现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
DevOps&SRE Library
前往频道在 Telegram
Библиотека статей по теме DevOps и SRE. Реклама: @ostinostin Контент: @mxssl РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/67704b536aa9672b963777b3
显示更多📈 Telegram 频道 DevOps&SRE Library 的分析概览
频道 DevOps&SRE Library (@devopslibrary) 英语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 19 435 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 6 837，并在 俄罗斯 地区排名第 34 403 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 19 435 名订阅者。
根据 04 七月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 56，过去 24 小时变化为 2，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 13.01%。内容发布后 24 小时内通常能获得 7.35% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 2 528 次浏览，首日通常累积 1 428 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 0。
- 主题关注点： 内容集中在 kubernete, cluster, infrastructure, storage, configuration 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Библиотека статей по теме DevOps и SRE.
Реклама: @ostinostin
Контент: @mxssl
РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/67704b536aa9672b963777b3”
凭借高频更新（最新数据采集于 05 七月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
19 435
订阅者
+224 小时
+177 天
+5630 天
帖子存档
19 437
gatus
A service health dashboard in Go that is meant to be used as a docker image with a custom configuration file.https://github.com/TwinProduction/gatus
19 437
Kubeflow for Machine Learning
From Lab to Production
Trevor Grant, Holden Karau, Boris Lublinsky, Richard Liu, and Ilan Filonenko
2020
19 437
Рынок вакансий в IT постоянно пополняется. Уже не нужно постоянно писать код, чтобы зарабатывать. Компании стремятся обрабатывать и анализировать данные о покупателях, товаре и рекламе. Это помогает выстраивать правильную стратегию и вести бизнес.
Курс полезен программистам. Для анализа большого объема данных уже не достаточно таблиц в Excel. Крупная инфраструктура завязана на Python и SQL−запросах.
Поэтому мы создали курс «Профессия Продуктовый аналитик». Он позволит новичкам получить специальность с нуля. А программисты узнают больше об анализе и как быстро поменять специализацию. Переходи по ссылке: https://clc.to/Yg12vA
Изучать будем:
→ веб−аналитику;
→ аналитику мобильных приложений;
→ Python и SQL для анализа и хранения данных;
→ сквозную аналитику;
→ CX−исследования.
Выпускники курса соберут в портфолио 4 дипломных проекта для трудоустройства. Гарантия о трудоустройства прописана в договоре со студентом!
Получи скидку до 60% и возможность учиться в рассрочку!
Первые 3 месяца обучения бесплатно!
19 437
karpenter
Karpenter is a metrics-driven autoscaler built for Kubernetes and can run in any Kubernetes cluster anywhere. It's performant, extensible, and can autoscale anything that implements the Kubernetes scale subresource.https://github.com/awslabs/karpenter
19 437
8 Tips to Create an Accurate and Helpful Post-Mortem Incident Report
- Don’t assign blame - Do take responsibility - Don’t procrastinate - Do gather information - Don’t be vague - Do define clear owners - Don’t lose focus - Do use a consistent templatehttps://victorops.com/blog/8-tips-to-create-an-accurate-and-helpful-post-mortem-incident-report
19 437
Сегодня учишься правильно использовать шаблоны проектирования и инструменты ClickHouse, Tarantool, RabbitMQ, а завтра уже создаешь архитектуру высоконагруженных систем в ведущей IT-корпорации.
Успей пройти тест и занять место на онлайн-курсе «Highload Architect» с Новогодней скидкой -30%
Старт занятий 22 декабря https://otus.pw/zsWR/
19 437
Infrastructure-as-code-as-Software
The example case is simple: Deploy a minimal REST API and evolve its code from the easiest (read: ugliest) to the what we think is production ready.https://medium.com/last9/infrastructure-as-code-as-software-a5e4b2b93e8e
19 437
Если верить анекдотам из 2000-х, то сисадмин — это всемогущий человек в каждый компании, который знает, как починить принтер и виртуозно настраивает интернет за пару минут.
Доля правды в этом есть, но мало где упоминается, что это еще и востребованная профессия с высокой з/п и отличный вариант для старта в IT. С навыками сисадмина можно стать универсальным специалистом, а можно вырасти до технического директора.
Получить реальный опыт администрирования и освоить продвинутые инструменты можно всего за 9 месяцев и без отрыва от текущей работы. Где? В SkillFactory. Вам понадобится 8 часов в неделю, чтобы после обучения уверенно претендовать на позицию Junior Linux Administrator.
Вы научитесь решать «боевые» задачи — от развертывания виртуальных машин до переноса их в облако и дальнейшего мониторинга. А карьерный центр поможет составить резюме и портфолио, а также расскажет про лайфхаки общения с IT-рекрутерами.
🎅В новый год — с новыми скиллами: сейчас скидка на курс 50%
По промокоду DEVOPS скидка 55% до 21 декабря
❗️Узнать подробнее: https://clc.am/GAHkqg
19 437
Service discovery in Kubernetes - combining the best of two worlds
https://iximiuz.com/en/posts/service-discovery-in-kubernetes
19 437
HashiCorp Terraform Certified Associate Preparation Guide
Ned Bellavance and Adin Ermie
2020
19 437
Платформа Headz сама подберет лучшие вакансии в IT для тебя. 👈
Просто укажи свой стек, желаемую локацию (или удаленку) и зарплатную вилку (минимальную и комфортную). Система сматчит подходящие вакансии под твои требования. В твоем профиле показывается только комфортная зп 😉
А еще есть возможность скрыть контакты до взаимного лайка с компанией. Да-да, у нас все по любви 💙
Сейчас к нам пришло много классных DevOps вакансий 🙌. Ниже пару примеров, регистрируйтесь, тестируйте, матчитесь с крутыми компаниями 😊
DevOps (180 000 – 250 000 ₽/мес.)
Любой формат работы в Страховая Компания Согласие - Москва
DevOps (180 000 – 200 000 ₽/мес.)
Любой формат работы в Fortis - Санкт-Петербург
DevOps (180 000 – 230 000 ₽/мес.)
Офис в Телематика-Один - Москва
DevOps (200 000 – 300 000 ₽/мес.)
Любой формат работы в Ассоциация Финтех - Москва
DevOps (200 000 – 250 000 ₽/мес.)
Офис в Infotech Group - Москва
19 437
k6
k6 is a modern load testing tool, building on Load Impact's years of experience in the load and performance testing industry. It provides a clean, approachable scripting API, local and cloud execution, and flexible configuration.https://github.com/loadimpact/k6
19 437
В чем основной плюс open source баз данных?
Открытый код и большое комьюнити дают возможность теоретически исправить любую проблему своего проекта и решить любую задачу. Хороший пример — команда Yandex.Cloud, которая долгое время развивала открытые базы данных, а затем использовала эти наработки для создания своих сервисов управляемых баз данных.
На Хабре Андрей Бородин из облака Яндекса рассказал про подходы их команды в работе над открытым программным обеспечением и о том, каких успехов удалось добиться.
Вот только несколько примеров, которые я отметил:
- Собственный Пулер соединений в PostgreSQL, у которого сейчас около 2 000 звездочек на GitHub.
- Работа над резервным копированием вместе с postgres'ным сообществом. В составе проекта WAL-G ребятам удалось оптимизировать бекапилку для работы в облачном окружении, а также реализовать восстановление на произвольный момент времени в управляемом сервисе MongoDB в облаке Яндекса.
- Расширение Logerrors, создающее представление о базе данных, в котором можно дешево и быстро поселектить статистику по прошедшим ошибкам. И это не единственный пример расширений, которые помогают облачной платформе повышать надёжность своих сервисов.
Подробнее про ClickHouse, Odyssey, WAL-G, PostgreSQL (включая logerrors, Amcheck, heapcheck) и Greenplum читайте на Хабре
19 437
The DevOps Reading List: Choosing your next DevOps book
https://octopus.com/blog/devops-reading-list
19 437
Command Line Interface Guidelines
An open-source guide to help you write better command-line programs, taking traditional UNIX principles and updating them for the modern day.
https://clig.dev19 437
New from Universe 2020: Dark mode, GitHub Sponsors for companies, and more
With all the news coming out of GitHub Universe today we wanted to give you a quick summary of all the announcements and timelines for the features being shown off this week.
https://github.blog/2020-12-08-new-from-universe-2020-dark-mode-github-sponsors-for-companies-and-more19 437
Everything You Always Wanted To Know About GitHub (But Were Afraid To Ask)
We prepared a dataset from the GH Archive that contains all the events in all GitHub repositories since 2011 in structured format. The dataset was uploaded into ClickHouse, where it contains 3.1 billion records. We redistribute it for research purposes and it can be downloaded at this direct link. This dataset can help answer almost any question about GitHub that you can imagine. This article shows the usage of the dataset and offers insights into the GitHub ecosystem. It emphasizes how easy it is to play with data using modern tools.https://gh.clickhouse.tech/explorer/
