DevOps Portal | Linux
Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир DevOps Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3P8kFH
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali DevOps Portal | Linux analitikasi
DevOps Portal | Linux (@loose_code) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 13 083 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 9 353-o'rinni va Rossiya mintaqasida 49 257-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 13 083 obunachiga ega bo‘ldi.
15 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 1 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 16.59% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 9.08% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 170 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 188 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 8 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent devops, kubernetes, docker, linux, ebpf kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир DevOps
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Работаем с @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3P8kFH”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 16 Sentabr, 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.
kubectl tree — плагин для kubectl, который проходит по ownerReferences и выводит полное дерево объектов под Deployment или кастомным ресурсом, чтобы было видно, какой объект что создал.
➜ https://github.com/ahmetb/kubectl-tree
👉 DevOps Portalloosecode персональные билеты со скидкой.
[Купить билет]Отладить Go-контейнер, который перестал запускаться после недавнего изменения.Сможете найти первопричину и исправить сборку? https://labs.iximiuz.com/challenges/fix-go-container-image-broken-by-recent-change 👉 DevOps Portal
kubeconfig:
https://labs.iximiuz.com/challenges/access-kubernetes-api-through-ssh-socks-proxy
👉 DevOps PortalFROM scratch - и на этом закончить.
Но у такого подхода есть несколько проблем...
1. В контейнерах FROM scratch нет нормального управления пользователями
Базовый образ scratch — это буквально пустой образ. Поэтому файлов /etc/passwd и /etc/group там просто нет.
Из-за этого контейнеризированный процесс в большинстве случаев запускается от root.
2. В FROM scratch отсутствуют некоторые важные директории
/tmp, /root, /home, /var, /etc — ничего из этого в scratch-контейнере нет, если, конечно, вы не примонтируете нужные директории самостоятельно.
Из-за этого приложение может работать некорректно — попробуйте, например, создать временный файл и посмотрите, что произойдёт 😉
3. В FROM scratch нет CA-сертификатов и данных о часовых поясах
Нужно обратиться к HTTPS-эндпоинту? Не получится.
Нужно выполнить преобразование времени между часовыми поясами? Тоже не получится.
4. В FROM scratch нет runtime вашего языка
Если поддержка статической линковки в вашем языке не настолько хороша, как в Go, либо приложению нужен интерпретатор или runtime-окружение, использовать scratch-контейнеры становится практически невозможно.
Distroless-образы как раз решают эти проблемы, при этом оставаясь максимально близкими к подходу FROM scratch.
Хороший пример — проект GoogleContainerTools/distroless. В нём есть следующие базовые образы:
- distroless/static = scratch + структура директорий, похожая на обычный дистрибутив, /etc/{passwd,group}, CA-сертификаты и данные о часовых поясах
- distroless/base = distroless/static + glibc
- distroless/cc = distroless/base + libgcc
Также есть несколько специализированных под конкретные языки, но всё ещё distroless-образов:
- distroless/java — для Java 17, 21 и 25
- distroless/nodejs — для Node.js 22, 24 и 26
- distroless/python3 — соответственно, для Python 3
Но существуют и другие проекты и продукты.
Подробнее о distroless-образах - в туториале iximiuz Labs:
https://labs.iximiuz.com/tutorials/gcr-distroless-container-images
👉 DevOps Portalkeda-gpu-scaler — это внешний scaler для KEDA, который считывает GPU-метрики через NVML на каждом узле. Благодаря этому deployments с vLLM и Triton масштабируются по реальной нагрузке на GPU, а не по CPU, включая scale-to-zero
➜ https://github.com/pmady/keda-gpu-scaler
👉 DevOps Portal--gpu-memory-utilization, чтобы сбалансировать VRAM между весами модели и KV Cache
- Техники квантизации, которые позволяют увеличить throughput более чем в 2 раза — с 1,62 до 3,64 req/s — и вдвое сократить потребление VRAM
- Как работает Continuous Batching
Подробный гайд:
https://devopscube.com/deploying-llama-with-docker-and-vllm/
Следуя экспериментам по оптимизации из гайда, можно получить:
- рост общего throughput в 2,2 раза
- Time to First Token (TTFT) в 3 раза быстрее
- от 5 до 20+ одновременных пользователей на том же железе — NVIDIA RTX 4000
Примечание: этот гайд предназначен для обучения и экспериментов. Используйте его, чтобы разобраться в основных концепциях.
👉 DevOps Portal