DevOps by REBRAIN
Открытые практикумы по DevOps, Linux, Golang, Networks, Security Мы на связи: info@rebrainme.com +7 (499) 116-34-68 https://rebrainme.com/ Зарегистрированы в РКН: https://knd.gov.ru/license?id=674db558d793bc0b0b8845ff®istryType=bloggersPermission
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام DevOps by REBRAIN
کانال DevOps by REBRAIN (@rebrain_devops) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 28 783 مشترک است و جایگاه 4 595 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 22 388 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 28 783 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 25 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -88 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -5 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.92% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 6.49% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 281 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 869 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 11 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند dovecot, linux, скрипт, postfix, yandex تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Открытые практикумы по DevOps, Linux, Golang, Networks, Security
Мы на связи:
info@rebrainme.com
+7 (499) 116-34-68
https://rebrainme.com/
Зарегистрированы в РКН: https://knd.gov.ru/license?id=674db558d793bc0b0b8845ff®istryType=bloggersPermiss...”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 26 اکتبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
SET NX EX и Redlock, Client-Side Caching;
🟢 Streams с Consumer Groups и XAUTOCLAIM для упавших воркеров;
🟢 Query Engine, JSON и Vector Sets: гибридный поиск в одном запросе;
🟢 RDB и Multi-Part AOF, политики вытеснения, Sentinel, Redis Cluster с TLS и ACL;
🟢 диагностика: SLOWLOG, LATENCY HISTOGRAM, --bigkeys и --hotkeys.
15 уроков и 5 тренажёров с инцидентами, в среднем 36 часов. Финальный проект: отказоустойчивая система обработки файлов на Python или Go поверх Redis Cluster с TLS и ACL.
Скрипты на Python или Go в курсе остались: на них проверяются блокировки, очереди и финальный проект. Если вы совсем не пишете код, будет тяжело.
Для кого: DevOps, SRE и администраторы, которые отвечают за Redis в проде, и бэкенд-разработчики.
Если вы учитесь на прошлой версии, то сможете бесплатно обновить версию до новой через нашу поддержку. Для этого пишите на почту info@rebrainme.com.
До 20 октября включительно скидка. Первые уроки можно пройти бесплатно в демо, подробнее о курсе на странице.git push → GitLab CI: сборка образа и проверка Trivy → Helm-чарт → Argo CD синхронизирует кластер → Ingress NGINX с TLS → пользователи → Prometheus и Grafana: метрики и алерты → Fluent Bit → Elasticsearch → Kibana: логиЭту цепочку целиком собирает трек DevOps Container Expert: 10 программ — Git, GitLab CI, Kubernetes Base, Helm, Argo CD, Nginx, Prometheus, Grafana, EFK и Container Security. Финальный проект: микросервисное приложение в Kubernetes с пайплайном и сканированием образов, Helm-чартом, доставкой через Argo CD, Ingress с TLS, мониторингом с алертами и централизованными логами. Сколько стоит: 🟢 10 программ по отдельности — 295 000 ₽; 🟢 трек целиком — 177 000 ₽ или 14 750 ₽ в месяц. Практики примерно 270–360 часов, обычно трек проходят за 6–9 месяцев в своём темпе. Для кого: администраторы, которые переходят в DevOps, и junior и middle DevOps-инженеры, которые хотят закрыть пробелы. Первые задания трека можно пройти бесплатно в демо. Рассчитать рассрочку под ваш бюджет поможет менеджер. Завтра расскажем про обновлённый Kubernetes Admin — для тех, кто хочет сам держать кластер, а не пользоваться managed.
trace_id и exemplars, чтобы от алерта до первопричины было несколько переходов.
Что внутри:
🟢 Prometheus 3.x, Alertmanager и Grafana с дашбордами как кодом;
🟢 OpenTelemetry Collector, Jaeger и tail sampling: 100% трасс с ошибками и 10% остальных;
🟢 Fluent Bit, кластер Elasticsearch из трёх узлов с ILM и Graylog для сравнения;
🟢 Zabbix с LLD, Proxy и TimescaleDB.
18 уроков и 5 тренажёров с инцидентами, в среднем 42 часа на прохождение курса. В финале собираете контур наблюдаемости для микросервисного приложения, который запускается из репозитория одной командой, и разбираете подброшенный инцидент от алерта до первопричины в отчёте rca.md.
Для кого: администраторы, которые растут в DevOps или SRE, и DevOps-инженеры.
Что нужно для прохождения: знания Linux в консоли, Docker Compose, основы сетей и первый опыт с Kubernetes: kubectl, Deployment, Service.
До 20 октября включительно скидка 5 000 ₽.
Узнать цену
↘️ на практикум
↘️ на практикум+тренажерыpostgresql.conf:
shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements'
После перезапуска в нужной базе:
CREATE EXTENSION pg_stat_statements;
🟢 Найдите самые дорогие запросы. Сортируйте по суммарному времени, а не по самому долгому запросу: короткий запрос, вызванный миллион раз, нагружает базу сильнее.
SELECT calls,
round(total_exec_time) AS total_ms,
round(mean_exec_time, 1) AS avg_ms,
left(query, 80) AS query
FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_exec_time DESC
LIMIT 5;
🟢 Посмотрите план запроса:
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 42;
Seq Scan on orders и тысячи страниц в Buffers: shared read значат, что таблица читается целиком.
🟢 Добавьте индекс и проверьте план ещё раз:
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_orders_customer ON orders (customer_id);
CONCURRENTLY строит индекс без блокировки записи в таблицу, на проде это важно. В плане должен появиться Index Scan.
Сегодня в 19:00 Николай Лавлинский покажет PMM: он собирает такую статистику по PostgreSQL и MySQL в дашборды, чтобы не ходить в каждую базу с SQL. Участие бесплатное, регистрация по кнопке под постом.
EXPLAIN, индексы, VACUUM, репликацию и мониторинг разбираем в курсе PostgreSQL, отказоустойчивый кластер — в курсе Patroni.kubectl edit, чтобы потушить пожар. Утром в Git одно, в кластере другое: следующий деплой молча перетрёт правку, или она проживёт полгода, и никто не вспомнит, откуда она взялась. Это называется дрифт.
В GitOps источник правды — Git. Argo CD сравнивает его с кластером и приводит кластер к Git.
🟢 Helm-чарт описывает приложение, values для прода лежат в репозитории.
🟢 Application говорит Argo CD, что и куда разворачивать:
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:
name: shop
namespace: argocd
spec:
project: default
source:
repoURL: https://git.example.com/team/shop.git
targetRevision: main
path: charts/shop
destination:
server: https://kubernetes.default.svc
namespace: shop
syncPolicy:
automated:
selfHeal: true
prune: true
🟢 selfHeal возвращает ресурс к состоянию из Git, если его поменяли руками. prune удаляет из кластера то, что убрали из Git.
Проверить можно за минуту:
kubectl -n shop scale deploy shop --replicas=5
argocd app get shop # OutOfSync, через несколько секунд снова Synced
kubectl -n shop get deploy shop # реплик снова столько, сколько в Git
Новый коммит Argo CD по умолчанию подтягивает из Git в течение трёх минут, а ручную правку selfHeal откатывает почти сразу.
Оговорка: во время инцидента selfHeal откатит и ваш хотфикс. Хотфикс делайте коммитом в Git или на время отключайте автосинк у приложения.
Application, политики синхронизации, App of Apps, ApplicationSets и секреты в GitOps разбираем в курсе Argo CD, чарты — в курсе Helm. Первые задания обоих курсов открыты бесплатно.
В следующей серии: production-контур целиком, от git push до алерта.