Forwarded from k8s
Open Service Mesh — новая service mesh для Kubernetes от Microsoft / Флант / Хабр
https://m.habr.com/ru/company/flant/news/t/514066/
https://m.habr.com/ru/company/flant/news/t/514066/
Хабр
Open Service Mesh — новая service mesh для Kubernetes от Microsoft
Вчера состоялся анонс очередного Open Source-решения класса service mesh — Open Service Mesh (OSM). Проект был представлен Michelle Noorali, что занимает должность Senior Software Engineer в...
Forwarded from Полезняшки от "Разбора Полетов"
Sub-10 ms Latency in Java: Concurrent GC with Green Threads
https://jet-start.sh/blog/2020/08/05/gc-tuning-for-jet
https://jet-start.sh/blog/2020/08/05/gc-tuning-for-jet
jet-start.sh
Sub-10 ms Latency in Java: Concurrent GC with Green Threads · Hazelcast Jet
This post is a part of a series:
Forwarded from Находки в опенсорсе
Vector is a lightweight, ultra-fast, open-source tool for building observability pipelines. Compared to Logstash and friends, Vector improves throughput by 10X while significantly reducing CPU and memory usage.
Features:
- Reliability First. - Built in #rust, Vector's primary design goal is reliability.
- One Tool. All Data. - One simple tool gets your logs, metrics, and traces (coming soon) from A to B.
- Single Responsibility. - Vector is a data router, it does not plan to become a distributed processing framework.
https://github.com/timberio/vector
Features:
- Reliability First. - Built in #rust, Vector's primary design goal is reliability.
- One Tool. All Data. - One simple tool gets your logs, metrics, and traces (coming soon) from A to B.
- Single Responsibility. - Vector is a data router, it does not plan to become a distributed processing framework.
https://github.com/timberio/vector
GitHub
GitHub - vectordotdev/vector: A high-performance observability data pipeline.
A high-performance observability data pipeline. Contribute to vectordotdev/vector development by creating an account on GitHub.
Forwarded from Технологический Болт Генона
Automating_SLI_SLO_based_build_validation_with_Keptn_and_Jenkins.pdf
2.3 MB
Automating SLI/SLO based build validation with Keptn and Jenkins / Andreas Grabner (Dynatrace)
https://www.slideshare.net/grabnerandi/jenkins-online-meetup-automated-sli-based-build-validation-with-keptn
https://www.slideshare.net/grabnerandi/jenkins-online-meetup-automated-sli-based-build-validation-with-keptn
Forwarded from Записки админа
⚙️ Хорошая вводная в ZFS, с объяснением принципов работы практически на пальцах (окей, на пластиковых контейнерах) - An Introduction to ZFS A Place to Start.
#zfs #filesystem #будничное
#zfs #filesystem #будничное
Forwarded from Полезняшки от "Разбора Полетов"
What every developer should know about database consistency
https://robertovitillo.com/what-every-developer-should-know-about-database-consistency/
https://robertovitillo.com/what-every-developer-should-know-about-database-consistency/
Forwarded from CatOps
Деконструкция сети в Kubernetes. Люблю такие статьи: у человека случилось проблема, он её решил и поделился тем, что узнал нового.
В продолжение о сетях k8s пару презентаций от Tim Hockin
- Kubernetes and Networks - why is this so dang hard?
- Bringing Traffic Into Your Kubernetes Cluster
#kubernetes #networking
В продолжение о сетях k8s пару презентаций от Tim Hockin
- Kubernetes and Networks - why is this so dang hard?
- Bringing Traffic Into Your Kubernetes Cluster
#kubernetes #networking
eevans.co
Deconstructing Kubernetes Networking
How to go down a networking rabbithole and end up where you started
Forwarded from Sysadmin Tools 🇺🇦
BPF для самых маленьких, часть нулевая: classic BPF
BPF для самых маленьких, часть первая: extended BPF
#bpf #tracing
BPF для самых маленьких, часть первая: extended BPF
#bpf #tracing
Хабр
BPF для самых маленьких, часть нулевая: classic BPF
Berkeley Packet Filters (BPF) — это технология ядра Linux, которая не сходит с первых полос англоязычных технических изданий вот уже несколько лет подряд. Конфер...
Forwarded from DataEng
Сравнение Kafka и AWS Kinesis: https://medium.com/flo-engineering/kinesis-vs-kafka-6709c968813
Medium
Kinesis vs. Kafka
What is better from latency/throughput perspective? Let’s find out through benchmarks!
Forwarded from Записки админа
📡 Outrun.
Интересная штуковина. Позволяет выносить запущенные локально операции на ресурсы удалённой машины.
Как самый очевидный пример - запущенный локально ffmpeg может обрабатывать видео за счёт ресурсов удалённого, мощного сервера. При этом на удалённом сервере наличие этого самого ffmpeg не обязательно.
Сама утилита и описание её работы доступны прямо на странице репозитория: https://github.com/Overv/outrun
#github #будничное #outrun
Интересная штуковина. Позволяет выносить запущенные локально операции на ресурсы удалённой машины.
Как самый очевидный пример - запущенный локально ffmpeg может обрабатывать видео за счёт ресурсов удалённого, мощного сервера. При этом на удалённом сервере наличие этого самого ffmpeg не обязательно.
Сама утилита и описание её работы доступны прямо на странице репозитория: https://github.com/Overv/outrun
#github #будничное #outrun
Forwarded from Мониторим ИТ
Redesigning Observability Logging
Статья — попытка переосмыслить подход к журналированию. Вышла на Медиуме 5 августа.
Статья — попытка переосмыслить подход к журналированию. Вышла на Медиуме 5 августа.
Medium
Redesigning Observability Logging
Bringing Context and Environment back to Event Collection
Forwarded from DevOps Deflope News
Прикольные новости от Pulumi 🎉
Анонсировали kube2pulumi - утилиту для конвертации yaml манифестов в Pulumi python, typescript, Go и .net код, Pulumi Kubernetes operator, поддержку Open policy agent политик и многое другое.
http://amp.gs/Fhi8
#pulumi #kubernetes
Анонсировали kube2pulumi - утилиту для конвертации yaml манифестов в Pulumi python, typescript, Go и .net код, Pulumi Kubernetes operator, поддержку Open policy agent политик и многое другое.
http://amp.gs/Fhi8
#pulumi #kubernetes
Forwarded from Полезняшки от "Разбора Полетов"
Telltale: Netflix Application Monitoring Simplified
https://netflixtechblog.com/telltale-netflix-application-monitoring-simplified-5c08bfa780ba?source=rss----2615bd06b42e---4
https://netflixtechblog.com/telltale-netflix-application-monitoring-simplified-5c08bfa780ba?source=rss----2615bd06b42e---4
Medium
Telltale: Netflix Application Monitoring Simplified
Our Netflix teams need to quickly detect, diagnose, and remediate problems. Telltale is intelligent monitoring and intelligent alerting.
Forwarded from GitHub'ненько
An open-source screen recorder built with web technology
#mac #screenrecord #js
https://github.com/wulkano/Kap
#mac #screenrecord #js
https://github.com/wulkano/Kap
Forwarded from Мониторим ИТ
Loki 1.6.0 released: Metric query performance up to 10x faster, push logs from any client to Promtail, query language and LogCLI enhancements, and more!
С проектом Loki дела идут полным ходом! И снова мы слишком долго ждали между релизами, появилось так много нового, что я не смогу перечислить все изменения. Но это не остановит меня от попыток, так что перейдем к делу.
Я собираюсь обсудить компоненты Loki и упомянуть изменения в виде абзацев. Посмотрим, что получится. Читать дальше…
С проектом Loki дела идут полным ходом! И снова мы слишком долго ждали между релизами, появилось так много нового, что я не смогу перечислить все изменения. Но это не остановит меня от попыток, так что перейдем к делу.
Я собираюсь обсудить компоненты Loki и упомянуть изменения в виде абзацев. Посмотрим, что получится. Читать дальше…
Forwarded from Мониторим ИТ
Scaling Prometheus: How we’re pushing Cortex blocks storage to its limit and beyond
В Grafana Labs мы используем блочное хранилище хранилище в относительно большом масштабе, при этом некоторые из наших клиентов удаленно записывают от 10 до 30 миллионов активных серий (~ 1 млн выборок в секунду) и до 200 ГБ блоков данных от каждого клиента каждый день сохраняется в долговременном хранилище. Читать дальше…
В Grafana Labs мы используем блочное хранилище хранилище в относительно большом масштабе, при этом некоторые из наших клиентов удаленно записывают от 10 до 30 миллионов активных серий (~ 1 млн выборок в секунду) и до 200 ГБ блоков данных от каждого клиента каждый день сохраняется в долговременном хранилище. Читать дальше…