Ручные операции съедают время: каждый запуск, каждая база данных, каждое изменение требует участия инженера. В итоге падает скорость разработки, растёт нагрузка, а инфраструктура перестаёт масштабироваться вместе с продуктом.
На открытом уроке разберём:
- как подход self-service позволяет разработчикам самостоятельно запускать сервисы и инфраструктуру.
- gокажем, какие задачи можно автоматизировать уже сейчас и как снизить поток ручных запросов без потери контроля.
Урок проходит в преддверии старта курса «Инженер платформенной инфраструктуры» (Platform Engineer) . Если вы хотите убрать рутину и выстроить устойчивую инфраструктуру — подключайтесь.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2Vtzqv8jAsh
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
How My Client Hit Linux Kernel Network Limits on AWS EKS
https://dev.to/datton94/how-my-client-hit-linux-kernel-network-limits-on-aws-eks-3am5
This is a story about a tricky issue I resolved recently.
https://dev.to/datton94/how-my-client-hit-linux-kernel-network-limits-on-aws-eks-3am5
Naition — трёхмесячный буткемп по AI-разработке для senior-инженеров
Программа рассчитана на middle/senior-инженеров с 5+ годами опыта, которые уже используют AI для типовых задач и готовы перейти к продвинутым практикам: агенты, кастомные MCP-серверы, контекст-инжиниринг на больших кодовых базах, мультиагентные пайплайны.
Формат — 15 живых вебинаров по 2–3 часа. Один урок: 10–30 минут теории, час разбора реального кейса, полтора часа самостоятельной практики с поддержкой экспертов.
В программе:
— контекст-инжиниринг и работа с большими кодовыми базами
— агенты vs workflow: автоматизация через Cursor, Claude Code, n8n
— MCP-серверы для подключения AI к внутренним системам (вики, БД, метрики)
— мультиагентные системы и оркестрация
— восстановление архитектуры незнакомых и legacy-проектов
— массовый рефакторинг: миграции версий языка, смена фреймворков
— разделение монолита на микросервисы с AI-ассистентом
— внедрение AI-практик в команде
Буткем будут вести практикующие топы Google, Yandex Cloud, Сбер и других компаний.
Старт 27 апреля. По промокоду DEVOPS — скидка 20%.
Зарегистрироваться и ознакомиться с буткемпом
Команда также подготовила бесплатный план по внедрению 40+ навыков ИИ-разработки — лежит тут.
Программа рассчитана на middle/senior-инженеров с 5+ годами опыта, которые уже используют AI для типовых задач и готовы перейти к продвинутым практикам: агенты, кастомные MCP-серверы, контекст-инжиниринг на больших кодовых базах, мультиагентные пайплайны.
Формат — 15 живых вебинаров по 2–3 часа. Один урок: 10–30 минут теории, час разбора реального кейса, полтора часа самостоятельной практики с поддержкой экспертов.
В программе:
— контекст-инжиниринг и работа с большими кодовыми базами
— агенты vs workflow: автоматизация через Cursor, Claude Code, n8n
— MCP-серверы для подключения AI к внутренним системам (вики, БД, метрики)
— мультиагентные системы и оркестрация
— восстановление архитектуры незнакомых и legacy-проектов
— массовый рефакторинг: миграции версий языка, смена фреймворков
— разделение монолита на микросервисы с AI-ассистентом
— внедрение AI-практик в команде
Буткем будут вести практикующие топы Google, Yandex Cloud, Сбер и других компаний.
Старт 27 апреля. По промокоду DEVOPS — скидка 20%.
Зарегистрироваться и ознакомиться с буткемпом
Команда также подготовила бесплатный план по внедрению 40+ навыков ИИ-разработки — лежит тут.
Startup CPU Boost in Kubernetes with In-Place Pod Resize
https://piotrminkowski.com/2025/12/22/startup-cpu-boost-in-kubernetes-with-in-place-pod-resize/
This article explains how to use the In-Place Pod Resize feature in Kubernetes, combined with Kube Startup CPU Boost, to speed up Java application startup.
https://piotrminkowski.com/2025/12/22/startup-cpu-boost-in-kubernetes-with-in-place-pod-resize/
dynamo
https://github.com/ai-dynamo/dynamo
The open-source, datacenter-scale inference stack. Dynamo is the orchestration layer above inference engines — it doesn't replace SGLang, TensorRT-LLM, or vLLM, it turns them into a coordinated multi-node inference system. Disaggregated serving, intelligent routing, multi-tier KV caching, and automatic scaling work together to maximize throughput and minimize latency for LLM, reasoning, multimodal, and video generation workloads.
https://github.com/ai-dynamo/dynamo
helm-exporter
https://github.com/sstarcher/helm-exporter
Exports helm release, chart, and version statistics in the prometheus format.
https://github.com/sstarcher/helm-exporter
Inside Adobe's OpenTelemetry pipeline: simplicity at scale
https://opentelemetry.io/blog/2026/devex-adobe
As part of an ongoing series, the Developer Experience SIG interviews organizations about their real-world OpenTelemetry Collector deployments to share practical lessons with the broader community. This post features Adobe, a global software company whose observability team has built an OpenTelemetry-based telemetry pipeline designed for simplicity at massive scale, with thousands of collectors running per signal type across the company’s infrastructure.
https://opentelemetry.io/blog/2026/devex-adobe
traceway
https://github.com/tracewayapp/traceway
Traceway is a self-hosted observability platform that ingests OpenTelemetry traces and metrics, groups exceptions automatically, and gives you endpoint performance, distributed tracing, and alerts — all in a single binary. No OTel Collector or separate time-series database required.
https://github.com/tracewayapp/traceway
lynxdb
https://github.com/lynxbase/lynxdb
Log analytics in a single binary. No dependencies. Lynx Flow query language.
https://github.com/lynxbase/lynxdb
🎥 Вебинар: «Ansible: быстрый старт»
О чём поговорим:
- Как работает Ansible: архитектура, принципы и основные компоненты.
- Настройка Ansible и запуск базовых плейбуков для автоматизации рутинных задач.
- Основы написания YAML-плейбуков: команды, задачи, модули и переменные.
- Практические возможности автоматизации настройки серверов и развёртывания приложений.
- Лучшая практика управления изменениями в DevOps-процессах.
Что вы получите:
- Освоите базовые возможности Ansible и начнёте уверенно использовать его в своей работе.
- Попробуйте, как автоматизировать рутинные задачи, сократить количество ошибок и повысить производительность.
- Используйте инструменты для быстрого запуска автоматизации.
👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://vk.cc/cWZiNv
🎁 Все участники вебинара получат специальные условия на полное обучение курса «DevOps практики и инструменты»
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: 2VtzqvKvo9H
О чём поговорим:
- Как работает Ansible: архитектура, принципы и основные компоненты.
- Настройка Ansible и запуск базовых плейбуков для автоматизации рутинных задач.
- Основы написания YAML-плейбуков: команды, задачи, модули и переменные.
- Практические возможности автоматизации настройки серверов и развёртывания приложений.
- Лучшая практика управления изменениями в DevOps-процессах.
Что вы получите:
- Освоите базовые возможности Ansible и начнёте уверенно использовать его в своей работе.
- Попробуйте, как автоматизировать рутинные задачи, сократить количество ошибок и повысить производительность.
- Используйте инструменты для быстрого запуска автоматизации.
👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://vk.cc/cWZiNv
🎁 Все участники вебинара получат специальные условия на полное обучение курса «DevOps практики и инструменты»
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: 2VtzqvKvo9H
cardamon
https://github.com/dominikhei/cardamon
Cardamon is a metric auditor for Prometheus. It identifies metrics that exist in your TSDB but are never actually queried by dashboards, alerting rules, recording rules, or any other consumer. You can then generate Prometheus drop rules to remove them and reduce storage need.
https://github.com/dominikhei/cardamon
versitygw
https://github.com/versity/versitygw
Versity Gateway, a simple to use tool for seamless inline translation between AWS S3 object commands and storage systems. The Versity Gateway bridges the gap between S3-reliant applications and other storage systems, enabling enhanced compatibility and integration while offering exceptional scalability.
https://github.com/versity/versitygw
Terragrunt 1.0 Released!
https://www.gruntwork.io/blog/terragrunt-1-0-released
After nearly a decade of development, over 900 releases, and tens of millions of infrastructure deployments by platform teams, today we're happy to announce that Terragrunt 1.0 is officially here.
https://www.gruntwork.io/blog/terragrunt-1-0-released
Little Snitch for Linux
https://obdev.at/products/littlesnitch-linux/index.html
Every time an application on your computer opens a network connection, it does so quietly, without asking. Little Snitch for Linux makes that activity visible and gives you the option to do something about it. You can see exactly which applications are talking to which servers, block the ones you didn't invite, and keep an eye on traffic history and data volumes over time.
https://obdev.at/products/littlesnitch-linux/index.html
kumo
https://github.com/sivchari/kumo
A lightweight AWS service emulator written in Go. Works as both a CI/CD testing tool and a local development server with optional data persistence.
https://github.com/sivchari/kumo
Mount Mayhem at Netflix: Scaling Containers on Modern CPUs
https://netflixtechblog.com/mount-mayhem-at-netflix-scaling-containers-on-modern-cpus-f3b09b68beac
Imagine this — you click play on Netflix on a Friday night and behind the scenes hundreds of containers spring to action in a few seconds to answer your call. At Netflix, scaling containers efficiently is critical to delivering a seamless streaming experience to millions of members worldwide. To keep up with responsiveness at this scale, we modernized our container runtime, only to hit a surprising bottleneck: the CPU architecture itself.
Let us walk you through the story of how we diagnosed the problem and what we learned about scaling containers at the hardware level.
https://netflixtechblog.com/mount-mayhem-at-netflix-scaling-containers-on-modern-cpus-f3b09b68beac
From vendors to vanguard: Airbnb’s hard-won lessons in observability ownership
https://medium.com/airbnb-engineering/from-vendors-to-vanguard-airbnbs-hard-won-lessons-in-observability-ownership-3811bf6c1ac3
How a complex, large-scale migration to an in-house observability platform led to superior tooling, consistent data, and a fundamental reset of the developer experience.
https://medium.com/airbnb-engineering/from-vendors-to-vanguard-airbnbs-hard-won-lessons-in-observability-ownership-3811bf6c1ac3
5 Ways That Resilience Can’t Be Automated
https://uptimelabs.io/articles/5-ways-that-resilience-cant-be-automated
The most dangerous thing I’ve seen in engineering isn’t a failed system. It’s a team that thinks their system can’t fail.
It’s not just about adding and adapting tooling. The leader who believes a new $30pp automation tool will resolve deep systemic issues is overlooking the most valuable resource already sitting inside their organisation: their people.
At Uptime Labs, we come back to the same principle repeatedly – the true source of resilience is people. Not because it’s a neat slogan, but because the evidence keeps pointing there. Below are five reasons why resilience can’t be automated away from people entirely – hope you enjoy.
https://uptimelabs.io/articles/5-ways-that-resilience-cant-be-automated
Часто JSON в базе становится компромиссом: удобно хранить, но сложно быстро читать и индексировать.
Без понимания JSONB и операторов запросы начинают тормозить, а структура данных расползаться.
Если вы работаете с динамическими данными и хотите делать это без потери производительности — подключайтесь.
На открытом уроке разберём:
- как устроен JSONB внутри PostgreSQL
- какие индексы реально ускоряют запросы
- как писать SQL, который работает на больших объёмах
- покажем практические сценарии: конфиги, события, генерация JSON-ответов прямо в базе
📌 Встречаемся 5 мая в 20:00 МСК, регистрация открыта: https://vk.cc/cXd6ae
Урок проходит в преддверии старта курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков». Скидка на ранее бронирование курса 15% - все подробности у менеджера.
Реклама. ООО «Отус онлайн‑образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2Vtzqwgfv6j
Без понимания JSONB и операторов запросы начинают тормозить, а структура данных расползаться.
Если вы работаете с динамическими данными и хотите делать это без потери производительности — подключайтесь.
На открытом уроке разберём:
- как устроен JSONB внутри PostgreSQL
- какие индексы реально ускоряют запросы
- как писать SQL, который работает на больших объёмах
- покажем практические сценарии: конфиги, события, генерация JSON-ответов прямо в базе
Урок проходит в преддверии старта курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков». Скидка на ранее бронирование курса 15% - все подробности у менеджера.
Реклама. ООО «Отус онлайн‑образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2Vtzqwgfv6j
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
pgque
https://github.com/NikolayS/pgque
PgQue brings back PgQ — one of the longest-running Postgres queue architectures in production — in a form that runs on any Postgres platform, managed providers included.
PgQ was designed at Skype to run messaging for hundreds of millions of users, and it ran on large self-managed Postgres deployments for over a decade. Standard PgQ depends on a C extension (pgq) and an external daemon (pgqd), neither of which run on most managed Postgres providers.
PgQue rebuilds that battle-tested engine in pure PL/pgSQL, so the zero-bloat queue pattern works anywhere you can run SQL — without adding another distributed system to your stack.
The anti-extension. Pure SQL + PL/pgSQL on any Postgres 14+ — including RDS, Aurora, Cloud SQL, AlloyDB, Supabase, Neon, and most other managed providers. No C extension, no shared_preload_libraries, no provider approval, no restart.
https://github.com/NikolayS/pgque