🔥 Факапы и их расследование

Истории расследования факапов, вызванных цепочками маловероятных событий и безобидных багов.

👉 45 минут увлекательного доклада с конфы DevOops

@DevOpsKaz 😛

🔥 10 бесплатных DevOps-лабораторий

⚪️ Платформа KodeKloud Engineer

Можете погрузиться в реальные задачи, пройти путь от системного администратора до архитектора DevOps.

⚪️ Сборник DevOps-лабов

Практикуйтесь с CI/CD, мониторингом и автоматизацией.

⚪️ Лаборатория Kubernetes

Разворачивайте кластеры, управляйте приложениями, осваивайте YAML как профи.

⚪️ Лаборатория Docker

Собирайте и запускайте настоящие контейнеры.

⚪️ Лаборатория Git

Осваивайте ветвления, слияния и потоки Git — становитесь мастером.

⚪️ Лаборатория Terraform

Пишите инфраструктуру как код и смело разворачивайте ресурсы AWS.

⚪️ Лаборатория Linux

Разбирайтесь с основами Linux — 90% работы DevOps начинается здесь.

⚪️ Лаборатория Ansible

Автоматизируйте настройку серверов как профи.

⚪️ Лаборатория Jenkins

Создавайте настоящие пайплайны CI/CD с практическим опытом Jenkins.

⚪️ Лаборатория Python

Практикуйтесь в написании скриптов для автоматизации и работы с облаками.

Пользуйтесь и делитесь с коллегами 🫡

@DevOpsKaz 😛

🔥 Автоскейлинг в Kubernetes

Чтобы ваши Kubernetes-приложения масштабировались как по волшебству, можно использовать KEDA (Kubernetes Event-driven Autoscaling) с кастомными метриками RED (Rate, Errors, Duration) из Prometheus.

KEDA позволяет автоматически увеличивать или уменьшать количество подов на основе данных. Это не просто про CPU или память. Вы задаёте свои правила, например, масштабировать при условии, что запросов больше 100 в минуту или ошибок на уровне 5%. Всё это работает через конфигурацию ScaledObject и запросы к Prometheus.

⚪️ Настраиваете Prometheus для сбора метрик (например, http_requests_total).
⚪️ Создаёте ScaledObject с триггером Prometheus, указывая адрес сервера и запрос (типа sum(rate(http_requests_total[5m]))).
⚪️ KEDA следит за метриками и управляет Horizontal Pod Autoscaler (HPA), добавляя или убирая поды.

Забудьте про жёсткие лимиты — адаптируйте масштабирование под бизнес-логику.

В результате: улучшите отклик сервисов, оптимизируете расходы на облако, получите более надёжную архитектуру и точную аналитику.

👉 Читать конкретные примеры

@DevOpsKaz 😛

🔥 Автоматическое ревью кода с помощью ИИ

По данным GitHub, более миллиона разработчиков начали использовать автоматическое ревью кода в первый месяц после релиза GitHub Copilot для пулл-реквестов в апреле 2025 года.

Главная проблема ИИ в ревью кода — отсутствие контекста. Модель не знает архитектуру вашего проекта. Каждое ложное срабатывание требует в среднем 10 минут на проверку. При 30% ложных срабатываний и 800 предупреждениях это 240 ложных тревог = 40 часов работы — полная рабочая неделя впустую.

Так как же на самом деле эффективно использовать ИИ в этой задаче?

⚪️ ИИ возится с рутиной

Те самые скобочки, null pointer, очевидные проблемы безопасности. ИИ освобождает время для самого ценного — обучения и обмена опытом.

Когда Microsoft разработчики перестали тратить время на поиск тривиальных ошибок, качество дискуссий значительно выросло. Вместо забыл проверку на null в строке 12 обсуждают почему выбрали такой паттерн для задачи.

Google пошёл дальше — их ML-suggested edits покрывают только 7% комментариев, остальные остаются за людьми. При этом экономия времени колоссальная, потому что эти 7 — самые времязатратные и скучные проверки.

⚪️ Мультиагентная оркестрация

Первый агент (RuleChecker) находит проблемы, второй (ReviewFilter) проверяет их точность.

Современные паттерны оркестрации включают последовательный анализ (безопасность → производительность → стиль), параллельную работу специализированных агентов и коллаборативное решение сложных задач через групповой чат агентов.

⚪️ Адаптация под кодовую базу

Ключевые компоненты успешной адаптации: дообучение на кодовой базе, постепенное обучение на новых паттернах и автоматическое обучение на действиях разработчиков.

DeepSeek Coder с 6,7 миллиардами параметров после дообучения превосходит CodeLlama с 13 миллиардами, достигая 70% полезных предложений против 40-50%.

👉 Узнайте, как применять советы на практике

@DevOpsKaz 😛