Atlantis с Terragrunt — автоматизация рабочих процессов Terraform

📌 Подробнее: https://spacelift.io/blog/atlantis-terragrunt

MemOps 🤨

MemOps 😃

MemOps 😃

Juniper routers, как правильно собрать syslogs и красиво оформить dashboard в grafana

В данное статье рассматривается порядок развертывания системы сбора и анализа логов с сетевых устройств производства Juniper Networks, посредством применения «Vector», «Loki» и «Grafana». Подробно описан процесс развертывания данных инструментов с помощью docker‑compose. Помимо этого, в статье затрагивается конфигурация сетевых устройств с использованием Ansible. Отдельное внимание отведено визуализации данных в Grafana, посредством создания dashboard.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/articles/876542/

MemOps 🤨

MemOps 😃

Современная панель для мониторинга Docker-контейнеров в реальном времени

- следит за локальными и удалёнными Docker-хостами в одном окне
- умно перезапускает контейнеры с настраиваемой логикой повторов
- шлёт алерты в Telegram, Slack, Discord, Gotify и почту
- обновляет контейнеры по расписанию
- позволяет разворачивать Docker Run и Compose-пресеты прямо из UI
- показывает health-чеки и события в реальном времени

📌 Подробнее: https://github.com/darthnorse/dockmon

MemOps 🤨

MemOps 😃

От сигналов к надёжности: SLO, инструкции по эксплуатации и разбор полётов

📌 Подробнее: https://fatihkoc.net/posts/sre-observability-slo-runbooks

MemOps 🤨

MemOps 😃

Docker Model Runner: локальные эмбеддинги для семантического поиска

В статье рассказывают, как запускать embedding-модели локально через Docker Model Runner: защита данных, отсутствие платы за вызовы, управление производительностью и пример с docker model pull и curl для генерации векторов.

📌 Подробнее: https://www.docker.com/blog/run-embedding-models-for-semantic-search/

MemOps 🤨

MemOps 😃

Topolvm — это проект с открытым исходным кодом, обеспечивающий управление томами для Kubernetes на основе LV (Logical Volume). Он позволяет эффективно использовать локальное хранилище на узлах кластера и автоматизирует создание, управление и удаление томов.

Среди основных возможностей Topolvm:
- Dynamic provisioning: автоматическое создание логических томов для Kubernetes PersistentVolumeClaims.
- Тонкое использование ресурсов: поддержка thin provisioning, что позволяет эффективно расходовать доступное пространство.
- Интеграция с CSI: поддержка интерфейса CSI (Container Storage Interface) для работы с Kubernetes.
- Полный контроль над хранилищем: локальные тома автоматически распределяются на основе доступных ресурсов.

📌 Подробнее: https://github.com/topolvm/topolvm/

MemOps 🤨

MemOps 😃

Топ-5 инженерных практик для внедрения в работу команды

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/951710/

MemOps 🤨

MemOps 😃

GitLab Architecture: A Complete Guide

В этом вводном гайде вы узнаете:

- Основные компоненты GitLab
- Хранилище GitLab
- Высокая доступность и масштабируемость
- Аутентификация и авторизация
- Мониторинг GitLab с помощью Prometheus и Grafana

📌 Подробнее: https://devopscube.com/gitlab-architecture/

MemOps 🤨

MemOps 😃

Проектирование кластеров Kubernetes - выбор размера рабочих узлов

Каким должен быть кластер Kubernetes: с малым количеством мощных узлов или с множеством слабых? В этой статье разбираются плюсы и минусы обоих подходов.

При создании кластера Kubernetes один из первых вопросов, который у вас возникает: «Какой тип рабочих узлов (worker nodes) использовать и сколько их нужно?»

Если вы строите локальный (on-premises) кластер, стоит ли заказать несколько мощных серверов последнего поколения или использовать десяток-другой старых машин, пылящихся в вашем дата-центре?

Или, если вы используете управляемый сервис Kubernetes, например Google Kubernetes Engine (GKE), что лучше выбрать для достижения желаемой вычислительной мощности: восемь инстансов n1-standard-1 или два n1-standard-4?

📌 Подробнее: https://learnkube.com/kubernetes-node-size

MemOps 🤨

Клод код после рабочего дня со мной

MemOps 😃