Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
Open in Telegram
Все самое полезное для девопсера в одном канале. Наши курсы: https://clc.to/ZJ7Z1w По рекламе: @tproger_sales_bot Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/6798b4e4509aba56522d1787 Заявка: 8137718351
Show more
📈 Analytical overview of Telegram channel Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
Channel Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin (@devopsslib) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 10 327 subscribers, ranking 11 875 in the Technologies & Applications category and 61 348 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 10 327 subscribers.
According to the latest data from 09 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -44 over the last 30 days and by -1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.02%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.65% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 931 views. Within the first day, a publication typically gains 480 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 1.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as devops'a, навигация, скрипт, docker, git.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Все самое полезное для девопсера в одном канале.
Наши курсы: https://clc.to/ZJ7Z1w
По рекламе: @tproger_sales_bot
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/6798b4e4509aba56522d1787
Заявка: 8137718351”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 10 November, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
10 327
Subscribers
-124 hours
-57 days
-4430 days
Posts Archive
+5
❓ Слышали ли вы такое выражение — «Unix-подобные системы»? Это целое семейство операционных систем, которые имеют общие корни, но различаются философией, подходом к разработке и применением. Давайте разберёмся в их особенностях.
☁️☁️Инструменты CI/CD в облаке
☁️ AWS (Amazon Web Services):
CodePipeline: Организует автоматизированные конвейеры.
CodeBuild: Выполняет сборку и тестирование кода.
CodeDeploy: Развёртывает приложения на Amazon EC2, Fargate или Lambda.
CloudFormation: Автоматизирует инфраструктуру как код (IaC).
☁️ Google Cloud Platform (GCP):
Cloud Build: Поддерживает сборку, тестирование и развертывание контейнеров.
Kubernetes Engine: Автоматизирует управление контейнерами.
Artifact Registry: Хранение артефактов (докер-образов, библиотек).
☁️ Microsoft Azure:
Azure Pipelines: Полнофункциональный CI/CD конвейер для облачных и локальных сред.
Azure DevTest Labs: Создание тестовых окружений за считанные минуты.
☁️ GitHub Actions:
Интеграция с облачными хранилищами и развертывание в AWS, Azure или GCP.
Легко масштабируется благодаря облачной инфраструктуре.
☁️☁️ Почему облако идеально для CI/CD?
✅Масштабируемость
Облачные платформы предоставляют ресурсы по запросу, позволяя обрабатывать высокие нагрузки в моменты пиковой активности (например, при запуске массового тестирования).
Услуги, такие как AWS Elastic Compute Cloud (EC2) или Google Cloud Run, автоматически подстраиваются под нужды вашего конвейера.
✅ Готовая инфраструктура.
В облаке не нужно настраивать физические сервера или управлять сложной инфраструктурой. Это упрощает развёртывание CI/CD систем и снижает затраты на их обслуживание.
Используйте преднастроенные инструменты, например Azure Pipelines или AWS CodeBuild, которые уже интегрированы с популярными платформами разработки.
✅ Гибкость развёртывания
Облако поддерживает множество моделей развёртывания:
⚙️ Public Cloud: Удобно для тестирования и небольших проектов.
⚙️ Private Cloud: Идеально для обеспечения безопасности корпоративных данных.
⚙️ Hybrid Cloud: Подходит для проектов с частично локальной инфраструктурой.
✅ Глобальная доступность
Облачные решения предоставляют доступ к серверам по всему миру, что ускоряет развёртывание обновлений для глобальных пользователей.
⚙️☁️ Советы для успешного CI/CD в облаке
✅ Используйте облачные API:
Интеграция с API облачных провайдеров ускоряет автоматизацию задач.
Пример: Сборка Docker-образов и их публикация в облачном репозитории.
✅ Выберите правильный регион:
Размещайте инфраструктуру в облачных регионах, ближайших к вашим пользователям, чтобы минимизировать задержки.
✅ Автоматическое тестирование безопасности:
Интегрируйте сканеры безопасности в конвейер CI/CD (например, Snyk, Checkmarx).
✅Мониторинг и логирование:
Включите такие инструменты, как AWS CloudWatch, Azure Monitor, Google Operations Suite, для анализа производительности CI/CD конвейеров.
🧑💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи
Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.
Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.
Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.
👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.
💾🌐 6 главных технологий для хранения данных в браузере
Хранение данных в браузере — это не просто про кеширование страниц или сохранение паролей. Современные технологии позволяют делать больше: сохранять настройки, работать с большими объемами информации и даже обеспечивать офлайн-доступ к веб-приложениям. Но как выбрать подходящий инструмент, чтобы данные обрабатывались быстро, безопасно и с учетом специфики вашего проекта?
От привычных cookies до мощного IndexedDB, от простого LocalStorage до новаторского Origin Private File System — каждый метод хранения имеет свои особенности и сценарии использования. В этой статье вы найдете подробное сравнение шести ключевых технологий хранения данных: от их особенностей и сценариев использования до ограничений.
📎 Читать статью
⚙️❓ Сравнение двух подходов тестирования контейнеров. Docker-in-Docker и Testcontainers Cloud
🐳 Docker-in-Docker (DinD): DinD позволяет запускать Docker внутри контейнера Docker. Это часто применяется для изоляции тестовых сред. Однако DinD имеет ряд недостатков:
Преимущества:
✅ Полный доступ к Docker API внутри контейнера.
✅ Можно создавать и управлять контейнерами без установки Docker на хосте.
Недостатки:
➖ Возможны проблемы с производительностью, так как контейнеры запускаются внутри контейнера (nested containers).
➖ Потенциальные риски безопасности из-за необходимости предоставления привилегированного доступа (--privileged).
➖ Управление состоянием хранилища (volumes) становится сложным.
☁️ Testcontainers Cloud: Testcontainers Cloud — это облачное решение, интегрированное с фреймворком Testcontainers, предназначенное для упрощения и оптимизации процесса интеграционного тестирования. Основные преимущества:
Преимущества:
✅ Не требуется локальная установка Docker или других инструментов.
✅ Устраняет проблемы производительности, так как контейнеры запускаются в облаке.
✅ Хорошо интегрируется с существующими CI/CD пайплайнами.
✅ Предоставляет изоляцию окружений для команд, упрощая тестирование.
Недостатки:
➖ Требуется интернет-соединение.
➖ Зависимость от стороннего сервиса (Testcontainers Cloud).
➖ Возможны дополнительные затраты на использование облачной инфраструктуры.
Когда какой подход использовать?
Docker-in-Docker: Если вам нужен полный контроль над окружением или вы работаете в изолированной сети, где облачные сервисы недоступны.
Testcontainers Cloud: Если вы хотите упростить тестирование и интеграцию, избегая сложной настройки локального окружения или проблем с производительностью.
Балансировка нагрузки (Load Balancing) используя Nginx
⚙️ Round Robin (по кругу):
Запросы равномерно распределяются между серверами.
upstream backend {server 192.168.1.101;server 192.168.1.102;}upstream backend {least_conn;server 192.168.1.101;server 192.168.1.102;}upstream backend {ip_hash;server 192.168.1.101;server 192.168.1.102;}upstream backend {server 192.168.1.101 weight=3;server 192.168.1.102 weight=1;}
❗️Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде!
Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
Подробности тут
Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴
Ждем ваших откликов 👾
❓ Оверкоммитинг — зачем выделять больше?
🎯 Оверкоммитинг — это практика выделения виртуальных ресурсов (таких как процессорное время, память или хранилище) в количестве, превышающем физически доступные ресурсы системы. В контексте контейнеров и облачных сред, таких как Kubernetes и OpenShift, оверкоммитинг позволяет запускать большее количество подов или контейнеров, чем физически доступные ресурсы могли бы поддержать в максимальной нагрузке.
Однако поды не всегда требуют выделенные ресурсы на 100%, поэтому, пока они не используют максимальную мощность, доступные ресурсы могут быть перераспределены.
Сто́ит быть аккуратнее с оверкоммитингом, так как при неожиданном повышении нагрузки на контейнеры может возникнуть дефицит ресурсов, что приведёт к замедлениям или сбоям в работе приложений.
Repost from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🚀🤖 Как развернуть LLM с помощью vLLM и TorchServe
Хочешь запустить большую языковую модель в продакшене, но не знаешь, как совместить простоту развёртывания с промышленной надежностью? Комбинация vLLM и TorchServe решает эту задачу. Она обеспечивает как простой запуск, так и продвинутые возможности для масштабирования.
👉 Узнай, как воспользоваться этими удобными инструментами, в нашем подробном гайде
💯☁️ Статистика от Red Hat по внедрению облачных технологий в Enterprise среде
☁️ Драйверы роста облачных технологий:
Централизация управления облаком — 80% опрошенных компаний планируют централизовать управление облачными ресурсами в течение следующих 18 месяцев.
Безопасность и соответствие требованиям — 78% организаций уделяют приоритетное внимание вопросам безопасности, соответствия и суверенитета данных.
Подготовка к внедрению ИИ: 78% компаний готовятся к интеграции ИИ в свои процессы.
☁️ Инвестиции в инновации:
Сбалансированный рост — 50% респондентов намерены равномерно инвестировать в новые технологии, такие как ИИ, и оптимизацию существующих систем.
Увеличение инвестиций — 52% компаний планируют увеличить инвестиции в облачные технологии до 50% к 2025 году.
☁️ Препятствия на пути к внедрению облачных технологий и ИИ:
Дефицит навыков — 71% компаний отмечают нехватку специалистов в области ИИ, 66% — в области кибербезопасности, 61% — в облачных технологиях.
Изолированные структуры — 96% предприятий сталкиваются с проблемами из-за изолированных команд, что приводит к несогласованности в безопасности и увеличению затрат.
☁️ Роль корпоративного open source:
Прозрачность и модифицируемость — 89% респондентов считают, что доверие к корпоративным моделям ИИ зависит от их прозрачности и возможности модификации.
📎 Подробнее в источнике
🔨🐳 Секреты стройности от многоэтапной сборки
Docker-образы тоже мечтают сбросить пару лишних мегабайтов и выглядеть подтянутыми. Если ваши контейнеры уже начали тяжело вздыхать на старте или требуют отдельного хранилища для своих «боков», самое время узнать, как их «подсушить».
В статье «Стройные контейнеры: как уменьшить Docker-образ с помощью многоэтапной сборки» раскрываются секреты того, как отправить ваш образ на диету и сделать его быстрее, легче и безопаснее.
📎 Читать статью
🌐🌐 65 000 узлов и больше: Google Kubernetes Engine готов к моделям ИИ с триллионом параметров.
Google хвастается расширением возможностей Google Kubernetes Engine (GKE), который теперь поддерживает кластеры до 65 000 узлов, позволяя запускать сверхмасштабные модели искусственного интеллекта с триллионами параметров. Это достижение ставит GKE в лидеры по производительности и масштабируемости среди облачных платформ, предоставляя компаниям возможность управлять крупными вычислительными задачами, особенно в сфере генеративного ИИ.
Эти нововведения стали возможны благодаря техническим улучшениям, включая переход на систему хранения данных Spanner вместо etcd, что обеспечивает большую стабильность и надёжность в управлении столь крупными кластерами. Внедрение Cloud TPU v5e с несколькими ускорителями на узел позволяет поддерживать более 250 000 ускорителей в одном кластере, что делает GKE эффективным инструментом для задач инференса, обучения и исследования.
📎 Читать в оригинале
Как сделать работу в контейнерных средах безопасной?
Узнайте на бесплатном вебинаре «Защита контейнерных сред с помощью Policy Engine и Service Mesh» от СберТеха.
Обсудим риски работы в контейнерных средах и вклад Policy Engine и Service Mesh в обеспечение безопасности кластеров Kubernetes (на примере open source решений и линейки российских продуктов Platform V Synapse от СберТеха).
Разберем темы:
• Контейнерные среды в рантайме: защита на уровне реестра, оркестратора и контейнеров.
• Policy Engine и его роль в управлении политиками безопасности и конфигурациями.
• Знакомство с Kubelatte и возможностями по мутации, валидации и генерации объектов Kubernetes.
• Service Mesh для безопасности трафика, включая шифрование, контроль конфигураций приложений и кластеров, мониторинг состояния кластеров.
• Преимущества решений Platform V Synapse по сравнению с open source.
Спикер: Максим Чудновский, главный руководитель направления Platform V Synapse, СберТех.
Вебинар пройдет 19 ноября в 11:00.
Регистрируйтесь по ссылке!
DevOps на минималках - канал для DevOps специалистов
Что в канале:
1. Kubernetes
2. Jenkins
3. Docker
4. Terraform
5. Ansible
6. Bitbucket, GitHub, GitLab
7. Selenium
Подписывайтесь и изучайте основы основ работы DevOps: @devopseri
Реклама. Киренкина Марина Дмитриевна, ИНН 345702417736. Erid 2Vtzqwm9XSW
🌐⚒️ Bash для DevOps-инженеров: зачем знать и как применять?
❓ Bash (Bourne Again Shell) — командная оболочка и скриптовый язык, широко используемый в мире DevOps для автоматизации задач, управления системами и CI/CD. Почти каждый Linux-сервер «разговаривает» на Bash, а значит, умение написать/прочитать bash-скрипт — необходимый навык для DevOps-инженера.
📌 Почему Bash важен?
Системный доступ: Баш встроен в большинство Linux-систем, так что это самый быстрый способ получить доступ к системным ресурсам.
Скриптинг и автоматизация: Написание Bash-скриптов для управления окружениями, создания резервных копий, очистки логов — стандарт для автоматизации.
CI/CD: Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions и другие CI/CD инструменты поддерживают команды на Bash для сборок и развёртываний.
📄 Мини-пример скрипта, который подсчитывает количество строк в каждом файле текущей директории и выводит результаты:
bash#!/bin/bash for file in *; do if [ -f «$file» ]; then line_count=$(wc -l < «$file») echo «$file: $line_count lines» fi done 🔧 Популярные команды: ls, cd, cat — базовые команды навигации. grep, awk, sed — фильтрация и обработка данных. ps, kill — управление процессами. curl, wget — сетевые запросы. 💡 Альтернативы Bash: Для более сложных задач многие DevOps-инженеры используют Python для обработки данных и работы с API, а также Ansible для управления конфигурациями. Bash остаётся ключевым инструментом в арсенале любого DevOps-инженера, обеспечивая контроль и гибкость при работе с системами.
⚙️⚙️ ArgoCD или не ArgoCD? — вот в чём вопрос
Автор на «реддите» задаётся вопросом: «почему все используют ArgoCD?»
Вот и мы бы хотели узнать — используете ли вы ArgoCD или предпочитаете другие инструменты для Kubernetes?
#интерактив
🛠️ Свежий релиз Docker Desktop 4.35
🐳 Токены доступа для организаций (Beta) — Эта функция улучшает управление доступом на уровне организаций. Она позволяет централизовано управлять правами пользователей, обеспечивая лучшее управление и масштабируемость для бизнеса.
🐳 Docker Home (Beta) — Новый интерфейс Docker Home служит центральным «хабом» для доступа к продуктам Docker, управления подписками и настройками.
🐳 Интерфейс терминала в Docker Desktop — Эта функция позволяет интегрировать терминал в интерфейс Docker Desktop, упрощая работу разработчиков и снижая необходимость переключаться между CLI и GUI.
🐳 Резервное копирование томов — В Docker Desktop теперь доступна улучшенная функция резервного копирования томов, которая упрощает процесс создания бэкапов данных и делает его более удобным.
🐳 Улучшенная производительность на macOS — Введение Docker VMM для Apple Silicon улучшает производительность на Mac, ускоряя выполнение множества задач.
📎 Подробнее в блоге компании
☁️❓ «Dev» отдаляется от «Ops»?
Автор с ресурса «hackernoon» размышляет на тему эволюции роли DevOps. С появлением облачных технологий и автоматизации необходимость в традиционных операционных задачах (или «Ops» из DevOps) значительно снизилась. Это привело к тому, что разработчики всё чаще берут на себя ответственность за развертывание и эксплуатацию приложений, что изначально было задачей Ops.
Таким образом, первоначальная цель DevOps — объединение Dev и Ops — трансформировалась, и роль Ops изменилась или даже сократилась. Статья подчёркивает, что, несмотря на эти изменения, культура DevOps остаётся важной, способствуя непрерывной доставке и улучшению взаимодействия между командами.
📎 Детали в оригинале
