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 19 760 suscriptores, ocupando la posición 6 512 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 334 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 760 suscriptores.
Según los últimos datos del 30 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 135, y en las últimas 24 horas de 1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 13.71%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.94% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 709 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 372 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 31 agosto, 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.
KAI Scheduler is a robust, efficient, and scalable Kubernetes scheduler that optimizes GPU resource allocation for AI and machine learning workloads.https://github.com/NVIDIA/KAI-Scheduler
Volcano vgpu device-plugin can provide device-sharing mechanism for NVIDIA devices managed by volcano.https://github.com/Project-HAMi/volcano-vgpu-device-plugin
Cluster Bare Autoscaler (CBA) automatically adjusts the size of a bare-metal Kubernetes cluster by powering nodes off or on based on real-time resource usage, while safely cordoning and draining nodes before shutdown.https://github.com/docent-net/cluster-bare-autoscaler
A single <11MB binary with a modern Web UI, CLI, and API for KVM. No XML. No bloat. Just VMs.https://github.com/volantvm/flint
Private Captcha is an independent, privacy-first, self-hostable Proof-of-Work CAPTCHA service made in EU.https://github.com/PrivateCaptcha/PrivateCaptcha
A self-hosted database backup management tool. Schedule automated backups, monitor status, and manage multiple databases from one place.https://github.com/dendianugerah/velld
Self-hosted file management system with multi-cloud support.https://github.com/cloudreve/Cloudreve
A comprehensive guide to understanding metrics in OpenTelemetry. What they are, how they work, and how to implement them effectively with practical code examples.https://oneuptime.com/blog/post/2025-08-26-what-are-metrics-in-opentelemetry/view
You're probably reading this because you don't want to sink time or money into proprietary protocols and agents anymore. Why would you? They tie you to a single vendor, force you to adapt to their quirks, and make it painful to change direction later. What you really need is an open, consistent way to instrument, collect, and move your telemetry without worrying about compatibility or lock-in. That's exactly what OpenTelemetry (OTel) gives you. And at the center of it all is the OpenTelemetry Protocol (OTLP), the common language that makes your services, collectors, and backends speak fluently with each other. This guide will walk you through OTLP in detail: what it is, why it matters, and how to use it in real pipelines. By the end, you'll see how embracing OTLP and pairing it with an OTel-native backend helps you solve the challenges of modern observability while keeping your stack open, reliable, and free of lock-in.https://www.dash0.com/knowledge/opentelemetry-protocol-otlp
A modern, intuitive Kubernetes YAML generator that simplifies deployment configuration for developers and DevOps teams.https://github.com/same7ammar/kube-composer
Query YAML files with SQL. Transform any YAML structure into a queryable database instantly.https://github.com/AKSarav/YamlQL
