Привет, Хаброжители! Kubernetes – один из ключевых элементов современной облачной экосистемы. Эта технология обеспечивает надежность, масштабируемость и устойчивость контейнерной виртуализации. Джон Арундел и Джастин Домингус рассказывают об экосистеме Kubernetes и знакомят с проверенными решениями повседневных проблем. Шаг за шагом вы построите собственное облачно-ориентированное приложение и создадите инфраструктуру для его поддержки, настроите среду разработки и конвейер непрерывного развертывания, который пригодится вам при работе над следующими приложениями.

• Начнете работу с контейнерами и Kubernetes с азов: никакого специального опыта для изучения темы не требуется. • Запустите собственные кластеры или выберете управляемый сервис Kubernetes от Amazon, Google и др. • Примените Kubernetes для управления жизненным циклом контейнера и расхода ресурсов. • Оптимизируете кластеры по показателям стоимости, производительности, устойчивости, мощности и масштабируемости. • Изучите наилучшие инструменты для разработки, тестирования и развертывания ваших приложений. • Воспользуетесь актуальными отраслевыми практиками для обеспечения безопасности и контроля. • Внедрите в компании принципы DevOps, чтобы команды разработчиков стали действовать более гибко, быстро и эффективно.

Сейчас подписки есть везде: от сервисов для чтения книг или просмотра сериалов до пакетов профессионального софта и утилит. При этом проверенные и классические модели монетизации никуда не делись.

Google в рамках своего вебинара рассказал о подходах к вовлечению пользователей, видах монетизации, как их связать вместе и применить на своем проекте. С примерами и данными из Google Play.

Этим постом мы завершаем серию лекций с Data Fest. Одним из центральных событий конференции стал доклад Дмитрия Ветрова — профессора факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Дмитрий входит в число самых известных в России специалистов по машинному обучению и, начиная с прошлого года, работает в Яндексе ведущим исследователем. В докладе он рассказывает об основах байесовского подхода и объясняет, какие преимущества дает этот подход при использовании нейронных сетей.


Под катом — расшифровка и часть слайдов.