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 19 423 підписників, посідаючи 6 940 місце в категорії Технології та додатки та 34 772 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 423 підписників.
За останніми даними від 14 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 168, а за останні 24 години на 4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 14.70%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.04% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 855 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 367 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 0.
- 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 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.
In this post, we showcase the External Secret Operator and Hashicorp Vault and focus on 2 important aspects. - How to avoid saving ANY secrets in Git, including tokens for fetching the application secrets - How to refresh secrets automatically without pod restarts and application deploymentshttps://medium.com/containers-101/gitops-secrets-with-argo-cd-hashicorp-vault-and-the-external-secret-operator-eb1eec1dab0d
Reno (1986)
* New Reno (1999)
* CUBIC (2004)
* FAST TCP (2005)
* BBRv1 (2016)
* BBRv2 (2019)
* BBRv3 (2023)
* ...
По умолчанию в Linux используется CUBIC. Однако создатели BBR (Google) выкладывают любопытные исследования, где резюмируют:
BBR enables big throughput improvements on high-speed, long-haul links... BBR enables significant reductions in latency in last-mile networks that connect users to the internet...Так может нам просто переехать на новые рельсы? Хотя кажется правильнее поставить вопрос по другому: в каких случаях какой алгоритм может быть предпочтительнее? ———— Алгоритмы Flow Control можно условно разделить на два типа: 1. Loss-based (ориентированы на потери пакетов):
Reno, NewReno, CUBIC
2. Delay-based (ориентированы на изменения RTT): FAST TCP, BBRv*
Основная цель любой реализации Flow Control — максимально эффективно использовать пропускную способность канала, сохраняя баланс между скоростью передачи данных и предотвращением перегрузок.
Скорость регулируется через Congestion Window (окно перегрузки) — сколько данных можно отправить без получения подтверждения.
Разница между подходами к контролю перегрузки заключается в методах её определения.
Loss-based (CUBIC)
Алгоритмы этого типа оценивают перегрузку по потерям пакетов.
Пришел дублирующий ACK или сработал Retransmission Timeout (RTO)? Значит есть потери и следовательно канал перегружен - снижаем скорость.
Затем ориентируясь на поступающие ACK, скорость увеличивается, пока не обнаружатся новые потери.
Такой подход может забивать очереди в канале до предела, что и будет приводить к потерям. Реакция носит реактивный характер: перегрузка фиксируется только после её возникновения.
Delay-based (BBR)
В Delay-based алгоритмах, таких как BBR, перегрузка оценивается на основе изменения задержек:
* минимальный RTT (RTT_min) принимается за эталон;
* если текущий RTT (RTT_now) превышает RTT_min, алгоритм предполагает, что канал перегружен, и снижает скорость передачи данных.
Таким образом, BBR стремится избегать заполнения очередей, что позволяет сократить задержки.
Его подход более превентивный: предотвращение перегрузки до её появления.
————
CUBIC проигрывает BBR в сетях с высоким RTT, например, в интернете. Это происходит из-за медленного роста скорости после обнаружения потерь: ACK приходят с задержкой.
Внутри дата-центров, где RTT низкий, CUBIC должен справляться лучше - быстрые ACK ускоряют рост скорости передачи данных.
BBR же в таких сетях может не дать преимуществ. При всплесках трафика он снижает скорость, чтобы избежать заполнения очередей, из-за чего канал используется не полностью. Кроме того, возможны конфликты между алгоритмами, когда та или иная реализация будет захватывать пропусную способность, вытесняя другие. Настоящие войны)
Вообщем как обычно надо быть осторожее!
Почитать:
- https://blog.apnic.net/2017/05/09/bbr-new-kid-tcp-block/
- https://book.systemsapproach.org/congestion.html
- https://tcpcc.systemsapproach.org/
tags: #network #tcptfmv is a CLI to rename Terraform resources, data sources, and modules and generate moved blocks.https://github.com/suzuki-shunsuke/tfmv
At Oodle's inception, we faced a common dilemma: choosing the right technology stack to get started. With a small team proficient in Go and a big vision, we needed a language that could handle everything from application development to infrastructure management. After careful consideration, we chose Go, and it has proven to be our Swiss Army knife for modern development. Here's why.https://blog.oodle.ai/go-all-the-way-why-golang-is-your-swiss-army-knife-for-modern-development
Kafka and NATS are both popular tools for message processing. This article provides a comparison between Kafka and NATS.https://dzone.com/articles/kafka-vs-nats-message-processing
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: 2Vtzqv2cU6pDocumentDB offers a native implementation of document-oriented NoSQL database, enabling seamless CRUD operations on BSON data types within a PostgreSQL framework. Beyond basic operations, DocumentDB empowers you to execute complex workloads, including full-text searches, geospatial queries, and vector embeddings on your dataset, delivering robust functionality and flexibility for diverse data management needs. PostgreSQL is a powerful, open source object-relational database system that uses and extends the SQL language combined with many features that safely store and scale the most complicated data workloads.https://github.com/microsoft/documentdb
Every six months or so, this neat group called the International Earth Rotation Service issues a directive on whether there will be a leap second inserted at the end of that six month period. You usually find out at the beginning of January or the beginning of July, and thus would have a leap second event at the end of June or December, respectively.https://rachelbythebay.com/w/2025/01/09/lag
⭐ До 31 января комплект «Kubernetes Мега» + интенсив «Service Mesh» со скидкой 25% — для тех, кто хочет подготовиться к внедрению паттерна без костылей в архитектуре.Подробности и программа курса — на сайте 👈 За 7 недель вы научитесь: 🔹переносить продукт на платформу k8s 🔹разворачивать отказоустойчивые кластеры 🔹ускорять траблшуттинг 🔹повышать отказоустойчивость продукта 🔹разворачивать и обслуживать кластер с автоматической ротацией сертификатов, автодеплоем и правильным хранением секретов 🔹работать с собственным оператором, сайдкарами и Service Mesh Еще раз ссылка на сайт 👈 Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451230 000 ₽172 500 ₽
Television is a fast and versatile fuzzy finder TUI. It lets you quickly search through any kind of data source (files, git repositories, environment variables, docker images, you name it) using a fuzzy matching algorithm and is designed to be easily extensible.https://github.com/alexpasmantier/television
Gemini is a Kubernetes CRD and operator for managing VolumeSnapshots. This allows you to create a snapshot of the data on your PersistentVolumes on a regular schedule, retire old snapshots, and restore snapshots with minimal downtime.https://github.com/FairwindsOps/gemini
In this guide we'll walk you through a task that is increasingly common in the Kubernetes space: migrating an existing Istio deployment to Linkerd. We'll start with a general overview of our recommended strategy for approaching this task, and then dig into some of the gory details. The good news is that most of the time, this is a pretty straightforward task that primarily consists of "removing lots of unnecessary Istio configuration". But as with all such changes, it can get a little hairy depending on the specifics of what your application does and how tightly you've (possibly accidentally) built dependencies to Istio's behavior. Happily, there is an incremental way to approach your migration which can help reduce overall risk—we'll talk about that below. Either way, be sure to read through carefully and think through your plan and strategy before you dive right in.https://buoyant.io/blog/migrating-from-istio-to-linkerd
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
