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 19 407 підписників, посідаючи 6 952 місце в категорії Технології та додатки та 34 858 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 407 підписників.
За останніми даними від 11 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 162, а за останні 24 години на 13, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 15.12%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.09% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 932 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 376 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 12 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.
One of the things we quickly find out when using Kubernetes is that it’s hard to know what is going on in our cluster. In most cases, we implement monitoring and alerting after we’ve dealt with problems, but there is a better way. We don’t need to wait for the explosions, we can re-use the community’s knowledge and implement observability from the beginning.https://www.amazinglyabstract.it/kubernetes/observability/2025/06/26/kubernetes-mixins.html
Elephantshark helps monitor, understand and troubleshoot Postgres network traffic: Postgres clients, drivers and ORMs talking to Postgres servers, proxies and poolers (also: standby servers talking to their primaries and subscriber servers talking to their publishers).https://github.com/neondatabase-labs/elephantshark
A comprehensive list of PostgreSQL 18 new features, performance optimizations, operational and observability improvements, and new tools for devs.https://xata.io/blog/going-down-the-rabbit-hole-of-postgres-18-features
Understand Kubernetes monitoring metrics that help detect issues early, improve reliability, and keep your cluster performing at its best.https://last9.io/blog/kubernetes-monitoring-metrics
Metrics are the quantitative backbone of observability—the numbers that tell us how our systems are performing. This is the third post in our OpenTelemetry naming series, where we've already explored how to name spans and how to enrich them with meaningful attributes. Now let's tackle the art of naming the measurements that matter.https://blog.olly.garden/how-to-name-your-metrics
High-performance read-through cache for object storage.https://github.com/s2-streamstore/cachey
IntelliShell is a powerful command template and snippet manager for your shell. It goes far beyond a simple history search, transforming your terminal into a structured, searchable, and intelligent library of your commands.https://github.com/lasantosr/intelli-shell
Prometheus exporter for PostgreSQLhttps://github.com/pgexporter/pgexporter
pgschema is a CLI tool that brings terraform-style declarative schema migration workflow to Postgreshttps://github.com/pgschema/pgschema
There are books & many articles online, like this one arguing for using Postgres for everything. I thought I’d take a look at one use case - using Postgres instead of Redis for caching. I work with APIs quite a bit, so I’d build a super simple HTTP server that responds with data from that cache. I’d start from Redis as this is something I frequently encounter at work, switch it out to Postgres using unlogged tables and see if there’s a difference.https://dizzy.zone/2025/09/24/Redis-is-fast-Ill-cache-in-Postgres/
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
