В CI/CD пайплайне часто случаются фейлы при деплое в Kubernetes из-за того, что некоторые сервисы ещё не успели подняться, а другие уже начинают к ним обращаться. Какой подход будет наиболее правильным для решения этой проблемы?
👾 — Увеличить таймаут деплоя в CI/CD и просто ждать дольше
👍 — Использовать readinessProbe и livenessProbe в манифестах Pod’ов, чтобы контролировать доступность сервисов
🥰 — Настроить в пайплайне ручное подтверждение перед каждым шагом деплоя
⚡️ — Отключить проверки доступности сервисов и надеяться, что при рестарте всё заработает
🐸 Библиотека задач по DevOps
👾 — Увеличить таймаут деплоя в CI/CD и просто ждать дольше
👍 — Использовать readinessProbe и livenessProbe в манифестах Pod’ов, чтобы контролировать доступность сервисов
🥰 — Настроить в пайплайне ручное подтверждение перед каждым шагом деплоя
⚡️ — Отключить проверки доступности сервисов и надеяться, что при рестарте всё заработает
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21
При настройке CI/CD пайплайна для деплоя микросервисов в Kubernetes, какой подход наиболее корректный для минимизации downtime?
👾 — Применять kubectl delete для Pod’ов, а затем kubectl apply для новых
👍 — Использовать стратегию деплоя RollingUpdate с настройкой maxUnavailable и maxSurge
🥰 — Всегда разворачивать новую версию в отдельном namespace и вручную переключать трафик
⚡️ — Отключать readiness/liveness пробы на время деплоя, чтобы Pod быстрее стартовал
🐸 Библиотека задач по DevOps
👾 — Применять kubectl delete для Pod’ов, а затем kubectl apply для новых
👍 — Использовать стратегию деплоя RollingUpdate с настройкой maxUnavailable и maxSurge
🥰 — Всегда разворачивать новую версию в отдельном namespace и вручную переключать трафик
⚡️ — Отключать readiness/liveness пробы на время деплоя, чтобы Pod быстрее стартовал
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15🥰2❤1
Вы настраиваете мониторинг в продакшн-кластере Kubernetes. Важно отслеживать состояние Pod’ов, сервисов и метрики производительности приложений. Какой стек инструментов будет наиболее корректным выбором?
👾 — ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
👍 — Prometheus + Grafana
🥰 — Nagios + Shell-скрипты
⚡️ — Top + htop на каждой ноде
🐸 Библиотека задач по DevOps
👾 — ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
👍 — Prometheus + Grafana
🥰 — Nagios + Shell-скрипты
⚡️ — Top + htop на каждой ноде
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14
В продакшене вы заметили, что один из контейнеров постоянно перезапускается с ошибкой Exit Code 137. Что это значит и как правильно действовать?
👾 — Контейнер завершён вручную через docker stop; нужно убрать авто-рестарт
👍 — Контейнер был убит системой из-за превышения лимита памяти (OOMKilled); нужно проанализировать использование памяти и скорректировать лимиты/код
🥰 — Ошибка возникает из-за неправильного Dockerfile; нужно пересобрать образ с --no-cache
⚡️ — Это стандартный код успешного завершения; можно игнорировать
🐸 Библиотека задач по DevOps
👾 — Контейнер завершён вручную через docker stop; нужно убрать авто-рестарт
👍 — Контейнер был убит системой из-за превышения лимита памяти (OOMKilled); нужно проанализировать использование памяти и скорректировать лимиты/код
🥰 — Ошибка возникает из-за неправильного Dockerfile; нужно пересобрать образ с --no-cache
⚡️ — Это стандартный код успешного завершения; можно игнорировать
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12❤1
В Kubernetes у вас есть микросервис, который обрабатывает критичные данные. Вы хотите ограничить его доступ к ресурсам хоста и сети для повышения безопасности. Какой механизм Kubernetes стоит использовать?
👾 — ConfigMap
👍 — NetworkPolicy и PodSecurityContext
🥰 — HorizontalPodAutoscaler
⚡️ — Liveness и Readiness пробы
🐸 Библиотека задач по DevOps
👾 — ConfigMap
👍 — NetworkPolicy и PodSecurityContext
🥰 — HorizontalPodAutoscaler
⚡️ — Liveness и Readiness пробы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👍1😁1
7 октября стартует второй поток курса «AI-агенты для DS-специалистов».
За 5 недель вы научитесь собирать агентов, которые уже сейчас будут помогать бизнесу.
В кружке выше Максим Шаланкин, наш преподаватель, рассказывает подробнее — включай, чтобы не пропустить.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩1
В Kubernetes вы хотите реализовать blue-green deployment, чтобы минимизировать риски при выкатывании новой версии приложения. Какой подход будет наиболее правильным?
👾 — Обновить Deployment стратегией RollingUpdate и выставить maxUnavailable=0
👍 — Запустить новую версию как отдельный Deployment/Service и переключить трафик на неё после проверки
🥰 — Удалить старый Deployment и сразу задеплоить новый
⚡️ — Настроить HPA (HorizontalPodAutoscaler), чтобы он автоматически включал новую версию
🐸 Библиотека задач по DevOps
👾 — Обновить Deployment стратегией RollingUpdate и выставить maxUnavailable=0
👍 — Запустить новую версию как отдельный Deployment/Service и переключить трафик на неё после проверки
🥰 — Удалить старый Deployment и сразу задеплоить новый
⚡️ — Настроить HPA (HorizontalPodAutoscaler), чтобы он автоматически включал новую версию
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9⚡2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❗ Так, владелец макбука. Хватит позировать в кофейне.
Настоящее портфолио — это не стикеры на крышке, а проект с чистым кодом, README и рабочей демкой.
Не знаешь, как такой собрать? Научим. Наш курс «ML для старта в Data Science» — это пошаговый гайд к проекту, за который не стыдно.
ОСТАЛАСЬ НЕДЕЛЯ, чтобы забрать его по старой цене в 44.000 ₽. С 1 сентября — всё.
🎁 И да, при покупке курса ML до 1 сентября — курс по Python получаешь бесплатно.
👉 Апгрейд от «вайба» до «оффера» тут
Настоящее портфолио — это не стикеры на крышке, а проект с чистым кодом, README и рабочей демкой.
Не знаешь, как такой собрать? Научим. Наш курс «ML для старта в Data Science» — это пошаговый гайд к проекту, за который не стыдно.
ОСТАЛАСЬ НЕДЕЛЯ, чтобы забрать его по старой цене в 44.000 ₽. С 1 сентября — всё.
🎁 И да, при покупке курса ML до 1 сентября — курс по Python получаешь бесплатно.
👉 Апгрейд от «вайба» до «оффера» тут
Что такое Workspaces в Terraform?
Workspaces в Terraform — это возможность управления state файлами. Workspace содержит все что необходимо для управления набором инфраструктуры, а отдельные рабочие области функционируют как полностью отдельные рабочие каталоги. С помощью Workspaces возможно управлять несколькими средами инфраструктуры.
🐸Библиотека задач по DevOps
🐸Библиотека задач по DevOps
Вы настраиваете инфраструктуру как код для AWS. Требуется гарантировать, что конфигурация окружений всегда будет соответствовать декларативным манифестам. Какой инструмент лучше всего подходит для этой задачи?
👾 — Ansible
👍 — Terraform
🥰 — Docker Compose
⚡️ — Jenkins
🐸 Библиотека задач по DevOps
👾 — Ansible
👍 — Terraform
🥰 — Docker Compose
⚡️ — Jenkins
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9
📢 Какой сетап идеально подойдёт для разработки AI-агента?
Голосуйте за свой вариант и пишите в комментариях, в каком режиме вы реально кодите.
❤️ — 1
👍 — 2
⚡️ — 3
👏 — 4
🔥 — 5
🎉 — 6
😁 — 7
😍 — 8
🤩 — 9
Какой бы сетап ни был, без AI-агентов в 2025 всё равно далеко не уедешь.
👉 Научим, как строить агентов, которые кодят с тобой
Голосуйте за свой вариант и пишите в комментариях, в каком режиме вы реально кодите.
❤️ — 1
👍 — 2
⚡️ — 3
👏 — 4
🔥 — 5
🎉 — 6
😁 — 7
😍 — 8
🤩 — 9
Какой бы сетап ни был, без AI-агентов в 2025 всё равно далеко не уедешь.
👉 Научим, как строить агентов, которые кодят с тобой
В Kubernetes у вас есть приложение, которое при обновлении должно оставаться доступным без простоя. Какой механизм деплоя нужно использовать?
👾 — Recreate Deployment
👍 — RollingUpdate Deployment
🥰 — DaemonSet
⚡️ — StatefulSet
🐸 Библиотека задач по DevOps
👾 — Recreate Deployment
👍 — RollingUpdate Deployment
🥰 — DaemonSet
⚡️ — StatefulSet
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10
При сборке Docker-образа вы замечаете, что он получился слишком большим и занимает несколько гигабайт. Какой подход наиболее правильный для оптимизации размера образа?
👾 — Использовать docker system prune -a перед каждой сборкой
👍 — Применить multi-stage build, использовать минимальные базовые образы (например, alpine) и убирать лишние слои
🥰 — Всегда собирать образ с флагом --no-cache, чтобы исключить устаревшие слои
⚡️ — Настроить restart: always, чтобы контейнеры работали даже с большим образом
🐸 Библиотека задач по DevOps
👾 — Использовать docker system prune -a перед каждой сборкой
👍 — Применить multi-stage build, использовать минимальные базовые образы (например, alpine) и убирать лишние слои
🥰 — Всегда собирать образ с флагом --no-cache, чтобы исключить устаревшие слои
⚡️ — Настроить restart: always, чтобы контейнеры работали даже с большим образом
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13
⏰ Осталось 48 часов!
Обратный отсчёт пошёл: только до воскресенья 23:59 можно купить курс «AI-агенты для DS-специалистов» и начать учиться уже с 15 сентября.
⚡️ Это ваши +3 недели форы, чтобы спокойно разобраться в самых сложных темах и прийти к первому занятию 7 октября уже подготовленным.
👉 Забрать место
Обратный отсчёт пошёл: только до воскресенья 23:59 можно купить курс «AI-агенты для DS-специалистов» и начать учиться уже с 15 сентября.
⚡️ Это ваши +3 недели форы, чтобы спокойно разобраться в самых сложных темах и прийти к первому занятию 7 октября уже подготовленным.
👉 Забрать место
🤓 «Сначала выучу Python идеально, а потом пойду в ML»
Звучит логично, но на практике — ловушка.
Python огромный: фреймворки, библиотеки, нюансы синтаксиса. Учить «всё сразу» можно бесконечно.
В итоге — месяцы зубрёжки, а до ML руки так и не доходят.
На старте достаточно баз: типы данных, циклы, функции, работа с библиотеками. Всё остальное лучше подтягивать в процессе решения ML-задач.
⚠️ До 1 сентября курсы можно забрать по старым ценам. Это последние выходные, когда:
— ML идёт за 34 000 вместо 44 000 ₽ + Python в подарок,
— два в одном: оплатите курс по математике и получите второй доступ в подарок,
— и главное: можно купить все курсы до подорожания.
👉 ML для старта в Data Science
А для будущих Data Scientist’ов у нас ещё:
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (2-й поток скоро)
Звучит логично, но на практике — ловушка.
Python огромный: фреймворки, библиотеки, нюансы синтаксиса. Учить «всё сразу» можно бесконечно.
В итоге — месяцы зубрёжки, а до ML руки так и не доходят.
На старте достаточно баз: типы данных, циклы, функции, работа с библиотеками. Всё остальное лучше подтягивать в процессе решения ML-задач.
⚠️ До 1 сентября курсы можно забрать по старым ценам. Это последние выходные, когда:
— ML идёт за 34 000 вместо 44 000 ₽ + Python в подарок,
— два в одном: оплатите курс по математике и получите второй доступ в подарок,
— и главное: можно купить все курсы до подорожания.
👉 ML для старта в Data Science
А для будущих Data Scientist’ов у нас ещё:
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (2-й поток скоро)
Что такое тестирование устойчивости?
Тестирование устойчивости — это программный процесс, который проверяет поведение приложения в неконтролируемых и хаотических сценариях. Это также гарантирует, что данные и функциональность не будут потеряны после возникновения сбоя.
🐸 Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В Kubernetes при деплое новой версии сервиса юзеры получают ошибки, потому что Pod’ы начинают принимать трафик до того, как приложение полностью готово. Какое решение правильное?
👾 — Увеличить количество реплик Deployment, чтобы снизить вероятность ошибки
👍 — Настроить readinessProbe, чтобы Pod начинал получать трафик только после готовности
🥰 — Перезапускать Pod’ы вручную до тех пор, пока они не будут стабильными
⚡️ — Использовать livenessProbe, чтобы Kubernetes перезапускал Pod при ошибке
🐸 Библиотека задач по DevOps
👾 — Увеличить количество реплик Deployment, чтобы снизить вероятность ошибки
👍 — Настроить readinessProbe, чтобы Pod начинал получать трафик только после готовности
🥰 — Перезапускать Pod’ы вручную до тех пор, пока они не будут стабильными
⚡️ — Использовать livenessProbe, чтобы Kubernetes перезапускал Pod при ошибке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6
ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ❗
КУРСЫ ПОДОРОЖАЮТ ЗАВТРА‼️
— ML за 34к вместо 44к + Python в подарок
— Математика → второй доступ в подарок
— Ранний доступ к AI-агентам с 15 сентября
— И МОЖНО УСПЕТЬ КУПИТЬ ВСЁ ДО ПОДОРОЖАНИЯ
👉 Proglib Academy
КУРСЫ ПОДОРОЖАЮТ ЗАВТРА‼️
— ML за 34к вместо 44к + Python в подарок
— Математика → второй доступ в подарок
— Ранний доступ к AI-агентам с 15 сентября
— И МОЖНО УСПЕТЬ КУПИТЬ ВСЁ ДО ПОДОРОЖАНИЯ
👉 Proglib Academy
Вы видите, что Docker-контейнеры генерируют очень большие логи и быстро заполняют диск. Какой подход наиболее правильный для решения этой проблемы?
👾 — Увеличить диск сервера и оставить всё как есть
👍 — Настроить драйвер логирования (json-file, syslog, fluentd) с ротацией (max-size, max-file) или отправлять логи в централизованную систему
🥰 — Периодически вручную чистить /var/lib/docker/containers/* от логов
⚡️ — Перезапускать контейнеры каждый день, чтобы очищались файлы логов
🐸 Библиотека задач по DevOps
👾 — Увеличить диск сервера и оставить всё как есть
👍 — Настроить драйвер логирования (json-file, syslog, fluentd) с ротацией (max-size, max-file) или отправлять логи в централизованную систему
🥰 — Периодически вручную чистить /var/lib/docker/containers/* от логов
⚡️ — Перезапускать контейнеры каждый день, чтобы очищались файлы логов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10