DevOps Portal | Linux
Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир DevOps Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3P8kFH
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram DevOps Portal | Linux
El canal DevOps Portal | Linux (@loose_code) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 13 062 suscriptores, ocupando la posición 9 627 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 50 228 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 13 062 suscriptores.
Según los últimos datos del 14 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -82, 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 16.73%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 9.59% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 185 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 253 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 6.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como devops, kubernetes, docker, linux, ebpf.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир DevOps
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3P8kFH”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 15 julio, 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.
Примечание: ImageVolume подходит для любых workload’ов, которым удобно поставлять данные внутри образа: файлы моделей, датасеты, конфигурации, статические ресурсы и даже инструменты.👉 DevOps Portal
unshare, mount и pivot_root. Никакой магии рантайма и (почти) никаких упрощений.
Изучаем здесь
👉 DevOps PortalSidecar — это вспомогательный процесс, который запускается рядом с основным приложением. Такой паттерн удобен, когда дополнительную функциональность лучше подключить отдельно: например, сетевой прокси, сборщик и отправщик логов, коллектор метрик или агент, который загружает секреты.Основная сложность - правильно управлять жизненным циклом sidecar-контейнера: он должен запускаться раньше приложения, продолжать работать вместе с ним, перезапускаться при неожиданном завершении и останавливаться только после завершения самого приложения. Раньше для реализации паттерна sidecar приходилось писать собственные скрипты, но нативная поддержка sidecar-контейнеров в Kubernetes через init-контейнеры с
restartPolicy: Always заметно упростила этот процесс.
В этом практическом туториале рассказывают, как работают нативные sidecar-контейнеры в Kubernetes, чем они отличаются от обычных и init-контейнеров, а также как попрактиковаться в их использовании на нескольких реалистичных сценариях:
https://labs.iximiuz.com/tutorials/kubernetes-native-sidecars
👉 DevOps Portaltcpdump (pcap).
Позволяет мгновенно обнаруживать:
• OOM Kill;
• потерю TCP-пакетов;
• TCP Retransmissions;
• другие проблемы на уровне ядра.
Фильтрует события по имени Pod или контейнера, причём фильтрация выполняется непосредственно в ядре, что минимизирует накладные расходы.
Помогает автоматически генерировать:
• Seccomp Profiles;
• Kubernetes NetworkPolicies
• на основе реального поведения приложений во время выполнения.
Важно: Inspektor Gadget запускается как privileged DaemonSet, поскольку eBPF требует доступа к ядру Linux. Для многопользовательских кластеров рекомендуется использовать встроенные механизмы ограничения запуска отдельных gadgets.GitHub: https://github.com/inspektor-gadget/inspektor-gadget 👉 DevOps Portal
cut -d',' -f2 ~/Desktop/members.csv
Команда cut извлекает из текстовых файлов указанные поля или символы.
👉 DevOps Portaldocker create --name tmp my-image
docker export tmp | tar -C rootfs -xf -
Эта комбинация команд позволяет получить файловую систему, максимально близкую к той, с которой стартовал бы контейнер. Во многих случаях этого вполне достаточно для отладки и простого анализа.
Но если вам нужно извлечь образ контейнера в полноценный rootfs, который корректно сохранит все права доступа, владельцев файлов и расширенные атрибуты (xattrs), например, capabilities, sticky bits и т. д. — всё быстро становится гораздо сложнее.
Вот несколько практических способов и описал все подводные камни здесь: https://labs.iximiuz.com/tutorials/extracting-container-image-filesystem
👉 DevOps Portalterraform apply он автоматически строит граф зависимостей ресурсов (тот самый DAG). Именно благодаря этому Terraform знает, что сначала нужно создать VPC, а уже потом подсеть.
Argo Workflows тоже использует DAG для построения сложных воркфлоу.
Мы впервые познакомились с DAG в Airflow во время работы над MLOps-проектом.
Сегодня такие инструменты, как Kubeflow, используют DAG на Python для оркестрации AI/ML-пайплайнов.
Нужно ли DevOps-инженеру разбираться в этом?
Да. Времена, когда можно было сказать: «Разработка - не моя зона ответственности», уже прошли.
С современными AI-инструментами вы без труда сможете писать пайплайны на Python.
Если хотите на практике разобраться с DAG,
прочитайте материал про пайплайн Airflow + DVC в Kubernetes, где подробно объясняют, как работают Airflow и DAG с точки зрения DevOps-инженера.
Подробнее: https://newsletter.devopscube.com/p/mlops-airflow-dvc-pipeline
👉 DevOps Portal