This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
SRE Roadmap
Дорожная карта, чтобы стать SRE (концепции > инструменты)
https://github.com/teivah/sre-roadmap
Подпишись 👉@devopslib
Дорожная карта, чтобы стать SRE (концепции > инструменты)
https://github.com/teivah/sre-roadmap
Подпишись 👉@devopslib
👍3
🔥 eBPF — новая эра мониторинга и безопасности в Kubernetes
В 2025 году eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) стал стандартом для высокоэффективного мониторинга и безопасности в Kubernetes. Это мощный инструмент, который позволяет инспектировать сетевой трафик, системные вызовы и поведение приложений без оверхеда, присущего традиционным агентам.
🔹 Что даёт eBPF в Kubernetes?
✅ Безагентный мониторинг – отслеживание сетевой активности, производительности, логов, запросов к ядру
✅ Снижение нагрузки – нет необходимости в сторонних DaemonSet или sidecar-контейнерах
✅ Глубокий анализ трафика – выявление аномалий, сетевых атак, скрытых угроз
✅ Реализация политики безопасности – динамическое управление доступом и фильтрация трафика
🔹 Где уже применяют eBPF?
🚀 Cilium – продвинутый CNI для Kubernetes на базе eBPF
🛡️ Tetragon – мониторинг безопасности с нулевым оверхедом
📊 Pixie – трассировка и анализ приложений без инвазивного кода
⚡ Вывод:
eBPF – это будущее Kubernetes-обсервабилити и безопасности. Всё больше компаний отказываются от громоздких решений в пользу лёгких и мощных eBPF-инструментов.
❓ А ты уже пробовал eBPF в продакшене? Делись опытом!
Подпишись 👉@devopslib
В 2025 году eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) стал стандартом для высокоэффективного мониторинга и безопасности в Kubernetes. Это мощный инструмент, который позволяет инспектировать сетевой трафик, системные вызовы и поведение приложений без оверхеда, присущего традиционным агентам.
🔹 Что даёт eBPF в Kubernetes?
✅ Безагентный мониторинг – отслеживание сетевой активности, производительности, логов, запросов к ядру
✅ Снижение нагрузки – нет необходимости в сторонних DaemonSet или sidecar-контейнерах
✅ Глубокий анализ трафика – выявление аномалий, сетевых атак, скрытых угроз
✅ Реализация политики безопасности – динамическое управление доступом и фильтрация трафика
🔹 Где уже применяют eBPF?
🚀 Cilium – продвинутый CNI для Kubernetes на базе eBPF
🛡️ Tetragon – мониторинг безопасности с нулевым оверхедом
📊 Pixie – трассировка и анализ приложений без инвазивного кода
⚡ Вывод:
eBPF – это будущее Kubernetes-обсервабилити и безопасности. Всё больше компаний отказываются от громоздких решений в пользу лёгких и мощных eBPF-инструментов.
❓ А ты уже пробовал eBPF в продакшене? Делись опытом!
Подпишись 👉@devopslib
👍3
🔥 DevOps 2025: GitHub Copilot для CI/CD – автоматизация следующего уровня!
В 2024 году GitHub Copilot вышел далеко за рамки помощника для кодинга. Теперь он активно внедряется в процессы DevOps, автоматизируя рутинные задачи CI/CD. Что это значит для нас?
💡 Автоматическая генерация GitHub Actions
Copilot уже умеет анализировать репозиторий и предлагать готовые workflow'ы! Например, если у вас есть Dockerfile и Helm Chart, он сам предложит билд и деплой через GitHub Actions.
⚡ Интеграция с Terraform и Ansible
Вы пишете инфраструктурный код? Теперь Copilot может не только автодополнять, но и помогать дебажить ошибки в конфигурациях. Особенно полезно при создании сложных модулей Terraform.
🔄 Сценарии автоматического rollback'а
Copilot может помочь написать стратегию откатов, анализируя ошибки в логах. Больше никаких ручных правок в экстренных ситуациях!
🚀 Оптимизация CI/CD пайплайнов
Copilot изучает существующие пайплайны и предлагает более эффективные способы их оптимизации. Например, кеширование сборок, распараллеливание тестов или переход на более быстрые runner'ы.
Будущее DevOps – это не просто автоматизация, а автоматизация автоматизации! Готовы к новому уровню эффективности?
Подпишись 👉@devopslib
В 2024 году GitHub Copilot вышел далеко за рамки помощника для кодинга. Теперь он активно внедряется в процессы DevOps, автоматизируя рутинные задачи CI/CD. Что это значит для нас?
💡 Автоматическая генерация GitHub Actions
Copilot уже умеет анализировать репозиторий и предлагать готовые workflow'ы! Например, если у вас есть Dockerfile и Helm Chart, он сам предложит билд и деплой через GitHub Actions.
⚡ Интеграция с Terraform и Ansible
Вы пишете инфраструктурный код? Теперь Copilot может не только автодополнять, но и помогать дебажить ошибки в конфигурациях. Особенно полезно при создании сложных модулей Terraform.
🔄 Сценарии автоматического rollback'а
Copilot может помочь написать стратегию откатов, анализируя ошибки в логах. Больше никаких ручных правок в экстренных ситуациях!
🚀 Оптимизация CI/CD пайплайнов
Copilot изучает существующие пайплайны и предлагает более эффективные способы их оптимизации. Например, кеширование сборок, распараллеливание тестов или переход на более быстрые runner'ы.
Будущее DevOps – это не просто автоматизация, а автоматизация автоматизации! Готовы к новому уровню эффективности?
Подпишись 👉@devopslib
👍2
🚀 CI/CD для Kubernetes: Как ускорить деплой?
Автоматизация развертывания в Kubernetes — не просто удобство, а необходимость для DevOps. Как ускорить и упростить этот процесс?
✅ Используйте GitOps
Инструменты вроде ArgoCD и Flux помогут автоматизировать доставки, минимизируя человеческий фактор. Git — единственный источник правды.
✅ Оптимизируйте образ Docker
Чем меньше слоев, тем быстрее сборка и деплой. Используйте multistage builds, alpine-образы и кэширование.
✅ Правильная стратегия обновления
Не используйте
✅ Параллельные пайплайны
Разбивайте CI/CD пайплайн на этапы. Например, сборка образа и тестирование могут идти параллельно.
✅ Подключите K8s-aware CI/CD
Tekton, Jenkins X, Keptn — все они заточены под Kubernetes. Их встроенные механики позволяют лучше управлять деплоями.
⚡ Чем быстрее и стабильнее CI/CD, тем быстрее фича уходит в прод.
Подпишись 👉@devopslib
Автоматизация развертывания в Kubernetes — не просто удобство, а необходимость для DevOps. Как ускорить и упростить этот процесс?
✅ Используйте GitOps
Инструменты вроде ArgoCD и Flux помогут автоматизировать доставки, минимизируя человеческий фактор. Git — единственный источник правды.
✅ Оптимизируйте образ Docker
Чем меньше слоев, тем быстрее сборка и деплой. Используйте multistage builds, alpine-образы и кэширование.
✅ Правильная стратегия обновления
Не используйте
latest. Оптимально — RollingUpdate или Canary. Они дают контроль над обновлениями, снижая риски. ✅ Параллельные пайплайны
Разбивайте CI/CD пайплайн на этапы. Например, сборка образа и тестирование могут идти параллельно.
✅ Подключите K8s-aware CI/CD
Tekton, Jenkins X, Keptn — все они заточены под Kubernetes. Их встроенные механики позволяют лучше управлять деплоями.
⚡ Чем быстрее и стабильнее CI/CD, тем быстрее фича уходит в прод.
Подпишись 👉@devopslib
👍3
Как мониторить Kubernetes без боли? 🔥
Мониторинг Kubernetes – это вечная головная боль для DevOps-инженеров. Кластеры растут, метрик становится всё больше, а Prometheus раздувается до размеров Годзиллы. Как справиться с этим и не утонуть в алертах?
🔹 Используй правильные метрики – не собирай всё подряд. Ориентируйся на RED (Rate, Errors, Duration) для сервисов и USE (Utilization, Saturation, Errors) для инфраструктуры.
🔹 Прометей + Thanos/Loki – если у тебя растущий кластер, стандартный Prometheus быстро захлебнётся. Используй Thanos или Cortex для горизонтального масштабирования. А для логов – Loki, чтобы не раздувать storage.
🔹 Grafana Mimir – новая альтернатива Prometheus, позволяющая хранить кучу метрик в распределённой архитектуре.
🔹 Автоматизация алертов – фильтруй шум через Alertmanager. Заводи дашборды в Grafana, а не забивай Slack алертами по каждому чиху.
🔹 Service Mesh как источник данных – если у тебя Istio или Linkerd, используй их встроенные метрики для мониторинга сервисов.
🔹 EBPF для продвинутого мониторинга – инструменты, такие как Pixie или Cilium, могут давать глубокую телеметрию с минимальной нагрузкой на кластер.
Соблюдая эти принципы, можно сократить хаос и создать удобную систему мониторинга, которая поможет видеть реальную картину состояния инфраструктуры.
Подпишись 👉 @devopslib
Мониторинг Kubernetes – это вечная головная боль для DevOps-инженеров. Кластеры растут, метрик становится всё больше, а Prometheus раздувается до размеров Годзиллы. Как справиться с этим и не утонуть в алертах?
🔹 Используй правильные метрики – не собирай всё подряд. Ориентируйся на RED (Rate, Errors, Duration) для сервисов и USE (Utilization, Saturation, Errors) для инфраструктуры.
🔹 Прометей + Thanos/Loki – если у тебя растущий кластер, стандартный Prometheus быстро захлебнётся. Используй Thanos или Cortex для горизонтального масштабирования. А для логов – Loki, чтобы не раздувать storage.
🔹 Grafana Mimir – новая альтернатива Prometheus, позволяющая хранить кучу метрик в распределённой архитектуре.
🔹 Автоматизация алертов – фильтруй шум через Alertmanager. Заводи дашборды в Grafana, а не забивай Slack алертами по каждому чиху.
🔹 Service Mesh как источник данных – если у тебя Istio или Linkerd, используй их встроенные метрики для мониторинга сервисов.
🔹 EBPF для продвинутого мониторинга – инструменты, такие как Pixie или Cilium, могут давать глубокую телеметрию с минимальной нагрузкой на кластер.
Соблюдая эти принципы, можно сократить хаос и создать удобную систему мониторинга, которая поможет видеть реальную картину состояния инфраструктуры.
Подпишись 👉 @devopslib
👍2
📢 Как сократить время деплоя: лучшие практики DevOps 🚀
Быстрые и стабильные деплои – мечта любого DevOps-инженера. Давайте разберем несколько практик, которые помогут ускорить процесс и минимизировать простои.
✅ Параллельные пайплайны
Запускайте шаги CI/CD параллельно, где это возможно. Например, сборка, тестирование и сканирование кода могут выполняться одновременно.
✅ Кэширование артефактов
Используйте кэш для зависимостей, Docker-образов и результатов промежуточных шагов. Это значительно ускоряет сборку.
✅ Голубое/Зеленое развертывание (Blue-Green Deployment)
Обновляем сервис на отдельной инфраструктуре и мгновенно переключаем трафик – никаких простоев!
✅ Канареечный релиз (Canary Deployment)
Включаем новую версию сначала для части пользователей, анализируем метрики и плавно масштабируем.
✅ Оптимизация образов
Минимизируйте размер Docker-образов – меньше размер, быстрее скачивание и запуск. Используйте
✅ Горизонтальное масштабирование билд-агентов
Запускайте дополнительные билд-агенты при высокой нагрузке, чтобы ускорить выполнение CI/CD-процессов.
✅ Feature Flags
Разрешаем включать и выключать новые фичи без необходимости полного релиза, снижая риски.
🚀 Автоматизируем, оптимизируем, ускоряем! Как у вас устроены деплои? Делитесь в комментариях!
Подпишись 👉@devopslib
Быстрые и стабильные деплои – мечта любого DevOps-инженера. Давайте разберем несколько практик, которые помогут ускорить процесс и минимизировать простои.
✅ Параллельные пайплайны
Запускайте шаги CI/CD параллельно, где это возможно. Например, сборка, тестирование и сканирование кода могут выполняться одновременно.
✅ Кэширование артефактов
Используйте кэш для зависимостей, Docker-образов и результатов промежуточных шагов. Это значительно ускоряет сборку.
✅ Голубое/Зеленое развертывание (Blue-Green Deployment)
Обновляем сервис на отдельной инфраструктуре и мгновенно переключаем трафик – никаких простоев!
✅ Канареечный релиз (Canary Deployment)
Включаем новую версию сначала для части пользователей, анализируем метрики и плавно масштабируем.
✅ Оптимизация образов
Минимизируйте размер Docker-образов – меньше размер, быстрее скачивание и запуск. Используйте
distroless или alpine. ✅ Горизонтальное масштабирование билд-агентов
Запускайте дополнительные билд-агенты при высокой нагрузке, чтобы ускорить выполнение CI/CD-процессов.
✅ Feature Flags
Разрешаем включать и выключать новые фичи без необходимости полного релиза, снижая риски.
🚀 Автоматизируем, оптимизируем, ускоряем! Как у вас устроены деплои? Делитесь в комментариях!
Подпишись 👉@devopslib
👍3