ru
Feedback
DevOps & SRE notes

DevOps & SRE notes

Открыть в Telegram

Helpful articles and tools for DevOps&SRE WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Vb79nmmHVvTUnc4tfp2F For paid consultation (RU/EN), contact: @tutunak All ways to support https://telegra.ph/How-support-the-channel-02-19

Больше

📈 Аналитический обзор Telegram-канала DevOps & SRE notes

Канал DevOps & SRE notes (@devops_sre_notes) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 12 688 подписчиков, занимая 10 006 место в категории Технологии и приложения и 2 950 место в регионе США.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 688 подписчиков.

Согласно последним данным от 19 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 222, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 14.54%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.89% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 845 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 494 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 7.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как kubernete, cluster, author, engineering, monitoring.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
Helpful articles and tools for DevOps&SRE WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Vb79nmmHVvTUnc4tfp2F For paid consultation (RU/EN), contact: @tutunak All ways to support https://telegra.ph/How-support-the-channel-02-19

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 20 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

12 688
Подписчики
-424 часа
+287 дней
+22230 день
Архив постов
Helmwave is helm3-native tool for deploy your Helm Charts. HelmWave is like docker-compose for helm. https://github.com/helmwave/helmwave

Comparison managed and self hosted ci/cd https://dzone.com/articles/managed-vs-self-hosted-cicd

Instant K8s service dependency map, right to your Grafana. https://github.com/groundcover-com/caretta

Good article about securing your pipelines https://dzone.com/articles/securing-your-cicd-pipeline

Test all the CloudFormation things! (with TaskCat) https://github.com/aws-ia/taskcat

Interesting article about memory for containers https://blog.devgenius.io/k8s-container-memory-87c6a2a98bef

An a half hour video about creating own k8s operator https://www.youtube.com/watch?v=FHjLL5e7h00

Discounts for linux foundation exams and bundles Save up to 50% Invest in Yourself & Take Home Best in Class Awards ⚠️ Offer ends February 28 https://training.linuxfoundation.org/february-2023

Github actions become more and more popular, there is a good article about autoscaling them https://dgraph.io/blog/post/20230217_dynamic-autoscaling-of-github-runners/

100 questions about k8s - helpful for passing interview and certification. https://medium.com/@AceTheCloud-Abhishek/the-kubernetes-handbook-a-comprehensive-guide-of-100-q-a-e680199e6e22

In this post, you’ll learn how Kubernetes CPU limits and throttling work, including the core concepts, uses, how to assign resources to containers and pods, and how to troubleshoot issues. https://www.containiq.com/post/kubernetes-cpu-limits-and-throttling

If you manage a selfhosted k8s and have a question about storage this article will be helpful https://refaktory.net/blog/posts/self-hosted-kubernetes-solving-the-storage-problem

KSOPS - A Flexible Kustomize Plugin for SOPS Encrypted Resources https://github.com/viaduct-ai/kustomize-sops

If you have a ML microservices, it's article can help with their scaling https://semaphoreci.com/blog/machine-learning-microservice