🚨 Скрытые расходы старого CI/CD

Очень часто вижу, что команды годами используют один и тот же CI/CD, который когда-то «поставили и забыли». На первый взгляд всё работает: пайплайны крутятся, артефакты собираются. Но внутри копятся скрытые издержки:

🐌 Медленные билды - ожидание деплоя в 10–15 минут превращается в десятки потерянных часов в месяц.
💸 Железо и лицензии - старые агенты гоняются на жирных VM, которые никто не оптимизировал.
🤯 Сложность поддержки — только один человек знает, как там всё устроено. Уйдёт - полкоманды будет гадать, что за магия в YAML.
🔒 Безопасность - забытые токены, старые версии раннеров, отсутствие актуальных патчей.

👉 В итоге мы «платим налог» не деньгами напрямую, а временем и рисками.

Что можно сделать:

1. Поставить метрики времени сборок и деплоя - пусть будет видно реальные цифры.
2. Разобрать пайплайны: есть ли шаги, которые можно параллелить или кэшировать.
3. Проверить обновления агента/раннера. Иногда апгрейд даёт +50% к скорости.
4. Автоматизировать инфраструктуру CI/CD через код (Terraform, Ansible, Helm) - чтобы не зависеть от «человека-ключа».

CI/CD - это не просто труба для кодека, а живой сервис. И его тоже надо мониторить и оптимизировать.

Подпишись 👉@devopslib

💡 Сегодня немного про боль Kubernetes-кластеров

Когда у тебя всё крутится в k8s, кажется - удобно: автоскейлинг, изоляция, сервисы живут своей жизнью. Но как только в кластере начинают появляться десятки namespace и сотни подов, без нормальной политики ресурсов всё превращается в хаос.

👉 У каждого пода должны быть requests и limits. Если этого нет - кластер живёт как коммуналка без счётчиков: кто успел, тот и съел. Один жадный контейнер может легко задушить соседей.

👉 Мониторинг на уровне ResourceQuota и LimitRange реально спасает от «сюрпризов» в проде.

👉 А ещё - включите PodPriority и Preemption. Это даёт возможность критичным сервисам выжить, даже если какой-то non-prod под начал жрать всю память.

В итоге Kubernetes сам по себе не магия. Это инструмент. А инструмент требует гигиены и правил.

Подпишись 👉@devopslib

Облако ITENTIS CLOUD: технологии топов, цена без наценки (и живая поддержка!)

Нашли брендовую вещь в надежном маркете на 30% дешевле? Вот и мы так же. 😉

ITENTIS CLOUD — не "бюджетный" вариант. Это ВСЕ те же технологии, что у Яндекса, Mail или VK (VPC, Kubernetes, S3, снимки, автомасштабирование), но...

🔥 ...ЗНАЧИТЕЛЬНО ДЕШЕВЛЕ! 🔥

Зачем платить за бренд? Получите то же самое (а кое-что лучше) и сэкономьте. Не верите? Сравните тарифы! Надежные дата-центры Tier III, как у всех.

И главное — наша поддержка. Вот где мы их РЕАЛЬНО обходим:

💩 У них: очереди, боты, ответ "в течение 24 часов".
😍 У нас: живой, компетентный специалист 24/7. Не бот! Настоящий человек, который РАЗБЕРЕТСЯ. Ответ за минуты. Сложный Kubernetes? Объясним и поможем. Это наш стандарт.

Что вы получаете за меньшие деньги:

1. Та же "начинка": все ключевые технологии (VPC, Kubernetes, S3 и т.д.) — как у топов.
2. Надежность: Tier III, 2FA, шифрование, брандмауэры.
3. Скорость: запуск кластера быстрее доставки пиццы.
4. Простой контроль: интуитивное управление.
5. ГЛАВНОЕ: цена, от которой улыбнетесь + поддержка, которая реально спасает.

"А подвох?" Да нигде!

▶️14 дней БЕСПЛАТНО: протестируйте всё.
▶️БЕСПЛАТНАЯ миграция: перенесем ваши проекты без простоев.
▶️Гарантия возврата: риск — ноль.

‼️ Понравится? Расскажите друзьям! Реферальная программа: за каждого клиента — бонус или скидка. Без мишуры.

Итог: ITENTIS CLOUD = Технологии топов + Честная цена + Человеческая поддержка 24/7.

Хватит переплачивать и ждать ответа! Получите максимум.

👉 Действуйте выгодно:

1. Сравните тарифы: https://itentis.cloud
2. Пишите:
🤖 Telegram-бот: @itentis_bot (Фраза: "Хочу облако дешевле Яндекса!")
✉️ Почта: sales@itentis.ru
3. Скажите: "Читал пост про ЭКОНОМИЮ в облаке!" 🚀(Получите бонус!)
4. Присоединяйтесь: https://news.1rj.ru/str/+D0MuFDf8P1FlMTJi

https://itentis.cloud Мощное облако. Честная цена. Люди на связи.

Реклама. ООО "АВАНГАРД", ОГРН 1107746046550, erid: 2VtzqxcZdhf

💥 Kubernetes хаос и как его приручить

Все красиво, пока не падает прод. А потом ты открываешь kubectl get pods и видишь 37 подов в статусе CrashLoopBackOff.
Kubernetes вроде как должен “самоисцеляться”, но иногда он просто сидит и смотрит, как всё горит 🔥

Вот три типичных источника хаоса и как их быстро приручить:

1. Liveness / Readiness пробы
Когда они настроены неправильно - поды убиваются зря.
👉 Проверь, что readinessProbe не стреляется слишком часто, и добавь initialDelaySeconds.
Удивительно, как часто это спасает от самоуничтожения.

2. OOMKilled
Если ты видишь это в kubectl describe pod - у тебя проблема с лимитами.
👉 Поставь requests чуть ниже среднего потребления, limits - чуть выше пика.
И не забудь включить VerticalPodAutoscaler - пусть сам подскажет реальные цифры.

3. NetworkPolicies и DNS
Часто блокируются сервисы внутри кластера, особенно CoreDNS.
👉 Минимальный тест: kubectl exec -it pod -- nslookup kubernetes.default.
Если не работает - смотри NetworkPolicy и iptables в CNI.

Подпишись 👉@devopslib

💥 Kubernetes хаос и решения. Часть 2 - «Боль автообновлений»

Если у тебя в кластере внезапно всё «упало» ночью, а утром тебя встретил alert с фразой “Pods not ready” - скорее всего, виноваты автообновления.

Сценарий классический:

- Включен auto-upgrade для node pool в GKE/EKS/AKS.
- Cloud-провайдер решил, что пора обновить kubelet и runtime.
- Worker-ноды перезагрузились, pods пошли в Terminating, Pending, а кластер стал частично неработоспособным.

Почему так происходит:

- Не настроены PodDisruptionBudgets (PDB).
- Нет стратегии drain с учётом приоритета workloads.
- Stateful приложения (Postgres, Kafka, Redis) теряют лидерство и консистентность.
- Контроллеры не успевают пересоздавать pod'ы из-за лимитов ресурсов или ошибок readinessProbe.

Как лечить:

1. Отключи автообновления для node pool - обновляй вручную.
2. Введи maintenance window, чтобы обновления шли только в заданные часы.
3. Определи PDB для всех важных pods - не более 1-2 одновременно недоступных.
4. Используй drain-сервис например, kured с контролем через annotations.
5. Тестируй обновления на staging-кластере - симулируй rolling drain.

Подпишись 👉@devopslib

🚨 Когда “сам себя перезапустил” — это не баг, а фича

Недавно один под обетом «никогда больше не трогать продакшн ночью» всё-таки зашёл “на минутку”.
Проверил pods, увидел CrashLoopBackOff, сделал kubectl delete pod, и - чудо - всё ожило!
Только через 10 минут понял, что просто три раза подряд перезапустил контейнер с тем же багом.

Moral of the story:
Не каждый автоперезапуск - спасение. Иногда Kubernetes просто смотрит на тебя и думает:

“Я делаю, что могу, но ты уверен, что хочешь, чтобы это продолжалось?”

🧠 Совет:
Если контейнер падает постоянно - не трогай pod. Смотри kubectl describe pod и kubectl logs -p.
Возможно, виноват init-контейнер, readiness-проба или ошибка в startup-скрипте.
И да - логи с -p спасают, когда под уже ушёл на перезапуск.

Подпишись 👉@devopslib

Как я тестирую отказоустойчивость сервисов без боли и слёз

Один из самых частых вопросов в работе SRE а что будет, если упадёт X?
Чтобы не гадать, я регулярно использую небольшой собственный «чеклист хаоса». Он простой, но реально спасает от катастроф.

1. Отключаю один из инстансов сервиса
Если балансировщик начинает вести себя странно - фиксирую. Часто проблемы всплывают именно в момент деградации, а не отказа.

2. Имитирую деградацию базы
Замедление на 200–400 мс показывает, насколько хорошо сервисы работают с connection pool и retry-логикой.

3. Убиваю DNS на 30 секунд
Большинство проблем в проде - из-за DNS. Люблю тестировать, как приложение переживает недоступность резолвера.

4. Перегружаю сеть на 20–30%
Трафик растёт, очереди растут. Отличный способ понять, где узкое место: балансировщик, ingress или сам backend.

5. Проверяю автоскейлинг
Самая частая ошибка - красивые метрики, но неправильные триггеры. Тестирую всплесками нагрузки, а не «в теории».

Совет: запускай такие тесты маленькими порциями, но регулярно. Так инфраструктура становится предсказуемой, а инциденты - скучными.

Подпишись 👉@devopslib

Тестирование отказоустойчивости: как DevOps проверяет «что будет, если всё сломается»


Что стоит тестировать регулярно:

1. Падение ноды/инстанса
Проверка, что оркестратор (Kubernetes, Nomad) перезапускает поды и перераспределяет нагрузку.

2. Недоступность внешних сервисов
Отказы DNS, очередей, баз. Важно увидеть, где нет таймаутов и ретраев.

3. Замедление дисков и сети
Часто не «падает», а деградирует. Медленные IO приводят к каскадным таймаутам.

4. Перегрев и рост нагрузки
Тестирование горизонтального и вертикального автоскейлинга.

5. Пробои в безопасности
Проверка, что отказ из-за блокировки, регенерации ключей или ротации сертификатов не валит прод.

Как это внедряют:

- Chaos Engineering (например, Chaos Mesh, Litmus).
Управляемый хаос показывает, как ведут себя реальные прод-нагрузки.

- GameDays
Команда собирается и моделирует реальные аварии: «Что будет, если умерет база?».

- SLO-ориентированный подход
Упавший компонент не считается проблемой, если не нарушены пользовательские SLO.

Что даёт грамотное тестирование отказоустойчивости:

- Минимизация RTO/RPO
- Предсказуемость поведения в пиковой нагрузке
- Повышение инженерной уверенности
- Чёткое понимание, где нужно инвестировать в инфраструктуру

Подпишись 👉@devopslib

Почему сервисы «плывут» после релиза

Одна из самых болезненных проблем, когда вроде всё протестировано, всё зелёное, деплой успешен… а сервис внезапно начинает деградировать под реальной нагрузкой.

3 причины, которые чаще всего находил на проде:

1. Непредсказуемые паттерны трафика
Локальные и staging-тесты воспроизводят лишь типовые сценарии. Пользователи же способны создать такие комбинации запросов, о которых никто не думал.
Решение: включайте real-world нагрузку - реплеи боевых логов, canary с 1–5% трафика, shadow-traffic.

2. Неполная изоляция зависимостей
В тестовой среде сервисы живут в вакууме, а в проде начинают конкурировать за БД/кэш/очереди.
Решение: стрессовать зависимости отдельно: тестировать базу под 200% нагрузки, проверять деградацию кэша, моделировать задержки в сети.

3. «Невидимые» лимиты инфраструктуры
Тот самый случай, когда Kubernetes скейлится, но underlying-ресурсы — нет. Например, лимит RPS на ingress, ограничение соединений в Redis, или IOPS на дисках.
Решение: регулярно проводить game day: искать такие скрытые лимиты заранее, пока это не сделал прод.

Вывод: тестирование - это не про «пройти все QA-чеклисты». Это про понимание, как твой сервис ведёт себя в хаосе реального мира.

Подпишись 👉@devopslib

🎥 Вебинар по Linux: Введение в Docker: контейнеры, изоляция и первые шаги.

На вебинаре вы узнаете:
- Чем контейнеризация отличается от виртуализации и почему Docker стал стандартом.
- Как устроены контейнер, образ и Docker Engine.
- Как запустить и управлять контейнерами с помощью базовых команд docker run, ps, exec, stop).
- Как использовать Docker Hub и скачивать готовые образы.

В результате вебинара вы:
- Разберётесь в ключевых понятиях Docker.
- Научитесь запускать и управлять контейнерами.
- Сможете использовать готовые образы для своих тестовых окружений.
- Поймёте, куда двигаться дальше в изучении контейнерных технологий.

🎁 Все участники вебинара получат специальные условия на полное обучение курса "Administrator Linux. Professional"

👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://vk.cc/cRBK0X

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Почему большинство инцидентов происходят ночью?

Если посмотреть на статистику SRE-команд, почти 70% серьёзных инцидентов случаются после 23:00. Причина не в “мистике”, а в том, что ночью сходятся три фактора:

1. Накопленный technical debt
Патчи, которые “временно” залили месяц назад, начинают стрелять именно в момент минимального трафика - когда сервисы активнее пересобираются, переезжают, чистят очереди, крутят бэкапы.

2. Скедуленные задачи
Cron, ETL, бэкапы, реплики - всё это стартует после полуночи. Если что-то где-то неправильно рассчитано, concurrency внезапно уходит в космос.

3. Усталость дежурного
Даже идеальный инженер ночью реагирует медленнее. Отсюда более долгая диагностика, выше вероятность ошибки и неправильного rollback-а.

Как снизить риск?

- Отдельный staging для всех nightly-джобов.
- Автоматический анализ cron-нагрузки перед релизом.
- Progressive Delivery: тёмные релизы, canary, feature flags.
- Аналитика “частоты ночных ошибок” и профилактическая оптимизация.

Самый мощный прием - не выкатывать ночью. Ни один SLA не стоит бессонной ночи и кривого деплоя.

Подпишись 👉@devopslib

Почему операционные runbook - это спасение, а не бюрократия

Когда случается инцидент, мозг отключается первым.
Остаются только привычка и инструкции.

Хороший runbook - это документ, который:

1. Снимает стресс

Когда всё горит, видеть перед собой понятный чеклист - половина успеха.
Меньше паники - меньше ошибок.

2. Повышает MTTR

Чёткие шаги ➞ предсказуемые действия ➞ быстрый возврат сервиса.

3. Уменьшает bus-factor

Заболел единственный, кто "знает, что делать"?
Не проблема — знания уже лежат в runbook.

4. Убирает хаос

Инциденты редко уникальны.
Обычно это вариации одних и тех же проблем:
«диск переполнился», «база упала», «kube-scheduler решил отдохнуть».
Runbook превращает бардак в алгоритм.



Как выглядит рабочий runbook?

Минимальная структура:

- Контекст: что за система и как понять, что она неисправна
- Триггеры: alert'ы, метрики, логи
- Диагностика: команды, которые нужно выполнить
- Решения: пошагово, без "понятно же"
- Rollback / временные костыли
- Куда эскалировать
- Что записать в postmortem



Главная ошибка инженеров

Делать runbook после инцидента.
Правильный вариант: вести их как код - постепенно дополнять при любом изменении системы.

Runbook, который не обновляли 6 месяцев — не runbook.
Это исторический артефакт.

Подпишись 👉@devopslib