13139
Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир DevOps Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3P8kFH
Большинство людей сразу прыгают в Prometheus и Grafana, не понимая, какую именно задачу они на самом деле решают.
Я постоянно вижу это на собеседованиях. Человек говорит: «Мы используем Prometheus для мониторинга», но при этом не может объяснить, почему логи и метрики требуют разных пайплайнов, или что вообще происходит, когда CloudWatch перестаёт справляться на масштабе.
В observability вы решаете две принципиально разные проблемы.
Логи отвечают на вопрос "что произошло". Произошла ошибка. Пришёл запрос. Упал запрос к базе данных.
Это события - истории, которые рассказывает ваше приложение.
Метрики отвечают на вопрос "как система чувствует себя прямо сейчас". Латентность 200 мс. CPU 75%. 500 запросов в минуту. Это измерения.
Разные типы данных. Разные способы сбора. Разное хранение. И именно здесь большинство людей путается.
В прошлом месяце на моём DevOps-буткемпе мы собрали полноценную систему observability для микросервисов в Kubernetes.
Логи
Для логов мы использовали Fluentd sidecar-контейнеры, которые шарят volume с основным контейнером приложения:
- приложение пишет логи в volume;
- Fluentd читает их и отправляет дальше;
- чёткое разделение ответственности;
- на небольшом масштабе логи просто улетают напрямую в CloudWatch.
Но когда у вас тысячи строк логов в секунду, приходится добавлять слои:
- Lambda для форматирования.
- Kinesis для буферизации.
- OpenSearch для быстрых запросов по петабайтам данных.
- S3 для долгосрочного бэкапа.
Мы держали 7 дней в OpenSearch для активных расследований. 30 дней — в CloudWatch. Годы — в S3 для комплаенса. У каждого слоя разные характеристики по цене и производительности.
Метрики
Для метрик Prometheus скрейпит application endpoints каждые 30 секунд:
- разработчики инструментируют код клиентскими библиотеками Prometheus;
- экспонируют /metrics endpoint;
- Prometheus сам подтягивает данные.
Мы создали ServiceMonitor’ы, которые говорят Prometheus, какие pod’ы скрейпить на основе label’ов:
- Как только поднимаются новые pod’ы, Prometheus их обнаруживает и начинает скрейпить.
- Дальше Grafana визуализирует всё это.
- Мы импортировали готовые дашборды с grafana.com для мониторинга Kubernetes.
- И также собрали кастомные панели под метрики конкретного приложения.
Логи и метрики идут параллельно.
Когда что-то ломается, метрики показывают вам всплеск: error rate подпрыгнул в PM. Латентность выросла со 100 мс до 2 секунд.
Дальше вы идёте в логи: фильтруете по тому же окну времени, находите stack trace’ы и видите, что именно упало.
Нельзя нормально дебажить, имея только один тип данных. Нужны обе перспективы.
Мы всё это реализовали и оттраблшутали в лайв-созвоне: нагенерили метрики и логи и собрали дашборды в Grafana
Прочитать подробный пост можно здесь: https://open.substack.com/pub/akhileshmishra/p/youre-not-ready-for-kubernetes-observability
👉 DevOps Portal
Тормозят Docker-сборки? Используй мощь build cache
Build cache переиспользует слои образа и метаданные, чтобы ускорить сборку. Когда ты пересобираешь образ без изменений или с минимальными изменениями, билдер повторно использует результаты предыдущей сборки.
На картиинке наглядный пример того, как build cache работает между сборками
Если хочешь ускорить сборки, в этом туториале разобраны ключевые концепции и практики, которые помогают выжать максимум из кэша:
https://depot.dev/blog/ultimate-guide-to-docker-build-cache
👉 DevOps Portal
Репозиторий для изучения Prometheus и понимания, зачем и где его использовать
https://github.com/acend/prometheus-training
👉 DevOps Portal
Нашёл максимально залипательный способ прокачать system design и облачную архитектуру – игра Server Survival
Это 3D tower defense, где вы играете за облачного архитектора: строите инфраструктуру, раскидываете файрволы, балансировщики, сторэджи, отбиваетесь от дудоса, следите за бюджетом и здоровьем сервисов.
По сути, интерактивный симулятор продакшн-нагрузки, только в формате игры 🥳
И да, проект опенсорс, код на GitHub
@IT_Portal
Когда-нибудь задумывались, как Kubernetes-сервисы обрабатывают балансировку нагрузки?
Вот как это работает.
По умолчанию компонент kube-proxy в Kubernetes использует iptables для маршрутизации запросов (также поддерживается IPVS).
В iptables есть функция, называемая statistic mode random probability.
Эта функция является частью iptables и используется для фильтрации пакетов и NAT. Она позволяет создавать правила, которые случайным образом матчят определённый процент пакетов.
Например, мы протестировали endpoint сервиса, указывающий на деплоймент из трёх подов.
Он показал значение statistic mode random probability = 0.33, что по сути распределяет трафик между тремя подами.
Это скорее вероятностное распределение трафика, а не полноценная балансировка нагрузки.
- Оно не учитывает фактическую нагрузку на серверы.
- Не гарантирует равномерное распределение трафика во времени.
- Не поддерживает session persistence (липкие сессии)
👉 DevOps Portal
🎬 Что это? А это второй выпуск нового интерактивного шоу «АйТир Лист» от МойОфис
«АйТир Лист» – это шоу, в котором эксперты оценивают технологии, компании, фреймворки и ИТ-решения по шкале от 1 до 4. Каждый выпуск — это 14 табличек от модератора, жаркие дискуссии и итоговый рейтинг, который поможет зрителям разобраться в актуальных трендах и сделать собственные выводы.
Во втором выпуске мы оценим фичи и идиомы C++.
Гости выпуска:
— Данил Черепанов, архитектор Редакторов МойОфис
— Антон Полухин, эксперт-разработчик C++ Техплатформы Городских сервисов Яндекса
🎥 Смотрите наш юбилейный второй выпуск там, где вам удобно:
VK | YouTube | RuTube
Реклама
ООО "НОВЫЕ ОБЛАЧНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ"
ИНН: 7703807270
erid: 2W5zFJ8gqck
В этом репозитории вы найдёте роадмап для изучения Kubernetes с нуля (от уровня новичка до продвинутого).
Внутри много ссылок на курсы, статьи, материалы по теме
Забираем на GitHub
👉 DevOps Portal
Запутались, когда использовать Kubernetes Operators, а когда Helm? Это для вас.
Хотя на первый взгляд они могут казаться взаимозаменяемыми для деплоя приложений, на самом деле они решают разные задачи
Kubernetes Operator: обеспечивает расширенное управление за счёт автоматизации, учитывающей жизненный цикл, для сложных приложений
Helm: упрощает деплой приложений с помощью готовых шаблонов, называемых chart’ами, и идеально подходит для настройки простых, воспроизводимых окружений
👉 DevOps Portal
GoBackup – занятная CLI-утилита для бэкапов баз данных и не только
Всё описывается в YAML-конфиге, после чего можно запускать резервное копирование прямо в системе. Из приятных бонусов – у GoBackup есть простая веб-морда для просмотра и управления бэкапами
- Сайт тут
- Github здесь
👉 DevOps Portal
Как создать Kubernetes-оператор с нуля
Операторы упрощают рабочие процессы, сокращают объём ручных операций и помогают в управлении инфраструктурой – это ключевые навыки для всех, кто работает в DevOps.
https://thenewstack.io/how-to-build-a-kubernetes-operator-from-scratch/
👉 DevOps Portal
Быстрый совет по Linux
Используйте less, чтобы просматривать длинный файл с прокруткой, не открывая редактор:
$ less /var/log/syslog
q, чтобы выйти
DNS resolution в Linux и Kubernetes
Автор делится своими знаниями о том, как устроен DNS resolution в Linux и Kubernetes.
В статье можно найти информацию о:
- Общая теория DNS в Kubernetes
- DNS в Linux: resolv.conf и nssswitch.conf
- Что изменится при использовании, например, Alpine?
- DNS в Kubernetes: kube-dns, настройки и модификации, dnsPolicy
Все это описывается максимально подробно, с примерами, комментариями и ссылками на документацию по теме.
Читайте здесь
👉 DevOps Portal
Совет дня по Linux
Можно использовать команду fc для редактирования команд из истории. Допустим, вам нужно отредактировать команды с номерами 230 по 232 в истории.
fc 230 232
Гринатом — ИТ-интегратор Росатома — ищет системного архитектора АРМ в Москве!
✅Вам предстоит разрабатывать архитектурные концепции и технические решения на АРМ, готовить презентации и обоснования архитектурных решений, проводить аудит и анализ текущей инфраструктуры, разрабатывать стратегии миграции на отечественные платформы и участвовать в разработке проектной документации.
🙌А мы предложим конкурентоспособную «белую» зарплату с годовыми бонусами и ежегодной индексацией, ДМС со стоматологией, тренажерный зал с сауной в офисе,
образовательные курсы за счёт компании. И главное — карьерный и экспертный рост в рамках единой команды.
Хорошая статья о том как Kubernetes распределяет Pods по Nodes.
Рассматривается как и в целом работа scheduler’а, так и принципы работы механизмов для распределения Pods:
- nodeSelector
- Node affinity
- Pod affinity/anti-affinity
- Taints and tolerations
- Topology constraints
- Scheduler profiles
Читайте здесь
👉 DevOps Portal
Kubernetes совет
Удалить все поды в неймспейсе
При работе с тестовым кластером или в процессе обучения
могут возникнуть ситуации, когда нужно удалить все поды в конкретном неймспейсе.
Сделать это можно с помощью флага --all
👉 DevOps Portal
🤔 Как хранят Docker-образы на реальной работе? Как делать так, чтобы уязвимости не попадали в прод?
Harbor — топ-1 open-source приватный Docker Registry, который даёт всё для DevOps/DevSecOps:
• Встроенное сканирование уязвимостей (Trivy).
• Proxy-cache для быстрого pull без rate-limit.
• Подпись образов (Cosign) от подмены.
• Политики блокировки небезопасных артефактов.
• Retention для автоматической очистки.
• Мониторинг через Kube-Prometheus-Stack.
Самый распространённый способ запустить контейнер — использовать Docker CLI. Но что именно делает команда docker run? Чем она отличается от:
🔹 podman run
🔹 nerdctl run
🔹 ctr run
🔹 runc create/start
Мини-курс, чтобы научиться запускать контейнеры с разными рантаймами:
https://labs.iximiuz.com/skill-paths/run-containers-across-runtimes
👉 DevOps Portal
📘 На Stepik вышел курс — «SRE-инженер: От основ до продакшена»
Хотите строить системы, которые не падают, управлять инцидентами без хаоса и внедрять культуру надёжности? Этот курс — полный путь SRE-инженера.
• SRE-фундамент: философия SRE, error budgets, toil reduction, blameless culture
• SLI/SLO/SLA: метрики надёжности, договорённости с бизнесом
• Observability: Prometheus, Grafana, ELK Stack, Jaeger, OpenTelemetry
• Алертинг: эффективные алерты, runbooks, on-call ротации
• Incident Management: классификация, эскалация, координация
• Post-mortem: root cause analysis, предотвращение повторений
• Отказоустойчивость: graceful degradation, circuit breakers, failover
• Chaos Engineering: Chaos Monkey, Litmus, Game Days
• Продакшен: High Availability, Disaster Recovery, RTO/RPO
🎓 Сертификат — добавьте в резюме или LinkedIn
🚀 Скидка 25%, действует 48 часов
👉 Пройти курс на Stepik
Учимся сетям на практике
Вот пример сложной сетевой топологии, которую можно развернуть в playground от iximiuz Labs, где узлы – это реальные виртуальные машины, соединённые с произвольным количеством сетевых бриджей.
Пора поработать руками:
https://labs.iximiuz.com/playgrounds/flexbox
👉 DevOps Portal
Знаете ли вы?
SSH-сессии не исчезают, когда вы отключаетесь.
Пути:/var/log/wtmp — история входов/var/log/btmp — неудачные попытки входа/var/log/lastlog — последний вход
Что могут увидеть специалисты по цифровой криминалистике:
- успешные логины;
- неудачные brute-force попытки;
- исходные IP-адреса;
- длительность сессий;
-какая учётная запись использовалась.
Вы отключились. Linux сохранил журнал посещений.
👉 DevOps Portal
📘 На Stepik вышел курс — «DevOps»
Хотите разобраться, что такое DevOps и как он применяется в реальных проектах? В этом курсе — полный набор базовых инструментов и практик, чтобы уверенно стартовать.
• От Linux и Bash до Git, Docker и Kubernetes
• Автоматизация инфраструктуры с Terraform и Ansible
• CI/CD пайплайны: настройка тестирования и деплоя
• Мониторинг и логирование: Prometheus, Grafana, алертинг
• Практика на реальных кейсах и задания прямо в браузере
🎓 Сертификат по завершении — отличный плюс к резюме
🚀 Освойте DevOps на практике без сложного входа и дорогих программ. Начните уже сегодня со скидкой 25% в течение 48 часов
👉 Пройти курс на Stepik
GitHub Actions начнёт взимать плату за self-hosted раннеры
Теперь за привилегию запускать CI на собственной инфраструктуре будут брать $0.002 за минуту
При этом параллельно объявлено существенное снижение цен на cloud-hosted раннеры
@IT_Portal
🎁 Разворачивайте подарки инфраструктуру Selectel
Открывайте адвент-календарь провайдера и масштабируйте сервисы в 2026 году
С 15 по 23 декабря IT-специалистам и их проектам дарят скидки и кешбэк до 100% на инфраструктуру.
🆕 Новые подарки в адвент-календаре появляются каждый день в 12:00 мск.
Поспешите: каждая ячейка открыта всего сутки, а количество подарков в ней ограничено. Лучше не затягивать!
Готовы прокачать инфраструктуру? Загляните в календарь 💯
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHd1QC8
Environment branching – это модель, при которой для каждого окружения существует отдельная ветка.
Код продвигается по пайплайну за счёт мерджей из одной ветки в следующую, обычно по цепочке dev → qa → staging → prod.
Этот подход даёт командам очень явный контроль над тем, что именно деплоится. Разработчики работают в dev, тестировщики подхватывают изменения в qa, staging используется для стабилизации релизов, а в production попадает только то, что было последовательно промоутировано через все этапы.
Такая модель часто встречается в легаси-системах или в конфигурациях без развитых CI/CD-инструментов.
Когда промоуты выполняются вручную, наличие отдельных веток может казаться более безопасным и проще для понимания.
Однако компромиссы здесь существенные. Ветки быстро расходятся, окружения начинают вести себя по-разному, и поддержание синхронизации превращается в отдельную задачу.
Эта модель плохо масштабируется и обычно противоречит современным практикам, которые опираются на единый источник истины.
Environment branching даёт контроль, но ценой консистентности. Для большинства современных команд это анти-паттерн, если только ограничения системы не делают его неизбежным.
👉 DevOps Portal
Паттерны проброса портов в Kubernetes
Ты находишься внутри dev-кластера, доступ к сети ограничен, и сервис, который ты только что задеплоил, ведёт себя странно.
Нет ни LoadBalancer, ни настроенного ingress-контроллера, и «просто открыть порт» – не вариант, потому что сетевики либо тормозят, либо отвечают отказом.
Вот здесь тебя и выручает kubectl port-forward.
Вот простая инфографика, чтобы было легче понять.
👉 DevOps Portal
🔥 БЕСПЛАТНЫЙ КУРС ПО СОЗДАНИЮ НЕЙРО-СОТРУДНИКОВ НА GPT И ДРУГИХ LLM 🔥
Ищете практический и углубленный курс, чтобы освоить создание нейро-сотрудников? Мы создали курс из 5 объемных занятий. Это именно то, что нужно, чтобы прокачать свои навыки абсолютно бесплатно!
📌 Темы занятий:
1. Введение в мир нейро-сотрудников
2. Как работают LLM и их аналоги
3. Создание базы знаний для нейро-сотрудника (RAG)
4. Тестирование и отладка нейро-сотрудников
5. Интеграция нейро-сотрудников в Production
Вот 5 тем курса - он максимально простой и доступный, общеобразовательный, без какого-либо сложного программирования 📚Прохождение этого курса, скорее всего, займет у вас от 1 до 3 часов
🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному курсу и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!
Советы по работе с Helm Chart
Когда речь заходит об управлении конфигурацией Kubernetes,
Helm – один из ключевых инструментов, который используют многие компании.
В этой статье разберём несколько полезных практик работы с Helm-чартами:
- Правильное использование community charts
- Ревью и анализ SubCharts
- Безопасная работа с образами из публичных регистри
- Поиск всех контейнерных образов, используемых в чарте
- Конвертация чарта в обычные YAML-манифесты для аудита
- Управление несколькими окружениями через аккуратные values-файлы
- Best practices для Chart.yaml
- Тестирование и валидация
Подробный блог-пост:
https://devopscube.com/helm-best-practices-essential-tips-to-know/
👉 DevOps Portal
SAST: руководство для начинающих
Статья про Static Application Security Testing. Автор кратко описывает что это такое, зачем оно нужно и почему это важно. Также рассказывает про способы анализа, которые могут быть «под капотом» у анализатора
Рассматривается следующее:
- «Grep»-техника (она же pattern-matching)
- Control Flow Analysis
- Data Flow Analysis
- Taint Analysis
Для каждой техники приводится лаконичное описание логики работы, примеры, а также ее преимущества и недостатки.
Хорошее руководство для новичков, которые только начинают свой путь в SAST ✌️
👉 DevOps Portal
Устали продираться через тысячи пакетов?
Команда tshark, запущенная с ключом -Y, – это ваше секретное оружие для быстрой фильтрации и точного поиска нужных данных
👉 DevOps Portal