#юмор
Грамотное планирование - залог успеха!

#юмор
Лучше думать наперед

#Terraform #IaC
🔧 Что такое Terraform и как он помогает DevOps?

👋 Привет инженерам!

Terraform — мощный инструмент для автоматизации и стандартизации инфраструктуры ✨
Он позволяет масштабируемо и безопасно управлять ИТ-средами независимо от их сложности — будь то кластер Kubernetes, виртуальные машины или ресурсы в AWS, GCP, Azure и других облаках. ☁️

Как это работает?
📄 Вы описываете инфраструктуру с помощью конфигурационных файлов (чаще всего на HashiCorp Configuration Language или YAML)
🔍 Terraform анализирует эти конфигурации, сравнивает с текущим состоянием ресурсов (`.state` файл)
⚙️ Применяет нужные изменения: создаёт, изменяет или удаляет необходимые ресурсы

🔗 Интеграция с GitHub и GitLab делает этот процесс версионируемым и максимально прозрачным для всей команды.

✨ Итог: меньше ручной работы, больше стабильности и предсказуемости в инфраструктуре.

👨‍💻 Личный опыт:
Terraform применим не только в облаках — я запускаю его локально на гипервизоре как альтернативу Vagrant. Отлично подходит для быстрого развёртывания стендов и тестов.

👋 Привет, друзья!

Последнюю неделю разбираюсь с адаптацией микросервисного приложения, которое
раньше жило в Docker Compose, под production-окружение на k3s.
Вот ключевые темы, которые всплывают в процессе:

🔄 Как работает Traefik как ingress-контроллер

🐳 Почему я выбрал k3s для облака

🧰 И где в этом всём Helm

#traefik #microservices
⚙ Traefik

👋 Привет! В микросервисной архитектуре критически важно правильно направлять трафик между сервисами. Я использую для этого Traefik — современный обратный прокси и балансировщик нагрузки

🚀 Что делает Traefik:
- 🔹 Принимает трафик из интернета (HTTP, HTTPS, TCP, UDP).
- 🔹 Автоматически обнаруживает сервисы через Docker, Kubernetes и др.
- 🔹 Балансирует нагрузку между репликами.
- 🔹 Поддерживает canary-релизы и зеркалирование трафика.

🔍 Встроенные инструменты для observability: метрики, логи, трассировки — всё это помогает быстро реагировать на сбои.

✅ Плюсы Traefik:
- Автоматическое обнаружение сервисов (Docker, Kubernetes и др.)
- Встроенная поддержка Let's Encrypt (TLS)
- Удобный веб-дашборд
- Простая настройка
- Поддержка middlewares (аутентификация, rate limiting и др.)

❌ Минусы Traefik:
- Меньше гибкости, чем у NGINX в сложной маршрутизации
- Меньше расширений и экосистемы
- Не всегда очевидная отладка при сложных конфигурациях


🧐 Когда использовать Traefik?
Когда нужно быстро настраивать маршрутизацию в динамически изменяемой среде (например, CI/CD, Kubernetes или Docker Swarm), и важно иметь автоматическое управление TLS.

👨‍💻 Личный опыт:
Я использую Traefik для балансировки трафика в контейнерных кластерах. Конфигурация происходит через CI/CD. Очень помогает встроенный дашборд — позволяет удобно отлаживать поведение сервисов.

Дальше мы заглянем чуть глубже в то, как Traefik устроен.

#юмор
Даже он смог 💪

#traefik
⚙ Traefik

👋 Привет! Работа Traefik условно делится на 4 этапа.

📦 Как устроен процесс маршрутизации:

1️⃣ Entrypoints
Traefik слушает входящие соединения на указанных портах. В нашем примере — 80 (HTTP) с редиректом на 443 (HTTPS). Это "точки входа" нашего трафика.

2️⃣ Routers
Здесь происходит основной роутинг. Роутеры связывают запросы с правилами и middleware'ами (например, авторизация, редиректы, модификация заголовков).

3️⃣ Rules и Frontend
Роутер сопоставляет запрос с нужным правилом (например, Host(`api.domain.com`) или Host(`domain.com`), Path(`/web`)), и направляет трафик правильному сервису.

4️⃣ Backends (services)
Здесь уже находятся ваши реальные приложения: API, веб-приложения и микросервисы. Traefik доставляет запросы туда, куда нужно, учитывая все заданные правила.

👨‍💻 Личный опыт:
У себя в кластере я поднимаю Traefik через Helm и настраиваю его с помощью CI/CD, передавая нужные values-файлы при деплое:

helm upgrade traefik traefik/traefik --namespace traefik -f $CHART_PATH/traefik/values.yaml

Так можно быстро адаптировать конфигурацию под конкретную задачу прямо в пайплайне.

#loki

👋 Привет! А как вы читаете логи?

Умение зайти на хост и отфильтровать логи через grep — обязанность любого уважающего себя инженера. Но если инфраструктура подросла, появились важные сервисы, — пора задуматься о централизованном логировании.

Если инфраструктура относительно небольшая, и вы, как и я, любите Grafana — отличным вариантом станет использование Loki.

📦 Как работает Loki: сбор и визуализация логов

1. Архитектура:

- Логи с серверов и приложений собирает агент Promtail.
- Promtail отправляет логи в Loki (обычно по порту 3100).
- Визуализация логов и построение графиков происходит в Grafana, которая интегрируется с Loki.

2. Как это работает:

- Promtail читает указанные лог-файлы и отправляет данные в Loki.
- Grafana подключается к Loki как к источнику данных — и вы можете просматривать логи, строить графики и делать алерты.

3. Плюсы такого подхода:

✅ Централизованный сбор логов.
✅ Гибрид между ELK и Prometheus: минимальное потребление ресурсов, легко масштабируется.
✅ Работает как с метриками, так и с сырыми логами, что удобно при отладке или расследованиях.

📌 Советы:

- Не забывайте настраивать лейблы — без них не получится нормально фильтровать логи в Grafana.
- Настраивайте отдельные scrape_configs для разных типов логов: системные, приложенческие, nginx, базы и т.д.
- Не открывайте Grafana без авторизации — логи могут содержать чувствительные данные.

👨‍💻 Личный опыт:
Нужны логи с подов в Kubernetes? Легко! Добавьте в ваш promtail следующую задачу:

  - job_name: kubernetes-pods
    static_configs:
      - targets: ["localhost"]
        labels:
          node: "k3s_node"
          __path__: /var/log/containers/*.log
          level: info
    pipeline_stages:
      - cri: {}
    relabel_configs:
      - source_labels: ['__path__']
        regex: '/var/log/containers/(?P<pod_name>[^_]+)_(?P<namespace>[^_]+)_(?P<container_name>[^-]+)-.+\.log'
        target_label: 'pod'
        replacement: '$1'
      - source_labels: ['__path__']
        regex: '/var/log/containers/(?P<pod_name>[^_]+)_(?P<namespace>[^_]+)_(?P<container_name>[^-]+)-.+\.log'
        target_label: 'namespace'
        replacement: '$2'
      - source_labels: ['__path__']
        regex: '/var/log/containers/(?P<pod_name>[^_]+)_(?P<namespace>[^_]+)_(?P<container_name>[^-]+)-.+\.log'
        target_label: 'container'
        replacement: '$3'
      - action: replace
        replacement: 'kubernetes-pods'
        target_label: '__job__'

Теперь вы сможете легко отлавливать логи всех подов в вашем кластере!

Кстати, если хотите узнать как это все красиво визуализировать в Graphana, дайте знать в комментариях.

Отдыхая от работы наткнулся на любопытную, хоть и спорную статью. Я знаю, что тип личности это вещь очень условная, меняется в разные периоды жизни и так далее и вообще чуть ли не астрология)
Но я решил поэкспериментировать, выложил всю биографию и достижения в Grok 3 xAI и, в результате, определил типы своей личности на текущий момент, после чего перепроверил его через тест MBTI на https://www.16personalities.com/

Мне этого показалось мало и я пошел дальше: построил краткосрочный и долгосрочный карьерный трек исходя из своих типов личностей (2 пограничных варианта - архитектор и лидер), а также ценностей и возможностей. Результат, в принципе, ожидаем, хотя несколько полезных советов нашлось, так что считаю затею, в целом, полезной👍

А как вы корректируете свой карьерный трек?

Хабр
Как я разобрался в своей карьере с помощью Deepseek
https://habr.com/p/904940/