⚡️Redis — не единственный выбор: 3 достойные замены

Redis — это мощный инструмент для работы с данными в памяти, который часто используется как кэш, база данных или брокер сообщений. Однако в некоторых случаях другие решения могут оказаться более подходящими. Вот три альтернативы Redis, которые заслуживают внимания:

1️⃣ Dragonfly

Dragonfly — это современное высокопроизводительное хранилище данных в памяти, которое позиционируется как замена Redis. Оно предлагает лучшую производительность и масштабируемость, особенно для задач с высокой нагрузкой. Dragonfly поддерживает протокол Redis, что делает переход на него практически безболезненным.

• Плюсы:

➕ Высокая производительность

➕ Полная совместимость с Redis

➕ Эффективное использование ресурсов.

2️⃣ KeyDB

KeyDB — это многопоточная версия Redis, которая использует несколько ядер процессора для повышения производительности. Он полностью совместим с Redis, поэтому вам не придется переписывать код при переходе.

• Плюсы:

➕ Многопоточность для лучшей производительности

➕ Простота миграции с Redis

➕ Поддержка всех основных функций Redis.

3️⃣ Memcached

Memcached — это классическое решение для кэширования данных в памяти. Оно простое, надежное и отлично подходит для задач, где требуется высокая скорость доступа к данным. Хотя Memcached уступает Redis в функциональности, он остается популярным выбором для кэширования.

• Плюсы:

➕Простота и минимализм

➕ Высокая скорость работы

➕Широкая поддержка в экосистеме.

🐸Библиотека devops'a

🚀 Проверьте свои знания Kubernetes

Kubernetes — это мощный инструмент для управления контейнерами, но насколько вы его знаете? Давайте проверим!

Вот пара вопросов для разминки:

1️⃣ В кластере с двумя узлами, один из которых уже запускает Pods, а другой пустой, на какой узел будет запланирован новый Pod?

2️⃣ Если приложение в контейнере столкнется с ошибкой OOM (Out-of-Memory), перезапустится ли контейнер или Pod будет воссоздан?

Если хотите необычные и каверзные вопросы, например:

• Можно ли динамически применять изменения в конфигурациях, таких как переменные окружения или обновления ConfigMap, без пересоздания Pod?

• Как следует собирать логи приложения, и есть ли риск их потери?

• Если livenessProbe Pod с HTTP-сервером работает корректно, означает ли это, что приложение не имеет проблем?

📎 Ищите больше вопросов и ответы на них в статье

🐸Библиотека devops'a

😆 Если бы у OpenSSl был GUI

Не слишком перегружено? Пользовались бы или остались на CLI?

📎 Оригинал

🐸Библиотека devops'a #мем

➕ Улучшение Jenkins-пайплайнов

При работе с Jenkins-пайплайнами особое внимание стоит уделить обработке ошибок, так как от этого зависит надежность CI/CD. Рассмотрим два ключевых подхода для минимизации ошибок:

➖Централизованные коды ошибок обеспечивают стандартизацию и единообразие при обработке ошибок на каждом этапе пайплайна.

Это упрощает отладку и ускоряет устранение проблем, так как разработчики могут легко идентифицировать тип ошибки и ее источник.

➖Стратегия fail-fast помогает обнаружить ошибки на самых ранних этапах выполнения пайплайна.

Вместо того чтобы позволить ошибкам «просочиться» дальше по цепочке, пайплайн прерывает выполнение. Это экономит время и предотвращает накопление проблем, которые могут возникнуть позже.

В результате разработчики могут сосредоточиться на написании кода, а не на борьбе с ошибками.

📎 Подробнее в статье

Как у вас на проектах контролируются ошибки в пайплайнах? Расскажите в комментариях👇

🐸Библиотека devops'a

👨‍💻👨‍💻 Подкаст DevOps Kitchen Talks

О чём свежий выпуск подкаста:

➡️ Итоги AWS re:Invent 2024, включая ключевые анонсы от Amazon Web Services (AWS), такие как Amazon Nova, DSQL Aurora и обновления Kubernetes.

➡️Новый терминал Gosti от Митчелла Хашимото – его особенности, зачем он нужен и почему написан на языке Zig.

➡️Новости инфраструктуры: Prometheus 3.0, новые функции Terraform и GCP.

➡️Инструменты и технологии, которые упростят работу инженеров в 2025 году.

🎧 Слушать

🐸Библиотека devops'a #подкаст

🚀Разбираемся с Load Balancers

Хотите понять, как работают балансировщики нагрузки и почему они так важны для современных систем?

👀 Это видео — отличный старт

🐸Библиотека devops'a #смотреть

🛠 OpenTofu 1.9.0: краткий обзор

В версии 1.9.0 OpenTofu представил ряд долгожданных функций, значительно повышающих эффективность и гибкость управления инфраструктурой:

➖ Итерация провайдеров с помощью for_each: Упрощает многорегиональные развертывания, устраняя необходимость дублирования конфигураций.

➖ Флаг -exclude: позволяет исключать определенные ресурсы из операций plan и apply, повышая гибкость управления инфраструктурой.

➖ Улучшения ранней оценки: OpenTofu теперь запрашивает необходимые переменные на ранних этапах, повышая точность и эффективность конфигураций.

➖ Улучшения шифрования: введена опция encrypted_metadata_alias для явного задания идентификатора, сохраняемого с зашифрованными данными, что упрощает управление ключами и метаданными.

➖ Улучшения производительности: Внесены значительные оптимизации, особенно заметные при работе с большими графами и множеством подмодулей.

🐸Библиотека devops'a #обновление

🐧 Мониторинг Linux: ключевые инструменты

Для мониторинга производительности Linux через терминал существует множество инструментов, которые предоставляют подробную информацию о состоянии системы. 

🛠 Например, htop предоставляет интерактивный интерфейс для наблюдения за процессами, nmon фокусируется на детальном анализе ресурсов, iftop специализируется на мониторинге сетевой активности, а btop сочетает в себе удобный интерфейс с расширенными функциями управления процессами.

Для более подробного обзора этих и других инструментов вы можете ознакомиться с видео:

➡️ Смотреть видео

🐸Библиотека devops'a #смотреть

✅ Выбираем базу данных правильно

Когда речь заходит о типах баз данных, часто вспоминают SQL и NoSQL. Однако мир баз данных гораздо шире. Рассмотрим некоторые из них:

1️⃣ Иерархические базы данных Структурируют данные в виде древовидной иерархии, где каждая запись имеет одну родительскую и множество дочерних.

2️⃣ Сетевые базы данных — расширяют иерархическую модель, позволяя каждой записи иметь несколько родительских и дочерних записей.

3️⃣ Объектно-ориентированные базы данных — интегрируют принципы объектно-ориентированного программирования, позволяя хранить данные в виде объектов.

4️⃣ Мультимодельные базы данных — поддерживают несколько моделей данных, позволяя использовать различные подходы к хранению и обработке информации в рамках одной системы.

📎 Про остальные типы данных и их особенности — в статье

🐸Библиотека devops'a

🤖 Разворачиваем DeepSeek на Amazon

Недавно компания DeepSeek представила AI-модель DeepSeek-R1, которая сопоставима с передовыми западными аналогами, но при этом экономична и открыта для сообщества.

Развертывание этой модели на Amazon EC2 предоставляет разработчикам гибкость и масштабируемость для интеграции мощных AI-функций в свои приложения.

Основные шаги развертывания DeepSeek-R1 на Amazon EC2:

1️⃣ Создание IAM роли: в AWS Management Console создайте роль для EC2 с необходимыми правами доступа, включая AmazonS3FullAccess и AmazonSSMManagedInstanceCore.

2️⃣ Настройка EC2 экземпляра: запустите экземпляр EC2 с Amazon Linux 2, выбрав тип g4dn.xlarge, настройте сеть и создайте группу безопасности, разрешающую HTTP и HTTPS трафик.

3️⃣ Подключение через SSM: используйте AWS Systems Manager для подключения к экземпляру без необходимости в открытых SSH-портах.

4️⃣ Установка драйверов NVIDIA и Docker: установите необходимые драйверы для GPU и настройте Docker для работы с NVIDIA.

5️⃣ Развертывание Ollama и модели DeepSeek-R1: установите Ollama Server и загрузите модель DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B для обработки AI-запросов.

6️⃣ Настройка Application Load Balancer: создайте балансировщик нагрузки для обеспечения доступа к веб-интерфейсу Ollama, что позволит взаимодействовать с моделью через браузер.

📎 Подробнее читайте в статье

🐸Библиотека devops'a

🛠 Стратегии развертывания в DevOps

Развертывание нового кода требует точности и продуманного подхода. Ошибки приводят к сбоям, потере данных, недоступности сервисов.

• Rolling-обновления исключают downtime, позволяя постепенно вводить изменения.

• Blue-Green Deployment снижает вероятность отказа, задействуя резервную среду.

• Canary Deployment позволяет протестировать обновления на ограниченной группе, свести к минимуму возможные проблемы.

➡️ Про вышеописанные и другие стратегии развёртывания рекомендуем прочитать статью

🐸Библиотека devops'a