DevOps

Installa KVM su Ubuntu 24.04 verificando il supporto alla virtualizzazione CPU, installando i pacchetti KVM/libvirt, abilitando il servizio libvirtd e (opzionalmente) installando virt-manager per un’interfaccia grafica.

Un prompt bash ben configurato che mostra le informazioni del repository git bash prompt displaying git repository information può migliorare drasticamente il tuo flusso di lavoro di sviluppo.

I gestori di pacchetti universali hanno trasformato la distribuzione del software su Linux, rendendo la compatibilità tra diverse distribuzioni una realtà. Snap e Flatpak sono emersi come le soluzioni principali, ciascuna portando filosofie distinte per risolvere il problema delle dipendenze e la frammentazione delle distribuzioni.

Dopo l’installazione automatica di un nuovo kernel, Ubuntu 24.04 ha perso la connessione Ethernet. Questo problema frustrante è successo nuovamente a me, quindi sto documentando la soluzione qui per aiutare gli altri che affrontano lo stesso problema.

Deploying a Hugo static site to AWS S3 utilizzando l’AWS CLI fornisce una soluzione robusta e scalabile per ospitare il tuo sito web. Questa guida copre l’intero processo di deployment, dall’impostazione iniziale alle strategie di automazione avanzata e gestione del cache.

Test-driven tests basati su tabelle sono l’approccio idiomatico in Go per testare efficacemente diversi scenari. Quando combinati con l’esecuzione parallela utilizzando t.Parallel(), è possibile ridurre drasticamente il tempo di esecuzione del suite di test, specialmente per operazioni I/O-bound.

La documentazione API è fondamentale per qualsiasi applicazione moderna, e per Go APIs Swagger (OpenAPI) è diventato lo standard dell’industria. Per gli sviluppatori Go, swaggo fornisce una soluzione elegante per generare una documentazione API completa direttamente dalle annotazioni del codice.

Deployimento locale di LLMs è diventato sempre più popolare mentre sviluppatori e organizzazioni cercano una maggiore privacy, una ridotta latenza e un maggiore controllo sulla propria infrastruttura AI.

Sviluppo moderno Go richiede standard rigorosi di qualità del codice. Linters per Go automatizzano la rilevazione di bug, vulnerabilità di sicurezza e incoerenze di stile prima che arrivino in produzione.

Python linters sono strumenti essenziali che analizzano il tuo codice per errori, problemi di stile e potenziali bug senza eseguirlo. Enforzano gli standard di codifica, migliorano la leggibilità e aiutano i team a mantenere codici di alta qualità.

Con l’aumento della complessità dei carichi di lavoro di AI e ML, è diventato più urgente il bisogno di sistemi di orchestrazione robusti. La semplicità, le prestazioni e la concorrenza di Go lo rendono una scelta ideale per costruire lo strato di orchestrazione dei pipeline ML, anche quando i modelli stessi sono scritti in Python.

Packaging Python ha evoluto significativamente, con strumenti moderni e standard che rendono più facile mai distribuire il tuo codice.

La democratizzazione dell’AI è arrivata. Con modelli open source come Llama 3, Mixtral e Qwen che ora competono con i modelli proprietari, i team possono costruire potenti infrastrutture AI utilizzando hardware consumer - riducendo i costi mentre mantengono il pieno controllo sulla privacy dei dati e sull’implementazione.

Prometheus è diventato lo standard de facto per il monitoraggio delle applicazioni e dell’infrastruttura cloud-native, offrendo la raccolta di metriche, interrogazioni e integrazione con strumenti di visualizzazione.

Costruire API REST ad alte prestazioni con Go è diventato un approccio standard per alimentare i sistemi di Google, Uber, Dropbox e innumerevoli startup.

Grafana è la piattaforma open-source leader per il monitoraggio e l’osservabilità, trasformando metriche, log e tracce in insight utili attraverso visualizzazioni straordinarie.