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 19 410 suscriptores, ocupando la posición 6 891 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 34 582 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 410 suscriptores.
Según los últimos datos del 26 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 64, y en las últimas 24 horas de 9, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 14.66%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 7.20% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 844 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 397 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 27 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.
Storage Classes are an essential part of Kubernetes, and can provide a great deal of flexibility and control over how your data is stored. In this guide, we provide an in-depth tutorial on using storage classes effectively.https://www.containiq.com/post/kubernetes-storage-classes
PushProx is a client and proxy that allows transversing of NAT and other similar network topologies by Prometheus, while still following the pull model.https://github.com/prometheus-community/PushProx
Badrobot is a Kubernetes Operator audit tool. It statically analyses manifests for high risk configurations such as lack of security restrictions on the deployed controller and the permissions of an associated clusterole. The risk analysis is primarily focussed on the likelihood that a compromised Operator would be able to obtain full cluster permissions.https://github.com/controlplaneio/badrobot
Monitor your applications and troubleshoot problems in your deployed applications, an open-source alternative to DataDog, New Relic, etc.https://github.com/signoz/signoz
konf is a lightweight kubeconfig manager. With konf you can use different kubeconfigs at the same time. And because it does not need subshells, konf is blazing fast!https://github.com/simontheleg/konf-go
dumb-init is a simple process supervisor and init system designed to run as PID 1 inside minimal container environments (such as Docker). It is deployed as a small, statically-linked binary written in C.https://github.com/yelp/dumb-init
Easily check your clusters for use of deprecated APIshttps://github.com/doitintl/kube-no-trouble
A Kubernetes controller to watch changes in ConfigMap and Secrets and do rolling upgrades on Pods with their associated Deployment, StatefulSet, DaemonSet and DeploymentConfighttps://github.com/stakater/Reloader
A simple application deployment framework for Kubernetes.https://github.com/acorn-io/acorn
Predictive Horizontal Pod Autoscalers (PHPAs) are Horizontal Pod Autoscalers (HPAs) with extra predictive capabilities baked in, allowing you to apply statistical models to the results of HPA calculations to make proactive scaling decisions.https://github.com/jthomperoo/predictive-horizontal-pod-autoscaler
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