Roadmap в DevOps 2025

DevOps — это стремительно развивающаяся область, объединяющая разработчиков и специалистов по эксплуатации для автоматизации, ускорения и улучшения процессов доставки программного обеспечения. DevOps-инженеры играют ключевую роль в современном ИТ-ландшафте, помогая компаниям быстро адаптироваться к меняющимся условиям и требованиям рынка. Их задачи охватывают широкий спектр областей: автоматизация инфраструктуры, управление жизненным циклом приложений, настройка мониторинга и обеспечение надёжности систем.

Основная концепция DevOps заключается в устранении барьеров между командами разработки (Dev) и эксплуатации (Ops), что позволяет внедрять изменения быстрее и с меньшими рисками. Это достигается за счёт использования инструментов и подходов, таких как CI/CD (непрерывная интеграция и доставка), Infrastructure as Code (IaC, инфраструктура как код), контейнеризация и мониторинг. Однако DevOps — это не только технологии, но и культура взаимодействия, прозрачности и ответственности в командах.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/articles/868332/

MemOps 🎄

MemOps 🎄

Tg бот для IT + автоматизация ИПРО-2 используя MTS Exolve. Упаковка в Docker и автоматизация сборки с GitHub Actions

Статья написана с целью передачи проекта всем кто ищет информацию по написанию простых ботов, началу работы с docker и github Actions.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/articles/868678/

MemOps 🎄

MemOps 🎄

Технология контейнеризации Docker: ускоряем развертывание приложений

Идея Docker с самого начала заключалась в том, чтобы упростить процесс переноса и запуска приложений. Команда разработчиков из компании dotCloud (ныне Docker, Inc.) работала над созданием инструмента, который позволял бы упаковывать приложение и запускать его в любом месте.

Вскоре стало понятно, что с помощью Docker можно упаковывать практически все: от отдельных микросервисов до больших стеков с множеством компонентов. Это значительно упростило процесс переноса приложений, избавив от необходимости повторно настраивать зависимости и конфигурации на каждом новом сервере.

Развертывание приложений стало намного быстрее и проще, а запуск необходимых сервисов — более предсказуемым и контролируемым. Вы создаете контейнер один раз, запускаете его где угодно и он работает везде. Это особенно важно для развертывания приложений в облаке или на различных серверах.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/companies/dockhost/articles/868022/

MemOps 🎄

MemOps 🎄

Станьте экспертом Kubernetes: подготовка CKS!

Экосистема Kubernetes продолжает расти в сложности и важности, и освоение ее аспектов безопасности стало важнейшим навыком. Сертификация Certified Kubernetes Security Specialist (CKS) предназначена для подтверждения этой компетентности. В этой записи блога рассматриваются основные элементы подготовительного курса CKS, предлагая как теоретические знания, так и практические задачи, которые помогут вам добиться успеха. Продолжительность: 11:06:39.

📌 Подробнее: https://www.youtube.com/watch?v=d9xfB5qaOfg

MemOps 🎄

MemOps 🎄

DevOps: Писать или настраивать инструменты?

«DevOps. How to use?
Этот вопрос пришел ко мне после того, как я увидел пост в LinkedIn. Молодой девопс делился своим опытом: он написал скрипт, который фиксирует состояние виртуальных машин (CPU, MEM, DISK) на bash. Дальше я отвлекся на мем и не успел прочитать весь пост, но он задал мне интересные размышления.»

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/articles/868878/

MemOps 🎄

MemOps 🎄

Как ускорить CI/CD пайплайн в 5 раз: опыт оптимизации

CI/CD-пайплайн — ключевая часть разработки. Его медлительность снижает продуктивность команды и замедляет релизы. В статьe автор делится опытом, как он сократил время выполнения пайплайна с 45 минут до 10.

Что сделано:
▪️ Разделение задач на параллельные процессы
Ранее этапы выполнялись последовательно. Теперь тесты, сборка и другие задачи запускаются параллельно, что экономит общее время.

▪️ Использование кэширования зависимостей
Зависимости (например, npm-модули) теперь не переустанавливаются заново для каждого запуска. Это снизило время установки на 80%.

▪️ Оптимизация тестирования
Тесты разделены на группы для выполнения в несколько потоков.
Реализован механизм пропуска тестов для файлов, которые не изменились.

▪️ Улучшение Docker-сборки
Пайплайн использует многоэтапные сборки Docker-образов. Это уменьшило их размер и время создания.

▪️ Переход на облачные раннеры
Использование облачных серверов позволило масштабировать ресурсы и избежать узких мест на локальных машинах.

Результаты:
▪️ Время выполнения пайплайна сократилось с 45 до 10 минут.
▪️ Тестирование ускорилось на 70%, сборка Docker-образов — на 50%.
▪️ Команда начала получать обратную связь от системы почти мгновенно, что улучшило процесс разработки.

📌 Подробнее: https://medium.com/@ali_hamza/from-45-minutes-to-10-minutes-how-i-made-my-ci-cd-pipeline-5x-faster-9e8bbacc6f29

MemOps 🎄

MemOps 🎄

Дешевые облака, или зачем настраивать FinOps

Зима пришла стремительно, и принесла с собой много новых идей, ключевых решений, а самое главное, пересмотр уже устоявшихся концепций и парадигм. Одной из таких идей на первый план вышла FinOps (Financial Operations), практика по управлению расходами, применительно к облачным технологиям. Этот подход ставит целью проведение глубокого анализа облачных расходов и работу с реализацией продуктовых задач компаний. Он помогает видеть комплексно процессы компании и объединять усилия команд, для оптимизации операционных процессов. Зачем это нужно? Цифры подскажут:

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/868892/

MemOps 🎄

MemOps 🎄

Новые горизонты разработки ИИ-приложений с MCP и Docker

Anthropic представила протокол Model Context Protocol (MCP), стандартизирующий соединение AI-моделей с внешними источниками данных. Docker упрощает развертывание MCP-серверов, решая проблемы изоляции и зависимости. Разработчики могут тестировать MCP серверы, используя Docker Desktop.

📌 Подробнее: https://www.docker.com/blog/the-model-context-protocol-simplifying-building-ai-apps-with-anthropic-claude-desktop-and-docker/

MemOps 🎄

MemOps 🎄

Ghostty — новый эмулятор терминала, который создан для работы на macOS и Linux. Его автор — Митчелл Хашимото, известный разработчик таких инструментов, как Vagrant и Terraform.

▪️ Работает быстрее, чем многие популярные терминалы.
▪️ На macOS использует родные технологии для создания гладкого и удобного интерфейса. На Linux — поддержка GTK.
▪️ Ghostty разрабатывается как проект с открытым исходным кодом.

Кому будет полезен?
Разработчикам: ускоряет работу с кодом и делает терминал удобным для современных инструментов.
Админам и DevOps: высокая производительность для CI/CD, контейнеров и мониторинга.
Исследователям данных: поддержка графики помогает визуализировать данные прямо в терминале.

📌 Подробнее: https://ghostty.org/download

MemOps 🎄

Последний созвон в этом году

MemOps 🎄

Интеграция Playwright и GitHub Actions: Оптимизация CI/CD

Современные веб-приложения требуют высокой скорости разработки и надежного тестирования. Одной из лучших практик является использование непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), где автоматическое тестирование играет ключевую роль. В статье автор подробно рассматривает, как связать мощь Playwright с гибкостью GitHub Actions для создания эффективного процесса CI/CD. В этой публикации я расскажу об основных идеях и их преимуществах.

📌 Подробнее: https://dzone.com/articles/seamless-ci-cd-integration-playwright-and-github-actions

MemOps 🎄

Вот бы полную версию

MemOps 😃

Scrum is dead или почему Kanban намного эффективнее Scrum

1. Отсутствие необходимости в спринтах.

В Scrum работа организована в виде спринтов, каждый из которых длится от одной до четырёх недель. Чаще всего команды выбирают двухнедельные спринты. На протяжении этого времени команда обязана выполнить все запланированные задачи, что может создавать давление на исполнителей и вынуждать их принимать не самые оптимальные решения, а также склонять их к «срезанию углов», чтобы успеть всё выполнить к ранее обозначенным срокам.

Никто и никогда не знает реальных сроков выполнения той или иной задачи, поэтому команды впустую тратят своё время, чтобы примерно оценить сроки выполнения. Было бы лучше, если бы это время было потрачено на реальную работу, а не попытки угадать сроки выполнения задач.

Если во время планирования спринта исполнитель сообщает о коротких сроках выполнения, то на спринт ему просто дают больше задач, чтобы он не скучал без работы. Если же исполнитель называет очень большие сроки, то ему говорят, что это очень долго и что сроки нужно уменьшить. И вообще, у нас тут очень много задач в очереди, поэтому работать надо быстрее и эффективнее.

Примерные сроки выполнения, названные наугад во время планирования, становятся вдруг обязательствами во время спринта, что ещё сильнее демотивирует команду и ведёт к постоянным спорам между исполнителями и Product Owner’ом по поводу сроков и количества задач для спринта.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/articles/869164/

MemOps 🎄