DevOps & SRE notes
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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу DevOps & SRE notes
Канал DevOps & SRE notes (@devops_sre_notes) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 13 258 підписників, посідаючи 9 374 місце в категорії Технології та додатки та 2 784 місце у регіоні США.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 13 258 підписників.
За останніми даними від 25 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 254, а за останні 24 години на 3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 16.60%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.52% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 201 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 599 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як kubernete, cluster, author, engineering, monitoring.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 26 серпня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
Триває завантаження даних...
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 26 серпня | +2 | |||
| 25 серпня | +4 | |||
| 24 серпня | +5 | |||
| 23 серпня | +8 | |||
| 22 серпня | +9 | |||
| 21 серпня | +8 | |||
| 20 серпня | +6 | |||
| 19 серпня | +8 | |||
| 18 серпня | +62 | |||
| 17 серпня | +7 | |||
| 16 серпня | +6 | |||
| 15 серпня | +2 | |||
| 14 серпня | +10 | |||
| 13 серпня | +14 | |||
| 12 серпня | +10 | |||
| 11 серпня | +13 | |||
| 10 серпня | +15 | |||
| 09 серпня | +12 | |||
| 08 серпня | +12 | |||
| 07 серпня | +13 | |||
| 06 серпня | +5 | |||
| 05 серпня | +10 | |||
| 04 серпня | +3 | |||
| 03 серпня | +13 | |||
| 02 серпня | +12 | |||
| 01 серпня | +12 |
| 2 | The article challenges the traditional "three pillars" of observability (metrics, logs, traces), arguing that they are insufficient for modern, distributed architectures. Through three real-world incident examples at a large financial institution, the author demonstrates that application-level telemetry often fails to reveal actual customer impact. Instead of siloed data, the author advocates for "single threads"—clear, end-to-end distributed traces of individual customer requests—enriched with business context and measured by customer-facing Service Level Objectives (SLOs).
https://www.honeycomb.io/blog/you-dont-need-three-pillars-you-need-single-threads | 836 |
| 3 | A command-line tool for Jira workflow management. Quickly select issues, track your current work, and generate consistent branch names.
https://github.com/tutunak/jcli | 946 |
| 4 | Agentic CI/CD: Kubernetes Deployment Gates with Elastic MCP Server — Elastic Observability Labs
https://www.elastic.co/observability-labs/blog/agentic-cicd-kubernetes-mcp-server | 1 328 |
| 5 | From Silos to Service Topology: Why Netflix Built a Real-Time Service Map
https://netflixtechblog.com/from-silos-to-service-topology-why-netflix-built-a-real-time-service-map-0165ba13a7bc | 1 475 |
| 6 | How GitHub uses eBPF to improve deployment safety
https://github.blog/engineering/infrastructure/how-github-uses-ebpf-to-improve-deployment-safety/ | 1 715 |
| 7 | https://www.cncf.io/blog/2026/06/25/building-a-cluster-aware-ai-agent-with-kubernetes-argo-cd-and-gitops/
Practical walkthrough for a self-hosted, read-only cluster AI agent with GitHub Actions, Argo CD Image Updater, and no cluster data leaving the network. Good pattern material for safe “AI assistant inside the cluster” experiments. | 2 068 |
| 8 | Morgan Stanley presented their journey scaling Flux to manage over 500 clusters and tens of thousands of resources. They detailed their transition from push-based CI/CD pipelines to a pull-based, continuous reconciliation model using Flux to eliminate configuration drift. The article outlines their strategy for handling enterprise-grade security, performance tuning for scale, and adapting architecture (like moving from Git to S3) to meet high availability and compliance needs.
https://fluxcd.io/blog/2026/03/stairway-to-gitops-morgan-stanley/ | 2 490 |
| 9 | Trusted builds made easy! A cloud-native software factory for building, testing, and releasing trusted software artifacts
Konflux is an open-source, Kubernetes-native CI/CD platform that manages the full software delivery lifecycle for software artifacts — with supply chain trust built in from the start. Built on Tekton and the Conforma policy framework, it brings together best-in-class open source projects into a single, integrated software factory. Managed by a Kubernetes operator, Konflux runs on Kind, OpenShift, and any conformant Kubernetes cluster.
https://github.com/konflux-ci/konflux-ci | 2 380 |
| 10 | A lightweight tool for deploying and managing containerised applications across a network of Docker hosts. Bridging the gap between Docker and Kubernetes ✨
https://github.com/psviderski/uncloud | 2 475 |
| 11 | Deep dive into Prometheus’s use-uncached-io work and why page cache behavior can make Kubernetes container memory metrics misleading. Useful for anyone running Prometheus at scale: covers memory predictability, compaction writes, OOM risk, and tradeoffs around direct I/O.
https://prometheus.io/blog/2026/03/05/uncached-io/ | 2 546 |
| 12 | Ministack: Free, open-source local AWS emulator - 55+ services, Terraform compatible, real databases. Free forever. MIT licensed.
https://github.com/ministackorg/ministack | 2 714 |
| 13 | Kubernetes configuration tracking controller.
Wave watches Deployments, StatefulSets and DaemonSets within a Kubernetes cluster and ensures that their Pods always have up to date configuration.
By monitoring mounted ConfigMaps and Secrets, Wave can trigger a Rolling Update of the Deployment when the mounted configuration is changed.
https://github.com/wave-k8s/wave | 2 432 |
| 14 | Немає тексту... | 2 414 |
| 15 | Hands-on vendor-neutral instrumentation for GenAI spans, tool calls, token metrics, and trace exploration. Worth reading if you want AI-agent debugging to fit existing OTel/Grafana/Loki-style observability rather than a separate black box.
https://opentelemetry.io/blog/2026/genai-observability/ | 2 188 |
| 16 | Немає тексту... | 2 186 |
| 17 | Lessons from Moving a Live Production Database describes the complex process of migrating a massive dataset while keeping the service available to users.
The case study covers specific strategies for achieving zero downtime during a high-risk infrastructure change.
But is zero downtime always worth the engineering effort?
Imagine that you have two options:
1. Spend several weeks preparing and testing a zero-downtime migration.
2. Schedule 20 minutes of downtime during a low-traffic period.
Considering that 99.9% availability allows approximately 43 minutes of downtime per month, which option would you choose?
What factors would change your decision: revenue loss, SLA penalties, customer expectations, rollback complexity, or the size of the engineering team?
https://www.tines.com/blog/zero-downtime-database-migrations-lessons-from-moving-a-live-production/ | 2 320 |
| 18 | Containerlab focuses on the containerized Network Operating Systems which are typically used to test network features and designs
https://github.com/srl-labs/containerlab | 2 294 |
| 19 | Немає тексту... | 2 577 |
| 20 | The article explores how integrating these two prominent tools can accelerate and enhance platform engineering initiatives.
https://platformengineering.org/blog/platform-engineering-with-crossplane-and-argocd | 2 615 |
