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 19 405 підписників, посідаючи 6 933 місце в категорії Технології та додатки та 34 700 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 405 підписників.
За останніми даними від 21 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 89, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 14.66%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.20% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 845 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 398 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 22 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 distributed systems, failures and latency issues are inevitable. Services can fail due to overloaded servers, network issues, bugs, and various other factors. As engineers building distributed systems, we need strategies to make our services robust and resilient in the face of such failures. One useful technique is using retries.https://www.codereliant.io/retries-backoff-jitter
The microservices architecture adds more moving parts to the overall system, and this doesn’t come for free. The cost of fully embracing microservices is only worth paying if it can be amortized across dozens of development teams.https://robertovitillo.com/costs-of-microservices
This week, we're taking another significant step forward as we get into the critical stack of monitoring and alerting. Now, it's time to equip yourself with the knowledge and tools needed to keep an eye on systems, analyze performance, and respond quickly to any issues that may come up.https://www.codereliant.io/sre-interview-prep-plan-week-3
In this blog post, we aim to expand on the first 5 lessons shared by Google's Site Reliability Engineering team, offering a closer look at practical implementation examples.https://www.codereliant.io/20-sre-lessons-from-google-part1
2VtzqvBXnuEWe often get questions like: - How much data can I put in an Elasticsearch cluster? - How many nodes can an Elasticsearch cluster have? - What’s the biggest cluster that you’ve seen? And while the 14-year-old in me is proud to say that we’ve done 24/7 support for clusters of 1000+ nodes holding many PB of data, I am quick to add that: 1. It doesn’t mean it’s a good idea to have clusters that big. 2. Such generic questions deserve more nuanced answers. Which is exactly what this blog post does. And it applies to OpenSearch as well as for Elasticsearch. And for the most part, to Solr (where the cluster state is stored in Zookeeper).https://sematext.com/blog/elasticsearch-scaling-cluster-state
We've added the ability to lint Dockerfiles on demand in Depot. This post covers the top 10 most common Dockerfile linting issues we've seen flowing through Depot.https://depot.dev/blog/dockerfile-linting-issues
Argo Workflows provides an excellent platform for infrastructure automation, and has replaced Jenkins as my go tool for running scheduled or event-driven automation tasks. In growing my experience with Argo Workflows, I’ve killed clusters, broken workflows and generally made a mess of things. I’ve also built a lot of workflows that needed refactoring as they became difficult to maintain. This blog post aims to share some of the lessons I’ve learned, and some of the patterns I’ve developed, to help you avoid the same mistakes I’ve made.https://hodgkins.io/argo-workflow-proven-patterns-from-production
A Terraform Provider for Namecheap domain DNS configuration.https://github.com/namecheap/terraform-provider-namecheap
Scratch is an open-source alternative to BigQuery, Redshift, and Snowflake. Runs on Clickhouse.https://github.com/scratchdata/ScratchDB
RedisInsight is a visual tool that provides capabilities to design, develop and optimize your Redis application. Query, analyse and interact with your Redis data.https://github.com/RedisInsight/RedisInsight
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
