MemOps 😃

KodeKloud Free Labs — это интерактивные обучающие среды, предназначенные для практики работы с технологиями, такими как Docker, Kubernetes, Terraform, Linux, и Ansible

Это — виртуальные лаборатории, где пользователи могут безопасно экспериментировать с командами и сценариями конфигурации, укрепляя навыки DevOps и облачных технологий. Лаборатории бесплатны и ориентированы на обучение через практику


📌 Подробнее: https://kodekloud.com/free-labs

MemOps 🤨

MemOps 😃

Optimizing Dockerfile of a NestJS Project

Эта статья описывает оптимизацию Dockerfile для NestJS-проектов

Основные моменты:

— Использование многоступенчатой сборки для уменьшения размера образа

— Кеширование слоёв Docker для ускорения сборки

— Использование .dockerignore для исключения ненужных файлов и применение минимальных базовых образов (например, Node.js Alpine)

Также рекомендуется улучшить безопасность контейнера, запуская его с ограниченными правами

📌 Подробнее: https://dev.to/duong_nguyen/optimizing-dockerfile-of-a-nestjs-project-1m8h

MemOps 🤨

Opsmate — AI-помощник для SRE и DevOps

Opsmate — это открытый AI-инструмент, созданный для автоматизации и упрощения задач SRE и DevOps. Он предоставляет интерфейс на естественном языке для управления инфраструктурой, устранения неполадок и анализа производительности.

Что умеет:
— Интерфейс на естественном языке — управляй инфраструктурой как через чат
— Поддержка LLM — OpenAI, Anthropic, xAI
— Локальные, Docker, K8s, SSH
— Интеграция с Prometheus, контекстные дашборды


📌 Подробнее: https://github.com/jingkaihe/opsmate

MemOps 🤨

MemOps 😃

Профилирование Node.js приложения с помощью Pyroscope (без автоинструментирования)

Pyroscope — это мощный инструмент непрерывного профилирования, созданный для мониторинга производительности приложений в реальном времени. В этой статье мы рассмотрим, как быстро развернуть Pyroscope, подключить к нему Node.js приложение и проанализировать поведение кода без использования Grafana Alloy.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/articles/902620/

MemOps 🤨

MemOps 😃

Даже не влезайте в Kubernetes без этого

Главный прикол с k8s: поднять базовый кластер займёт всего 15 минут. А вот чтобы он реально заработал, ответить на все вопросы перед установкой, всё спланировать — на это нужны дни, реально дни мозгового штурма и планирования. Ну или потом придётся разбирать и делать ещё раз. Несколько раз.

Кубер унижает человеческое достоинство разными способами и на разных этапах. Это часть опыта от пользования продуктом. Так задумано.

И вот про эти самые вопросы мы сейчас и поговорим, потому что там целое волшебное поле грабель.

Начнём с простых вещей, например, выбора дистрибутива, выбора способа хранения данных (и динамического выделения места), а также того, куда складывать пароли к критичным ресурсам. На этих трёх выборах ломается примерно 50 % админов.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/companies/h3llo_cloud/articles/902188/

MemOps 🤨

MemOps 😃

Безопасность подов: взгляд пользователя K8s

Про информационную безопасность Kubernetes-кластеров много пишут с позиции специалистов ИБ. Но полезно взглянуть на эту тему глазами обычных пользователей K8s — инженеров и разработчиков. Тех, кто много работает со своими приложениями в подах, но не управляет служебными частями кластера.

Большинство стандартов безопасности описывает лучшие практики настройки управляющих компонентов — control plane. Нечасто встречаются рекомендации по грамотной настройке рабочих единиц — подов. В статье попробуем восполнить этот пробел. Выполним обзор источников, рассмотрим хорошие практики работы с образами. Изучим, как ограничить привилегии контейнера и почему это важно. Поговорим о инструментах автоматической проверки манифестов и разберем примеры GItlab CI пайпланов.


📌 Подробнее: https://habr.com/ru/companies/raiffeisenbank/articles/901142/

MemOps 🤨

MemOps 😃

Сломать монолит: как мы раскромсали гиганта на микросервисы и не сошли с ума

История, которая начинается с нервного кофе на кухне и заканчивается сотнями микросервисов в Kubernetes. Настоящий кейс — никаких идеальных диаграмм, только пот, баги и консоль. Если вы думаете о миграции с монолита, эта статья — как разговор со старшим братом, который уже наступил на все грабли и показывает, где не ходить.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/articles/902734

MemOps 🤨

16 главных DevOps-метрик (DORA и не только!) — на чем сосредоточиться и как использовать

DevOps‑метрики — это количественные показатели, которые позволяют оценить эффективность, производительность и общее состояние DevOps‑процессов. Они предлагают аналитический взгляд на конвейер поставки программного обеспечения, позволяя командам разработчиков выявлять проблемные места, повышать производительность и принимать решения на основе реальных данных.

В этой статье мы поговорим о важности мониторинга DevOps‑метрик и о том, что именно нужно отслеживать. От широко известных метрик, которые приобрели статус стандартных благодаря DORA (DevOps Research and Assessment), до других важных индикаторов — мы предлагаем вашему вниманию исчерпывающее руководство, которое поможет вам измерить и оптимизировать ваши DevOps‑практики.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/903352/

MemOps 🤨

Как продукт менеджер поступает с багом на презентации продукта

MemOps 😃

Новый релиз Kubernetes v1.33: что внутри?

Встречайте Kubernetes v1.33 с 64 улучшениями! В версии Octarine появились стабильные сайдкар-контейнеры и новые бета-функции для масштабирования Pod. Поддержка динамического распределения ресурсов и улучшенное управление CPU станут ключевыми обновлениями.

📌 Подробнее: https://kubernetes.io/blog/2025/04/23/kubernetes-v1-33-release/

MemOps 🤨

Docker запускает MCP Catalog: Стандартизация для AI-агентов

Docker анонсировал MCP Catalog (интегрирован в Docker Hub) и MCP Toolkit. Цель – принести порядок в экосистему MCP (Model Context Protocol), который становится стандартом для взаимодействия AI-агентов с внешними инструментами (API, базы, сервисы). Docker проводит аналогию с ранними днями контейнеров: MCP имеет огромный потенциал, но сейчас это "дикий запад" – фрагментированное обнаружение инструментов, проблемы с доверием, безопасностью и аутентификацией.

Что Docker предлагает для решения этих проблем (и почему это важно для нас):

1. Централизованное Обнаружение и Доверие: MCP Catalog на Docker Hub станет местом для поиска проверенных MCP-инструментов (>100 от партнеров вроде Stripe, Elastic, Grafana, Neo4j, New Relic на старте). Это должно упростить поиск и снизить риск использования непонятных или вредоносных серверов.
2. Стандартизация и Простота Запуска: Инструменты будут распространяться как контейнеры через инфраструктуру Docker Hub. MCP Toolkit позволит запускать MCP-серверы "в один клик" из Docker Desktop или через новый CLI docker mcp, без ручной возни с зависимостями (git clone, npx).
3. Безопасность "Из Коробки": Запускаемые через Toolkit серверы будут работать в изолированных средах (память, сеть, диск). Обещают встроенное управление учетными данными и OAuth, интегрированное с Docker Hub, для упрощения аутентификации и отзыва доступа.
4. Управление: Gateway MCP Server будет динамически "пробрасывать" включенные инструменты совместимым AI-клиентам (Claude, Cursor, OpenAI, VS Code и др.). В будущем обещают enterprise-контролы для управления доступом.

По сути, Docker стремится стать стандартной платформой для развертывания, управления и обеспечения безопасности MCP-компонентов, применяя те же принципы (изоляция, централизованный реестр, управление доступом), которые сделали успешными контейнеры. Это может значительно упростить внедрение и контроль над использованием AI-агентов в корпоративной среде.

😶 Отлично, теперь кроме управления образами контейнеров, сетями и вольюмами, админам предстоит рулить еще и каталогом AI-инструментов, их правами и секретами. Плюс проверять, не пытается ли AI-агент через MCP-сервер дропнуть базу данных "по просьбе" хитрого промпта.

Типичный 🥸 Сисадмин

MemOps 😃