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 23 915 subscribers, ranking 5 540 in the Technologies & Applications category and 27 388 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 23 915 subscribers.
According to the latest data from 26 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 239 over the last 30 days and by -11 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.04%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.04% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 879 views. Within the first day, a publication typically gains 1 445 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 14.
- 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 27 October, 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.
services:
db:
image: postgres:16
environment:
POSTGRES_PASSWORD: postgres
POSTGRES_INITDB_WALDIR: /var/lib/postgresql/wal
volumes:
- pg_data:/var/lib/postgresql/data
- pg_wal:/var/lib/postgresql/wal
volumes:
pg_data:
pg_wal:
Зачем это нужно:
1. данные базы лежат отдельно
2. журнал транзакций лежит отдельно
3. проще мониторить рост WAL
4. меньше риска забить основной volume логами
Особенно полезно для staging, pet-проектов с нагрузкой и локальных стендов, где внезапно «почему Postgres сожрал весь диск».
Мелочь, но уже уровень не “я просто поднял базу в Docker”, а нормальная инженерная привычка.sshd. При наличии правильного ключа шифрования можно было внедрять код через SSH-сертификаты входа. Тихо, без алертов, внешне всё выглядело полностью легитимно.
Один разработчик заметил проблему только потому, что sshd стал запускаться примерно на 500 мс медленнее обычного.
Именно из-за этого бэкдор не успел попасть в production-системы по всему миру.
Linux не неуязвим. Просто долгое время он не был главной целью. Теперь это меняется.kill -9 и гадать, что там произошло.
Можно подключиться к нему через strace и посмотреть в реальном времени, на каком системном вызове он застрял.
Команда:
strace -p <PID> -e trace=read,write,open
Что это даёт:
видно, читает ли процесс данные
видно, пишет ли он куда-то
видно, какие файлы открывает
можно понять, ждёт ли он stdin, файл, сокет или pipe
не нужно менять код
не нужно перезапускать сервис
Например, если программа «висит», strace может показать, что она просто ждёт read() из file descriptor. То есть проблема не в CPU, не в deadlock и не в магии Linux, а в том, что процесс ждёт ввод.
Это особенно полезно в проде, когда нельзя просто взять и перезапустить сервис ради эксперимента.
Базовый сценарий:
pidof my_process
sudo strace -p <PID> -e trace=read,write
И дальше вы видите, чем процесс реально занят.
strace - один из тех инструментов, которые превращают «оно зависло» в нормальный технический диагноз.Что покажем в эфире: – как формируется metric и почему «удобный» label вроде user_id может взорвать кардинальность и заполнить всё хранилище; – Prom++ против ванильного Prometheus: экономия памяти от ~10x и причины этой экономии (реестр ПО № 28605); – модуль monitoring-custom в DKP или как начать собирать метрики без правок scrape_config; – базовую агрегацию метрики; – Alert Rule с for и keep_firing_for: как сделать «нешумный» алерт; – как настроить отправку уведомлений и получить алерт.Регистрация
bash, zsh, fish, dash, ksh, ash, встроенный shell из BusyBox.
С точки зрения ядра все они делают примерно одну и ту же работу:
- читают байты из file descriptor
- парсят их как командный язык
- вызывают fork
- вызывают exec
- запускают другие программы
Разница почти вся живёт в userspace: какой синтаксис shell принимает, насколько он удобен в интерактивной работе, насколько строго следует POSIX и какие расширения добавляет сверху.
POSIX описывает shell-язык, который часто называют просто sh. Большинство shell реализуют его как базу, а потом добавляют свои фичи.
Поэтому bash и dash - это не «разные терминалы». Это разные реализации одной идеи.
Небольшой сюрприз: в Debian и Ubuntu /bin/sh обычно не bash, а dash. Он проще, меньше и стартует быстрее. Поэтому скрипт с первой строкой:
#!/bin/sh
может вести себя не так, как вы ожидаете, если вы писали его «как bash-скрипт».
Проверьте у себя:
readlink -f /bin/sh
И вы увидите, какой shell реально стоит за /bin/sh на вашей машине.CrashLoopBackOff;
- дебажить неудачные деплои;
- анализировать состояние кластера.
Repo:
https://github.com/Flux159/mcp-server-kubernetes
2. AWS MCP
- разбирать резкие скачки расходов в AWS;
- находить неиспользуемые ресурсы;
- troubleshooting облачной инфраструктуры.
Repo:
https://github.com/awslabs/mcp
3. Terraform MCP
- проверять Terraform-планы;
- находить drift в инфраструктуре;
- объяснять изменения в инфраструктуре.
Repo:
https://github.com/hashicorp/terraform-mcp-server
4. Grafana + Prometheus MCP
- расследовать скачки latency;
- анализировать production-инциденты;
- объяснять alert storms.
Repos:
https://github.com/grafana/mcp-grafana
https://github.com/pab1it0/prometheus-mcp-server
ИИ может получать доступ к вашей инфраструктуре, понимать, что реально происходит, и помогать разбирать проблемы на основе настоящих данных, а не догадок.