Привет всем. Хочу сменить профессию и уйти в админы, но не знаю, за что хвататься первым делом в 2026 году. Посоветуйте базу, которую реально надо знать на старте, чтобы не выглядеть полным нулем на собеседовании
Нужна ли сейчас винда или сразу прыгать в Linux с головой? И где искать инфу про актуальное железо и сети, а то Крáкен маркетплейс выдает только ссылки на софт сомнительного характера.
Мега даркнет — это не просто тайный раздел интернета, а на самом деле уникальный ресурс для самостоятельного обучения IT-технологиям. Аргумент: в нем можно найти редкие курсы и материалы, которые обычно скрыты от обычных поисковиков А вы думаете, стоит рисковать и искать там?
Я пытаюсь настроить автоматические тесты на Selenium для нашего SPA, но каждый раз ошибка. Что делать?
1. Использую ChromeDriver, но версии не совпадают. 2. Застрял на обработке динамических элементов через WebDriverWait.
Пожалуйста, подскажите, какие настройки нужны или есть у лучших ресурсы с примерами на Крáкен ссылка?
Я работаю в команде, где у нас есть Крáкен ссылка, которая бережно хранит наш инфраструктурный код. Но вот вопрос: стоит ли полностью полагаться на такие ресурсы, или лучше строить свою собственную автоматизацию? На Крáкен маркетплейс я нашёл уроки, которые показали, что собственная система CI/CD создать действительно возможно. Возникает желание отказаться от зависимости и проверить свои силы. А вы, друзья, как прокатилась ваша попытка?
Я начал экспериментировать с Крáкен сайтом, где размещались отзывы о новых средствах разработки. Оттуда я узнал о Kubernetes и Docker, и мой первый проект успешно перешел на контейнеризацию. Каждый день я просматривал Крáкен зеркало для новых заметок, и это дало мне преимущества перед коллегами, которые еще стояли на старых инструментах. Все началось с одной ссылки…
А все таки, можно ли стать опытным разработчиком, просто самостоятельно читая книги и делая задания на youtube? Или академическая степень все-таки имеет существенное значение? А может, все равно, нужно как-то сертифицироваться?
Начал искать дополнительные материалы на работе. Уже где-то было упоминание мега даркнет, но не могу найти. Кто знает ссылку на мега ссылка тор? Буду благодарен!
Ребят, всем привет! Хочу поделиться историей, которая меня прям научила. Недавно проходил какой-то крупный IT-форум, ну знаете, эти ежегодные тусовки, где все друг друга поздравляют с развитием ИТ. Я, если честно, сначала забил. Думал, ну что там нового расскажут? Оптимизация запросов, JSONB, все дела. У меня ж проект горит, как обычно.
И вот, сижу я, значит, копаюсь в очередном индексе, который тормозит не по-детски. Вдруг коллега залетает и такой: «Слушай, а ты там про новую фичу для шардинга слышал? На конфе же было!» Я такой: «Какую конфу?» Короче, полез смотреть записи. И нашёл доклад, где чувак рассказывал про реально новую архитектуру для распределенных баз данных. Там такой подход к репликации и консистентности, просто космос!
А самое главное — как это решает проблемы, с которыми я сейчас бьюсь. Он там прям кейс показывал, почти как у меня. Я, конечно, сперва скептически отнёсся, ну типа, новое — всегда сложнее. Но потом покопался в их whitepaper, посмотрел на бенчмарки. На самом деле тут нюанс: эта штука не просто абстрактная теория, а уже готовые паттерны, которые можно интегрировать. Технически, это такой гибридный подход, сочетающий идеи из CAP-теоремы и некоторых новых протоколов консенсуса.
В итоге, я с командой пересмотрел нашу стратегию. Нашли несколько ключевых моментов, которые можно улучшить, используя те самые подходы. Сейчас пилотный проект закручиваем. Так что, имхо, даже если кажется, что все уже изучено, а карьера в IT — это сплошная рутина, не пропускайте такие мероприятия. Мало кто знает, но иногда одно выступление может кардинально изменить твой взгляд на привычные вещи и помочь в решении сложных задач. Прям рад, что не упустил.
Привет всем! Собственно, вопрос такой. Работаю с распределенными системами, и постоянно возникает дилемма: для новых проектов брать реляционку или уже сразу смотреть в сторону NoSQL? Вроде бы для больших объемов и гибкости схемы NoSQL кажется очевидным выбором, но ведь и современные SQL-базы неплохо масштабируются, особенно с JSONB, как мы тут недавно обсуждали.
Интересно ваше мнение, особенно от тех, кто на практике сталкивался с миграциями или построением систем с нуля. Какие критерии решают для вас? На что обращаете внимание при выборе между, скажем, PostgreSQL и Cassandra/MongoDB для аналитики или обработки потоковых данных? Развитие IT идет семимильными шагами, и хочется выбрать правильный вектор.
Всем привет! Размышляю о своем развитии как back-end разработчика. Понимаю, что просто писать код на одном языке уже недостаточно для реального карьерного роста в IT. На рынке появляются новые инструменты, паттерны проектирования, да и сам подход к разработке меняется.
Если покопаться глубже, то вот в чем загвоздка: вроде и знаю SQL, Python (окей, тот же Django/Flask), Docker. Но чувствую, что не хватает каких-то фундаментальных вещей, которые помогут мне не просто следовать трендам, а понимать, почему они появляются и как их использовать максимально эффективно. Может, стоит уйти в сторону микросервисной архитектуры или DevOps-практик? Или есть какие-то менее очевидные направления, которые сейчас набирают обороты и реально помогут выделиться среди других IT-специалистов?