𝗗𝗲𝘃𝗢𝗽𝘀 𝗗𝗮𝘆𝘀 𝗚𝗲𝗻𝗲𝘃𝗮 𝟮𝟬𝟮𝟲

𝗗𝗲𝘃𝗢𝗽𝘀 𝗗𝗮𝘆𝘀 𝗚𝗲𝗻𝗲𝘃𝗮 𝟮𝟬𝟮𝟲

मैंने हाल ही में अपना पहला DevOps Days Geneva अटेंड किया। मैंने Camptocamp बूथ पर समय बिताया और कई सत्रों (talks) में भाग लिया।

इस कार्यक्रम में बहुत से लोग आए थे। कई छात्र बूथों पर कंपनियों से बातचीत करने के लिए आए थे।

शेड्यूल में AI पर काफी ध्यान केंद्रित किया गया था। अधिकांश सत्र विविध थे, लेकिन कुछ में तकनीकी गहराई की कमी थी। कुछ वक्ताओं ने तकनीकी चरणों को समझाए बिना केवल परिणाम साझा किए। एक DevOps कॉन्फ्रेंस के लिए यह एक छूटा हुआ अवसर था।

यहाँ वे सत्र हैं जो मुझे सबसे उपयोगी लगे:

यूरोप में डिजिटल संप्रभुता (Digital Sovereignty) कई यूरोपीय कंपनियाँ US क्लाउड प्रदाताओं का उपयोग करती हैं। ये प्रदाता स्थानीय नियमों का पालन करने के लिए यूरोपीय सहायक कंपनियों (subsidiaries) का उपयोग करते हैं। हालाँकि, US CLOUD Act का अर्थ है कि भौगोलिक स्थिति कानूनी स्वतंत्रता की गारंटी नहीं देती है। 2026 में डिजिटल संप्रभुता के लिए केवल यह जानना पर्याप्त नहीं है कि डेटा सेंटर कहाँ स्थित हैं, बल्कि कानूनी निर्भरताओं को समझना भी आवश्यक है।

भर्ती (Recruitment) में AI रिक्रूटर्स अब उम्मीदवारों को खोजने के लिए AI का उपयोग करते हैं। आपको उच्च गुणवत्ता वाली जानकारी के साथ एक अपडेटेड CV की आवश्यकता है। AI आपको पहचानने के लिए इसी डेटा पर निर्भर करता है।

डिफेंसिव सिक्योरिटी (Defensive Security) में AI AI सुरक्षा को तीन तरह से प्रभावित करता है:

• LLMs सॉफ्टवेयर में कमियों (vulnerabilities) को तेज़ी से ढूंढ लेते हैं। आपको सॉफ्टवेयर को अधिक सख्ती से सुरक्षित करना होगा।
• LLMs का उपयोग करने वाले चैटबॉट्स को OWASP दिशानिर्देशों के आधार पर सुरक्षा की आवश्यकता होती है।
• यदि आप AI एजेंटों का सावधानी से उपयोग नहीं करते हैं, तो वे संवेदनशील डेटा लीक कर सकते हैं। CTFs जैसी सुरक्षा प्रतियोगिताओं में, प्रतिभागी अब चुनौतियों को हल करने के लिए AI का उपयोग करते हैं। भविष्य की प्रतियोगिताओं में प्रतिभागियों को इस आधार पर स्कोर दिया जा सकता है कि वे कितनी कुशलता से AI टोकन का उपयोग करते हैं।

Marmotte AI प्रोजेक्ट Chambéry और Shawinigan शहरों ने स्टाफ के काम के लिए RAG का उपयोग करके एक चैटबॉट बनाया। इसके पहले वर्ज़न ने ChatGPT की तुलना में कम गुणवत्ता वाले परिणाम दिए। टीम ने इस प्रक्रिया के माध्यम से उत्पाद को बेहतर बनाने का तरीका सीखा।

मैंने सॉवरेन AI (sovereign AI) को ऑप्टिमाइज़ करने पर एक OpenSpace चर्चा में भी भाग लिया।

AI इंफ्रास्ट्रक्चर को स्केल करना कठिन है। यह अनुमान लगाना मुश्किल है कि आपको कितने GPUs की आवश्यकता होगी। प्रॉम्प्ट की जटिलता, मॉडल का आकार और लेटेंसी (latency) जैसे कारक एक सार्वभौमिक साइजिंग विधि के लिए बहुत अधिक परिवर्तनशीलता पैदा करते हैं। इसके अतिरिक्त, GPU की कीमतें बढ़ रही हैं और डिलीवरी का समय लंबा है।

पूरा पोस्ट: https://dev.to/camptocamp-geo/devops-days-geneva-2026-261o

प्रोग्राम विवरण: https://devopsdays.org/events/2026-geneva/program

टॉक स्लाइड्स: https://drive.google.com/drive/folders/1pZhcDtrbr3Si3iKQk4wtvGANj2xJl7lj?usp=sharing

वीडियो: https://www.youtube.com/@devopsdaysgeneva/videos

वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi