• Начинайте с самой сложной задачи
• Сделайте первый шаг — продолжать будет уже легче
• Составьте план и неукоснительно ему следуйте
• Занимайтесь любимым делом
• Не отвлекайтесь

Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Симигин, я занимаюсь внедрением DevOps-практик в Центре компетенций по разработке облачных и интернет-решений МТС Digital. А еще я – куратор практикумов docker и kubernetes на платформе rebrainme.com.

Практика показывает, что далеко не все инженеры знают о том, как шифровать секреты в своих репозиториях. Поэтому расскажу об инструментах helm-secrets, sops и vals, которые помогают быстро и просто решить эту задачу. Надеюсь, что после выхода моей статьи закоммиченных паролей в репах станет меньше :).

«Какой план на неделю? Я не знаю, чем сегодня день закончится!»

«Да зачем планировать, если все равно ничего не понятно!»

Знакомо? Наверняка! Эта та реальность, в которой мы сейчас находимся. Уровень неопределенности просто зашкаливает, и горизонт планирования сокращается, в лучшем случае, до нескольких дней, а иногда и до нескольких часов.

Но планировать можно. Более того, я скажу, что планировать НУЖНО! Это позволяет вам не только управлять ситуацией, но и значительно понижает ваш собственный уровень тревоги. Как это работает, какие есть подходы и инструменты для такого планирования - прошу под кат, все расскажу в этой статье.

Искажение смертности

Определение истинной смертности от COVID-19 требует дополнительного времени. Сегодняшние данные свидетельствуют о том, что общий коэффициент смертности составляет 3–4%, при этом уровень смертности от инфекции будет ниже.

Эта статья содержит краткую выжимку из моего собственного опыта и опыта моих коллег, с которыми мне днями и ночами доводилось разгребать инциденты. И многих инцидентов не возникло бы никогда, если бы всеми любимые микросервисы были написаны хотя бы немного аккуратнее.

К сожалению, некоторые невысокие программисты всерьёз полагают, что Dockerfile с какой-нибудь вообще любой командой внутри — это уже сам по себе микросервис и его можно деплоить хоть сейчас. Докеры крутятся, лавешка мутится. Такой подход оборачивается проблемами начиная с падения производительности, невозможностью отладки и отказами обслуживания и заканчивая кошмарным сном под названием Data Inconsistency.

Если вы ощущаете, что пришло время запустить ещё одну аппку в Kubernetes/ECS/whatever, то мне есть чем вам возразить.

English version is also available.

Введение

Свёрточные нейронные сети (СНС). Звучит как странное сочетание биологии и математики с примесью информатики, но как бы оно не звучало, эти сети — одни из самых влиятельных инноваций в области компьютерного зрения. Впервые нейронные сети привлекли всеобщее внимание в 2012 году, когда Алекс Крижевски благодаря им выиграл конкурс ImageNet (грубо говоря, это ежегодная олимпиада по машинному зрению), снизив рекорд ошибок классификации с 26% до 15%, что тогда стало прорывом. Сегодня глубинное обучения лежит в основе услуг многих компаний: Facebook использует нейронные сети для алгоритмов автоматического проставления тегов, Google — для поиска среди фотографий пользователя, Amazon — для генерации рекомендаций товаров, Pinterest — для персонализации домашней страницы пользователя, а Instagram — для поисковой инфраструктуры.

Но классический, и, возможно, самый популярный вариант использования сетей это обработка изображений. Давайте посмотрим, как СНС используются для классификации изображений.

Задача

Задача классификации изображений — это приём начального изображения и вывод его класса (кошка, собака и т.д.) или группы вероятных классов, которая лучше всего характеризует изображение. Для людей это один из первых навыков, который они начинают осваивать с рождения.

Количество данных, которые получает наш мониторинг выросло настолько, что для их обработки мощности только человеческого разума уже не хватает. Поэтому мы надрессировали искусственный интеллект помогать нам искать аномалии в полученных данных. И теперь у нас есть Кибер-Оракул.

Введение