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 19 875 підписників, посідаючи 6 610 місце в категорії Технології та додатки та 33 156 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 875 підписників.
За останніми даними від 27 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 19, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 13.30%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.75% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 644 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 342 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
- 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 28 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.
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
Instead of managing node groups, installing Karpenter, configuring the VPC CNI plugin, deploying the AWS Load Balancer Controller, setting up the EBS CSI driver, and keeping all of those components updated and compatible with each other - you enable a single flag and AWS handles all of it.https://darryl-ruggles.cloud/a-complete-terraform-setup-for-eks-auto-mode-is-it-right-for-you
