Свежее

Kubernetes Secrets удобны для базового хранения паролей и токенов, но в enterprise-инфраструктуре их уже мало. Крупным компаниям нужны внешние хранилища, автоматическая ротация, аудит и управление жизненным циклом сертификатов.

AI-код всё чаще попадает в pull request’ы, но обычный git blame не показывает, как он появился. Actionable provenance предлагает показывать prompt, модель и контекст прямо во время code review.

В AI-инфраструктуре узким местом всё чаще становятся не GPU, а скорость подачи данных. MinIO и NVIDIA STX показывают, почему object storage, DPU и новые слои памяти становятся частью AI-фабрик.

CTO CoreWeave Peter Salanki объяснил, почему запуск ИИ в продакшене — это не только модель и GPU. Главные сложности часто лежат в сети, памяти, планировании задач, наблюдаемости и физической инфраструктуре дата-центров.

GitHub собрал раздел с техническими руководствами по разработке ПО: от контроля версий и тестирования до архитектуры, технического долга, SDLC и platform engineering. Это не новости, а спокойная база знаний для разработчиков и команд.

Первые тесты Lisuan LX 7G100 показали, что китайская видеокарта запускает современные игры, но заметно уступает RTX 4060. Главные проблемы — цена около $485 и слабое соотношение FPS к стоимости.

AI-инструменты вроде Copilot, Cursor и Claude Code меняют требования к начинающим разработчикам. Простых задач становится меньше, а от джунов всё чаще ждут самостоятельности, системного мышления и умения проверять машинный код.

Stack Overflow обсудил, как AI coding ускоряет разработку, но усложняет работу с продакшеном. Главный вывод: командам всё важнее собирать правильную телеметрию и не терять инженерную интуицию.