DevOps Portal | Linux
Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир DevOps Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3P8kFH
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام DevOps Portal | Linux
کانال DevOps Portal | Linux (@loose_code) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 13 083 مشترک است و جایگاه 9 353 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 49 257 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 13 083 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 15 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 1 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -3 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 16.59% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 9.08% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 170 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 188 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 8 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند devops, kubernetes, docker, linux, ebpf تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир DevOps
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Работаем с @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3P8kFH”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 16 سپتامبر, 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.
kubectl tree — плагин для kubectl, который проходит по ownerReferences и выводит полное дерево объектов под Deployment или кастомным ресурсом, чтобы было видно, какой объект что создал.
➜ https://github.com/ahmetb/kubectl-tree
👉 DevOps Portalloosecode персональные билеты со скидкой.
[Купить билет]Отладить Go-контейнер, который перестал запускаться после недавнего изменения.Сможете найти первопричину и исправить сборку? https://labs.iximiuz.com/challenges/fix-go-container-image-broken-by-recent-change 👉 DevOps Portal
kubeconfig:
https://labs.iximiuz.com/challenges/access-kubernetes-api-through-ssh-socks-proxy
👉 DevOps PortalFROM scratch - и на этом закончить.
Но у такого подхода есть несколько проблем...
1. В контейнерах FROM scratch нет нормального управления пользователями
Базовый образ scratch — это буквально пустой образ. Поэтому файлов /etc/passwd и /etc/group там просто нет.
Из-за этого контейнеризированный процесс в большинстве случаев запускается от root.
2. В FROM scratch отсутствуют некоторые важные директории
/tmp, /root, /home, /var, /etc — ничего из этого в scratch-контейнере нет, если, конечно, вы не примонтируете нужные директории самостоятельно.
Из-за этого приложение может работать некорректно — попробуйте, например, создать временный файл и посмотрите, что произойдёт 😉
3. В FROM scratch нет CA-сертификатов и данных о часовых поясах
Нужно обратиться к HTTPS-эндпоинту? Не получится.
Нужно выполнить преобразование времени между часовыми поясами? Тоже не получится.
4. В FROM scratch нет runtime вашего языка
Если поддержка статической линковки в вашем языке не настолько хороша, как в Go, либо приложению нужен интерпретатор или runtime-окружение, использовать scratch-контейнеры становится практически невозможно.
Distroless-образы как раз решают эти проблемы, при этом оставаясь максимально близкими к подходу FROM scratch.
Хороший пример — проект GoogleContainerTools/distroless. В нём есть следующие базовые образы:
- distroless/static = scratch + структура директорий, похожая на обычный дистрибутив, /etc/{passwd,group}, CA-сертификаты и данные о часовых поясах
- distroless/base = distroless/static + glibc
- distroless/cc = distroless/base + libgcc
Также есть несколько специализированных под конкретные языки, но всё ещё distroless-образов:
- distroless/java — для Java 17, 21 и 25
- distroless/nodejs — для Node.js 22, 24 и 26
- distroless/python3 — соответственно, для Python 3
Но существуют и другие проекты и продукты.
Подробнее о distroless-образах - в туториале iximiuz Labs:
https://labs.iximiuz.com/tutorials/gcr-distroless-container-images
👉 DevOps Portalkeda-gpu-scaler — это внешний scaler для KEDA, который считывает GPU-метрики через NVML на каждом узле. Благодаря этому deployments с vLLM и Triton масштабируются по реальной нагрузке на GPU, а не по CPU, включая scale-to-zero
➜ https://github.com/pmady/keda-gpu-scaler
👉 DevOps Portal--gpu-memory-utilization, чтобы сбалансировать VRAM между весами модели и KV Cache
- Техники квантизации, которые позволяют увеличить throughput более чем в 2 раза — с 1,62 до 3,64 req/s — и вдвое сократить потребление VRAM
- Как работает Continuous Batching
Подробный гайд:
https://devopscube.com/deploying-llama-with-docker-and-vllm/
Следуя экспериментам по оптимизации из гайда, можно получить:
- рост общего throughput в 2,2 раза
- Time to First Token (TTFT) в 3 раза быстрее
- от 5 до 20+ одновременных пользователей на том же железе — NVIDIA RTX 4000
Примечание: этот гайд предназначен для обучения и экспериментов. Используйте его, чтобы разобраться в основных концепциях.
👉 DevOps Portal