Кубертатный период
الذهاب إلى القناة على Telegram
217
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
+27 أيام
+2130 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
لا توجد بيانات
هل تواجه مشاكل؟ يرجى تحديث الصفحة أو الاتصال بمدير الدعم الخاص بنا.
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
ديسمبر '24
ديسمبر '24
+4
في 0 قنوات
نوفمبر '24
+20
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+21
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+11
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+29
في 1 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+27
في 1 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+6
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '240
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+23
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '240
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+23
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '24
+198
في 2 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 21 ديسمبر | 0 | |||
| 20 ديسمبر | +1 | |||
| 19 ديسمبر | 0 | |||
| 18 ديسمبر | 0 | |||
| 17 ديسمبر | 0 | |||
| 16 ديسمبر | 0 | |||
| 15 ديسمبر | 0 | |||
| 14 ديسمبر | 0 | |||
| 13 ديسمبر | 0 | |||
| 12 ديسمبر | 0 | |||
| 11 ديسمبر | 0 | |||
| 10 ديسمبر | 0 | |||
| 09 ديسمبر | 0 | |||
| 08 ديسمبر | 0 | |||
| 07 ديسمبر | +1 | |||
| 06 ديسمبر | +1 | |||
| 05 ديسمبر | 0 | |||
| 04 ديسمبر | 0 | |||
| 03 ديسمبر | 0 | |||
| 02 ديسمبر | +1 | |||
| 01 ديسمبر | 0 |
منشورات القناة
| 2 | KFtray
KFtray - инструмент для управления портами приложений в Kubernetes. Может пригодиться для тестирования API и локальной разработки. | 1 650 |
| 3 | #микросервисы -- долго, дорого и беспощадно
https://www.youtube.com/watch?v=yLrSp174yc0 | 3 936 |
| 4 | 🌐 Нам нужна экосистема управления пакетами в Kubernetes
🤔 Почему при написании Helm-чартов приходится задумываться об отступах? Почему конфигурация для nodeAffinity, tolerations, serviceMonitors и других ресурсов различна для каждого чарта? И почему в чартах часто отсутствуют даже базовые компоненты? Это должно быть стандартизировано.
🔄 Почему так многие чарты не включают CRD? Это усложняет установку и управление CRD отдельно.
🔍 Зачем чарты генерируют неоднозначный вывод? Мне нужна предсказуемость — для конкретного входного набора и версии чарта должен получаться одинаковый вывод с helm template.
👩💻 Зачем разбираться в Golang, чтобы расшифровать ошибки типизации в файле values.yaml?
🛻 Почему Helm так часто используется как инструмент развертывания? Мне не хочется отслеживать состояние развертывания в самом кластере Kubernetes, когда существуют более эффективные варианты.
🤔 А какой, по вашему мнению, существенной функциональности не хватает в Kubernetes? | 433 |
| 5 |  WireGuard Easy
You have found the easiest way to install & manage WireGuard on any Linux host! | 381 |
| 6 | CNCF: Observability Whitepaper
🤩 В документе представлена разница между сигналами мониторинга и способами их обработки. Также перечислены различные методы, которые компании успешно использовали для решения распространенных проблем. Документ также представляет несколько инструментов, которые относятся к области observability, и объясняет, как они могут быть включены в ваш стек технологий. Кроме того, документ указывает на известные проблемы, которые до сих пор не решены, или на то, что некоторые способы мониторинга все еще не очень широко используются на рынке.
✅ Необходимо помнить, что observability — это не просто использование всех модных инструментов, нужно понимать, какие данные выходят из системы и как их интерпретировать, чтобы не получить огромный кусок никому не нужных данных. Текущие инструменты позволяют наблюдать за приложение и средой непосредственно в production окружении.
1️⃣ Метрики: в CNCF две популярные модели данных — Prometheus и OpenTelemetry. Стоит обратить внимание на раздел Metric Cardinality: слишком подробные метрики могут привести к непредсказуемому росту метрик и размера данных используемых для их хранения.
2️⃣ Логи можно преобразовать в метрики и трассировки для наблюдения изменений в течение времени. Логи также нужно визуализировать и анализировать. Не храните персональные данные и сенситивную информацию в хранилище логов.
3️⃣ Трейсы: OpenTelemetry или .NET используют W3C в качестве стандартного формата распространения. По этому пути идут все больше облачных провайдеров, и при отсутствии других задач рекомендуется использовать стандарт W3C.
4️⃣ Профилирование: текущие инструменты становятся все более популярными в облачных средах; они добавляют небольшие накладные расходы, что делает профилирование на production как никогда более доступным вариантом.
5️⃣ Дампы: в Linux kernel 2.6+ появился новый метод работы с дампами ядра — так называемые обработчики дампов ядра. Другими словами, это означает, что вместо того, чтобы делегировать сбор файла операционной системе, выходные данные процесса после падения передаются на стандартный ввод приложения, который уже отвечает за запись файла. | 1 826 |
| 7 | Gateway API in Kubernetes with Cilium
Cilium используется сразу в нескольких важных ролях:
☝️ Замена kube-proxy с использованием eBPF для улучшения производительности и безопасности
0️⃣ Container Network Interface (CNI) для взаимодействия Pod’ов в рамках кластера
🔜 Advanced Load Balancing and Layer 2 Network Solutions: для эффективного управления траффиком и построения надежной сетевой инфраструктуры
🍀 Gateway Class Provider for Gateway API: для масштабируемых и универсальных решений роутинга
📍Gateway API предоставляет новый подход для маршрутизации трафика сервисов в Kubernetes. Появились новые абстракции GatewayClass, Gateway, HTTPRoute, TCPRoute и другие. Это похоже на обновленную, более сложную версию Ingress, предлагающую более широкий спектр функций и более совершенный пользовательский интерфейс в управлении сетью сервисов Kubernetes.
ℹ️ Подробнее как Cilium реализует Gateway API можно почитать тут — https://docs.cilium.io/en/stable/network/servicemesh/gateway-api/gateway-api/ | 1 563 |
| 8 | ⚡️ Антипаттерны архитектуры
Откройте для себя распространенные антишаблоны архитектуры, узнайте, как их избегать и преодолевать "подводные камни" проектирования!
Антипаттерн (англ. anti-pattern) — это распространённый подход к решению класса часто встречающихся проблем, являющийся неэффективным, рискованным или непродуктивным. В отличие от шаблона проектирования, рассмотрение антипаттерна включает в себя как неправильное решение проблемы с его признаками и последствиями, так и выход из ситуации.
В этом проекте собраны ценные сведения, практические советы и примеры из реальных проектов для обучения и помощи в создании лучших программных архитектур и улучшать существующие.
▪Проект
▪Github
@Golang_google | 272 |
| 9 | 👁 Уже все наверное написали про Kubernetes 1.29 релиз под названием Mandala
Прокомментировал основные изменения.
KEP-2395: Removing In-Tree Cloud Provider Code
😋 Целью этих изменений является предоставление облачным провайдерам возможность разрабатывать и выпускать выпуски независимо от основного цикла выпуска Kubernetes. Отделение кода поставщика облачных услуг позволяет разделить ответственность между «ядром Kubernetes» и поставщиками облачных услуг. Кроме того, это гарантирует, что все поставщики облачных услуг в экосистеме будут последовательно и расширяемо интегрироваться с Kubernetes.
❓ Ждем семейство дистрибутивов Kubernetes?
KEP 1287: In-Place Update of Pod Resources
😵 Данное изменение позволяет изменять запросы и ограничения ресурсов контейнера без необходимости перезапуска контейнера.
KEP 753: Sidecar Containers
◀️Про Sidecar контейнеры я уже писал ранее.
Stable
• KEP 3299: KMS v2 Improvements OR KMSv2
• KEP 2485: ReadWriteOncePod PersistentVolume Access Mode
• KEP 727: Kubelet Resource Metrics Endpoint
“The Kubelet Summary API is a source of both Resource and Monitoring Metrics. Because of it’s dual purpose, it does a poor job of both.”
Beta
• KEP 2799: Reduction of Secret-based Service Account Tokens
Alpha
• KEP 3866: nftables kube-proxy backend | 170 |
| 10 | 🤿 Погружение в kube-scheduler
📆 Как работает планировщик Kubernetes можно подробно почитать тут. Этапы планирования Pod'а описаны на рисунке.
🔮 Заскедуленный в данный момент Pod входит в так называемый цикл планирования, как только он выводится из очереди планировщика (после этапов Filtering и Scoring). Очередь сортируется по приоритету Pod'ов, и вы можете узнать больше о том, как работает, здесь. Каждый цикл планирования выполняется последовательно для каждого Pod'а и пытается назначить текущий Pod какому-либо узлу (Node) в кластере.
🧐 О том как работают некоторые стадии в цикле планирования можно почитать здесь:
CycleState Object
Filter Stage
PreFilter Stage
PostFilter Stage
Binding Cycle
🏕 Что интересно, так это то, что все в Kubernetes планируется нативным же образом через планировщик, например:
• Запросы ресурсов (Filter plugin)
• Taints и tolerations (Filter plugin)
• Pod preemption (PostFilter plugin)
🧐И самое любопытное, интерактивное представление о работе Kubernetes планировщика в Kube Scheduler Simulator
#kubernetes #kubescheduler | 1 717 |
| 11 | The worst thing about Jenkins is that it works (2019)
http://twitchard.github.io/posts/2019-06-21-life-is-too-short-for-jenkins.html | 201 |
| 12 | https://habr.com/ru/articles/777250/ отличная статья на русском про память в Linux - подойдет для подготовки к собесу и для тех кто давно хотел разобраться
#interview #ram | 242 |
| 13 | 🚀 Apache Kafka: Новый Клиент Franz для Windows и Linux!
🎉 Нативный клиент для Apache Kafka теперь появился и для Windows и для Linux, помимо macOS
📊 Легкий доступ к топикам напрямую через интуитивно понятный интерфейс.
🏋️♂️ Простое управление группами потребителей (consumer groups) для оптимального потока данных
😶🌫️ Подключение к Managed Kafka / Red Panda
🔍 Быстрый поиск и фильтрация данных для удобства использования.
📈 Визуализация данных, помогающая быстро понять текущее состояние системы. | 312 |
| 14 | Kyverno: Kubernetes Native Policy Management
🚀 Kyverno -- это мощный инструмент для управления политиками в среде Kubernetes. Он может проверять, изменять и генерировать конфигурации с помощью контроля доступа и фонового сканирования.
🛡️ Декларативные политики -- Kyverno позволяет определять политики как код, добавляя их к ресурсам Kubernetes, через декларативные конфигурации YAML, что упрощает понимание и управление политиками.
🧞♂️ Генерация манифестов -- Kyverno может генерировать манифесты ресурсов на основе определенных политик, что весьма удобно для создания стандартных конфигураций и предотвращения человеческих ошибок.
🧠 Гибкая обработка данных -- Поддерживает изменение ресурсов на лету, применяя политики к запущенным приложениям без их перезапуска, что позволяет эффективно адаптироваться к изменяющимся требованиям.
🤖 Webhook-контроллеры -- Kyverno работает как webhook-контроллер, интегрируясь с Kubernetes API Server, что обеспечивает реактивную обработку событий и обеспечивает безопасную и надежную работу политик.
🛡 Управление ролями -- Kyverno позволяет определять правила доступа на основе политик для более точного контроля над ресурсами.
Kyverno — это не просто инструмент для применения политик, но и платформа для управления политиками как часть процесса разработки и эксплуатации приложений в Kubernetes. | 1 509 |
| 15 | единственный удобный редактор для крона - это чат гпт, все остальное дичь - реками сидеть подбирать параметры пока не получится что надо | 253 |
| 16 | crontab guru
The quick and simple editor for cron schedule expressions | 244 |
| 17 | kubectl get -o yaml vs. kubectl describe: 🤖💬
Чем отличаются команды kubectl get -o yaml и kubectl describe? 🧐 Давайте разберемся!
kubectl get -o yaml:
Выводит всю информацию в формате YAML или JSON.
Полезно для машинной обработки данных или в скриптах. Предоставляет полное представление ресурса, а также текущий статус.
kubectl describe:
Выводит краткий обзор в более читаемом формате для человека, включая события ресурса (Events)
Удобно для быстрого понимания состояния ресурса и событий.
Часто я использую yq ... | yq для более удобной читаемости. 🤓📜 | 239 |
| 18 | لا يوجد نص... | 223 |
| 19 | 📊 Prometheus - популярное решение для мониторинга. Но чем больше метрик мы начинаем хранить, тем больше памяти требуется. Все бы хорошо, но Prometheus работает в режиме одиночного процесса, что усложняет его использование.
🛠️ Однако за последний год была проделана огромная работа по сокращению потребления памяти Prometheus, в некоторых случаях даже на 50%.
🧠 Какие данные Prometheus хранит в памяти.
🔍 Как профилирование помогло выявить, где можно сэкономить больше всего памяти.
🔥Как однажды небольшая ошибка в конфигурации вызвала серьезный сбой крупнейшей установки Prometheus.
🏗️ Почему пришлось пересматривать структуру данных для лейблов, идентифицирующих временные ряды (time series data).
🌐 И как все эти изменения повлияли на связанные проекты, такие как Cortex и Thanos.
Эти улучшения делают Prometheus более эффективным и доступным, даже с огромными объемами метрик. 🚀📈 | 2 164 |
| 20 | https://habr.com/ru/companies/nixys/articles/765694/ | 213 |
