The Reality of Building CI/CD Pipelines (Real DevOps Life)

1️⃣ CI/CD is NOT just “Jenkins + Git + Docker”

People think pipeline means:

pipeline { 
 stages { 
 build 
 test 
 deploy 
 } 
}

NO.

Real-world pipelines include:

Multiple repos

Multiple branches

Multiple environments

Secrets management

Rollback strategy

Compliance checks

Infrastructure provisioning

Quality gates

Security scans

Cost guardrails

A REAL pipeline = 20–35 steps, not 3 steps.




2️⃣ 90% of the Time Is Spent Fixing Issues, NOT Writing Pipelines

You will deal with:

Agent down

Disk full on runner

Token expired

Cache corrupted

Maven repo down

Docker registry unreachable

Kubernetes API throttling

SonarQube not responding

TLS certificate expired

Build stuck at 1% for 40 mins

Reality:

<blockquote>
Pipeline success is the last chapter, not the whole story.
</blockquote>




3️⃣ Security is everywhere — you can’t escape

Every pipeline MUST have:

SAST (Static Code Analysis)

SCA (Dependency Scan)

Container scan (Trivy, Anchore)

Secret detection

SBOM generation

Signing &amp; verification

If you skip security → production rejects your build.

Today’s pipelines = DevSecOps pipelines.




4️⃣ You must be strong in Linux — no way around it

Without strong Linux basics:

you cannot debug runners

cannot fix permission issues

cannot handle secrets

cannot manage Docker

cannot troubleshoot scripts

90% of pipeline failures = Linux + permissions.




5️⃣ You must understand networking

Pipeline failures often involve:

DNS resolution failed

Proxy blocked

Wrong firewall rule

Service unreachable

Host not resolvable

VPC not connected

Port 443 blocked

DevOps ≠ tools 
DevOps = systems thinking.




6️⃣ Docker knowledge is mandatory

Real pipelines need:

Multi-stage builds

Slim images

Non-root container users

Pull/push to ECR/GCR/ACR

Caching layers

Vulnerability scanning

Private registry authentication

99% of companies → container-based deployment.




7️⃣ Writing pipelines is the easy part — Designing pipelines is hard

You must think:

How many environments?

What is the release strategy?

Blue/Green or Rolling?

Canary or Feature Flags?

What needs approval gates?

How do we rollback?

Pipeline = architecture, not YAML.




8️⃣ CI/CD is NOT coding — it’s automation + orchestration

Skills required in reality:

Git

Bash

YAML

Terraform

Ansible

Docker

Kubernetes

Monitoring

Scripting

Debugging

Security

Infra as Code

Cloud (AWS/Azure/GCP)

DevOps pipeline = orchestrating 10+ moving parts.




9️⃣ Expect to fight with developers

Developers will say:

“It works on my machine”

“Your pipeline is the problem”

“Pipeline too slow”

“Why is this failing?”

“Why did you block my deployment?”

You must be patient + technical + diplomatic.

🔟 Final reality: You are responsible for “zero downtime”

If production is down → DevOps gets the first call.

Even if:

deployment was incorrect

infra had a bug

database failed

DNS failed

DevOps is blamed first.

Accept it. 
It is part of the game.

يتناول المقال تعقيدات بناء خطوط أنابيب CI/CD، مؤكدًا أنها ليست مجرد أدوات مثل Jenkins وGit وDocker. تشمل خطوط الأنابيب في العالم الحقيقي مستودعات متعددة، وفروعًا، وبيئات مختلفة، واستراتيجيات إدارة متنوعة، بما في ذلك إدارة الأسرار والتحقق من الامتثال. يتكون خط الأنابيب النموذجي من 20 إلى 35 خطوة، على عكس الرؤية المبسطة التي تقتصر على بضع خطوات فقط. بالإضافة إلى ذلك، يبرز أن 90% من الوقت الذي يُقضى في CI/CD يُخصص لحل المشكلات بدلاً من كتابة خطوط الأنابيب نفسها. تشمل المشكلات الشائعة تعطل الوكيل، وانتهاء صلاحية الرموز، وفشل البناء. كما يؤكد المقال على أهمية دمج تدابير الأمان مثل SAST وSCA وفحص الحاويات في كل خط أنابيب.

El artículo discute las complejidades de construir pipelines de CI/CD, enfatizando que no se definen únicamente por herramientas como Jenkins, Git y Docker. Los pipelines del mundo real implican múltiples repositorios, ramas, entornos y diversas estrategias de gestión, incluyendo la gestión de secretos y verificaciones de cumplimiento. Un pipeline típico consta de 20 a 35 pasos, en contraste con la visión simplificada de solo unos pocos. Además, destaca que el 90% del tiempo dedicado a CI/CD se gasta en solucionar problemas en lugar de escribir los pipelines. Los problemas comunes incluyen la caída del agente, tokens expirados y fallos en la construcción. El artículo también subraya la importancia de incorporar medidas de seguridad como SAST, SCA y análisis de contenedores en cada pipeline.

L'article aborde les complexités de la construction de pipelines CI/CD, en soulignant qu'ils ne se résument pas simplement à des outils comme Jenkins, Git et Docker. Les pipelines du monde réel impliquent plusieurs dépôts, branches, environnements et diverses stratégies de gestion, y compris la gestion des secrets et les vérifications de conformité. Un pipeline typique se compose de 20 à 35 étapes, contrairement à la vision simplifiée de seulement quelques étapes. De plus, il met en avant que 90 % du temps consacré au CI/CD est dédié à la résolution de problèmes plutôt qu'à l'écriture des pipelines eux-mêmes. Les problèmes courants incluent l'arrêt de l'agent, les jetons expirés et les échecs de construction. L'article souligne également l'importance d'incorporer des mesures de sécurité telles que SAST, SCA et des analyses de conteneurs dans chaque pipeline.

The article discusses the complexities of building CI/CD pipelines, emphasizing that they are not merely defined by tools like Jenkins, Git, and Docker. Real-world pipelines involve multiple repositories, branches, environments, and various management strategies, including secrets management and compliance checks. A typical pipeline consists of 20 to 35 steps, contrary to the simplified view of just a few stages. Additionally, it highlights that 90% of the time spent on CI/CD is dedicated to fixing issues rather than writing the pipelines themselves. Common problems include agent downtime, expired tokens, and build failures. The article also stresses the importance of incorporating security measures such as SAST, SCA, and container scans into every pipeline.

Why CI/CD Is Not Just Jenkins and YAML: The Untold Reality of DevOps Pipelines

The story of the Ghost in the Shell’s main villain the Puppet Master hinted at a future where governments use hackers for espionage, at a time when most of the world had never connected to the internet.

الأنمي الكلاسيكي 'Ghost in the Shell' يقدم شخصية Puppet Master، التي تتنبأ بمستقبل تستخدم فيه الحكومات القراصنة للتجسس. ظهرت هذه التنبؤات في وقت كانت فيه غالبية سكان العالم لم تتصل بعد بالإنترنت، مما يبرز رؤية العرض لمشكلات الأمن السيبراني.

El clásico anime 'Ghost in the Shell' presenta al Puppet Master, un personaje que anticipa un futuro en el que los gobiernos utilizan hackers para el espionaje. Esta predicción surgió en un momento en que la mayoría de la población mundial aún no estaba conectada a Internet, destacando la previsión del programa sobre los problemas de ciberseguridad.

L'anime classique 'Ghost in the Shell' présente le Puppet Master, un personnage qui préfigure un avenir où les gouvernements utilisent des hackers pour l'espionnage. Cette prédiction est survenue à une époque où la majorité de la population mondiale n'était pas encore connectée à Internet, soulignant la prévoyance de l'émission concernant les problèmes de cybersécurité.

The classic anime 'Ghost in the Shell' features the Puppet Master, a character that foreshadows a future where governments utilize hackers for espionage. This prediction emerged at a time when the majority of the global population had yet to connect to the internet, highlighting the show's foresight regarding cybersecurity issues.

How the classic anime ‘Ghost in the Shell’ predicted the future of cybersecurity 30 years ago

Text-to-image diffusion models have become the workhorses of generative imaging. They can paint photorealistic scenes, mimic art styles, and blend concepts in ways that were science fiction a few years ago. Yet they stumble embarrassingly on a skill that even small children master: basic spatial reasoning.

Ask a state-of-the-art model for “a dog to the right of a teddy bear” and you often get:

<ul>
<li>The dog on the left</li>
<li>One of the objects missing</li>
<li>Or a bizarre hybrid where dog and teddy are fused into a single creature</li>
</ul>

<a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F49rtb08366xdl284o4z0.jpg" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F49rtb08366xdl284o4z0.jpg" alt=" " width="800" height="532"></a>

These failures become more severe for unusual compositions like “a giraffe above an airplane”. Traditional fixes range from expensive fine-tuning to brittle, hand-written loss functions at inference time—but both options come with significant downsides.

NVIDIA’s Learn-to-Steer framework (accepted to WACV 2026) proposes a different path: instead of hard-coding spatial rules or retraining the entire model, it learns a data-driven objective that can “steer” diffusion at inference time. The method reads the model’s own cross-attention maps, trains a lightweight classifier to detect spatial relations, and then uses that classifier’s gradient as a learned loss to nudge the generation towards layouts that match the prompt.

In this blog, we’ll unpack:

<ul>
<li>What makes spatial reasoning so fragile in current diffusion models</li>
<li>How Learn-to-Steer learns spatial constraints from the model itself</li>
<li>How it steers images during generation without changing model weights</li>
<li>The top gains on spatial benchmarks like GenEval and T2I-CompBench</li>
<li>The trade-offs in compute cost and generality, and what this implies for future generative systems</li>
</ul>

<h1>
 
 
 Why Spatial Reasoning Fails in Text-to-Image Diffusion
</h1>

<h2>
 
 
 What Makes Spatial Relations So Difficult for Diffusion Models?
</h2>

Modern diffusion models (e.g., Stable Diffusion, Flux) are excellent at what should appear in an image—objects, styles, textures—but much less reliable at where those objects should be.

Several factors contribute:

<h3>
 
 
 Weak supervision of spatial language
</h3>

<ul>
<li>Training data rarely comes with precise annotations like “object A is left of object B”.
</li>
<li>Captions often describe content loosely, so phrases like “on top of” or “to the right of” are under-specified.</li>
</ul>

<h3>
 
 
 Entangled visual concepts
</h3>

<ul>
<li>When two objects frequently co-occur, models may treat them as a single visual blob.</li>
<li>This leads to object fusion, where a “cat on a bookshelf” becomes a cat-bookshelf chimera.</li>
</ul>

<h3>
 
 
 Benchmark saturation without spatial coverage
</h3>

<ul>
<li>Many standard text-to-image benchmarks emphasize realism and style, not relational accuracy.</li>
<li>Models can score highly while still being spatially confused.</li>
</ul>

Empirical studies confirm three recurring failure modes on spatial benchmarks:

<ul>
<li>Incorrect placement: Objects appear in the wrong relative position.</li>
<li>Missing entities: One or more requested objects never appear.</li>
<li>Merged entities: Two objects get mashed into a single, incoherent form.</li>
</ul>

The model “knows” the objects you asked for, but it doesn’t reliably understand where to place them.

<h1>
 
 
 Why Fine-Tuning and Handcrafted Losses Are Not Enough
</h1>

Two broad strategies have tried to patch this gap:

<h2>
 
 
 Fine-tuning for spatial awareness
</h2>

<ul>
<li>Retrain the diffusion model on datasets with explicit layouts or spatial annotations.</li>
<li>Methods like COMPASS show that this can significantly improve spatial accuracy.</li>
<li>But this comes at a cost: expensive retraining, sensitivity to dataset bias, and often regressions in other capabilities such as color fidelity or counting.</li>
</ul>

<h2>
 
 
 Handcrafted test-time losses
</h2>

<ul>
<li>At inference, inject extra loss terms that penalize spatial errors (e.g., overlapping activation maps, incorrect ordering).</li>
<li>These losses must be manually designed to approximate relations like “left of” or “above”.</li>
<li>In practice, these heuristics are fragile, often over-fitting simple cases and failing on more complex layouts.</li>
</ul>

In short, we’ve lacked a solution that is:

<ul>
<li>Data-driven rather than rule-based</li>
<li>Plug-and-play at inference time (no full retraining)</li>
<li>Targeted enough to improve spatial reasoning without damaging other strengths</li>
</ul>

This is where Learn-to-Steer enters.

<h1>
 
 
 How Learn-to-Steer Works: Data-Driven Steering at Inference
</h1>

<h2>
 
 
 How Cross-Attention Maps Provide a Spatial Signal
</h2>

During diffusion, at each denoising step, the model computes cross-attention maps that connect text tokens to image regions. For a prompt like “a dog to the right of a teddy bear”, you can think of:

<ul>
<li>One set of attention maps for “dog”</li>
<li>Another set for “teddy bear”</li>
<li>Additional context around words like “right” or “of”</li>
</ul>

These maps form a rich, high-dimensional signal describing where in the image the model currently believes each word should manifest. Prior work has used cross-attention to locate objects or edit images; Learn-to-Steer goes further by treating them as a feature space in which spatial relations can be learned.

<h2>
 
 
 How a Relation Classifier Becomes a Learned Loss
</h2>

The core idea of Learn-to-Steer is to train a small relation classifier that takes cross-attention maps for two objects and predicts the spatial relation between them (left-of, right-of, above, below, etc.).

The pipeline looks like this:

<h3>
 
 
 Collect supervision
</h3>

<ul>
<li>Use images where the true relation between object A and object B is known (from datasets like GQA and synthetic layouts).</li>
<li>For each image, invert it through the diffusion model with a descriptive prompt to recover cross-attention maps for the relevant tokens.</li>
</ul>

<a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fi9dbjsdc4c8yjz2r88k4.jpg" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fi9dbjsdc4c8yjz2r88k4.jpg" alt=" " width="800" height="446"></a>

<h3>
 
 
 Train a classifier on attention patterns
</h3>

<ul>
<li>Input: attention maps for object A and object B.</li>
<li>Output: predicted relation (e.g., “A is left of B”).</li>
</ul>

Naively, however, this leads to a subtle but serious issue: relation leakage.

<h2>
 
 
 How Dual Inversion Solves the “Relation Leakage” Problem
</h2>

If you always invert images with a correct prompt (e.g., “a dog to the left of a cat”), hints about the word “left” can leak into the attention patterns. A naïve classifier might then “cheat” by reading out linguistic artefacts instead of learning genuine visual geometry.

To prevent this, Learn-to-Steer uses a dual inversion strategy:

<ul>
<li>For each image with a true relation (say, dog left of cat), create two prompts:

<ul>
<li>A positive prompt with the correct relation (“dog to the left of a cat”).</li>
<li>A negative prompt with an incorrect relation (“dog above a cat”).</li>
</ul>


</li>

<li>Run inversion with both prompts, obtaining two sets of attention maps.</li>

<li>Label both sets with the true relation (left-of), because that is what the image actually depicts.</li>

</ul>

The classifier sees pairs of attention maps that share the same underlying geometry but differ in the relation words used in the prompt. To succeed, it must ignore the unreliable linguistic cue and zero in on the geometric evidence in the attention patterns. This breaks the leakage shortcut and yields a classifier that actually understands “left-of” in terms of where things appear in the model’s internal vision.

To improve robustness, NVIDIA combines:

<ul>
<li>Real images (complex, natural scenes)</li>
<li>Synthetic images (simpler, cleaner attention patterns akin to generation scenarios)</li>
</ul>

<h1>
 
 
 How Learn-to-Steer Guides Images During Generation
</h1>

<h2>
 
 
 Step-by-Step: From Prompt to Steered Latent
</h2>

Once the relation classifier is trained, Learn-to-Steer uses it at inference time as a learned objective:

<h3>
 
 
 Parse the spatial prompt
</h3>

<ul>
<li>Extract subject, relation, and object from the text (e.g., subject = dog, relation = right-of, object = teddy bear).</li>
</ul>

<h3>
 
 
 Run diffusion as usual—but with checkpoints
</h3>

<ul>
<li>As the model denoises latent noise into an image, periodically extract cross-attention maps for the subject and object tokens.</li>
</ul>

<h3>
 
 
 Evaluate spatial correctness
</h3>

<ul>
<li>Feed these maps into the relation classifier, which outputs a probability distribution over relations.</li>
<li>Compare this distribution to the desired relation from the prompt, and compute a loss (e.g., cross-entropy).</li>
</ul>

<h3>
 
 
 Backpropagate into the latent
</h3>

<ul>
<li>Compute the gradient of this loss with respect to the latent representation at that timestep.</li>
<li>Nudge the latent in the direction that increases the classifier’s confidence in the correct relation.</li>
</ul>

<h3>
 
 
 Continue the diffusion process
</h3>

<ul>
<li>Let the denoising proceed from the adjusted latent.</li>
<li>Repeat this steering a number of times (often during the earlier half of the diffusion steps).</li>
</ul>

<h2>
 
 
 Support for Multiple Architectures and Relations
</h2>

<a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F578a9bjc7gmtemh0jbsj.jpg" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F578a9bjc7gmtemh0jbsj.jpg" alt=" " width="800" height="477"></a>

A key advantage of Learn-to-Steer is that it’s architecture-agnostic:

<ul>
<li>It has been demonstrated on both UNet-based models (like Stable Diffusion 1.4/2.1) and MMDiT-style models (like Flux).</li>
<li>The only requirement is access to a text-image alignment signal (cross-attention or similar).</li>
</ul>

It can also handle prompts with multiple constraints, such as:

“A frog above a sneaker below a teapot.”

Here, Learn-to-Steer alternates attention between relations:

<ul>
<li>At one timestep, optimize the frog–sneaker relation.</li>
<li>At another, optimize the sneaker–teapot relation.</li>
</ul>

يهدف Learn-to-Steer من NVIDIA إلى معالجة قيد كبير في نماذج الانتشار من النص إلى الصورة، التي تعاني من ضعف في التفكير المكاني الأساسي. يمكن لهذه النماذج إنشاء صور فوتوغرافية واقعية، لكنها غالبًا ما تضع الأشياء في غير موضعها، مثل وضع كلب على اليسار بدلاً من اليمين بجانب دمية دب. تهدف هذه الخطوة إلى تحسين دقة الصور المولدة من خلال تعزيز الفهم المكاني.

El Learn-to-Steer de NVIDIA busca abordar una limitación significativa en los modelos de difusión de texto a imagen, que luchan con el razonamiento espacial básico. Estos modelos pueden crear imágenes fotorealistas, pero a menudo colocan mal los objetos en relación entre sí, como poner un perro a la izquierda de un oso de peluche en lugar de a la derecha. Este avance tiene como objetivo mejorar la precisión de las imágenes generadas al mejorar la comprensión espacial.

Le Learn-to-Steer de NVIDIA vise à résoudre une limitation importante des modèles de diffusion texte-image, qui ont du mal avec le raisonnement spatial de base. Ces modèles peuvent créer des images photoréalistes mais placent souvent mal les objets les uns par rapport aux autres, comme mettre un chien à gauche d'un ours en peluche au lieu de la droite. Cette avancée vise à améliorer l'exactitude des images générées en renforçant la compréhension spatiale.

NVIDIA's Learn-to-Steer is set to address a significant limitation in text-to-image diffusion models, which struggle with basic spatial reasoning. These models can create photorealistic images but often misplace objects in relation to one another, such as placing a dog to the left of a teddy bear instead of the right. This advancement aims to enhance the accuracy of generated images by improving spatial understanding.

What Is Learn-to-Steer? NVIDIA’s 2025 Spatial Fix for Text-to-Image Diffusion

The $5tn firm handily beat expectations, but analysts are awaiting projections for future demand for firm’s AI chipsNvidia shares are rising in after-market trading after the company posted third quarter earnings that beat Wall Street estimates. All eyes were on Nvidia, the bellwether for the AI industry and the most valuable publicly traded company in the world, as analysts and investors hoped the chipmaker’s third-quarter earnings would assuage concerns about whether the high-flying valuations of AI firms have peaked.“Blackwell sales are off the charts, and cloud GPUs are sold out,” said Jensen Huang, founder and CEO of Nvidia in a press release. “Compute demand keeps accelerating and compounding across training and inference – each growing exponentially. We’ve entered the virtuous cycle of AI. The AI ecosystem is scaling fast – with more new foundation model makers, more AI startups, across more industries, and in more countries. AI is going everywhere, doing everything, all at once.” <a href="https://www.theguardian.com/technology/2025/nov/19/nvidia-earning-report">Continue reading...</a>

تجاوزت شركة إنفيديا توقعات وول ستريت مع نتائجها للربع الثالث، مما أظهر طلبًا قويًا على شرائح الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. ارتفعت أسهم الشركة في التداول بعد السوق، مما يعكس ثقة المستثمرين وسط مخاوف بشأن تقييم سوق الذكاء الاصطناعي. وأبرز الرئيس التنفيذي جينسن هوانغ مبيعات قياسية ونظامًا بيئيًا سريع التوسع في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى نظرة إيجابية لمستقبل الشركة.

Nvidia superó las expectativas de Wall Street con sus ganancias del tercer trimestre, mostrando una fuerte demanda por sus chips de IA. Las acciones de la compañía aumentaron en el comercio posterior al cierre, reflejando la confianza de los inversores en medio de preocupaciones sobre la valoración del mercado de IA. El CEO Jensen Huang destacó las ventas récord y un ecosistema de IA en rápida expansión, indicando una perspectiva positiva para el futuro de la empresa.

Nvidia a dépassé les attentes de Wall Street avec ses résultats du troisième trimestre, montrant une forte demande pour ses puces d'IA. Les actions de l'entreprise ont augmenté lors des échanges après la clôture, reflétant la confiance des investisseurs face aux préoccupations concernant la valorisation du marché de l'IA. Le PDG Jensen Huang a souligné des ventes record et un écosystème IA en pleine expansion, indiquant une perspective positive pour l'avenir de l'entreprise.

Nvidia exceeded Wall Street expectations with its third-quarter earnings, showcasing strong demand for its AI chips. The company's shares rose in after-market trading, reflecting investor confidence amid concerns about the AI market's valuation. CEO Jensen Huang highlighted record sales and a rapidly expanding AI ecosystem, indicating a positive outlook for the company's future.

‘AI is going everywhere, doing everything:’ Nvidia beats Wall Street estimates amid market selloff and AI bubble fears

The SanDisk ExtremeFit USB-C flash drive is barely three grams, but offers 1TB of external storage and impressive speeds.

I refused to believe this coin-sized gadget was a storage drive, until I tried it for myself

Swift 6.3 is bringing significant enhancements to Embedded Swift, the subset of Swift designed for resource-constrained environments like microcontrollers. Here's what's new:

<h2>
 
 
 Key Improvements
</h2>

<h3>
 
 
 Libraries &amp; Standard Library
</h3>

<ul>
<li>
Floating-point printing: The <code>description</code> and <code>debugDescription</code> properties now work for Float, Double, and other floating-point types with a new all-Swift implementation</li>
<li>
Better diagnostics: New <code>EmbeddedRestrictions</code> diagnostic group warns about unsupported language constructs</li>
<li>
Swift MMIO 0.1.x: Includes code generation from SVD files and improved debugging with SVD2LLDB plugin</li>
</ul>

<h3>
 
 
 C Interoperability
</h3>

<ul>
<li>
<code>@c</code> attribute: Define C-compatible functions and enums (from SE-0495)
</li>
</ul>

<div class="highlight js-code-highlight">
<pre class="highlight swift"><code>@c(MyLib_initialize)
public func initialize() { ... }
</code></pre>

</div>



<ul>
<li>
Improved type matching: Better tolerance for mismatching C signatures, eliminating cryptic deserialization errors</li>
</ul>

<h3>
 
 
 Debugging
</h3>

<ul>
<li>
Enhanced LLDB support: Better value printing for Embedded Swift types</li>
<li>
Core dump inspection: Dictionary, Array, and other common types now inspectable without a live process</li>
<li>
ARMv7m exception unwinding: Complete backtraces through exception frames</li>
</ul>

<h3>
 
 
 Linking &amp; Compilation
</h3>

<ul>
<li>
<code>@section</code> and <code>@used</code> attributes: Control where globals are emitted and ensure symbols aren't stripped (SE-0492)</li>
<li>
Weak symbol definitions: Fixes duplicate symbol errors in diamond dependencies</li>
<li>
<code>@export</code> attribute: Better control over function visibility (SE-0497)</li>
</ul>




Want to dive deeper? Read the <a href="https://www.swift.org/blog/embedded-swift-improvements-coming-in-swift-6.3/" rel="noopener noreferrer">full announcement</a> on Swift.org

تقدم Swift 6.3 تحسينات كبيرة على Embedded Swift، مما يعزز وظيفته في البيئات ذات الموارد المحدودة مثل المتحكمات الدقيقة. تشمل التحسينات الرئيسية قدرات جديدة لطباعة الأعداد العشرية، وتشخيصات أفضل مع مجموعة EmbeddedRestrictions، وإدخال Swift MMIO 0.1.x لتوليد الشيفرة وتصحيح الأخطاء.

Swift 6.3 presenta mejoras significativas en Embedded Swift, aumentando su funcionalidad para entornos con recursos limitados como microcontroladores. Las mejoras clave incluyen nuevas capacidades de impresión de números de punto flotante, mejores diagnósticos con el grupo EmbeddedRestrictions y la introducción de Swift MMIO 0.1.x para la generación de código y la depuración.

Swift 6.3 apporte des améliorations significatives à Embedded Swift, renforçant sa fonctionnalité pour les environnements à ressources limitées comme les microcontrôleurs. Les principales améliorations comprennent de nouvelles capacités d'impression de nombres à virgule flottante, de meilleurs diagnostics avec le groupe EmbeddedRestrictions, et l'introduction de Swift MMIO 0.1.x pour la génération de code et le débogage.

Swift 6.3 introduces significant upgrades to Embedded Swift, enhancing its functionality for resource-constrained environments like microcontrollers. Key improvements include new floating-point printing capabilities, better diagnostics with the EmbeddedRestrictions group, and the introduction of Swift MMIO 0.1.x for code generation and debugging.

Embedded Swift Gets Major Upgrades in Swift 6.3

<a href="https://www.techspot.com/news/110317-judge-dismisses-lawsuit-twice-due-alleged-deepfake-video.html" target="_blank"><img src="https://www.techspot.com/images2/news/ts3_thumbs/2025/11/2025-11-19-ts3_thumbs-252.jpg" width="800" height="560" style="padding: 15px 0" title="Judge dismisses lawsuit twice due to alleged deepfake video testimony" /></a> A California housing dispute is getting media attention over allegations that lawyers presented a deepfake video as witness testimony. NBC News reports that Judge Victoria Kolakowski became suspicious after the supposed witness showed signs that something was not right, including a monotone voice, fuzzy facial features, and repeated facial expressions.... <a href="https://www.techspot.com/news/110317-judge-dismisses-lawsuit-twice-due-alleged-deepfake-video.html">Read Entire Article</a>

تجذب نزاع سكني في كاليفورنيا الانتباه الإعلامي بعد ظهور مزاعم بأن المحامين قدموا فيديو مزيف كدليل شهود. أعربت القاضية فيكتوريا كولاكوفسكي عن شكوكها بشأن الفيديو، مشيرة إلى صوت الشاهد الأحادي، وملامح الوجه غير الواضحة، وتكرار التعبيرات. أدى ذلك إلى رفض الدعوى القضائية مرتين.

Una disputa de vivienda en California ha llamado la atención de los medios tras las alegaciones de que los abogados presentaron un video deepfake como testimonio. La jueza Victoria Kolakowski expresó su escepticismo sobre el video, señalando la voz monótona del testigo, rasgos faciales borrosos y expresiones repetitivas. Esto llevó al desestimado de la demanda en dos ocasiones.

Un litige immobilier en Californie suscite l'attention des médias après des allégations selon lesquelles des avocats auraient présenté une vidéo deepfake comme témoignage. La juge Victoria Kolakowski a exprimé des doutes sur la vidéo, notant la voix monotone du témoin, des traits faciaux flous et des expressions répétitives. Cela a conduit à l'annulation de la poursuite à deux reprises.

A California housing dispute has drawn attention after allegations surfaced that lawyers presented a deepfake video as witness testimony. Judge Victoria Kolakowski expressed skepticism about the video, noting the witness's monotone voice, unclear facial features, and repetitive expressions. This led to the dismissal of the lawsuit on two occasions.

Judge dismisses lawsuit twice due to alleged deepfake video testimony

arXiv:2511.11265v1 Announce Type: cross 
Abstract: Software quality research increasingly relies on large-scale datasets that measure both the product and process aspects of software systems. However, existing resources often focus on limited dimensions, such as code smells, technical debt, or refactoring activity, thereby restricting comprehensive analyses across time and quality dimensions. To address this gap, we present the Software Quality Dataset (SQuaD), a multi-dimensional, time-aware collection of software quality metrics extracted from 450 mature open-source projects across diverse ecosystems, including Apache, Mozilla, FFmpeg, and the Linux kernel. By integrating nine state-of-the-art static analysis tools, i.e., SonarQube, CodeScene, PMD, Understand, CK, JaSoMe, RefactoringMiner, RefactoringMiner++, and PyRef, our dataset unifies over 700 unique metrics at method, class, file, and project levels. Covering a total of 63,586 analyzed project releases, SQuaD also provides version control and issue-tracking histories, software vulnerability data (CVE/CWE), and process metrics proven to enhance Just-In-Time (JIT) defect prediction. The SQuaD enables empirical research on maintainability, technical debt, software evolution, and quality assessment at unprecedented scale. We also outline emerging research directions, including automated dataset updates and cross-project quality modeling to support the continuous evolution of software analytics. The dataset is publicly available on ZENODO (DOI: 10.5281/zenodo.17566690).

مجموعة بيانات جودة البرمجيات (SQuaD) هي مجموعة شاملة من مقاييس جودة البرمجيات المستخرجة من 450 مشروع مفتوح المصدر ناضج، بما في ذلك مشاريع من Apache وMozilla وFFmpeg ونواة Linux. تتكامل هذه المجموعة مع تسعة أدوات تحليل ثابتة متقدمة، مما ينتج عنه أكثر من 700 مقياس فريد على مستويات مختلفة مثل الطريقة والفئة والملف والمشروع. مع تحليل 63,586 إصدار مشروع، تهدف SQuaD إلى تسهيل البحث التجريبي حول قابلية صيانة البرمجيات، والديون التقنية، وتقييم الجودة.

El Software Quality Dataset (SQuaD) es una colección integral de métricas de calidad de software extraídas de 450 proyectos de código abierto maduros, incluidos los de Apache, Mozilla, FFmpeg y el núcleo de Linux. Este conjunto de datos integra nueve herramientas avanzadas de análisis estático, generando más de 700 métricas únicas en varios niveles, como método, clase, archivo y proyecto. Con un total de 63,586 versiones de proyectos analizadas, SQuaD tiene como objetivo facilitar la investigación empírica sobre la mantenibilidad del software, la deuda técnica y la evaluación de la calidad.

Le Software Quality Dataset (SQuaD) est une collection complète de métriques de qualité logicielle dérivées de 450 projets open-source matures, y compris ceux d'Apache, Mozilla, FFmpeg et du noyau Linux. Ce jeu de données intègre neuf outils d'analyse statique avancés, produisant plus de 700 métriques uniques à différents niveaux tels que méthode, classe, fichier et projet. Avec un total de 63 586 versions de projets analysées, SQuaD vise à faciliter la recherche empirique sur la maintenabilité des logiciels, la dette technique et l'évaluation de la qualité.

The Software Quality Dataset (SQuaD) is a comprehensive collection of software quality metrics derived from 450 mature open-source projects, including those from Apache, Mozilla, FFmpeg, and the Linux kernel. This dataset integrates nine advanced static analysis tools, yielding over 700 unique metrics across various levels such as method, class, file, and project. With a total of 63,586 analyzed project releases, SQuaD aims to facilitate empirical research on software maintainability, technical debt, and quality assessment.

SQuaD: The Software Quality Dataset

يستكشف هذا المقال الفروق في الأداء بين Quarkus Native Image وQuarkus JVM، مع التركيز على أوقات البناء، وأحجام صور Docker، وأوقات بدء التشغيل، واستخدام الذاكرة. يوفر قياسات فعلية من تطبيق جاهز للإنتاج لمساعدة المطورين على اتخاذ قرارات مستنيرة حول الخيار الأنسب لنشرهم. تقدم Quarkus خيارين رئيسيين للنشر: Native Image، التي يتم تجميعها مسبقًا باستخدام GraalVM، وTraditional JVM، التي تعمل على آلة Java الافتراضية. كل خيار له نقاط قوته حسب المتطلبات المحددة.

Este artículo explora las diferencias de rendimiento entre Quarkus Native Image y Quarkus JVM, centrándose en los tiempos de construcción, tamaños de imágenes de Docker, tiempos de inicio y uso de memoria. Proporciona mediciones reales de una aplicación lista para producción para ayudar a los desarrolladores a tomar decisiones informadas sobre qué opción de implementación se adapta mejor a sus necesidades. Quarkus ofrece dos opciones principales de implementación: Native Image, compilada por adelantado con GraalVM, y Traditional JVM, que se ejecuta en la Máquina Virtual de Java. Cada opción tiene sus fortalezas según los requisitos específicos.

Cet article examine les différences de performance entre Quarkus Native Image et Quarkus JVM, en se concentrant sur les temps de construction, les tailles d'image Docker, les temps de démarrage et l'utilisation de la mémoire. Il fournit des mesures réelles d'une application prête pour la production afin d'aider les développeurs à prendre des décisions éclairées sur l'option de déploiement qui convient le mieux à leurs besoins. Quarkus propose deux options de déploiement principales : Native Image, compilée à l'avance avec GraalVM, et Traditional JVM, qui s'exécute sur la machine virtuelle Java. Chaque option a ses forces selon les exigences spécifiques.

This article explores the performance differences between Quarkus Native Image and Quarkus JVM, focusing on build times, Docker image sizes, startup times, and memory usage. It provides actual measurements from a production-ready application to help developers make informed decisions about which deployment option best suits their needs. Quarkus offers two primary deployment options: Native Image, compiled ahead-of-time with GraalVM, and Traditional JVM, which runs on the Java Virtual Machine. Each option has its strengths depending on specific requirements.

Quarkus Native vs JVM: Real-World Performance Comparison

🌐 IAM multi-cloud

Recientemente, varios de los principales proveedores de nube pública registraron interrupciones importantes:

<ul>
<li>GCP: 12 de junio de 2025.</li>
<li>AWS: 20 de octubre de 2025.</li>
<li>Azure: 29 de octubre de 2025.</li>
</ul>

Estos incidentes han llevado a muchas empresas a considerar una estrategia multi-cloud para reducir el riesgo de quedarse fuera de línea cuando un proveedor sufre una caída de servicio.

Entonces me surgió la siguiente pregunta: si una organización utiliza varias nubes a la vez (por ejemplo, AWS + Azure + Google Cloud), ¿cómo controla quién accede, de qué forma accede y qué puede hacer en cada una de ellas?

A esto se le conoce como Identity and Access Management (IAM), o Gestión de Identidad y Acceso.

Vamos paso por paso.




1. ¿Qué es una IDENTIDAD?

Una identidad es cualquier cosa que puede iniciar sesión en un sistema.

Por ejemplo:

<ul>
<li>Tú, como estudiante.</li>
<li>Un profesor.</li>
<li>Un robot de software / servicio (por ejemplo, un script que sube archivos).</li>
</ul>

Ejemplo: 
Piensa en la identidad como tu “usuario” en la universidad. 
Tú tienes un código de alumno que te identifica frente al sistema.



2. ¿Qué es AUTENTICACIÓN?

Es demostrar que eres tú. Formas comunes:

<ul>
<li>Contraseña</li>
<li>Huella</li>
<li>Token enviado por correo (2FA)</li>
</ul>

Ejemplo: 
Cuando ingresas a tu cuenta de Google, pones:

<ol>
<li>tu correo → identidad</li>
<li>tu clave → autenticación</li>
</ol>



3. ¿Qué es AUTORIZACIÓN?

Es qué puedes hacer una vez que entraste.

Por ejemplo:

<ul>
<li>“Solo leer archivos”</li>
<li>“Leer y escribir”</li>
<li>“Administrar todo”</li>
</ul>

Ejemplo: 
En la universidad:

<ul>
<li>Los alumnos pueden ver notas.</li>
<li>Los profesores pueden subir notas.</li>
<li>Coordinación puede cambiar las notas.</li>
</ul>



4. ¿Qué es IAM?

IAM = Identity + Authentication + Authorization.

<a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fsg5lasnckgzvne67gylk.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fsg5lasnckgzvne67gylk.png" alt="Diagrama IAM" width="800" height="355"></a>

Sirve para:

<ul>
<li>Crear usuarios</li>
<li>Dar permisos</li>
<li>Quitar permisos</li>
<li>Registrar qué hizo cada usuario</li>
</ul>

Ejemplo: 
El sistema académico crea tu usuario (identidad), te da clave (autenticación) y decide qué puedes ver (autorización).



5. ¿Qué pasa cuando hay VARIAS nubes?

Imagina que una empresa usa:

<ul>
<li>AWS para almacenar archivos</li>
<li>Azure para usuarios de oficina</li>
<li>Google Cloud para análisis de datos</li>
</ul>

Cada nube tiene su propio sistema IAM. 
Entonces, se vuelve complicado manejar muchos usuarios y permisos.

Ejemplo: 
Es como si tu universidad tuviera tres portales separados, cada uno con su usuario y su contraseña. Confuso y poco práctico.



6. ¿Cómo funciona el IAM en cada nube? 


<div class="highlight js-code-highlight">
<pre class="highlight plaintext"><code> ┌──────────────────┬──────────────────────┬─────────────────────┐
 │ AWS │ Azure │ GCP │
 └──────────────────┴──────────────────────┴─────────────────────┘
 │ │ │
 Roles + Policies Azure AD + RBAC IAM Roles
</code></pre>

</div>



🟦 AWS

Usa:

<ul>
<li>AWS IAM</li>
<li>Roles → permisos temporales</li>
<li>Policies (políticas) → reglas que dicen qué puedes hacer</li>
</ul>

Ejemplo:

<ul>
<li>Un rol que permite leer un bucket S3</li>
<li>Otro rol que permite lanzar máquinas EC2</li>
</ul>

🟩 Azure

Usa:

<ul>
<li>Azure Active Directory (Azure AD)</li>
<li>Roles RBAC (Role-Based Access Control)</li>
</ul>

Ejemplo:

<ul>
<li>Rol “Reader” solo ve datos</li>
<li>Rol “Contributor” puede modificar</li>
</ul>

🟥 Google Cloud

Usa:

<ul>
<li>Google Cloud IAM</li>
<li>IAM Roles (básicos, predefinidos y personalizados)</li>
</ul>

Ejemplo:

<ul>
<li>Owner → lectura, escritura y administración</li>
<li>Editor → lectura y escritura</li>
<li>Viewer → lectura</li>
</ul>

Terminología de gestión de identidades y accesos por cada nube

<a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fxu1duan3cuz1rhref1xe.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fxu1duan3cuz1rhref1xe.png" alt="IAM por nube" width="720" height="197"></a>




7. ¿Y cómo hacemos para NO tener tres cuentas distintas?

Aquí entra un concepto importante, la federación de identidades, esto permite que un usuario se autentique una sola vez en un sistema y pueda ingresar a las tres nubes.

La federación usa protocolos como:

<ul>
<li>SAML 2.0</li>
<li>OIDC (OpenID Connect)</li>
<li>OAuth 2.0</li>
</ul>

Estos protocolos permiten que un sistema diga: 
"Este usuario es auténtico, puedes confiar en él." 


<div class="highlight js-code-highlight">
<pre class="highlight plaintext"><code> ┌──────────────────────────────────────────────────┐
 │ FEDERACIÓN = Un solo IdP para varias nubes │
 └──────────────────────────────────────────────────┘
 │
 Permite usar 1 identidad para: AWS + Azure + GCP
 │
 Protocolos: SAML, OAuth2, OIDC

</code></pre>

</div>



Ejemplo: 
Te logeas con tu cuenta universitaria y automáticamente puedes:

<ul>
<li>usar Teams (Microsoft),</li>
<li>usar Google Drive (Google),</li>
<li>usar Moodle (otro proveedor).</li>
</ul>

"Eso es federación".




8. ¿Qué es el SSO?

SSO = Single Sign-On = "Inicia sesión una sola vez".

Ejemplo: 
Cuando entras a Gmail y luego, sin volver a poner tu clave, puedes entrar a YouTube.

"Eso es SSO".

Cada nube tiene su servicio SSO:

<ul>
<li>AWS → IAM Identity Center</li>
<li>Azure → Azure AD SSO</li>
<li>GCP → Workload Identity Federation
</li>
</ul>

<div class="highlight js-code-highlight">
<pre class="highlight plaintext"><code>SSO = Iniciar sesión una vez
 │
 Acceder a:
 - AWS (IAM Identity Center)
 - Azure AD SSO
 - GCP (Workload Identity Federation)

</code></pre>

</div>






9. ¿Qué recomiendan los expertos?

En multi nube, se destaca tres reglas de oro:

<ul>
<li>Todo acceso debe estar autenticado 
→ Cada acción debe tener un usuario responsable.</li>
<li>Menor privilegio 
→ Dar solo lo necesario. 
(Si solo necesita leer, no le des permisos de administrador).</li>
<li>Auditoría continua 
→ Registrar quién hizo qué.</li>
</ul>

Ejemplo: 
Cuando un alumno entra al sistema académico, queda registrado. Igual con los profesores.




Ejemplo final para entenderlo completo

Imagina una empresa “TechSchool” con tres nubes:

Sin IAM unificado:

<ul>
<li>Ana (desarrolladora) tiene 3 cuentas:

<ul>
<li>Una en AWS</li>
<li>Una en Azure</li>
<li>Una en GCP</li>
</ul>


</li>

<li>Tiene 3 contraseñas</li>

<li>El administrador debe actualizar permisos en 3 lugares.</li>

</ul>

Con IAM con federación + SSO:

<ul>
<li>Ana tiene una sola cuenta (por ejemplo, en Azure).</li>
<li>Inicia sesión una vez.</li>
<li>Puede entrar a AWS, Azure y GCP.</li>
<li>Sus permisos están centralizados.</li>
</ul>

Esto facilita la vida a todos.




🎓¿Qué debería recordar?

✔ Identidad = quién eres 
✔ Autenticación = demostrarlo 
✔ Autorización = qué puedes hacer 
✔ IAM = gestión total de accesos 
✔ Cada nube usa su propio sistema de roles 
✔ Federación = un solo usuario para varias nubes 
✔ SSO = iniciar sesión una sola vez 
✔ Menor privilegio y auditoría = buenas prácticas

مؤخراً، أبلغت العديد من مزودي الخدمات السحابية العامة الرئيسيين، بما في ذلك GCP وAWS وAzure، عن انقطاعات كبيرة. دفعت هذه الحوادث العديد من المؤسسات إلى التفكير في استراتيجيات متعددة السحاب لتقليل مخاطر التوقف. جانب حاسم من إدارة خدمات السحابة المتعددة هو إدارة الهوية والوصول (IAM)، التي تتحكم في وصول المستخدمين وإجراءاتهم عبر منصات مختلفة.

Recientemente, varios de los principales proveedores de nube pública, como GCP, AWS y Azure, registraron interrupciones significativas. Estos incidentes han llevado a muchas organizaciones a considerar estrategias multi-cloud para mitigar el riesgo de tiempo de inactividad. Un aspecto crítico de la gestión de múltiples servicios en la nube es la Gestión de Identidad y Acceso (IAM), que controla el acceso y las acciones de los usuarios en diferentes plataformas.

Récemment, plusieurs grands fournisseurs de cloud public ont signalé des pannes importantes, notamment GCP, AWS et Azure. Ces incidents ont poussé de nombreuses entreprises à envisager des stratégies multi-cloud pour réduire le risque de temps d'arrêt. Un aspect essentiel de la gestion de plusieurs services cloud est la Gestion des Identités et des Accès (IAM), qui contrôle l'accès des utilisateurs et leurs actions sur différentes plateformes.

Recent significant outages were reported by major public cloud providers, including GCP, AWS, and Azure. These incidents have prompted many organizations to consider multi-cloud strategies to mitigate the risk of downtime. A critical aspect of managing multiple cloud services is Identity and Access Management (IAM), which controls user access and actions across different platforms.

Why CI/CD Is Not Just Jenkins and YAML: The Untold Reality of DevOps Pipelines

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