💾 Оперативная память может резко подорожать - аналитики ждут новый скачок цен

Индустриальные аналитики прогнозируют крупный рост цен на оперативную память.

Citibank резко пересмотрел прогноз:
📈 теперь ожидается рост цен на DRAM в 2026 году на +88%
(раньше прогнозировали **+53%**).

Почему так:
Micron прямо заявляет, что дефицит DRAM сохранится даже после 2026.
Даже с запуском новых фабрик компания считает, что сможет закрыть только 50% - 66% спроса клиентов.

Главный драйвер - AI.
ИИ-сервера и ускорители сжирают память тоннами, и это вытесняет обычный рынок.

Дополнительный фактор:
производители памяти переводят мощности на более прибыльные AI/Server чипы, создавая “искусственный дефицит” обычной DRAM и NAND, которые идут в:
- ПК
- ноутбуки
- телефоны
- бытовые гаджеты

Итог для пользователей:
производители ПК уже предупреждают - в 2026 году розничные цены могут вырасти на +15% - 20%.

https://x.com/Beth_Kindig/status/2012612262767321271

🐙 Copilot Spaces - как дебажить issues в разы быстрее

GitHub показали классную фичу - Copilot Spaces. Это буквально “контекстная папка” для ИИ, чтобы он перестал отвечать общими словами и начал реально помогать по проекту.

Проблема, которую решает Spaces:
когда приходит issue, ты сначала тратишь время не на фикc, а на разогрев:
ищешь нужные файлы, смотришь старые PR, читаешь доки, вспоминаешь правила проекта.

Copilot без контекста = бесполезные советы.
Copilot с контекстом = реальный ассистент.

Что такое Space
Это пространство, куда ты собираешь всё важное по задаче:
- конкретные файлы или целый репозиторий
- issue/PR по теме
- архитектурные заметки и правила проекта
- документацию и спецификации

И дальше Copilot начинает:
- понимать структуру проекта
- ссылаться на реальные файлы
- предлагать план фикса без выдумок

Как использовать для дебага
1) Создаёшь Space под конкретный баг
2) Добавляешь issue + важные файлы/доки
3) Просишь Copilot:
“Найди причину, предложи план и минимальный фикс”
4) Дальше можно использовать coding agent, чтобы он подготовил изменения/PR

Итог
Copilot Spaces - это способ превратить дебаг из “поиска контекста” в быстрый разбор:
собрал материалы → получил план → сделал фикс.

Источник: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/how-to-use-github-copilot-spaces-to-debug-issues-faster/

Почему кубернетизация затягивается? ⚙️

Нестабильные сборки, дрейф конфигураций и неудачные чарты превращают подготовку приложения к Kubernetes в долгий и непредсказуемый процесс.

На вебинаре 23 января в 17:00 разберём, как выстроить воспроизводимый workflow и ускорить запуск приложений в кластере.

Вы узнаете:
— какие данные нужно уточнить до начала работ;
— как оптимизировать билд образов;
— какие практики использовать при подготовке Helm-чартов;
— что проверить при запуске приложения в кластере;
— какие элементы включать в ревью.

Приходите — покажем рабочие подходы, которые помогают сокращать время вывода изменений в продакшен.

👉 Зарегистрироваться
23 января в 17:00 (МСК) | Онлайн

🎁 Все участники получат практический PDF-гайд по ревью кубернетизации.

Жизнь глазами сеньора со стажем 10+ лет

🚀 Закрывается набор на курс «DevOps-инженер: практики и инструменты» в OTUS

Группа стартует 29 января

Успейте пройти вступительное тестирование, подтвердить уровень и забронировать место по спеццене

🎯 Что даёт курс:

- Полный production-ready стек 2025–2026: Docker → Kubernetes + Helm → Terraform + Ansible → GitLab CI/CD → Prometheus + Grafana + Loki + Jaeger + eBPF

- Большой финальный проект с защитой: с нуля разворачиваете отказоустойчивое приложение в Yandex Cloud (бесплатно для студентов) и получаете детальный разбор от экспертов

- Наставники — действующие DevOps из топовых компаний, которые каждый день решают те же задачи, что и вы

- Удобный формат: онлайн-занятия по вт/чт в 20:00, записи навсегда, активный чат группы, код-ревью на каждое ДЗ

👉Пройдите тест прямо сейчас и забронируйте место: https://otus.pw/rzxe/?erid=2W5zFGF79y2

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🚀 Подборка репозиториев, которые реально полезно добавить в закладки - от фронтенда до AI/LLM.

Frontend / UI
1) Flexbox Froggy - учим flexbox в формате игры
https://github.com/thomaspark/flexboxfroggy

2) shadcn/ui - топовая база UI-компонентов для React
https://github.com/shadcn-ui/ui

3) 50 Projects in 50 Days - прокачка практикой
https://github.com/bradtraversy/50projects50days

4) Awesome React Components - огромная коллекция компонентов
https://github.com/brillout/awesome-react-components

5) Awesome CSS - всё про CSS, паттерны и идеи
https://github.com/awesome-css-group/awesome-css

AI / Multimodal / LLM
6) LLaVA - Large Language and Vision Assistant
https://github.com/haotian-liu/LLaVA

7) CLIP - contrastive обучение текста и изображений
https://github.com/openai/CLIP

8) Transformers - главная библиотека для SOTA NLP/Multimodal моделей
https://github.com/huggingface/transformers

9) Awesome Multimodal ML - бумаги + репозитории по multimodal
https://github.com/pliang279/awesome-multimodal-ml

10) RAG from Scratch - собрать RAG пошагово и понять как работает
https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch

11) Awesome LLM Apps - подборка production-ready LLM приложений
https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps

12) LLM Engineer Handbook - гайд по профессии LLM-инженера
https://github.com/PacktPublishing/LLM-Engineers-Handbook

Agents / Tools
13) MCP Python SDK - официальный SDK Model Context Protocol
https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

ML / CV collections
14) Awesome Machine Learning - curated ML фреймворки и библиотеки
https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning

15) Awesome Computer Vision - огромная база по Computer Vision
https://github.com/jbhuang0604/awesome-computer-vision

16) AI Engineering Hub (ZenML) - MLOps и инженерная часть AI
https://github.com/zenml-io/zenml

Qwen ecosystem
17) Qwen (Official)
https://github.com/QwenLM/Qwen

18) Qwen Fine-Tuning Examples
https://github.com/QwenLM/Qwen-Finetuning

Reinforcement Learning
19) Spinning Up in Deep RL (OpenAI)
https://github.com/openai/spinningup

20) Reinforcement Learning: An Introduction (Sutton & Barto)
https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction

Core DL
21) PyTorch
https://github.com/pytorch/pytorch

Generative AI
22) Awesome Generative AI Guide
https://github.com/steven2358/awesome-generative-ai

🚀🐬 Вышел MySQL 8.4.8 (LTS) - что нового

Доступен релиз MySQL 8.4.8 - это ветка Long-Term Support, то есть лучший выбор для продакшена: стабильность, долгий цикл поддержки и предсказуемые обновления.

Ключевые улучшения:
👉 InnoDB Redo Logging
- сообщения об ошибках стали информативнее
- теперь показывают текущий LSN и детали по redo log capacity
=> проще диагностировать проблемы с redo log и производительностью

👉 OpenSSL обновили до 3.0.18
- важное обновление для безопасности и совместимости

👉 Исправления багов и стабильность
- закрыли race conditions в InnoDB
- починили проблемы с очисткой binary logs (binlog purging)
- в целом релиз направлен на надёжность и производительность

Если ты сидишь на MySQL в проде - LTS 8.4.x выглядит как правильный путь обновления.

https://dev.mysql.com/downloads/mysql/

@sqlhub

⚡️ Zen C теперь в опенсорс

Вышел Zen C - новый язык, который пытается дать лучшее из двух миров:

- пишешь как на high-level языке
- но остаёшься в экосистеме C
- и без потери производительности

Причём это не только язык - Zen C позиционируется как целый toolkit:
можно подключать плагины и даже создавать свои.

Но важный момент:

Это продакшен? Нет.
Будут баги? Да. (и автор просит репортить)
Можно уже играться и пробовать все фичи? Да.

Сейчас проект открыт полностью: исходники уже доступны, а дальше автор будет:
- дописывать документацию
- добавлять тесты
- полировать стабильность

Короче: классный эксперимент в сторону “C, но удобнее” 0 можно уже трогать руками.

https://github.com/z-libs/Zen-C

Сертификация — это больше, чем строка в резюме.

Экзамен DevOps Engineer от Yandex Cloud подтверждает вашу экспертизу и становится дополнительным преимуществом при трудоустройстве и развитии внутри компании.

Сертификация рассчитана на DevOps-инженеров с опытом от 2 лет и включает 65 вопросов, которые нужно пройти за 90 минут в формате онлайн-тестирования.

Подготовка помогает систематизировать накопленный опыт работы с автоматизацией управления инфраструктурой, оркестрацией контейнеров, отказоустойчивостью и CI/CD. А после сертификации 74% специалистов отметили рост уверенности в своих знаниях, подтвердив свою квалификацию.

До 31 марта 2026 года вы можете зарегистрироваться на экзамен со скидкой 50%. Детали тут.

@DevOPSitsec