Дорожная карта DevOps: от новичка до эксперта

Что изучать, если хотите стать DevOps-инженером? Эта статья — путеводитель по инструментам и технологиям: Linux, Git, Docker, CI/CD, Kubernetes, мониторинг, облака. Всё по полочкам, с примерами и полезными ссылками.

#devops #администрирование #roadmap

Огрооомная библиотека линукс-команд

Недавно мы с вами погружались в основы командной строки Linux. Если вам понравилось, но показалось маловато, то тут вам хватит материала с избытком. На сайте собрано больше 5000 страниц, отсортированных по категориям для вашего удобства.

Можно использовать на сайте или сделать себе личную библиотеку.

#linux

С чего начать делать игру? Пошаговая инструкция

Геймдизайнер с 10-летним опытом делится тем, как создать свою первую игру с нуля. Какие этапы пройти, какие ошибки избегать, как не бросить на полпути — статья вдохновляет и даёт структуру даже тем, кто просто «всегда мечтал сделать игру».

#геймдев@prog_point #игры@prog_point #мотивация@prog_point

🐳 Docker vs Kubernetes: чем они отличаются?

Кому-то этот пост покажется совсем легким, но давайте незабывать, что тут собрались новички. А их может запутать вся эта терминология. Но ничего, сейчас разберемся что к чему.

Docker – платформа для упаковывания приложений в контейнеры. Она позволяет «закатать» ваше приложение со всеми зависимостями в образ и запускать этот образ на любом сервере одинаково. Kubernetes – система оркестрации контейнеров. Она управляет тысячами Docker-контейнеров в кластере: автоматический деплой, масштабирование, балансировка и восстановление. Иными словами, Docker решает, как упаковать и запустить одно приложение, а Kubernetes – как запустить множество таких контейнеров надёжно и эффективно.

Плюс Docker: лёгкий старт и повторяемость окружения (работает везде одинаково).
Плюс Kubernetes: высокая отказоустойчивость и автоматизация развёртывания. Но Kubernetes добавляет сложности: вам потребуется понимание кластеров, YAML-манифестов и DevOps-процессов.

Часто используют их вместе: Docker создаёт образ, а Kubernetes управляет его развёртыванием в продакшене. На практике большинство крупных компаний используют оба инструмента совместно.

#devops@prog_point #docker@prog_point #kubernetes@prog_point

Data Science с нуля: подробный гайд для начинающих

Хорошо структурированный материал, который охватывает весь путь новичка в Data Science: от математики и Python до визуализации, машинного обучения и портфолио. Поможет понять, с чего начать и в каком порядке двигаться.

https://tproger.ru/translations/a-beginners-guide-to-data-science

#datascience #гайд

Как мониторить мобильное приложение

Если вы сделали свою аппку и хотите знать, что с ней происходит, когда пользователи открывают её, какими частями пользуются, где задерживаются и прочее, то нужен соответствующий инструмент.

Measure — open source проект для мониторинга мобильных приложений. Он поможет вам связать действия пользователей, события приложения, вызовы, логи и баги воедино, чтобы получить полную картину происходящего.

#инструменты@prog_point #mobidev@prog_point

И даже грамоту по «Русскому медвежонку» принёс. Возьмите датасаентистом, пожалуйста.

Большая подборка практических и обучающих материалов по Java

Такая подборка окажется полезной не только начинающим, но и специалистам любого уровня. В ней собраны курсы и статьи для обучения, материалы для подготовки к собеседованию и обзор популярных библиотек. За закуску есть сборник блогов и форумов, где можно пообщаться с другими Java-разработчиками.

#java@prog_point

CI/CD 2025: как не утонуть в потоке релизов

В 2025 году скорость разработки и вывода продуктов на рынок стала критически важной. Чтобы не отставать, компании активно внедряют и совершенствуют практики CI/CD. В этой статье рассматриваются ключевые подходы, которые помогут оптимизировать процессы разработки:

— Multi-stage сборка Docker-образов для уменьшения размера и повышения безопасности.
— Использование Kaniko вместо Docker-in-Docker для безопасной сборки внутри Kubernetes.
— Тегирование и защищённые ветки в GitLab для управления версиями и релизами.
— Создание репозиториев с шаблонами CI/CD для унификации процессов.
— Гибкие правила триггеров пайплайнов для оптимизации запуска процессов.
— Интеграция с ArgoCD и HashiCorp Vault для автоматизации деплоя и управления секретами.

Эти практики помогут вашей команде ускорить разработку, повысить надёжность и обеспечить безопасность процессов.

#devops #gitops

Проектирование базы данных для самых маленьких — на примере кинотеатра

Иногда, чтобы понять, как устроены базы данных, лучше не зубрить теорию, а просто представить себе кинотеатр. Залы, фильмы, сеансы, билеты — всё это как раз то, что легко представить и удобно разложить по таблицам.

В статье разобрали, как шаг за шагом проектировать структуру базы данных: от выбора между ENUM и справочником до логики связи фильмов с жанрами через промежуточную таблицу. Плюс, классный момент — почему для билетов лучше использовать UUID, а не автоинкремент.

#статья #бд #начинающим #ru

Как войти в IT в 2025 без опыта: пошаговый гайд для начинающих

В 2025 году конкуренция в сфере высока, но возможности для новичков всё ещё существуют. В этой статье вы найдёте пошаговый план, который поможет вам:

— Оценить свои сильные стороны и выбрать подходящее направление в IT.
— Понять, какие навыки и знания востребованы работодателями.
— Узнать, как составить эффективное резюме и подготовиться к собеседованию.
— Рассмотреть варианты получения первого опыта: стажировки, фриланс, pet-проекты.

Статья подходит как для студентов и выпускников, так и для тех, кто решил сменить профессию. Если вы готовы учиться и развиваться, этот гайд станет отличной отправной точкой на пути к вашей первой работе в IT.

Большая шпаргалка по нейросетям

Здесь визуально показаны все виды нейронных сетей, а также есть краткая теория и полезные подсказки по Python для работы с данными и машинным обучением.

#шпаргалка #ии

💾 SQL vs NoSQL: основные отличия

База данных — сердце любого сервиса: именно она хранит заказы, профили, лайки, логи. Условно все СУБД делят на два лагеря. Реляционные (SQL) следуют строгой схеме и хранят данные в таблицах. Нереляционные (NoSQL) признают более свободный порядок: документами, ключ-значением, графами. Как понять, что подходит проекту?

Что такое SQL в реальности

SQL-база — словно бухгалтерская книга. Колонки описываются заранее, каждая запись проверяется по правилам, а изменения проходят через защищённые транзакции с гарантией «всё-или-ничего» (ACID). Поэтому:

— Целостность. Деньги списались — запись точно сохранилась.
— Связи. Можно за один запрос увидеть, какой товар купил пользователь, кто его доставит и где сейчас посылка.
— Строгость. Добавить новое поле нужно через миграцию схемы; зато хаоса не образуется.

Типичные представители: PostgreSQL, MySQL, Oracle.

Чем живёт NoSQL

NoSQL напоминает открытую мастерскую: форму деталей никто заранее не фиксирует, главное — быстро принимать и выдавать. Данные складываются целиком (JSON-документы), по ключу в памяти или узлами в графах. Отличительные черты:

— Гибкая схема. У разных пользователей могут быть разные поля — база не возражает.
— Горизонтальное масштабирование. Когда запросов становится в десять раз больше, добавляют ещё пару узлов, и поток рассасывается.
— Скорость записи. Миллионы событий (клики, телеметрия) летят почти без задержек.

Популярные решения: MongoDB (документы), Redis (ключ-значение), Cassandra (колонки), Neo4j (графы).

В зрелых проектах обе технологии живут бок о бок. SQL хранит финансы и критичные связи; NoSQL — всё, что растёт особенно быстро или не вписывается в жёсткую схему. Правило простое: если запись нельзя потерять или нужно соединить несколько таблиц одной командой — кладите её в SQL. Всё остальное, что требует гибкости и масштабируется пачками узлов, смело отдавайте NoSQL.

Так архитектура остаётся гибкой, счёт за инфраструктуру — разумным, а пользователи получают быстрый и надёжный сервис.

Какую базу данных вы используете чаще – реляционную или NoSQL? Делитесь опытом!

#бд #sql #nosql

Каждый раз, когда что-то не работает, кричите «The Fuck»

А если неправильно ввели команду или получили ошибку в командной строке, то тем более! В этом вам помощет утилита «The Fuck». Просто напишите fuck в консоль и она сама исправит все ошибки. Вам достаточно воспользоваться стрелками, чтобы выбрать нужный вариант коррекции.

#инструменты

ML пет-проекты, которые захочется показать в резюме

Уже разбираетесь в основах машинного обучения и готовы попробовать свои силы в реальном проекте? Самое время подумать, чем впечатлить будущего работодателя и заодно прокачать собственные навыки. Вот 6 идей для ML пет-проектов, которые помогут сделать ваше портфолио заметным:

— Where is Дед Мороз - поиск Деда Мороза на картинке.
— Оценка объема коробки с подарком по фотографии.
— Генерация необычных снежинок / генерация резов снежинок.
— LLM / RAG по одной конкретной книге.
— Голосовой дневник с транскрибацией, кластеризацией, суммаризацией.
— Тематические эмбеддинги «из коробки».

Любой из этих проектов поможет закрепить теорию, набить руку и, что особенно приятно, украсить ваше резюме.

#ml@prog_point #петпроекты@prog_point

Мониторинг кластера Kubernetes за 75 минут

Полноценный туториал по Prometheus + Grafana + Loki для кластера K8s: установка Helm-чартов, настройка alert-правил и визуализация метрик. Автор показывает, как найти узкие места в реальном клауде и устранить их.

#kubernetes #devops

Когда пишешь в рабочий чат коллегам, но половина не вернулась с майских

Python Tutor — топ для тех, кто хочется разобраться, как работает код

Несмотря на название утилиты, работает она не только с Python, но и с Java, C, C++ или JavaScript. Всё, что нужно — вставить код в поле прямо в браузере, а сервис пошагово покажет, что происходит на каждом этапе работы. А ИИ-репетитор дополнитльно помогает с разъяснениями, если визуала недостаточно!

#инструменты

Linux: альтернативные способы установки ПО

В Linux традиционно используют пакетные менеджеры (apt, yum), но есть и иные подходы: Flatpak, Snap, Homebrew на Linux и др. В этой статье разбираются альтернативные менеджеры и контейнеры приложений.

Например, Flatpak позволяет запускать приложения в «песочнице», но может засорять систему излишними библиотеками. При неправильном использовании система «заваливается контейнерами» – ведь каждый Flatpak-приложение тащит свои зависимости. Такой подход хорош для обеспечения совместимости, но и увяз в консервации системы.

Что же выбрать для установки ПО: стандартные решения, сайт разработчика или иной подход? Ответ в материале.

#linux@prog_point

Просто о сложном: Основы архитектуры Python-приложений

Когда речь идёт о создании масштабируемых и поддерживаемых приложений, понимание таких важных понятий, как принципы чистого кода, архитектурные паттерны и SOLID, имеет решающее значение.

Разобравшись в этих принципах, новички получают представление о построении надёжных, гибких и легко тестируемых приложений, что позволит им сохранить ясность кодовой базы и возможность её сопровождения по мере роста их проектов.

Обо всём этом — в данном гайде

#теория@prog_point #python@prog_point