DevOps Portal | Linux
Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир DevOps Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3P8kFH
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала DevOps Portal | Linux
Канал DevOps Portal | Linux (@loose_code) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 13 083 подписчиков, занимая 9 353 место в категории Технологии и приложения и 49 257 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 13 083 подписчиков.
Согласно последним данным от 15 сентября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 1, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 16.59%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 9.08% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 170 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 188 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как devops, kubernetes, docker, linux, ebpf.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир DevOps
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Работаем с @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3P8kFH”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 16 сентября, 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.
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