uk
Feedback
DevOps & SRE notes

DevOps & SRE notes

Відкрити 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

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 12 681 підписників, посідаючи 10 048 місце в категорії Технології та додатки та 2 966 місце у регіоні США.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 12 681 підписників.

За останніми даними від 14 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 228, а за останні 24 години на 6, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 15.90%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.81% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 016 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 610 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
  • 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 15 червня, 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.

12 681
Підписники
+624 години
+517 днів
+22830 день
Архів дописів
Logging operator for Kubernetes https://github.com/kube-logging/logging-operator

Tools for building Kubernetes disk images https://github.com/kubernetes-sigs/image-builder

In this article, you'll explore the complexities of Kubernetes network management, iptables, and port forwarding and discover how Kubernetes hides service ports from traditional tools like netstat. https://journal.hexmos.com/kube-network/

🦭 Run and operate MariaDB in a cloud native way https://github.com/mariadb-operator/mariadb-operator

Open-source observability for microservices. Thanks to eBPF you can gain comprehensive insights into your system within minutes. https://github.com/coroot/coroot

The article by Luca Cavallin titled "barco: Linux Containers From Scratch in C" is a comprehensive guide on creating a simple container runtime in C. It focuses on utilizing Linux kernel features like namespaces, seccomp, capabilities, and cgroups. The project, named 'barco', serves as a learning tool for understanding containerization in Linux and is not intended for production use. The article also details the development process, including the environment setup and the structure of the C project. https://www.lucavall.in/barco-linux-containers-from-scratch-in-c

Self-hosted Jira - RIP. Support for Server products ended on Feb. 15, 2024 Server products and apps no longer receive technical support, security updates, and bug fixes for vulnerabilities. https://www.atlassian.com/migration/assess/journey-to-cloud

This driver allows Kubernetes to access NFS server on Linux node. https://github.com/kubernetes-csi/csi-driver-nfs

m9sweeper is a free and easy kubernetes security platform. https://github.com/m9sweeper/m9sweeper

Watches k8s cluster events and logs them to stdout in JSON https://github.com/max-rocket-internet/k8s-event-logger

https://nateb.xyz/a/self-managed-kubernetes The article by Nate Buckareff on "Self-Managed Kubernetes" is a detailed tutorial on setting up a self-managed Kubernetes cluster using QEMU, a Linux virtual machine environment. It covers steps like setting up a local test environment, creating virtual network interfaces, bootstrapping nodes, and installing Kubernetes with k0s. The guide also addresses network configurations using dnsmasq and iptables, and emphasizes the importance of understanding Kubernetes intricacies for successful self-management.

🦥 Easy and simple Prometheus SLO (service level objectives) generator https://github.com/slok/sloth

zot - A production-ready vendor-neutral OCI-native container image registry (purely based on OCI Distribution Specification) https://github.com/project-zot/zot

Define sleep & wake up cycles for your Kubernetes resources. Automatically schedule to shutdown Deployments, CronJobs, StatefulSets and HorizontalPodAutoscalers that occupy resources in your cluster and wake them up only when you need them, reducing that way the overall power consumption. https://github.com/rekuberate-io/sleepcycles

https://povilasv.me/how-to-monitor-kubelet/ The article on Povilas Versockas' blog provides a comprehensive guide on monitoring Kubelet, a key component in Kubernetes. It explains Kubelet's role in managing pods and nodes, details its operation, and discusses how to monitor it effectively using methods like the RED approach. The article also outlines the Kubernetes Service Level Objectives for Kubelet and introduces the Kubernetes Monitoring Mixin, which includes a dashboard and alerts for monitoring Kubelet. This resource is particularly useful for those looking to understand and improve their monitoring of Kubelet in a Kubernetes environment.

A kubectl plugin to visualize network policies rules. https://github.com/runoncloud/kubectl-np-viewer

Kepler (Kubernetes-based Efficient Power Level Exporter) uses eBPF to probe performance counters and other system stats, use ML models to estimate workload energy consumption based on these stats, and exports them as Prometheus metrics https://github.com/sustainable-computing-io/kepler