Самые полезные каналы для программистов в одной подборке!

Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾

🔥Для всех

Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы
Книги для программистов
IT-мемы
Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы
Азбука айтишника — здесь мы познаем азы из мира программирования

🤖Про нейросети
Библиотека робототехники и беспилотников | Роботы, ИИ, интернет вещей
Библиотека нейрозвука | Транскрибация, синтез речи, ИИ-музыка
Библиотека нейротекста | ChatGPT, Gemini, Bing
Библиотека нейровидео | Sora AI, Runway ML, дипфейки
Библиотека нейрокартинок | Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion

#️⃣C#

Книги для шарпистов | C#, .NET, F#
Библиотека шарписта — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C#
Библиотека задач по C# — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по C# — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel

☁️DevOps

Библиотека devops’а — полезные статьи, новости и обучающие материалы по DevOps
Вакансии по DevOps & SRE
Библиотека задач по DevOps — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по DevOps — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования

🐘PHP

Библиотека пхпшника — полезные статьи, новости и обучающие материалы по PHP
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты

🐍Python

Библиотека питониста — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Python
Вакансии по питону, Django, Flask
Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты

☕Java

Книги для джавистов | Java
Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы
Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты
Вакансии для java-разработчиков

👾Data Science

Книги для дата сайентистов | Data Science
Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Data Science
Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты
Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту

🦫Go

Книги для Go разработчиков
Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go
Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты
Вакансии по Go

🧠C++

Книги для C/C++ разработчиков
Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++
Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты
Вакансии по C++

💻Другие каналы

Библиотека фронтендера
Библиотека мобильного разработчика
Библиотека хакера
Библиотека тестировщика
Библиотека разработчика игр | Gamedev, Unity, Unreal Engine
Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue
Вакансии для мобильных разработчиков
Вакансии по QA тестированию
InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности

📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈

Также у нас есть боты:
Бот с IT-вакансиями
Бот с мероприятиями в сфере IT

Мы в других соцсетях:
🔸VK
🔸YouTube
🔸Дзен
🔸Facebook *
🔸Instagram *

* Организация Meta запрещена на территории РФ

Чем отличаются ReplicationController от ReplicaSet?

ReplicationController гарантирует, что указанное количество реплик подов будут работать одновременно. Другими словами, ReplicationController гарантирует, что под или набор подов всегда активен и доступен.

ReplicaSet — это следующее поколение Replication Controller. Единственная разница между ReplicaSet и Replication Controller — это поддержка селектора. ReplicaSet поддерживает множественный выбор в селекторе, тогда как ReplicationController поддерживает в селекторе только выбор на основе равенства.

Что такое MCollective?

MCollective — это система промежуточного программного обеспечения, которая интегрируется с Puppet для обеспечения возможностей оркестровки, удаленного и параллельного выполнения заданий.

🌐 Как работает GraphQL и чем он лучше RESTful API

GraphQL не следует путать с SQL — он не используется для прямых запросов к таблицам базы данных. GraphQL — это, скорее, формат или структура, которая задаёт контракт между клиентом и сервером API. Его можно рассматривать как спецификацию или новый стандарт API, похожий на REST, но более эффективный и гибкий.

В новой статье делаем детальный разбор преимуществ и недостатков GraphQL с примерами кода. Помогаем понять, стоит ли переходить на эту технологию в вашем проекте.

👉 Читать по этой ссылке

Как хранятся данные в Elasticsearch?

Данные хранятся в индексе, индекс распределен по кластеру с использованием шардов.

Что такое CAdvisor?

CAdvisor означает «консультант по контейнерам» (container advisor), который обнаруживает активные контейнеры и отслеживает их. Инструмент работает как процесс-демон в фоновом режиме, собирая, агрегируя и обрабатывая полезную информацию DevOps. С помощью CAdvisor вы можете отслеживать использование ресурсов с помощью гистограмм и анализировать объем памяти, занимаемый кодом, работающим на серверах. В первую очередь он помогает понять потребление ресурсов.

Как взаимодействуют контейнеры в поде?

Внутри pod контейнеры совместно используют сетевое пространство и могут связываться друг с другом через localhost. Это означает, что они могут общаться, используя стандартные механизмы межпроцессного взаимодействия, такие как сокеты домена TCP/IP или Unix, как будто они работают на одной машине. Помимо общения через localhost, контейнеры pod могут общаться друг с другом, используя службы Kubernetes или переменные среды.

Расскажите о разнице между Docker Swarm и Kubernetes.

Вот некоторые ключевые различия между Docker Swarm и Kubernetes:

Архитектура: Docker Swarm — это инструмент кластеризации и планирования для контейнеров Docker, в то время как Kubernetes — это платформа оркестровки контейнеров, которая может управлять контейнерами из разных сред выполнения контейнеров, таких как Docker, containerd и CRI-O.

Установка: Docker Swarm имеет простой процесс установки, и сравнительно легко настроить и управлять кластером Swarm. С другой стороны, Kubernetes имеет более сложный процесс установки и требует много настроек и настроек, прежде чем кластер будет запущен и запущен.

Масштабируемость: Docker Swarm и Kubernetes могут масштабироваться горизонтально, добавляя или удаляя узлы, но Kubernetes имеет более продвинутые функции масштабирования, чем Swarm.

Балансировка нагрузки: Kubernetes имеет расширенную функцию балансировки нагрузки, которая может распределять трафик между контейнерами на основе различных факторов, таких как использование ресурсов, задержка сети и т. д. Swarm, с другой стороны, имеет более простой механизм балансировки нагрузки, основанный на циклическом планировании.

Что такое Facter в Puppet?

Facter — это автономный инструмент в Puppet, который собирает информацию о системе и ее конфигурации, такую ​​как операционная система, IP-адреса, память и сетевые интерфейсы. Эту информацию можно использовать в манифестах Puppet для принятия решений об управлении ресурсами и для настройки поведения Puppet на основе характеристик системы. Facter интегрирован в Puppet, и его факты можно использовать в манифестах Puppet для принятия решений об управлении ресурсами.

Объясните архитектуру Puppet.

Puppet имеет архитектуру первичного-вторичного узла. Клиенты распределены по сети и взаимодействуют с первично-вторичной средой, где присутствуют модули Puppet. Клиентский агент отправляет сертификат со своим идентификатором на сервер; затем сервер подписывает этот сертификат и отправляет его обратно клиенту. Такая аутентификация обеспечивает безопасную и проверяемую связь между клиентом и мастером.

Какова цель операторов?

В Kubernetes управление приложениями не такое простое, как поддержка приложений без сохранения состояния, где каждая реплика достигает требуемого статуса, а обновления выполняются одинаково. Из-за состояния приложений с сохранением состояния обновление каждой реплики может потребовать особого подхода. В результате управление приложениями с сохранением состояния часто требует использования оператора-человека. Именно здесь полезен Kubernetes Operator.

Kubernetes Operators — это программные расширения, которые автоматизируют управление сложными приложениями в кластерах Kubernetes. Операторы разработаны с учетом высокой степени настраиваемости и адаптации к потребностям конкретных приложений. Они могут выполнять такие задачи, как мониторинг работоспособности приложения, выполнение резервного копирования и восстановления, обновление или откат версий, масштабирование ресурсов вверх или вниз и многое другое.

Что можно найти в разделе «Discover» в Kibana?

Необработанные данные, как они хранятся в индексе. Вы можете искать и фильтровать их.

📊 Построение DWH и разработка дашбордов в Power BI: 5 проблем и их решение

В современном мире данные являются одним из ключевых ресурсов для принятия обоснованных решений и успешной работы компании. Поэтому создание и поддержание эффективного хранилища данных становится важной задачей для многих организаций.

В этой статье Ипатов Александр, backend-разработчик в компании USETECH, рассматривает на конкретном примере проблемы и их решение при построении DWH и дальнейшей разработке дашбордов в Power BI. Вас ждет история о том, как превратить хаос данных в работающую бизнес-аналитику.

👉 Читать статью
👉 Зеркало

Что такое непрерывная интеграция?

Практика разработки, при которой разработчики часто интегрируют код в общий репозиторий. Может варьироваться от пары изменений в день или неделю до пары изменений за час в более крупных масштабах.

Каждый фрагмент кода (изменение / патч) проверяется для того, чтобы изменения можно было безопасно объединить. Сегодня обычной практикой является тестирование изменений с помощью автоматизированной сборки, которая обеспечивает интеграцию кода. Это может быть одна сборка, которая запускает несколько тестов на разных уровнях (модульных, функциональных и т. д.), или несколько отдельных сборок, которые нужно пройти, чтобы изменения были добавлены в репозиторий.