DevOps Portal | Linux
Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир DevOps Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @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 13 062 مشتركاً، محتلاً المرتبة 9 627 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 50 228 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 13 062 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 14 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -82، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 16.73%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 9.59% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 185 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 253 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 6.
- 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
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3P8kFH”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 15 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
Примечание: ImageVolume подходит для любых workload’ов, которым удобно поставлять данные внутри образа: файлы моделей, датасеты, конфигурации, статические ресурсы и даже инструменты.👉 DevOps Portal
unshare, mount и pivot_root. Никакой магии рантайма и (почти) никаких упрощений.
Изучаем здесь
👉 DevOps PortalSidecar — это вспомогательный процесс, который запускается рядом с основным приложением. Такой паттерн удобен, когда дополнительную функциональность лучше подключить отдельно: например, сетевой прокси, сборщик и отправщик логов, коллектор метрик или агент, который загружает секреты.Основная сложность - правильно управлять жизненным циклом sidecar-контейнера: он должен запускаться раньше приложения, продолжать работать вместе с ним, перезапускаться при неожиданном завершении и останавливаться только после завершения самого приложения. Раньше для реализации паттерна sidecar приходилось писать собственные скрипты, но нативная поддержка sidecar-контейнеров в Kubernetes через init-контейнеры с
restartPolicy: Always заметно упростила этот процесс.
В этом практическом туториале рассказывают, как работают нативные sidecar-контейнеры в Kubernetes, чем они отличаются от обычных и init-контейнеров, а также как попрактиковаться в их использовании на нескольких реалистичных сценариях:
https://labs.iximiuz.com/tutorials/kubernetes-native-sidecars
👉 DevOps Portaltcpdump (pcap).
Позволяет мгновенно обнаруживать:
• OOM Kill;
• потерю TCP-пакетов;
• TCP Retransmissions;
• другие проблемы на уровне ядра.
Фильтрует события по имени Pod или контейнера, причём фильтрация выполняется непосредственно в ядре, что минимизирует накладные расходы.
Помогает автоматически генерировать:
• Seccomp Profiles;
• Kubernetes NetworkPolicies
• на основе реального поведения приложений во время выполнения.
Важно: Inspektor Gadget запускается как privileged DaemonSet, поскольку eBPF требует доступа к ядру Linux. Для многопользовательских кластеров рекомендуется использовать встроенные механизмы ограничения запуска отдельных gadgets.GitHub: https://github.com/inspektor-gadget/inspektor-gadget 👉 DevOps Portal
cut -d',' -f2 ~/Desktop/members.csv
Команда cut извлекает из текстовых файлов указанные поля или символы.
👉 DevOps Portaldocker create --name tmp my-image
docker export tmp | tar -C rootfs -xf -
Эта комбинация команд позволяет получить файловую систему, максимально близкую к той, с которой стартовал бы контейнер. Во многих случаях этого вполне достаточно для отладки и простого анализа.
Но если вам нужно извлечь образ контейнера в полноценный rootfs, который корректно сохранит все права доступа, владельцев файлов и расширенные атрибуты (xattrs), например, capabilities, sticky bits и т. д. — всё быстро становится гораздо сложнее.
Вот несколько практических способов и описал все подводные камни здесь: https://labs.iximiuz.com/tutorials/extracting-container-image-filesystem
👉 DevOps Portalterraform apply он автоматически строит граф зависимостей ресурсов (тот самый DAG). Именно благодаря этому Terraform знает, что сначала нужно создать VPC, а уже потом подсеть.
Argo Workflows тоже использует DAG для построения сложных воркфлоу.
Мы впервые познакомились с DAG в Airflow во время работы над MLOps-проектом.
Сегодня такие инструменты, как Kubeflow, используют DAG на Python для оркестрации AI/ML-пайплайнов.
Нужно ли DevOps-инженеру разбираться в этом?
Да. Времена, когда можно было сказать: «Разработка - не моя зона ответственности», уже прошли.
С современными AI-инструментами вы без труда сможете писать пайплайны на Python.
Если хотите на практике разобраться с DAG,
прочитайте материал про пайплайн Airflow + DVC в Kubernetes, где подробно объясняют, как работают Airflow и DAG с точки зрения DevOps-инженера.
Подробнее: https://newsletter.devopscube.com/p/mlops-airflow-dvc-pipeline
👉 DevOps Portal