Даже сильные специалисты не всегда проходят собеседования, и проблема не в недостатке опыта, а в подаче. Один и тот же бэкграунд можно подать по‑разному: уверенно и осознанно или скупо и формально.

В этой статье собраны фразы, которые усиливают впечатление от кандидата, и те, что его портят. Если вы готовитесь к смене работы или собеседуетесь в новый проект — эти примеры помогут вам звучать профессиональнее и убедительнее.

Всем привет!

Экспериментировал с оптимизацией SQL запросов в ChatGPT и Claude. В какой-то момент понял, что это превращается в одно и то же: Напиши промт → вставь SQL → подожди → поправь → повтори

Если вы работаете с базами данных, то вам определенно стоит иметь понимание о производительности кластера СУБД. Для этого можно использовать базовые метрики. А можно — метрики от DBaaS в сочетании с Grafana. Они позволяют строить кастомные графики, которые могут быть полезны в той или иной ситуации.

Привет! Меня зовут Рамиль Адильбеков, я DevOps-инженер в Selectel. В этой статье покажу, как можно настроить базовый стек Prometheus/Grafana, подключить метрики от кластера облачных баз данных и загрузить дашборд.

Раньше мой вечер выглядел так: 15 вкладок с туториалами, ещё 10 с обсуждениями на стэке и вопрос в голове: «а зачем я вообще согласился на эту жесть».

Решил месяц потестить нейросети, чтобы хоть как-то себя разгрузить. В итоге собрал 15 простых и полезных промптов, которые могут помочь сэкономить время на ресёрче и вернуть силы на всё остальное.

Всем привет!

Недавно я провел опрос среди подписчиков моего Telegram-канала "Код на салфетке", спросив их о возникающих проблемах и ошибках при деплое. Ответов накопилось немало, и большинство из них касались применения Docker. Однако были и комментарии о том, как организовать проект и репозиторий.

В этой статье мы обсудим ключевые моменты, которые помогут вам правильно организовать git-репозиторий, подготовить Docker-файлы, а также сделать процесс деплоя более гладким. Кроме того, мы подробно рассмотрим механику деплоя на двух примерах: деплой приложения на облачную платформу Dockhost и классический деплой на VPS с помощью Docker Compose.

1. Тревожный звонок

Был хмурый лондонский вечер, когда в нашу скромную квартиру на Бейкер-стрит ворвался взволнованный инспектор Лестрейд.

— Холмс! Нам срочно нужна ваша помощь! — воскликнул он, сбрасывая с плеч дождевик. — В городе орудует хитрый вор. Он крадёт предметы, но уносит их только в одном рюкзаке ограниченной вместимости. Нам нужно вычислить, какие именно вещи он унесёт, чтобы максимизировать свою добычу!

Привет Хабр! Меня зовут Татьяна Ошуркова, я системный аналитик и разработчик. Скажу честно, я не придерживаюсь мнения, что искусственный интеллект заменит реальных специалистов, а также сможет решить все наши проблемы и задачи.

Мне очень нравится цитата: «ИИ приумножает твои компетенции». Его использование должно быть дополнительным инструментом и возможностью. Тем, что поможет тебе в работе, а не сделает её за тебя.

В этой статье я расскажу про решение одной из распространенных задач для системного аналитика с использованием искусственного интеллекта – написание выборки данных. На примере рассмотрим, как пошагово написать выборку средней сложности с применением ИИ на определенных этапах.

Как запускать пайплайн только для нужных веток, хранить секреты в безопасности и управлять окружениями — просто, наглядно, с примерами. Если вы уже настроили первый workflow — самое время сделать его умнее 🚀

Когда я сажусь за руль машины, мне вспоминается монолог из фильма "Судья Дредд": "Город трясёт, он задыхается, рушится под собственным весом. Улицы смертельно опасны. И лишь одна сила борется за порядок в этом хаосе." Это, несомненно, про Москву. Видели доставщиков ВкусВилла на электровелосипедах, которые, как немецкие мессершмиты, несутся по встречке в лобовую атаку на вашу машину? А мигрантов за рулём тяжёлых грузовиков, которые на скорости 80 км/час начинают гонки с перестроением в тоннеле? Красный свет светофора, кстати, доставщики на электровелосипедах вообще игнорируют. Но у нас хуже, чем в фильме, потому что силы, которая борется за порядок в этом хаосе, у нас нет. Та самая ГАИ/ГИБДД не делает ровным счётом ничего. Да, я регулярно вижу, как они устраивают какие-то проверки на дорогах, но ни разу не видел, чтобы машина ДПС хоть что-то сделала, когда у них перед носом кто-то нарушает ПДД.

Если у вас есть VPN-сервер, рано или поздно возникнет проблема: некоторые пользователи потребляют слишком много трафика, замедляя интернет для всех остальных. Это особенно актуально для торрент-пользователей, которые создают сотни соединений и загружают канал.

Вручную отслеживать таких потребителей через iftop и менять настройки QoS – утомительно. Но можно автоматизировать процесс, чтобы FireQOS каждые 5 минут динамически обновлял правила для трафика, снижая приоритет для самых активных пользователей.

Обслуживание клиент-серверного варианта 1С, для большинства системных администраторов, по моему личному мнению, находится в «серой зоне». То есть, четкого понимания архитектуры у большинства моих коллег нет, а практика ограничивается парой давнишних случаев. Да и их важные подробности, скорее всего, забыты. Соглашусь, что требуется такое обновление не так часто. Но, когда приходит время это сделать, действовать нужно быстро и решительно. А значит нам нужен План!

«Как ускорить выполнение запросов к базам данных?» — извечный вопрос админов и пользователей. Казалось бы, раньше всё работало неплохо, но стоило клиентской базе вырасти в пять раз, как всё замедлилось. Знакомая ситуация? В этой статье расскажем, как найти запросы, которые можно ускорить, и оптимизировать их.

Статья подготовлена по материалам выступления на конференции PGCONF.СПБ 2024.

Давно хотел написать про перемещаемые профили, но не было времени. Много в Интернете читал разные отзывы, мнения, комментарии и т. д. Зачастую пишут люди, которые не полностью разобрались в данном вопросе или у них не было практического опыта. Так же много статей и видеороликов, выкладываемых в сеть, были раскрыты не полностью, а в общих чертах. Такое ощущение, что человек сам не до конца понимает сути вопроса (что вряд ли), или считает, что все уже обладают достаточными знаниями и потому многие детали не раскрываются. Пропускались мелочи, на которые стоило бы обратить внимание. Полностью раскрытую тему нигде не нашел, поэтому и решился за написание этой статьи.

Я решила написать эту статью, потому что именно такой статьи мне очень не хватало несколько лет назад, когда я только начала карьеру в аналитике данных. Тогда я часто слышала слова «база данных», «реляционная база», «primary key», примерно понимала, что они означают, но единую картину в голове у меня сложить не получалось.

В последние годы мир информационных технологий переживает настоящую революцию, связанную с развитием искусственного интеллекта (ИИ). Одной из наиболее захватывающих и новых профессий в этой области становится промпт‑инжиниринг. Меня зовут Наталья Бруй, я руководитель группы промпт‑инженеров MTS AI. В этой статье я расскажу почему эта профессия приобретает всё большую значимость и как можно использовать приёмы промпт‑инжиниринга в работе и повседневной жизни.

Всем привет! Мы занимаемся Zabbix и хотели бы поделиться своим опытом по настройке производительности Zabbix и тем, что мы видели при проведении аудитов инсталляций Zabbix. В этой статье постараемся помочь сэкономить ваше время на траблшутинг нестабильной работы Zabbix и показать направления для дебага. Пока не приступили к чтению, подпишитесь на наш телеграм-канал, посвященный исключительно Zabbix. Там ещё больше интересного материала по Zabbix.

Тюнинг производительности — обязательная часть работы администратора Zabbix. При росте количества узлов, количества собираемых элементов данных и снижению интервалов их сбора резко возрастает шанс столкнуться с бутылочными горлышками в производительности. Ключевые метрики, которые напрямую влияют на производительность — количество узлов (разумеется, с наполняемыми элементами данных) и количество новых значений в секунду. Чем их больше и чем меньше интервал сбора данных — тем больше нагрузка на инсталляцию Zabbix в целом. При этом, элементы данных типа Zabbix Trapper и SNMP-трап особого вклада в нагрузку не вносят. Подробности под катом.

В этой статье я научу вас устанавливать Microsoft SQL Server 2022 на Linux и мы развернем тестовую базу данных от Microsoft в операционной системе Linux.

Мы будем использовать пакетным менеджером Yum для Linux дистрибутивов: RedHat (RHEL), CentOS, Scientific Linux и DPKG (Debian Package) – система управления пакетами в Debian и дистрибутивах на его основе, например Ubuntu и набирающем популярность Astra Linux, в связи с импортозамещением. Поэтому команды я приведу для обоих пакетных менеджеров. Так же рассмотрим универсальный способ запуска через Docker.

Microsoft SQL Server — система управления реляционными базами данных (СУБД), разработанная корпорацией Microsoft. Основной используемый язык запросов (диалект SQL) — Transact-SQL (T-SQL).

Для взаимодействия с СУБД MS SQL Server используются 2 основных способа:
1. Служебная программа sqlcmd
2. Microsoft SQL Server Management Studio (SSMS)

Конечно вы можете использовать привычный для вас DBeaver или DataGrip или любой другой инструмент администрирования базы данных.

Исходя из того, что предыдущую статью не заминусовали и даже не сильно критиковали, попробую продолжить серию и поделиться с проблемами некоторых различий типов данных в MS SQL и PostgreSQL.