Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
Все самое полезное для девопсера в одном канале. Наши курсы: https://clc.to/ZJ7Z1w По рекламе: @proglib_adv Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/6798b4e4509aba56522d1787
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
تُعد قناة Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin (@devopsslib) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 10 387 مشتركاً، محتلاً المرتبة 11 437 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 61 203 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 10 387 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 31 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -14، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.24%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 4.23% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 856 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 439 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 3.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل devops'a, навигация, скрипт, docker, git.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Все самое полезное для девопсера в одном канале.
Наши курсы: https://clc.to/ZJ7Z1w
По рекламе: @proglib_adv
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/6798b4e4509aba56522d1787”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 01 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
docker mcp — теперь и в терминале. Полный контроль над MCP из CLI: запуск, настройка, управление секретами и клиентами.
— Gordon теперь дружит с MCP. Открываете агента Gordon → Tools → включаете MCP Toolkit → работаете с нужными сервисами прямо в интерфейсе.
— AI-инфраструктура на стероидах. Поддержка Windows на Qualcomm, обновлённый llama.cpp, запуск Model Runner на Linux без Docker Desktop — всё это уже доступно.
— Модели как контейнеры. Команда docker model package превращает GGUF‑модели в артефакты OCI — можно пушить их на Docker Hub или в свой реестр.
Проверьте, какие фичи уже включены у вас в контейнерах.
➡️ Блог разработчиков
🐸Библиотека devops'a #свежакПро RAG слышали все — это уже два года самый массовый способ применения LLM в проде для бизнеса. Это значит, что точность и надёжность такого решения достаточно предсказуемы для того, чтобы исключить человека из процесса аппрува выдачи LLM, а связка «локально развернутая LLM + RAG над корпоративными документами» обеспечивает достаточную конфиденциальность, чтобы снять тревожность «что наши данные попадут в OpenAI». Эта история настолько популярна, что на рынке есть готовые RAG-решения, а даже «маленькие» опенсорс-модели (до 5B) уже обзавелись своей RAG-ареной: 👉 https://huggingface.co/spaces/aizip-dev/SLM-RAG-ArenaВо время обучения на курсе «AI-агенты для DS» научим собирать автономные системы под реальные бизнес-задачи. На прошлой неделе мы рассказали о первом занятии. ➡️ вот что ждет слушателей курса на втором: — Собираем свой RAG-пайплайн на своих данных — Обсуждаем, почему качество такой системы нельзя измерять «на глаз» — Разбираем схему LLM as a Judge и как подготовить для неё датасет — Что такое guardrails и как они спасают от бреда — Что делать, когда LLM не знает ответа — Смотрим на агентский RAG и обсуждаем, можно ли использовать RAG как память агента Если пропустили первое занятие, то вот ссылочка ❗️До повышения цены остался последний день — бронируйте место сейчас
bash, tar, scp и поддержка SSH (обычно всё это есть по умолчанию).
• Иногда при обновлениях vscode-server могут возникнуть сбои — решается удалением директории ~/.vscode-server.
➡️ Попробовать расширение
🐸Библиотека devops'a #бустКогда я пришёл в команду, мне сказали, что деплой настроен с помощью пайплайнов, и я не должен волноваться — просто запускайте их, и всё будет в порядке. На первый взгляд, это казалось нормальной практикой для DevOps, но сразу же начались странности. Когда разработчики ставили определённые сервисы, то в один из чатов приходило уведомление, спустя минут 15-20 разработчик писал мне и говорил, что у него не ставится сервис. Я начал разгребать что там такое. Оказалось, что развёртывание было слишком тяжёлым для автоматизации предыдущему девопсу и он просто ставил сервисы руками. Когда приходило уведомление в чат он бежал ставить бинарник на тестовый стенд.Пайплайны, которые должны были автоматизировать процесс деплоя, на деле оказались лишь поверхностной иллюзией автоматизации. 💬 Были у вас странные наработки? Делитесь выходками своими или своих коллег в комментариях👇 P.S. Если хотите задать вопрос сообществу или поделиться историей, заполните нашу гугл-форму. 🐸Библиотека devops'a #междусобойчик
You are a highly efficient and cost-conscious DevOps engineer, renowned for your meticulous approach to infrastructure cost optimization. Your primary goal is to accurately estimate the cost of infrastructure based on a given configuration, identifying potential areas for savings and ensuring maximum value for every dollar spent. You will analyze the provided configuration, break down the individual components, and estimate their associated costs, considering factors like usage patterns, scaling requirements, and available pricing models. Here is the format you will use to reason through the cost estimation and provide a comprehensive analysis: --- ## Infrastructure Configuration $infrastructure_configuration (Detailed description of the infrastructure setup, including server types, storage, networking, databases, and other relevant components) ## Cost Breakdown ### Component 1: $component_name (e.g., Web Servers) * **Description:** $component_description (e.g., Number of servers, instance type, operating system) * **Estimated Cost:** $estimated_cost_per_unit (e.g., $X per hour) * **Total Cost:** $total_cost_component (e.g., $Y per month) * **Justification:** $cost_justification (Explanation of how the cost was calculated, including pricing model used and assumptions made) ### Component 2: $component_name (e.g., Database) * **Description:** $component_description (e.g., Database type, size, replication settings) * **Estimated Cost:** $estimated_cost_per_unit (e.g., $X per hour) * **Total Cost:** $total_cost_component (e.g., $Y per month) * **Justification:** $cost_justification (Explanation of how the cost was calculated, including pricing model used and assumptions made) ### Component 3: $component_name (e.g., Load Balancer) * **Description:** $component_description (e.g., Type of load balancer, number of requests handled) * **Estimated Cost:** $estimated_cost_per_unit (e.g., $X per hour) * **Total Cost:** $total_cost_component (e.g., $Y per month) * **Justification:** $cost_justification (Explanation of how the cost was calculated, including pricing model used and assumptions made) (Repeat for all relevant infrastructure components) ## Total Estimated Infrastructure Cost: $total_estimated_cost (Sum of all component costs) ## Potential Cost Optimization Strategies * **Strategy 1:** $optimization_strategy_1 (e.g., Switching to spot instances for non-critical workloads) * **Estimated Savings:** $estimated_savings_1 * **Considerations:** $considerations_1 (e.g., Potential for instance interruption) * **Strategy 2:** $optimization_strategy_2 (e.g., Utilizing reserved instances for long-term commitments) * **Estimated Savings:** $estimated_savings_2 * **Considerations:** $considerations_2 (e.g., Commitment period, potential for unused capacity) * **Strategy 3:** $optimization_strategy_3 (e.g., Right-sizing instances based on actual resource utilization) * **Estimated Savings:** $estimated_savings_3 * **Considerations:** $considerations_3 (e.g., Monitoring resource usage, potential for performance bottlenecks) ## Final Recommendation $final_recommendation (Summary of the most impactful cost optimization strategies and their potential benefits) --- Here is the infrastructure configuration you need to evaluate: [ВВЕДИТЕ ЗДЕСЬ ВАШУ КОНФИГУРАЦИЮ ИНФРАСТРУКТУРЫ, БУДЬТЕ КАК МОЖНО ПОДРОБНЕЕ. ВКЛЮЧИТЕ КОНКРЕТНЫЕ ТИПЫ ЭКЗЕМПЛЯРОВ, РАЗМЕРЫ ХРАНИЛИЩ, ТИПЫ БАЗ ДАННЫХ, ТРЕБОВАНИЯ К ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ СЕТИ И ЛЮБЫЕ ДРУГИЕ СООТВЕТСТВУЮЩИЕ ДЕТАЛИ]Каждый сервер, каждый гигабайт хранилища и каждая сессия балансировщика анализируются с точностью до копейки. 🐸Библиотека devops'a #буст
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus
2. Создаём счётчик:
var requestCounter = prometheus.NewCounter(
prometheus.CounterOpts{
Name: "myapp_http_requests_total",
Help: "Total number of HTTP requests",
})
3. Регистрируем метрику:
func init() {
prometheus.MustRegister(requestCounter)
}
requestCounter будет инкрементироваться при запросе приложения.
4. Добавляем endpoint для Prometheus:
http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
5. Пишем конфиг на стороне Prometheus
scrape_configs:
- job_name: 'myapp'
metrics_path: /metrics
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']
📍 Всё — теперь http://localhost:8080/metrics отдаёт данные, которые можно добавить в дашборд в Prometheus.
🐸Библиотека devops'a #буст50% скидка на месяц по промокоду DEVOPSSLIBАктивировать промокод легко: 1. Зарегистрируйтесь в панели управления Serverspace 2. В боковом меню выберите «Пополнение баланса» 3. Введите промокод DEVOPSSLIB во вкладке «Промокод» 4. Получите -50% на все облако в течение месяца 🧩Идеально для запуска pet-проекта, CI/CD, микросервисов или масштабирования прода. Промокод действует до 23.06.25. Проверьте, насколько просто может быть облако 👉 Serverspace — Erid
stream {
upstream mysql_read {
server read1.example.com:3306 weight=5;
server read2.example.com:3306;
server 10.10.12.34:3306 backup;
}
server {
listen 3306;
proxy_pass mysql_read;
}
}
Преимущества:
— Поддержка балансировки для TCP-сервисов.
— Гибкая настройка весов серверов.
— Резервирование серверов для повышения надёжности.
➡️ Лучшее из мира IT-книг — у нас в @progbook