В блоге Kubernetes вышел предварительный обзор версии 1.37, релиз которой запланирован на конец августа.

Разработчики рассказали о ключевых изменениях, которые планируется включить в релиз: более 20 новых экспериментальных функций, а также улучшения для динамического распределения ресурсов, сетевого стека и управления рабочими нагрузками. Подробнее читайте в обзоре.

📌 Подробнее: https://kubernetes.io/blog/2026/07/31/kubernetes-v1-37-sneak-peek/

MemOps 🤨

MemOps 😃

ASMLings - подробный гайд на русском

ASMLings - это набор из ~32 коротких упражнений на ассемблере Intel 8086, выстроенных по возрастанию сложности: от mov ax, 0x1337 до 32-битного сложения через carry flag, циклов, подпрограмм, работы с памятью и стеком.

Полный русскоязычный гайд по asmlings — интерактивной песочнице для изучения ассемблера Intel 8086, в которой 16-битный x86-эмулятор написан на Rust.

Внутри: что это, как устроено под капотом, как установить, как читать и решать упражнения, разборы реальных задач из репозитория, готовые примеры в examples/ и шпаргалки.

📌 Подробнее: https://github.com/justxor/-ASMLingsru/

MemOps 🤨

MemOps 😃

How VictoriaLogs Stores Your Logs in a Columnar Layout

В этой статье в блоге VictoriaMetrics рассказывают про путь записи логов: от приёма и преобразования в единый внутренний формат до размещения в потоках, дневных партициях и неизменяемых частях на диске и объясняют, как VictoriaLogs группирует логи по полям потока, разбивает данные на блоки и хранит каждое поле в отдельной колонке. Также разбирается назначение основных файлов внутри партиций, работа bloom-фильтров, двухуровневых индексов и механизмов слияния небольших частей в более крупные.

Главная идея архитектуры: сначала прочитать небольшой объём метаданных и исключить ненужные данные, а уже затем обращаться к конкретным блокам, колонкам и значениям. За счёт этого запросы не сканируют весь объём логов, а читают только необходимые данные.

📌 Подробнее: https://victoriametrics.com/blog/victorialogs-internals-columnar-storage-on-disk/

MemOps 🤨

MemOps 😃

Kroc - небольшой, но очень показательный проект для тех, кто хочет понять Kubernetes Operators не по слайдам, а по коду.

Идея простая: вы описываете CRD Kroc, указываете, за какими объектами в Kubernetes нужно следить, и задаёте шаблон ресурса, который должен быть создан на основе найденного объекта.

Например, оператор может смотреть за Deployment, брать из него нужные поля и автоматически создавать связанные Pod, Service, ConfigMap или другие Kubernetes-объекты.

Внутри используется Go и Kubebuilder.

Самое интересное - реактивная модель.

Если исходный объект изменился, производные ресурсы пересоздаются.

Если кто-то вручную удалил созданный объект, оператор создаст его снова, чтобы вернуть кластер в нужное состояние.

По сути, это хороший минимальный пример того, как работает operator pattern в Kubernetes:

наблюдаем за состоянием
сравниваем с желаемым
создаём или пересоздаём ресурсы
держим систему синхронизированной

Архитектура тоже полезная для разбора: проект разделяет логику на несколько контроллеров.

Один отвечает за CRD и конфигурацию, второй наблюдает за внешними Kubernetes-объектами, третий создаёт производные ресурсы из шаблонов.

Для новичков в Kubernetes Operators это намного понятнее, чем сразу лезть в большие production-операторы.

Kroc хорошо показывает базовую механику: CRD, reconcile loop, watch, template rendering и управление жизненным циклом дочерних объектов.

📌 Подробнее: https://github.com/pawelcit/kroc

MemOps 🤨

MemOps 😃

Как я бесплатно нахожу и исправляю коды выхода и ошибки конфигурации в Kubernetes

Kubernetes — мощный инструмент, но устранение неполадок в живом кластере может быть мучительным. В сложном развертывании критические предупреждающие знаки часто скрываются в тысячах строк логов и событий. Что, если бы мы могли выявить эти проблемы с надежностью до того, как они приведут к остановке приложений?

📌 Подробнее: https://prequel.hashnode.dev/how-i-find-and-fix-kubernetes-exit-codes-and-misconfigurations-for-free

MemOps 🤨

MemOps 😃

Building a Custom Metrics Exporter for Kubernetes

Kubernetes поставляется со встроенной функцией отслеживания загрузки CPU и использования памяти, но большинство решений по масштабированию в реальных условиях зависят от сигналов, которые находятся за пределами этого узкого диапазона: сколько сообщений ожидает в очереди, сколько времени заняла последняя пакетная задача, сколько активных WebSocket-соединений поддерживает под. Когда встроенных метрик недостаточно, экспортер метрик восполняет этот пробел.

В этой статье подробно описано, как создать такой контейнер с нуля, упаковать его в подобие контейнера и подключить к кластеру, чтобы Prometheus — и в конечном итоге HorizontalPodAutoscaler — могли его использовать.

📌 Подробнее: https://kubernetes.io/blog/2026/07/14/custom-metrics-exporter-kubernetes/

MemOps 🤨

MemOps 😃