DevOps&SRE Library
Библиотека статей по теме DevOps и SRE. Реклама: @ostinostin Контент: @mxssl РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/67704b536aa9672b963777b3
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу DevOps&SRE Library
Канал DevOps&SRE Library (@devopslibrary) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 19 416 підписників, посідаючи 6 946 місце в категорії Технології та додатки та 34 835 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 416 підписників.
За останніми даними від 12 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 166, а за останні 24 години на 13, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 14.98%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.10% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 908 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 377 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 1.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як kubernete, cluster, infrastructure, storage, configuration.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Библиотека статей по теме DevOps и SRE.
Реклама: @ostinostin
Контент: @mxssl
РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/67704b536aa9672b963777b3”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 14 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.
Log analytics in a single binary. No dependencies. Lynx Flow query language.https://github.com/lynxbase/lynxdb
Traceway is a self-hosted observability platform that ingests OpenTelemetry traces and metrics, groups exceptions automatically, and gives you endpoint performance, distributed tracing, and alerts — all in a single binary. No OTel Collector or separate time-series database required.https://github.com/tracewayapp/traceway
As part of an ongoing series, the Developer Experience SIG interviews organizations about their real-world OpenTelemetry Collector deployments to share practical lessons with the broader community. This post features Adobe, a global software company whose observability team has built an OpenTelemetry-based telemetry pipeline designed for simplicity at massive scale, with thousands of collectors running per signal type across the company’s infrastructure.https://opentelemetry.io/blog/2026/devex-adobe
Exports helm release, chart, and version statistics in the prometheus format.https://github.com/sstarcher/helm-exporter
The open-source, datacenter-scale inference stack. Dynamo is the orchestration layer above inference engines — it doesn't replace SGLang, TensorRT-LLM, or vLLM, it turns them into a coordinated multi-node inference system. Disaggregated serving, intelligent routing, multi-tier KV caching, and automatic scaling work together to maximize throughput and minimize latency for LLM, reasoning, multimodal, and video generation workloads.https://github.com/ai-dynamo/dynamo
This article explains how to use the In-Place Pod Resize feature in Kubernetes, combined with Kube Startup CPU Boost, to speed up Java application startup.https://piotrminkowski.com/2025/12/22/startup-cpu-boost-in-kubernetes-with-in-place-pod-resize/
This is a story about a tricky issue I resolved recently.https://dev.to/datton94/how-my-client-hit-linux-kernel-network-limits-on-aws-eks-3am5
More and more enterprises want the benefits of AI-assisted coding, automatic completions, suggestions, and inline generation, without sending their source code to external APIs. This has naturally increased interest in self-hosted coding assistants, where all inference runs on internal hardware and all models stay inside a controlled environment. We built a complete prototype of such a system. In this article, we walk through its architecture, explain how Kubernetes is used to deploy it, and how different system parameters interact to determine real-world performance. In a separate post, we study how the llama.cpp inference server behaves under increasing load.https://medium.com/@ferraricorneloup.teo/inside-a-self-hosted-ai-coding-assistant-architecture-kubernetes-deployment-and-llama-cpp-158330a12441
A personal knowledge base that turns markdown notes into a semantically-connected, AI-augmented knowledge graph. Atomic stores knowledge as atoms — markdown notes that are automatically chunked, embedded, tagged, and linked by semantic similarity. Your atoms can be synthesized into wiki articles, explored on a spatial canvas, and queried through an agentic chat interface.https://github.com/kenforthewin/atomic
Run multiple agents in parallel — each in its own container, with its own workspace, collaborating on your code or project files simultaneously.https://github.com/GoogleCloudPlatform/scion
A lightweight, single-binary OpenTelemetry viewer for local development. Visualize traces, logs, and metrics from your instrumented applications — no Docker, no databases, no complex setup.https://github.com/mesaglio/otel-front
DriftHound is a Rails WebApp that receives Terraform drift reports via API and provides visibility into infrastructure drift across your projects.https://github.com/drifthoundhq/drifthound
After successfully adopting Terraform for GitHub repository management, the next step in our Infrastructure as Code (IaC) journey was clear: dogfood our own product and manage our domains and DNS zones using the DNSimple Terraform provider.https://blog.dnsimple.com/2025/11/managing-domains-terraform-dnsimple
After a few years of writing open-source Terraform modules, I've picked up a few syntax tricks that make code safer, cleaner, and easier to maintain.https://rosesecurity.dev/2025/12/04/terraform-tips-and-tricks.html
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
