мог бы взять 0 и даже не кипятить воду 😏

MemOps 😃

когда просят увеличить скорость работы сети 😵‍💫

MemOps 😃

Эфемерные контейнеры в Kubernetes 🤨

С версии Kubernetes 1.16 была добавлена возможность запуска эфемерных контейнеров (Ephemeral Containers). Эта функция позволяет запускать временные контейнеры в рамках существующих Pod'ов, чтобы помочь в диагностике и отладке проблем, а также для выполнения различных задач в рамках существующего окружения.

Эфемерные контейнеры не заменяют существующие контейнеры в Pod'ах, а запускаются рядом с ними в рамках того же сетевого пространства и с теми же точками монтирования. Это означает, что эфемерные контейнеры могут легко получить доступ к ресурсам Pod'а, таким как файловая система или сетевые интерфейсы.

https://habr.com/ru/company/timeweb/blog/720510/

Шпаргалка Git/GitHub 🤨

git init — Инициализировать новый репозиторий
git clone — Клонировать репозиторий с удаленного сервера
git add — Добавить файл / каталог в промежуточную область
git commit — Зафиксировать изменения в репозитории
git push — Перенести изменения в удаленный репозиторий
git pull — Извлечь изменения из удаленного репозитория
git merge — Объединить изменения из другой ветви
git branch — Перечислить /создать/удалить ветки
git checkout — Переключиться на другую ветку/зафиксировать
git status — Показать статус репозитория
git log — Показать историю коммитов
git diff — Показать различия между коммитами/ветками
git stash — Временно хранит изменения, не готовые к коммитам
git tag — Создает/удаляет теги
git remote — Добавляет/удаляет удаленный репозиторий

MemOps 😃

темные цвета ❤️

MemOps 😃

Динамический анализ кода DAST 🤨

На практике динамические анализаторы кода позволяют находить такие уязвимости, как переполнение буфера, SQL-инъекции и так далее, причем происходит все по методу черного ящика. По сути, само использование DAST — это уже существенный шаг в сторону DevSecOps-практик.

https://otus.ru/nest/post/2942/

MemOps

MemOps 😃

5 фактов про Spark 🤨

Spark -- известный open source-фреймворк из экосистемы Hadoop-проектов, позволяющий выполнять распределенную обработку как неструктурированных, так и слабоструктурированных данных.

1. Apache Spark является фреймворком для обработки данных в области Big Data. А так как он работает в оперативной памяти и обращается к диску редко, то и обработка данных осуществляется очень быстро, что не может не радовать.

2. Ранее стандартом для обработки данных был Hadoop MapReduce. Однако он известен двумя существенными недостатками: повышенная сложность разработки и низкая производительность. В Spark в этом плане все интереснее.

3. Сегодня стандартом, по сути, стал Apache Spark. Этот фреймворк создавался для решения двух задач: устранение минусов MapReduce при сохранении его преимуществ.

4. Apache Spark и прочие Big Data-технологии сегодня активно используются в облаках. В результате это дает возможность еще и получать все преимущества современных облачных сервисов.

5. Spark эффективно используется в Kubernetes, что позволяет активно использовать технологии контейнеризации.

кажется, пора в отпуск

MemOps 😃

«Если это календарь вам о чём-нибудь говорит, просканируйте QR-код»

MemOps 😃

Пошаговое руководство по резервному копированию и восстановлению базы данных Kubernetes ETCD 🤨

Шаг 1: Проверьте версию ETCD

Шаг 2: Создайте резервную копию

Шаг 3: Проверьте приложение

Шаг 4: Восстановите резервную копию

Шаг 5: Измените etcd.yaml

Шаг 6: Проверьте контейнер ETCD

Шаг 7: Проверьте список участников

Шаг 8: Проверьте модули, службы и развертывания

Подробнее: https://www.cyberithub.com/how-to-backup-and-restore-kubernetes-etcd-database-step-by-step/