Библиотека собеса по DevOps | вопросы с собеседований

описание

Вопросы с собеседований по DevOps и ответы на них. Учиться у нас: https://clc.to/nLEtvA По рекламе: @proglib_adv Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

← к каналу @devops_interview_lib

3 442

подписчиков

Охват к подписчикам

15,0%

ERR

Реакции к просмотрам

0,12%

18 на 26 постов

Пересылки к просмотрам

0,56%

Постов в день

0,0

всего 26

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам

5 авг.COPY vs ADD? COPY для файлов из контекста. ADD ещё умеет tar-распаковку и URL — почти всегда зло. COPY предпочтительнее. ARG vs ENV? ARG виден только на этапе build (не в рантайме). ENV попадает в образ и окружение контейнера. Как уменьшить размер образа? Multi-stage builds, .dockerignore, Alpine/ubi-minimal/Distroless, объединяй RUN, чисти кеши (apt/apk) в том же слое, пинь версии. Библиотека собеса по DevOps0,84%
25 июл.Как внедрить zero-trust между микросервисами? Включите mTLS с распределённой идентичностью (SPIFFE/SPIRE: SVID для каждого ворклоада), автоматическую ротацию сертификатов и валидацию цепочки. Авторизацию стройте по идентичности (RBAC/OPA), ограничивайте сеть NetworkPolicy. В Kubernetes удобно через mesh (Istio/Linkerd/ambient) или sidecarless mTLS; для мультикластера — федерация trust domains и централизованный аудит. 🐸Библиотека собеса по DevOps0,69%
30 июл.У вас есть Dockerfile, и сборка образа занимает очень много времени из-за частых изменений в коде. Как оптимизировать процесс сборки, чтобы быстрее получать новые образы? Переписать Dockerfile так, чтобы максимально использовать кэш слоёв: сначала устанавливать зависимости, потом копировать код. Использовать multi-stage build, чтобы в финальном образе были только нужные бинарники и минимальный набор файлов. Библиотека собеса по DevOps0,39%
28 июл.У вас в проекте есть файл вроде utils_v2_final_FIX.py, который все боятся трогать ❓ Что делаете с таким легаси? ❤️ Не трогаю: работает — и ладно 👍 Переписываю с нуля и надеюсь на лучшее 🔥 Сначала покрываю тестами, потом рефакторю по частям 👾 У нас такого нет — честно-честно На курсе «ИИ для разработчиков» разберём третий подход: как с помощью агента зафиксировать текущее поведение легаси-кода тестами, а затем менять его небольшими безопасными шагами — без одного огромного PR на тысячу файлов. До 31 июля действует скидка и бессрочный доступ к материалам. 🔗 Занять место со скидкой 🏃‍♀️ Proglib Academy0,25%
16 июл.🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат. 1️⃣ способ — просто попросить написать код. Модель может сгенерировать рабочее решение, но именно на этапе проверки часто всплывают пропущенные edge case’ы, ошибки обработки или проблемы с тестами. 2️⃣ способ — дать агенту цикл Think → Act → Observe. Он не останавливается после первой попытки: планирует действия, проверяет результат и, если находит ошибку, исправляет её и пробует снова. Самое интересное, что разница здесь не столько в модели ❕ Claude, GPT или другая LLM могут быть одинаковыми. Разницу создаёт инженерная система вокруг них. 📅 Именно это разберём 23 июля в 19:00 (МСК) на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым (Executive Director в Сбере, GenAI Data Platform, ex-CTO Stream и KION). На живом демо покажем, как один и тот же запрос работает без агентной системы и с ней 🔥 🔗 Регистрация 🏃‍♀️ Proglib Academy0,24%
22 июл.😸 Каждый разработчик подходит к задаче со своим опытом: помнит прошлые решения, знает ограничения проекта и понимает, какой код команда пропустит на ревью. Для человека это естественная часть работы. У Claude Code этого контекста по умолчанию нет — только задача и инструкции, которые ему дали. Поэтому в большой команде недостаточно просто выбрать хорошую модель. ❗️ Нужно ещё объяснить ей, как у вас устроена разработка: какие подходы приняты, что обязательно проверять и по каким правилам принимать решения. 🗓 23 июля в 19:00 МСК поговорим об этом на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым — он Executive Director в Сбере, руководит GenAI Data Platform, и с этой проблемой сталкивался не раз 🔥 Покажет живое демо, разберём, как встроить AI в процесс разработки так, чтобы он реально помогал, а не добавлял ещё один повод для споров на ревью. 🔗 Занять место на вебинаре 🏃‍♀️ Proglib Academy0,23%
2 июн.без подписи0,23%
28 июл.Самый страшный файл в проекте — тот, который «работает, не трогай» 😮‍💨0,22%
27 июл.В продакшн-окружении контейнеры начинают потреблять слишком много дискового пространства. Как вы будете диагностировать и устранять проблему? Проверю docker system df, чтобы понять, где расход (образы, volume, build cache). Использую docker ps -s и docker inspect, чтобы выявить, не пишут ли контейнеры данные внутрь слоя файловой системы. Для логов — настрою ротацию (log-driver=json-file с max-size и max-file) или централизованный логинг. Для оптимизации образов — применю multi-stage build, alpine и очистку кэша. Библиотека собеса по DevOps0,19%
29 июл.Вы видите в Kibana после нажатия на «Discover» «561 hits». Что это значит? Общее количество документов, соответствующих результатам поиска. Если не используется запрос, то просто общее количество документов. Библиотека собеса по DevOps0,19%
3 июн.без подписи0,19%
4 авг.👅 Самое сложное — выбрать не курс, а направление Сегодня хочется разобраться в AI-агентах. Через пару недель появляется задача, где нужны алгоритмы. Потом понимаешь, что неплохо бы освежить Python или математику для Data Science. 🔜 Именно поэтому подписка на обучение многим оказывается удобнее отдельных курсов. Можно спокойно переключаться между темами, когда меняются задачи, а не покупать новую программу каждый раз. В подписку Proglib Academy входят все основные направления — AI, ML, Python, алгоритмы, математика для DS и другие курсы, а ещё закрытый видеохаб с вебинарами практиков. Начать можно с пробного месяца. Если решите остаться, его стоимость зачтётся при оформлении подписки 😎 🔗 Узнать подробнее 🏃‍♀️ Proglib Academy0,00%