DevOps
По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥полезные ит-каналы https://t.me/Golang_google - Golang программирование @golangl - golang chat @GolangJobsit - golang channel jobs @golang_jobsgo - jobs РКН: clck.ru/3FmvZA #VRHSZ
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel DevOps
Channel DevOps (@devopsitsec) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 23 428 subscribers, ranking 5 808 in the Technologies & Applications category and 28 659 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 23 428 subscribers.
According to the latest data from 11 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -25 over the last 30 days and by -4 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 11.89%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.42% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 785 views. Within the first day, a publication typically gains 1 503 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 8.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as devops, kubernetes, git, github, кластер.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“По всем вопросам- @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥полезные ит-каналы
https://t.me/Golang_google - Golang программирование
@golangl - golang chat
@GolangJobsit - golang channel jobs
@golang_jobsgo - jobs
РКН: clck.ru/3FmvZA
#VRHSZ”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 12 June, 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.
pip install zev
📌 Github
@DevopsDockerjournalctl вместо dmesg для современных систем
- dmesg покажет только сообщения ядра с момента загрузки.
- А journalctl -k -b -1 покажет логи ядра предыдущего ребута, что критично при расследовании падений.
---
▪️ 2. Используй ss вместо netstat
- netstat устарел и медленнее.
- ss -tunap даст быстрее и подробнее информацию о соединениях и сокетах.
---
▪️ 3. Всегда включай `bash`-историю с таймстемпами
Добавь в .bashrc:
export HISTTIMEFORMAT="%F %T "
- Теперь команда history покажет не только команды, но и время их выполнения — незаменимо при расследованиях.
---
▪️ 4. Следи за зомби-процессами правильно
- Команда:
ps -eo pid,ppid,state,cmd | grep ' Z '
- Поможет быстро находить процессы в состоянии "zombie", которые могут накапливаться и вызывать утечки ресурсов.
---
▪️ 5. Используй nice и ionice для тяжёлых задач
- Чтобы не положить систему нагрузкой от tar, rsync или других утилит:
nice -n 19 ionice -c2 -n7 tar -czf backup.tar.gz /big/data
- Это заставит процесс работать с минимальным приоритетом по CPU и диску.
@DevopsDocker
docker run -d --name tricky_container -v /opt/app/logs:/app/logs my-app-image
Приложение внутри контейнера ежедневно генерирует важный лог-файл:
/app/logs/important.log
В течение дня файл корректно пишется и виден в директории на хосте:
/opt/app/logs/important.log
Но ежедневно ровно в 3:00 ночи файл внезапно исчезает из папки на хосте, хотя приложение продолжает работать без ошибок и даже продолжает писать логи. После перезапуска контейнера утром, файл снова появляется и снова становится видимым на хосте.
🎯 Задача для специалиста:
Выяснить причину исчезновения файла ровно в 3:00 ночи.
Объяснить, почему приложение продолжает успешно писать лог, хотя на хосте он не виден.
Предложить решение, которое предотвращает исчезновение файла.
🔍 Подсказки и ограничения (подвохи):
На хосте нет видимых cron-задач и systemd-таймеров, удаляющих файл.
Контейнер запускается без рестартов и остается активным круглосуточно.
Внутри контейнера тоже нет cron-задач.
Docker-контейнеры не пересоздаются автоматически.
Подсказка: хостовая папка /opt/app/logs монтируется на сетевой диск (NFS), и у неё есть внешнее резервное копирование с моментальными снимками (snapshots), которые делаются каждую ночь в 3:00.
🔧 Команды и подходы для расследования:
Шаг 1: Проверить состояние контейнера
docker ps
docker inspect tricky_container
docker logs tricky_container
Шаг 2: Проверить, есть ли файл внутри контейнера
docker exec -it tricky_container ls -l /app/logs/
docker exec -it tricky_container tail /app/logs/important.log
Шаг 3: Проверить монтирование томов и слои файловой системы
docker inspect tricky_container --format '{{json .Mounts}}' | jq
Шаг 4: Исследовать NFS-папку и поведение в момент создания snapshot
df -hT /opt/app/logs
mount | grep nfs
Шаг 5: Проверить inode-файл внутри контейнера и на хосте
docker exec tricky_container ls -li /app/logs/important.log
ls -li /opt/app/logs/important.log
🎲 Ответ :
Файл исчезает, потому что каждую ночь в 3:00 NFS-сервер создает snapshot папки /opt/app/logs, который включает операцию очистки или пересоздания директории.
В результате на хосте директория монтирования получает новый inode, и предыдущий файл перестаёт быть доступен через старый inode, хотя внутри контейнера файл с прежним inode остаётся открыт приложением и продолжает записываться, пока не закрыт.
То есть файл есть (открыт процессом приложения в контейнере), но на хосте его inode больше не соответствует новому inode директории, и файл становится «невидимым».
✅ Решение проблемы:
Приложению необходимо после каждой операции snapshot заново открывать файлы логов, либо перезапускать контейнер после snapshot.
Либо использовать локальное монтирование (local volume) вместо NFS с snapshot, либо настроить snapshot так, чтобы он не менял inode директории.
@DevopsDockerFirst‑Last‑Frame»: достаточно задать начальный и конечный кадр, чтобы сгенерировать полноценный плавный плавный ролик.
✔️ Главное
🟢 Открытые код и веса.
🟢Полный контроль над сюжетом и композицией видео.
🟢 Точное следование инструкциям: модель умеет очень чётко.
«понимать» промпты и визуальные референсы.
🟢Плавные переходы с учётом физики: кадры переходят друг в друга без рывков, с реалистичной трактовкой законов движения и освещения.
🟢 Качество 720 p: готовый не требует дополнительной пост‑обработки.
🔜GitHub: https://github.com/Wan-Video/Wan2.1
🔜Hugging Face: https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-FLF2V-14B-720P
🔜Modelscope: https://modelscope.cn/models/Wan-AI/Wan2.1-FLF2V-14B-720P
@ai_machinelearning_big_data
#wan #AIGC #alart
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
