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 19 865 suscriptores, ocupando la posición 6 619 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 096 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 865 suscriptores.
Según los últimos datos del 31 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -16, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 13.29%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.74% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 641 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 339 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
- 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 01 noviembre, 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.
Kubermatic Kubernetes Platform is in an open source project to centrally manage the global automation of thousands of Kubernetes clusters across multicloud, on-prem and edge with unparalleled density and resilience.https://github.com/kubermatic/kubermatic
Have you heard of Kubernetes (also known as k8s)? Until a few months back, I knew it existed and that it was like infrastructure’s holy grail. It has to cover the basics, like auto-scaling and load balancing or automated rollbacks… And then there are millions of tools to build on top of it. As we recently migrated our deployment from AWS Elastic Container Service (ECS) to AWS Elastic Kubernetes Service (EKS; managed Kubernetes cluster), I wanted to share some tips. It also feels nice to do that on the 10th anniversary of “Kubernetes: The Future of Cloud Hosting” MeteorHack’s blog post. Please keep in mind that a Kubernetes cluster is an extremely complex beast, and I’m pretty far from being able to explain all the “whys” you may have. Our amazing DevOps Engineer managed to make it work, and I’m really happy with the current setup. Both because the app performs better at a lower cost and because I learned a lot along the way.https://radekmie.dev/blog/on-how-we-moved-to-kubernetes
Self-hosted task management that combines the simplicity of personal with the power of professional project organization. Built for individuals and teams who value privacy, control, and efficiency.https://github.com/chrisvel/tududi
Terminal-based group chat app with real-time WebSocket messaging, file sharing, themes, and admin tools — built with Go and Bubble Tea.https://github.com/Cod-e-Codes/marchat
At RudderStack, we decided to use PostgreSQL as our main streaming engine and queuing system instead of specialized tools like Apache Kafka. We picked PostgreSQL because it's flexible, reliable for transactions, and easier to debug. If you are curious to learn more about that decision, read the previous post about the rationale behind why we chose Postgres over Apache Kafka and the initial architectural patterns we employed. Over the past six years, this system has proven reliable and has scaled to handle 100,000 events per second—but only after we successfully navigated challenges like table bloat, query performance degradation, index bottlenecks, and retry storms. This post is a chronicle of the critical, hard-won lessons learned while maturing PostgreSQL into a highly performant and resilient queuing system.https://www.rudderstack.com/blog/scaling-postgres-queue
