DevOps MemOps

MemOps 😃

PostgreSQL 18: повышение производительности ввода-вывода с помощью AIO

📌 Подробнее: https://www.cybertec-postgresql.com/en/postgresql-18-better-i-o-performance-with-aio [en]

MemOps 🤨

MemOps 😃

Kubernetes RBAC простыми словами: управление доступом пользователей с помощью ролей и ClusterRoles

📌 Подробнее: https://medium.com/@sijomthomas05/kubernetes-authentication-authorization-8bebecf52cf8 [en]

MemOps 🤨

MemOps 😃

От использования к PSI: переосмысление мониторинга нехватки ресурсов в Kubernetes

📌 Подробнее: https://blog.zmalik.dev/p/from-utilization-to-psi-rethinking [en]

MemOps 🤨

Типичная вакансия джуна в наше время

MemOps 😃

git-it-electron — десктопное приложение (Mac, Windows, Linux), которое учит работать с гитом без сухих лекций. Только практика и живой результат:

— Каждое задание выполняется в реальном Git и GitHub, а не в песочнице;
— В процессе вы собираете готовые репозитории у себя в аккаунте;
— Поддержка разных языков.

📌 Подробнее: https://github.com/jlord/git-it-electron

MemOps 🤨

MemOps 😃

Autobase — инструмент, разработанный для автоматизации развёртывания и управления PostgreSQL-кластерами с использованием Ansible. Он поддерживает широкий набор функций, включая настройку репликации, автоматизацию резервного копирования с помощью инструментов, таких как pgBackRest и WAL-G, мониторинг состояния кластеров, а также настройку высокодоступной инфраструктуры (HA).

Проект упрощает настройку PostgreSQL и снижает вероятность ошибок, обеспечивая удобные плейбуки для типичных задач. Его можно использовать как для новых установок, так и для работы с существующими конфигурациями.

📌 Подробнее: https://github.com/vitabaks/autobase

MemOps 🤨

Экологов на них не хватает!

MemOps 😃

Vitess — облачная горизонтально масштабируемая распределённая система баз данных, построенная на базе MySQL. Vitess обеспечивает неограниченное масштабирование благодаря обобщенному шардингу.

Vitess позволяет коду приложения и запросам к базе данных оставаться независимыми от распределения данных на нескольких серверах баз данных. С Vitess вы даже можете разделять и объединять шарды по мере роста потребностей, используя атомарный процесс переключения, занимающий всего несколько секунд.

С 2011 года Vitess был ключевым компонентом инфраструктуры баз данных YouTube и постепенно охватывал десятки тысяч узлов MySQL. С 2015 года Vitess внедрили многие другие крупные компании, включая Slack, Square (теперь Block) и JD.com.

📌 Подробнее: https://github.com/vitessio/vitess

MemOps 🤨

Так и рождаются длинные регламенты 😅

MemOps 😃

Argo CD 3.2.0-rc1

Вышел релиз-кандидат Argo CD 3.2.0. В нём добавили несколько полезных фич:

— Progressive Sync в ApplicationSet теперь умеет удалять приложения по порядку

— улучшены debug-логи статуса ApplicationSet

— CLI получил поддержку Server-Side Diff и новую команду get-resource

— контроллер теперь может брать более свежую ревизию при повторном sync

— появились health-check для DatadogMetric и CronJob, включая действия suspend/resume/terminate

MemOps 🤨

Как выглядит выгорание

Типичный 🥸 Сисадмин

How to use AI to make Kubernetes monitoring smarter

Сталкивались ли вы с оповещениями Prometheus в 3 часа ночи? Каждый раз, когда приходит оповещение, вам приходится вставать, проверять состояние пода, копаться в журналах, устранять неполадку и часто обнаруживать, что её можно было решить простой перезагрузкой, но вы уже потратили 30 минут на изучение проблемы.

Больше всего раздражает то, что многие оповещения следуют предсказуемым шаблонам устранения неполадок. В случае проблем со здоровьем пода мы всегда проверяем журналы, использование ресурсов и конфигурацию. Каждый раз мы повторяем одни и те же шаги. Это пустая трата времени.

Поэтому автор этой статьи задумался: может ли ИИ помочь нам с этими повторяющимися задачами? Сможет ли он следовать экспертной логике поиска и устранения неполадок, диагностируя проблемы и предоставляя первоначальные рекомендации?

📌 Подробнее: https://medium.com/@kopp0510/how-i-made-kubernetes-monitoring-smarter-with-ai-b16ff3888e41 [en]

MemOps 🤨

MemOps 😃

Как быстро и просто донастроить локальные модели с Docker и Unsloth

Статья рассказывает об использовании Docker Offload и Unsloth для быстрой донастройки легких моделей на GPU в облаке. Это решение упрощает обучение, улучшает защиту данных и позволяет легко делиться готовыми моделями. Малые модели AI становятся практичными инструментами благодаря Docker. Теперь с помощью Docker Offload можно быстро тонко настраивать модели без мощного железа и быстро запускать их в любых средах, расширяя возможности локальной разработки и применения.

📌 Подробнее: https://www.docker.com/blog/fine-tuning-models-with-offload-and-unsloth/ [en]

MemOps 🤨

MemOps 😃

Docker 101: как собрать и опубликовать образ контейнера

Простой челендж, чтобы начать работать с Docker: сможете ли вы собрать образ из Dockerfile, корректно его затегировать и запушить в контейнерный реестр?

📌 Подробнее: https://labs.iximiuz.com/challenges/build-and-publish-container-image-with-docker

MemOps 🤨