Чтобы к 18 уже имели 20+ лет опыта

MemOps 😃

How to scale Alloy as a central telemetry gateway: capacity planning, load testing, and production lessons

Grafana Alloy вполне себе можно рассматривать полноценный центральный шлюз телеметрии для метрик, логов и трейсов. Если используете или планируете использовать Grafana Stack рассмотрите использование Alloy.

В этой статье в блоге Grafana разбирают кейс: около 17 млн метрик, до 1 ТБ логов в сутки, терабайты трейсов, десятки подов Alloy и отдельная стратегия автоскейлинга. А еще рассказали где всё начинало ломаться во время нагрузочных тестов.

Из полезного: не ставить лимит на CPU, держать высокий MinReplica, использовать GOMEMLIMIT как защиту от OOM, отдельно мониторить сам telemetry gateway и тестировать нагрузку выше ожидаемого пика.

Еще в статье немного коснулись тему автомасштабирования кластера k8s не только по CPU и памяти, но и по заполнению очередей экспортера через KEDA — то есть реагировать на обратное давление ещё до того, как поды начнут себя чувствовать так себе.

📌 Подробнее: https://grafana.com/blog/how-to-scale-alloy-as-a-central-telemetry-gateway-capacity-planning-load-testing-and-production-lessons/

MemOps🤨

MemOps 😃

Синтаксис записи SPF: механизмы, квалификаторы, модификаторы и макросы

Эта страница представляет собой полный справочник: каждый механизм, каждый квалификатор, оба модификатора, полная таблица макросов, порядок оценки, ограничения поиска в DNS и правила размещения записей — все это описано в разделе RFC 7208, который определяет это.

📌 Подробнее: https://dmarcguard.io/blog/spf-record-syntax

MemOps🤨

MemOps 😃

KEDA как финансовый гардрейл: scale-to-zero, лимиты реплик и автоскейлинг по событиям в Kubernetes

В этой статье разбирают KEDA как практический инструмент для Kubernetes-workloads с непостоянной нагрузкой: очередями, расписаниями, HTTP-пиками и внешними метриками.

Материал не про «поставили автоскейлер и сразу сэкономили», а про production-подход: где KEDA действительно помогает, какие параметры нужно ограничивать заранее, как проверять экономику пилота и что может пойти не так при раскатке.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/companies/finops_ru/articles/1056066/

MemOps🤨

MemOps 😃

Kubernetes 1.37 «Garhwal»: Генеральная уборка в кластерах

Ключевые нововведения в стабильной ветке (Stable)

Защита etcd от перегрузок: При инициализации watch cache API-сервер больше не копит запросы к состоянию кластера в очередь. Лишний трафик сразу отбивается кодом HTTP 429, что резко снижает риск отказа управляющего контура при пиковых нагрузках.

Нативная работа с сертификатами: Механизмы Pod Certificates и ClusterTrustBundles перешли в стабильный статус. Kubernetes теперь автоматически выпускает и обновляет сертификаты X.509, передавая их в поды через подключаемые тома.

Встроенная миграция: Контроллер StorageVersionMigration самостоятельно перезаписывает объекты при смене версии API или обновлении параметров шифрования (ранее администраторам приходилось использовать сторонние скрипты).

Стандартизация: Формат KYAML (строгая версия YAML) и API сбора метрик metrics.k8s.io окончательно признаны стабильными.

Новые возможности для тяжелых нагрузок (Beta)

Масштабирование до нуля: HorizontalPodAutoscaler научился по умолчанию сворачивать количество реплик до нуля при работе с внешними метриками. Это позволяет полностью отключать простаивающие поды пакетных задач, экономя дорогостоящее время GPU.

Групповое планирование (Gang scheduling): Планировщик теперь рассматривает связанную группу подов как единое целое. Запуск откладывается до тех пор, пока в кластере не появится достаточно ресурсов для всей группы разом, что исключает взаимную блокировку ресурсов.

Memory QoS на базе cgroups v2: Внедрен механизм жесткого лимитирования и защиты зарезервированной памяти от вытеснения. Использование cgroups v2 подчеркивает окончательный отказ системы от устаревшей первой версии.

Снижение зависимости от cAdvisor: Расширенный Container Runtime Interface (CRI) позволяет компоненту kubelet запрашивать статистику напрямую от среды выполнения контейнеров.

📌 Подробнее: https://kubernetes.io/blog/2026/08/26/kubernetes-v1-37-release/

MemOps🤨

MemOps 😃

Создание ИИ—агента, который управляет вашими операциями SRE - Чему я научился, что работает и как Вы тоже можете это сделать

Не более разумное оповещение. Не лучшая панель мониторинга. Настоящая логическая система, которая читает Splunk, запрашивает AppDynamics, проверяет модули Kubernetes, выполняет поиск в Confluence runbooks, просматривает то, что недавно было развернуто GitLab, и возвращается с диагнозом и предлагаемыми действиями.

📌 Подробнее: https://blog.stackademic.com/building-an-ai-agent-that-runs-your-sre-operations-what-i-learned-what-works-and-how-you-can-do-8a3801124bdc

MemOps🤨

MemOps 😃

etcd — это высокодоступное и строго согласованное key-value хранилище, которое обеспечивает работу Kubernetes, храня в нём всё состояние кластера.

📌 Подробнее: https://labs.iximiuz.com/courses/kubernetes-the-very-hard-way-0cbfd997/control-plane/etcd

MemOps🤨

MemOps 😃

Агентный CI/CD: Шлюзы развертывания Kubernetes с эластичным MCP-сервером — Elastic Observability Labs

📌 Подробнее: https://www.elastic.co/observability-labs/blog/agentic-cicd-kubernetes-mcp-server

MemOps🤨

MemOps 😃

🐳 Docker выпустила Sandboxes - изолированные среды специально для AI coding agents.

Идея простая: дать агентам вроде Claude Code, Codex, Gemini CLI, Copilot CLI, OpenCode и Kiro больше свободы, но не давать им свободно ломать хост-систему.

Каждый агент запускается в отдельной microVM и получает только рабочую директорию проекта. Внутри он может:

- устанавливать пакеты;
- менять конфиги;
- запускать сервисы;
- поднимать собственные Docker-контейнеры;
- выполнять долгие задачи без постоянного подтверждения действий.

При этом Docker позволяет отдельно контролировать filesystem, network и credentials, а сам sandbox после работы можно просто удалить.

Это инфраструктурный слой для эпохи автономных coding agents: агенту дают почти полный контроль внутри песочницы, но хост остаётся изолированным.

📌 Подробнее: https://www.docker.com/products/docker-sandboxes/

MemOps🤨

MemOps 😃

Создание консоли безопасности Kubernetes с открытым исходным кодом с использованием MCP

Об этом и идёт речь в данной серии: о создании консоли безопасности Kubernetes с открытым исходным кодом, которая собирает данные о состоянии безопасности, уязвимостях, политиках и работе в реальном времени, по возможности представляет их в виде нативных объектов Kubernetes и подключает эти данные к серверу MCP, чтобы ИИ-агент мог помогать с классификацией инцидентов по всему стеку.

📌 Подробнее: https://cloudsecburrito.com/building-an-oss-kubernetes-security-console-with-mcp

MemOps🤨

MemOps 😃

Подборка интерактивных тренажеров для DevOps

▪️ Deadnodes — тренировка в формате production-инцидента: получаем сломанное окружение, ищем root cause и восстанавливаем систему. Есть сценарии по Linux, Kubernetes, networking и базам данных.

▪️ iximiuz Labs — набор hands-on лабораториий с Linux, контейнерами и Kubernetes. Можно самостоятельно разбирать networking, container internals и troubleshooting-сценарии разной сложности.

▪️ Anycast и BGP — меняем маршруты и отключаем PoP, чтобы посмотреть, что происходит с трафиком и TCP-соединениями. Можно разобрать проблемы с long-lived connections и capacity при отказе части инфраструктуры.

▪️ Kubernetes Scheduler Simulator — практика работы с Filter/Score, resource requests, taints и tolerations. Можно посмотреть, почему Pod оказывается Pending, и сравнить стратегии размещения.

MemOps🤨