По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Вокруг только и разговоров, что про нейросети. А что с ними делать? Давайте рассмотрим новые (старые) профессии, где можно использовать искусственный интеллект. К примеру, согласно
исследованию Stack Overflow
70% респондентов используют или планируют использовать инструменты искусственного интеллекта в процессе разработки. Те, кто учится программировать, чаще, чем профессиональные разработчики, используют инструменты искусственного интеллекта (82% против 70%).
Никто не знает будущего, но правда становится любопытно, сможет ли ИИ полностью заменить человека в некоторых профессиях. А пока предлагаем ознакомиться те области, в которых частично применяются нейросети.
AI-тренер
Что делает: такой специалист обучает искусственный интеллект создавать корректные, грамотные и логичные ответы.
Требования:
— Опыт работы с языковыми моделями, такими как OpenAI ChatGPT;
— Уровень английского языка С1-С2;
— Умение грамотно и понятно писать тексты на русском языке;
— Образование в областях лингвистики, филологии, литературного творчества, журналистики, коммуникаций или смежных областей.
Сколько зарабатывает: от 75 000 рублей.
«Яндекс» был одним из первых на российском рынке труда, кто открыл вакансии для AI-тренеров. Компания начала искать редакторов, филологов, журналистов, чтобы тренировать свою собственную нейросеть YandexGPT. Сейчас на хх.ру AI-тренеров ищут Сбер, МТС и «Яндекс».
Нейро/ИИ — иллюстратор
Что делает: генерирует с помощью искусственного интеллекта изображения для соцсетей, логотипы, макеты и другие элементы графического дизайна. Также нейросети могут помочь с улучшением изображения, например, удалить шумы или увеличить четкость и т.д.
Требования:
— Знание графических программ (Photoshop, Figma, Illustrator и прочие);
— Навык работы с нейросетями: необходимо составлять для них точные и корректные запросы, чтобы получить нужный результат;
— Насмотренность и чувство вкуса.
Сколько зарабатывает: зависит от уровня компетенций, средняя зарплата примерно равна зарплате дизайнера.
Промпт-инженер
Что делает: он управляет ИИ-системами, разрабатывает и настраивает большие языковые модели. Промт — это текстовый запрос для нейросети. Суть новой профессии заключается в том, чтобы анализировать задачи заказчика, составлять правильный промт для системы и получать результат с помощью нейросети. В задачи промт-инженера также входит: анализ данных и контекста, тестирование промтов, их оптимизация и обновление.
Требования:
— Знание языков программирования (Java, C++ и Python);
— Понимание моделей машинного обучения и нейронных сетей;
— Опыт работы с СhatGPT, Claude, GigaChat, YandexGPT и др. чат-ботами.
— Знание английского языка будет преимуществом
Сколько зарабатывает: это новая отрасль с большим потенциалом, и специалистов, как и вакансий в ней не так много. По данным вакансий в США в 2024 году средняя зарплата промт-инженера составляет $63 тыс. в год.
ИИ-копирайтер
Что делает: собственно, все тоже самое, что и обычный копирайтер, только с использованием искусственного интеллекта. Пока нейросеть не может составить структурированный лонгрид, но с небольшими текстами справляется легко. Условный ChatGPT не может полностью заменить людей, обладающих опытом написания экспертного контента, в котором есть креативность, сочувствие и личный опыт.
Требования:
— Навыки работы с текстом;
— Работа с нейросетью: генерировать запросы, проверять, редактировать тексты; фактчекинг;
— Знание основ маркетинга.
Сколько зарабатывает: заработная плата начинается от 40 000 руб.
Специалист по ИИ-этике
Что делает: решает сложные этические ситуации, которые возникают при использовании искусственного интеллекта. Он разрабатывает стандарты взаимодействия с ИИ, следит за сбором, использованием и безопасностью персональных данных, анализирует и оценивает новые алгоритмы на предмет ошибок или предвзятости, может принимать участие в судебном процессе в качестве эксперта по безопасному использованию нейросети.
Требования:
— Понимание технологии ИИ;
— Знание законодательства: международное право, IT-право, право на интеллектуальную собственность;
— Широкий кругозор в области этики, философии, психологии и социологии.
Сколько зарабатывает: предложений по работе пока немного, вакансии встречаются на англоязычных сайтах. Средняя зарплата в США
составляет
$153,500 в год.
AI Product Manager
Что делает: создает, управляет и развивает продукты, основанные на искусственном интеллекте. Такой специалист обладает знаниями на стыке продакт-менеджмента и хорошо ориентируется на ИИ-рынке.
Требования:
— Понимание технологий искусственного интеллекта;
— Опыт в продуктовом менеджменте;
— Аналитические навыки: умение оценивать данные, рынок и тренды в технической области;
— Софт-скиллс: коммуникативные навыки, проактивность, лидерские качества и тд.
Сколько зарабатывает: зарплаты начинаются от 150 000 руб., на американской рынке менеджеры ИИ-продуктов получают конкурентоспособную зарплату от 100 000 до 150 000 долларов в год.
Кроме новых профессий, связанных с искусственным интеллектом, его можно использовать в других рабочих задачах. Известны примеры, когда ChatGPT помогал студентам выполнять письменные работы или писал сценарий для нового сюжета. Разработчики с его помощью могут оптимизировать работу и писать участки кода в нейросети. Уверены, мы еще увидим новые направления на стыке искусственного интеллекта.
Управление временем, в любой операционной системе, очень тесно связанно с понятием часовой зоны. Ранее мы рассказывали про работу с утилитой настройки часовой зоны tzselect. В данной утилите с помощью мастера настраивали зону. Но, по сути, утилита нам выдала только переменную для настройки и описание, как настроить для постоянного использования. Можно пойти несколькими путями:
Первый путь:
TZ=’Europe/Moscow’ - задать переменную
export TZ – экспортировать данную переменную.
Для того, чтобы применились параметры нужно перелогинится или перезагрузиться.
И после этого мы можем посмотреть текущую TZ (timezone) в файле - cat /etc/timezone
Вывод будет таким: Europe/Moscow
Второй путь это использовать утилиту timedatectl:
timedatectl list-timezones - смотрим доступные временные зоны
sudo timedatectl set-timezone Europe/Moscow
Значение времени в операционных системах определяется 4 частями:
Значение времени
Стандарт времени или универсальное время
Часовой пояс
Переход на летнее время
Для любой операционной системы есть 2 вида часов – это системные время, которое работает в рамках операционной системы с кучей параметров и аппаратные часы, работа которых определяется схемой на материнской плате и поддерживаются эти часы в работе, благодаря батарейке на материнской плате. Аппаратные часы после включения сервера или компьютера передают свое значение времени операционной системе, а далее система уже сама работает с часами. Аппаратные часы по факту нужны только для старта операционной системы. В настоящее время этот момент стал не столь важным, т.к. практически все сервера имеют доступ в интернет и могут со специальными сайтами синхронизировать время. В случае работы операционной системы на виртуальной машине, время синхронизируется с материнской машиной.
Как мы в прошлой статье уже рассматривали, есть утилита для управления и изменения системного времени - date, а есть утилита hwclock для того, чтобы посмотреть аппаратное время. Для работы данной утилиты необходимы права суперпользователя - sudo hwclock
Вот такой вывод получается, у нас в примере виртуализация на ESXI vmware и виртуализация позволяет синхронизировать часы дочерней операционной системы с аппаратными часами материнского сервера. В вашем же случае, если операционная система будет развернута на Virtualbox, то синхронизации этой происходить не будет (только при старте виртуальной машины) и будет отображаться разница во времени в результате вывода команды. Далее операционная система виртуальной машины и материнского хоста идут независимо друг от друга.
Хотелось бы отметить, что время важно не только для самой операционной системы, но и так же для взаимодействия с другими серверами, например, при использовании авторизации с помощью протокола Kerberos, в котором сервис генерирует токены опираясь на метку времени в операционной системе и, если будет слишком большое расхождение между серверами, токен не будет принят. Исходя из этого команду hwclock можно использовать и для установки времени.
sudo hwclock --set --date=[”нужное_время”] – нужное время задаем в виде dd/mm/yyyy hh:mm
То есть мы можем задать любое аппаратное время. Синхронизация пройдет только при старте операционной системы в нашем случае. Для синхронизации времени одних, часов с другими необходимо выполнить команду sudo hwclock -w.
Но в таком формате синхронизировать время не удобно, в настоящее время практически на всех серверах используется автоматическая синхронизация времени по протоколу NTP.
Данный протокол, обеспечивает синхронизацию системного времени с удаленным сервером в интернете. NTP протокол на транспортном уровне работает, через UDP на 123 порту. В интернете есть такой проект, как NTP Pool Project у которого есть сервера точного времени. Его страничка https://www.ntppool.org/ru/, по данной страничке можно подобрать ближайший к вам сервер точного времени и сделать настройку на него своего сервера или группы серверов.
Вот сервера, актуальные для России:
server 0.ru.pool.ntp.org
server 1.ru.pool.ntp.org
server 2.ru.pool.ntp.org
server 3.ru.pool.ntp.org
Для разовой синхронизации можно использовать следующую утилиту, предварительно установив ее:
sudo ntpdate [адрес_сервера]
В нашем случае получится следующее:sudo ntpdate 0.ru.pool.ntp.org
В результате время синхронизировалось, и утилита показала расхождение, которое было.
Теперь настроим автоматическую синхронизацию времени для этого необходимо установить ntpd демон. Делается это стандартным способом.
sudo apt-get install ntp -y
И отредактировать файл /etc/ntp.conf. Данный демон умеет и сам раздавать время в сети, мы можем настроить другие сервера на синхронизацию с ним, но сейчас необходимо просто настроить синхронизацию текущего сервера с временем сервера в интернете - sudo nano /etc/ntp.conf.
Добавляем сервера в файл, сохраняем и перезапускаем демона - sudo service ntp restart.
И мы можем посмотреть с какими серверами теперь наш сервер может синхронизироваться: ntpdq -pn
Получим вот такой вывод сервером с которыми у нас будет происходить синхронизация.
Kubernetes и Red Hat OpenShift сегодня являются двумя ведущими инструментами оркестрации контейнеров на рынке. В этой статье мы обсудим эти инструменты и различия между ними.
Большинство производственных сред начали использовать контейнеры, поскольку они легко масштабируемы, экономичны, лучше, чем виртуальные машины, и быстрее развертываются. Конечно, проще работать с 10-20 контейнерами, но представьте, если ваша производственная среда кластера Kubernetes имеет сотни контейнеров. Управление жизненным циклом контейнера с параллельным запуском нескольких контейнеров становится сложной задачей. Поэтому для управления всем автоматизированным развертыванием, масштабированием, организацией и управлением контейнерами необходима платформа/инструмент для управления контейнерами.
Сравнение Kubernetes с OpenShift было бы несправедливым, поскольку эти инструменты оркестровки контейнеров представляют собой два разных проекта. Kubernetes - проект с открытым исходным кодом, в то время как OpenShift - продукт предлагаемый Red Hat. Сравнивать Kubernetes с OpenShift - все равно что сравнивать двигатель автомобиля с автомобилем. Это связано с тем, что сам Kubernetes является основной частью общей архитектуры OpenShift.
Сначала кратко разберемся, что такое Kubernetes и OpenShift.
Что такое Kubernetes?
В настоящее время Kubernetes является наиболее популярным инструментом оркестровки контейнеров с открытым исходным кодом и широко используется для автоматического развертывания и масштабирования контейнеров. Этот инструмент с открытым исходным кодом был создан в 2014 году компанией Google и разработан облачным вычислительным фондом с использованием языка программирования Go.
Kubernetes имеет архитектуру master-slave, в кластере Kubernetes есть главный узел и множество рабочих узлов. Внутри каждого рабочего узла будет работать несколько деталей, которые представляют собой не что иное, как группу контейнеров, объединенных как рабочая единица. Kubernetes использует YAML для определения ресурсов, отправляемых на сервер API для создания самого приложения.
Преимущества Kubernetes
Поскольку Kubernetes имеет открытый исходный код, он может свободно использоваться для любой платформы
Имеет огромное активное сообщество разработчиков и инженеров, что помогает непрерывно разрабатывать новые функции
Для избегания простоев вы можете легко выполнить откат или новое развертывание
Для распределения сетевого трафика он предлагает возможности балансировки нагрузки
Он поддерживает различные языки и структуры программирования, что обеспечивает гибкость для разработчиков и администраторов
Kubernetes помогает очень эффективно использовать ресурсы инфраструктуры и сокращать общие затраты
Она поставляется с панелью мониторинга по умолчанию, которая предлагает кучу информации, достаточной, чтобы следить за состоянием кластера.
Red Hat OpenShift
OpenShift - контейнерная платформа корпоративного уровня, разработанная Red Hat. Написан на языках программирования Go и AngularJS, а первоначальный релиз вышел в 2011 году. Red Hat OpenShift можно использовать как для облачных, так и для традиционных приложений.
За кулисами Red Hat OpenShift работает Kubernetes, что позволяет запускать приложения внутри контейнеров. OpenShift поставляется с панелью веб-интерфейса и CLI, которая помогает разработчикам и программистам создавать свои коды приложений. Это также позволяет инженерам DevOps управлять и контролировать кластер Kubernetes.
Преимущества Red Hat OpenShift:
Поддерживает инициативу открытых контейнеров (OCI - open container initiative) для размещения контейнеров и среды выполнения
Содержит множество исправлений проблем безопасности, дефектов и производительности
Может быстро и гибко создавать и развертывать приложения
Легко интегрировать со многими другими инструментами DevOps
Проверяет несколько подключаемых модулей сторонних производителей для каждой версии
Использование унифицированной консоли на Red Hat позволяет быстро внедрять и применять политики
Поддерживает Prometheus и Grafana, что помогает в мониторинге кластера
Его можно легко использовать с любым поставщиком облачных технологий или в локальной среде.
OpenShift против Kubernetes
1. Открытый исходный код по сравнению с коммерческим
Наиболее фундаментальное отличие Kubernetes от OpenShift заключается в том, что Kubernetes - проект с открытым исходным кодом, а OpenShift - коммерческий продукт корпоративного уровня. Это означает, что Kubernetes является самоподдерживаемым инструментом. В случае, если в этом инструменте выявлена какая-либо проблема или ошибка, люди обращаются к сообществу Kubernetes, которое состоит из многих разработчиков, администраторов, архитекторов и т. д.
В то время как в OpenShift вы получаете хороший платный вариант поддержки для устранения любой проблемы с этой подпиской на продукт Red Hat. Подписка OpenShift позволяет управлять общедоступной, частной и виртуальной инфраструктурой с помощью Red Hat CloudForms.
2. Развертывание
Развертывание приложения в производственной среде является решающим этапом процесса DevOps, и OpenShift делает его очень простым. Он автоматически выполняет каждый шаг от разработки до развертывания, поэтому вам не нужно беспокоиться о каждом шаге в конвейере CI/CD, чтобы сделать все вручную. Даже будучи новичком, вы будете чувствовать себя очень комфортно, используя OpenShift при конвеерном развертывания приложений. В OpenShift развертывание выполняется с помощью команды DeploymentConfig.
С другой стороны, развертывание в Kubernetes сложнее и часто выполняется только экспертом. Необходимо настроить каждый шаг конвейера для развертывания приложения вручную. В случае развертывания приложений в Kubernetes используются объекты развертывания и могут обрабатывать несколько параллельных обновлений.
3. Управление
В Kubernetes можно управлять кластером с помощью панели мониторинга по умолчанию. Но из-за его ограниченных возможностей и базового пользовательского интерфейса, по мере роста размера кластера, чтобы легко управлять кластером вам придется добавить более расширенные инструменты, такие как Istio, Prometheus, Grafana.
Red Hat OpenShift предоставляет удобную панель управления кластером. Веб-консоль OpenShift предоставляет возможности для выполнения некоторых расширенных операций в кластере для улучшения управления. OpenShift также предлагает интегрировать кластер со стеком EFK и Istio. И, наконец, доступные в OpenShift плейбуки Ansible и установщик помогают плавно управлять кластером.
4. Масштабируемость
Независимо от того, является ли кластер виртуализированным или он развернут на голом железе, в нем будет несколько виртуальных машин. В Kubernetes добавление виртуальных машин занимает много времени. Он требует от разработчиков создания для него сценариев YAML.
Тогда как в OpenShift масштабирование выполняется без особых усилий. OpenShift позволяет быстрее выводить виртуальные машины в кластер с помощью доступных установщиков и плейбуков Ansible. Кроме того, процесс масштабирования в OpenShift тоже прост.
5. Гибкость
Kubernetes поставляется с большой гибкостью, так как нет фиксированного способа работы с ним. Для запуска Kubernetes можно использовать любую операционную систему с большими ограничениями. Kubernetes помогла многим организациям выйти из устаревших архитектур, поскольку они не отвечали текущим потребностям рынка.
При работе с OpenShift нельзя использовать все операционные системы. В OpenShift можно использовать только дистрибутивы Red Hat, FedoraOS и CentOS.
6. Безопасность
Политики безопасности в OpenShift строже по сравнению с Kubernetes. Например, OpenShift не позволяет запускать контейнеры как корневые. Это также ограничивает использование пользователями многих официальных образов, представленных на DockerHub. Итак, во время работы с OpenShift сначала нужно будет узнать о его политиках безопасности. Но из-за этих ограничений, возможности аутентификации и авторизации в OpenShift более надежны, чем Kubernetes.
В то время как в Kubernetes настройка надлежащей возможности аутентификации и авторизации потребует много усилий. В отличие от OpenShift, кластеры Kubernetes могут иметь много уязвимых образов, если в кластер не интегрированы средства сканирования контейнеров. Kubernetes предлагает функции управления доступом на основе ролей (RBAC - role-based access control), но этого недостаточно для расширенного уровня безопасности, необходимого в производственных средах. Так, по сравнению с OpenShift, в Kubernetes ещё предстоит сделать много улучшений в плане безопасности.
7. Веб-интерфейс
Для выполнения всей работы по администрированию кластера необходим подходящий и простой в использовании веб-интерфейс, что и предлагает OpenShift. У него есть простая форма аутентификации для каждого пользователя. После входа пользователь получает полную визуализацию кластера, которую очень легко прочитать и понять. OpenShift имеет удобную веб-консоль, которая позволяет инженерам DevOps выполнять задачи Kubernetes, а операционным группам - комфортно контролировать приложение. Элемент управления имеет несколько возможностей типа построения, развертывания, обновления, масштабирования, раскрытия и т.д., которые могут быть реализованы одним нажатием кнопки.
Kubernetes поставляется с базовой панелью управления, которая может помочь только с основными задачами. Кроме того, панель мониторинга не очень удобна для пользователей по сравнению с другими панелями мониторинга, доступными на рынке. Именно поэтому инженеры DevOps предпочли бы интегрировать инструментальную панель Kubernetes по умолчанию с другими инструментами визуализации, такими как Prometheus и Grafana.
Подводя итог, приведем таблицу различий между Red Hat OpenShift и Kubernetes:
ОтличияKubernetesOpenShiftРазработчикCloud-Native Computing FoundationRed Hat SoftwareДата первого релиза7 июня 20144 мая 2011Язык программированияGoGo, Angular, JSУправлениеСложное управления контейнерамиИспользование ImageStreams для упрощения управления несколькими контейнерамиРазвертываниеПоддерживает все облачные и Linux платформыПоддерживает только дистрибутивы на базе RedHat: CentOS и FedoraГибкостьС открытым исходным кодом, соответственно гибкийОграниченная гибкостьБезопасностьМожно легко управлять уровнем безопасностиСтрогие политики безопасностиСетевая поддержкаЕму не хватает хорошего сетевого решения, но он позволяет добавлять сетевые плагины сторонних производителей.Поставляется с собственным сетевым решениемОбучениеСложен для начинающих, больше подходит для профессиональных DevOpsПодходит для начинающих
Заключение
Все дело было в Kubernetes, OpenShift и их различиях. Обе платформы оркестрации контейнеров востребованы в ИТ-отрасли. Таким образом, в зависимости от ваших требований, вы можете выбрать наиболее подходящую платформу оркестрации контейнеров для вашей организации.
Если вам нужна гибкость с вашими проектами, то скорее всего должны выбрать Kubernetes. Но если вы можете следовать определенному подходу и хотите использовать платформу оркестрации контейнеров с простотой развертывания и управления, OpenShift - лучший выбор. Так же если вы уже опытный DevOps и хотите попробовать что-то новое, то можно попытаться перейти на Kubernetes. Если же делаете первые шаги на поприще DevOps, выберите OpenShift, так как он сделает большую часть дел за вас.