DevOps&SRE Library
Библиотека статей по теме DevOps и SRE. Реклама: @ostinostin Контент: @mxssl РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/67704b536aa9672b963777b3
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام DevOps&SRE Library
تُعد قناة DevOps&SRE Library (@devopslibrary) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 19 873 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 603 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 33 031 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 19 873 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 09 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -22، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 12.79%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.46% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 541 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 284 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل kubernete, cluster, infrastructure, storage, configuration.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Библиотека статей по теме DevOps и SRE.
Реклама: @ostinostin
Контент: @mxssl
РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/67704b536aa9672b963777b3”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 10 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
loxilb is an open source hyper-scale software load-balancer for cloud-native workloads. It uses eBPF as its core-engine and is based on Golang. It is designed to power on-premise, edge and public-cloud Kubernetes cluster deployments.https://github.com/loxilb-io/loxilb
The Helm plugin that comes in handy while identifying configuration drifts (mostly due to in-place edits) from the deployed Helm charts.https://github.com/nikhilsbhat/helm-drift
This tool simply watches Kubernetes Events and logs them to stdout in JSON to be collected and stored by your logging solution, e.g. fluentd, fluent-bit, Filebeat, or Promtail. Other tools exist for persisting Kubernetes Events, such as Sysdig, Datadog, or Google's event-exporter but this tool is open and will work with any logging solution.https://github.com/max-rocket-internet/k8s-event-logger
A file server that supports static serving, uploading, searching, accessing control, webdav.https://github.com/sigoden/dufs
Beyond the basics, an in depth look at memory metrics in Kuberneteshttps://itnext.io/from-rss-to-wss-navigating-the-depths-of-kubernetes-memory-metrics-4d7d77d8fdcb
Temoral.io
Data Transport: Apache Kafka, S3
Data Storage: PostgreSQL, Clickhouse, Cassandra, Redis (KeyDB), Elasticsearch
Ops: k8s, GitLab
Monitoring: Prometheus/Grafana, OpenTelemetry/Opentracing
Ключевые задачи
Проектирование и развитие инфраструктуры в нескольких ДЦ:
- Планирование и реализация сетевой архитектуры
- Эффективное управление распределением данных
- Масштабирование и оптимизация работы кластеров k8s
- Проектирование архитектурных решений и обоснование с точки зрения производительности, безопасности и стабильности
Бесперебойная работа сервисов:
- Обеспечение надежности, высокой доступности и производительности продукта
- On-call дежурства и реакция на инциденты: работа продакшн - твоя зона ответственности
- Управление инцидентами: разбор и постмортемы, исправление проблем
- Масштабирование и capacity planning. Создание DRP, проведение регулярных учения по отказам с последующим анализом результатов
Делать продакшн лучше:
- Автоматизация ручной, повторяющейся работы и рутинных задач
- Release engineering: разработка, внедрение и поддержка процессов CI/CD
- Сотрудничество с командами разработки для обеспечения работы и эффективного взаимодействия всех компонентов системы
- Актуализация метрик/алертов мониторинга и логирования, отслеживание и анализ ошибок
Ожидания
Самое важное для нас:
- Глубокие знания сетевых технологий: опыт работы с multi-DC network, умение проектировать/настраивать их для обеспечения высокой доступности и производительности
- Практический опыт с крупными базами данных: такими как Postgres, Clickhouse, Cassandra или ScyllaDB, а также понимание того, как решать задачу CAP на большом объеме данных
- Глубокий опыт эксплуатации k8s: ты знаешь, как быстро и просто масштабировать продукт, между несколькими дата-центрами на больших объемах данных
- Умеешь в System Design: используешь принципы и best practice при построении высоконагруженных систем
- Слова Observability & Monitoring тебя не пугают: знаешь, что такое персентиль и медиана, отличаешь SLO/SLA/SLI
- Во время сбоя можешь быстро принимать решения, не теряешься и не сдаешься
- Умеешь и любишь общаться с коллегами (да, мы понимаем, что иногда это сложно). Необходимо много общаться со смежниками, договариваться
- Умеешь описывать понятную и подробную документацию, по проделанной работе
Будет плюсом опыт:
- bare-metal / on-prem
- Proxmox/VMware
- Temporal.io
- Go/Python
Откликнуться на вакансию: @mxsslDefining clear Incident Severity levels is a key component to an efficient Incident Management process that helps Engineering teams quickly respond to outages and mitigate customer impact.https://argoday.medium.com/incident-severity-levels-78bfe7dd7e0d
