MemOps 😃

Сколько незаконченных Git-репозиториев лежит у вас на диске?

drydock показывает их все в одном терминальном интерфейсе:

- где остались незакоммиченные изменения;
- какие коммиты ещё не отправлены;
- где забыты stash, конфликт или незавершённый rebase;
- какие проекты изменились после последнего тега и готовы к новому релизу.

Инструмент проверяет не только текущую ветку, поэтому забытая работа в локальной feature-ветке тоже попадёт в список.

brew install yetidevworks/drydock/drydock

# или
cargo install drydock

После установки достаточно запустить:

drydock

Есть фильтры, fuzzy-поиск, JSON-вывод, открытие проекта в редакторе и массовый fetch. Состояние репозиториев обновляется автоматически через файловый watcher.

drydock написан на Rust с использованием Ratatui и работает на macOS и Linux.

Полезная утилита для разработчиков, у которых папка Projects давно превратилась в кладбище почти законченных идей.

📌 Подробнее: https://github.com/yetidevworks/drydock

MemOps🤨

MemOps 😃

piqc показывает, сколько денег Kubernetes-кластер теряет на простаивающих GPU

Команды часто видят загрузку GPU, но не понимают:

- какая модель работает на конкретном ускорителе;
- сколько стоит генерация токенов;
- где простаивает железо;
- почему растёт инфраструктурный счёт.

piqc сканирует Kubernetes-кластер и автоматически находит inference-нагрузки на vLLM и Ray Serve.

Инструмент связывает между собой модели, GPU, реплики и runtime-метрики, а затем формирует отчёт о расходах и неэффективном использовании ресурсов.

Что умеет находить piqc:

- простаивающие GPU;
- модели на слишком дорогих ускорителях;
- полностью свободные GPU-узлы;
- фрагментацию ресурсов;
- зависшие в очереди поды;
- низкую эффективность вычислений;
- завышенную стоимость генерации токенов.

Для vLLM также собираются:

- latency;
- скорость prefill и генерации;
- загрузка KV-cache;
- глубина очереди;
- состояние inference-сервиса.

Быстрый запуск:

pipx install piqc
piqc scan --format table

Результаты можно получить в форматах table, JSON, YAML или в виде стандартизированного facts bundle.

Инструмент также запускается внутри кластера как Kubernetes Job - без постоянных агентов и sidecar-контейнеров.

Важная деталь: сейчас проект распространяется по Business Source License 1.1. Переход на Apache 2.0 запланирован на 2028 год.

По сути, piqc отвечает на вопрос, который обычный мониторинг часто оставляет без ответа:

какая именно модель сжигает GPU-бюджет и почему?

📌 Подробнее: https://github.com/paralleliq/piqc

MemOps🤨

Есть тут модники?

MemOps 😃

How to visualize workflows and business processes in Grafana: Introducing the Graphviz panel

Grafana постепенно превращается в инструмент, где можно показать как система или бизнес-процесс устроены целиком.

Виджет Graphviz позволяет описывать карты сервисов, payment flow, CI/CD-пайплайны, сетевые карты и ранбуки через DOT-синтаксис — без ручного перетаскивания десятков блоков.

А главное, цвета узлов, подписи и связи можно привязать к живым метрикам и запросам. Схема может строиться прямо из данных: в помощь Service registry, Terraform state или Kubernetes-топология.

Старый вопрос «а можно в Grafana сделать нормальную карту сервисов?» наконец получает ответ.

📌 Подробнее: https://grafana.com/blog/how-to-visualize-workflows-and-business-processes-in-grafana-introducing-the-graphviz-panel/
📌 https://grafana.com/grafana/plugins/grafana-graphviz-panel/?pg=how-to-visualize-workflows-and-business-processes-in-grafana-introducing-the-graphviz-panel

MemOps🤨

MemOps 😃

MemOps 😃

Оптимизация производительности запуска узлов и модулей

Мы в Outreach прилагаем все усилия для повышения производительности нашей платформы для наших клиентов. Сокращение времени запуска узлов и модулей также может положительно сказаться на производительности и стоимости. Я являюсь частью нашей команды разработчиков инфраструктуры, специализирующейся на AWS и Kubernetes, и недавно я внедрил несколько улучшений в работе узлов и времени запуска. Я решил поделиться некоторыми из них в этой статье.

📌 Подробнее: https://medium.com/outreach-prague/optimizing-node-and-pod-startup-performance-37c5a43d6403

MemOps🤨

MemOps 😃

Нативные для Kubernetes политики исходящего сетевого трафика на основе FQDN

Сетевые политики Kubernetes мощны, но когда речь заходит о разрешении исходящего доступа к конкретным доменам, всё становится сложнее. Большинство реальных приложений не подключаются к фиксированным IP-адресам, они полагаются на сторонние API, облачные сервисы и CDN с динамическими записями DNS. В этой статье я расскажу о причинах создания FQDN-Controller, о том, как он работает «под капотом», и о том, как вы можете использовать его для создания чистых, учитывающих DNS политик исходящего трафика нативно внутри Kubernetes.

📌 Подробнее: https://sourcehawk.medium.com/kubernetes-native-fqdn-based-egress-network-policies-cc44105ad138

MemOps🤨

MemOps 😃

Вам, вероятно, не нужна ещё одна база данных

Действительно ли вам нужны отдельные системы для кэширования, очередей, поиска, документов и векторных эмбеддингов, если у вас уже есть Postgres?

📌 Подробнее: https://postgresisenough.dev

MemOps🤨

MemOps 😃

Что такое htop

Пояснение всего, что вы можете увидеть в htop/top в Linux

📌 Подробнее: https://peteris.rocks/blog/htop

MemOps🤨

MemOps 😃

А вы знали, что можно запускать поды на ноде Kubernetes без control plane?

Или что с kubelet можно общаться напрямую через его API?

В уроке курса «Kubernetes the Very Hard Way» подробно разбирается, как работает kubelet изнутри.

📌 Подробнее: https://labs.iximiuz.com/courses/kubernetes-the-very-hard-way-0cbfd997/worker-node/kubelet

MemOps🤨

MemOps 😃

destructive_command_guard

Высокопроизводительный хук для ИИ-агентов по написанию кода, который блокирует разрушительные команды до их выполнения, защищая вашу работу от случайного удаления в Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Copilot CLI, VS Code Copilot Chat, Cursor, Hermes Agent, Grok (xAI) и связанных инструментах.

📌 Подробнее: https://github.com/Dicklesworthstone/destructive_command_guard

MemOps🤨

Девопс растет

MemOps 😃