Советы по Kubernetes!
15 советов и рекомендаций по работе с Kubernetes, о которых должен знать каждый администратор Kubernetes 👇⚓️
1/ 🔍 Мастерство работы с пространствами имен:
Эффективное использование пространств имен позволяет упорядочить кластеры. Логическая группировка ресурсов, изоляция сред и упрощение управления.
2/ 🚦 Квоты и лимиты ресурсов:
Установите квоты на ресурсы, чтобы предотвратить их перегрузку. Используйте лимиты, чтобы обеспечить справедливое распределение ресурсов и избежать влияния одного недобросовестного стручка на другие.
3/ 🔄 Срочные обновления FTW:
Используйте обновление по расписанию при развертывании. Это обеспечивает минимальное время простоя за счет постепенной замены экземпляров, что делает обновление более плавным и удобным.
4/ 🛡️ RBAC Best Practices:
Тонкая настройка управления доступом с помощью ролевого управления доступом (RBAC). Предоставление наименьших привилегий, регулярный аудит ролей и обеспечение безопасности кластера.
5/ 📚 Документация имеет значение:
Kubernetes имеет обширную документацию. Ознакомьтесь с ней! Глубокое понимание особенностей позволит сэкономить время и избежать головной боли.
6/ 💻 Imperative vs. Declarative:
Знайте, когда следует использовать императивные команды (kubectl run), а когда - декларативные YAML-файлы. Декларативная конфигурация более удобна в обслуживании и масштабируема.
7/ 🔄 Pod Disruption Budgets:
Реализовать PodDisruptionBudgets для контроля случайных сбоев, таких как обновление или обслуживание. Сохраняйте стабильность!
8/ 🚨 Мониторинг и оповещения:
Настройте надежный мониторинг и оповещения. Prometheus и Grafana - ваши друзья. Раннее обнаружение предотвращает катастрофы.
9/ 🛠️ Мудрость диаграмм Helm:
Используйте диаграммы Helm для упаковки, версионирования и управления приложениями Kubernetes. Это упрощает сложные развертывания.
10/ 🔄 CronJobs для запланированных задач:
Используйте CronJobs для автоматизации повторяющихся задач в кластере. Запланированное обслуживание, резервное копирование и очистка стали проще!
11/ 🧹 Очистка ресурсов:
Регулярный аудит и очистка неиспользуемых ресурсов. Избегайте разрастания ресурсов и поддерживайте кластер.
12/ 🚀 Пользовательские определения ресурсов (CRD):
Расширяйте API Kubernetes своими собственными ресурсами. CRD позволяют определять пользовательские объекты и контроллеры для специализированных случаев использования.
13/ 🔗 Сетевые политики:
Определение сетевых политик для контроля взаимодействия между капсулами. Повышение уровня безопасности и ограничение потенциальных возможностей для атак.
14/ 🔄 Горизонтальное автомасштабирование Pod:
Включите автомасштабирование для своих развертываний. Пусть Kubernetes автоматически регулирует количество pod-ов в зависимости от использования ресурсов или пользовательских показателей.
15/ 🚛 Persistent Volumes:
Понимание и использование Persistent Volumes и Persistent Volume Claims. Обеспечение сохранности данных и эффективное управление хранением.
👉 @devops_star
15 советов и рекомендаций по работе с Kubernetes, о которых должен знать каждый администратор Kubernetes 👇⚓️
1/ 🔍 Мастерство работы с пространствами имен:
Эффективное использование пространств имен позволяет упорядочить кластеры. Логическая группировка ресурсов, изоляция сред и упрощение управления.
2/ 🚦 Квоты и лимиты ресурсов:
Установите квоты на ресурсы, чтобы предотвратить их перегрузку. Используйте лимиты, чтобы обеспечить справедливое распределение ресурсов и избежать влияния одного недобросовестного стручка на другие.
3/ 🔄 Срочные обновления FTW:
Используйте обновление по расписанию при развертывании. Это обеспечивает минимальное время простоя за счет постепенной замены экземпляров, что делает обновление более плавным и удобным.
4/ 🛡️ RBAC Best Practices:
Тонкая настройка управления доступом с помощью ролевого управления доступом (RBAC). Предоставление наименьших привилегий, регулярный аудит ролей и обеспечение безопасности кластера.
5/ 📚 Документация имеет значение:
Kubernetes имеет обширную документацию. Ознакомьтесь с ней! Глубокое понимание особенностей позволит сэкономить время и избежать головной боли.
6/ 💻 Imperative vs. Declarative:
Знайте, когда следует использовать императивные команды (kubectl run), а когда - декларативные YAML-файлы. Декларативная конфигурация более удобна в обслуживании и масштабируема.
7/ 🔄 Pod Disruption Budgets:
Реализовать PodDisruptionBudgets для контроля случайных сбоев, таких как обновление или обслуживание. Сохраняйте стабильность!
8/ 🚨 Мониторинг и оповещения:
Настройте надежный мониторинг и оповещения. Prometheus и Grafana - ваши друзья. Раннее обнаружение предотвращает катастрофы.
9/ 🛠️ Мудрость диаграмм Helm:
Используйте диаграммы Helm для упаковки, версионирования и управления приложениями Kubernetes. Это упрощает сложные развертывания.
10/ 🔄 CronJobs для запланированных задач:
Используйте CronJobs для автоматизации повторяющихся задач в кластере. Запланированное обслуживание, резервное копирование и очистка стали проще!
11/ 🧹 Очистка ресурсов:
Регулярный аудит и очистка неиспользуемых ресурсов. Избегайте разрастания ресурсов и поддерживайте кластер.
12/ 🚀 Пользовательские определения ресурсов (CRD):
Расширяйте API Kubernetes своими собственными ресурсами. CRD позволяют определять пользовательские объекты и контроллеры для специализированных случаев использования.
13/ 🔗 Сетевые политики:
Определение сетевых политик для контроля взаимодействия между капсулами. Повышение уровня безопасности и ограничение потенциальных возможностей для атак.
14/ 🔄 Горизонтальное автомасштабирование Pod:
Включите автомасштабирование для своих развертываний. Пусть Kubernetes автоматически регулирует количество pod-ов в зависимости от использования ресурсов или пользовательских показателей.
15/ 🚛 Persistent Volumes:
Понимание и использование Persistent Volumes и Persistent Volume Claims. Обеспечение сохранности данных и эффективное управление хранением.
👉 @devops_star
👍3
Технологический стек Netflix - CI/CD Pipeline
Эта статья основана на материалах многих инженерных блогов Netflix и проектов с открытым исходным кодом.
🔹Планирование: Netflix Engineering использует JIRA для планирования и Confluence для документирования.
🔹Код: Java - основной язык программирования для сервисов бэкенда, другие языки используются для различных задач.
🔹Сборка: Для сборки в основном используется Gradle, а для поддержки различных вариантов использования создаются плагины Gradle.
🔹Упаковка: Пакет и зависимости упаковываются в машинный образ Amazon (AMI) для выпуска.
🔹Тестирование: Тестирование подчеркивает ориентацию продакшен-культуры на создание хаос-инструментов.
🔹Развертывание: Для развертывания Netflix использует самостоятельно созданный Spinnaker.
🔹Мониторинг: Метрики мониторинга централизованы в Atlas, а для выявления аномалий используется Kayenta.
🔹Отчет об инцидентах: Инциденты рассылаются в соответствии с приоритетом, а для их обработки используется PagerDuty.
👉 @devops_star
Эта статья основана на материалах многих инженерных блогов Netflix и проектов с открытым исходным кодом.
🔹Планирование: Netflix Engineering использует JIRA для планирования и Confluence для документирования.
🔹Код: Java - основной язык программирования для сервисов бэкенда, другие языки используются для различных задач.
🔹Сборка: Для сборки в основном используется Gradle, а для поддержки различных вариантов использования создаются плагины Gradle.
🔹Упаковка: Пакет и зависимости упаковываются в машинный образ Amazon (AMI) для выпуска.
🔹Тестирование: Тестирование подчеркивает ориентацию продакшен-культуры на создание хаос-инструментов.
🔹Развертывание: Для развертывания Netflix использует самостоятельно созданный Spinnaker.
🔹Мониторинг: Метрики мониторинга централизованы в Atlas, а для выявления аномалий используется Kayenta.
🔹Отчет об инцидентах: Инциденты рассылаются в соответствии с приоритетом, а для их обработки используется PagerDuty.
👉 @devops_star
👍2
Docker vs. Kubernetes. Что мы должны использовать?
Что такое Docker?
Docker - это платформа с открытым исходным кодом, которая упрощает создание, распространение и запуск приложений с помощью контейнеров. Она позволяет создавать легкие, переносимые, самодостаточные контейнеры из любого приложения со всеми его зависимостями.
Что такое Kubernetes?
Kubernetes, также известная как K8s, - это система с открытым исходным кодом для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнерными приложениями. Она группирует контейнеры, из которых состоит приложение, в логические блоки для удобства управления и обнаружения в кластере машин. Для запуска контейнеров в Kubernetes используются не Docker Engine, а такие среды выполнения контейнеров, как containerd и CRI-O.
Чем они отличаются?
Docker ориентирован на автоматизацию создания и развертывания отдельных контейнеров на одном узле. Хотя он может управлять коллекциями контейнеров с помощью Docker Swarm, он более ограничен по сравнению с Kubernetes с точки зрения масштабируемости и возможностей.
Kubernetes продвинулась дальше в области оркестровки контейнеров, управляя кластерами узлов, на которых работают Linux-контейнеры. Она обеспечивает планирование, балансировку нагрузки и предоставляет надежную платформу для автоматизации развертывания, масштабирования и обеспечения требуемого состояния приложений.
Таким образом, Docker отлично справляется с управлением контейнерами на одной системе, а Kubernetes предназначен для управления и масштабирования многоконтейнерных приложений в кластерах.
👉 @devops_star
Что такое Docker?
Docker - это платформа с открытым исходным кодом, которая упрощает создание, распространение и запуск приложений с помощью контейнеров. Она позволяет создавать легкие, переносимые, самодостаточные контейнеры из любого приложения со всеми его зависимостями.
Что такое Kubernetes?
Kubernetes, также известная как K8s, - это система с открытым исходным кодом для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнерными приложениями. Она группирует контейнеры, из которых состоит приложение, в логические блоки для удобства управления и обнаружения в кластере машин. Для запуска контейнеров в Kubernetes используются не Docker Engine, а такие среды выполнения контейнеров, как containerd и CRI-O.
Чем они отличаются?
Docker ориентирован на автоматизацию создания и развертывания отдельных контейнеров на одном узле. Хотя он может управлять коллекциями контейнеров с помощью Docker Swarm, он более ограничен по сравнению с Kubernetes с точки зрения масштабируемости и возможностей.
Kubernetes продвинулась дальше в области оркестровки контейнеров, управляя кластерами узлов, на которых работают Linux-контейнеры. Она обеспечивает планирование, балансировку нагрузки и предоставляет надежную платформу для автоматизации развертывания, масштабирования и обеспечения требуемого состояния приложений.
Таким образом, Docker отлично справляется с управлением контейнерами на одной системе, а Kubernetes предназначен для управления и масштабирования многоконтейнерных приложений в кластерах.
👉 @devops_star
❤1👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
SRE Roadmap
Дорожная карта, чтобы стать SRE (концепции > инструменты)
https://github.com/teivah/sre-roadmap
👉 @devops_star
Дорожная карта, чтобы стать SRE (концепции > инструменты)
https://github.com/teivah/sre-roadmap
👉 @devops_star
👍5
Этот репозиторий Awesome DevOps содержит отличную подборку инструментов, практик и ресурсов для DevOps-инженеров. Здесь вы найдете:
- 📌 Автоматизацию CI/CD
- ☁️ Облачные платформы и инфраструктуру как код
- 🔍 Мониторинг и логирование
- 🔄 Оркестрацию контейнеров (Kubernetes, Docker)
- 🛠 Полезные DevOps-инструменты
Если вы хотите улучшить свой стек технологий или просто узнать что-то новое в мире DevOps — обязательно загляните!
https://github.com/awesome-soft/awesome-devops
👉 @devops_star
- 📌 Автоматизацию CI/CD
- ☁️ Облачные платформы и инфраструктуру как код
- 🔍 Мониторинг и логирование
- 🔄 Оркестрацию контейнеров (Kubernetes, Docker)
- 🛠 Полезные DevOps-инструменты
Если вы хотите улучшить свой стек технологий или просто узнать что-то новое в мире DevOps — обязательно загляните!
https://github.com/awesome-soft/awesome-devops
👉 @devops_star
👍1
Топ 4 лучших типа сервисов Kubernetes в одной диаграмме.
🔹 ClusterIP
ClusterIP - это стандартный и наиболее распространенный тип службы. Kubernetes назначает сервису ClusterIP внутренний IP-адрес кластера. Это делает службу доступной только в пределах кластера.
🔹 NodePort
Это позволяет вывести сервис за пределы кластера, добавив общекластерный порт поверх ClusterIP. Мы можем запросить сервис по NodeIP:NodePort.
🔹 LoadBalancer
Этот способ раскрывает сервис извне, используя балансировщик нагрузки облачного провайдера.
🔹 ExternalName
Сопоставляет службу с доменным именем. Обычно это используется для создания службы в Kubernetes для представления внешней базы данных.
👉 @devops_star
🔹 ClusterIP
ClusterIP - это стандартный и наиболее распространенный тип службы. Kubernetes назначает сервису ClusterIP внутренний IP-адрес кластера. Это делает службу доступной только в пределах кластера.
🔹 NodePort
Это позволяет вывести сервис за пределы кластера, добавив общекластерный порт поверх ClusterIP. Мы можем запросить сервис по NodeIP:NodePort.
🔹 LoadBalancer
Этот способ раскрывает сервис извне, используя балансировщик нагрузки облачного провайдера.
🔹 ExternalName
Сопоставляет службу с доменным именем. Обычно это используется для создания службы в Kubernetes для представления внешней базы данных.
👉 @devops_star
👍2
DevToys
Швейцарский армейский нож для разработчиков.
DevToys помогает выполнять повседневные задачи разработки, такие как форматирование JSON, сравнение текста и тестирование RegExp. Нет необходимости использовать множество ненадежных веб-сайтов для выполнения простых задач с вашими данными. Благодаря функции Smart Detection DevToys может определить, какой инструмент лучше использовать для данных, скопированных в буфер обмена Windows. Компактное наложение позволяет сохранить небольшой размер приложения поверх других окон. Можно использовать несколько экземпляров приложения одновременно.
https://github.com/veler/DevToys
👉 @devops_star
Швейцарский армейский нож для разработчиков.
DevToys помогает выполнять повседневные задачи разработки, такие как форматирование JSON, сравнение текста и тестирование RegExp. Нет необходимости использовать множество ненадежных веб-сайтов для выполнения простых задач с вашими данными. Благодаря функции Smart Detection DevToys может определить, какой инструмент лучше использовать для данных, скопированных в буфер обмена Windows. Компактное наложение позволяет сохранить небольшой размер приложения поверх других окон. Можно использовать несколько экземпляров приложения одновременно.
https://github.com/veler/DevToys
👉 @devops_star
👍3
Автоматизация AWS SSO с помощью Terraform
Использование Terraform для автоматизации установки и настройки ресурсов SSO, упрощения управления пользователями и повышения уровня безопасности.
https://medium.com/cloud-native-daily/automate-aws-sso-using-terraform-2f219a45c16f
👉 @devops_star
Использование Terraform для автоматизации установки и настройки ресурсов SSO, упрощения управления пользователями и повышения уровня безопасности.
https://medium.com/cloud-native-daily/automate-aws-sso-using-terraform-2f219a45c16f
👉 @devops_star
👍2
Лучшие практики мониторинга статических веб-приложений
Статические сайты в настоящее время являются популярным решением для многих легких веб-приложений, таких как корпоративные сайты, блоги, сайты объявлений о работе и хранилища документации. В статической веб-архитектуре страницы генерируются и предварительно рендерятся во время сборки из файлов разметки и обычно кэшируются в сети доставки контента (CDN) для эффективной доставки. Это позволяет командам экономить на управлении серверами и обеспечивает быструю загрузку страниц.
https://www.datadoghq.com/blog/static-web-application-monitoring-best-practices/
👉 @devops_star
Статические сайты в настоящее время являются популярным решением для многих легких веб-приложений, таких как корпоративные сайты, блоги, сайты объявлений о работе и хранилища документации. В статической веб-архитектуре страницы генерируются и предварительно рендерятся во время сборки из файлов разметки и обычно кэшируются в сети доставки контента (CDN) для эффективной доставки. Это позволяет командам экономить на управлении серверами и обеспечивает быструю загрузку страниц.
https://www.datadoghq.com/blog/static-web-application-monitoring-best-practices/
👉 @devops_star
👍1
Руководство по GitOps: ArgoCD против Flux
GitOps стал чрезвычайно популярным способом управления инфраструктурой и приложениями Kubernetes. Используя Git в качестве единого источника, GitOps позволяет использовать инфраструктуру как код и автоматизировать развертывание приложений в Kubernetes. Этот подход сегодня используют многие компании, поэтому я хотел поделиться нашим путешествием по GitOps в серии постов на эту тему.
https://www.codereliant.io/gitops-guide-argocd-vs-flux/
👉 @devops_star
GitOps стал чрезвычайно популярным способом управления инфраструктурой и приложениями Kubernetes. Используя Git в качестве единого источника, GitOps позволяет использовать инфраструктуру как код и автоматизировать развертывание приложений в Kubernetes. Этот подход сегодня используют многие компании, поэтому я хотел поделиться нашим путешествием по GitOps в серии постов на эту тему.
https://www.codereliant.io/gitops-guide-argocd-vs-flux/
👉 @devops_star
👍1
🔥 Как настроить мониторинг инфраструктуры с нуля? 🔥
✅ Выбор системы мониторинга
- Prometheus + Grafana – золотой стандарт для большинства DevOps.
- Zabbix – если хочется all-in-one с GUI.
- Datadog/New Relic – если готов платить за облачные решения.
✅ Метрики, которые нельзя игнорировать
- CPU, RAM, Disk I/O – классика, без неё никуда.
- Network latency & errors – чтобы не гадать, почему тормозит.
- Application-level metrics – ошибки, время отклика API, потребление ресурсов.
✅ Логи – твои лучшие друзья
- Loki + Grafana – если уже используешь Prometheus.
- ELK (Elasticsearch + Logstash + Kibana) – мощный стек для больших нагрузок.
- Fluentd/Fluent Bit – если нужен лёгкий агент для логов.
✅ Alerting: не спать по пустякам
- Настроить Alertmanager для отправки уведомлений в Slack, Telegram, PagerDuty.
- Долой алерты без контекста – важна корреляция событий.
- Пороговые значения ≠ реальная проблема. Включай аналитику.
👉 @devops_star
✅ Выбор системы мониторинга
- Prometheus + Grafana – золотой стандарт для большинства DevOps.
- Zabbix – если хочется all-in-one с GUI.
- Datadog/New Relic – если готов платить за облачные решения.
✅ Метрики, которые нельзя игнорировать
- CPU, RAM, Disk I/O – классика, без неё никуда.
- Network latency & errors – чтобы не гадать, почему тормозит.
- Application-level metrics – ошибки, время отклика API, потребление ресурсов.
✅ Логи – твои лучшие друзья
- Loki + Grafana – если уже используешь Prometheus.
- ELK (Elasticsearch + Logstash + Kibana) – мощный стек для больших нагрузок.
- Fluentd/Fluent Bit – если нужен лёгкий агент для логов.
✅ Alerting: не спать по пустякам
- Настроить Alertmanager для отправки уведомлений в Slack, Telegram, PagerDuty.
- Долой алерты без контекста – важна корреляция событий.
- Пороговые значения ≠ реальная проблема. Включай аналитику.
👉 @devops_star
Пробки в облаке: Перегрузки снижают надежность ваших приложений?
Представьте себе оживленную систему автомагистралей - сложную сеть дорог, мостов, туннелей и перекрестков, каждая из которых рассчитана на определенный объем движения. А теперь подумайте о событиях, которые приводят к пробкам: авариях, дорожных работах или внезапном наплыве автомобилей. Эти происшествия вызывают заторы на дорогах, и часто затор на одном участке шоссе вызывает затор на другом. Например, затор на мосту может привести к затору на дороге, ведущей к нему. Заторы создают множество проблем, начиная от задержек и увеличения времени в пути и заканчивая раздражением водителей из-за потерянного времени и слишком большого количества сожженного топлива. Такие сбои в работе наносят ущерб не только водителям, но и всей экономике. Задерживаются товары, нарушается предоставление услуг, поскольку сотрудники приходят на работу с опозданием (и в раздражении).
https://blog.fluxninja.com/blog/traffic-jams-in-the-cloud-unveiling-the-true-enemy-of-reliability
👉 @devops_star
Представьте себе оживленную систему автомагистралей - сложную сеть дорог, мостов, туннелей и перекрестков, каждая из которых рассчитана на определенный объем движения. А теперь подумайте о событиях, которые приводят к пробкам: авариях, дорожных работах или внезапном наплыве автомобилей. Эти происшествия вызывают заторы на дорогах, и часто затор на одном участке шоссе вызывает затор на другом. Например, затор на мосту может привести к затору на дороге, ведущей к нему. Заторы создают множество проблем, начиная от задержек и увеличения времени в пути и заканчивая раздражением водителей из-за потерянного времени и слишком большого количества сожженного топлива. Такие сбои в работе наносят ущерб не только водителям, но и всей экономике. Задерживаются товары, нарушается предоставление услуг, поскольку сотрудники приходят на работу с опозданием (и в раздражении).
https://blog.fluxninja.com/blog/traffic-jams-in-the-cloud-unveiling-the-true-enemy-of-reliability
👉 @devops_star
👍2🔥1
Притормози! Глубокое погружение в ограничение скорости
В этом посте мы обсудим важность и реализацию механизмов ограничения скорости для повышения надежности API.
Что такое ограничение скорости? Это механизм контроля, определяющий, как часто пользователь может обращаться к вашему API в течение определенного времени.
Итак, почему вас должно волновать ограничение скорости? Рассмотрим ситуацию, когда к вашему API поступает огромное количество запросов за короткий промежуток времени. Это может быть связано с резким увеличением трафика пользователей, сбоем, вызывающим повторные запросы, или даже попыткой перегрузить вашу систему с помощью DDOS-атаки. Без ограничения скорости ваша система может быть перегружена, что приведет к медленным ответам или, что еще хуже, к полному отказу в обслуживании.
Но преимущества ограничения скорости выходят за рамки просто защиты вашей системы. Это также инструмент для управления использованием сервиса. Оно помогает применять политики использования API, контролировать квоты API и даже предлагать клиентам многоуровневые планы использования. Проще говоря, ограничение скорости - это ключевой игрок в эффективном управлении API.
https://www.codereliant.io/rate-limiting-deep-dive/
👉 @devops_star
В этом посте мы обсудим важность и реализацию механизмов ограничения скорости для повышения надежности API.
Что такое ограничение скорости? Это механизм контроля, определяющий, как часто пользователь может обращаться к вашему API в течение определенного времени.
Итак, почему вас должно волновать ограничение скорости? Рассмотрим ситуацию, когда к вашему API поступает огромное количество запросов за короткий промежуток времени. Это может быть связано с резким увеличением трафика пользователей, сбоем, вызывающим повторные запросы, или даже попыткой перегрузить вашу систему с помощью DDOS-атаки. Без ограничения скорости ваша система может быть перегружена, что приведет к медленным ответам или, что еще хуже, к полному отказу в обслуживании.
Но преимущества ограничения скорости выходят за рамки просто защиты вашей системы. Это также инструмент для управления использованием сервиса. Оно помогает применять политики использования API, контролировать квоты API и даже предлагать клиентам многоуровневые планы использования. Проще говоря, ограничение скорости - это ключевой игрок в эффективном управлении API.
https://www.codereliant.io/rate-limiting-deep-dive/
👉 @devops_star
👍1
🔧 DevOps и искусственный интеллект: будущее уже здесь?
В последние годы AI все больше проникает в сферу DevOps, автоматизируя рутинные процессы, улучшая мониторинг и повышая скорость разработки. Но насколько он реально полезен?
🔥 Где уже используют AI в DevOps?
✅ Автоматизация CI/CD – умные алгоритмы анализируют код и предсказывают потенциальные ошибки.
✅ Мониторинг и алерты – ML-модели анализируют логи, предсказывают сбои и уменьшают количество фальшивых тревог.
✅ Оптимизация инфраструктуры – AI помогает уменьшить затраты, предсказывая пиковые нагрузки и распределяя ресурсы.
✅ Чат-боты для SRE – автоматический разбор инцидентов и предложение решений.
🚀 Будущее DevOps с AI
В ближайшие годы AI в DevOps станет не просто помощником, а полноценным участником команды. Автоматическая коррекция инфраструктуры, автогенерация конфигураций и даже self-healing системы – всё это уже не фантастика.
👉 @devops_star
В последние годы AI все больше проникает в сферу DevOps, автоматизируя рутинные процессы, улучшая мониторинг и повышая скорость разработки. Но насколько он реально полезен?
🔥 Где уже используют AI в DevOps?
✅ Автоматизация CI/CD – умные алгоритмы анализируют код и предсказывают потенциальные ошибки.
✅ Мониторинг и алерты – ML-модели анализируют логи, предсказывают сбои и уменьшают количество фальшивых тревог.
✅ Оптимизация инфраструктуры – AI помогает уменьшить затраты, предсказывая пиковые нагрузки и распределяя ресурсы.
✅ Чат-боты для SRE – автоматический разбор инцидентов и предложение решений.
🚀 Будущее DevOps с AI
В ближайшие годы AI в DevOps станет не просто помощником, а полноценным участником команды. Автоматическая коррекция инфраструктуры, автогенерация конфигураций и даже self-healing системы – всё это уже не фантастика.
👉 @devops_star
❤1👍1👎1
GMonit приглашает на технический вебинар
🗓 Когда: 13 марта, 17:00 (Мск)
🔗 Регистрация по ссылке
О чем поговорим:
1️⃣ Как работают head-based и tail-based сэмплирование — плюсы и подводные камни.
2️⃣ Какие алгоритмы помогают снижать нагрузку на инфраструктуру.
3️⃣ Когда оптимизация данных экономит деньги, а когда — создает проблемы.
В финале — разбор реальных сценариев и демонстрация сэмплирования в GMonit + QA-сессия.
Если ваши системы генерируют тонны логов, метрик и трейсинга — этот вебинар поможет держать их под контролем. 😉
🗓 Когда: 13 марта, 17:00 (Мск)
🔗 Регистрация по ссылке
О чем поговорим:
1️⃣ Как работают head-based и tail-based сэмплирование — плюсы и подводные камни.
2️⃣ Какие алгоритмы помогают снижать нагрузку на инфраструктуру.
3️⃣ Когда оптимизация данных экономит деньги, а когда — создает проблемы.
В финале — разбор реальных сценариев и демонстрация сэмплирования в GMonit + QA-сессия.
Если ваши системы генерируют тонны логов, метрик и трейсинга — этот вебинар поможет держать их под контролем. 😉
Faasd
Это переосмысленный OpenFaaS, но без стоимости и сложности Kubernetes. Он работает на одном хосте с очень скромными требованиями, что делает его быстрым и простым в управлении. Под капотом он использует containerd и Container Networking Interface (CNI) вместе с теми же основными компонентами OpenFaaS из основного проекта.
https://github.com/openfaas/faasd
👉 @devops_star
Это переосмысленный OpenFaaS, но без стоимости и сложности Kubernetes. Он работает на одном хосте с очень скромными требованиями, что делает его быстрым и простым в управлении. Под капотом он использует containerd и Container Networking Interface (CNI) вместе с теми же основными компонентами OpenFaaS из основного проекта.
https://github.com/openfaas/faasd
👉 @devops_star
👍3
Pipeline CI/CD, объясненный простыми словами
Раздел 1 - SDLC с CI/CD
Жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC) состоит из нескольких ключевых этапов: разработка, тестирование, развертывание и сопровождение. CI/CD автоматизирует и интегрирует эти этапы, чтобы обеспечить более быстрые и надежные релизы.
Когда код размещается в git-репозитории, он запускает автоматизированный процесс сборки и тестирования. Для проверки кода запускаются сквозные (e2e) тесты. Если тесты пройдены, код может быть автоматически развернут на этапе staging/продакшен. Если обнаружены проблемы, код возвращается в разработку для исправления ошибок. Такая автоматизация обеспечивает быструю обратную связь с разработчиками и снижает риск появления ошибок в продакшене.
Раздел 2 - Разница между CI и CD
Непрерывная интеграция (CI) автоматизирует процесс сборки, тестирования и слияния. Она запускает тесты при коммите кода, чтобы обнаружить проблемы интеграции на ранней стадии. Это стимулирует частые коммиты кода и быструю обратную связь.
Continuous Delivery (CD) автоматизирует процессы выпуска, такие как изменение инфраструктуры и развертывание. Она обеспечивает надежный выпуск программного обеспечения в любое время благодаря автоматизированным рабочим процессам. CD также может автоматизировать ручное тестирование и этапы утверждения, необходимые перед развертыванием продакшена.
Раздел 3 - CI/CD Pipeline
Типичный pipeline CI/CD состоит из нескольких взаимосвязанных этапов:
- Разработчик коммитит изменения кода в системе контроля исходного кода
- CI-сервер обнаруживает изменения и запускает сборку
- Код компилируется, тестируется (модульные, интеграционные тесты)
- Результаты тестирования сообщаются разработчику
- При успешном завершении артефакты развертываются в среде staging.
- Дальнейшее тестирование может быть проведено в среде staging перед выпуском.
- Система CD развертывает одобренные изменения в продакшене
👉 @devops_star
Раздел 1 - SDLC с CI/CD
Жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC) состоит из нескольких ключевых этапов: разработка, тестирование, развертывание и сопровождение. CI/CD автоматизирует и интегрирует эти этапы, чтобы обеспечить более быстрые и надежные релизы.
Когда код размещается в git-репозитории, он запускает автоматизированный процесс сборки и тестирования. Для проверки кода запускаются сквозные (e2e) тесты. Если тесты пройдены, код может быть автоматически развернут на этапе staging/продакшен. Если обнаружены проблемы, код возвращается в разработку для исправления ошибок. Такая автоматизация обеспечивает быструю обратную связь с разработчиками и снижает риск появления ошибок в продакшене.
Раздел 2 - Разница между CI и CD
Непрерывная интеграция (CI) автоматизирует процесс сборки, тестирования и слияния. Она запускает тесты при коммите кода, чтобы обнаружить проблемы интеграции на ранней стадии. Это стимулирует частые коммиты кода и быструю обратную связь.
Continuous Delivery (CD) автоматизирует процессы выпуска, такие как изменение инфраструктуры и развертывание. Она обеспечивает надежный выпуск программного обеспечения в любое время благодаря автоматизированным рабочим процессам. CD также может автоматизировать ручное тестирование и этапы утверждения, необходимые перед развертыванием продакшена.
Раздел 3 - CI/CD Pipeline
Типичный pipeline CI/CD состоит из нескольких взаимосвязанных этапов:
- Разработчик коммитит изменения кода в системе контроля исходного кода
- CI-сервер обнаруживает изменения и запускает сборку
- Код компилируется, тестируется (модульные, интеграционные тесты)
- Результаты тестирования сообщаются разработчику
- При успешном завершении артефакты развертываются в среде staging.
- Дальнейшее тестирование может быть проведено в среде staging перед выпуском.
- Система CD развертывает одобренные изменения в продакшене
👉 @devops_star
👍4
🔥 Автоматическое удаление старых логов в Linux 🔥
Если у вас на сервере быстро разрастаются логи, можно настроить автоматическое удаление старых файлов с помощью простого скрипта на Bash.
📌 Скрипт для удаления логов старше 7 дней:
🔹 Можно добавить этот скрипт в cron для автоматического запуска, например, каждый день в 3 часа ночи:
✅ Преимущества:
- Освобождает место на сервере 🧹
- Автоматизирует рутину ⏳
- Предотвращает переполнение диска 🛑
Используйте с умом и не забывайте проверять важные логи перед удалением!
👉 @devops_star
Если у вас на сервере быстро разрастаются логи, можно настроить автоматическое удаление старых файлов с помощью простого скрипта на Bash.
📌 Скрипт для удаления логов старше 7 дней:
#!/bin/bash
LOG_DIR="/var/log" # Директория с логами
DAYS=7 # Количество дней хранения
find "$LOG_DIR" -type f -name "*.log" -mtime +$DAYS -exec rm -f {} \;
echo "Старые логи удалены!"
🔹 Можно добавить этот скрипт в cron для автоматического запуска, например, каждый день в 3 часа ночи:
0 3 * * * /path/to/noscript.sh
✅ Преимущества:
- Освобождает место на сервере 🧹
- Автоматизирует рутину ⏳
- Предотвращает переполнение диска 🛑
Используйте с умом и не забывайте проверять важные логи перед удалением!
👉 @devops_star
👍4👎1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
TFTUI - The Terraform textual UI
С помощью последней версии вы можете легко визуализировать полное дерево состояний, получая более глубокое представление о текущей конфигурации вашей инфраструктуры. Кроме того, возможность поиска по дереву и просмотра отдельных состояний ресурсов позволяет сосредоточиться на конкретных деталях для более эффективного анализа и управления. Также можно выбрать конкретные ресурсы и выполнить такие действия, как удаление. Наконец, теперь вы можете создавать и применять планы прямо из пользовательского интерфейса.
Ключевые особенности
Комплексное отображение всего дерева состояний Terraform
Удобный просмотр и навигация по состоянию одного ресурса
Поиск по дереву состояний и определениям ресурсов
Создавайте планы, отображайте их в полном объеме и применяйте их непосредственно из интерфейса TUI
Выбор одного/нескольких ресурсов
Операции над ресурсами: восстановление, очистка, удаление, уничтожение
Поддержка Terraform (например, terragrunt)
https://github.com/idoavrah/terraform-tui
👉 @devops_star
С помощью последней версии вы можете легко визуализировать полное дерево состояний, получая более глубокое представление о текущей конфигурации вашей инфраструктуры. Кроме того, возможность поиска по дереву и просмотра отдельных состояний ресурсов позволяет сосредоточиться на конкретных деталях для более эффективного анализа и управления. Также можно выбрать конкретные ресурсы и выполнить такие действия, как удаление. Наконец, теперь вы можете создавать и применять планы прямо из пользовательского интерфейса.
Ключевые особенности
Комплексное отображение всего дерева состояний Terraform
Удобный просмотр и навигация по состоянию одного ресурса
Поиск по дереву состояний и определениям ресурсов
Создавайте планы, отображайте их в полном объеме и применяйте их непосредственно из интерфейса TUI
Выбор одного/нескольких ресурсов
Операции над ресурсами: восстановление, очистка, удаление, уничтожение
Поддержка Terraform (например, terragrunt)
https://github.com/idoavrah/terraform-tui
👉 @devops_star
👍3
Как разработчику «влиться» в тему DevOps
Сегодня мы решили взглянуть на ситуацию с Java- и Python-разработчиком, который задумался о «погружении» в тему DevOps в тот момент, когда он начал все больше отдаляться от привычных инструментов в пользу работы с Oracle Weblogic и shell-скриптами. Он решил совместить свой опыт в области разработки с новым опытом в работе с процессами.
Мы посмотрели на основные советы экспертов в области DevOps на Quora и дополнили рассказ примерами из опыта команды 1cloud.
https://habr.com/ru/companies/1cloud/articles/277369/
👉 @devops_star
Сегодня мы решили взглянуть на ситуацию с Java- и Python-разработчиком, который задумался о «погружении» в тему DevOps в тот момент, когда он начал все больше отдаляться от привычных инструментов в пользу работы с Oracle Weblogic и shell-скриптами. Он решил совместить свой опыт в области разработки с новым опытом в работе с процессами.
Мы посмотрели на основные советы экспертов в области DevOps на Quora и дополнили рассказ примерами из опыта команды 1cloud.
https://habr.com/ru/companies/1cloud/articles/277369/
👉 @devops_star
👍2