Чем отличается Terraform от Ansible ELK stack ?
Спросят с вероятностью 33%

Terraform и Ansible — это инструменты для автоматизации, которые часто используются для разных целей. Каждый из них имеет свои особенности и лучше подходит для определённых задач.

Terraform

Это инструмент, разработанный HashiCorp, для создания, изменения и управления инфраструктурой как кодом (IaC). Он позволяет пользователям определять и предоставлять полную инфраструктуру (серверы, базы данных, сетевые устройства и т.д.) в различных облачных провайдерах (например, AWS, Azure, Google Cloud) с помощью конфигурационных файлов, которые описывают желаемое состояние инфраструктуры.

Основные характеристики:

✅Идемпотентность: Способен привести инфраструктуру в точное состояние, определённое в конфигурационных файлах, не внося повторных изменений в уже существующие ресурсы, если это не требуется.
✅Декларативный подход: Пользователь описывает "что" должно быть создано, а не "как" это должно быть сделано.
✅Управление состоянием: Отслеживает текущее состояние инфраструктуры и помогает управлять её изменениями.

Ansible

Это инструмент для автоматизации конфигурации, управления и оркестрации. В отличие от Terraform, Ansible лучше подходит для автоматической настройки и управления существующими ресурсами, такими как серверы, приложения и другие компоненты.

Основные характеристики:

✅Процедурный подход: Описывает серию "шагов" или "задач", которые необходимо выполнить для достижения желаемого состояния.
✅Идемпотентность: Как и Terraform, Ansible может повторно применять одни и те же настройки без внесения изменений, если текущее состояние уже соответствует желаемому.
✅Агентное-менее выполнение: Для своей работы Ansible использует существующую SSH-инфраструктуру и не требует установки дополнительных агентов на целевых системах.

ELK Stack

Это набор инструментов для сбора, агрегирования и анализа больших объёмов данных. ELK состоит из трёх основных компонентов: Elasticsearch (поисковая и аналитическая система), Logstash (инструмент для сбора, трансформации и хранения данных) и Kibana (инструмент для визуализации данных из Elasticsearch).

Основные характеристики:

✅Анализ данных: Используется для мониторинга, анализа логов и визуализации данных.
✅Интеграция данных: Может интегрироваться с различными источниками данных для сбора и агрегации информации.

Различия в использовании:

✅Terraform лучше использовать для создания и управления инфраструктурой на стадии инициализации проекта или при значительных изменениях инфраструктуры.
✅Ansible идеально подходит для непрерывного управления конфигурацией и автоматизации рутинных задач на уже существующих серверах и устройствах.
✅ELK Stack используется для мониторинга и анализа работы систем после их развёртывания, сбора логов и визуализации данных.

Terraform, Ansible и ELK Stack выполняют различные, но взаимодополняющие функции в управлении IT-инфраструктурой и обработке данных.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Что известно про rancher kubernetes ?
Спросят с вероятностью 13%

Rancher — это популярная платформа управления контейнерами, которая позволяет упростить процесс развертывания, управления и масштабирования приложений на основе контейнеров, включая тех, что работают в среде Kubernetes. Rancher обеспечивает интеграцию с различными инструментами и платформами, такими как Docker, Kubernetes, Microsoft Azure, Google Cloud Platform и Amazon Web Services.

Основные возможности и преимущества:

1️⃣Поддержка множества кластеров Kubernetes: Позволяет управлять несколькими кластерами Kubernetes, независимо от того, где они развернуты — будь то на ваших локальных серверах или в облаке.

2️⃣Удобный пользовательский интерфейс: Предоставляет графический интерфейс пользователя (GUI), который упрощает управление ресурсами Kubernetes, мониторингом, масштабированием и обновлениями.

3️⃣Интегрированная система безопасности: Включает средства для управления доступом, которые позволяют настроить политики безопасности на уровне пользователей и групп, а также интегрируется с внешними поставщиками идентификации через OpenID Connect, LDAP, Active Directory и другие.

4️⃣Управление каталогами приложений: Предоставляет каталоги, которые содержат готовые шаблоны приложений, упрощая развертывание стандартных сервисов и приложений.

5️⃣Проекты и пространства имен: Позволяет группировать ресурсы Kubernetes в проекты, что упрощает управление и изоляцию ресурсов между командами или приложениями.

6️⃣Масштабирование и автоматизация: Упрощает процесс масштабирования приложений и автоматизации операций с помощью различных инструментов и API.

Использование для управления Kubernetes

Предоставляет дополнительный слой абстракции и управления над кластерами Kubernetes, который включает:

✅Централизованное управление: Управляйте всеми вашими кластерами Kubernetes из единого интерфейса.
✅Автоматическое развертывание: Простое создание новых кластеров Kubernetes на различных облачных платформах или на локальных серверах.
✅Мониторинг и алерты: Встроенные средства для мониторинга состояния кластера и оповещения о проблемах.
✅Бэкап и восстановление: Инструменты для резервного копирования и восстановления состояния кластера.

Rancher является мощным инструментом для организаций, которые используют Kubernetes и стремятся упростить управление своей инфраструктурой контейнеров. Он обеспечивает дополнительные уровни управления, безопасности и масштабируемости, что делает его ценным решением для развертывания и управления контейнеризированными приложениями в различных средах.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Какие есть способы задания переменных в Ansible ?
Спросят с вероятностью 13%

Переменные используются для хранения информации, которая может изменяться от одного выполнения плейбука к другому или от одного окружения к другому. Это делает Ansible более гибким и повторно используемым. Существует несколько способов определения и использования переменных в Ansible:

1️⃣Переменные в инвентарных файлах

Можно задать непосредственно в инвентарном файле. Это могут быть файлы в форматах INI или YAML. Пример в формате INI:

[webservers]
webserver1 ansible_host=192.168.1.100 http_port=80 max_requests=1000

В YAML формате это будет выглядеть так:

webservers:
  hosts:
    webserver1:
      ansible_host: 192.168.1.100
      http_port: 80
      max_requests: 1000

2️⃣Файлы переменных в плейбуках

Могут быть организованы в файлы, обычно YAML, которые затем подключаются к плейбукам через директиву vars_files. Пример использования в плейбуке:

---
- hosts: all
  vars_files:
    - vars/main.yml

Где vars/main.yml содержит:

http_port: 80
max_requests: 1000

3️⃣Переменные в командной строке

Могут быть определены непосредственно при запуске плейбука через командную строку с помощью ключа -e или --extra-vars. Пример:

ansible-playbook playbook.yml -e "http_port=80 max_requests=1000"

4️⃣Переменные в плейбуках

Можно определить непосредственно в плейбуке под ключом vars:

---
- hosts: all
  vars:
    http_port: 80
    max_requests: 1000

5️⃣Role Defaults и Vars

Каждая роль может иметь файлы defaults/main.yml и vars/main.yml. Переменные, определенные в defaults, имеют самый низкий приоритет и могут быть переопределены почти в любом месте. Переменные в vars имеют более высокий приоритет и переопределяются с трудом.

6️⃣Registered Variables

Переменные могут быть созданы во время выполнения плейбука с использованием модулей и зарегистрированы для использования в последующих задачах. Например:

- name: Get the date
  command: date
  register: current_date

7️⃣Facts

Собираются Ansible автоматически при выполнении плейбука и содержат информацию о удалённых системах. Facts можно использовать как переменные:

---
- hosts: all
  tasks:
    - name: Print OS family
      debug:
        msg: "The OS family is {{ ansible_os_family }}"

Каждый из этих способов имеет своё применение в зависимости от требований задачи, структуры данных и логики плейбука. Правильный выбор способа определения переменных помогает создать более читаемые, поддерживаемые и масштабируемые Ansible плейбуки и роли.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Что такое blue green deployment ?
Спросят с вероятностью 13%

Blue-green deployment — это метод развертывания ПО, который предназначен для минимизации или устранения простоя при обновлении версии приложения. Этот подход включает в себя две идентичные среды, которые находятся в точном зеркальном отображении друг друга. Одна среда, обычно называемая "blue", активно служит трафиком пользователей, в то время как другая среда, "green", находится в готовности и используется для новой версии приложения.

Как он работает

1️⃣Подготовка двух сред: Настройте две параллельные среды ("blue" и "green"). Обе должны быть настроены так, чтобы могли поддерживать полную нагрузку вашего приложения.

2️⃣Развертывание в зеленую среду: Новая версия приложения развертывается в "green" среду, где она может быть тщательно протестирована и проверена на ошибки. В это время "blue" среда по-прежнему обрабатывает весь пользовательский трафик.

3️⃣Переключение трафика: После того как новая версия в "green" среде была проверена и готова к использованию, трафик пользователей перенаправляется со "старой" синей среды на "новую" зеленую. Это переключение обычно происходит путем изменения конфигурации DNS или с помощью балансировщика нагрузки.

4️⃣Мониторинг и откат при необходимости: После переключения трафика на "green" среду, она активно мониторится для выявления любых неожиданных проблем или сбоев. Если что-то идет не так, можно быстро выполнить откат, снова переключив трафик обратно на "blue" среду.

5️⃣Подготовка следующего обновления: После успешного переключения "green" среда становится новой "blue" средой для следующего цикла развертывания, а старая "blue" среда теперь будет использоваться для следующего обновления как "green".

Преимущества:

✅Минимизация простоя: Переключение между средами позволяет обновлять приложения без простоев.
✅Уменьшение риска: Тестирование новой версии в зеленой среде перед полноценным переключением трафика помогает убедиться в стабильности обновления.
✅Быстрый откат: Если новая версия содержит ошибки, можно быстро переключиться обратно на старую версию.

Недостатки:

✅Двойные затраты на инфраструктуру: Требуется поддерживать две рабочие среды, что удваивает затраты на ресурсы и управление.
✅Сложность управления данными: Синхронизация данных между двумя средами может быть сложной, особенно если приложение вносит значительные изменения в данные.

Blue-green deployment является эффективным способом обеспечения надежности и непрерывности бизнес-процессов при обновлении приложений, особенно в условиях критически важных продуктовых сред.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Привет, ребят, хочу сделать так, чтобы для каждого вопроса было поясняющее видео в reels/shorts формате.

Ищу человека который с этим поможет, работу оплачу. Вопросы есть, нужен простой монтаж и озвучка. Все видосы делаются по шаблону.

Если интересует такая подработка напишите мне @kivaiko

В чем разница Deployment и DaemonSet ?
Спросят с вероятностью 26%

Deployment и DaemonSet являются двумя типами контроллеров, которые управляют развертыванием и обеспечением жизненного цикла подов (групп контейнеров). Они оба играют важные роли, но используются для разных целей и сценариев.

Deployment

Это контроллер, который обеспечивает декларативное обновление подов и ReplicaSets (другой тип контроллера, который управляет одновременным запуском нескольких экземпляров одного и того же пода). Deployment поддерживает непрерывное развертывание, откат к предыдущим версиям, а также масштабирование подов.

Особенности:

✅Масштабирование: Вы можете увеличивать или уменьшать количество подов в зависимости от нужд.
✅Обновления: Поддерживает стратегии развертывания, такие как Rolling Update (постепенное обновление), которое помогает минимизировать простои при обновлении приложения.
✅Самовосстановление: Автоматически перезапускает поды, которые перестали работать, находятся в ошибочном состоянии или не отвечают.

Пример:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

DaemonSet

Это контроллер, который гарантирует, что на каждом узле кластера Kubernetes запущен экземпляр заданного пода. Когда добавляется новый узел, на нем автоматически запускается под, управляемый DaemonSet, и если узел удаляется, поды удаляются автоматически. Это идеально подходит для запуска служб мониторинга, сбора логов или других утилит, которые должны быть запущены на каждом узле.

Особенности:

✅Гарантия запуска: Убедитесь, что каждый узел кластера запускает копию определённого пода.
✅Автоматическое размещение: Когда добавляются новые узлы, на них автоматически размещаются необходимые поды.
✅Службы уровня узла: Идеально подходит для запуска системных служб, таких как коллекторы логов, системы мониторинга и другие.

Пример DaemonSet в YAML-формате:

apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: fluentd-elasticsearch
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: fluentd-elasticsearch
  template:
    metadata:
      labels:
        name: fluentd-elasticsearch
    spec:
      containers:
      - name: fluentd-elasticsearch
        image: fluent/fluentd:v1.0
        volumeMounts:
        - name: varlog
          mountPath: /var/log
        - name: varlibdockercontainers
          mountPath: /var/lib/docker/containers
          readOnly: true

Deployment и DaemonSet выполняют различные функции в Kubernetes. Deployment лучше всего подходит для управления подами, которые представляют приложения, требующие масштабирования и обновлений. DaemonSet идеален для обеспечения работы сервисов на каждом узле кластера. Оба эти инструмента дополняют друг друга и используются в разных сценариях для эффективного управления и оркестрации контейнеров.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Что такое API и зачем оно нужно ?
Спросят с вероятностью 13%

API (Application Programming Interface — программный интерфейс приложения) — это набор правил, спецификаций, инструментов и протоколов, который позволяет создавать ПО и приложения, обеспечивая взаимодействие между различными программными компонентами, системами и библиотеками.

Ключевые функции:

1️⃣Интерфейс: API определяет, каким образом программы и компоненты могут взаимодействовать друг с другом, без необходимости вникать в детали их внутренней реализации. Это позволяет разработчикам использовать функциональность, которую предоставляет API, не заботясь о сложности внутренних процессов.

2️⃣Абстракция: API абстрагирует сложность взаимодействия с нижележащими системными уровнями или внешними сервисами, предоставляя разработчикам простой и понятный интерфейс для использования.

3️⃣Стандартизация: API устанавливает стандартные методы для выполнения различных операций, что гарантирует совместимость и унификацию взаимодействия различных компонентов программного обеспечения.

Зачем он нужен?

1️⃣Интеграция систем: Позволяет различным системам и приложениям легко взаимодействовать друг с другом. Например, API веб-сервисов позволяет веб-приложениям запрашивать данные у серверов и выводить их пользователям в удобной форме.

2️⃣Расширение функциональности: С помощью сторонних API разработчики могут расширять функциональность своих приложений, используя уже готовые решения, такие как карты Google Maps, платежные системы PayPal или функции социальных сетей.

3️⃣Масштабируемость: Позволяет системам эффективно масштабироваться, предоставляя модульные компоненты, которые можно легко заменять или обновлять без влияния на другие части системы.

4️⃣Безопасность: С помощью можно контролировать доступ к различным функциям системы, обеспечивая безопасное взаимодействие между компонентами. API может служить прослойкой, которая проверяет и фильтрует запросы перед доступом к важным ресурсам.

5️⃣Разработка программного обеспечения: API упрощает разработку программ, позволяя разработчикам сосредоточиться на создании уникальных особенностей своего приложения, а не на реализации уже известных функций, доступных через API.

Примеры использования:

✅Веб-API: Позволяют веб-приложениям запрашивать данные с серверов. Например, RESTful API используется для обмена данными между клиентом и сервером через HTTP.
✅Операционные системы API: Как Windows API, позволяет разработчикам писать функции, которые могут взаимодействовать с ОС.
✅Библиотеки и фреймворки: Такие как jQuery в веб-разработке, предоставляют API, которые упрощают выполнение часто используемых задач, таких как AJAX-запросы.

API играет центральную роль в современной разработке ПО, делая возможной интеграцию и взаимодействие между различными программными продуктами и платформами.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Что лучше: микросервисы или монолиты ?
Спросят с вероятностью 13%

Вопрос о том, что лучше — микросервисы или монолитные архитектуры, зависит от множества факторов, включая специфику проекта, размер и навыки команды, требования к масштабируемости и доступности. Каждый подход имеет свои преимущества и недостатки, и выбор должен основываться на конкретных потребностях бизнеса и технических требованиях. Давайте рассмотрим ключевые аспекты каждого подхода.

Монолитные архитектуры

Преимущества:
✅Простота разработки и развертывания: Все части приложения разработаны вместе, что упрощает тестирование, отладку и развертывание, поскольку требуется управлять только одним исполняемым файлом.
✅Простота управления зависимостями: Все зависимости находятся внутри одного проекта, что уменьшает сложность управления внешними зависимостями.
✅Подходит для маленьких и средних проектов: Монолиты могут быть более эффективными для маленьких команд или проектов с ограниченными ресурсами.

Недостатки:
✅Масштабируемость: Масштабирование всего приложения, даже если это необходимо только для одной части функционала, может быть ресурсоемким.
✅Гибкость разработки: Большие монолитные кодовые базы могут стать сложными для управления и медленными в разработке.
✅Трудности в обновлении технологий: Обновление или изменение технологического стека может быть сложным и рискованным для всего приложения.

Микросервисные архитектуры

Преимущества:
✅Масштабируемость: Микросервисы можно масштабировать независимо, что обеспечивает более эффективное использование ресурсов и улучшенное управление нагрузкой.
✅Гибкость разработки и внедрения новых технологий: Каждый микросервис может использовать наиболее подходящий для своих задач технологический стек.
✅Устойчивость к отказам: Отказ одного сервиса не обязательно влечет за собой сбой всей системы.
✅Простота обновления и поддержки: Меньший объем кода в каждом сервисе упрощает понимание, тестирование, обновление и поддержку.

Недостатки:
✅Сложность управления: Микросервисные архитектуры требуют сложной инфраструктуры, включая сетевые взаимодействия, обнаружение сервисов, балансировку нагрузки и управление конфигурацией.
✅Проблемы согласованности данных: Работа с распределенными данными и транзакциями может быть сложной.
✅Высокие требования к навыкам команды: Разработка и поддержка микросервисов требуют более глубоких знаний и опыта в области сетевой инфраструктуры, безопасности и разработки распределенных систем.

Выбор подхода

✅Для стартапов и небольших проектов с ограниченными ресурсами часто предпочтительнее монолит, поскольку он требует меньших затрат на начальном этапе и проще в управлении.
✅Для больших, сложных приложений, требующих высокой масштабируемости, устойчивости к отказам и быстрого внедрения изменений, микросервисы могут предложить значительные преимущества.

Выбор между монолитной и микросервисной архитектурой зависит от специфических целей проекта, требований к масштабируемости, ресурсов команды и стратегических бизнес-целей.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Что такое репликасет, деплоймент ?
Спросят с вероятностью 26%

ReplicaSet и Deployment — это контроллеры, которые используются для управления жизненным циклом подов (групп контейнеров). Оба они предназначены для обеспечения отказоустойчивости и масштабируемости приложений, но они отличаются по функциональности и уровню абстракции.

ReplicaSet

Это контроллер, который обеспечивает, чтобы указанное количество копий пода всегда было запущено в кластере Kubernetes. Основная задача ReplicaSet — поддерживать стабильное количество реплик пода, которое определено в его конфигурации. Если поды неожиданно падают или удаляются, ReplicaSet автоматически запускает новые поды, чтобы компенсировать недостающие или избыточные экземпляры.

Пример:

apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: myapp-replicaset
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      containers:
      - name: myapp-container
        image: myapp:1.0
В этом примере ReplicaSet гарантирует, что всегда будут запущены три пода с приложением 

myapp.

Deployment

Это более высокоуровневый контроллер по сравнению с ReplicaSet и предоставляет дополнительные возможности для управления развертыванием и обновлением приложений. Deployment управляет ReplicaSets и подами за вас, что позволяет легко обновлять приложения с использованием стратегий, таких как "Rolling Update" (постепенное обновление), которые минимизируют время простоя при обновлении приложения.

Автоматически управляет созданием новых ReplicaSets для каждого нового обновления приложения и может откатывать к предыдущим версиям, если обновление не удаётся или отменяется.

Пример:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp-deployment
spec:
  replicas: 3
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxUnavailable: 1
      maxSurge: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      containers:
      - name: myapp-container
        image: myapp:2.0

В этом примере Deployment управляет созданием подов с использованием образа myapp:2.0 и обеспечивает их постепенное обновление с минимальным простоем.

✅ReplicaSet предназначен для поддержания заданного числа копий пода в работе, не обеспечивая дополнительных функций для управления версиями или стратегий обновления.
✅Deployment предоставляет более комплексные функции управления, включая обновления, откаты и масштабирование приложений. Deployment использует ReplicaSets для поддержания стабильности приложений, но добавляет возможности для более гибкого управления конфигурациями и версиями.

Использование Deployment рекомендуется для большинства приложений, так как оно обеспечивает больше возможностей и гибкости при управлении развертываниями.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Зачем нужен multi stage ?
Спросят с вероятностью 13%

Многоэтапная сборка (multi-stage build) — это метод, который позволяет организовать Dockerfile более эффективно, оптимизируя размер конечного образа и уменьшая его атакуемую поверхность. Это достигается за счет использования нескольких инструкций FROM в одном Dockerfile, каждая из которых создаёт новый этап сборки. Такой подход позволяет использовать одни базовые образы для сборки и компиляции приложения, а другие — для выполнения, что существенно уменьшает размер и содержание финального образа.

Преимущества:

1️⃣Оптимизация размера образа: В процессе сборки можно использовать тяжелые образы с большим количеством инструментов и зависимостей, необходимых для компиляции или тестирования приложения. Для запуска приложения используются минимальные образы, содержащие только необходимые зависимости. Это снижает размер финального образа, что ускоряет загрузку и развертывание.

2️⃣Уменьшение атакуемой поверхности: Минимизированный финальный образ содержит меньше компонентов, что уменьшает потенциальные уязвимости и упрощает поддержку безопасности.

3️⃣Эффективное кэширование и быстрота сборки: Использование многоэтапной сборки позволяет более эффективно использовать кэш Docker, поскольку изменения в одном этапе не влияют на кэш других этапов.

4️⃣Разделение зависимостей: Разработка и запуск могут требовать разных зависимостей, и многоэтапная сборка позволяет четко их разделить, снижая риски конфликтов и ошибок во время выполнения.

# Этап сборки
FROM gcc:8.3.0 as builder
WORKDIR /app
COPY . .
RUN g++ -o myapp main.cpp

# Этап запуска
FROM alpine:latest
COPY --from=builder /app/myapp /app/myapp
CMD ["/app/myapp"]

В этом примере:
✅Первый этап использует образ gcc:8.3.0 для компиляции приложения.
✅Второй этап использует минимальный образ alpine, в который копируется только исполняемый файл myapp, собранный на предыдущем этапе.

Многоэтапные сборки Docker предлагают мощный способ уменьшить размер и повысить безопасность Docker-образов, упростить процессы CI/CD и улучшить управление зависимостями в приложениях. Это делает их идеальным выбором для производственных сред, где важны как производительность, так и безопасность.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Для чего нужен бюджет ошибок ?
Спросят с вероятностью 13%

Бюджет ошибок (error budget) — это концепция, используемая в области управления надёжностью систем и DevOps, которая определяет допустимый уровень риска или количество времени простоя, которое можно "потратить" без вреда для пользовательского опыта или бизнес-целей. Эта концепция особенно популярна в методологиях SRE (Site Reliability Engineering, инженерия надёжности сайтов), разработанной в Google для управления масштабируемыми и надёжными IT-инфраструктурами.

Назначение:

1️⃣Установление показателей надёжности: Бюджет ошибок помогает определить, какой уровень надёжности требуется для приложения или сервиса. Например, если у сервиса цель SLA (Service Level Agreement) 99.95% доступности, это означает, что допустимое время простоя — примерно 4.38 часа в год.

2️⃣Сбалансированное управление рисками и инновациями: Бюджет ошибок позволяет командам разработки и эксплуатации сбалансировать между стабильностью сервиса и скоростью внедрения новых изменений. Если бюджет ошибок не исчерпан, команды могут рисковать больше, внедряя инновации. Если бюджет перерасходован, команды должны сосредоточиться на улучшении стабильности и надёжности.

3️⃣Повышение ответственности и прозрачности: Установление бюджета ошибок создаёт чёткие ожидания и цели для команды, способствует развитию культуры измерения и ответственности за качество и надёжность.

4️⃣Оптимизация процессов разработки и эксплуатации: Бюджет ошибок может стать отправной точкой для анализа и оптимизации процессов разработки, тестирования и управления инфраструктурой.

Предположим, что у вас есть веб-сервис с SLA, установленным на уровне 99.9% доступности. Это означает, что ваш сервис может быть недоступен до 8.76 часов в год без нарушения SLA. Если в течение квартала вы уже исчерпали 2 часа вашего бюджета ошибок из-за непредвиденных сбоев, у вас остаётся 6.76 часов на оставшуюся часть года. Эта информация может повлиять на принятие решений о запуске новых функций, которые потенциально могут привести к дополнительным рискам.

Бюджет ошибок — это мощный инструмент для управления рисками, качеством и скоростью инноваций в IT-проектах. Он помогает командам находить оптимальное соотношение между надёжностью и быстрым внедрением изменений, а также поддерживает культуру постоянного улучшения качества и надёжности сервисов.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Что такое виртуальная память и зачем она нужна ?
Спросят с вероятностью 13%

Виртуальная память — это технология управления памятью в компьютерных системах, которая позволяет программам использовать более крупные объемы памяти, чем физически доступно на компьютере. Расширяет доступную память системы за счет использования дискового пространства. Это достигается путем преобразования адресов памяти, используемых в программе, в адреса физической памяти, а также перемещения данных между RAM (оперативной памятью) и жестким диском.

Основные функции и преимущества:

1️⃣Прозрачность для пользователя и программ: Программы могут работать с данными, как если бы они полностью находились в оперативной памяти, не заботясь о фактическом распределении между RAM и дисковым пространством.

2️⃣Поддержка многозадачности: Позволяет одновременно запускать несколько программ, выделяя каждой из них "свою" память. Это изолирует процессы друг от друга, улучшая безопасность и стабильность системы.

3️⃣Использование памяти более эффективно: Позволяет системе оптимизировать использование RAM, загружая туда только те части программы или данных, которые необходимы в данный момент (страничная система памяти).

4️⃣Упрощение программирования: Можно разрабатывать приложения, как если бы они имели доступ к почти неограниченному объему памяти, что упрощает процесс разработки.

5️⃣Защита памяти: Каждый процесс работает в своем собственном адресном пространстве, что предотвращает случайное или злонамеренное воздействие на память других процессов.

Как она работает:

Использует механизм страничного преобразования для управления памятью. Операционная система разбивает виртуальную память и физическую память на блоки, называемые страницами. Виртуальные страницы могут быть динамически загружены или выгружены из физической памяти.

✅Страничный промах (page fault) происходит, когда запрашиваемые данные не находятся в физической памяти. В этом случае операционная система должна загрузить необходимую страницу с жесткого диска в RAM, что может замедлить работу системы, если происходит часто.

✅Алгоритмы замещения страниц: Операционные системы используют различные алгоритмы (например, LRU — Least Recently Used) для определения, какие страницы должны быть выгружены из памяти для освобождения места для новых страниц.

Виртуальная память является критически важной технологией в современных компьютерных системах, поддерживающей многозадачность и эффективное использование ресурсов памяти. Она делает работу с компьютером удобнее, безопаснее и более эффективной, но может требовать дополнительных ресурсов системы, особенно когда активно используется файл подкачки на жестком диске.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Что такое мониторинг какие инструменты можно использовать ?
Спросят с вероятностью 26%

Мониторинг в контексте информационных технологий — это процесс непрерывного отслеживания и анализа работы компьютерных систем, сетей, приложений и сервисов. Основная цель — обеспечить доступность, производительность и надёжность IT-инфраструктуры, а также оперативное обнаружение и устранение возникающих проблем или неэффективностей.

Виды:

1️⃣Мониторинг производительности: Отслеживание ресурсов системы, таких как CPU, память, дисковое пространство и сетевое использование.
2️⃣Мониторинг доступности: Проверка того, доступны ли системы и сервисы для использования.
3️⃣Мониторинг сети: Анализ трафика и производительности сети для выявления узких мест или атак.
4️⃣Мониторинг безопасности: Отслеживание необычных или подозрительных активностей, которые могут указывать на безопасностные инциденты.
5️⃣Мониторинг приложений: Сбор метрик и логов приложений для анализа их работы и оптимизации.

Инструменты мониторинга
Позволяют решать различные задачи в зависимости от нужд организации:

1️⃣Nagios: Классическое решение для мониторинга сетей, серверов и приложений. Предлагает глубокие возможности настройки и широкую экосистему плагинов.
2️⃣Zabbix: Открытое программное обеспечение для мониторинга всех типов IT-компонентов, включая сети, серверы, виртуальные машины и облачные услуги.
3️⃣Prometheus: Сильный инструмент, часто используемый в контейнеризированных и оркестрированных средах, таких как Kubernetes. Особенно эффективен для мониторинга временных рядов.
4️⃣Grafana: Платформа для визуализации и аналитики, которая часто используется совместно с Prometheus для создания информативных дашбордов.
5️⃣Splunk: Премиум-решение для мониторинга и анализа больших данных. Особенно хорошо подходит для сбора и анализа логов.
6️⃣Elastic Stack (ELK): Набор из Elasticsearch, Logstash и Kibana, используемый для поиска, анализа и визуализации данных, особенно логов.
7️⃣Datadog: Облачный сервис, который предоставляет широкие возможности мониторинга и аналитики для больших и разнообразных IT-инфраструктур.

Выбор инструмента
Для мониторинга важно учитывать следующие аспекты:
✅Масштаб и разнообразие инфраструктуры: Некоторые инструменты лучше подходят для больших, распределённых сетей, в то время как другие оптимизированы для меньших сред.
✅Сложность и настройка: Некоторые системы требуют глубоких знаний и подробной настройки, другие предлагают больше готовых решений.
✅Цена: Решения могут быть как полностью бесплатными (открытый исходный код), так и предлагать сложные платные модели подписки.

Выбор подходящего инструмента зависит от конкретных потребностей организации, её IT-инфраструктуры и ресурсов, которые можно выделить на реализацию и поддержку системы мониторинга.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Что такое pod ?
Спросят с вероятностью 26%

под (Pod) — это наименьшая и базовая единица развертывания, которая создается и управляется на платформе. Под представляет собой группу одного или нескольких контейнеров (таких как Docker контейнеры), которые разделяют хранилище, сетевые ресурсы, и спецификацию о том, как запускать контейнеры. Контейнеры в одном поде всегда размещаются вместе на одном рабочем узле (Node), запускаются в одном и том же сетевом пространстве, что означает, что они могут эффективно общаться друг с другом по локальной сети.

Особенности:

✅Совместное использование ресурсов: Контейнеры в одном поде могут делить между собой локальные диски и могут обращаться друг к другу через localhost. Это позволяет им взаимодействовать как отдельные процессы в одной системе.
✅Управление жизненным циклом: Является временной сущностью, что означает, что он создается и уничтожается в процессе работы приложений в рамках Kubernetes для поддержания желаемого состояния. Если под умирает, он не восстанавливается самостоятельно, за исключением случаев, когда он управляется контроллерами высшего уровня, такими как ReplicaSet или Deployment.
✅Атомарность: Рассматриваются как одна атомарная единица на платформе Kubernetes, что означает, что они создаются и удаляются целиком. Все контейнеры внутри пода запускаются вместе и останавливаются вместе.

Вот пример простого описания пода в YAML формате:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: myapp-pod
  labels:
    app: myapp
spec:
  containers:
    - name: myapp-container
      image: myapp:1.0
      ports:
        - containerPort: 80

В этом примере определён под с одним контейнером, который использует образ myapp:1.0. Под также настраивает контейнер для прослушивания на порту 80.

Использование подов

Можно использовать для самых разных целей, от простых одноконтейнерных приложений до более сложных многоуровневых приложений, которые требуют тесного взаимодействия между контейнерами, например:

✅Веб-сервер и вспомогательные процессы, такие как локальные кэширование данных или обработка статического контента.
✅Разные модули одного приложения, которые должны работать вместе, например, аудио-сервис и видео-сервис, которые вместе предоставляют функционал мультимедийной платформы.

Поды — это ключевой строительный блок, и понимание того, как они работают и используются, имеет решающее значение для эффективного использования Kubernetes.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Что такое Prometheus ?
Спросят с вероятностью 13%

Prometheus — это открытая система мониторинга и оповещения, созданная в основном для надежного мониторинга и анализа производительности в режиме реального времени. Она была разработана в компании SoundCloud в 2012 году и с тех пор стала частью Cloud Native Computing Foundation (CNCF), наряду с Kubernetes и другими инструментами.

Основные особенности:

1️⃣Модель данных: Хранит данные временных рядов в памяти и на локальном диске. Каждый временной ряд идентифицируется меткой (label), что позволяет управлять сложными данными очень гибко.

2️⃣Язык запросов: Имеет собственный мощный язык запросов, PromQL (Prometheus Query Language), который позволяет проводить детальный анализ временных рядов, например, вычислять средние значения, минимумы, максимумы и т.д.

3️⃣Ненадежные агенты сбора данных: Активно скребет (scrapes) метрики с настроенных HTTP эндпоинтов, которые экспортируют метрики. Это означает, что, даже если узел временно выходит из строя, другие узлы продолжат работу, не требуя централизованного узла сбора.

4️⃣Сервис открытия: Может динамически обнаруживать сервисы для мониторинга, используя интеграцию с системами обслуживания, такими как Kubernetes, AWS, Azure, Google Cloud и другие.

5️⃣Поддержка различных графических и табличных панелей: Хотя он имеет встроенную поддержку базового веб-интерфейса для визуализации данных, он также может интегрироваться с внешними системами визуализации, такими как Grafana, для создания более сложных и информативных дашбордов.

6️⃣Оповещения: Система Alertmanager в Prometheus управляет оповещениями, которые могут быть настроены для отправки уведомлений через различные каналы, включая email, Slack и другие.

global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'example-app'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

В этом примере scrape_interval глобально устанавливает частоту сбора метрик для всех заданий, а job_name и targets конкретизируют, что Prometheus должен собирать метрики с локального приложения, доступного по адресу localhost:9090.

Prometheus широко используется для мониторинга облачных и контейнерных сред, где он может автоматически обнаруживать изменения в количестве экземпляров сервисов и подов. Эта мощная и гибкая система обеспечивает надежный мониторинг производительности и доступности приложений, делая его важным инструментом для многих организаций, работающих в области облачных технологий.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Что такое неймспейс ?
Спросят с вероятностью 26%

неймспейс (namespace) — это механизм для изоляции группы ресурсов внутри одного кластера. Неймспейсы предоставляют область, в рамках которой ресурсы могут существовать, управляться и работать, не взаимодействуя с ресурсами других неймспейсов. Это позволяет разделять ресурсы между несколькими пользователями, проектами или командами в пределах одного кластера.

Основные функции:

1️⃣Организационная изоляция: Позволяют разделять кластер на логически изолированные разделы, что упрощает управление ресурсами, особенно в больших организациях, где множество команд могут работать независимо друг от друга.

2️⃣Квоты ресурсов: Администраторы кластера могут назначать квоты на использование ресурсов (например, CPU и память) для каждого неймспейса, тем самым контролируя, чтобы один проект или команда не использовали чрезмерное количество ресурсов.

3️⃣Политики безопасности: Разные неймспейсы могут иметь разные политики доступа и безопасности, что позволяет ограничивать, какие пользователи и какие приложения могут взаимодействовать с ресурсами внутри неймспейса.

Пример:

По умолчанию существуют несколько неймспейсов:

✅default: Для ресурсов, которые не были назначены в другой неймспейс.
✅kube-system: Для ресурсов, созданных самим Kubernetes и его компонентами.
✅kube-public: Общедоступный неймспейс, ресурсы которого видны всем пользователям.

Можно создать и использовать для разделения ресурсов в рамках различных сред или фаз разработки, например:

✅Development: Для разработки и тестирования изменений.
✅Staging: Для финальных тестов перед выпуском в продакцию.
✅Production: Для рабочих, продуктивных приложений.

Создание:

Можно с помощью YAML-файла или команды kubectl. Пример создания неймспейса с использованием kubectl:

kubectl create namespace my-namespace

Пример YAML-файла для создания неймспейса:

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: my-namespace

Этот файл можно применить с помощью команды:

kubectl apply -f my-namespace.yaml

Неймспейсы предоставляют важные средства для управления доступом, изоляции и организации ресурсов внутри кластера. Они играют ключевую роль в управлении ресурсами, особенно в многопользовательских и многофункциональных средах, обеспечивая необходимую гибкость и контроль.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Какие есть виды сервисов Kubernetes ?
Спросят с вероятностью 13%

Сервисы используются для обеспечения сетевого доступа к группе подов. Сервисы позволяют подам быть доступными изнутри или внешней среды кластера Kubernetes, предоставляя абстракцию доступа к работающим приложениям. Существует несколько типов сервисов, каждый из которых обладает своими особенностями и предназначен для определённых сценариев использования:

1️⃣ClusterIP
Это тип сервиса по умолчанию. Сервис этого типа делает доступным набор подов внутри кластера на определённом IP-адресе, который доступен только внутри кластера.
✅Использование: Идеален для внутренней связи между подами внутри кластера, например, для обеспечения взаимодействия между бэкендом и фронтендом.

2️⃣NodePort
Позволяет доступ к сервису с любого узла кластера по статическому порту (NodePort), который находится в определённом диапазоне (по умолчанию 30000-32767). Сервис NodePort автоматически создаёт сервис ClusterIP, к которому и привязывается.
✅Использование: Подходит для сценариев, когда нужен прямой доступ к сервисам из внешней среды, например, для отладки или когда нет возможности использовать более сложные механизмы (как LoadBalancer или Ingress).

3️⃣LoadBalancer
Сервис этого типа используется для автоматического проброса трафика с внешнего балансировщика нагрузки (предоставляемого облачным провайдером, например, AWS ELB, Google Cloud Load Balancer) к конкретному сервису внутри кластера.
✅Использование: Часто используется для распределения входящего интернет-трафика на приложения, работающие в кластере, предоставляя простой и эффективный способ публичного доступа к сервисам.

4️⃣ExternalName
Сервис этого типа создаёт простой алиас к внешнему домену (DNS) без проксирования трафика через внутреннюю инфраструктуру.
✅Использование: Это полезно для интеграции сервисов, которые управляются вне текущего кластера Kubernetes, например, для ссылки на базу данных или внешний API, который управляется не через Kubernetes.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  type: LoadBalancer
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 8080
      protocol: TCP
  selector:
    app: my-app

Этот пример создаёт LoadBalancer сервис, который направляет трафик с порта 80 на любом поде, который соответствует селектору app: my-app, на порт 8080 подов.

Каждый тип сервиса предоставляет уникальные возможности для разных сценариев использования, позволяя эффективно управлять доступом к приложениям и ресурсам внутри и вне кластера.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Что такое helm, helm charts ?
Спросят с вероятностью 26%

Helm — это пакетный менеджер, который облегчает процесс управления приложениями и зависимостями. Helm позволяет разработчикам упаковывать, настраивать и развертывать приложения и сервисы с помощью простого интерфейса командной строки или автоматических процессов.

Основные компоненты

1️⃣Helm Client (CLI): Инструмент командной строки, который предоставляет пользователю интерфейс для взаимодействия с Helm chart'ами, управления ими и взаимодействия с Helm server (Tiller, до версии 3 Helm).

2️⃣Helm Charts: Это пакеты в Helm, которые содержат всю необходимую информацию для установки и управления Kubernetes приложением. Чарты могут включать описание ресурсов Kubernetes, таких как поды, сервисы, объемы и другие, а также файлы для конфигурации этих ресурсов.

3️⃣Chart Repository: Хранилище, где разработчики и пользователи могут делиться своими Helm charts. Это может быть общедоступное или частное хранилище. Популярные репозитории включают официальное хранилище Helm и частные репозитории на основе HTTP серверов, которые хранят индекс файлы и пакеты.

Что это такое?

Helm Chart — это пакет (похожий на .deb или .rpm пакеты в Linux), который содержит все необходимые инструкции и определения ресурсов для установки и управления Kubernetes приложениями. Chart организует свои файлы в специфическую структуру каталогов, которая включает:

✅Chart.yaml: Описание чарта с базовой информацией о пакете.
✅values.yaml: Файл с переменными, которые конфигурируют Kubernetes ресурсы.
✅templates/: Каталог, содержащий шаблоны ресурсов Kubernetes, которые генерируются в действительные манифесты Kubernetes с помощью переданных значений.
✅templates/NOTES.txt: Файл, который может быть отображен после установки чарта, содержащий дополнительную информацию о приложении.
✅charts/: Директория для вложенных чартов, которые используются как зависимости.
✅crds/: Для определений Custom Resource Definitions, которые должны быть установлены в кластере.

Для установки приложения с помощью Helm, пользователь может выполнить следующие шаги:

1️⃣Добавление репозитория (если это необходимо):

      helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
   

2️⃣Обновление списка чартов для получения последних версий:

      helm repo update
   

3️⃣Установка чарта:

      helm install my-release bitnami/nginx
   

Эта команда установит nginx, используя чарт из репозитория Bitnami под именем "my-release" в вашем Kubernetes кластере.

Helm и Helm Charts предоставляют мощный, гибкий и удобный способ управления приложениями, позволяя разработчикам и администраторам оптимизировать и автоматизировать процессы развертывания и управления. Helm упрощает управление сложными зависимостями и конфигурациями, делая Kubernetes более доступным для пользователей различного уровня.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Какие есть экспортеры в Prometheus ?
Спросят с вероятностью 13%

Экспортеры — это специальные программы или агенты, которые собирают метрические данные из различных источников и преобразуют их в формат, совместимый с Prometheus. Это позволяет Prometheus собирать метрики от систем, приложений и других сервисов, которые не поддерживают сбор метрик в формате Prometheus по умолчанию. Экспортеры могут запускаться на целевых хостах или как внешние сервисы и часто предоставляют дополнительные возможности мониторинга для широкого спектра приложений и инфраструктуры.

Некоторые популярные экспортеры:

1️⃣Node Exporter:
✅Использование: Собирает информацию о работе операционной системы и аппаратном обеспечении, включая CPU, память, дисковое пространство, I/O, сетевые статистики и множество других метрик системного уровня.

2️⃣cAdvisor (Container Advisor):
✅Использование: Предоставляет информацию о производительности и использовании ресурсов контейнеров, запущенных на хосте.

3️⃣Blackbox Exporter:
✅Использование: Позволяет проводить мониторинг сетевых услуг без доступа к их внутреннему состоянию, исполняя проверки через внешние запросы (например, HTTP, HTTPS, DNS, TCP и ICMP).

4️⃣MySQL Exporter:
✅Использование: Собирает метрики из MySQL сервера, включая статистику производительности, использование ресурсов, состояние сервера и многое другое.

5️⃣Kube State Metrics:
✅Использование: Предназначен для генерации метрик из объектов Kubernetes API, таких как деплойменты, поды, сервисы и т.д.

6️⃣Apache Exporter:
✅Использование: Извлекает статистику из сервера Apache, включая количество запросов в секунду, количество активных соединений, общее количество обработанных запросов и многое другое.

7️⃣PostgreSQL Exporter:
✅Использование: Собирает метрики из баз данных PostgreSQL, предоставляя информацию о производительности запросов, использовании ресурсов, состоянии репликации и других аспектах работы базы данных.

8️⃣Redis Exporter:
✅Использование: Экспортирует метрики из Redis, включая использование памяти, статистику команд, состояние репликации и многое другое.

Экспортеры играют важную роль в экосистеме, позволяя интегрировать мониторинг в самые разные системы и приложения. Они облегчают централизованный сбор метрик и их анализ, что несомненно повышает уровень контроля и управления IT-инфраструктурой. Выбор подходящего экспортера зависит от конкретных технологий и потребностей в мониторинге в вашей организации.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых

Как должен выглядеть идеальный pipeline CI/CD, что в нём должно быть, что за чем идти ?
Спросят с вероятностью 46%

Идеальный pipeline CI/CD (непрерывная интеграция и непрерывная доставка) должен обеспечивать автоматизацию процессов сборки, тестирования и развертывания приложений с целью ускорения и оптимизации процесса разработки и обеспечения более высокого качества итогового продукта. Вот шаги, которые должны быть включены в идеальный pipeline:

1️⃣Исходный код и контроль версий: Все начинается с системы контроля версий, такой как Git, где разработчики сливают свой код в репозиторий.

2️⃣Автоматическое тестирование изменений кода: Как только код отправлен в репозиторий, CI система автоматически запускает сборку и прогоняет различные тесты (юнит-тесты, интеграционные тесты, тесты безопасности и другие).

      # Пример скрипта для запуска тестов
   npm install
   npm test
   

3️⃣Сборка: Если тесты прошли успешно, происходит сборка приложения. Это может включать компиляцию кода, минификацию ассетов, сборку контейнера (Docker).

      # Пример команды сборки Docker-образа
   docker build -t my-application .
   

4️⃣Ручное одобрение: После сборки и перед деплоем на продуктив могут потребоваться ручные проверки, чтобы гарантировать, что все изменения соответствуют требованиям безопасности и бизнес-логики.

5️⃣Развертывание: Автоматическое развертывание в тестовую среду для дополнительного тестирования и валидации, а затем в продуктивную среду. Может использоваться стратегия поэтапного развертывания, канареечное развертывание или синее-зеленое развертывание.

      # Пример скрипта для развертывания
   kubectl apply -f deployment.yaml
   

6️⃣Мониторинг и оповещение: После развертывания важно мониторить работу приложения и получать уведомления о проблемах. Использование таких систем, как Prometheus, Grafana, и alerting систем типа Alertmanager.

7️⃣Откаты: В случае обнаружения ошибок после деплоя важно быстро откатиться к предыдущей версии. Это должно быть также автоматизировано.

Он должен быть гибким и настраиваемым в зависимости от требований проекта, поддерживать автоматическое тестирование, сборку, развертывание и мониторинг, и иметь возможности быстрого отката при обнаружении ошибок.

Идеальный pipeline CI/CD автоматически тестирует, собирает и разворачивает код в продуктив, обеспечивая быструю и безопасную доставку изменений. Это как магический конвейер, который берет код, делает из него работающее приложение и ставит его там, где люди могут его использовать, обеспечивая при этом качество и стабильность.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1119 вопросов на DevOps. Ставь 👍 если нравится контент

🔐 База собесов | 🔐 База тестовых