⁉️ Как подготовиться к собеседованию на DevOps

🔥 Забирайте себе в закладки — вопросы и упражнения, связанные с DevOps и SRE — всего 2624 единиц знания по темам: #Linux, #Jenkins, #AWS, #SRE, #Prometheus, #Docker, #Python, #Ansible, #Git, #Kubernetes, #Terraform, #OpenStack, #SQL, #NoSQL, #Azure, #GCP, #DNS, #Elastic, #Сеть, #Виртуализация.

💬 Опыт нарабатывается из всего, что нас окружает — коллеги, рабочая практика, скринкасты профессионалов. А теория, конечно, забывается. Эта шпаргалка достойна ваших закладок и поможет быстро найти ответ по подзабытой теме.

Пользуйтесь и делитесь с коллегами 🤝

@DevOpsKaz

☄️ Отчет о затратах на Kubernetes за 2023 год

Узнайте о тенденциях оптимизации затрат Kubernetes, устраните разрыв между выделением ресурсов и фактическим использованием ЦП/памяти в 4 000 кластерах и получите практические советы, как избежать излишних затрат.

👉 Отчёт основан на анализе 4 000 кластеров, работающих на AWS, Azure и GCP с 1 января по 31 декабря 2023 года до их оптимизации.

#devops #aws #k8s #kubernetes #azure #gcp

@DevOpsKaz

☄️ Data Pipelines в облаке: Azure, AWS и GCP

Каждая платформа предлагает специализированные услуги на ключевых этапах: прием, хранилища данных, обработка, хранение и уровень представления. Выбор зависит от конкретных потребностей, бюджета и технического уровня.

👉 Ниже и на гифке краткое сравнение.

1️⃣ Ingestion

— AWS: предлагает конвейер передачи данных и Kinesis для масштабируемого использования.
— Azure: использует фабрику данных для эффективного сбора данных.
— GCP: использует Dataflow и Pub/Sub для потоковой передачи в реальном времени.

2️⃣ Data Lakes

— AWS: упрощает управление озерами данных с помощью Lake Formation.
— Azure: поддерживает иерархическое пространство имен с хранилищем Azure Data Lake.
— GCP: облегчает кросс-облачную аналитику с помощью BigQuery Omni.

3️⃣ Processing

— AWS: подготавливает и преобразует данные с помощью Glue.
— Azure: ускоряет обработку с помощью Azure Databricks.
— GCP: улучшает подготовку данных с помощью удобного для пользователя Dataprep от Trifacta.

4️⃣ Data Warehousing

— AWS: обеспечивает крупномасштабный анализ с помощью Redshift.
— Azure: интегрирует складирование и аналитику с Synapse Analytics.
— GCP: предлагает бессерверное масштабируемое решение с помощью BigQuery.

5️⃣ Presentation Layer

— AWS: QuickSight предоставляет аналитику с поддержкой MLP для всех пользователей.
— Azure: Power BI преобразует данные в полезные аналитические данные с богатой визуализацией.
— GCP: Data Studio предлагает простую в использовании отчетность и аналитику, превращая данные в настраиваемые инфопанели.

Сохраняйте себе и делитесь с коллегами 🤝

#devops #cloud #aws #azure #gcp

@DevOpsKaz