DevOps&SRE Library
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 19 863 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 603-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 084-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 863 obunachiga ega bo‘ldi.
02 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -12 ga, so‘nggi 24 soatda esa 1 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 13.31% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.66% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 644 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 322 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 03 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.
Manage Kubernetes ingress traffic with Cloudflare Tunnels via the Gateway API.https://github.com/pl4nty/cloudflare-kubernetes-gateway
kubectl-modify-secrets allows user to directly modify the secret without worrying about base64 encoding/decodinghttps://github.com/rajatjindal/kubectl-modify-secret
One of possible way to customize the Kubernetes cluster is to use Operators. They extend Kubernetes capabilities by automating the lifecycle management of applications beyond what’s natively supported. This process is powered by Custom Resource Definitions (CRDs) and Custom Resources (CRs). CRDs allow you to define your own API objects, while CRs are the instances of these definitions.https://fenyuk.medium.com/kubernetes-operator-create-the-one-with-kubebuilder-5d1ac240d0d4
In this post, we showcase the External Secret Operator and Hashicorp Vault and focus on 2 important aspects. - How to avoid saving ANY secrets in Git, including tokens for fetching the application secrets - How to refresh secrets automatically without pod restarts and application deploymentshttps://medium.com/containers-101/gitops-secrets-with-argo-cd-hashicorp-vault-and-the-external-secret-operator-eb1eec1dab0d
Reno (1986)
* New Reno (1999)
* CUBIC (2004)
* FAST TCP (2005)
* BBRv1 (2016)
* BBRv2 (2019)
* BBRv3 (2023)
* ...
По умолчанию в Linux используется CUBIC. Однако создатели BBR (Google) выкладывают любопытные исследования, где резюмируют:
BBR enables big throughput improvements on high-speed, long-haul links... BBR enables significant reductions in latency in last-mile networks that connect users to the internet...Так может нам просто переехать на новые рельсы? Хотя кажется правильнее поставить вопрос по другому: в каких случаях какой алгоритм может быть предпочтительнее? ———— Алгоритмы Flow Control можно условно разделить на два типа: 1. Loss-based (ориентированы на потери пакетов):
Reno, NewReno, CUBIC
2. Delay-based (ориентированы на изменения RTT): FAST TCP, BBRv*
Основная цель любой реализации Flow Control — максимально эффективно использовать пропускную способность канала, сохраняя баланс между скоростью передачи данных и предотвращением перегрузок.
Скорость регулируется через Congestion Window (окно перегрузки) — сколько данных можно отправить без получения подтверждения.
Разница между подходами к контролю перегрузки заключается в методах её определения.
Loss-based (CUBIC)
Алгоритмы этого типа оценивают перегрузку по потерям пакетов.
Пришел дублирующий ACK или сработал Retransmission Timeout (RTO)? Значит есть потери и следовательно канал перегружен - снижаем скорость.
Затем ориентируясь на поступающие ACK, скорость увеличивается, пока не обнаружатся новые потери.
Такой подход может забивать очереди в канале до предела, что и будет приводить к потерям. Реакция носит реактивный характер: перегрузка фиксируется только после её возникновения.
Delay-based (BBR)
В Delay-based алгоритмах, таких как BBR, перегрузка оценивается на основе изменения задержек:
* минимальный RTT (RTT_min) принимается за эталон;
* если текущий RTT (RTT_now) превышает RTT_min, алгоритм предполагает, что канал перегружен, и снижает скорость передачи данных.
Таким образом, BBR стремится избегать заполнения очередей, что позволяет сократить задержки.
Его подход более превентивный: предотвращение перегрузки до её появления.
————
CUBIC проигрывает BBR в сетях с высоким RTT, например, в интернете. Это происходит из-за медленного роста скорости после обнаружения потерь: ACK приходят с задержкой.
Внутри дата-центров, где RTT низкий, CUBIC должен справляться лучше - быстрые ACK ускоряют рост скорости передачи данных.
BBR же в таких сетях может не дать преимуществ. При всплесках трафика он снижает скорость, чтобы избежать заполнения очередей, из-за чего канал используется не полностью. Кроме того, возможны конфликты между алгоритмами, когда та или иная реализация будет захватывать пропусную способность, вытесняя другие. Настоящие войны)
Вообщем как обычно надо быть осторожее!
Почитать:
- https://blog.apnic.net/2017/05/09/bbr-new-kid-tcp-block/
- https://book.systemsapproach.org/congestion.html
- https://tcpcc.systemsapproach.org/
tags: #network #tcptfmv is a CLI to rename Terraform resources, data sources, and modules and generate moved blocks.https://github.com/suzuki-shunsuke/tfmv
At Oodle's inception, we faced a common dilemma: choosing the right technology stack to get started. With a small team proficient in Go and a big vision, we needed a language that could handle everything from application development to infrastructure management. After careful consideration, we chose Go, and it has proven to be our Swiss Army knife for modern development. Here's why.https://blog.oodle.ai/go-all-the-way-why-golang-is-your-swiss-army-knife-for-modern-development
Kafka and NATS are both popular tools for message processing. This article provides a comparison between Kafka and NATS.https://dzone.com/articles/kafka-vs-nats-message-processing
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: 2Vtzqv2cU6pDocumentDB offers a native implementation of document-oriented NoSQL database, enabling seamless CRUD operations on BSON data types within a PostgreSQL framework. Beyond basic operations, DocumentDB empowers you to execute complex workloads, including full-text searches, geospatial queries, and vector embeddings on your dataset, delivering robust functionality and flexibility for diverse data management needs. PostgreSQL is a powerful, open source object-relational database system that uses and extends the SQL language combined with many features that safely store and scale the most complicated data workloads.https://github.com/microsoft/documentdb
