Компанія Docker оголосила про загальну доступність (General Availability) свого нового інструменту — AI-агента на ім’я Gordon. На відміну від звичайних текстових чат-ботів, Gordon інтегрований безпосередньо в екосистему Docker, розуміє контекст вашого локального середовища та здатний самостійно виконувати дії для налаштування й оптимізації контейнерів. Чому стандартні AI-асистенти не справлялися? Більшість популярних AI-помічників (як-от Copilot чи Claude Code) чудово аналізують логіку застосунків…
Якщо ви клацнули на цю статтю, ви, мабуть, уже стикалися з моментами, коли пояснити щось клієнту було складніше, ніж налаштувати саму систему. Аналітика демонструє: Тож цей виклик треба долати. Нумо наповнюватись теорією та дивитись, яких практик дотримуватись, щоб аргументувати свою роботу впевнено. Чи має DevOps-інженер спілкуватись із клієнтами Часто панує думка, що DevOps — це лише про Docker-контейнери, налаштування CI/CD…
Автомасштабування в Kubernetes — це динамічний процес автоматичного коригування обчислювальних ресурсів у кластері залежно від поточного навантаження. Його головна мета полягає у тому, щоб забезпечити безперебійну роботу застосунків під час напливу користувачів і водночас звільнити зайві потужності, коли потреба в них зникає. Попри те, що близько 96% компаній уже перейшли на Kubernetes, середня утилізація процесора (CPU) у кластерах становить лише…
Фраза «у мене локально все працювало» вже давно стала мемом у середовищі розробників. Насправді, проблеми часто починаються вже після деплою: у CI падає пайплайн, контейнер запускається інакше, а застосунок поводиться не так, як у локальному середовищі. Саме такі моменти підсвічують, наскільки важливо розуміти базові DevOps-процеси та середовище, у якому працює код. Це не означає, що ви маєте стати системним адміністратором…
Кожен користувач Linux рано чи пізно стикається з тим, що система починає завантажуватися повільніше, ніж після початкової інсталяції. Причиною зазвичай є фонові служби, які додаються разом із новим софтом і автоматично прописуються в автозавантаження. Ми вже детально розглядали, як контролювати приховані програми та процеси в Linux, щоб підтримувати порядок у системі. Проте сьогодні ми підемо ще далі й навчимося аналізувати…
Сьогодні, LLM (Large Language Models) — невід’ємні помічники айтівців. Вони беруть на себе значну частину рутини спеціалістів: прискорюють роботу з кодом, допомагають автоматизувати процеси і банально пояснюють складні речі просто, зменшуючи час на пошук рішень. Проте більшість доступних оглядів залишаються надто загальними й не враховують запити конкретних ІТ-спеціалізацій Тому ми дослідили доступні моделі і зібрали 7 LLM, які здатні підсилити…
Як керувати сотнями кластерів у різних хмарах і при цьому не злити весь бюджет на ліцензії та підтримку? Сьогодні вибір платформи — це не зовсім про технічні фічі (вони плюс-мінус однакові в усіх). Це про вашу готовність слідувати за правилами конкретного вендора. Сьогодні розберемо трьох китів: Red Hat OpenShift, SUSE Rancher та Canonical Kubernetes. Red Hat OpenShift Це флагманська корпоративна…
Синдром самозванця — це стан, за якого людина не визнає власні досягнення і пояснює їх збігом обставин. Навіть маючи відмінні результати, вона може відчувати недостатню компетентність і страх, що всі про це дізнаються. За дослідженнями, з таким явищем бодай раз стикались 84% людей і найчастіше це зустрічається у фахівців зі сфер із високими вимогами та швидкими змінами. DevOps — одна…
У DevOps швидкість змін поєднується з високими вимогами до стабільності системи. Кожен новий коміт може вплинути на вже реалізований функціонал, тому контроль якості має бути безперервним. Unit-тестування дозволяє перевіряти окремі частини коду ще до етапу інтеграції та автоматично контролювати їхню коректність у межах CI/CD-процесів. Розглянемо, як воно працює та чому є обов’язковим елементом сучасного DevOps. Що таке unit-тестування? Unit-тестування перевіряє…
DevOps і MLOps — це методології для швидкого та надійного створення цифрових продуктів. DevOps керує кодом і застосунками, забезпечуючи автоматизацію, тестування та розгортання. MLOps працює з даними та моделями машинного навчання, постійно контролюючи їх точність і оновлення. Внаслідок чого з’явились ці підходи? Чи правда, що MLOps виник внаслідок недосконалості DevOps? Чи можуть вони працювати разом? Зараз дізнаємось! Що таке DevOps?…
