DevOps Portal | Linux

Ir al canal en Telegram

Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир DevOps Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3P8kFH

Red:IT Portal Rusia50 486 Tecnologías y Aplicaciones9 707...

📈 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 13 158 suscriptores, ocupando la posición 9 707 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 50 486 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 13 158 suscriptores.

Según los últimos datos del 11 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -70, 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 17.20%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 9.17% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 264 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 207 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
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 12 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.

13 158

Suscriptores

-224 horas

-257 días

-7030 días

2 264

Visitas de la publicación

~ 1 20724 horas

~ 1 36448 horas

17.20%

Tasa de compromiso

~ 1

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

13 158

Actions Runner Controller (ARC) — это контроллер Kubernetes для self-hosted runners GitHub Actions. С помощью ARC вы можете: 🔹Разворачивать self-hosted runners в кластере Kubernetes с помощью простого набора команд 🔹Автоматически масштабировать runners в зависимости от нагрузки GitHub: actions-runner-controller 👉 DevOps Portal

13 158

Вот интересный факт о Linux Вы можете запустить полноценное отдельное ядро Linux внутри одного процесса на своей машине. Без root-доступа и без какого-либо ПО для виртуализации. Это User-Mode Linux (UML) - специальный порт ядра, который работает как обычное пользовательское приложение. Вместо взаимодействия с аппаратным обеспечением оно общается с вашей хостовой ОС. Файл используется как жёсткий диск, а ваш терминал становится его консолью. Вы можете загрузить систему, войти в неё и запускать программы, как в виртуальной машине, но всего одной командой. Это мощный инструмент для разработки и отладки ядра, а также для создания изолированных тестовых окружений за считанные секунды. Хотите разобраться глубже? Ознакомьтесь с полной статьей: тык 👉 DevOps Portal

13 158

⚡️ На Stepik вышел курс по Linux Внутри 20+ модулей: от установки Linux и работы с файлами до сетей, прав, дисков, процессов, автоматизации на Bash и многого другого. Всё сразу закрепляется на практике (200+ заданий с автопроверкой). Материал подаётся понятным языком, шаг за шагом, на реальных примерах и с наглядными схемами. После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме. Есть бесплатные демо-уроки для ознакомления. Скидка 25% действует до конца месяца: открыть курс на Stepik

13 158

Многие не до конца понимают, чем отличаются конвейеры CI/CD в DevOps и GitOps В DevOps-конвейере CI/CD весь процесс выполняется единым потоком - от коммита кода, тестов, сборки, создания образа до прямого деплоя в кластер Kubernetes. Такой подход быстрый и централизованный, но жёстко связывает деплой с процессом CI, оставляя мало возможностей для разделения или дополнительного контроля. В GitOps-конвейере CI отвечает за тесты и сборку, а деплой выполняется через Git-коммиты: контроллер синхронизирует изменения из репозитория с кластером. Вот инфографика, чтобы помочь вам лучше разобраться 👍 👉 DevOps Portal

13 158

Совет по Docker Вот как проанализировать, что раздувает образ Как вы знаете, любой Docker-образ состоит из слоёв. Каждый слой добавляется отдельной строкой в вашем Dockerfile. И по этим слоям можно понять, почему образ получился большим, медленно собирается или плохо кэшируется. Вот как можно инспектировать слои и увидеть, что изменилось в каждом слое. Можно использовать утилиту dive. Она даёт визуальное представление: ✅ Каждый созданный слой ✅ Какие файлы были добавлены или изменены ✅ Сколько места занимает каждый слой Когда вы начинаете анализировать слои образа, вы сможете выявить: - Какая команда добавляет лишний вес - Как оптимизировать Dockerfile для более маленьких и эффективных сборок Утилита также показывает оценку эффективности образа, которая отражает, сколько данных дублируется или тратится впустую между слоями 👉 DevOps Portal

13 158

💡 Быстрый совет по Linux 🐧 Найдите недавно изменённые файлы за последние 5 минут:

find . -type f -mmin -5

Полезно, когда вы устраняете неполадки и хотите знать, какие файлы были недавно изменены 👉 DevOps Portal

13 158

👩‍💻 В сеть вывалилась гигантская куча курсов и книг Держи сотни гигабайт свежих уроков, и каждую неделю мы подкидываем ещё! • 1612 ГБ — DevOps • 1402 ГБ — Python • 1300 ГБ — C, C++ • 1815 ГБ — Frontend • 1515 ГБ — Backend • 898 ГБ — ИБ, Хакинг • 996 ГБ — Kotlin, Swift • 212 ГБ — JavaScript • 315 ГБ — Flutter • 820 ГБ — Go, PHP • 419 ГБ — Java, Rust • 648 ГБ — GameDev • 517 ГБ — Windows, Linux • 998 ГБ — Дизайн (UX/UI) • 617 ГБ — Нейросети (ML/RL) • 546 ГБ — БД (SQL & NoSQL) • 687 ГБ — Аналитика данных • 115 ГБ — QA-тестирование Подписывайся и не плати за то, что можно получить бесплатно

13 158

Если вы хотите избавиться от сотен уязвимостей (CVE) в своих контейнерных образах, первым шагом будет понять, откуда они берутся Типичные источники: - «Толстый» базовый образ - Забытые инструменты сборки - Устаревшие зависимости Простое решение? Многоэтапная сборка с более свежим и лёгким базовым образом. Пример анализа базового образа: Более глубокий взгляд на Docker-образы Node.js: «Помогите, в моём Node-образе есть Python!» 👉 DevOps Portal

13 158

Как HTTP(S)-порты пробрасываются из VM, у которых есть только приватные IP-адреса - У каждого bare-metal хоста есть только один публичный IP-адрес - DNS-запись *.node-xyz.iximiuz.com и wildcard-сертификат Let’s Encrypt указывают на этот IP - Каждый раз, когда наружу пробрасывается порт VM, генерируется новый случайный поддомен - Этот рандомный поддомен не существует за пределами конкретного хоста, он известен только соответствующему bare-metal серверу - Все запросы к этому поддомену приходят на единственный публичный IP хоста, где слушает ingress-прокси (Envoy) -Интерфейс VM виден только внутри её «обёртки» — Docker-контейнера (для дополнительной изоляции), поэтому Envoy не может достучаться до VM напрямую - Вместо этого Envoy прокидывает запросы к поддомену в локальный UNIX-сокет, смонтированный в контейнер-обёртку VM - Этот UNIX-сокет открыт специальным процессом-forwarder’ом (крошечный Go-сервис), который работает внутри контейнера-обёртки - Forwarder делает io.Copy(UNIX socket, VM's private IP:port) Профит! Десятки полностью изолированных VM на одном bare-metal хосте, и у каждой свой публичный URL 👉 DevOps Portal

13 158

Основы сетей - Проброс портов Древний трюк, который может помочь сделать сервис доступным на другом порту без рестарта, либо подключиться к базе данных внутри приватного VPC. Практика: 🔸socat: https://labs.iximiuz.com/challenges/port-forwarding-using-socat 🔸netcat: https://labs.iximiuz.com/challenges/port-forwarding-using-netcat 🔸без прокси: https://labs.iximiuz.com/challenges/port-forwarding-without-proxy 👉 DevOps Portal

13 158

Хотите перейти в DevOps или уверенно освоить Kubernetes? Авторский курс «Администратор Kubernetes [Junior]» на Stepik — это практика с первого урока: - Docker — сборка образов, запуск контейнеров, лучшие практики - Kubernetes — Pods, Deployments, Services, Ingress, установка кластера и многое другое - Helm — шаблоны и D.R.Y. подход - GitLab CI — раннеры, синтаксис, сборка и деплой в K8s ⭐️ Рейтинг курса — 4.9 по отзывам студентов 🎁 Есть пробные уроки, а по итогам — сертификат Stepik. 🚀 Начните прямо сейчас: - https://stepik.org/a/188289/pay?promo=3d60da1e6f9f15cd А по промокоду MYDEVOPS — вы получите скидку 25%.

13 158

В чём разница между этими двумя DNS-запросами? На вид они похожи, но на самом деле показывают совершенно разные вещи. В первом случае: — nslookup http://academy.networkchuck.com Ты обращаешься к своему дефолтному DNS-резолверу (роутер или DNS от провайдера). ✅ Рекурсивный lookup — он пройдёт по всей цепочке CNAME до финального IP. ❌ Non-authoritative — ответ может быть из кэша и потенциально устаревшим. Во втором случае: — nslookup http://academy.networkchuck.com http://ns.cloudflare.com Ты напрямую спрашиваешь авторитативный DNS-сервер. ✅ Ответ приходит прямо из первоисточника. ❌ Он покажет только то, что знает сам сервер — lookup остановится на первом CNAME. И что же лучше? Зависит от задачи. - Используй дефолтный резолвер, если тебе просто нужен конечный IP как можно быстрее. - Обращайся к авторитативному серверу, если нужно проверить, кто чем реально управляет. 👉 DevOps Portal

13 158

Быстрый совет по Linux Логи упакованы в .gz? Их не нужно распаковывать, чтобы читать или искать по содержимому. Используй инструменты с префиксом z прямо по месту: zcat — просмотреть файл zless — пролистывать содержимое zgrep — искать внутри файла zegrep — искать с расширенными регулярками (ERE) zfgrep — искать по фиксированным строкам zcmp/zdiff — сравнивать файлы Эти команды позволяют анализировать сжатые логи без предварительной распаковки, идеально для быстрых сеансов устранения неполадок ✌️ 👉 DevOps Portal

13 158

Что мне сделать чтобы действительно вырасти в профессии? Какие пути развития вообще есть? Задаете эти вопросы себе уже в который раз?🤔 ⚡️до -40% На обучение для DevOps, разрабов и инженеров Сейчас эти курсы уже со скидкой, но по секретному промокоду еще дешевле! Использовать можно сразу на несколько курсов 💫Data-Инженер 💫Data Science 💫Apache Kafka 💫Golang-разработчик 💫DevOps инструменты для разработчиков 💫Основы информационной безопасности 💫Gitlab CI/CD 💫Мониторинг в Grafana 💫Terraform 🎁Промокод на скидку 👉🏻VIDEO20👈🏻 *ввести его можно в окне оплаты, оно откроется после заполнения формы контактов 👉🏻Переходите в раздел каталога, чтобы узнать о курсах подробнее

13 158

Cовременная, легковесная дашборда для Kubernetes, которая предоставляет метрики в реальном времени, поддержку мультикластерных окружений, редактирование YAML и управление ресурсами через интуитивно понятный UI GitHub: kite 👉 DevOps Portal

13 158

Уменьшили размер Docker-образа с 588 MB до 47,7 MB Исходная сборка: 🔹Полноценный базовый образ Python 3.9 🔹Множество инструкций RUN, создающих лишние слои 🔹Отсутствие .dockerignore 🔹Одностадийная сборка со всеми зависимостями Применённые оптимизации: 1. Более лёгкий базовый образ - Перешли на Python 3.9-alpine - Образ стал легче на ~95% и быстрее скачивается 2. Оптимизация слоёв - Объединили связанные команды - Убрали избыточные инструкции RUN 3. .dockerignore - Исключили venv, кэши и временные файлы - Сократили контекст сборки 4. Multi-stage build - Отдельный stage для сборки зависимостей - Production-stage с минимальным runtime-набором Результат: 🔹Размер образа: 47,7 MB (с 588 MB) 🔹Снижение размера: −91,89% 🔹Более быстрый старт контейнера 🔹Меньше времени деплоя и меньше места в registry Маленькие оптимизации дают большой эффект. Каждый сэкономленный мегабайт ускоряет каждый билд. 👉 DevOps Portal

13 158

Прокачай свои навыки Kubernetes Kubernetes — это мощь. Но по-настоящему он раскрывается в руках тех, кто знает, как с ним обращаться. Хотите уверенно управлять кластерами, настраивать сеть, разруливать инциденты и держать инфраструктуру под контролем? ➡️Тогда вам на курс «Kubernetes Мега» от Слёрма. На обучении вы: 👉 Освоите перенос продукта на Kubernetes 👉 Научитесь разворачивать отказоустойчивые кластеры 👉 Ускорите траблшутинг и будете решать инциденты как профи 👉 Повысите стабильность и безопасность инфраструктуры 👉 Настроите автоматическую ротацию сертификатов, автодеплой и защищённое хранение секретов Это не просто курс. Это путь к 300к/наносек. Старт — 27 октября, вы как раз успеваете! Посмотрите программу и забронируйте место ➡️ по ссылке

13 158

Свежий сбой в AWS (US-EAST-1) Самое время пересмотреть стратегии аварийного восстановления в облаке (объяснённые простым языком) Любая стратегия Disaster Recovery начинается с определения: 🔹RTO (Recovery Time Objective) — сколько простоя вы можете себе позволить? 🔹RPO (Recovery Point Objective) — какую потерю данных вы готовы терпеть? Стратегии Disaster Recovery: 1. Backup and Restore → регулярные бэкапы и восстановление после инцидента RTO: от нескольких часов до нескольких дней, RPO: момент последнего бэкапа 2. Pilot Light → ядро системы находится в standby и разворачивается при необходимости RTO: от минут до часов, RPO: зависит от частоты репликации 3. Warm Standby → укороченная «живая» копия среды, которую можно быстро расшscaleить RTO: минуты, RPO: от нескольких минут до часов 4. Hot / Multi-Site → оба сайта работают активно с мгновенным фейловером RTO: близок к нулю, RPO: секунды 👉 DevOps Portal

13 158

Kubernetes позволяет добавлять собственные API В Kubernetes есть мощный механизм под названием API Aggregation Layer. Он помогает добавлять кастомные API в кластер. Это означает, что вы можете создавать собственные типы ресурсов и заставлять Kubernetes делать больше, чем он умеет из коробки. Классический пример использования Aggregation Layer в Kubernetes - это реализация Metrics Server. Metrics Server реализует Metrics API как дополнительный API-сервер, используя Aggregation Layer. Это означает, что хоть Metrics Server и является отдельным сервисом, к его API можно обращаться так, как будто он - нативная часть Kubernetes API. В целом, поток запросов выглядит так: - Когда вы запускаете kubectl get pods, запрос уходит на /api/v1/pods и маршрутизируется в Core API Server. - Когда вы запускаете kubectl top pods, запрос уходит на /apis/metrics.k8s.io/v1beta1/ и маршрутизируется в Metrics Server. Prometheus Adapter также использует этот механизм, чтобы отдавать кастомные метрики по адресу /apis/custom.metrics.k8s.io/ 👉 DevOps Portal

13 158

⚡️ Новый курс по GitLab CI/CD уже на Stepik! Внутри 50+ уроков: от разбора концепций CI/CD до написания рабочего GitLab CI пайплайна со сборкой, тестами, линтингом, временными отчетами и деплоем нейросети DeepSeek! Материал подаётся простым языком, с пошаговыми инструкциями и реальными примерами. 📝 50+ уроков, реальные примеры, минимум теории. 👨‍💻 80+ учащихся уже записаны на курс. ⭐️ Рейтинг — 5 звёзд на Stepik. 🎁 Для подписчиков канала — промокод CICD15 (скидка 15%). 👉 Открыть курс на Stepik.