Что тормозит релизы? 5 симптомов, которые лечит CI/CD

Вы замечали, что процесс выпуска нового функционала или исправлений превращается в долгий и нервный процесс? Вместо быстрых итераций — ручные проверки, неожиданные ошибки в проде и вопросы в духе «Кто последний деплоил?».

Это не просто неудобство — это «симптомы» устаревшего процесса доставки кода. Давайте разберёмся, что идёт не так и как CI/CD помогает это исправить:

➖ Разработчик запускает тесты вручную
➕ Решение: Автоматизированный пайплайн запускает тесты на каждый коммит.

➖ Деплой вручную через SSH
➕ Решение: CI/CD разворачивает код одинаково каждый раз, без человеческого фактора.

➖ Staging обновляется раз в месяц
➕ Решение: CI/CD автоматически обновляет staging после каждого мержа в main.

➖ Только один человек знает, как работает деплой
➕ Решение: Конфигурация в репозитории + документация в коде.

➖ Отсутствие логов деплоев, непонятно, какая версия работает
➕ Решение: CI/CD фиксирует кто, когда и что задеплоил

CI/CD не просто запускает команды. Он сохраняет последовательность, фиксирует историю и создаёт доверие к процессу.

На CI-CD практикуме мы будем тренироваться решать такие ситуации на реальных задачах, а не по учебным шаблонам. С фидбэком от практикующего инженера.

Узнать подробности и изучить программу — по ссылке.

Одиннадцатый поток DevOps Upgrade стартовал!💥

Впереди 9 месяцев обучения, шесть модулей, огромное количество практики и два больших проекта для портфолио (а ещё — отдельный проект по навыкам Linux и Git).

В июле нас ждет плавный вход в процесс обучения, подготовительные курсы по Linux, Git и Docker (или пробный проект на стенде), тренинги по таймменеджменту и самообучению.

➡️ Присоединиться к потоку можно в течение месяца ⬅️

Поэтому жду всех, кто пропустил анонсы, опоздал, не успел (нужное подчеркнуть). Подключайтесь, чтобы стартануть в DevOps уже следующей весной.

Подробности — на странице курса.

AI в DevOps: как правильно задавать вопросы, чтобы
получить ответы

Представьте: вы спросили ChatGPT «Как обновить Kubernetes?» и получил шаблонный совет «Обновите манифесты». Круто, но бесполезно.

AI — это мощный инструмент, но он не читает ваши мысли. Чтобы получить от него полезный ответ, нужно четко и структурированно изложить свою задачу. Это и есть промпт-инжиниринг — искусство формулирования запросов, которые приведут к нужным результатам.

Для DevOps- инженера это означает возможность быстро получать готовые решения, отлаживать код, анализировать логи и даже проектировать архитектуру. Правильный промпт — это половина успеха.

✅ Основные принципы эффективного промпт-инжиниринга:

🔹 Четкость и конкретика: избегайте двусмысленности. Укажите все необходимые детали: используемые технологии, версии, ожидаемый формат ответа.

🔹 Ролевая модель: попросите AI «стать» кем-то. Например: «Выступай в роли
эксперта по Kubernetes. Объясни, как настроить Ingress Controller для Nginx в
кластере Kubernetes».

🔹 Ограничения: Укажите, что AI не должен делать или какую информацию он не
должен включать. Например: «Не используй устаревшие команды».

🔹 Итеративность: если ответ не айс, надо докручивать. Например, после шаблонного ответа, попросите: «Напиши конкретный план из 5 шагов» или: «Ты сказал про Helm, но мы на Rancher — исправь, пожалуйста». Часто AI просто не до конца понял контекст. Наша задача — дать ему больше указаний или примеров (few-shot), чтобы он не блуждал.

Хороший промпт — как чёткий рецепт: без ингредиентов и инструкции не получится идеального блюда.

Где черпать идеи для промптов?

— Awesome Prompts: здесь вы найдете множество примеров промптов, которые помогут разобраться, как формулировать запросы для различных задач.

— Awesome Prompt Engineering (Tech): этот репозиторий содержит промпты, специально разработанные для технических специалистов, включая DevOps-инженеров.

— Awesome ChatGPT Prompts (DevOps Engineer): здесь можно осмотреть, как использовать AI в роли DevOps-инженера для решения конкретных задач. Это поможет вам лучше понять, как задавать контекст и ожидания.

➡️ Узнать больше про использование AI в DevOps — на экспертном тарифе воркшопа «AI в DevOps» 5 июля. На нем можно получить индивидуальную обратную связь и часовую консультацию от эксперта, чтобы детально разобраться в промпт-инжиниринге и других особенностях работы с AI.

Подробности — на сайте.

-50% на видеокурсы Слёрма

После жаркого лета останутся не только красивый загар и яркие впечатления, но и новые компетенции и карьерные возможности.

☀️ Забирайте курсы в записи по промокоду LETO2025 и учитесь, где и когда удобно, даже в отпуске:

🔸 Apache Kafka База: 50 000₽ 25 000₽
🔸 Data Science%: 35 000₽ 17 500₽
🔸 CI/CD с Jenkins: 30 000₽ 15 000₽

и другие варианты выгодного обучения. Подробности — на сайте.

Акция действует с 1 по 31 июля.

Linux Starter Journal: подготовьтесь к собеседованию

Слёрм спешит на помощь к тем, кто уже морально готовится к встречам с HR — делимся журналом с мастхевами для успешного старта в администрировании. Внутри журнала часто задаваемые вопросы на собеседованиях в формате загадок и кроссворда — проверять знания точно не будет скучно!

🐧 Забрать журнал

Материалы предоставил Кирилл Казарин — DevOps and SRE global manager в LLC RingСentral Spain и спикер курса «Администрирование Linux». В конце этого лета мы снова встретимся на курсе — старт следующего потока планируется в августе.

С новыми силами начнём знакомиться с best practices работы в Linux, а также:

🔸 изучим продвинутые аспекты конфигурирования, автоматизации, безопасности и оптимизации систем,
🔸 закрепим теорию практикой на виртуальных стендах

Программа курса обновлена в 2025 году. Изучить модули, посмотреть примеры лекций и узнать условия ➡️ на сайте.

Эксперимент с помощью инструментов ChaosBlade и Pumba…

… провели мы в процессе подготовки этой статьи, а также рассмотрели:

🔵 теорию Chaos Engineering;
🔵 культуру Chaos Engineering;
🔵 какие бывают типы экспериментов;
🔵 инструменты Chaos Engineering.

Читать статью

Освоить Chaos Engineering и научиться находить изъяны системы до того, как она сломается, можно на курсе Слёрма «Chaos Engineering». Вы заберёте лучшие практики и получите навык, который требуют крупные компании.

🌟 До 31 июля по промокоду LETO2025 на курс действует скидка 50%!

Успейте получить новые компетенции и карьерные возможности за полцены! Жмите на ссылку и переходите на сайт, чтобы занять место на курсе. Стартуем 14 июля.

👉 Перейти на сайт

А что, так можно было?

Представим типичную ситуацию: вам нужно запустить веб-приложение на Python с базой данных PostgreSQL. Решить эту задачу можно двумя способами — традиционным и с помощью Docker. Рассмотрим оба.

➡️ Путь №1: без Docker

🔹 Разработчик настраивает Python и базу у себя, проверяет, пишет длинную инструкцию для админа, молится, чтобы ничего не забыть и передаёт админу.

🔹 Админ пытается по инструкции воспроизвести окружение на сервере. Версии софта не совпадают, зависимости конфликтуют, приложение падает. Начинается мучительный поиск отличий между машиной разработчика и сервером.

Что получаем: потерю времени, нервов и денег. Развёртывание — это лотерея.

➡️ Путь №2: с Docker

Вся среда для приложения описывается в двух простых файлах:

Dockerfile: инструкция по сборке «коробки» с приложением

COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["flask", "run", "--host=0.0.0.0»]

docker-compose.yml: файл для запуска «коробки» с приложением и базы данных вместе

services:  
app:
    build: .
    ports: ["5000:5000"]
  db:
    image: postgres:13
    environment: [POSTGRES_USER=user, POSTGRES_PASSWORD=password]

Разработчик на своем ноутбуке и админ на сервере выполняют одну команду: docker-compose up

Что получаем: приложение гарантированно запускается в идентичном окружении где угодно. Никаких конфликтов и «у меня работало». Развёртывание занимает минуты, а не часы.

⚡️ Это тот самый случай, когда «мне такое надо»!

Все нюансы работы с Docker — от основ до оркестрации и безопасности, рассказываем на курсе «Docker для админов и разработчиков». Стартуем 21 июля.

Познакомиться с программой и выбрать тариф — по ссылке.

Промпт-инжиниринг больше не в моде. Что делать вместо него?

Буквально позавчера мы рассказывали вам, как создать идеальный промпт для ИИ. Тем временем топовые эксперты по ИИ говорят: важен не только запрос, а весь контекст вокруг него. Первым про контекст-инжиниринг заговорил CEO Spotify, и дальше эту машину уже было не остановить.

Чем отличается промпт-инжиниринг от контекст-инжиниринга?

🔵 Промпт-инжиниринг — это когда вы ювелирно формулируете один запрос.
🔵 Контекст-инжиниринг — это управление всей беседой: предыстория, тон, примеры ответов, скрытые правила.

Как это работает?

1️⃣ Память диалога — ИИ учитывает предыдущие сообщения, а не только последний промпт.
2️⃣ Примеры в контексте — вместо «пиши как Хемингуэй» можно вставить реальный отрывок его текста и сказать: «Вот так надо».
3️⃣ Невидимые инструкции — можно заранее загрузить в чат правила («Избегай клише», «Ссылайся на научные статьи»).

❌ «Напиши Terraform конфиг для AWS» → получите generic-шаблон, который придётся переделывать
✅ Контекстный подход:

1. «Вот наш стандартный шаблон модуля VPC»
2. «Нужно аналогичное решение для GCP с такими требованиями:
- Поддержка Shared VPC
- Логирование flow-логов в BigQuery
- Firewall rules по принципу least privilege»
3. «Используй только ресурсы google_compute_ без deprecated-параметров»

➡️ На выходе получите готовый к использованию конфиг, соответствующий вашим стандартам

Значит ли это, что качественные промпты больше не нужны? Скорее нет, чем да. Сочетание подходов дает возможность получить наиболее четкий результат и сделать ИИ своим постоянным помощником.

Узнать больше про использование ИИ для решения рабочих задач — на воркшопе «AI в DevOps» 5 июля.

Throttling: механизм защиты сервисов от перегрузки

В современном цифровом мире, где сервисы обрабатывают миллионы запросов ежесекундно, критически важно обеспечивать их стабильную работу.

➡️ Одним из ключевых механизмов защиты от перегрузки является throttling (троттлинг) — технология регулирования нагрузки на систему.

В статье рассказываем, почему throttling — не просто инструмент, а необходимость для современных высоконагруженных систем и как он позволяет сохранять работоспособность сервиса даже в условиях экстремальной нагрузки.

⭐️ Читать в блоге Слёрма