āļšāļĨāđ‡āļ­āļ

āļ„āđ‰āļ™āļžāļšāļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāļˆāļēāļāļœāļđāđ‰āđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„

āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄ Symfony Docker āļ›āļĩ 2026: āļŠāļ āļēāļžāđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ”āļĩāļžāļĨāļ­āļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™ production
BACKEND

Symfony āļāļąāļš Docker āđƒāļ™āļ›āļĩ 2026: āļŠāļ āļēāļžāđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ”āļĩāļžāļĨāļ­āļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™ Production

āđ€āļ§āļīāļĢāđŒāļāđ‚āļŸāļĨāļ§āđŒ Symfony Docker āļ—āļĩāđˆāļŠāļĄāļšāļđāļĢāļ“āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ›āļĩ 2026: āļŠāļ āļēāļžāđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ”āđ‰āļ§āļĒ FrankenPHP, āļ­āļīāļĄāđ€āļĄāļˆ production āđāļšāļšāļŦāļĨāļēāļĒāļŠāđ€āļ•āļˆ, āđ‚āļŦāļĄāļ” worker, secret āļ—āļĩāđˆāđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāļŦāļąāļŠ, āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ‚āļ™āļēāļ”āļ­āļīāļĄāđ€āļĄāļˆ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ”āļĩāļžāļĨāļ­āļĒāđāļšāļšāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ”āļēāļ§āļ™āđŒāđ„āļ—āļĄāđŒāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ„āļĄāđ€āļāļĢāļŠāļąāļ™

āđāļœāļ™āļ āļēāļžāļāļēāļĢāđ„āļŦāļĨāļ‚āļ­āļ‡ mutation āđāļĨāļ° revalidation āđƒāļ™ Next.js Server Actions
FRONTEND

Next.js 16 Server Actions āļ›āļĩ 2026: Mutation, Revalidation āđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒ

Next.js 16 Server Actions āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢ mutation, revalidation, āļŠāļ–āļēāļ™āļ° pending, optimistic UI āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāļ—āļĩāđˆāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāđāļ•āđˆāļĨāļ°āđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”

āļ āļēāļžāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒ MLOps āđāļŠāļ”āļ‡ MLflow model registry, pipeline āļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ āđāļĨāļ°āđāļ”āļŠāļšāļ­āļĢāđŒāļ”āđ€āļāđ‰āļēāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄ drift āļšāļ™āļžāļ·āđ‰āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡āļŠāļĩāđ€āļ‚āđ‰āļĄ
DATA

MLOps āđƒāļ™āļ›āļĩ 2026: MLflow, Model Registry āđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāđ€āļŠāļīāļ‡āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„

āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒ MLOps āļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļ§āļ‡āļˆāļĢāļŠāļĩāļ§āļīāļ• ML āļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāļāļēāļĢāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āļ”āđ‰āļ§āļĒ MLflow āļāļēāļĢāđ€āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āļĢāļ°āļ”āļąāļšāđƒāļ™ model registry āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ āļāļēāļĢāđ€āļāđ‰āļēāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄ drift āđāļĨāļ° system design āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ›āļĩ 2026 āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ‚āļ„āđ‰āļ” Python āđāļĨāļ°āļ„āļģāļ•āļ­āļš

āđāļ”āļŠāļšāļ­āļĢāđŒāļ”āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ° SQL Lab āļ‚āļ­āļ‡ Apache Superset āđƒāļ™āļ›āļĩ 2026
DATA

Apache Superset āļ›āļĩ 2026: āđāļ”āļŠāļšāļ­āļĢāđŒāļ” SQL Lab āđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒ

āđ€āļˆāļēāļ°āļĨāļķāļ Apache Superset: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ”āļŠāļšāļ­āļĢāđŒāļ”āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ SQL Lab āđāļĨāļ° Jinja templating āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļąāļš Tableau āđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ„āļąāļ

āđ€āļ§āļīāļĢāđŒāļāđ‚āļŸāļĨāļ§āđŒāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļš Vue āļ”āđ‰āļ§āļĒ Vitest āđāļĨāļ° Vue Test Utils āđƒāļ™āļ›āļĩ 2026
FRONTEND

āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļš Vue 3 āđƒāļ™āļ›āļĩ 2026: Vitest, Vue Test Utils āđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒ

āļ„āļđāđˆāļĄāļ·āļ­āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļš Vue āđƒāļ™āļ›āļĩ 2026: āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļē Vitest, āļāļēāļĢ mount āļ„āļ­āļĄāđ‚āļžāđ€āļ™āļ™āļ•āđŒāļ”āđ‰āļ§āļĒ Vue Test Utils, āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļš composable āđāļĨāļ° Pinia store, āļāļēāļĢ mock API, āļāļēāļĢāļ§āļąāļ” coverage āđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāļ—āļĩāđˆāļ—āļĩāļĄāļœāļđāđ‰āļ§āđˆāļēāļˆāđ‰āļēāļ‡āļ–āļēāļĄāļˆāļĢāļīāļ‡

Prometheus vs Grafana vs Datadog monitoring comparison for DevOps interviews
BACKEND

Prometheus vs Grafana vs Datadog āđƒāļ™āļ›āļĩ 2026: āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļĢāļ°āļšāļš Monitoring āđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒ DevOps

āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļš Prometheus, Grafana āđāļĨāļ° Datadog āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš monitoring āđƒāļ™āļ›āļĩ 2026 āļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄ, āļ āļēāļĐāļē query, alerting, āļĢāļēāļ„āļē TCO, Kubernetes monitoring āđāļĨāļ°āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāļ‡āļēāļ™ DevOps āļ”āđ‰āļēāļ™ observability