DevOps&SRE Library
Библиотека статей по теме DevOps и SRE. Реклама: @ostinostin Контент: @mxssl РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/67704b536aa9672b963777b3
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram DevOps&SRE Library
El canal DevOps&SRE Library (@devopslibrary) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 19 395 suscriptores, ocupando la posición 6 952 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 34 902 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 395 suscriptores.
Según los últimos datos del 10 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 154, y en las últimas 24 horas de 7, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 15.22%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 7.12% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 949 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 380 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como kubernete, cluster, infrastructure, storage, configuration.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Библиотека статей по теме DevOps и SRE.
Реклама: @ostinostin
Контент: @mxssl
РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/67704b536aa9672b963777b3”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 11 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.
Oh My Zsh is still getting recommended a lot. The main problem with Oh My Zsh is that it adds a lot of unnecessary bloat that affects shell startup time. Since OMZ is written in shell scripts, every time you open a new terminal tab, it has to interpret all those scripts. Most likely, you don't need OMZ at all.https://rushter.com/blog/zsh-shell
kaniko is a tool to build container images from a Dockerfile, inside a container or Kubernetes cluster. This is a supported replacement of the original GoogleContainerTools/kaniko repository, which was archived in June of 2025.https://github.com/chainguard-forks/kaniko
Kubernetes Operator to automate Helm, DaemonSet, StatefulSet & Deployment updateshttps://github.com/keel-hq/keel
Write Kubernetes manifests in TypeScript.https://github.com/konfjs/k8skonf
Unit test for helm chart in YAML to keep your chart consistent and robust!https://github.com/helm-unittest/helm-unittest
This repo aims to provide a comprehensive test suite that goes far beyond the conformance tests, to help users better understand the real-world behavior of implementations.https://github.com/howardjohn/gateway-api-bench
Think building a SaaS platform is out of reach? With Kamaji, GitOps, and Kubernetes, it’s simpler — and more powerful — than it seems.https://itnext.io/build-your-own-saas-cloud-platform-with-kamaji-and-gitops-aeec1b5f17fd
Phoenix is an open-source AI observability platform designed for experimentation, evaluation, and troubleshooting.https://github.com/Arize-ai/phoenix
A set of Grafana dashboards and Prometheus alerts for Kubernetes Autoscaling using the metrics from Kube-state-metrics, Karpenter, and Cluster-autoscaler.https://github.com/adinhodovic/kubernetes-autoscaling-mixin
JuiceFS is a high-performance POSIX file system released under Apache License 2.0, particularly designed for the cloud-native environment. The data, stored via JuiceFS, will be persisted in Object Storage (e.g. Amazon S3), and the corresponding metadata can be persisted in various compatible database engines such as Redis, MySQL, and TiKV based on the scenarios and requirements. With JuiceFS, massive cloud storage can be directly connected to big data, machine learning, artificial intelligence, and various application platforms in production environments. Without modifying code, the massive cloud storage can be used as efficiently as local storage.https://github.com/juicedata/juicefs
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