ar
Feedback
DevOps & SRE notes

DevOps & SRE notes

الذهاب إلى القناة على Telegram

Helpful articles and tools for DevOps&SRE WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Vb79nmmHVvTUnc4tfp2F For paid consultation (RU/EN), contact: @tutunak All ways to support https://telegra.ph/How-support-the-channel-02-19

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام DevOps & SRE notes

تُعد قناة DevOps & SRE notes (@devops_sre_notes) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 13 279 مشتركاً، محتلاً المرتبة 9 348 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 2 766 في منطقة الولايات المتحدة.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 13 279 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 01 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 219، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 15.29‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 4.59‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 031 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 610 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 5.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل kubernete, cluster, author, engineering, monitoring.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
Helpful articles and tools for DevOps&SRE WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Vb79nmmHVvTUnc4tfp2F For paid consultation (RU/EN), contact: @tutunak All ways to support https://telegra.ph/How-support-the-channel-02-19

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 02 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

Buy Ad
13 279
المشتركون
+224 ساعات
+217 أيام
+21930 أيام
أرشيف المشاركات
In this article, you'll learn how to maintain uninterrupted pod operation while utilizing Karpenter for node scaling. https://rtfm.co.ua/en/kubernetes-ensuring-high-availability-for-pods/

Scheduled snapshots for Kubernetes persistent volumes https://github.com/backube/snapscheduler

Easily check your clusters for use of deprecated APIs https://github.com/doitintl/kube-no-trouble

In this article, you'll learn how to avoid three common mistakes with PromQL and Kubernetes metrics https://home.robusta.dev/blog/3-common-mistakes-with-promql-and-kubernetes-metrics

This article explores Kubernetes resource limits, detailing strategies for balancing efficiency with predictability and how limits affect performance, planning, and Quality of Service (QoS) classes. https://kubernetes.io/blog/2023/11/16/the-case-for-kubernetes-resource-limits/

An interesting statistic is how much resources are overprovisioned in Kubernetes.

Progressive delivery Kubernetes operator (Canary, A/B Testing and Blue/Green deployments) https://github.com/fluxcd/flagger

kube2iam provides different AWS IAM roles for pods running on Kubernetes https://github.com/jtblin/kube2iam

How to use k6s for stress tests, short article https://grafana.com/blog/2024/01/30/stress-testing/

a guide related to GPU operators, possibly providing insights or instructions on how to use or manage GPU operators effectivel https://lmyslinski.com/posts/gpu-operator-guide/

Kubernetes native tool for mocking and testing API and micro-services. Microcks is a Cloud Native Computing Foundation sandbox project 🚀 https://github.com/microcks/microcks

Kubernetes powered PaaS that runs in your own cloud. https://github.com/porter-dev/porter

Now you can store container images on separate volume for k8s https://kubernetes.io/blog/2024/01/23/kubernetes-separate-image-filesystem/

Kubevious CLI - Prevent Kubernetes disasters at the early stages https://github.com/kubevious/cli

The article discusses how they optimized costs for their Kubernetes-based ClickHouse clusters on AWS EKS. They achieved significant savings by analyzing and improving their EKS node utilization. The primary issue was the underutilization of EC2 instances. By changing the Kubernetes scheduler's scoring policy from 'LeastAllocated' to 'MostAllocated', they effectively increased cluster utilization and reduced the number of necessary EC2 nodes. This approach also involved setting up a custom scheduler and strategically handling system utility workloads. The result was a considerable reduction in infrastructure costs, without compromising performance or reliability for customers. https://clickhouse.com/blog/packing-kubernetes-pods-more-efficiently-saving-money

A Kubernetes Resource Interface for the Edge https://github.com/project-akri/akri