MemOps 😃

Event-Driven архитектура на FastAPI: через паттерн Pub/Sub

В мире разработки программного обеспечения постоянно появляются новые подходы к построению систем. Event-Driven архитектура выступает одним из наиболее перспективных решений для создания гибких и масштабируемых приложений.

В данной статье мы расскажем о реализации Event-Driven архитектуры (EDA) с использованием FastAPI и паттерна Publish/Subscribe. Рассмотрим основные концепции, компоненты и практические примеры кода для создания масштабируемой системы обмена сообщениями.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/articles/907632/

MemOps 🤨

MemOps 😃

Новая эра безопасности в Kubernetes 1.33: от секретов к сервисным аккаунтам

Kubernetes вводит поддержку токенов сервисных аккаунтов для kubelet credential providers, позволяя получать краткоживущие учётные данные для загрузки образов. Это снижает риски и упрощает управление доступом к приватным реестрам.

📌 Подробнее: https://kubernetes.io/blog/2025/05/07/kubernetes-v1-33-wi-for-image-pulls/

MemOps 🤨

MemOps 😃

Как мы упростили развертывание почтового сервиса для тестирования или сказ про Mailpit — он же сервис fakemail\mailtrap

В команде возникла задача — развернуть почтовый сервер для удобства тестирования. Цель — проверять, как различные сервисы осуществляют рассылку писем клиентам. В этой статье автор делится опытом, каким решением они воспользовались и почему оно может быть полезно и вам.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/articles/907922/

MemOps 🤨

MemOps 😃

Kubernetes v1.33 уменьшит нагрузку на память сервера при больших List-запросах благодаря потоковой кодировке. Теперь объекты передаются поэтапно, что снижает риск сбоев и повышает стабильность кластеров без изменений на стороне клиентов.

📌 Подробнее: https://kubernetes.io/blog/2025/05/09/kubernetes-v1-33-streaming-list-responses/

MemOps 🤨

MemOps 😃

ctop — этот инструмент предлагает наглядный мониторинг контейнеров прямо в терминале.

Ctop выводит метрики CPU, памяти и сети в реальном времени, подсвечивая проблемные контейнеры — например, те, что съели всю оперативку.

Интересно, что можно не только смотреть статистику, но и управлять контейнерами: останавливать, перезапускать или заходить внутрь через exec — всё через интуитивное TUI.

Под капотом — поддержка Docker и runC, а в планах добавление Kubernetes.

Установка занимает одну команду (есть варианты для Linux, macOS и даже Windows через scoop). Для тех, кто не хочет ничего ставить, есть Docker-образ — запускается за секунды.


📌 Подробнее: https://github.com/bcicen/ctop

MemOps 🤨

MemOps 😃

No-as-a-Service (NaaS) — API, который выдаёт случайные причины для отказа

Случайный текст отказа выбирается из базы с более чем 1000 универсальных причин — от серьёзных («Я занят, у меня дедлайн») до абсурдных («Я занят, у меня встреча с диваном, и он не принимает отказов»).

Как работает:
— API написан на Node.js. Вся база причин хранится в файле reasons.json
— После GET-запроса на /no API возвращает JSON с одной случайной причиной
— Есть лимит в 120 запросов в минуту на IP, чтобы избежать перегрузки (библиотека express-rate-limit)
— API можно встроить в чат-ботов или системы автоматизации, чтобы генерировать отказы в реальном времени
— Проект под лицензией MIT, можно свободно использовать и модифицировать

📌 Подробнее: https://github.com/hotheadhacker/no-as-a-service

MemOps 🤨

MemOps 😃

Как serverless-архитектура влияет на модернизацию инфраструктуры

Serverless-архитектура всё увереннее набирает обороты — и неудивительно. Речь о том, что можно просто бросить код в облако, а масштабирование, обновления и даже «железо» доверить провайдеру. Вы спросите: «Никаких бессонных ночей из-за аптайма, никакого счёта за простаивающие мощности?» — платишь только за то, что реально отработало.

Всё радужно и светло, пока не задумаешься о платформах вроде AWS Lambda или Azure Functions. Они действительно решают проблемы, но логичный вопрос — можно ли полагаться на них на все 100%? А что, если резко вырастет трафик? Выдержит ли система, или проект «ляжет» в самый неудобный момент? Попробуем найти ответы и разобрать влияние serverless-архитектуры, её плюсы, недостатки и ключевые технологии. Все под кат!

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/903000/

MemOps 🤨

MemOps 😃

Улучшенная аутентификация при загрузке образов через Service Account Tokens

В версии Kubernetes 1.33 представлена альфа-версия интеграции токенов сервисных аккаунтов с провайдерами учетных данных kubelet для загрузки образов.

📌 Подробнее: https://kubernetes.io/blog/2025/05/07/kubernetes-v1-33-wi-for-image-pulls

MemOps 🤨

MemOps 😃

DevOps без боли: 8 инструментов для мониторинга, автоматизации и стабильной работы команд

— Prometheus + Grafana: идеальная пара для мониторинга

— PagerDuty: помощник в борьбе с инцидентами

— Splunk Cloud: мастер анализа логов

— Ansible: автоматизация без агентов и с минимумом хлопот

— ServiceNow: центр управления ИТ-процессами

— Nix: мастер воспроизводимых окружений

— Terraform: архитектор инфраструктуры из кода

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/908452/

MemOps 🤨

MemOps 😃

Распределённый инференс и шардирование LLM. Часть 1: настройка GPU, проброс в Proxmox и настройка Kubernetes

Когда модель DeepSeek R1 стала широко обсуждаться в сообществе, я заинтересовался, можно ли эффективно использовать её и другие крупные модели в домашних условиях, не прибегая к дорогостоящим облачным сервисам. Поскольку DevOps и инфраструктурой я увлекаюсь уже несколько лет, у меня постепенно сформировалась домашняя лаборатория, на которой я и решил проверить эту идею.

Эта статья в трёх частях — результат моего опыта в решении этой задачи. Внутри вас ждёт пошаговое руководство по реализации бюджетного распределённого инференса с использованием Ray Serve, vLLM, Kubernetes, Proxmox и других технологий. В первой части мы разберём настройку GPU и его проброс в Proxmox, развернём Kubernetes-кластер, установим GPU Operator и KubeRay Operator.

📌 Подробнее: https://habr.com/ru/companies/flant/articles/906700/

MemOps 🤨