Serverless: будущее в развертывании приложений

Serverless computing — это подход, который кардинально меняет процессы разработки и развертывания. Разработчики создают функции (Functions-as-a-Service, FaaS), а инфраструктурой занимаются облачные провайдеры, такие как AWS Lambda, Azure Functions и Google Cloud Functions.

В статье выделены ключевые аспекты:

▪️ Automatic Scaling: приложения автоматически масштабируются под нагрузку;
▪️ Cost-Efficiency: плата только за выполненные операции, без затрат на простой;
▪️ Faster Time-to-Market: быстрая разработка и развертывание.

Serverless computing строится на событиях (event-driven architecture). Например, вызов функции может быть инициирован HTTP-запросом, изменением данных в базе или поступлением сообщения в очередь. Это делает Serverless идеальным для микросервисов, которые требуют быстрого и эффективного взаимодействия.

Примеры использования:
▪️ Обработка данных IoT;
▪️ Event-driven workflows;
▪️ Чат-боты и API Gateway.

📌 Подробнее: https://dzone.com/articles/serverless-computing-the-future-of-application-deployment

MemOps 🤨

MemOps 🎄

Поддержка актуальности документации и неодназначность термина «as Code»

«> Руслан, привет!) а подскажи пож-та, может есть у тебя ссылочки на
шаблоны/примеры/лучшие практики по документированию архитектуры и инфраструктуры системы

Вопросы документирования и особенно актуальности документации — на мой взгляд, одни из самых больных в нашей с вами айтишечке. Но, если дело касается сущностей, которые мы можем описать кодом (или как код) — всё становится сильно проще.»

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/articles/866198/

MemOps 🎄

Envoy в Legacy-среде: использование протоколов xDS для управления Data Plane

Привет, Хабр! Давайте продолжим изучать возможности Envoy, но уже в контексте динамической конфигурации. В первой статье мы рассматривали настройку статической конфигурации, однако она имеет свои особенности. Статическая конфигурация подходит, когда ваши upstream (серверы, к которым Envoy отправляет запросы) редко изменяются. Envoy работает как прокси, и каждый запрос проходит через него. Чтобы правильно обработать запрос, Envoy должен иметь актуальную информацию о бэкенд-серверах, такую как их IP-адреса и порты. Когда информация о бэкенде меняется, необходимо обновить конфигурацию в статическом файле и перезапустить Envoy, что не всегда удобно.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/companies/gnivc/articles/866034/

MemOps 🎄

Новогодняя идея: адвент-календарь с увольнениями. Суть проста: каждый день до нового года увольняют рандомного человека из компании 🙂

MemOps 🎄

Разбор типов метрик Prometheus

Prometheus — мощный инструмент для мониторинга, который использует разные типы метрик для сбора данных: счетчики, гистограммы, измерения и значения. В статье рассматриваются особенности и различия этих типов, а также как правильно использовать их для мониторинга и анализа производительности системы.

Каждый тип метрики имеет свои особенности и применимость в различных сценариях.

📌 Подробнее: https://dzone.com/articles/understanding-prometheus-metric-types

MemOps 🎄

MemOps 🎄

MemOps 🎄

Memory Manager в Kubernetes теперь в GA

С релизом Kubernetes 1.32 компонент Memory Manager достиг статуса General Availability (GA). Это важный шаг для всех, кто работает с рабочими нагрузками, требующими точного и предсказуемого управления памятью.

📌 Что такое Memory Manager?
Это инструмент, который позволяет Kubernetes минимизировать фрагментацию памяти и более эффективно управлять её выделением для подов. Он поддерживает:
▪️ Политики управления памятью:
Static: фиксированное выделение памяти при создании подов.
Dynamic: гибкое выделение памяти во время работы.
▪️ Полную поддержку HugePages для высокопроизводительных приложений.
▪️ Интеграцию с kubelet и scheduler для обеспечения согласованного выделения ресурсов.

📌 Почему это важно?
До появления Memory Manager Kubernetes сталкивался с проблемами некорректного выделения памяти и фрагментации, что могло приводить к снижению производительности подов. Теперь:
▪️ Выделение памяти для подов стало предсказуемым.
▪️ Фрагментация памяти минимизируется, что особенно важно для плотных кластеров.
▪️ Приложения, требующие больших страниц памяти (HugePages), могут работать стабильно и эффективно.

📌 Кому это нужно?
DevOps-инженерам, управляющим кластерами с высокими требованиями к ресурсам.
Командам, работающим с базами данных, телеком-приложениями и другими системами, где критична производительность.
Тем, кто использует Kubernetes для высоконагруженных систем и хочет больше контроля над ресурсами.

📌 Подробнее: https://kubernetes.io/blog/2024/12/13/memory-manager-goes-ga/

MemOps 🎄

MemOps 🎄

Docker: от Legacy к Cloud-Native

В блоге Docker рассказали, как их инструменты помогают:
▪️ Упростить работу с приложениями и сократить сложность;
▪️ Ускорить процессы разработки и развёртывания;
▪️ Перевести проекты на Cloud-Native архитектуру без боли.

📌 Подробнее: https://www.docker.com/blog/from-legacy-to-cloud-native-how-docker-simplifies-complexity-and-boosts-developer-productivity/

MemOps 🎄

MemOps 🎄

Как упростить миграцию CI/CD: практический опыт GitHub Enterprise

Миграция CI/CD-процессов — сложный шаг для многих компаний, особенно когда текущие инструменты перестают удовлетворять растущие потребности бизнеса.

Если ваша команда сталкивалась с необходимостью переноса рабочих процессов или инструментов, вы знаете, насколько это трудоемкий процесс: он требует не только технической экспертизы, но и тщательной координации между всеми участниками. В статье рассматриваются лучшие практики, которые помогают минимизировать риски и сделать процесс более управляемым.

Вот некоторые из советов:
▪️ Выберите вариант хостинга: облако (меньше затрат на поддержку) или собственная инфраструктура (лучше для безопасности и соответствия требованиям)
▪️ Настройте доступ: разделите права между командами и средами (тестовая/продакшн).
▪️ Интеграция с облаком через OIDC: используйте OpenID Connect для безопасного запуска процессов без долгосрочных ключей.

📌 Подробнее: https://devops.com/best-practices-for-ci-cd-migration-the-github-enterprise-example/

MemOps 🎄

MemOps 🎄

Как заставить API самому себе писать тесты: практика генерации тестов на основе спецификации API. Часть 1

Тестирование API — неизменная задача при разработке продуктов. Проблема, с которой сталкиваются многие компании, — большой ручной регресс. Появляется автоматизация, но покрытие огромного количества API‑методов требует ресурсов, которых часто нет. Кроме того, в большинстве случаев написание API‑тестов — монотонная работа, которой никто не любит заниматься. Как решить эти проблемы?

Привет, Хабр. Меня зовут Елизавета Андреева. Я инженер по автоматизации тестирования в ОК.Tech. Мы с коллегами в ОК разработали и внедрили автогенерацию API‑тестов, благодаря которой мы сокращаем ручную работу и время на написание однотипных автотестов, оставляем QA‑инженерам для покрытия только кейсы на бизнес логику. И в этой статье (которая станет первой в серии из двух частей) я начну рассказ о том, как мы реализовали наш генератор и каких результатов нам удалось достичь.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/companies/odnoklassniki/articles/865370/

MemOps 🎄

MemOps 🎄

Руководство по современным сетевым политикам Kubernetes

В мире Kubernetes сетевые политики играют важную роль в управлении трафиком внутри вашего кластера. Но что они собой представляют? Зачем, когда и как их стоит использовать? На эти вопросы отвечает в своём небольшом руководстве Скотт Ригби,  амбассадор CNCF и мейнтейнер Helm и Flux.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/companies/flant/articles/847904/

MemOps 🎄

MemOps 🎄