Cloud Services

Изучите бессерверную работу на AWS шаг за шагом: асинхронные функции Lambda

https://dev.to/slsbytheodo/learn-serverless-on-aws-step-by-step-lambda-destinations-f5b

Бессерверная система имеет серверы
Бессерверные вычисления — это парадигма, в которой разработчики могут создавать и запускать приложения без управления базовыми серверами. Он абстрагирует серверы, среду выполнения и планирование мощности, позволяя разработчикам сосредоточиться на коде приложения. Бессерверные технологии стали популярными среди стартапов из-за экономии средств, ускорения вывода на рынок и автоматического масштабирования.

https://blog.bytebytego.com/p/serverless-has-servers

[Перевод] Open-source-инструменты для Kubernetes AIOps на базе OpenAI.

Сегодня ИИ вызывает интерес у всех, и мир DevOps на базе Kubernetes не исключение. Инструменты искусственного интеллекта вполне органично вписываются в работу разработчиков, которые, как известно, большие любители всё автоматизировать. Под влиянием хайпа вокруг ChatGPT начинают появляться и проекты для операторов Kubernetes.

Команда VK Cloud перевела статью о новых open-source-инструментах, созданных при поддержке OpenAI и ChatGPT, чтобы упростить жизнь операторам Kubernetes. Большинство из них предназначены для работы с терминалом (CLI).

Читать дальше →https://habr.com/ru/companies/vk/articles/772530

Архитектура бессерверных систем обработки данных (14 минут чтения) Будущее облачных сервисов данных - это масштабные и многопользовательские сервисы. В этой статье рассматриваются реальные многопользовательские архитектуры данных без сервера (МТ), чтобы понять, как различные типы систем реализуют безсерверную МТ. Хотя некоторые закономерности сразу бросаются в глаза, среди исследованных систем наблюдается удивительное разнообразие. В статье рассказывается о том, что такое бессерверный МТ, и об общих проблемах при построении таких систем. подробнее→ https://jack-vanlightly.com/blog/2023/11/14/the-architecture-of-serverless-data-systems

Объясняю Kubernetes моему водителю Uber

Неделю назад я посетил Kubecon 2023 в Чикаго. Я прочитал несколько блогов и посетил около 101 обучающего курса на конференции, но все еще не имел хорошего понимания технологии. Хуже всего был последний день конференции: я заказал Uber, чтобы отвезти меня обратно в отель. Мой водитель спросил меня: «О чем идет речь?» на что я ответил: «Речь идет о Kubernetes», но после некоторых объяснений стало ясно, что я понятия не имею, о чем говорю.

Представьте себе, что вы выходите из трехдневной конференции и не можете описать технологию своему водителю Uber. Фейспалм. Итак, в попытке искупить свою вину, вот мой переосмысленный разговор с водителем Uber. https://dev.to/therubberduckiee/explaining-kubernetes-to-my-uber-driver-4f60

В этой статье рассматриваются сложные уровни, составляющие основу облачных вычислений, и проливают свет на часто скрытые, но важные элементы, которые питают наш цифровой мир.

https://www.weetechsolution.com/blog/unlocking-cloud-computing-architecture-decoding-its-components

Когда использовать, а когда не использовать Docker?

Если вы читаете этот пост, вы, вероятно, уже слышали о Docker. Вам может быть интересно, почему Docker так популярен. Это просто очередное рекламное слово или оно действительно полезно? Принесет ли это вам какую-либо ценность в долгосрочной перспективе? Или исчезнет в ближайшие несколько лет, как и многие другие модные инструменты? И, наконец, должна ли ваша команда разработчиков начать использовать Docker?

В этой статье я покажу вам несколько веских причин использовать Docker и пару примеров, когда это может быть не лучшим вариантом. Но давайте начнем с выяснения, что же такое Docker на самом деле? https://accesto.com/blog/when-to-use-and-when-not-to-use-docker

Как хранить данные в облаке? Краткий экскурс по технологиям

Компаниям нужно где-то хранить большое количество данных, но создавать собственные дата-центры — задача не из легких. На помощь приходит облачное хранилище у провайдеров. Он помогает сэкономить на собственной инфраструктуре и надежно хранить данные разных форматов. Достаточно выбрать подходящий тип хранения: блочный, файловый или объектный. О том, в чем между ними разница, рассказываем в статье. А также делимся инструкцией, как начать работу с объектным хранилищем.

https://habr.com/ru/articles/771726/

Виртуальная инфраструктура и облачные сети: как создать единую систему в разных зонах доступности.

Поскольку все больше корпоративных рабочих нагрузок переносится в облако, компании ищут способ связать облака и распределенные офисы.

Задача состоит в том, чтобы безопасно и с минимальной задержкой перемещать данные между частной сетью и облачной инфраструктурой. 

Сегодня расскажем, какой способ, на наш взгляд, лучше подходит для развертывания стабильных, единых и безопасных информационных систем между офисом, частными инсталляциями, облаком CloudMTS, а также продуктами экосистемы МТС.

Читать далее https://habr.com/ru/companies/cloud_mts/articles/77080

Изучите бессерверные технологии на AWS шаг за шагом: освойте DynamoDB!

https://dev.to/slsbytheodo/learn-serverless-on-aws-step-by-step-master-dynamodb-3cki

Когда облако встречается с искусственным интеллектом: подробное руководство по развертыванию моделей в облаке. https://thenewstack.io/when-cloud-meets-intelligence-inference-ai-as-a-service

[Перевод] Что такое API-шлюзы и Gateway API и почему за ними будущее нативных облачных приложений.

В этой статье мы рассмотрим, почему API-шлюзы стали ключевым элементом экосистемы современных облачных вычислений и как появление Kubernetes API Gateway упростило и стандартизировало работу с ними. 

Статья составлена на основе сразу двух англоязычных материалов. В первом (его мы поместили в самое начало) авторы на примере профессий объясняют роль различных компонентов облачных приложений, а во втором — проводят глубокий анализ все возрастающей значимости API-шлюзов для экосистемы облачных приложений, их места в рамках концепции «Kubernetes — облачная операционная система» и того, как повлияет на дальнейшее развитие API-шлюзов появление Kubernetes API Gateway. 

Читать далее https://habr.com/ru/companies/flant/articles/77003

AWS ECS: Как это работает?

https://dev.to/ltcavalcanti/aws-ecs-how-does-it-work-ikd

Потоковое видео в любом масштабе с помощью Kubernetes и RabbitMQ

Подробное описание проблем, с которыми сталкиваются сайты потокового видео, и того, как они могут спроектировать свою инфраструктуру для управления нагрузкой. https://techblog.skeepers.io/video-streaming-at-scale-with-kubernetes-and-rabbitmq-6e23fd0e75fb

Тренировки Яндекса для начинающих DevOps-специалистов и всех, кто хочет ими стать 🦖

DevOps — новое направление Тренировок от Яндекса. Здесь вы сможете изучить теорию, закрепить её на тренировочных задачах, а также познакомиться
с единомышленниками в закрытом чате. Тренировки пройдут с 30 октября по 1 декабря.  
Участников, которые проявят себя лучше других, ждёт онлайн-награждение, сертификат об окончании курса, а самых-самых — фаст-трек на стажировку в Яндекс.
  
Как проходят Тренировки по DevOps:

1️⃣ Регистрируетесь: участвовать могут все желающие бесплатно
и без конкурсного отбора. Старт 30 октября
2️⃣ Смотрите лекции и самостоятельно решаете задачи 
3️⃣ Проверяете себя на еженедельных онлайн-разборах
4️⃣ В конце курса готовите итоговый проект по запуску сервиса в «облаке», используя все пройденные материалы курса
5️⃣ Получаете награды от Яндекса

👉 Я в деле!

Если вы уже чувствуете себя уверенно в направлении DevOps, скорее подавайте заявку на оплачиваемую стажировку.

Meta раскрывает свою бессерверную платформу, обрабатывающую триллионы вызовов функций в день

XFaaS — это внутренняя платформа Meta для «гипермасштабируемых и недорогих бессерверных функций». Они утверждают, что он более эффективен, чем AWS Lambda, Azure Functions и Google Cloud Functions. https://engineercodex.substack.com/p/meta-xfaas-serverless-functions-explained

[Перевод] Как создать API в облаке менее чем в 200 строках кода.

Современные облачные инструменты и пакеты Python стали настолько мощными, что с их помощью можно создать (масштабируемый) облачный API менее чем в 200 строках кода. В этом посте будет рассмотрено, как при помощи lines Google Cloud, Terraform и FastAPI развернуть в облаке полноценный API, через который можно отвечать на запросы.

Репозиторий к этому проекту находится здесь, пользуйтесь им, если захотите опробовать весь код сами.

Пример API, возвращающего данные. О том, как его создать, рассказано в этом посте. Читать дальше →https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/769010