☄️ Основные инструменты API на 2023 год по категориям.

💼 Развертывание и управление:
— API {REST} и FakeRest для развертывания
— Apigee, MuleSoft Anypoint, IBM API Connect для управления

🧪 Тестирование:
— APACHE JMeter и JMeter™ для нагрузочного тестирования
— SoapUI для функциональных тестов
— Rest-Assured для макетов и тестов

🔄 Генерация кода:
— Swagger и RAML Codegen

🔐 Безопасность:
— От общих инструментов, вроде Postman, до нишевых OWASP, ZAP И API Fortress
— Autho, Okta и Keycloak прикроют при авторизации

📊 Контроль:
— Боги мониторинга New Relic, Datadog и AppDynamics

🛡 Защита:
— Cloudflare, AWS WAF и Брандмауэр Azure для надежной защиты

🔍 Дизайн и разработка:
— Swagger (OpenAPI) для спецификаций
— RAML, PAML & API Blueprint для языков
— Postman за изящный дизайн и тестирование
— Mockoon для макетных серверов

#devops #api #aws #azure #cloudflare #apache #swagger

⁉️ Как подготовиться к собеседованию на DevOps

🔥 Забирайте себе в закладки — вопросы и упражнения, связанные с DevOps и SRE — всего 2624 единиц знания по темам: #Linux, #Jenkins, #AWS, #SRE, #Prometheus, #Docker, #Python, #Ansible, #Git, #Kubernetes, #Terraform, #OpenStack, #SQL, #NoSQL, #Azure, #GCP, #DNS, #Elastic, #Сеть, #Виртуализация.

💬 Опыт нарабатывается из всего, что нас окружает — коллеги, рабочая практика, скринкасты профессионалов. А теория, конечно, забывается. Эта шпаргалка достойна ваших закладок и поможет быстро найти ответ по подзабытой теме.

Пользуйтесь и делитесь с коллегами 🤝

@DevOpsKaz

☄️ Отчет о затратах на Kubernetes за 2023 год

Узнайте о тенденциях оптимизации затрат Kubernetes, устраните разрыв между выделением ресурсов и фактическим использованием ЦП/памяти в 4 000 кластерах и получите практические советы, как избежать излишних затрат.

👉 Отчёт основан на анализе 4 000 кластеров, работающих на AWS, Azure и GCP с 1 января по 31 декабря 2023 года до их оптимизации.

#devops #aws #k8s #kubernetes #azure #gcp

@DevOpsKaz

☄️ Data Pipelines в облаке: Azure, AWS и GCP

Каждая платформа предлагает специализированные услуги на ключевых этапах: прием, хранилища данных, обработка, хранение и уровень представления. Выбор зависит от конкретных потребностей, бюджета и технического уровня.

👉 Ниже и на гифке краткое сравнение.

1️⃣ Ingestion

— AWS: предлагает конвейер передачи данных и Kinesis для масштабируемого использования.
— Azure: использует фабрику данных для эффективного сбора данных.
— GCP: использует Dataflow и Pub/Sub для потоковой передачи в реальном времени.

2️⃣ Data Lakes

— AWS: упрощает управление озерами данных с помощью Lake Formation.
— Azure: поддерживает иерархическое пространство имен с хранилищем Azure Data Lake.
— GCP: облегчает кросс-облачную аналитику с помощью BigQuery Omni.

3️⃣ Processing

— AWS: подготавливает и преобразует данные с помощью Glue.
— Azure: ускоряет обработку с помощью Azure Databricks.
— GCP: улучшает подготовку данных с помощью удобного для пользователя Dataprep от Trifacta.

4️⃣ Data Warehousing

— AWS: обеспечивает крупномасштабный анализ с помощью Redshift.
— Azure: интегрирует складирование и аналитику с Synapse Analytics.
— GCP: предлагает бессерверное масштабируемое решение с помощью BigQuery.

5️⃣ Presentation Layer

— AWS: QuickSight предоставляет аналитику с поддержкой MLP для всех пользователей.
— Azure: Power BI преобразует данные в полезные аналитические данные с богатой визуализацией.
— GCP: Data Studio предлагает простую в использовании отчетность и аналитику, превращая данные в настраиваемые инфопанели.

Сохраняйте себе и делитесь с коллегами 🤝

#devops #cloud #aws #azure #gcp

@DevOpsKaz

🔥 Автооценка затрат для шаблонов ARM, Bicep и Terraform

Часто стоимость инфраструктуры просчитывают только на этапе проектирования и после забывают развивать эту оценку. От этого команды не понимают, как рассчитать стоимость изменений, укладываются ли они в бюджет и все такое. IaC еще больше усложняет задачу — решает проблему облачной инфраструктуры, как отдельного потока разработки, но не дает контроля над стоимостью компонентов.

👉 Azure Cost Estimator помогает в этом деле. Вы можете сделать его частью конвейера CI/CD и быстро собирать информацию о том, сколько вы собираетесь потратить.

Ключевые особенности:

— Поддерживает 49 служб Azure (около 92 типов ресурсов)
— Есть встроенная поддержка Bicep, шаблонов ARM и Terraform
— Генерирует выходные данные в качестве артефакта для дальнейшей обработки

#devops #azure #bicep #arm #terraform

@DevOpsKaz

Топ-5 сертификаций по DevOps для начинающих:

На DevOpsDays я общался с многими специалистами, и один из частых вопросов был: «С какой сертификации начать, чтобы добавить в резюме?» Изучив просторы интернета, решил разделить полезные сертификации по направлениям, которые охватывают все части DevOps. Вот что получилось:

1. Terraform Associate – всё про Infrastructure as Code (IaC). Вопросы могут быть сложными для новичков, но полезны, особенно если ваша компания работает с Terraform Cloud.
2. KCNA – базовая сертификация по Kubernetes. Если боитесь сразу сдавать CKA, это хорошая стартовая точка. Плюс, доступно два ретейка.
3. GitHub Foundation – знание Git крайне важно для DevOps. Этот экзамен доступнее, чем GitLab сертификация, и покрывает основы.
4. AWS Certified Cloud Practitioner – хоть многие говорят, что это сертификация больше для продаж, она помогает понять базовые облачные сервисы.
5. Microsoft Certified: Azure Fundamentals – экзамен охватывает основы IaaS, PaaS, SaaS, и в целом облака, что полезно для понимания инфраструктуры.
Помните, наличие сертификатов не гарантирует оффер, ведь большинство интервьюеров всё же оценивают ваши навыки и умение мыслить!

#aws #azure #terraform

🐈Подписаться