DevOps Portal | Linux

Open in Telegram

Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир DevOps Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3P8kFH

Network:IT Portal Russia50 486 Technologies & Applications9 707...

📈 Analytical overview of Telegram channel DevOps Portal | Linux

Channel DevOps Portal | Linux (@loose_code) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 13 158 subscribers, ranking 9 707 in the Technologies & Applications category and 50 486 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 13 158 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 -70 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 17.20%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 9.17% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 2 264 views. Within the first day, a publication typically gains 1 207 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, docker, linux, ebpf.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир DevOps Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3P8kFH”

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.

13 158

Subscribers

-224 hours

-257 days

-7030 days

2 264

Post views

~ 1 20724 hours

~ 1 36448 hours

17.20%

Engagement rate

~ 1

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

13 158

Actions Runner Controller (ARC) — это контроллер Kubernetes для self-hosted runners GitHub Actions. С помощью ARC вы можете: 🔹Разворачивать self-hosted runners в кластере Kubernetes с помощью простого набора команд 🔹Автоматически масштабировать runners в зависимости от нагрузки GitHub: actions-runner-controller 👉 DevOps Portal

13 158

Вот интересный факт о Linux Вы можете запустить полноценное отдельное ядро Linux внутри одного процесса на своей машине. Без root-доступа и без какого-либо ПО для виртуализации. Это User-Mode Linux (UML) - специальный порт ядра, который работает как обычное пользовательское приложение. Вместо взаимодействия с аппаратным обеспечением оно общается с вашей хостовой ОС. Файл используется как жёсткий диск, а ваш терминал становится его консолью. Вы можете загрузить систему, войти в неё и запускать программы, как в виртуальной машине, но всего одной командой. Это мощный инструмент для разработки и отладки ядра, а также для создания изолированных тестовых окружений за считанные секунды. Хотите разобраться глубже? Ознакомьтесь с полной статьей: тык 👉 DevOps Portal

13 158

⚡️ На Stepik вышел курс по Linux Внутри 20+ модулей: от установки Linux и работы с файлами до сетей, прав, дисков, процессов, автоматизации на Bash и многого другого. Всё сразу закрепляется на практике (200+ заданий с автопроверкой). Материал подаётся понятным языком, шаг за шагом, на реальных примерах и с наглядными схемами. После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме. Есть бесплатные демо-уроки для ознакомления. Скидка 25% действует до конца месяца: открыть курс на Stepik

13 158

Многие не до конца понимают, чем отличаются конвейеры CI/CD в DevOps и GitOps В DevOps-конвейере CI/CD весь процесс выполняется единым потоком - от коммита кода, тестов, сборки, создания образа до прямого деплоя в кластер Kubernetes. Такой подход быстрый и централизованный, но жёстко связывает деплой с процессом CI, оставляя мало возможностей для разделения или дополнительного контроля. В GitOps-конвейере CI отвечает за тесты и сборку, а деплой выполняется через Git-коммиты: контроллер синхронизирует изменения из репозитория с кластером. Вот инфографика, чтобы помочь вам лучше разобраться 👍 👉 DevOps Portal

13 158

Совет по Docker Вот как проанализировать, что раздувает образ Как вы знаете, любой Docker-образ состоит из слоёв. Каждый слой добавляется отдельной строкой в вашем Dockerfile. И по этим слоям можно понять, почему образ получился большим, медленно собирается или плохо кэшируется. Вот как можно инспектировать слои и увидеть, что изменилось в каждом слое. Можно использовать утилиту dive. Она даёт визуальное представление: ✅ Каждый созданный слой ✅ Какие файлы были добавлены или изменены ✅ Сколько места занимает каждый слой Когда вы начинаете анализировать слои образа, вы сможете выявить: - Какая команда добавляет лишний вес - Как оптимизировать Dockerfile для более маленьких и эффективных сборок Утилита также показывает оценку эффективности образа, которая отражает, сколько данных дублируется или тратится впустую между слоями 👉 DevOps Portal

13 158

💡 Быстрый совет по Linux 🐧 Найдите недавно изменённые файлы за последние 5 минут:

find . -type f -mmin -5

Полезно, когда вы устраняете неполадки и хотите знать, какие файлы были недавно изменены 👉 DevOps Portal

13 158

👩‍💻 В сеть вывалилась гигантская куча курсов и книг Держи сотни гигабайт свежих уроков, и каждую неделю мы подкидываем ещё! • 1612 ГБ — DevOps • 1402 ГБ — Python • 1300 ГБ — C, C++ • 1815 ГБ — Frontend • 1515 ГБ — Backend • 898 ГБ — ИБ, Хакинг • 996 ГБ — Kotlin, Swift • 212 ГБ — JavaScript • 315 ГБ — Flutter • 820 ГБ — Go, PHP • 419 ГБ — Java, Rust • 648 ГБ — GameDev • 517 ГБ — Windows, Linux • 998 ГБ — Дизайн (UX/UI) • 617 ГБ — Нейросети (ML/RL) • 546 ГБ — БД (SQL & NoSQL) • 687 ГБ — Аналитика данных • 115 ГБ — QA-тестирование Подписывайся и не плати за то, что можно получить бесплатно

13 158

Если вы хотите избавиться от сотен уязвимостей (CVE) в своих контейнерных образах, первым шагом будет понять, откуда они берутся Типичные источники: - «Толстый» базовый образ - Забытые инструменты сборки - Устаревшие зависимости Простое решение? Многоэтапная сборка с более свежим и лёгким базовым образом. Пример анализа базового образа: Более глубокий взгляд на Docker-образы Node.js: «Помогите, в моём Node-образе есть Python!» 👉 DevOps Portal

13 158

Как HTTP(S)-порты пробрасываются из VM, у которых есть только приватные IP-адреса - У каждого bare-metal хоста есть только один публичный IP-адрес - DNS-запись *.node-xyz.iximiuz.com и wildcard-сертификат Let’s Encrypt указывают на этот IP - Каждый раз, когда наружу пробрасывается порт VM, генерируется новый случайный поддомен - Этот рандомный поддомен не существует за пределами конкретного хоста, он известен только соответствующему bare-metal серверу - Все запросы к этому поддомену приходят на единственный публичный IP хоста, где слушает ingress-прокси (Envoy) -Интерфейс VM виден только внутри её «обёртки» — Docker-контейнера (для дополнительной изоляции), поэтому Envoy не может достучаться до VM напрямую - Вместо этого Envoy прокидывает запросы к поддомену в локальный UNIX-сокет, смонтированный в контейнер-обёртку VM - Этот UNIX-сокет открыт специальным процессом-forwarder’ом (крошечный Go-сервис), который работает внутри контейнера-обёртки - Forwarder делает io.Copy(UNIX socket, VM's private IP:port) Профит! Десятки полностью изолированных VM на одном bare-metal хосте, и у каждой свой публичный URL 👉 DevOps Portal

13 158

Основы сетей - Проброс портов Древний трюк, который может помочь сделать сервис доступным на другом порту без рестарта, либо подключиться к базе данных внутри приватного VPC. Практика: 🔸socat: https://labs.iximiuz.com/challenges/port-forwarding-using-socat 🔸netcat: https://labs.iximiuz.com/challenges/port-forwarding-using-netcat 🔸без прокси: https://labs.iximiuz.com/challenges/port-forwarding-without-proxy 👉 DevOps Portal

13 158

Хотите перейти в DevOps или уверенно освоить Kubernetes? Авторский курс «Администратор Kubernetes [Junior]» на Stepik — это практика с первого урока: - Docker — сборка образов, запуск контейнеров, лучшие практики - Kubernetes — Pods, Deployments, Services, Ingress, установка кластера и многое другое - Helm — шаблоны и D.R.Y. подход - GitLab CI — раннеры, синтаксис, сборка и деплой в K8s ⭐️ Рейтинг курса — 4.9 по отзывам студентов 🎁 Есть пробные уроки, а по итогам — сертификат Stepik. 🚀 Начните прямо сейчас: - https://stepik.org/a/188289/pay?promo=3d60da1e6f9f15cd А по промокоду MYDEVOPS — вы получите скидку 25%.

13 158

В чём разница между этими двумя DNS-запросами? На вид они похожи, но на самом деле показывают совершенно разные вещи. В первом случае: — nslookup http://academy.networkchuck.com Ты обращаешься к своему дефолтному DNS-резолверу (роутер или DNS от провайдера). ✅ Рекурсивный lookup — он пройдёт по всей цепочке CNAME до финального IP. ❌ Non-authoritative — ответ может быть из кэша и потенциально устаревшим. Во втором случае: — nslookup http://academy.networkchuck.com http://ns.cloudflare.com Ты напрямую спрашиваешь авторитативный DNS-сервер. ✅ Ответ приходит прямо из первоисточника. ❌ Он покажет только то, что знает сам сервер — lookup остановится на первом CNAME. И что же лучше? Зависит от задачи. - Используй дефолтный резолвер, если тебе просто нужен конечный IP как можно быстрее. - Обращайся к авторитативному серверу, если нужно проверить, кто чем реально управляет. 👉 DevOps Portal

13 158

Быстрый совет по Linux Логи упакованы в .gz? Их не нужно распаковывать, чтобы читать или искать по содержимому. Используй инструменты с префиксом z прямо по месту: zcat — просмотреть файл zless — пролистывать содержимое zgrep — искать внутри файла zegrep — искать с расширенными регулярками (ERE) zfgrep — искать по фиксированным строкам zcmp/zdiff — сравнивать файлы Эти команды позволяют анализировать сжатые логи без предварительной распаковки, идеально для быстрых сеансов устранения неполадок ✌️ 👉 DevOps Portal

13 158

Что мне сделать чтобы действительно вырасти в профессии? Какие пути развития вообще есть? Задаете эти вопросы себе уже в который раз?🤔 ⚡️до -40% На обучение для DevOps, разрабов и инженеров Сейчас эти курсы уже со скидкой, но по секретному промокоду еще дешевле! Использовать можно сразу на несколько курсов 💫Data-Инженер 💫Data Science 💫Apache Kafka 💫Golang-разработчик 💫DevOps инструменты для разработчиков 💫Основы информационной безопасности 💫Gitlab CI/CD 💫Мониторинг в Grafana 💫Terraform 🎁Промокод на скидку 👉🏻VIDEO20👈🏻 *ввести его можно в окне оплаты, оно откроется после заполнения формы контактов 👉🏻Переходите в раздел каталога, чтобы узнать о курсах подробнее

13 158

Cовременная, легковесная дашборда для Kubernetes, которая предоставляет метрики в реальном времени, поддержку мультикластерных окружений, редактирование YAML и управление ресурсами через интуитивно понятный UI GitHub: kite 👉 DevOps Portal

13 158

Уменьшили размер Docker-образа с 588 MB до 47,7 MB Исходная сборка: 🔹Полноценный базовый образ Python 3.9 🔹Множество инструкций RUN, создающих лишние слои 🔹Отсутствие .dockerignore 🔹Одностадийная сборка со всеми зависимостями Применённые оптимизации: 1. Более лёгкий базовый образ - Перешли на Python 3.9-alpine - Образ стал легче на ~95% и быстрее скачивается 2. Оптимизация слоёв - Объединили связанные команды - Убрали избыточные инструкции RUN 3. .dockerignore - Исключили venv, кэши и временные файлы - Сократили контекст сборки 4. Multi-stage build - Отдельный stage для сборки зависимостей - Production-stage с минимальным runtime-набором Результат: 🔹Размер образа: 47,7 MB (с 588 MB) 🔹Снижение размера: −91,89% 🔹Более быстрый старт контейнера 🔹Меньше времени деплоя и меньше места в registry Маленькие оптимизации дают большой эффект. Каждый сэкономленный мегабайт ускоряет каждый билд. 👉 DevOps Portal

13 158

Прокачай свои навыки Kubernetes Kubernetes — это мощь. Но по-настоящему он раскрывается в руках тех, кто знает, как с ним обращаться. Хотите уверенно управлять кластерами, настраивать сеть, разруливать инциденты и держать инфраструктуру под контролем? ➡️Тогда вам на курс «Kubernetes Мега» от Слёрма. На обучении вы: 👉 Освоите перенос продукта на Kubernetes 👉 Научитесь разворачивать отказоустойчивые кластеры 👉 Ускорите траблшутинг и будете решать инциденты как профи 👉 Повысите стабильность и безопасность инфраструктуры 👉 Настроите автоматическую ротацию сертификатов, автодеплой и защищённое хранение секретов Это не просто курс. Это путь к 300к/наносек. Старт — 27 октября, вы как раз успеваете! Посмотрите программу и забронируйте место ➡️ по ссылке

13 158

Свежий сбой в AWS (US-EAST-1) Самое время пересмотреть стратегии аварийного восстановления в облаке (объяснённые простым языком) Любая стратегия Disaster Recovery начинается с определения: 🔹RTO (Recovery Time Objective) — сколько простоя вы можете себе позволить? 🔹RPO (Recovery Point Objective) — какую потерю данных вы готовы терпеть? Стратегии Disaster Recovery: 1. Backup and Restore → регулярные бэкапы и восстановление после инцидента RTO: от нескольких часов до нескольких дней, RPO: момент последнего бэкапа 2. Pilot Light → ядро системы находится в standby и разворачивается при необходимости RTO: от минут до часов, RPO: зависит от частоты репликации 3. Warm Standby → укороченная «живая» копия среды, которую можно быстро расшscaleить RTO: минуты, RPO: от нескольких минут до часов 4. Hot / Multi-Site → оба сайта работают активно с мгновенным фейловером RTO: близок к нулю, RPO: секунды 👉 DevOps Portal

13 158

Kubernetes позволяет добавлять собственные API В Kubernetes есть мощный механизм под названием API Aggregation Layer. Он помогает добавлять кастомные API в кластер. Это означает, что вы можете создавать собственные типы ресурсов и заставлять Kubernetes делать больше, чем он умеет из коробки. Классический пример использования Aggregation Layer в Kubernetes - это реализация Metrics Server. Metrics Server реализует Metrics API как дополнительный API-сервер, используя Aggregation Layer. Это означает, что хоть Metrics Server и является отдельным сервисом, к его API можно обращаться так, как будто он - нативная часть Kubernetes API. В целом, поток запросов выглядит так: - Когда вы запускаете kubectl get pods, запрос уходит на /api/v1/pods и маршрутизируется в Core API Server. - Когда вы запускаете kubectl top pods, запрос уходит на /apis/metrics.k8s.io/v1beta1/ и маршрутизируется в Metrics Server. Prometheus Adapter также использует этот механизм, чтобы отдавать кастомные метрики по адресу /apis/custom.metrics.k8s.io/ 👉 DevOps Portal

13 158

⚡️ Новый курс по GitLab CI/CD уже на Stepik! Внутри 50+ уроков: от разбора концепций CI/CD до написания рабочего GitLab CI пайплайна со сборкой, тестами, линтингом, временными отчетами и деплоем нейросети DeepSeek! Материал подаётся простым языком, с пошаговыми инструкциями и реальными примерами. 📝 50+ уроков, реальные примеры, минимум теории. 👨‍💻 80+ учащихся уже записаны на курс. ⭐️ Рейтинг — 5 звёзд на Stepik. 🎁 Для подписчиков канала — промокод CICD15 (скидка 15%). 👉 Открыть курс на Stepik.