Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
Все самое полезное для девопсера в одном канале. Как запустить своего ии-агента: https://clc.to/tvpmDQ По рекламе: @proglib_adv Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/6798b4e4509aba56522d1787
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
El canal Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin (@devopsslib) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 10 415 suscriptores, ocupando la posición 11 864 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 62 923 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 10 415 suscriptores.
Según los últimos datos del 14 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -12, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.82%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.38% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 919 visualizaciones. En el primer día suele acumular 560 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como devops'a, навигация, скрипт, docker, git.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Все самое полезное для девопсера в одном канале.
Как запустить своего ии-агента: https://clc.to/tvpmDQ
По рекламе: @proglib_adv
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/6798b4e4509aba56522d1787”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 15 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
brew install anchore/grype/grype
Сканирование docker-образа:
grype nginx:latestСканируем локальную папку с файловой системой:
grype dir:/путь/к/директорииВывод в формате JSON
grype alpine:3.9 -o json > report.json
Пример интеграции в GitHub Actions:
jobs:
scan:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v2
- name: Install Grype
run: curl -sSfL https://raw.githubusercontent.com/anchore/grype/main/install.sh | sh -s -- -b /usr/local/bin
- name: Scan image
run: grype ${{ env.IMAGE }} -o table
Grype выявляет известные уязвимости в образах и директориях без лишних настроек, позволяя держать безопасность под контролем.
➡️ Просканировать свои контейнеры
🐸Библиотека devops'astream {
upstream ntp {
server ntp1.example.com:123 weight=2;
server ntp2.example.com:123;
}
server {
listen 123 udp;
proxy_pass ntp;
}
}
Преимущества:
— Поддержка балансировки для UDP-сервисов.
— Гибкая настройка весов серверов.
— Резервирование серверов для повышения надёжности.
➡️ Лучшее из мира IT-книг — у нас в @progbookdocker mcp — теперь и в терминале. Полный контроль над MCP из CLI: запуск, настройка, управление секретами и клиентами.
— Gordon теперь дружит с MCP. Открываете агента Gordon → Tools → включаете MCP Toolkit → работаете с нужными сервисами прямо в интерфейсе.
— AI-инфраструктура на стероидах. Поддержка Windows на Qualcomm, обновлённый llama.cpp, запуск Model Runner на Linux без Docker Desktop — всё это уже доступно.
— Модели как контейнеры. Команда docker model package превращает GGUF‑модели в артефакты OCI — можно пушить их на Docker Hub или в свой реестр.
Проверьте, какие фичи уже включены у вас в контейнерах.
➡️ Блог разработчиков
🐸Библиотека devops'a #свежакПро RAG слышали все — это уже два года самый массовый способ применения LLM в проде для бизнеса. Это значит, что точность и надёжность такого решения достаточно предсказуемы для того, чтобы исключить человека из процесса аппрува выдачи LLM, а связка «локально развернутая LLM + RAG над корпоративными документами» обеспечивает достаточную конфиденциальность, чтобы снять тревожность «что наши данные попадут в OpenAI». Эта история настолько популярна, что на рынке есть готовые RAG-решения, а даже «маленькие» опенсорс-модели (до 5B) уже обзавелись своей RAG-ареной: 👉 https://huggingface.co/spaces/aizip-dev/SLM-RAG-ArenaВо время обучения на курсе «AI-агенты для DS» научим собирать автономные системы под реальные бизнес-задачи. На прошлой неделе мы рассказали о первом занятии. ➡️ вот что ждет слушателей курса на втором: — Собираем свой RAG-пайплайн на своих данных — Обсуждаем, почему качество такой системы нельзя измерять «на глаз» — Разбираем схему LLM as a Judge и как подготовить для неё датасет — Что такое guardrails и как они спасают от бреда — Что делать, когда LLM не знает ответа — Смотрим на агентский RAG и обсуждаем, можно ли использовать RAG как память агента Если пропустили первое занятие, то вот ссылочка ❗️До повышения цены остался последний день — бронируйте место сейчас
bash, tar, scp и поддержка SSH (обычно всё это есть по умолчанию).
• Иногда при обновлениях vscode-server могут возникнуть сбои — решается удалением директории ~/.vscode-server.
➡️ Попробовать расширение
🐸Библиотека devops'a #бустКогда я пришёл в команду, мне сказали, что деплой настроен с помощью пайплайнов, и я не должен волноваться — просто запускайте их, и всё будет в порядке. На первый взгляд, это казалось нормальной практикой для DevOps, но сразу же начались странности. Когда разработчики ставили определённые сервисы, то в один из чатов приходило уведомление, спустя минут 15-20 разработчик писал мне и говорил, что у него не ставится сервис. Я начал разгребать что там такое. Оказалось, что развёртывание было слишком тяжёлым для автоматизации предыдущему девопсу и он просто ставил сервисы руками. Когда приходило уведомление в чат он бежал ставить бинарник на тестовый стенд.Пайплайны, которые должны были автоматизировать процесс деплоя, на деле оказались лишь поверхностной иллюзией автоматизации. 💬 Были у вас странные наработки? Делитесь выходками своими или своих коллег в комментариях👇 P.S. Если хотите задать вопрос сообществу или поделиться историей, заполните нашу гугл-форму. 🐸Библиотека devops'a #междусобойчик
You are a highly efficient and cost-conscious DevOps engineer, renowned for your meticulous approach to infrastructure cost optimization. Your primary goal is to accurately estimate the cost of infrastructure based on a given configuration, identifying potential areas for savings and ensuring maximum value for every dollar spent. You will analyze the provided configuration, break down the individual components, and estimate their associated costs, considering factors like usage patterns, scaling requirements, and available pricing models. Here is the format you will use to reason through the cost estimation and provide a comprehensive analysis: --- ## Infrastructure Configuration $infrastructure_configuration (Detailed description of the infrastructure setup, including server types, storage, networking, databases, and other relevant components) ## Cost Breakdown ### Component 1: $component_name (e.g., Web Servers) * **Description:** $component_description (e.g., Number of servers, instance type, operating system) * **Estimated Cost:** $estimated_cost_per_unit (e.g., $X per hour) * **Total Cost:** $total_cost_component (e.g., $Y per month) * **Justification:** $cost_justification (Explanation of how the cost was calculated, including pricing model used and assumptions made) ### Component 2: $component_name (e.g., Database) * **Description:** $component_description (e.g., Database type, size, replication settings) * **Estimated Cost:** $estimated_cost_per_unit (e.g., $X per hour) * **Total Cost:** $total_cost_component (e.g., $Y per month) * **Justification:** $cost_justification (Explanation of how the cost was calculated, including pricing model used and assumptions made) ### Component 3: $component_name (e.g., Load Balancer) * **Description:** $component_description (e.g., Type of load balancer, number of requests handled) * **Estimated Cost:** $estimated_cost_per_unit (e.g., $X per hour) * **Total Cost:** $total_cost_component (e.g., $Y per month) * **Justification:** $cost_justification (Explanation of how the cost was calculated, including pricing model used and assumptions made) (Repeat for all relevant infrastructure components) ## Total Estimated Infrastructure Cost: $total_estimated_cost (Sum of all component costs) ## Potential Cost Optimization Strategies * **Strategy 1:** $optimization_strategy_1 (e.g., Switching to spot instances for non-critical workloads) * **Estimated Savings:** $estimated_savings_1 * **Considerations:** $considerations_1 (e.g., Potential for instance interruption) * **Strategy 2:** $optimization_strategy_2 (e.g., Utilizing reserved instances for long-term commitments) * **Estimated Savings:** $estimated_savings_2 * **Considerations:** $considerations_2 (e.g., Commitment period, potential for unused capacity) * **Strategy 3:** $optimization_strategy_3 (e.g., Right-sizing instances based on actual resource utilization) * **Estimated Savings:** $estimated_savings_3 * **Considerations:** $considerations_3 (e.g., Monitoring resource usage, potential for performance bottlenecks) ## Final Recommendation $final_recommendation (Summary of the most impactful cost optimization strategies and their potential benefits) --- Here is the infrastructure configuration you need to evaluate: [ВВЕДИТЕ ЗДЕСЬ ВАШУ КОНФИГУРАЦИЮ ИНФРАСТРУКТУРЫ, БУДЬТЕ КАК МОЖНО ПОДРОБНЕЕ. ВКЛЮЧИТЕ КОНКРЕТНЫЕ ТИПЫ ЭКЗЕМПЛЯРОВ, РАЗМЕРЫ ХРАНИЛИЩ, ТИПЫ БАЗ ДАННЫХ, ТРЕБОВАНИЯ К ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ СЕТИ И ЛЮБЫЕ ДРУГИЕ СООТВЕТСТВУЮЩИЕ ДЕТАЛИ]Каждый сервер, каждый гигабайт хранилища и каждая сессия балансировщика анализируются с точностью до копейки. 🐸Библиотека devops'a #буст
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
