DevOps Portal | Linux
Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир DevOps Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3P8kFH
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام DevOps Portal | Linux
تُعد قناة DevOps Portal | Linux (@loose_code) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 13 083 مشتركاً، محتلاً المرتبة 9 353 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 49 257 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 13 083 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 15 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 1، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 16.59%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 9.08% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 170 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 188 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 8.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل devops, kubernetes, docker, linux, ebpf.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир DevOps
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Работаем с @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3P8kFH”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 16 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
kubectl tree — плагин для kubectl, который проходит по ownerReferences и выводит полное дерево объектов под Deployment или кастомным ресурсом, чтобы было видно, какой объект что создал.
➜ https://github.com/ahmetb/kubectl-tree
👉 DevOps Portalloosecode персональные билеты со скидкой.
[Купить билет]Отладить Go-контейнер, который перестал запускаться после недавнего изменения.Сможете найти первопричину и исправить сборку? https://labs.iximiuz.com/challenges/fix-go-container-image-broken-by-recent-change 👉 DevOps Portal
kubeconfig:
https://labs.iximiuz.com/challenges/access-kubernetes-api-through-ssh-socks-proxy
👉 DevOps PortalFROM scratch - и на этом закончить.
Но у такого подхода есть несколько проблем...
1. В контейнерах FROM scratch нет нормального управления пользователями
Базовый образ scratch — это буквально пустой образ. Поэтому файлов /etc/passwd и /etc/group там просто нет.
Из-за этого контейнеризированный процесс в большинстве случаев запускается от root.
2. В FROM scratch отсутствуют некоторые важные директории
/tmp, /root, /home, /var, /etc — ничего из этого в scratch-контейнере нет, если, конечно, вы не примонтируете нужные директории самостоятельно.
Из-за этого приложение может работать некорректно — попробуйте, например, создать временный файл и посмотрите, что произойдёт 😉
3. В FROM scratch нет CA-сертификатов и данных о часовых поясах
Нужно обратиться к HTTPS-эндпоинту? Не получится.
Нужно выполнить преобразование времени между часовыми поясами? Тоже не получится.
4. В FROM scratch нет runtime вашего языка
Если поддержка статической линковки в вашем языке не настолько хороша, как в Go, либо приложению нужен интерпретатор или runtime-окружение, использовать scratch-контейнеры становится практически невозможно.
Distroless-образы как раз решают эти проблемы, при этом оставаясь максимально близкими к подходу FROM scratch.
Хороший пример — проект GoogleContainerTools/distroless. В нём есть следующие базовые образы:
- distroless/static = scratch + структура директорий, похожая на обычный дистрибутив, /etc/{passwd,group}, CA-сертификаты и данные о часовых поясах
- distroless/base = distroless/static + glibc
- distroless/cc = distroless/base + libgcc
Также есть несколько специализированных под конкретные языки, но всё ещё distroless-образов:
- distroless/java — для Java 17, 21 и 25
- distroless/nodejs — для Node.js 22, 24 и 26
- distroless/python3 — соответственно, для Python 3
Но существуют и другие проекты и продукты.
Подробнее о distroless-образах - в туториале iximiuz Labs:
https://labs.iximiuz.com/tutorials/gcr-distroless-container-images
👉 DevOps Portalkeda-gpu-scaler — это внешний scaler для KEDA, который считывает GPU-метрики через NVML на каждом узле. Благодаря этому deployments с vLLM и Triton масштабируются по реальной нагрузке на GPU, а не по CPU, включая scale-to-zero
➜ https://github.com/pmady/keda-gpu-scaler
👉 DevOps Portal--gpu-memory-utilization, чтобы сбалансировать VRAM между весами модели и KV Cache
- Техники квантизации, которые позволяют увеличить throughput более чем в 2 раза — с 1,62 до 3,64 req/s — и вдвое сократить потребление VRAM
- Как работает Continuous Batching
Подробный гайд:
https://devopscube.com/deploying-llama-with-docker-and-vllm/
Следуя экспериментам по оптимизации из гайда, можно получить:
- рост общего throughput в 2,2 раза
- Time to First Token (TTFT) в 3 раза быстрее
- от 5 до 20+ одновременных пользователей на том же железе — NVIDIA RTX 4000
Примечание: этот гайд предназначен для обучения и экспериментов. Используйте его, чтобы разобраться в основных концепциях.
👉 DevOps Portal