Choosing a Python Logging Library in 2026

Python использует стандартную библиотеку logging, что означает, что большая часть существующего кода на Python уже использует её на том или ином уровне, и каждая альтернатива от сторонних разработчиков строится на её основе, оборачивает его или намеренно заменяет её.

В этой статье рассматриваются следующие вопросы: какие библиотеки существуют, как они соотносятся друг с другом, где они пересекаются со стандартной библиотекой и когда каждая из них имеет смысл.

📌 Подробнее: https://www.dash0.com/guides/python-logging-libraries

MemOps 🤨

MemOps 😃

apache iceberg и его философия

Iceberg — табличный формат для больших аналитических наборов данных.
По сути, iceberg — это прослойка между Data Lake и движками запросов, которая с помощью metadata позволяет движкам делать эффективные запросы. Формат идеально подходит для хранения observability-данных. А для извлечения и аналитики можно использовать, например, Clickhouse (+ClickStack).

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/articles/1033546/

MemOps 🤨

MemOps 😃

mk — интерактивный запуск задач для Makefile(Taskfile.yml)

Функции:
— Интерактивный интерфейс: Просматривайте и выбирайте доступные команды make с помощью стрелок или фильтруйте, вводя текст.
— Документация: Ознакомьтесь с описанием каждой команды, чтобы понять её назначение и использование.
— Клавиши, как в Vim: Используйте j и k для навигации, Enter для выполнения, а q для выхода.
— Фильтрация: Быстро находите команды, вводя часть их названия. Нажмите ? для справки.
— Удалённый Makefile: Загрузите Makefile с удалённого URL и выполните команды.
— Локальный Makefile: Загрузите Makefile из любой директории и выполните команды.
— Поддержка Taskfile.yml: Загрузите Taskfile.yml из удалённого URL или локального пути и выполните задачи.

📌 Подробнее: https://github.com/orangekame3/mk

MemOps 🤨

MemOps 😃

OpenTelemetry Spans: Everything You Need to Know

Каждый трейс рассказывает свою историю , а спаны — это главы, которые ее составляют. Спан представляет собой отдельную именованную операцию в рамках более крупного запроса: входящий HTTP-вызов, запрос к базе данных, сообщение, опубликованное в очередь, или фрагмент бизнес-логики, который вы явно выбрали для измерения. Вместе сегменты образуют дерево, которое восстанавливает то, что произошло, в каком порядке и сколько времени занял каждый шаг.

Из этой статьи вы узнаете как устроены спаны и как их правильно готовить.

📌 Подробнее: https://www.dash0.com/knowledge/what-is-a-span

MemOps 🤨

MemOps 😃

6 Docker-фич для продвинутого использования

Docker давно перестал быть просто инструментом для упаковки приложений в контейнеры. Сегодня это целая экосистема с множеством возможностей, о которых многие разработчики и даже DevOps специалисты догадываются лишь поверхностно.

В этой статье я расскажу о некоторых функциях Docker, которые редко попадают в учебные руководства и официальные туториалы, но которые могут облегчить жизнь разработчикам и понять Docker чуть глубже. По ходу статьи фичи будут переходить от более известных к менее известым (подобно когда-то популярному формату айсбергов)

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/953990/

MemOps 🤨

MemOps 😃

ClickStack SQL Charting and Alerting

ClickStack представляет визуализацию и оповещения на основе SQL. Теперь пользователи могут создавать диаграммы и оповещения, используя произвольные SQL-запросы ClickHouse, что открывает доступ к гораздо более продвинутому анализу непосредственно в пользовательском интерфейсе ClickStack. Визуализация на основе SQL позволяет пользователям выйти за рамки предопределенных конструкторов запросов и в полной мере использовать SQL ClickHouse для создания панелей мониторинга и исследовательского анализа. Оповещения на основе SQL расширяют эти возможности, позволяя использовать в качестве условия оповещения все, что можно выразить в SQL, от скользящих средних и обнаружения аномалий до групповых статистических проверок и пользовательской операционной логики.

В этом посте рассматривают, почему были созданы эти возможности, как они меняют процесс мониторинга, и проведем несколько примеров, демонстрирующих, где анализ и оповещения на основе SQL становятся особенно мощными.

📌 Подробнее: https://clickhouse.com/blog/clickstack-sql-charting-and-alerting

MemOps 🤨

MemOps 😃

Когда метрики сходят с ума: автоматическая детекция аномалий во временных рядах в Yandex Monium

А вот Яндекс пишет как они решали задачу поиска аномалий на своем внутреннем контуре Monium. Когда-нибудь обещают это это же самое реализовать и для внешних пользователей.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1035520/

MemOps 🤨

MemOps 😃

A one-line Kubernetes fix that saved 600 hours a year

Каждый раз, когда мы перезапускали Atlantis — инструмент, который мы используем для планирования и применения изменений в Terraform, — нам приходилось ждать 30 минут, пока он снова запустится.

📌 Подробнее: https://blog.cloudflare.com/one-line-kubernetes-fix-saved-600-hours-a-year

MemOps 🤨

Vault-secrets-operator

Создавайте секреты Kubernetes из Vault для безопасного рабочего процесса на основе GitOps.

📌 Подробнее: https://github.com/ricoberger/vault-secrets-operator

MemOps 🤨

Так вот откуда одни отказы

MemOps 😃

В статье «Why Kubernetes policy enforcement happens too late—and what to do about it» автор замечает, что большинство инцидентов в Kubernetes рождаются не в коде приложений, а в мисконфигурациях — отсутствующих лимитах ресурсов, слишком широких security context, неверных RBAC. Инструменты вроде OPA, Kyverno и Conftest хорошо ловят такие проблемы, но обычно делают это слишком поздно: в CI/CD или на admission контроллере, когда разработчик уже переключил контекст.

Автор предлагает сместить фокус с того, что проверяет политика, на то, где и когда срабатывает проверка — он называет это enforcement locus. Самый недооценённый момент — review-time: браузерные движки policy-as-code (например, GuardOn) парсят YAML прямо в diff пул-реквеста и показывают нарушения инлайн-комментариями, без CI и доступа к кластеру. Это не замена admission контроллеру, а дополнительный слой defense-in-depth, который ловит проблемы там, где их дешевле всего исправить.

В перспективе автор видит AI-агентов на том же review-time слое: они смогут не просто флагать нарушение, а объяснять контекст, предлагать готовый патч YAML прямо в PR и отличать настоящие ошибки от осознанных исключений в dev-окружении.

📌 Подробнее: https://www.cncf.io/blog/2026/05/25/why-kubernetes-policy-enforcement-happens-too-late-and-what-to-do-about-it/

MemOps 🤨

MemOps 😃

Why Kubernetes Has No Login — And How We Solved It for AuditRadar

Когда мы приступили к созданию страницы «Входы в систему» ​​(Logins) для AuditRadar — инструмента для просмотра журналов аудита в реальном времени в средах OpenShift и Kubernetes, — мы столкнулись с проблемой, потребовавшей от нас глубокого понимания того, как на самом деле работает аутентификация на каждой из этих платформ.

📌 Подробнее: https://blog.audit-radar.com/why-kubernetes-has-no-login-and-how-we-solved-it-for-auditradar

MemOps 🤨

Опытный девопс чует

MemOps 😃