Привіт! 👋 Стопану свій комент відразу на декількох питаннях:
1) Що порадите ... щоб бути в темі через два чи три роки? Сорі, але поїзд їде і без вас (нас) 🤷♂️ Ми або зараз слідкуємо, підписуємося там на стрічки новин, наприклад, або це буде неактуальним за пів року. АІ дав поштовх (🔥) до самої суті інженерної думки та підходів до роботи — це докорінна революція, хто б там що не казав. Якщо ми зараз не будемо за цим слідкувати, розвивати свої навички/проєкти/юніти/компанії, то дуже скоро це буде дуже плачевним та деструктивним 📉 В мене вже DevOps/SRE адаптовані практики (а я мовчу за минулорічні Ральфи там всякі) ріжуть мені роботу на 70%, а що було б, якби всі так працювали? Сама інженерія тепер швидше працює і випускається 🚀 2) Вектори застосування, якщо коротко і базово: 1️⃣ Це персональне використання — базові скіли Gen AI (такі, як у всіх технарів, але і в принципі всім в ІТ я би сказав), робота з різними API та системами, робота з CLI тулінгом (gh/glab, kubectl/docker/helm і так далі), робота з клаудом (сервісами, даними і так далі). 2️⃣ Бойове використання на середовищах — побудова аналітики по об’ємам даних 📊 (це база насправді всім, просто хочу окремо це висвітити), побудова автоматизацій включно поверх звичайного CI/CD процесу (security, MR/PR review, agents, workflows, N8N etc) 🤖, notifications- або metric-inteligence через агентів, Incident Management ланцюжок 🔗, скедулед задачі/роботи з участю AI API. ⚡Є інші, звісно, вектори, наприклад, побудова agentic BI або прикладне застосування LLM. Але це вже вузьконапрямлений вектор.
3) Де брати скіл і розуміння? Куди далі рухатись? Зовсім спокійно та нетоксично у вас запитується: Ну а де ви навчились Докеру? А де ви навчились дебажити Кубер? Як ви зрозуміли, що треба вчити для вступу в DevOps/SRE? Ну і так само для АІ.
🧠 Висновок залишу тут (з деяким акцентом): Девопс та і вцілому інженер без АІ-first підходів ще вчора — це як відсутність кубернетес на докерезованих мікросервісах 10 років тому (ну або зараз, в кого як).
Привіт! 👋
Стопану свій комент відразу на декількох питаннях:
1) Що порадите ... щоб бути в темі через два чи три роки?
Сорі, але поїзд їде і без вас (нас) 🤷♂️ Ми або зараз слідкуємо, підписуємося там на стрічки новин, наприклад, або це буде неактуальним за пів року. АІ дав поштовх (🔥) до самої суті інженерної думки та підходів до роботи — це докорінна революція, хто б там що не казав. Якщо ми зараз не будемо за цим слідкувати, розвивати свої навички/проєкти/юніти/компанії, то дуже скоро це буде дуже плачевним та деструктивним 📉 В мене вже DevOps/SRE адаптовані практики (а я мовчу за минулорічні Ральфи там всякі) ріжуть мені роботу на 70%, а що було б, якби всі так працювали? Сама інженерія тепер швидше працює і випускається 🚀
2) Вектори застосування, якщо коротко і базово:
1️⃣ Це персональне використання — базові скіли Gen AI (такі, як у всіх технарів, але і в принципі всім в ІТ я би сказав), робота з різними API та системами, робота з CLI тулінгом (gh/glab, kubectl/docker/helm і так далі), робота з клаудом (сервісами, даними і так далі).
2️⃣ Бойове використання на середовищах — побудова аналітики по об’ємам даних 📊 (це база насправді всім, просто хочу окремо це висвітити), побудова автоматизацій включно поверх звичайного CI/CD процесу (security, MR/PR review, agents, workflows, N8N etc) 🤖, notifications- або metric-inteligence через агентів, Incident Management ланцюжок 🔗, скедулед задачі/роботи з участю AI API.
⚡Є інші, звісно, вектори, наприклад, побудова agentic BI або прикладне застосування LLM. Але це вже вузьконапрямлений вектор.
3) Де брати скіл і розуміння? Куди далі рухатись?
Зовсім спокійно та нетоксично у вас запитується: Ну а де ви навчились Докеру? А де ви навчились дебажити Кубер? Як ви зрозуміли, що треба вчити для вступу в DevOps/SRE?
Ну і так само для АІ.
🧠 Висновок залишу тут (з деяким акцентом): Девопс та і вцілому інженер без АІ-first підходів ще вчора — це як відсутність кубернетес на докерезованих мікросервісах 10 років тому (ну або зараз, в кого як).