uz
Feedback

Firibgarlarga uchmang! Telemetrio bunday kanallarni topadi va belgilaydi 👉 Belgini ko‘rmoqchi bo‘lsangiz, obuna bo‘ling

DevOps&SRE Library

DevOps&SRE Library

Kanalga Telegram’da o‘tish

Библиотека статей по теме DevOps и SRE. Реклама: @ostinostin Контент: @mxssl РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/67704b536aa9672b963777b3

Ko'proq ko'rsatish

📈 Telegram kanali DevOps&SRE Library analitikasi

DevOps&SRE Library (@devopslibrary) Ingliz til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 19 873 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 603-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 031-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 873 obunachiga ega bo‘ldi.

09 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -22 ga, so‘nggi 24 soatda esa 3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 12.79% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.46% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 541 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 284 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent kubernete, cluster, infrastructure, storage, configuration kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Библиотека статей по теме DevOps и SRE. Реклама: @ostinostin Контент: @mxssl РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/67704b536aa9672b963777b3”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 10 Noyabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

19 873
Obunachilar
+324 soatlar
+107 kun
-2230 kun
Postlar arxiv
Personal-AI-Router
NVIDIA Personal AI Router (PAIR) is a local inference router for a group of compatible computers on the same network. It discovers participating nodes, manages supported inference engines, and presents Ollama-compatible and OpenAI-compatible proxy endpoints to applications and agents. Independent requests can be routed to eligible nodes according to engine availability, model availability, and current workload.
https://github.com/NVIDIA/Personal-AI-Router

web-llm
WebLLM is a high-performance in-browser LLM inference engine that brings language model inference directly onto web browsers with hardware acceleration. Everything runs inside the browser with no server support and is accelerated with WebGPU.
https://github.com/mlc-ai/web-llm

Автоматизация платформы не отбирает у вас интересные задачи. Она забирает рутину. Deckhouse Platform берёт на себя обновление
Автоматизация платформы не отбирает у вас интересные задачи. Она забирает рутину. Deckhouse Platform берёт на себя обновление, масштабирование и поддержку инфраструктуры «из коробки». Освободившееся время остаётся вам — на то, что вам действительно нравится. Обсудите с инженерами Deckhouse, что можно автоматизировать в вашем стеке 👈

solo
Ship one musl-linked executable. At runtime, load the user's existing glibc-linked GPU driver. No container, no AppImage, and no second libc in the process.
https://github.com/pg83/solo

Inside Cilium CNI: solving mysterious Kubernetes pod setup timeouts
In high-performance networking, 35 seconds is a lifetime. This was the latency required to iterate through our connection tracking table of 7 million entries at a maximum speed of 200,000 entries per second. At our 16-million-entry peak, this sequential lookup could take up to 80 seconds, leading to Cilium CNI timeouts preventing new pods from starting on affected nodes.
https://www.adyen.com/knowledge-hub/inside-cilium-cni-solving-kubernetes-pod-setup-timeouts

tailcat
Tailcat is a remix of Tailscale open source pieces to act like netcat, but over Tailscale's data plane, without Tailscale's control plane. Tailscale's data plane (magicsock, internally) gives you point-to-point WireGuard®-encrypted tunnels between two machines with DERP as the NAT-hole-punching communication side channel and the ultimate relay-of-last-resort if NAT traversal fails. Instead of using the Tailscale control plane, all tailcat connection metadata is exchanged out of band, however you want.
https://github.com/tailscale/tailcat

When declaring an incident becomes everyone's favorite workaround
You see someone declare a Sev-2 and you wonder: wait, why is that even an incident? Nothing is down. Customers aren't affected. But a manager needed to get their team's problem to the top of another team's priority queue, and the incident process was a reliable way to make it happen.
https://greatcircle.com/blog/2026/08/11/declaring-incidents-for-side-effects

eBPF: рентгеновское зрение для production Сервис замедлился, соединения обрываются, а привычные показатели указывают только н
eBPF: рентгеновское зрение для production Сервис замедлился, соединения обрываются, а привычные показатели указывают только на симптом. Чтобы найти настоящую причину, иногда нужно увидеть, что происходит глубже — на уровне ядра Linux. 23 сентября в 20:00 на открытом уроке курса «DevOps практики и инструменты» познакомитесь с eBPF — технологией, которая помогает исследовать сетевые события, производительность и безопасность работающей системы. На демонстрации вы увидите, как Cilium Hubble показывает сетевые взаимодействия и помогает находить проблемы с трафиком. С помощью Tetragon разберёте обнаружение подозрительной активности на уровне ядра. Также рассмотрите диагностику узких мест без остановки сервисов. Преподаватель объяснит архитектуру eBPF простыми словами — как программы безопасно запускаются в ядре, какие данные можно получать и почему этот подход расширяет возможности традиционного мониторинга. Вы поймёте, для каких задач eBPF действительно полезен, где он дополняет существующие средства наблюдаемости и когда его внедрение будет избыточным. 👉 Зарегистрируйтесь: https://vk.cc/d1Nx9k Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2VtzqxT3ABE

HAProxy Data Plane API
Data Plane API is a sidecar process that runs next to HAProxy and provides API endpoints for managing HAProxy. It requires HAProxy version 1.9.0 or higher.
https://github.com/haproxytech/dataplaneapi

substrate
Agent Substrate delivers a performant, high density runtime environment for large scale agent deployments. At its core, Agent Substrate maps a larger set of "actors" (applications such as agents) onto a smaller set of ready "workers", relying on the fact that agent-like applications tend to be idle most of the time to achieve heavy multiplexing.
https://github.com/agent-substrate/substrate

ksolver
Kubernetes cluster cost optimizer. Connects to a live cluster (or a saved snapshot), collects every scheduling constraint, and uses CP-SAT constraint programming to find the cheapest node fleet that still satisfies all placement rules.
https://github.com/syslenslabs/ksolver

grpc-streams-checker
Synthetic monitoring for gRPC server-side streams — open each stream, verify frames actually arrive, and export Prometheus metrics.
https://github.com/youngpabl0/grpc-streams-checker

k8s-mechanic
k8s-mechanic is a Kubernetes controller that watches your cluster for failures, investigates them automatically, and opens pull requests on your GitOps repository with proposed fixes — all without leaving your cluster. When a Pod is crash-looping, a Deployment is degraded, or a Node goes NotReady, mechanic spawns an in-cluster OpenCode agent that inspects the live cluster, locates the relevant manifests in your GitOps repo, determines the root cause, and opens a PR.
https://github.com/lenaxia/k8s-mechanic

🤖 DevOps в эпоху AI трансформации: что работает уже сейчас! 17 сентября Сбер собирает DevOps-инженеров, SRE и платформенные
🤖 DevOps в эпоху AI трансформации: что работает уже сейчас! 17 сентября Сбер собирает DevOps-инженеров, SRE и платформенные команды на встречу о том, как AI меняет работу с инфраструктурой, релизами и безопасностью. Обсудим: 🔘Platform Engineering и IDP: как строить внутренние платформы без лишней сложности 🔘Agentic engineering: каких агентов уже можно доверить пайплайнам 🔘Security на скорости: как закрывать уязвимости, когда счет идет на часы Своим опытом поделятся практики из Авито, Сбера, Cloud․ru и Т-Банка. Встречаемся 17 сентября в 17:00 в Сбер.Среде (Москва, Земляной Вал 9А) или онлайн. Мест всего 150 — успей занять своё по ссылке!

Ephemeral Environments: Automating QA for Reliable Cloud-Native Systems
Ephemeral environments are short-lived, isolated, fully provisioned, on-demand test environments created automatically from a pull request and destroyed the moment their job is done. This guide walks through why traditional environments fail, what ephemeral environments actually are, the modern stack that powers them, and a concrete, code-level blueprint for building your first ephemeral testing pipeline.
https://medium.com/@shezakhanashraf/ephemeral-environments-automating-qa-for-reliable-cloud-native-systems-9c94035feaf6

An 8-minute outage from a dead NLB and a JVM that cached DNS forever
We drained a Network Load Balancer during a planned migration, and one internal service kept hammering the dead IPs for 8 minutes. The cause wasn't the failover. It was a JVM caching the DNS record forever. The fix was a 30-second TTL and a health-check tweak, not a smarter system.
https://dev.to/claire_nguyen/an-8-minute-outage-from-a-dead-nlb-and-a-jvm-that-cached-dns-forever-4dmj

Dagster on Kubernetes: When More Nodes Won't Save You
You've scaled up your Kubernetes cluster. EC2 instances are running. CPU and memory metrics look reasonable. And yet — the number of completed Dagster runs stubbornly refuses to climb. This article walks through the full diagnostic journey — from the obvious knobs to the hidden PostgreSQL bottleneck that probably nobody warns you about.
https://medium.com/@wojciech.szyba/dagster-on-kubernetes-when-more-nodes-wont-save-you-d591ba6669fd

OpenViking
OpenViking is an open-source context database for AI agents. It stores memories, resources, and skills as one virtual filesystem under the viking:// protocol, so an agent browses its own context with ls, tree, and find instead of querying a black-box vector store. Content is processed into three tiers — L0 abstract, L1 overview, L2 details — and loaded on demand. Every retrieval leaves a trajectory you can watch and debug.
https://github.com/volcengine/OpenViking

kern
A fast, rootless sandbox and virtual resource runtime for any workload, including untrusted and AI-generated code. Daemonless: a real, kernel-enforced container in ~3.5 ms from an OCI image, no daemon, one 1.52 MB static binary.
https://github.com/getkern/kern

picomq
PicoMQ is durable, real-time streams over HTTP, built on S3-compatible object storage.
https://github.com/picomq/picomq