Go Clouddriver: масштабирование Spinnaker до 1000 кластеров Kubernetes в The Home Depot
В августе 2019 года The Home Depot выбрала Spinnaker в качестве корпоративного решения непрерывного развертывания (CD) для целей Google Cloud Platform (GCP). Мы планировали использовать Spinnaker в качестве инструмента для развертывания Kubernetes и App Engine. В то время у нас было несколько сотен проектов GCP и пара сотен кластеров Kubernetes, которые в последующие месяцы постепенно начали интегрироваться в Spinnaker. На этом пути стояла одна большая проблема: чем больше провайдеров Kubernetes мы подключили, тем больше микросервис Spinnaker Clouddriver требовал все большего количества вычислительных ресурсов. Когда мы охватили около 500 провайдеров Kubernetes, Clouddriver использовал около 100 процессоров и 250 ГБ памяти. Учитывая перспективу более чем удвоения числа поставщиков Kubernetes, мы знали, что нам нужно найти решение этой дилеммы, поскольку такой рост ресурсов был неустойчивым.
https://blog.spinnaker.io/go-clouddriver-scaling-spinnaker-to-1000-kubernetes-clusters-at-the-home-depot-c2dc1a05be8e
#devops #девопс
Подпишись 👉@i_DevOps
В августе 2019 года The Home Depot выбрала Spinnaker в качестве корпоративного решения непрерывного развертывания (CD) для целей Google Cloud Platform (GCP). Мы планировали использовать Spinnaker в качестве инструмента для развертывания Kubernetes и App Engine. В то время у нас было несколько сотен проектов GCP и пара сотен кластеров Kubernetes, которые в последующие месяцы постепенно начали интегрироваться в Spinnaker. На этом пути стояла одна большая проблема: чем больше провайдеров Kubernetes мы подключили, тем больше микросервис Spinnaker Clouddriver требовал все большего количества вычислительных ресурсов. Когда мы охватили около 500 провайдеров Kubernetes, Clouddriver использовал около 100 процессоров и 250 ГБ памяти. Учитывая перспективу более чем удвоения числа поставщиков Kubernetes, мы знали, что нам нужно найти решение этой дилеммы, поскольку такой рост ресурсов был неустойчивым.
https://blog.spinnaker.io/go-clouddriver-scaling-spinnaker-to-1000-kubernetes-clusters-at-the-home-depot-c2dc1a05be8e
#devops #девопс
Подпишись 👉@i_DevOps
👍2
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 #девопс
Подпишись 👉@i_DevOps
Дорожная карта, чтобы стать SRE (концепции > инструменты)
https://github.com/teivah/sre-roadmap
#devops #девопс
Подпишись 👉@i_DevOps
👍3
Список замечательных программных продуктов для Devops
https://github.com/awesome-soft/awesome-devops
#devops #девопс
Подпишись 👉@i_DevOps
https://github.com/awesome-soft/awesome-devops
#devops #девопс
Подпишись 👉@i_DevOps
GitHub
GitHub - awesome-soft/awesome-devops: A curated list of awesome softwares for Devops.
A curated list of awesome softwares for Devops. Contribute to awesome-soft/awesome-devops development by creating an account on GitHub.
👍3
Наш опыт интеграции внешних DevOps-команд в команды клиента: этапы, процессы, трудности, неочевидные нюансы
Привет! На связи Никита Ветров, менеджер проектов компании «Флант». Сегодня я поделюсь тем, как устроена услуга DevOps as a Service с точки зрения процессов взаимодействия наших команд с клиентами.
У внутренней и внешней DevOps-команд одинаковые обязанности. Они отвечают за то, чтобы все стабильно работало. Например, следят за тем, чтобы приложения исправно функционировали, а при сбоях исправляют ошибки. Но, чтобы выполнять эти обязанности, DevOps-команда должна быть сформирована и готова к задачам. В этом и есть основное отличие внешней команды от внутренней.
https://habr.com/ru/companies/flant/articles/775646/
#devops #девопс
Подпишись 👉@i_DevOps
Привет! На связи Никита Ветров, менеджер проектов компании «Флант». Сегодня я поделюсь тем, как устроена услуга DevOps as a Service с точки зрения процессов взаимодействия наших команд с клиентами.
У внутренней и внешней DevOps-команд одинаковые обязанности. Они отвечают за то, чтобы все стабильно работало. Например, следят за тем, чтобы приложения исправно функционировали, а при сбоях исправляют ошибки. Но, чтобы выполнять эти обязанности, DevOps-команда должна быть сформирована и готова к задачам. В этом и есть основное отличие внешней команды от внутренней.
https://habr.com/ru/companies/flant/articles/775646/
#devops #девопс
Подпишись 👉@i_DevOps
👍1
Б значит не Безумие, а Безопасность: часть 1
Читать про кибербезопасность, безопасность инфраструктуры и DevSecOps интересно, но еще интереснее (и полезнее) рассматривать эти темы на конкретных примерах.
В рамках серии статей Алексей, DevOps-инженер компании Nixys, делится реальным опытом и в первой части рассказывает про работу над проектом, который пришел с таким ТЗ:
1. Замкнутый контур;
2. Отсутствие CVE во всех используемых продуктах;
3. Контроль безопасности уже имеющейся инфраструктуры;
4. Контроль доступа до среды;
5. Автоматизация процессов.
➡️ Давайте посмотрим, что из этого вышло
#devops #девопс
Подпишись 👉@i_DevOps
Читать про кибербезопасность, безопасность инфраструктуры и DevSecOps интересно, но еще интереснее (и полезнее) рассматривать эти темы на конкретных примерах.
В рамках серии статей Алексей, DevOps-инженер компании Nixys, делится реальным опытом и в первой части рассказывает про работу над проектом, который пришел с таким ТЗ:
1. Замкнутый контур;
2. Отсутствие CVE во всех используемых продуктах;
3. Контроль безопасности уже имеющейся инфраструктуры;
4. Контроль доступа до среды;
5. Автоматизация процессов.
➡️ Давайте посмотрим, что из этого вышло
#devops #девопс
Подпишись 👉@i_DevOps
👍1
Forwarded from CORTEL
Друзья, мы разрабатываем новый сервис по аренде выделенных серверов с адекватными ценами, вовлечённой техподдержкой и клиентом на первом месте. Хотим сделать его лучше. Подскажите, какую из конфигураций процессоров вы бы взяли или уже используете?
Anonymous Poll
24%
2.2 – 2.7 ГГц от 4 до 8 ядер
7%
2.2 – 2.7 ГГц от 10 до 16 ядер
8%
2.2 – 2.7 ГГц от 18 до 24 ядер
10%
3.0 – 3.5 ГГц от 4 до 8 ядер
10%
3.0 – 3.5 ГГц от 10 до 16 ядер
18%
3.0 – 3.5 ГГц от 18 до 24 ядер
7%
3.6 – 4.0 ГГц 4 ядра
2%
3.6 – 4.0 ГГц 6 ядер
14%
3.6 – 4.0 ГГц 8 ядер
👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Попрощайтесь с Docker Volumes 👋
Вы когда-нибудь пытались использовать тома Docker для горячей загрузки в своем веб-приложении? Если у вас был такой же ужасный опыт, как и у меня, вам понравится новейшая функция, которую только что выпустил Docker: docker-compose watch! Позвольте мне показать вам, как обновить ваш существующий проект, чтобы получить замечательную настройку Docker dev, которую вашей команде действительно понравится использовать 🤩.
https://dev.to/code42cate/say-goodbye-to-docker-volumes-j9l
#devops #девопс
Подпишись 👉@i_DevOps
Вы когда-нибудь пытались использовать тома Docker для горячей загрузки в своем веб-приложении? Если у вас был такой же ужасный опыт, как и у меня, вам понравится новейшая функция, которую только что выпустил Docker: docker-compose watch! Позвольте мне показать вам, как обновить ваш существующий проект, чтобы получить замечательную настройку Docker dev, которую вашей команде действительно понравится использовать 🤩.
https://dev.to/code42cate/say-goodbye-to-docker-volumes-j9l
#devops #девопс
Подпишись 👉@i_DevOps
👍6
webhook
Это легковесный сервер, который позволяет вам легко создавать HTTP endpoints (хуки) на вашем сервере, которые можно использовать для выполнения команд
https://github.com/adnanh/webhook
#devops #девопс
Подпишись 👉@i_DevOps
Это легковесный сервер, который позволяет вам легко создавать HTTP endpoints (хуки) на вашем сервере, которые можно использовать для выполнения команд
https://github.com/adnanh/webhook
#devops #девопс
Подпишись 👉@i_DevOps
👍4
Фильтры Ansible: превращаем сложное в простое
Используя Ansible в качестве инструмента автоматизации, часто приходится сталкиваться с задачей обработки и фильтрации структурированных данных. Как правило, это набор фактов, полученных с управляемых серверов, или ответ на запрос к внешним API, которые возвращают данные в виде стандартного json. Многие неопытные инженеры, используя Ansible в таких случаях, начинают прибегать к помощи привычных консольных команд и начинают городить то, что среди специалистов получило название bashsible. В общем, вспоминается известный мем:
В этой статье мы покажем, как легко и просто можно обрабатывать данные прямо в Ansible, используя его собственные мощные возможности. Речь идет о фильтрах Jinja2, которые представляют собой мощный, но в то же время интуитивно понятный инструмент для трансформации данных. Эти фильтры позволяют эффективно сортировать, выбирать и преобразовывать данные, устраняя необходимость в сложных внешних командах и скриптах.
https://habr.com/ru/articles/778206/
#devops #девопс
Подпишись 👉@i_DevOps
Используя Ansible в качестве инструмента автоматизации, часто приходится сталкиваться с задачей обработки и фильтрации структурированных данных. Как правило, это набор фактов, полученных с управляемых серверов, или ответ на запрос к внешним API, которые возвращают данные в виде стандартного json. Многие неопытные инженеры, используя Ansible в таких случаях, начинают прибегать к помощи привычных консольных команд и начинают городить то, что среди специалистов получило название bashsible. В общем, вспоминается известный мем:
В этой статье мы покажем, как легко и просто можно обрабатывать данные прямо в Ansible, используя его собственные мощные возможности. Речь идет о фильтрах Jinja2, которые представляют собой мощный, но в то же время интуитивно понятный инструмент для трансформации данных. Эти фильтры позволяют эффективно сортировать, выбирать и преобразовывать данные, устраняя необходимость в сложных внешних командах и скриптах.
https://habr.com/ru/articles/778206/
#devops #девопс
Подпишись 👉@i_DevOps
👍6