Несколько инженеров иногда одновременно запускают terraform apply, рискуя повредить state. Как это правильно предотвратить?

👾 — Хранить state локально у каждого разработчика
👍 — Использовать удалённый backend с блокировкой (S3 + DynamoDB lock / GCS / Az Blob) и -lock=true
🥰 — Поставить git-hook, запрещающий git push во время apply
⚡️ — Перед каждым apply делать terraform refresh

Библиотека задач DevOps

Команда хранит Terraform state в S3 и иногда ловит порчу состояния при одновременных apply. Что нужно настроить, чтобы исключить гонки?

👾 — Включить версионирование S3 — этого достаточно для защиты от конкуренции
👍 — Использовать backend s3 c DynamoDB-таблицей для блокировок и включённым версионированием S3
🥰 — Перейти на локальный state и запускать terraform refresh перед каждым apply
⚡️ — Использовать только terraform workspaces для разделения окружений — этого достаточно

Библиотека задач DevOps

Вы изменили ConfigMap и хотите, чтобы Deployment безопасно перезапустил Pod’ы и применил новый конфиг без ручного удаления Pod’ов. Какой подход корректный?

👾 — Смонтировать ConfigMap как volume — изменения подтянутся «на лету» без рестартов
👍 — Подключить envFrom — переменные окружения обновятся автоматически
🥰 — Внедрить хэш ConfigMap в аннотацию Pod template (checksum) или триггерить kubectl rollout restart в CI, чтобы инициировать контролируемый rolling update
⚡️ — Поставить imagePullPolicy: Always, чтобы Pod’ы пересоздавались при каждом изменении

Библиотека задач DevOps

📅 24 сентября в 19:00 МСК — бесплатный вебинар с Максимом Шаланкиным.

Тема: «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта».

🔹 Почему все говорят про ИИ-агентов и куда вливаются миллиарды инвестиций.
🔹 Чем они отличаются от ChatGPT и обычных ботов.
🔹 Как работает цикл агента: восприятие → планирование → действие → обучение.
🔹 Живое демо простого агента.
🔹 Потенциал для бизнеса: автоматизация процессов и ROI до 80%.

Не придёшь — будешь потом рассказывать, что «агенты — это как чат-боты», и ловить косые взгляды от коллег 😏

👉 Регистрируйтесь через форму на лендинге

⚡️ Бесплатный вебинар — ИИ-агенты: новая фаза развития AI

24 сентября в 19:00 МСК состоится бесплатный вебинар с Максимом Шаланкиным — Data Science Team Lead в финтех-команде MWS, а познакомиться с ним ближе можно в его тг-канале.

Тема:

«ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта».

На вебинаре разберёмся, почему агенты — это следующий шаг после ChatGPT, чем они отличаются от обычных моделей и как уже приносят бизнесу ROI до 80%. А дальше я покажу, как эта тема ложится в наш курс по ИИ-агентам, который разработан под руководством Никиты Зелинского.

Подробности рассказываем в гс выше — включай, чтобы не пропустить.

Какая практика предполагает развертывание кода в производственной среде перед фактическим производством?

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

Библиотека задач DevOps

Приложение в Pod стартует ~60 сек. Во время деплоя Pod попадает в CrashLoopBackOff: livenessProbe срабатывает раньше, чем сервис успевает подняться. Что сделать правильно?

👾 — Увеличить только readinessProbe и оставить livenessProbe как есть
👍 — Ввести startupProbe, чтобы до инициализации блокировать livenessProbe, а после — оставить строгую livenessProbe/readinessProbe
🥰 — Поставить restartPolicy: Never, чтобы Pod не перезапускался
⚡️ — Добавить initContainer с sleep 60 и не трогать пробы

Библиотека задач DevOps

Нужно запустить кластер из N реплик базы/кэша с устойчивыми именами Pod’ов, постоянными томами на реплику и упорядоченными обновлениями/перезапусками. Что выбрать?

👾 — Deployment + общий PVC
👍 — DaemonSet с hostPath
🥰 —StatefulSet + headless Service (clusterIP: None)
⚡️ — Job с parallelism = N

Библиотека задач DevOps

🔥 Не пропустите событие осени для AI-комьюнити

24 сентября, 19:00 Мск — бесплатный вебинар с Максимом Шаланкиным «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта»

😤 Пока все спорят, «боты это или нет», мы покажем, как работают настоящие агенты: с планированием, инструментами и памятью. За час Максим разберёт:
— почему ИИ-агенты сейчас на пике инвестиций
— чем они отличаются от ChatGPT и обычных моделей
— цикл агента: восприятие → планирование → действие → обучение
— живое демо простого агента
— как бизнес уже получает ROI до 80%

⚡️ Хотите спросить у Максима всё, что обычно остаётся «за кадром»? Ловите шанс — только в прямом эфире.

⏰ Мест мало, регистрация закроется, как только забьём комнату

Сборка Python-сервиса в Docker идёт долго: при каждом изменении кода заново ставятся зависимости. Как оптимизировать время сборки без потери воспроизводимости?

👾 — COPY . . перед установкой и RUN pip install -r requirements.txt
👍 — Многоступенчатая сборка + стабильный базовый образ; сначала COPY requirements*.txt и
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip pip install -r requirements.txt, затем COPY src/ . — чтобы кэш слоёв зависимостей сохранялся
🥰 — Всегда брать python:latest, чтобы получать свежие зависимости
⚡️ — Собирать с --no-cache, чтобы не было «залипшего» кэша

Библиотека задач DevOps

❗ Сегодня премьера

В 19:00 МСК стартует бесплатный вебинар с Максимом Шаланкиным — «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта».

В программе:
— почему агенты ≠ чат-боты;
— живое демо простого агента;
— и как эта тема встроена в курс, который разработан под руководством Никиты Зелинского.

⏰ Это прямой эфир: подключиться можно через лендинг курса.

Как абстракция Service в Kubernetes помогает ослаблять связность приложений (decoupling)?

👾 — Определяя логические наборы конечных точек
👍 — Управляя репликами контейнеров
🥰 — Применяя политики безопасности
⚡️ — Предоставляя прямой доступ к Pod’ам

Библиотека задач DevOps

Как обеспечить гибкость при развертывании и развитии сервисов в Kubernetes?

👾 — Используя статические IP-адреса
👍 — Динамически изменяя метки Pod
🥰 — Ссылаясь на имена портов в конфигурациях служб
⚡️ — Настраивая сетевые протоколы вручную

Библиотека задач по DevOps

🤫 Курс «ИИ-агенты для DS-специалистов»

Каждый технологический скачок оставляет позади тех, кто «подождал ещё чуть-чуть». ИИ-агенты — это новый рывок.

Уже через пару лет именно они будут драйвить аналитику и автоматизацию. Хотите остаться на гребне?

🖥️ На курсе «ИИ-агенты для DS-специалистов» мы разберём:

— создание AI-агентов с нуля
— сборку собственной RAG-системы
— интеграцию LLM под задачи бизнеса

📌 Курс подходит:

→ ML/AI инженерам (middle+ / senior)
→ Data Scientists
→ Backend и platform-инженерам
→ Advanced CS/DS студентам

⚡️ Старт уже скоро — 3 октября.

💰 До 28 сентября действует скидка — 57.000 ₽ вместо 69.000 ₽ (по промокоду datarascals).

🔗 Узнать больше о курсе и записаться

З.ы. если вы не успели на вебинар «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта» — запись уже доступна

Pod’ы с PersistentVolumeClaim зависают в Pending при динамическом провижининге на zoned-инфраструктуре. Причина — том пытаются создать до того, как шедулер выбрал ноду, и топология не совпадает. Что сделать правильно?

👾 — Увеличить CPU/Memory лимиты Pod’ов
👍 — Перейти на emptyDir вместо PVC
🥰 — В StorageClass включить volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
⚡️ — Удалить и пересоздать PVC при каждом деплое

Библиотека задач по DevOps

🚀 Всё о курсе «ИИ-агенты для DS-специалистов»

❓ Зачем нужны ИИ-агенты?

Это системы, которые берут на себя задачи аналитики и автоматизации. Именно они становятся основой для работы с корпоративными данными и для поддержки принятия решений.

❓ Зачем мне курс?

Курс отвечает на три ключевых вопроса:

— Как построить собственную систему агентов с нуля?
— Каким образом использовать RAG-подход для работы с корпоративными данными?
— Как адаптировать LLM под реальные задачи бизнеса?

❓ Подходит ли это мне?

Курс рассчитан на специалистов уровня middle+ и senior: ML/AI инженеров, Data Scientists, backend и platform-разработчиков. Подойдёт и студентам CS/DS, если вы готовы к продвинутым практикам.

Запись вводной встречи «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта» доступна по ссылке.

❓ Когда старт?

Обучение начинается 3 октября.

❓ Сколько стоит?

До 28 сентября действует скидка → 57 000 ₽ вместо 69 000 ₽ (промокод datarascals).

🔗 Описание программы и регистрация

Как проверить состояние модулей в кластере Kubernetes?

👾 — kubectl monitor pod
👍 — kubectl create pod
🥰 — kubectl start pod
⚡️ — kubectl get pods

Библиотека задач по DevOps