении определённых событий.
Решение: в книге «Serverless Development on AWS: Building Enterprise-Scale Serverless Solutions» автор объясняет, как эффективно использовать AWS Lambda и EventBridge для обработки и маршрутизации событий в серверлесс-архитектурах.
Пример кода:
exports.handler = async (event) => {
console.log("Received event:", JSON.stringify(event, null, 2));
// Обработка события и выполнение действий
if (event.detailType === "UserSignup") {
await processNewUser(event.detail);
}
};
async function processNewUser(userData) {
console.log(`Processing new user: ${userData.name}`);
// Логика обработки данных пользователя
}// Пример события для отправки в EventBridge
{
"Source": "com.mycompany.myapp",
"DetailType": "UserSignup",
"Detail": "{\"name\": \"John Doe\", \"email\": \"john.doe@example.com\"}",
"EventBusName": "default"
}
📝 Немного инсайтов из третьего модуля курса
Сейчас большинство представлений об ИИ ограничиваются одним агентом — моделькой, которая что-то предсказывает, генерирует или классифицирует.
Но реальный прорыв начинается, когда этих агентов становится несколько.
Когда они начинают взаимодействовать друг с другом.
Когда появляется координация, распределение ролей, память, планирование — всё это и есть мультиагентные системы (MAS).
➡️ Пока кто-то думает, что это звучит как научная фантастика, индустрия уже переходит к новым уровням сложности:
— Microsoft делает язык DroidSpeak для общения между LLM
— Open Source-фреймворки вроде LangChain, AutoGen, CrewAI, LangGraph — бурно развиваются
— компании, включая МТС, уже применяют MAS в боевых задачах
🎓 На курсе мы подходим к этому практично:
🔵 разбираем, как устроены MAS
🔵 пишем агентов с нуля
🔵 учимся выстраивать взаимодействие: конкуренцию, кооперацию, планирование
Именно на третьем уроке вы впервые собираете не просто «умного бота», а живую систему из агентов, которая работает вместе — как команда.
Причём по-настоящему: врач, SQL-аналитик, travel-планировщик, Python-генератор, поисковик.
🙂 Если хочется не просто использовать ИИ, а проектировать системы, которые думают, планируют и сотрудничают → тогда забирайте курс по ИИ-агентам
🎮 Реализация смарт контракта
Проблема: разработка смарт-контрактов для блокчейн-приложений требует надежного и безопасного кода, который бы эффективно взаимодействовал с различными блокчейн-технологиями.
Решение: в книге «Rust for Blockchain Application Development» автор предлагает подробное руководство по созданию децентрализованных приложений с использованием Rust и популярных блокчейн-технологий. В частности, книга рассказывает, как создать смарт-контракт для управления активами в блокчейне, используя возможности Rust и фреймворк Substrate.
Пример кода:
use frame_support::{decl_module, dispatch::DispatchResult};
use frame_system::ensure_signed;
pub trait Config: frame_system::Config {}
decl_module! {
pub struct Module<T: Config> for enum Call where origin: T::Origin {
#[weight = 10_000]
pub fn transfer(origin, to: T::AccountId, amount: u32) -> DispatchResult {
let sender = ensure_signed(origin)?;
// Логика перевода активов
// Например, обновление баланса отправителя и получателя
Ok(())
}
}
}
📚 Топ-4 книги по тестированию
1️⃣ Принципы юнит-тестирования
Научитесь разрабатывать тесты профессионального уровня, без ошибок автоматизировать процессы тестирования, а также интегрировать тестирование в жизненный цикл приложения.
2️⃣ Шпаргалка начинающего тестировщика
Руководство, которое поможет разобраться в основах тестирования, важных терминах и методологиях, используемых в этой области. Оно содержит множество примеров, иллюстраций и практических советов.
3️⃣ Искусство тестирования на проникновение в сеть
В книге много практики от подбора паролей до обнаружения открытых портов и повышения привилегий доступа до уровня администратора, вы на практике освоите, какие существуют сетевые уязвимости и как ими воспользоваться.
4️⃣ Python. Разработка на основе тестирования
Книга демонстрирует преимущества методологии разработки через тестирование (TDD) на языке Python. Вы научитесь писать и выполнять тесты для создания любого фрагмента вашего приложения и затем разрабатывать минимальный объем программного кода, необходимого для прохождения этих тестов.
🐸 Книги для программистов
😤 «AI-агенты — это всё игрушки, зачем на это курс покупать, когда всё есть в интернете?!»
Ага, конечно. Вот только на YouTube никто не:• Разберет твои вопросы вживую• Не покажет, как применять AI-агентов на практике• Не поможет встроить это в реальную работу DS-специалиста
Уже 23 июня в 19:00 по МСК ты можешь сам всё узнать на бесплатном вебинаре с экспертом Никитой Зелинским.
👉 Что будет на вебинаре:
— Разбор структуры курса
— Ответы на частые вопросы студентов
— Примеры из реальных проектов с AI-агентами
— И, конечно, как это всё можно использовать в работе прямо сейчас
А если уже всё понял и хочешь идти учиться — лови промокод lucky на 5.000₽
🔗 Ссылка на курс
P.s. Ждем тебя!
🚨 ИИ уже съел ваше место?
Стоп. Давайте без паники и хайпа.
Пока одни кричат «ИИ всех заменит!», другие спокойно получают оффер за оффером. Пока CEO сокращают команды «из-за ИИ», разработчики с нужными скиллами поднимают зарплаты.
Мы копаем глубже твиттеров «экспертов» и собираем данные от тех, кто каждый день коммитит, деплоит, фиксит баги — но в этом нам нужна ваша помощь.
❓Хотим понять:
— Кого действительно уволили и почему
— Как изменились задачи разработчиков
— Где ИИ помогает, а где только мешает
— Какие роли появились, какие исчезли
— Сколько платят тем, кто «дружит» с ИИ
Без буллшита — только цифры и факты. Результаты будут открыты для всех.
📊 Чем больше участников — тем точнее картина. Поделитесь опытом: https://clc.to/aFntFw
🔥 Бесплатный практикум: AI для разработчиков
📅 24–25 июня
🕐 В 19:00 МСК
💸 Участие бесплатное
Мы проводим двухдневную встречу для тех, кто пишет код и хочет разобраться, как ИИ меняет подход к работе. Наши спикеры — сильные практики.
24 июня — разработка с AI
— Обзор актуальных инструментов
— Эффективная генерация кода
— Покажем, как настраивать стиль кода под себя
— Рефакторинг с помощью AI
— Генерация unit тестов
— Code review
— Тесты и безопасность кода
— Обсудим, куда всё это движется и что с этим делать нам, разработчикам
25 июня — как превратить AI в рост твоей зп
— Что происходит на рынке прямо сейчас — и зачем тебе AI
— Copilot, ChatGPT, Gigachat, Deepseek - обзор каждой, для каких задач пригодятся и как их использовать
— MCP сервера и roo code - краткое описание + реальные примеры
➡ Какой формат встречи:
2 прямых эфира 24 и 25 июня в 19:00
• Рабочие связки — бери и внедряй
• Практические примеры как использовать AI
Это живой эфир, не запись — будет возможность задать вопрос спикерам
👉 Если тема интересна: переходи в канал и подписывайся, ссылку пришлем туда
🌟 Ждем тебя!
Реклама. ООО "СОФТ ОН ТАЙМ", ИНН 7451459689. Erid 2VtzqwgctzJ
🔥 Не пропустите событие лета для DS-комьюнити
23 июня, 19:00 Мск — бесплатный вебинар с Никитой Зелинским «AI-агенты для DS: обзор курса и практические кейсы»
😤 Пока все обсуждают, «как бы внедрить LLM», мы покажем, как строить полноценных AI-агентов, которые делают работу вместо тебя. За час Никита разложит по полочкам:
— архитектуру курса и ключевые модули
— частые ошибки студентов, о которых не принято говорить вслух
— реальные юзкейсы: от чат-ассистентов до систем поддержки решений в проде
➡️ Что почитать от Никиты до Веба:
— Как adversarial-атаки живут даже при смене модели (и почему «подвинуть кровати в борделе» не спасёт)
— Самый быстрый пакетный менеджер uv и эксперимент «pip vs uv»
— 17 методов XAI и 20 метрик на NIPS’24: как не утонуть в «объяснимости»
⚡️ Хотели задать Никите свой каверзный вопрос? Ловите шанс: только в прямом эфире — отвечаем на всё, что обычно «остаётся за кадром».
⏰ МЕСТ МАЛО регистрация закроется, как только забьём комнату. Действуй сейчас → https://clc.to/1iGw6Q
💔AI vs Developer: who wins?
Бигтех уже режет найм разработчиков. Вайб-кодинг повсюду. Джуны не нужны. Но так ли это на самом деле?
Мы хотим разобраться, как ИИ влияет на рынок труда в IT. В реальности, а не в головах CEO или HR. Поэтому приглашаем пройти опрос.
Результаты нашего исследования позволят выяснить, сколько разработчиков потеряли работу из-за ИИ? Какие навыки сейчас ценятся больше всего? Кто зарабатывает больше — те, кто использует ИИ или игнорирует?
👾 Расскажите свою историю, чтобы помочь комьюнити: https://clc.to/aFntFw
📖 Обзор книги «Amazon Redshift Cookbook, 2-е издание» (2025)
Практическое руководство по созданию современных решений для хранения данных с использованием Amazon Redshift.
🔹 Основные темы книги
— Архитектура Amazon Redshift и её особенности.
— Загрузка и выгрузка данных, включая Zero-ETL.
— Автоматизация и оркестрация ETL-процессов.
— Управление безопасностью и доступом.
— Оптимизация производительности и затрат.
— Архитектура Lakehouse.
— Совместное использование данных и интеграция с другими сервисами AWS.
— Применение возможностей Redshift ML и Generative AI с Amazon Q.
💬 Что говорят читатели
Отличное руководство для начинающих. Пошаговые инструкции, скриншоты и ожидаемые результаты делают процесс освоения Redshift простым и понятным.
Книга охватывает все аспекты разработки на AWS Redshift. Подходит как для новичков, так и для опытных пользователей, предоставляя полезные команды и рекомендации для улучшения производительности кластеров.
Хотя книга полезна, некоторые разделы, такие как использование AWS Lambda, могли бы быть более подробно объяснены.
📖 Обзор книги «Cloud Security Handbook, 2‑е издание» (2025)
Практическое руководство по надёжному обеспечению безопасности в облачных средах AWS, Azure и GCP.
Подходит специалистам по облачной инфраструктуре, DevOps и архитекторам, которые хотят практично и комплексно обеспечить безопасность сразу в AWS, Azure и GCP, не углубляясь избыточно в детали одной платформы.
🔹 Основные темы книги
— Модель общей ответственности и облачные модели обслуживания.
— Безопасность вычислительных сервисов: виртуальные машины, контейнеры (включая Kubernetes), serverless.
— Защита хранилищ и сетей.
— Управление идентификацией и контроль доступа (IAM).
— Шифрование, аудит, мониторинг, обнаружение угроз и misconfigurations.
— DevSecOps‑подходы и compliance.
— Безопасность сервисов Generative AI.
— Гибридные и мульти‑облачные архитектуры.
💬 Что говорят читатели
У меня есть сертификаты по безопасности AWS и GCP, но я всё равно узнал много полезных практических приёмов… В книге рассказывается, как защитить IAM, базы данных, хранилища, сети, безсерверные сервисы, Kubernetes, шифрование, аудит, соответствие требованиям, гибридные облака… Мне нравится, что автор сравнивает все три крупных облака бок о бок.
Мне понравился подход автора к вопросам безопасности… В книге много примеров облачных вычислений, например, рассматривается Netflix… Главы структурированы очень логично… Отличный вариант для новичка, как я.
Глубина общей теории и акцент на всех трёх платформах могут усложнить задачу для тех, кто ожидает глубокой проработки одного провайдера или узкопрофильного решения.
🎮 Управление событиями с использованием Go
Проблема: вреальных системах необходимо эффективно управлять событиями, такими как сигналы операционной системы, для корректного завершения процессов или обработки ошибок. В языке Go для этого используется пакет os/signal, который позволяет перехватывать и обрабатывать системные сигналы, такие как SIGINT или SIGTERM.
Решение: в книге «System Programming Essentials with Go» автор объясняет, как с помощью Go можно управлять системными событиями, используя каналы и горутины для асинхронной обработки сигналов.
Пример кода:
package main
import (
"os"
"os/signal"
"syscall"
"fmt"
"time"
)
func main() {
// Создание канала для получения сигналов
sigChan := make(chan os.Signal, 1)
// Уведомление о получении SIGINT и SIGTERM
signal.Notify(sigChan, syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM)
// Запуск горутины для обработки сигнала
go func() {
sig := <-sigChan
fmt.Printf("Получен сигнал: %s. Завершаем программу...\n", sig)
// Здесь можно добавить код для корректного завершения работы
time.Sleep(2 * time.Second) // Имитируем время на завершение
os.Exit(0)
}()
fmt.Println("Программа работает. Нажмите Ctrl+C для завершения.")
select {} // Блокировка основного потока
}
🌧️ Облачная терапия: время выговориться!
Знакомая ситуация? Покупаете облако как BMW, а получаете телегу с квадратными колесами. Обещают 99.9% uptime, а сервер падает на релизе. Техподдержка отвечает через сутки фразой «попробуйте перезагрузить».
Пора узнать, как обстоят дела с облаками на самом деле. Поэтому мы собираем ваши реальные истории про облачные сервисы.
🤫 О чем спросим:
— Зачем вам вообще это облако нужно
— Какие косяки достали до печенок
— Сколько денег утекает в никуда ежемесячно
— Что должно случиться, чтобы вы сменили провайдера
— И еще пару каверзных вопросов
⏱️ 2 минуты честности = большое исследование без воды → https://clc.to/nboYDA
📖 Обзор книги «Kubernetes for Generative AI Solutions» (2025)
Практическое руководство по проектированию, оптимизации и развертыванию рабочих нагрузок Generative AI (GenAI) с использованием Kubernetes.
Она охватывает полный жизненный цикл проекта GenAI, начиная с разработки и заканчивая эксплуатацией в продакшн-среде.
🔹 Основные темы книги
— Проектирование инфраструктуры GenAI на Kubernetes.
— Оптимизация использования GPU.
— Модели и пайплайны MLOps.
— Мониторинг и безопасность.
— Управление данными.
💬 Что говорят читатели
Книга предоставляет четкое и последовательное руководство по развертыванию GenAI на Kubernetes, включая примеры с реальными моделями и инструментами K8s.
Отличный ресурс для инженеров и команд DevOps, стремящихся эффективно масштабировать GenAI-приложения с учетом безопасности и стоимости.