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 19 395 підписників, посідаючи 6 952 місце в категорії Технології та додатки та 34 902 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 395 підписників.
За останніми даними від 10 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 154, а за останні 24 години на 7, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 15.22%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.12% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 949 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 380 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 11 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.
Oh My Zsh is still getting recommended a lot. The main problem with Oh My Zsh is that it adds a lot of unnecessary bloat that affects shell startup time. Since OMZ is written in shell scripts, every time you open a new terminal tab, it has to interpret all those scripts. Most likely, you don't need OMZ at all.https://rushter.com/blog/zsh-shell
kaniko is a tool to build container images from a Dockerfile, inside a container or Kubernetes cluster. This is a supported replacement of the original GoogleContainerTools/kaniko repository, which was archived in June of 2025.https://github.com/chainguard-forks/kaniko
Kubernetes Operator to automate Helm, DaemonSet, StatefulSet & Deployment updateshttps://github.com/keel-hq/keel
Write Kubernetes manifests in TypeScript.https://github.com/konfjs/k8skonf
Unit test for helm chart in YAML to keep your chart consistent and robust!https://github.com/helm-unittest/helm-unittest
This repo aims to provide a comprehensive test suite that goes far beyond the conformance tests, to help users better understand the real-world behavior of implementations.https://github.com/howardjohn/gateway-api-bench
Think building a SaaS platform is out of reach? With Kamaji, GitOps, and Kubernetes, it’s simpler — and more powerful — than it seems.https://itnext.io/build-your-own-saas-cloud-platform-with-kamaji-and-gitops-aeec1b5f17fd
Phoenix is an open-source AI observability platform designed for experimentation, evaluation, and troubleshooting.https://github.com/Arize-ai/phoenix
A set of Grafana dashboards and Prometheus alerts for Kubernetes Autoscaling using the metrics from Kube-state-metrics, Karpenter, and Cluster-autoscaler.https://github.com/adinhodovic/kubernetes-autoscaling-mixin
JuiceFS is a high-performance POSIX file system released under Apache License 2.0, particularly designed for the cloud-native environment. The data, stored via JuiceFS, will be persisted in Object Storage (e.g. Amazon S3), and the corresponding metadata can be persisted in various compatible database engines such as Redis, MySQL, and TiKV based on the scenarios and requirements. With JuiceFS, massive cloud storage can be directly connected to big data, machine learning, artificial intelligence, and various application platforms in production environments. Without modifying code, the massive cloud storage can be used as efficiently as local storage.https://github.com/juicedata/juicefs
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
