DevOps&SRE Library

Kubernetes Native FQDN Based Egress Network Policies

Kubernetes Network Policies are powerful, but when it comes to allowing egress access to specific domains, things get tricky. Most real world applications don't connect to fixed IPs, they rely on third-party APIs, cloud services, and CDNs with dynamic DNS records. In this post, I'll take you through the motivation behind building FQDN-Controller, how it works under the hood, and how you can use it to create clean, DNS-aware egress policies natively within Kubernetes.

https://sourcehawk.medium.com/kubernetes-native-fqdn-based-egress-network-policies-cc44105ad138

Optimizing node and pod startup performance

We at Outreach are working hard to improve performance of our platform for our clients. Reducing startup times of nodes and pods can have positive impact on performance and cost as well. I am part of our infrastructure team focusing on AWS and Kubernetes and I recently implemented several improvements in node and startup time. I decided to share some of them in this article.

https://medium.com/outreach-prague/optimizing-node-and-pod-startup-performance-37c5a43d6403

Automating GCP quota monitoring across multiple projects

Every GCP resource and API have quotas. In a big organization, you can start having production incidents due to hitting quotas you didn't know about in projects you have never touched before.

https://tech.coop.no/blog/platform-engineering/2026/06/25/automating-gcp-quota-monitoring-across-multiple-projects

🔍Тестовое собеседование с Head of DevOps уже завтра 18 августа(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle DevOps-разработчика. Как это будет: 📂 Александр Хренников, Head of DevOps в KTS с опытом 14+ лет, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Александр будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять, чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Александру Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для DevOps-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_devops_bot Реклама. О рекламодателе.

Self-blame isn't blameless

Most of what's been written about blameless post-incident reviews is about managers not blaming engineers, and engineers not blaming each other, because blame shuts down learning. What many miss is that engineers still blame themselves, and the damage is the same.

https://greatcircle.com/blog/2026/04/21/self-blame-isnt-blameless

Эх, если бы данные можно было просто переносить портальной пушкой — они бы мгновенно оказывались в безопасном месте. Но вам это не нужно! Облачное хранилище S3 от Selectel в новом катастрофоустойчивом регионе изначально держит три копии на трех разных площадках в Москве. Это значит, что ваши данные останутся в полной сохранности и сервисы продолжат работать без паузы, даже если произойдет сбой на одной из площадок. Почему выбирают S3 в регионе ru-6 от Selectel: 🔹 Надежность. Зоны доступности находятся на расстоянии ~15 км и не зависят друг от друга. 🔹 Удобство. Архитектура готова «из коробки», не нужно вручную распределять реплики между зонами доступности. 🔹 Экономия. Решение обходится дешевле классического аварийного восстановления. При этом распределение по трем площадкам — по цене хранилища без георезервирования. Узнайте больше о катастрофоустойчивом хранилище в новом регионе ru-6: 👉 https://slc.tl/q4o5z Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGTNqcD

locust-k8s-operator

The Operator is designed to unlock seamless and effortless distributed performance testing in the cloud and enable continuous integration for CI/CD. By design, the entire system is cloud native and focuses on automation and CI practices. One strong feature about the system is its ability to horizontally scale to meet any required performance demands.

https://github.com/AbdelrhmanHamouda/locust-k8s-operator

kubectl-find

It's a plugin for kubectl that gives you a UNIX find-like experience. Find resource based on name regex, age, labels, status, node name, restarts, image name, or a jq filter — and then print, patch, annotate or delete any.

https://github.com/alikhil/kubectl-find

Luxury Yacht

Luxury Yacht is a cross-platform GUI desktop app for managing Kubernetes clusters and resources.

https://github.com/luxury-yacht/app

Debugging processes across container boundaries on Kubernetes

Thankfully on Kubernetes, updates to the ephemeral containers feature and the addition of the --profile and --target options to kubectl debug have greatly simplified this process. There is now a fairly easy means of creating a privileged process context that shares a pid namespace with a specific target container.

https://www.enterprisedb.com/blog/debugging-processes-across-container-boundaries-kubernetes

Exposing Kubernetes: Dual HAProxy Setup on Proxmox & Ingress Controller

In cloud environments this problem is usually solved by a managed load balancer. In a self-hosted Proxmox setup we need an equivalent component that sits on the boundary between the public network and the private cluster network. Here, HAProxy plays that role.

https://ruzhnikov.substack.com/p/exposing-kubernetes-dual-haproxy

Migrating from Slurm to Kubernetes

Moving from Slurm to Kubernetes doesn't have to mean losing the workflow you know. Here's how SkyPilot brings Slurm-like simplicity to K8s.

https://blog.skypilot.co/slurm-to-k8s-migration

The Hybrid Cloud Platform Illusion: Why Your On-Prem and Cloud Are Still Strangers

I've spent the last few months working on what should have been a solved problem: letting applications running in our on-premises Kubernetes clusters access Google Cloud services. What I found instead was an industry-wide workaround culture built on security anti-patterns, and a surprisingly elegant solution hiding in plain sight.

https://medium.com/@shkatara/the-hybrid-cloud-platform-illusion-why-your-on-prem-and-cloud-are-still-strangers-234a90ad89f1

VibeOps: A Secure read-only setup for AI-Assisted Kubernetes Debugging

There is a lot of noise right now about letting AI "fix" your infrastructure. When production is acting up, you need to maintain a complete mental model of the system. If you let the AI be the driving force, you lose the overview.

https://simon-frey.com/blog/vibeops-kubernetes

Stop Manually Generating Kubeconfigs: Meet KubeUser

KubeUser is a kubernetes-native operator that turns user management into a declarative code experience. No more manual certificate juggling — just apply a YAML file, and the operator handles the rest.

https://medium.com/@yahya.muhaned/stop-manually-generating-kubeconfigs-meet-kubeuser-2f3ca87b027a

You Don't Have a GIL Problem — You Have a CPU Problem

This article documents a real production investigation into latency variance in Python-based microservices running on Kubernetes, revealing how CPU throttling amplifies GIL contention into unpredictable response time spikes.

https://medium.com/@prashant_pathak/you-dont-have-a-gil-problem-you-have-a-cpu-problem-24deeadfea4a

Разработчики получают инфраструктуру самостоятельно. DevOps — перестают выполнять однотипные запросы. 18 августа на бесплатном онлайн-вебинаре Orion soft покажет, как работает новая IDP-функциональность HyperDrive: self-service, GitOps, политики безопасности и управление инфраструктурой через Model Context Protocol. Реклама. ООО "Орион", ИНН: ИНН 9704113582, erid: 2Vtzqvqgags

The feedback loops behind Kubernetes

For the last decade, Kubernetes has been the backdrop to most of my work: operating clusters, helping build hosted Kubernetes, and writing Kubernetes operators. At PlanetScale, that now means running stateful systems like Postgres and MySQL in production. Kubernetes has many faces, but here I want to talk about one face only: why it is so good at running workloads at scale. People ask me what an operator actually does. The canonical answer is: "it reconciles desired state." This is correct, but it also tells you almost nothing. An operator is a feedback controller. It's the same closed loop that runs a thermostat or keeps your car at a fixed speed on cruise control. In our case, the thing being controlled is a database. I have been building these loops for years, and the best way I know to make them click is to ignore Kubernetes at the beginning. Kubernetes is full of control theory, even if we don't call it that in the day-to-day. Before we look at a single line of Kubernetes, we're going to run a production database by hand and slowly let the feedback loop appear on its own. Then we'll map that loop to Kubernetes, with the pieces production needs: a store, watches, queues, retries, and more. At the end, we'll look at what one of these loops looks like in a real operator.

https://planetscale.com/blog/the-feedback-loops-behind-kubernetes

Client’s GKE Cluster Ate Their Entire VPC

GKE pod IP exhaustion is one of the few failure modes that gives you no warning before it goes terminal. I recently stepped into a war room where a client’s primary scaling group had flatlined — workloads cordoned, deployments stuck in Pending, and the estimated cost of the stall nearing $15k per hour in lost transaction volume. The culprit wasn’t traffic. It was a /20 subnet that had quietly run out of address space, and a set of GKE allocation defaults nobody had questioned at design time.

The IP Math I Uncovered During Triage: https://www.rack2cloud.com/gke-pod-ip-exhaustion-triage-part-1 The Class E Rescue: https://www.rack2cloud.com/gke-ip-exhaustion-fix-part-2

🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «Observability: мониторинг, логирование, трассировка»: «Системы логирования: ELK, EFK или Graylog?» 🗓 Когда: 17 августа, 20:00 (мск) Логи — один из ключевых источников информации о состоянии системы. Но без правильно выбранного инструмента они превращаются в хаотичный поток данных, в котором сложно найти причину проблемы. На вебинаре сравним популярные системы централизованного логирования и поможем вам выбрать оптимальное решение под вашу инфраструктуру. Что будет на вебинаре: - Чем отличаются ELK, EFK и Graylog и в каких сценариях каждый стек наиболее эффективен - Как устроен процесс сбора, обработки, хранения и поиска логов - Как организовать централизованное логирование для мониторинга и диагностики распределённых систем - На что обратить внимание при выборе системы логирования для своей инфраструктуры В результате вы: - Получите понимание сильных и слабых сторон ELK, EFK и Graylog - Научитесь выбирать подходящее решение под задачи проекта и инфраструктуры - Узнаете лучшие практики построения централизованной системы логирования - Сможете использовать логи для ускорения диагностики и повышения наблюдаемости сервисов Кому будет полезно: DevOps- и SRE-инженерам, системным администраторам, Backend-разработчикам и архитекторам, которым важно быстро находить причины сбоев и анализировать поведение систем. 👉 Зарегистрируйтесь https://vk.cc/d0m7Cs Бесплатное занятие приурочено к старту курса «Observability: мониторинг, логирование, трассировка», на котором вы научитесь строить современные системы наблюдаемости с Prometheus, Grafana, ELK, Tempo и другими инструментами. Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2VtzqvHEFpX