Продакшен не ломается «в целом» — он ломается в логах, сетевых правилах, бэкапах и одном неудачном деплое. Поэтому в этом дайджесте собрали образовательные ресурсы на темы, которые реально держат систему на плаву: CI/CD в GitLab, платформа на Kubernetes, observability без хаоса, сеть и безопасность. В конце — статьи, которые хабровчане уже проверили на прочность своим вниманием.

Привет, Хабр. Это дайджест для тех, кто занимается бэкендом: от продакшен-Docker, CI/CD и Kubernetes до баз данных, мониторинга и архитектуры сервисов. Мы собрали открытые уроки и курсы, которые фокусируются не на абстрактной теории, а на реальных задачах — масштабировании, отказоустойчивости, наблюдаемости и поддержке сложных систем в проде. Если вы развиваете бэкенд-сервисы, отвечаете за их стабильность или хотите системно расти от уровня к уровню, здесь можно точечно закрыть пробелы и выстроить понятную траекторию обучения.

В мире разработки часто возникает соблазн использовать знакомый инструмент для всех задач. Зачем изучать что-то новое, если есть проверенная реляционная база данных (РСУБД), такая как PostgreSQL или MySQL? Однако, когда дело доходит до реализации мощного, быстрого и релевантного поиска, этот подход терпит неудачу.

Elasticsearch — это не просто база данных, это распределенный поисковый и аналитический движок. В этой статье мы проведем детальное сравнение Elasticsearch и реляционных баз данных, разберемся в их архитектурных различиях и определим, когда каждый из инструментов становится титаном в своей нише.

Чтобы статья была максимально практико-ориентированной, мы рассмотрим, как с помощью Spring Boot быстро поднять приложение с интегрированным Elasticsearch и реализовать поиск, который «летает».

Kubernetes — это фундамент современных микросервисных архитектур, оркеструющий миллионы контейнеров по всему миру. Но что происходит, когда одному сервису нужно «поговорить» с другим? Как они находят друг друга в динамической среде, где поды постоянно создаются и уничтожаются? 

Управление сервисами в Kubernetes — это мост между изолированными контейнерами, обеспечивающий надежную коммуникацию в условиях постоянных изменений. В этой статье мы разберем ключевые абстракции для управления сетевым взаимодействием в Kubernetes на примере миникуба (minikube).

Обработка исключений — одна из фундаментальных тем в Java, с которой сталкивается каждый разработчик. Правильная работа с ошибками не только делает приложение стабильным, но и значительно упрощает его отладку и поддержку. В отличие от многих других языков, Java имеет строгую и продуманную систему исключений, которая делит все ошибки на проверяемые (checked) и непроверяемые (unchecked). 

В этой статье мы подробно рассмотрим иерархию исключений, их типы, лучшие практики обработки, а также распространенные антипаттерны. Чтобы статья была практико‑ориентированной, мы разберем реальные примеры кода, которые покажут, как правильно выбрасывать, обрабатывать и создавать собственные исключения.

Привет, Хабр. Это дайджест по сетям и кибербезопасности: от DevSecOps и защиты Kubernetes до пентеста, SOC, SIEM и дизайна сетей ЦОД. Мы собрали открытые уроки и курсы, которые помогают не просто «держать инфраструктуру в зелёном», а проектировать её с учётом современных угроз, требований регуляторов и реальных атак. Если вы отвечаете за устойчивость сервисов, безопасность данных или развитие корпоративной инфраструктуры — здесь можно точечно закрыть пробелы в навыках или выстроить для себя системный маршрут обучения.

Domain Specific Language (DSL) — это язык, ориентированный на конкретную предметную область, который позволяет выражать решения в терминах этой области. В отличие от языков общего назначения вроде Java или Kotlin, DSL фокусируется на узкой задаче, делая код более читаемым и выразительным. 

Kotlin благодаря своему синтаксису и возможностям предоставляет отличные инструменты для создания внутренних DSL. В этой статье мы рассмотрим, как создавать собственные предметно-ориентированные языки в Kotlin, какие языковые конструкции для этого используются и как это применяется в реальных проектах.

Чтобы статья была практико-ориентированной, мы сосредоточимся на одной области — создании DSL для конфигурации приложений и разберем несколько компактных примеров.

2026 год на пороге. Искусственный интеллект уже не модное словосочетание, а коллега. Copilot подсказывает код в IDE, а ChatGPT помогает с архитектурой. Но наши подходы к найму техспециалистов всё ещё застряли между допросами и бесконечными этапами, которые отнимают время, но не показывают реальных навыков.

Меня зовут Григорий, я разработчик. За последние несколько лет я прошел десятки собеседований с обеих сторон: и как кандидат, и как интервьюер.

Эта статья — не истина в последней инстанции. Это скорее диалог. Предлагаю порассуждать, каким должно быть техническое собеседование в 2025 году с учётом соврeменных реалий.

Многие инженеры годами работают над реальными системами, но теряются на собеседованиях, когда их просят спроектировать архитектуру с нуля. Причина проста: System Design — это не про технологии. Это про умение видеть контекст, задавать правильные вопросы, взвешивать последствия решений и находить обоснованные компромиссы.

В этой статье мы расскажем, как развить именно эти навыки — те самые, которые отличают Senior‑инженера от Middle, и которые ценятся в топовых компаниях. Это не просто руководство к прохождению собеседований. Это приглашение освоить фундаментальный профессиональный навык, который пригодится вам каждый день на работе.

В мире микросервисной архитектуры качественная документация API — это не роскошь, а необходимость. Она ускоряет интеграцию, снижает количество ошибок и упрощает жизнь как разработчикам, так и потребителям вашего сервиса. Исторически документация часто отставала от кода, но с появлением стандарта OpenAPI (ex‑Swagger) и его глубокой интеграции с экосистемой Spring этот процесс можно полностью автоматизировать.

В этой статье мы подробно рассмотрим, как профессионально подойти к документированию API, используя связку OpenAPI и Spring Boot. Чтобы материал был максимально практическим, мы создадим простой PersonService и на его примере покажем, как из кода генерируется всегда актуальная и интерактивная документация.

Привет, Хабр. Это дайджест по ИТ-архитектуре: системный дизайн и практики от Kafka/gRPC и RabbitMQ до наблюдаемости на Prometheus/Grafana, PostgreSQL HA (Patroni+etcd), TOGAF 10/ArchiMate, CQRS/Event Sourcing, Cassandra и Kubernetes/Nomad. Внутри — актуальные программы повышения квалификации и приглашения на бесплатные открытые уроки от действующих практиков.

Привет, Хабр. В этой статье рассмотрим один из типов систем: доставка котировок от биржи до клиента. Здесь акцент на отказоустойчивость и скорость доставки данных. Будем двигаться поэтапно: от сбора требований и базовой конструкции до нюансов работы с данными.

Привет, Хабр. Это осенний дайджест для тех, кто откладывал учебу «на потом». В нем мы собрали 49 курсов по ключевым ИТ-направлениям: от разработки, инфраструктуры и QA до аналитики, ИБ и управления. С сегодняшнего дня на них действуют особые условия, подробности — под катом.

Apache Kafka — один из самых популярных распределенных систем потоковой передачи данных. Исторически Kafka использовала Apache ZooKeeper для управления кластером, но с версии 2.8.0 появилась альтернатива — KRaft (Kafka Raft Metadata mode). 

В этой статье мы подробно рассмотрим оба подхода, их преимущества и недостатки, а также поможем выбрать правильный путь для вашего проекта в микросервисной архитектуре. 

И, чтобы статья была практико-ориентированной, мы рассмотрим примеры того, как можно поднять в Docker оба варианта кластера. 

Привет, Хабр. Это октябрьский дайджест по инфраструктуре и данным: безопасность Kubernetes, IaC и GitOps, Kafka и балансировка в Angie, Postgres 17/FDW, OpenSearch, файловые системы Linux и многое другое. В нем мы рассказываем об актуальных программах, а также приглашаем на бесплатные уроки от экспертов индустрии. Каждый сможет найти что-то полезное для себя.

С момента официального объявления Kotlin как предпочтительного языка для Android‑разработки в 2017 году язык стремительно завоевал популярность не только в мобильной сфере, но и в автоматизации тестирования.

Многие команды QA-инженеров сталкиваются с выбором: остаться на привычном Java‑стеке или перейти на Kotlin. В этой статье мы рассмотрим некоторые ключевые различия, преимущества и практические аспекты перехода на Kotlin в контексте автоматизации тестирования.

В первой части мы кратко рассмотрели предпосылки и последствия ИИ‑трансформации деятельности юристов, а также предложили вариант архитектуры продвинутой RAG‑системы, учитывающей особенности юридической предметной области.

Во этой части мы проведем обзор общих и юридических бенчмарков, которые целесообразно учитывать при оценке технических компонент RAG, а также системы в целом. В заключение рассмотрим, как самостоятельно подготовить тестовый датасет для оценки RAG‑системы с помощью фреймворка RAGAS и разберем итоговые результаты эксперимента.

Большие языковые модели (LLM) в последние несколько лет являются ключевым направлением искусственного интеллекта. Дальнейшее развитие LLM, очевидно, меняет сам способ взаимодействия с технологиями, снижая порог входа для представителей всех профессий, в том числе исконно гуманитарных.

В найме инженеров резюме — это не источник истины, а гипотеза, которую нужно проверять. В IT часто недоописывают роли и задачи, а порой аккуратно «накручивают» грейд и достижения: формулировка «делал приложение банка» легко скрывает один экран или один микросервис. В тексте разбираю пять типичных ловушек начинающих рекрутеров: доверие резюме без верификации, отсутствие бенчмарка под роль, размытые вопросы, путаницу уровней и игнор контекста командной работы — с практиками, как быстро отделять маркетинг от компетенций и не тратить время нанимающего менеджера впустую.

В современных микросервисных архитектурах кэширование играет ключевую роль в обеспечении высокой производительности, масштабируемости и отказоустойчивости систем. Правильное применение паттернов кэширования позволяет значительно снизить нагрузку на базы данных, уменьшить время отклика и повысить общую пропускную способность системы.