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 19 416 підписників, посідаючи 6 942 місце в категорії Технології та додатки та 34 783 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 416 підписників.
За останніми даними від 13 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 171, а за останні 24 години на 9, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 14.76%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.06% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 866 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 371 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 14 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, I’d like to take you through the journey of optimising Aurora, our high-traffic GraphQL front end API built on Node.js. Running on Google Kubernetes Engine, we’ve managed to reduce our pod count by over 30% without compromising latency, thanks to improvements in resource utilisation and code efficiency. I’ll share what worked, what didn’t, and why. So whether you’re facing similar challenges or simply curious about real-world Node.js optimisation, you should find practical insights here that you can apply to your own projects.https://tech.loveholidays.com/optimising-node-js-application-performance-7ba998c15a46
As Kubernetes continues to dominate the cloud-native ecosystem, the need for high-performance, scalable, and efficient networking solutions has become paramount. This blog compares LoxiLB with MetalLB as Kubernetes service load balancers and pits LoxiLB against NGINX and HAProxy for Kubernetes ingress. These comparisons mainly focus on performance for modern cloud-native workloads.https://dev.to/nikhilmalik/l4-l7-performance-comparing-loxilb-metallb-nginx-haproxy-1eh0
A lot has been written about logs, metrics, and traces as they are indeed key components in observability, application, and system monitoring. One thing that is often overlooked, however, is config data and its observability. In this blog, we'll explore what config data is, how it differs from logs, metrics, and traces, and discuss what architecture is needed to store this type of data and in which scenarios it provides value.https://www.cloudquery.io/blog/fourth-lost-pillar-of-observability-config-data-monitoring
Ask an engineering leader about their incident response protocol and they’ll tell you about their severity scale. “The first thing we do is we assign a severity to the incident,” they’ll say, “so the right people will get notified.” And this is sensible. In order to figure out whom to get involved, decision makers need to know how bad the problem is. If the problem is trivial, a small response will do, and most people can get on with their day. If it’s severe, it’s all hands on deck. Severity correlates (or at least, it’s easy to imagine it correlating) to financial impact. This makes a SEV scale appealing to management: it takes production incidents, which are so complex as to defy tidy categorization on any dimension, and helps make them legible. A typical SEV scale looks like this: - SEV-3: Impact limited to internal systems. - SEV-2: Non-customer-facing problem in production. - SEV-1: Service degradation with limited impact in production. - SEV-0: Widespread production outage. All hands on deck! But when you’re organizing an incident response, is severity really what matters?https://blog.danslimmon.com/2025/01/29/incident-sev-scales-are-a-waste-of-time/
Setting up alerts for metrics isn’t always straightforward. In some cases, a simple threshold works just fine — for example, monitoring disk space on a device. You can just set an alert at 10% remaining, and you’re covered. The same goes for tracking available memory on a server. But what if we need to monitor something like user behavior on a website? Imagine running a web store where you sell products. One approach might be to set a minimum threshold for daily sales and check it once a day. But what if something goes wrong, and you need to catch the issue much sooner — within hours or even minutes? In that case, a static threshold won’t cut it because user activity fluctuates throughout the day. This is where anomaly detection comes in.https://medium.com/booking-com-development/anomaly-detection-in-time-series-using-statistical-analysis-cc587b21d008
Define your dev environment as code. For microservice apps on Kubernetes.https://github.com/tilt-dev/tilt
Outpost is a self-hosted and open-source infrastructure that enables event producers to add outbound webhooks and Event Destinations to their platform with support for destination types such as Webhooks, Hookdeck Event Gateway, Amazon EventBridge, AWS SQS, AWS SNS, GCP Pub/Sub, RabbitMQ, and Kafka.https://github.com/hookdeck/outpost
brush (Bo(u)rn(e) RUsty SHell) is a POSIX- and bash-compatible shell, implemented in Rust. It's built and tested on Linux and macOS, with experimental support on Windows. (Its Linux build is fully supported running on Windows via WSL.)https://github.com/reubeno/brush
High-performance Rust stream processing engine, providing powerful data stream processing capabilities, supporting multiple input/output sources and processors.https://github.com/arkflow-rs/arkflow
Map visualization and firewall for AWS activity, inspired by Little Snitch for macOS.https://github.com/ccbrown/cloud-snitch
oomd is userspace Out-Of-Memory (OOM) killer for linux systems.https://github.com/facebookincubator/oomd
kubepfm is a simple wrapper to the kubectl port-forward command for multiple pods/deployments/services. It can start multiple kubectl port-forward processes based on the number of input targets. Terminating the tool (Ctrl-C) will also terminate all running kubectl sub-processes.https://github.com/flowerinthenight/kubepfm
A kubectl plugin to render the kubectl get pods --watch output in a much more readable fashion. Think of it as running watch kubectl get pods, but instead of polling, it uses the regular watch feature to stream updates as soon as they occur.https://github.com/applejag/kubectl-klock
Api-Version Compatibility Checker & Provides Migration Path for K8s Objectshttps://github.com/devtron-labs/silver-surfer
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
