❤10❤🔥2
Как не сойти с ума, если у тебя 50+ сервисов в проде
В какой-то момент любой проект превращается в зоопарк: десятки микросервисов, разные стеки, свои деплой-пайплайны и непонятно, что вообще сейчас где крутится.
Что помогает выжить:
- Единый шаблон для сервисов. Helm-чарты, Terraform-модули, пайплайны — всё должно быть максимально унифицировано. Новая фича? Меняешь в одном месте, обновляешь все.
- Service Catalog. Даже если это просто таблица в Confluence/Notion, где описано: кто владелец сервиса, где код, как деплоится и где алерты.
- Алерты с приоритетами. Не всё, что сломалось, нужно чинить ночью. Разделяйте: что критично (P1), что можно отложить (P3).
- Автоматизация рутины. Никаких ручных деплоев, ручных настроек в проде. Автообновления, автоалерты, автодеплой.
Если при виде нового сервиса ты не чувствуешь паники — значит, система построена правильно.
Подпишись 👉@devopslib
В какой-то момент любой проект превращается в зоопарк: десятки микросервисов, разные стеки, свои деплой-пайплайны и непонятно, что вообще сейчас где крутится.
Что помогает выжить:
- Единый шаблон для сервисов. Helm-чарты, Terraform-модули, пайплайны — всё должно быть максимально унифицировано. Новая фича? Меняешь в одном месте, обновляешь все.
- Service Catalog. Даже если это просто таблица в Confluence/Notion, где описано: кто владелец сервиса, где код, как деплоится и где алерты.
- Алерты с приоритетами. Не всё, что сломалось, нужно чинить ночью. Разделяйте: что критично (P1), что можно отложить (P3).
- Автоматизация рутины. Никаких ручных деплоев, ручных настроек в проде. Автообновления, автоалерты, автодеплой.
Если при виде нового сервиса ты не чувствуешь паники — значит, система построена правильно.
Подпишись 👉@devopslib
👍3
Зачем DevOps-у разбираться в лицензиях на ПО?
Кажется, что лицензии — это что-то из мира юристов. Но реальность такая: ты выкатываешь инфраструктурный код, ставишь сторонний контейнер или используешь библиотеку — и уже попадаешь под определённые условия.
Представь:
🔘 Ты собрал CI/CD с открытым инструментом, а его лицензия запрещает коммерческое использование.
🔘 Ты сделал форк утилиты, но забыл указать оригинальный copyright.
🔘 Ты упаковал в Docker образ проприетарное ПО и выложил в публичный репозиторий.
Результат? От штрафов до судебных исков.
Что стоит знать:
1. MIT, Apache 2.0, GPL, BSD — это не просто слова. У каждой лицензии есть нюансы: от «делай что хочешь, только оставь копирайт» до «всё твое должно быть тоже open-source».
2. Контейнеры — тоже ПО. Всё, что ты собираешь в образ, может иметь свои условия.
3. Инфраструктурный код (Terraform, Ansible) часто тянет зависимости — смотри, что именно ты используешь.
Совет:
🔘 Внедри в пайплайн лицензионный сканер (например, FOSSA или Trivy с лицензиями).
🔘 Веди реестр используемого ПО.
🔘 Минимум раз в квартал делай аудит лицензий.
DevOps — это не только про аптайм. Это про то, чтобы не схлопотать иск за чужой код.
Подпишись 👉@devopslib
Кажется, что лицензии — это что-то из мира юристов. Но реальность такая: ты выкатываешь инфраструктурный код, ставишь сторонний контейнер или используешь библиотеку — и уже попадаешь под определённые условия.
Представь:
Результат? От штрафов до судебных исков.
Что стоит знать:
1. MIT, Apache 2.0, GPL, BSD — это не просто слова. У каждой лицензии есть нюансы: от «делай что хочешь, только оставь копирайт» до «всё твое должно быть тоже open-source».
2. Контейнеры — тоже ПО. Всё, что ты собираешь в образ, может иметь свои условия.
3. Инфраструктурный код (Terraform, Ansible) часто тянет зависимости — смотри, что именно ты используешь.
Совет:
DevOps — это не только про аптайм. Это про то, чтобы не схлопотать иск за чужой код.
Подпишись 👉@devopslib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍2
Как понять, что пора переписать свой Ansible playbook?
Все мы знаем, что конфигурация - это живой организм. Когда-то ты писал маленький playbook на пару тасков, а через полгода он превратился в монстра на 500 строк, который страшно трогать. Вот признаки, что пора остановиться и переписать:
1. Copy-paste вместо ролей.
Если в нескольких playbook-ах повторяется один и тот же блок задач - это крик о помощи. Вынеси это в роль.
2. Нет структуры.
Папка
3. Много условностей.
Когда в тасках появляются километровые
4. Сложно тестировать.
Если каждый прогон - это боль и сюрпризы на проде, самое время добавить Molecule и хотя бы минимальные тесты.
5. Никто не хочет трогать.
Если команда боится открывать файл, значит, он уже не решает задачи, а создает их.
Совет: не бойся переписывать. В Ansible, как и в коде, рефакторинг - это норма. Маленькие, модульные роли проще поддерживать, тестировать и читать.
Подпишись 👉@devopslib
Все мы знаем, что конфигурация - это живой организм. Когда-то ты писал маленький playbook на пару тасков, а через полгода он превратился в монстра на 500 строк, который страшно трогать. Вот признаки, что пора остановиться и переписать:
1. Copy-paste вместо ролей.
Если в нескольких playbook-ах повторяется один и тот же блок задач - это крик о помощи. Вынеси это в роль.
2. Нет структуры.
Папка
playbooks/ превращается в свалку из файлов с именами new.yml, fix2.yml. Пора завести нормальную структуру с ролями и группировкой по окружениям.3. Много условностей.
Когда в тасках появляются километровые
when, это знак, что playbook делает слишком много за раз. Лучше разделить.4. Сложно тестировать.
Если каждый прогон - это боль и сюрпризы на проде, самое время добавить Molecule и хотя бы минимальные тесты.
5. Никто не хочет трогать.
Если команда боится открывать файл, значит, он уже не решает задачи, а создает их.
Совет: не бойся переписывать. В Ansible, как и в коде, рефакторинг - это норма. Маленькие, модульные роли проще поддерживать, тестировать и читать.
Подпишись 👉@devopslib
👍2
Мониторинг — это не только графики
Мы все любим красивые дашборды: CPU, RAM, диск, трафик… Но сколько раз вы смотрели на Grafana, а проблему всё равно приходилось искать вручную?
Вот что реально делает мониторинг полезным:
- Алерты с контекстом. Сообщение “CPU > 90%” бесполезно, если не понятно на каком сервисе, с чем связано и что делать.
- Трассировка. Логи и метрики без распределённого трейса — как карта без маршрута. Jaeger, Tempo и OpenTelemetry — must have.
- SLO, а не SLA. Забудьте про “uptime 99.9%”. Важно понимать, что реально чувствует пользователь, и строить алерты на основе опыта, а не железа.
- Автоматизация реакции. PagerDuty и OpsGenie хорошо, но скрипт, который сам перезапустит упавший сервис, иногда спасает нервы.
Мониторинг — это не про цифры. Это про быстрое понимание: что сломалось, почему и что делать прямо сейчас.
Подпишись 👉@devopslib
Мы все любим красивые дашборды: CPU, RAM, диск, трафик… Но сколько раз вы смотрели на Grafana, а проблему всё равно приходилось искать вручную?
Вот что реально делает мониторинг полезным:
- Алерты с контекстом. Сообщение “CPU > 90%” бесполезно, если не понятно на каком сервисе, с чем связано и что делать.
- Трассировка. Логи и метрики без распределённого трейса — как карта без маршрута. Jaeger, Tempo и OpenTelemetry — must have.
- SLO, а не SLA. Забудьте про “uptime 99.9%”. Важно понимать, что реально чувствует пользователь, и строить алерты на основе опыта, а не железа.
- Автоматизация реакции. PagerDuty и OpsGenie хорошо, но скрипт, который сам перезапустит упавший сервис, иногда спасает нервы.
Мониторинг — это не про цифры. Это про быстрое понимание: что сломалось, почему и что делать прямо сейчас.
Подпишись 👉@devopslib
🔥3👍1
💡 Почему devops-ам важно уметь читать чужой Terraform
Многие любят писать свой код IaC с нуля — «я же всё делаю правильно». Но реальность другая: половину времени DevOps проводит, разбираясь в чужих модулях, которые писали люди с разным опытом, стилем и, иногда, без особой любви к документации.
👉 Что важно при чтении чужого Terraform:
1. Понять архитектуру целиком
Не лезь сразу в
2. Следить за провайдерами
Версии провайдеров часто ломают совместимость. Если ты видишь
3. Где переменные и секреты
Иногда секреты лежат в
4. Понять логику окружений
Terraform любят разбивать на
🛠 Мастерство DevOps — не только писать, но и быстро разбирать чужие хаотичные конфиги, чтобы не потратить на это неделю.
Подпишись 👉@devopslib
Многие любят писать свой код IaC с нуля — «я же всё делаю правильно». Но реальность другая: половину времени DevOps проводит, разбираясь в чужих модулях, которые писали люди с разным опытом, стилем и, иногда, без особой любви к документации.
👉 Что важно при чтении чужого Terraform:
1. Понять архитектуру целиком
Не лезь сразу в
main.tf. Сначала посмотри, как устроены модули, переменные (variables.tf) и выходные значения (outputs.tf). Это даст картину, что и куда деплоится.2. Следить за провайдерами
Версии провайдеров часто ломают совместимость. Если ты видишь
~> 3.0, проверь changelog — иначе можно «внезапно» словить падение пайплайна.3. Где переменные и секреты
Иногда секреты лежат в
terraform.tfvars или вообще в репозитории (да, это ужасно, но встречается). Убедись, что конфиденциальное вынесено в Vault или хотя бы в CI/CD переменные.4. Понять логику окружений
Terraform любят разбивать на
env/prod, env/stage. Но бывает, что переменные переопределяются через -var-file в пайплайне. Если пропустишь этот момент, в прод может уехать конфиг от стейджа.🛠 Мастерство DevOps — не только писать, но и быстро разбирать чужие хаотичные конфиги, чтобы не потратить на это неделю.
Подпишись 👉@devopslib
👍1
🛠 DevOps-лайфхак: как не потерять вечер на
Если у вас на сервере при каждом деплое идёт медленный
🔍 Почему так бывает
- Docker Registry (особенно приватный) иногда не поддерживает эффективные Range-запросы. Тогда даже небольшой слой тянется целиком.
- Если образы лежат в разных регионах, latency сильно бьёт по скорости загрузки.
- Частая ошибка — переупаковка слоёв при сборке, из-за чего кэш на нодах не используется.
⚡ Что можно сделать
1. Локальный кэш-реестр
- Запускаем маленький
- Настраиваем Docker daemon через
- При деплое тянем образы сначала из локального кэша.
2. Слои без изменений — без перекачки
- Следите за порядком инструкций в Dockerfile:
Так базовые слои останутся закэшированы.
3. Предзагрузка образов
- В k8s можно использовать
- Для больших апдейтов — cronjob, который тянет образы на все ноды заранее.
💡 Итог: пару простых правок — и вместо 5 минут на деплой у вас будет 20 секунд.
Подпишись 👉@devopslib
docker pullЕсли у вас на сервере при каждом деплое идёт медленный
docker pull, а сеть вроде нормальная — проблема может быть не в интернет-канале, а в layer cache.🔍 Почему так бывает
- Docker Registry (особенно приватный) иногда не поддерживает эффективные Range-запросы. Тогда даже небольшой слой тянется целиком.
- Если образы лежат в разных регионах, latency сильно бьёт по скорости загрузки.
- Частая ошибка — переупаковка слоёв при сборке, из-за чего кэш на нодах не используется.
⚡ Что можно сделать
1. Локальный кэш-реестр
- Запускаем маленький
registry:2 рядом с нодами.- Настраиваем Docker daemon через
registry-mirrors.- При деплое тянем образы сначала из локального кэша.
2. Слои без изменений — без перекачки
- Следите за порядком инструкций в Dockerfile:
RUN apt-get update && apt-get install -y deps
COPY . .
Так базовые слои останутся закэшированы.
3. Предзагрузка образов
- В k8s можно использовать
imagePullPolicy: IfNotPresent.- Для больших апдейтов — cronjob, который тянет образы на все ноды заранее.
💡 Итог: пару простых правок — и вместо 5 минут на деплой у вас будет 20 секунд.
Подпишись 👉@devopslib
👍3
🚦Проблемы с readinessProbe в Kubernetes
Часто бывает так: деплой прошёл, pod поднялся, но сервис не отвечает. Смотрим
👉 Ответ - неправильно настроенный readinessProbe.
Pod может быть «живым» (liveness ок), но ещё не готов принимать трафик. Например, приложение стартует 30 секунд, а проба выставлена на 5 - kube-proxy считает pod готовым слишком рано.
🔧 Что делать:
- Настраивайте
- Проверяйте, что endpoint для probe быстрый и стабильный (не делайте запросы в БД).
- Используйте
- Логи pod’а и
📊 Хорошая практика — сначала запускать приложение без probe, замерять время старта, а потом добавлять проверки с запасом.
Подпишись 👉@devopslib
Часто бывает так: деплой прошёл, pod поднялся, но сервис не отвечает. Смотрим
kubectl get pods - статус Running. Но трафик всё равно не идёт. Почему?👉 Ответ - неправильно настроенный readinessProbe.
Pod может быть «живым» (liveness ок), но ещё не готов принимать трафик. Например, приложение стартует 30 секунд, а проба выставлена на 5 - kube-proxy считает pod готовым слишком рано.
🔧 Что делать:
- Настраивайте
initialDelaySeconds под реальное время старта.- Проверяйте, что endpoint для probe быстрый и стабильный (не делайте запросы в БД).
- Используйте
timeoutSeconds и failureThreshold, чтобы учесть сетевые лаги.- Логи pod’а и
kubectl describe pod — лучшие друзья для диагностики.📊 Хорошая практика — сначала запускать приложение без probe, замерять время старта, а потом добавлять проверки с запасом.
Подпишись 👉@devopslib
👍4
🗓 27 августа в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «CI/CD на основе GitLab».
🎯 На вебинаре разберем:
👥 Кому будет интересно:
- DevOps-инженерам, которые осваивают или уже используют GitLab CI и Ansible, и хотят связать их в единый, автоматизированный процесс
- Начинающим специалистам, изучающим инфраструктурный код и автоматизацию
- Техническим архитекторам, заинтересованным в построении масштабируемых и управляемых CI/CD процессов с Ansible
🎯 Что вы получите:
- Практическое понимание интеграции Ansible с GitLab CI
- Готовые идеи и примеры для запуска и тестирования Ansible-плейбуков
- Уверенность в использовании CI/CD пайплайнов для инфраструктурных задач и конфигурационного менеджмента
🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cOK1Sl
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Чтение чужого Terraform - кода: боль и радость DevOps
Terraform сам по себе прост, но когда открываешь чужие модули - хочется закрыть ноутбук и уйти в отпуск.
Что обычно встречается:
- 100500 переменных в
- "Универсальный" модуль: и под AWS, и под GCP, и под Azure - но работает только в одном.
- Output-хаос: чтобы понять, откуда берётся IP, нужно пройти 5 вложенных модулей.
- Нет документации — комментарии? README? Не, не слышали.
👉 Как выжить:
1. Начни с
2. Используй
3. Включи
4. И не стесняйся переписать модуль под себя — часто это быстрее, чем поддерживать чужую магию.
💡 Совет: заведите внутренний гайд по стилю Terraform (структура папок, нейминг, обязательный README). Это спасает нервы всей команды.
Подпишись 👉@devopslib
Terraform сам по себе прост, но когда открываешь чужие модули - хочется закрыть ноутбук и уйти в отпуск.
Что обычно встречается:
- 100500 переменных в
variables.tf, половина из которых нигде не используется.- "Универсальный" модуль: и под AWS, и под GCP, и под Azure - но работает только в одном.
- Output-хаос: чтобы понять, откуда берётся IP, нужно пройти 5 вложенных модулей.
- Нет документации — комментарии? README? Не, не слышали.
👉 Как выжить:
1. Начни с
terraform graph | dot -Tpng > graph.png — визуализация сильно помогает понять связи.2. Используй
terraform console — можно проверить выражения прямо на лету.3. Включи
TF_LOG=DEBUG при планировании — увидишь, что реально под капотом.4. И не стесняйся переписать модуль под себя — часто это быстрее, чем поддерживать чужую магию.
💡 Совет: заведите внутренний гайд по стилю Terraform (структура папок, нейминг, обязательный README). Это спасает нервы всей команды.
Подпишись 👉@devopslib
👍4
🚀 Kubernetes: зачем вообще нужны операторы?
Обычный Deployment или StatefulSet хорошо справляется с запуском подов. Но вот что делать, если у тебя есть сложная система - например, база данных с репликацией, кластер Kafka или Redis с шардингом? Просто манифестов будет мало.
Тут приходят Kubernetes Operators.
Оператор - это контроллер + CRD (Custom Resource Definition), который понимает, как управлять конкретным приложением:
- следит за состоянием ресурса,
- запускает нужное количество реплик,
- настраивает связи,
- делает бэкапы, обновления, миграции.
👉 По сути, оператор превращает знания SRE/админа в код, который работает прямо внутри кластера.
Примеры:
- Prometheus Operator - автоматом деплоит Prometheus, Alertmanager, ServiceMonitor.
- Postgres Operator - умеет поднимать кластера PostgreSQL с репликацией и бэкапами.
- Cert-Manager - автоматически выдает TLS-сертификаты.
🔑 В итоге операторы позволяют управлять сложными системами так же просто, как подами. Главное - не городить «свой велосипед», а искать готовые CRD, которые уже сделали другие.
Подпишись 👉@devopslib
Обычный Deployment или StatefulSet хорошо справляется с запуском подов. Но вот что делать, если у тебя есть сложная система - например, база данных с репликацией, кластер Kafka или Redis с шардингом? Просто манифестов будет мало.
Тут приходят Kubernetes Operators.
Оператор - это контроллер + CRD (Custom Resource Definition), который понимает, как управлять конкретным приложением:
- следит за состоянием ресурса,
- запускает нужное количество реплик,
- настраивает связи,
- делает бэкапы, обновления, миграции.
👉 По сути, оператор превращает знания SRE/админа в код, который работает прямо внутри кластера.
Примеры:
- Prometheus Operator - автоматом деплоит Prometheus, Alertmanager, ServiceMonitor.
- Postgres Operator - умеет поднимать кластера PostgreSQL с репликацией и бэкапами.
- Cert-Manager - автоматически выдает TLS-сертификаты.
🔑 В итоге операторы позволяют управлять сложными системами так же просто, как подами. Главное - не городить «свой велосипед», а искать готовые CRD, которые уже сделали другие.
Подпишись 👉@devopslib
👍1