Мои личные мысли и наблюдения по поводу того, с каким .. чем приходится работать в 2025 году.
С возникновением проблемы лицензирования и уходом иностранного ПО с российского рынка компании массово озаботились заменой. Мне доводилось поработать с импортозамещённым ПО "нашего" производства и в этом посте я хочу рассказать об этом.
Операционные системы:
Были времена, когда переход в облако казался прямо-таки идеальным решением. Благодаря ему не нужно было покупать серверы, строить дата-центры, содержать администраторов и делать все, что так сильно нагружало штат и бюджет. Отказ от собственной инфраструктуры действительно сильно облегчал компаниям жизнь – особенно на первых порах – и ускорял запуск проектов. Но со временем затраты на облака стали серьезной статьей расходов, добавив сложностей финансовому планированию. Именно поэтому появилось такое явление как FinOps. А что это такое и с чем его едят – сейчас разберем.
Представьте типичный workflow DevOps-инженера с AI-ассистентом:
# Человек копирует в Cursor:
$ kubectl get pods -n production
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
api-service-7d4b5c6-x2kl9 1/1 Running 0 5h
api-service-7d4b5c6-m3nq2 0/1 Pending 0 2m
worker-5f6d7c8-p4rs5 1/1 Running 3 12h
# Cursor: "Вижу проблему с подом api-service-7d4b5c6-m3nq2..."
# Человек: копирует describe
# Cursor: "Проверьте events..."
# Человек: копирует events
# И так 10 раз...
Боль очевидна: ручное копирование, потеря контекста, невозможность автоматизации. Можно потратить до 40% времени на такой "ручной debugging" с AI.
Никто не любит быть тем парнем, который говорит "а давайте еще и защиту поставим". Особенно когда речь идет о блестящем новом AI-продукте, который должен был запуститься "еще вчера". Но когда твой корпоративный чат-бот начинает выдавать системные промпты направо и налево, а в 2 ночи тебе в Telegram прилетают сообщения "СРОЧНО! Хакеры взломали бота!" — понимаешь, что без брони в бой идти нельзя.
Разработка программного обеспечения и DevOps-инфраструктура в сложно представить без мощных open-source-инструментов. Некоторые из них не просто полезны — они меняют подход к автоматизации, деплою, ИИ-интеграции и безопасности. В этой статье собраны действительно сильные и перспективные проекты с открытым кодом: они бесплатны, активно развиваются и способны радикально упростить жизнь разработчика, DevOps-инженера или команды стартапа. Мы не просто перечисляем названия — а подробно разбираем, как и где применять каждый из них, в чём их плюсы и ограничения, и где они действительно полезны.
Полгода назад я работал над внедрением RAG-системы в крупной финансовой компании. Задача была типичная: построить корпоративного чат-бота, который мог бы отвечать на вопросы сотрудников по внутренним документам. Казалось бы, что может пойти не так? Берем готовую LLM, подключаем к базе знаний, добавляем немного магии с векторным поиском — и готово.
Но когда я начал тестировать систему перед продакшеном, обнаружил, что наш "умный" ассистент превращается в болтливого предателя при правильно сформулированных вопросах.
Есть некоторая ирония в том, как простые инструменты решают сложные задачи. Пока технические форумы гудят от обсуждений Kubernetes, пайплайнов машинного обучения и микросервисных архитектур, я хочу на минуту отвлечься и поговорить о чем-то до безобразия простом: Bash-скрипте. Не особенно изящном. Без функций. Без параметров. Без проверок корректности. Просто линейный, безжалостно прагматичный shell-скрипт, который за год сэкономил нам несколько недель работы.
По оценкам Всемирного экономического форума, 39% профессиональных навыков устареют в ближайшие пять лет (2025–2030 гг.). Это касается работников почти всех сфер, но особенно сильно заденет разработчиков — как начинающих, так и опытных.
Пока процент не кажется тревожным, однако скоро станет таковым — темпы внедрения новых технологий ускоряются. По мере развития трендов в разработке ПО, способы создания программного обеспечения через несколько лет могут кардинально отличаться от сегодняшних.
В этой статье мы подробно рассмотрим процесс установки и настройки всех необходимых инструментов для эффективной разработки Python-приложений с использованием FastAPI, Docker и Docker Compose. Вы узнаете, как создать изолированную среду для вашего проекта, настроить отладку и обеспечить бесперебойную работу вашего приложения.
Visual Studio Code (VSCode) — это мощный и популярный редактор кода, который станет вашим основным инструментом разработки.
Скачайте .deb файл для вашей виртуальной машины с официального сайта: Читать полностью »
Инженер, которого мы потеряли: кризис проектного мышления в эпоху тикетов
Настоящий текст не колонка и не лонгрид. Это монографическое субъективное исследование, цель которого - проследить, как за двадцать лет роль системного инженера растворилась в операционной рутине и чем это грозит индустрии.