Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
Все самое полезное для девопсера в одном канале. Наши курсы: https://clc.to/ZJ7Z1w По рекламе: @tproger_sales_bot Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/6798b4e4509aba56522d1787 Заявка: 8137718351
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
Канал Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin (@devopsslib) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 10 342 підписників, посідаючи 11 758 місце в категорії Технології та додатки та 61 362 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 10 342 підписників.
За останніми даними від 25 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -38, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.87%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.78% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 021 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 495 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як devops'a, навигация, скрипт, docker, git.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Все самое полезное для девопсера в одном канале.
Наши курсы: https://clc.to/ZJ7Z1w
По рекламе: @tproger_sales_bot
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/6798b4e4509aba56522d1787
Заявка: 8137718351”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 26 жовтня, 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.
${{ ... }} внутри run: подставляются до запуска shell. Если напрямую вставить туда github.event.pull_request.title, чужой заголовок может изменить текст исполняемого скрипта.
Для inline-скриптов GitHub рекомендует передавать такое значение через промежуточную переменную окружения. Например, шаг внутри steps: job на Ubuntu runner:
- name: Print PR title
shell: bash
env:
TITLE: ${{ github.event.pull_request.title }}
run: |
printf '%s\n' "$TITLE"
Теперь заголовок передаётся как данные. Bash не разбирает содержимое "$TITLE" повторно как команды. Двойные кавычки также не дают разбить значение по пробелам, а фиксированный формат '%s\n' не превращает сам заголовок в форматную строку.
Этот шаг только печатает значение, дополнительных прав ему не нужно. Не передавайте переменную дальше в eval или bash -c, иначе снова получите исполнение текста как кода.
Исправление защищает эту подстановку. Права токена, доступ к секретам и checkout непроверенного кода в привилегированных pull_request_target или workflow_run требуют отдельной проверки.
Рекомендации GitHub по обработке недоверенного ввода
#арсенал_инженера💥 ИИ для разработчиков — применение нейросетей в повседневной разработке: работа с кодом, тестирование и ревью. 💥 Разработка ИИ-агентов — архитектура агентов и создание собственных AI-решений.📍 Разница в цене — почти 50 тысяч рублей. Можно освоить больше, не выходя за рамки запланированного бюджета. А если тебе интереснее Python, алгоритмы, backend или DevOps — выбирай другую пару курсов из каталога. Акция действует до 31 октября включительно ⏳ ⏮️ Пора прокачать свой стек
podSelector и policyTypes на обеих сторонах.
И сначала убедитесь, что сетевой плагин поддерживает NetworkPolicy. Само создание объекта в API фильтрацию трафика не включает.
Модель NetworkPolicy в документации Kubernetes
#архитектура_на_салфеткеPersistent=true.
Пример секции для backup.timer на Linux с systemd:
[Timer] OnCalendar=daily Persistent=true RandomizedDelaySec=15mЭто только секция таймера. Для выполнения работы нужен отдельный
backup.service. По умолчанию таймер активирует сервис с тем же базовым именем.
С Persistent=true systemd хранит время последнего срабатывания на диске. Если в период неактивности таймер должен был сработать хотя бы раз, при активации он вызовет сервис. Но не по разу за каждую пропущенную ночь.
У этой настройки две важные границы:
— она действует только с OnCalendar=. Для OnBootSec= и других монотонных таймеров эффекта нет
— догоняющий запуск тоже учитывает RandomizedDelaySec=. В примере он может дополнительно задержаться на случайный интервал до 15 минут
Точной секунды пример не обещает: у таймера есть ещё AccuracySec=, по умолчанию одна минута.
Параметры systemd.timer
#root_promptAND. Когда показатель за короткое окно опустится ниже порога, условие перестанет выполняться, хотя часовое окно ещё помнит сбой. Если добавляете пары для других скоростей расхода, их объединяют через OR.
Окна и пороги из примера нужно примерить к своему трафику. На малонагруженном сервисе даже несколько запросов заметно меняют долю ошибок. Точное время сброса алерта из одного размера окна не следует.
Разбор и примеры правил в SRE Workbook
#архитектура_на_салфетке💥 ИИ для разработчиков — применение нейросетей в повседневной разработке: работа с кодом, тестирование и ревью. 💥 Разработка ИИ-агентов — архитектура агентов и создание собственных AI-решений.Вместе курсы стоят 108 000 ₽, но по акции оба обойдутся в 59 000 ₽. Экономия — 49 000 ₽ 🔥 Интересуют Python и ИИ или алгоритмы и архитектура? Можно выбрать любые два курса из каталога. Акция действует до 31 октября включительно ⏳ ⏬ Собрать свой учебный билд
cancel-in-progress: false сохраняет выполняющийся запуск. Но само по себе это не гарантирует, что все ожидающие деплои дойдут до исполнения.
Например, на уровне workflow в GitHub.com задано:
concurrency: group: production cancel-in-progress: falseВ стандартном режиме
queue: single у группы один выполняющийся и один ожидающий запуск. A деплоится, B ждёт. Приходит C — и заменяет ожидающий B. Запущенный A при этом продолжает работать.
Если важно сохранить несколько ожидающих запусков, в текущей документации есть другой режим:
concurrency: group: production queue: maxТак могут ждать до 100 запусков. Когда очередь заполнена, новые отменяются. Сочетание
queue: max и cancel-in-progress: true вызовет ошибку валидации workflow.
Есть нюанс и с порядком. FIFO считается по моменту начала ожидания concurrency-группы, а не по времени отправки workflow. Порядок коммитов сам по себе не гарантирует порядок деплоев.
Используйте одну группу для workflow одного репозитория, которые должны делить блокировку. Внешнюю систему деплоя имя production не остановит. Для GitHub Enterprise Server доступность режима нужно сверить с документацией вашей версии.
Как работает concurrency
#арсенал_инженераrate() считает средний прирост counter в секунду и учитывает его сбросы. Если сначала сложить счётчики разных реплик, информация о сбросе отдельной серии потеряется. Поэтому сначала считаем скорость для каждой серии, затем суммируем:
sum by (job) (
rate(http_requests_total{job="api-server"}[5m])
)
Это запрос для Prometheus, где уже есть counter http_requests_total с меткой job="api-server". Результат — среднее число запросов в секунду за выбранное окно, суммарно по сериям этого job. Имена метрики и меток подставьте из своей системы.
Окно 5m здесь пример. Его нужно соотнести с интервалом сбора и нужной чувствительностью графика. Для gauge, например текущей занятой памяти, rate() не подходит.
Документация Prometheus
#арсенал_инженераuvx showboat --help
Эту команду автор предлагает дать агенту: в справке есть всё необходимое, чтобы тот создал документ с демонстрацией новой функции.
Уиллисон замечал и обход механизма: агент напрямую правит текст отчёта. Тогда записанный вывод может расходиться с реальным запуском. Содержимое демонстрации тоже требует проверки.
#ии #инструменты