DevOps Portal | Linux
Kanalga Telegram’da o‘tish
Присоединяйтесь к нашему каналу и погрузитесь в мир DevOps Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3P8kFH
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali DevOps Portal | Linux analitikasi
DevOps Portal | Linux (@loose_code) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 13 084 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 9 390-o'rinni va Rossiya mintaqasida 49 413-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 13 084 obunachiga ega bo‘ldi.
31 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 15 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 17.56% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 9.58% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 298 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 254 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 9 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
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3P8kFH”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 01 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.
13 084
Obunachilar
-124 soatlar
+97 kun
+1530 kun
Postlar arxiv
13 084
Один раз настроить CI/CD по мануалу и понять, как это работает — разные вещи.
Мануал ведёт за руку: вот команда, вот результат. Стоит отклониться от сценария — и уже непонятно, что сломалось и почему.
🎇На курсе «Основы DevOps» от Codeby не рассказывают, что такое DevOps, сразу работают руками: Linux и Bash как основа, потом Git, Ansible, Terraform. Дальше — контейнеризация, Docker, Kubernetes с хранилищем и масштабированием, Helm. CI/CD через Jenkins и GitHub Actions. В финале изучаете мониторинг, логирование, распределённый трейсинг.
31 тема, 7 модулей. Каждый инструмент закрепляется практическими задачами в инфраструктуре.
🪧Подходит, если уже в IT и хотите системно закрыть DevOps, а не просто добавить строчку в резюме.
Старт курса 14 сентября
➡️ Посмотреть программу курса и записаться
✉️Бесплатная консультация: @CodebyAcademyBot
13 084
Изучите основы Kubernetes Ingress за 7 минут
В этом подробном материале разберём:
* Что такое Kubernetes Ingress?
* Как работает Kubernetes Ingress?
* Что такое Ingress Controller?
* Как работает Ingress Controller?
* Архитектуру Ingress и Ingress Controller
https://devopscube.com/kubernetes-ingress-tutorial/
Примечание: хотя Ingress по-прежнему остаётся самым распространённым вариантом, Kubernetes постепенно движется в сторону Gateway API для более продвинутого и гибкого управления трафиком.
Если сначала разобраться с Ingress, освоить Gateway API будет значительно проще.
👉 DevOps Portal
13 084
Kubernetes Job и JobSet: в чём разница
Разбираемся
Job/CronJob запускает одну конкретную batch-нагрузку.
Например: ETL-задачу, резервное копирование, генерацию отчётов и т. д.
JobSet, в свою очередь, запускает несколько скоординированных Job как единую распределённую нагрузку.
Каждая Job в наборе может иметь собственный шаблон Pod и связанные с ним настройки, но весь набор при этом работает как единое целое.
Под капотом JobSet запускает дочерние Job в индексированном режиме. Это означает, что каждый Pod получает стабильный индекс и hostname, например
worker-0, worker-1 и т. д.
Кроме того, JobSet создаёт headless-сервис, через который Pod могут обнаруживать друг друга.
Основной сценарий использования JobSet — нагрузки AI/ML и HPC.
Например, в Kubeflow Trainer JobSet используется для запуска распределённого обучения моделей.
👉 DevOps Portal13 084
Kubeswitch — CLI-инструмент, который упрощает переключение между разными контекстами
kubectl.
Kubeswitch можно использовать как полноценную замену kubectx.
➜ https://github.com/danielfoehrKn/kubeswitch
👉 DevOps Portal13 084
Разбираем MLflow на практических примерах
Вот разбор про MLOps, где рассмотрели MLflow — один из ключевых инструментов в MLOps.
В материале:
- Что такое трекинг экспериментов
- Как устроена архитектура MLflow
- Развёртывание MLflow в Kubernetes — практика
- Локальное обучение модели для прогнозирования оттока сотрудников и трекинг запусков через MLflow — практика
- Регистрация моделей и управление ими в MLflow Model Registry
И многое другое.
https://newsletter.devopscube.com/p/mlfow
👉 DevOps Portal
13 084
🔍Тестовое собеседование с Head of DevOps уже завтра
4 августа(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle DevOps-разработчика.
Как это будет:
📂 Александр Хренников, Head of DevOps в KTS с опытом 14+ лет, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Александр будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять, чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Александру
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для DevOps-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_devops_bot
Реклама.
О рекламодателе.
13 084
Трекинг экспериментов в MLOps
В машинном обучении при каждом обучении модели создаётся новый запуск обучения.
Эксперимент - это набор таких запусков.
Трекинг экспериментов - это автоматическое логирование важной информации о каждом запуске обучения.
Например, во время каждого запуска обучения ML-модели сохраняются следующие данные:
- Параметры: алгоритм, гиперпараметры, версия датасета.
- Метрики: точность, F1-мера, время обучения.
- Артефакты: файл модели, файлы окружения и другие материалы.
- Метаданные: информация о расположении артефактов, сигнатура модели, пример входных данных, пользовательские метаданные и другое.
Это похоже на то, как в CI-системах отслеживаются SHA коммита, номер сборки, логи и другие данные.
Трекинг экспериментов выполняет ту же задачу для запусков обучения моделей машинного обучения.
Поэтому запуск обучения без трекинга - это как CI-сборка без истории сборок.
Самый распространённый инструмент для трекинга экспериментов - MLflow.
👉 DevOps Portal
13 084
KubeGUI — десктопное приложение с графическим интерфейсом для управления Kubernetes-кластерами, визуализации ресурсов и работы с ними.
➜ https://github.com/gerbil/kubegui
👉 DevOps Portal
13 084
С Днём сисадмина — праздником тех, кто держит прод в проде
На ежегодном слёте сисадминов записали интервью: спросили, что в работе любят больше всего и как справляются со стрессом.
Помогает и банальное: в Яндекс 360 управление сотрудниками, доступами и сервисами собрано в одной админке.
👉 DevOps Portal
13 084
Repost from Мир Linux
🍻 Сегодня отмечается день системного администратора 🍻
Ежегодно в последнюю пятницу июля мир отмечает праздник людей, благодаря которым компьютеры работают, сети не падают, а проблемы решаются до того, как мы о них узнаем.
В 2026 году этот день выпал на 31 июля.
Поздравляем всех сисадминов с праздником!
@linuxos_tg
13 084
В этой статье рассказывается, как спроектировать ИИ-агента для SRE-задач, который анализирует алерты, логи, данные Kubernetes, ранбуки, деплои и сигналы систем наблюдаемости, чтобы диагностировать инциденты и предлагать безопасные действия.
Читайте тут
👉 DevOps Portal
13 084
Большинство считает, что Kubernetes Gateway API предназначен только для Ingress. Но это не так.
Gateway API также умеет управлять east-west-трафиком – то есть взаимодействием между сервисами. Разберёмся, как это работает
Для начала нужно понять, что такое инициатива GAMMA.
GAMMA — Gateway API for Mesh Management and Administration
Изначально Gateway API был разработан для управления ingress-трафиком.
То есть трафиком, который поступает извне кластера к сервисам внутри него – это сценарий north-south.
GAMMA расширяет возможности Gateway API на внутренний трафик service mesh – то есть на east-west-трафик.
Это означает, что одни и те же ресурсы Gateway API можно использовать как для Ingress, так и для service mesh.
Но есть важное отличие 👇
Обычно при использовании таких ресурсов Gateway API, как
HTTPRoute, GRPCRoute и других, в качестве parentRef указывается Gateway.
Именно Gateway является точкой входа, которой принадлежат IP-адрес и порты, принимающие трафик извне кластера.
Однако в подходе GAMMA при настройке mesh-трафика ресурсы Gateway API, например HTTPRoute, могут использовать в качестве parentRef не Gateway, а Service.
После этого HTTPRoute определяет, как должен маршрутизироваться трафик, поступающий на этот Service: распределение по весам, разделение трафика и другие правила.
Схема прохождения трафика выглядит так:
client → общий Service (backend) → Services отдельных версий (backend-v1, backend-v2) → pods
При этом нельзя использовать паттерн «общий Service + subsets», как в связке Istio VirtualService и DestinationRule.
Причина в том, что Gateway API проектируется как единый стандарт, который должен работать с разными реализациями service mesh, включая Istio, Linkerd и другие.
👉 DevOps Portal13 084
Repost from infosec
• Друзья, пришло время провести очередной конкурс. На этот раз мы разыгрываем бумажную версию книги "The Ultimate Kali Linux Book" - это новое издание книги по изучению Kali Linux, которое перевели на русский язык.
• К слову, книга содержит более 800 страниц информации и будет полезна как новичкам, так и опытным специалистам.
• Итоги подведём 8 августа в 10:00, при помощи бота, который рандомно выберет 8 победителей. Доставка для победителей бесплатная в зоне действия СДЭК. Удачи ❤
Для участия нужно:
1. Быть подписанным на наш канал: Infosec.
2. Подписаться на канал наших друзей: Мир Linux.
3. Нажать на кнопку «Участвовать»;
4. Ждать результат.
Бот может немного подвиснуть — не переживайте! В таком случае просто нажмите еще раз на кнопку «Участвовать».
#Конкурс
13 084
Вышел годный инструмент, который помогает изучать Linux на практике
Shell Gym – интерактивный тренажёр командной строки Linux, созданный на основе многолетнего опыта преподавания. По сути, автор выделил ядро iximiuz Labs и превратил его в отдельный демон.
https://github.com/iximiuz/shellgym
👉 DevOps Portal
13 084
Ozon Tech опубликовал часть программы E-CODE. И по части инфраструктуры там такие бриллианты:
• опыт обмена множества кастомных схем доставки данных на единую платформу
• история крупной гибридной инфры, мигрировавшей в K8-s
• анатомия хранилища артефактов (и не одного — обещают вскрытие сразу семи решений)
• путь сетевого оборудования к декларативному описанию через DSL
• противостояние конечности облаков за счёт capacity management
• перевод кластеров под управлением Patroni с kube-api на etcdv3 без сплитбрейна
Озонтеховцы уже традиционно радуют серьёзным подходом к официальной части конфы. Ну а гастрофест и вечеринки — это уже на вкус и цвет. В этом году, кстати, заявлены ещё и DJ-сеты.
Короче, годная конфа. И если вы ещё не забили в календаре 12 и 13 сентября под E-CODE, пора этим заняться: https://ecode.ozon.tech/
13 084
Запуск распределённого обучения ИИ в Kubernetes – это не просто добавление GPU
В выпуске Kubeflow Pipelines рассказывали, что этап обучения в пайплайне обычно передаётся Kubeflow Trainer.
И вот почему.
Некоторые задачи обучения ML-моделей и дообучения LLM требуют нескольких GPU, распределённых между несколькими нодами Kubernetes.
Для этого необходимо:
— создавать и управлять несколькими worker-подами;
— выделять GPU-ресурсы;
— настраивать взаимодействие между воркерами;
— отслеживать статус обучающих джобов и многое другое.
Kubeflow Trainer решает эти задачи в Kubernetes-native формате с помощью CRD и скрывает большую часть связанной с этим сложности.
В этом выпуске MLOps-рассылки разобрали:
— основы распределённого обучения;
— архитектуру Kubeflow Trainer: TrainJob, Runtimes и JobSet;
— установку Trainer и запуск первого распределённого TrainJob на CPU-нодах;
— запуск ML-задач на GPU-нодах;
— каким моделям действительно нужны GPU.
Читать: https://newsletter.devopscube.com/p/kubeflow-trainer
👉 DevOps Portal
13 084
Небольшой совет по работе с командной строкой Linux
Чтобы скрыть каталоги
. и .., но при этом показать остальные скрытые файлы и директории, используйте:
ls -Als -a13 084
Паттерны проброса портов в Kubernetes
Ты находишься внутри dev-кластера, доступ к сети ограничен, и сервис, который ты только что задеплоил, ведёт себя странно.
Нет ни LoadBalancer, ни настроенного ingress-контроллера, и «просто открыть порт» – не вариант, потому что сетевики либо тормозят, либо отвечают отказом.
Вот здесь тебя и выручает
kubectl port-forward.
Вот простая инфографика, чтобы было легче понять.
👉 DevOps Portal13 084
😒 Подборка каналов по информационной безопасности
Проверенные каналы по безопасности, которые реально помогают расти.
👍 ZeroDay — Уроки, эксплуатация уязвимостей с нуля
👍 Белый Хакер — Свежие новости из мира ИБ
😎 Бункер Хакера — Статьи, книги, шпаргалки и хакинг
👨💻 Серверная Админа — Настройка и уроки по компьютерным сетям
📂 Подписывайся
13 084
В этой статье показано, как использовать Kubernetes ConfigMap в качестве лёгковесного хранилища состояния в реальном времени: отслеживать изменения ConfigMap и распределять события с помощью Python asyncio.
➜ https://medium.com/sahibinden-technology/using-kubernetes-configmaps-as-a-real-time-state-store-483c47ee23cd
👉 DevOps Portal
