Вы видите, что Docker-контейнеры генерируют очень большие логи и быстро заполняют диск. Какой подход наиболее правильный для решения этой проблемы?
👾 — Увеличить диск сервера и оставить всё как есть
👍 — Настроить драйвер логирования (json-file, syslog, fluentd) с ротацией (max-size, max-file) или отправлять логи в централизованную систему
🥰 — Периодически вручную чистить /var/lib/docker/containers/* от логов
⚡️ — Перезапускать контейнеры каждый день, чтобы очищались файлы логов
🐸 Библиотека задач по DevOps
👾 — Увеличить диск сервера и оставить всё как есть
👍 — Настроить драйвер логирования (json-file, syslog, fluentd) с ротацией (max-size, max-file) или отправлять логи в централизованную систему
🥰 — Периодически вручную чистить /var/lib/docker/containers/* от логов
⚡️ — Перезапускать контейнеры каждый день, чтобы очищались файлы логов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8
Forwarded from Азбука айтишника
Сохраняем имбу: бесплатные курсы по Девопсу 👇
➖ ➖ ➖
➖ ➖ ➖
🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Азбука айтишника
#магиякода
AWS DevOps Engineer Learning Plan - AWS
Complete DevOps Zero to Hero Course - Abhishek Veeramalla
DevOps Bootcamp - Kunal Kushwaha
DevOps Courses - FreeCodeCamp
DevOps from Zero to Hero: Build and Deploy a Production API - Adrian Hajdin (JavaScript Mastery)
DevOps Full Course - Simplilearn
DevOps Tutorial for Beginners - Intellipaat
DevOps Tutorial for Beginners | Learn DevOps in 7 Hours - Full Course | DevOps Training | Edureka - Edureka
🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#магиякода
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что такое ConfigMap в Kubernetes?
👾 — Способ внедрения данных конфигурации в контейнеры
👍 — Тип тома, на котором хранятся файлы конфигурации модулей
🥰 — Механизм динамической настройки параметров контейнера во время выполнения
⚡ — Всё вышеперечисленное
Библиотека задач по DevOps
👾 — Способ внедрения данных конфигурации в контейнеры
👍 — Тип тома, на котором хранятся файлы конфигурации модулей
🥰 — Механизм динамической настройки параметров контейнера во время выполнения
Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡1👾1
До 31 мая можно забрать любой курс Proglib Academy со скидкой 40%
Если давно хотели прокачаться в Python, ML, алгоритмах или AI-агентах, сейчас самое время выбрать программу и начать обучение по сниженной цене.
🎁 Разработка AI-агентов — от 49.000 ₽ (вместо 69.000 ₽)
Практический курс по разработке AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов
🎁 Курс AgentOps — 129.000 ₽ (вместо 149.000 ₽)
Для разработчиков и LLM-инженеров, которые хотят внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса.
🎁 Математика для разработки AI-моделей — 23.990 ₽ (вместо 31.990 ₽)
Практическая база по математике для анализа данных, ML и дальнейшего развития в AI.
🎁 Математика для Data Science — от 29.990 ₽ (вместо 39.990 ₽)
Курс для тех, кто хочет решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе.
🎁 ML для старта в Data Science — 28.990 ₽ (вместо 38.990 ₽)
Разберётесь в машинном обучении: от базовых понятий и линейных моделей до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем.
🎁 Основы IT для непрограммистов — 16.990 ₽ (вместо 28.990 ₽)
Курс для IT-рекрутеров, маркетологов, проджектов, продактов и всех, кто работает с IT, но не пишет код.
🎁 Архитектуры и шаблоны проектирования — 27.990 ₽ (вместо 37.900 ₽)
Освоите основные паттерны проектирования и прокачаете навыки архитектора программного обеспечения.
🎁 Специалист по ИИ — 89.000 ₽ (вместо 113.900 ₽)
Курс для тех, кто хочет получить профессию в сфере ИИ, собрать портфолио из 5 проектов и научиться разрабатывать сложных AI-агентов.
🎁 Алгоритмы и структуры данных — 33.990 ₽ (вместо 57.990 ₽)
Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям, разберёте структуры данных и научитесь писать более эффективный код.
🎁 Программирование на языке Python — 27.990 ₽ (вместо 47.390 ₽)
Освоите Python на практике: без сухой теории, с пошаговой прокачкой навыков и итоговым проектом в портфолио.
🙌 Выбирайте курс по ссылке, оставляйте заявку, и менеджер поможет подобрать программу под ваши цели — https://clc.to/SALE40
Если давно хотели прокачаться в Python, ML, алгоритмах или AI-агентах, сейчас самое время выбрать программу и начать обучение по сниженной цене.
🎁 Разработка AI-агентов — от 49.000 ₽ (вместо 69.000 ₽)
Практический курс по разработке AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов
🎁 Курс AgentOps — 129.000 ₽ (вместо 149.000 ₽)
Для разработчиков и LLM-инженеров, которые хотят внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса.
🎁 Математика для разработки AI-моделей — 23.990 ₽ (вместо 31.990 ₽)
Практическая база по математике для анализа данных, ML и дальнейшего развития в AI.
🎁 Математика для Data Science — от 29.990 ₽ (вместо 39.990 ₽)
Курс для тех, кто хочет решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе.
🎁 ML для старта в Data Science — 28.990 ₽ (вместо 38.990 ₽)
Разберётесь в машинном обучении: от базовых понятий и линейных моделей до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем.
🎁 Основы IT для непрограммистов — 16.990 ₽ (вместо 28.990 ₽)
Курс для IT-рекрутеров, маркетологов, проджектов, продактов и всех, кто работает с IT, но не пишет код.
🎁 Архитектуры и шаблоны проектирования — 27.990 ₽ (вместо 37.900 ₽)
Освоите основные паттерны проектирования и прокачаете навыки архитектора программного обеспечения.
🎁 Специалист по ИИ — 89.000 ₽ (вместо 113.900 ₽)
Курс для тех, кто хочет получить профессию в сфере ИИ, собрать портфолио из 5 проектов и научиться разрабатывать сложных AI-агентов.
🎁 Алгоритмы и структуры данных — 33.990 ₽ (вместо 57.990 ₽)
Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям, разберёте структуры данных и научитесь писать более эффективный код.
🎁 Программирование на языке Python — 27.990 ₽ (вместо 47.390 ₽)
Освоите Python на практике: без сухой теории, с пошаговой прокачкой навыков и итоговым проектом в портфолио.
🙌 Выбирайте курс по ссылке, оставляйте заявку, и менеджер поможет подобрать программу под ваши цели — https://clc.to/SALE40
❤2
Forwarded from Азбука айтишника
🛠 Как перестать бояться терминала и полюбить DevOps
Если ты устал читать про «поды» и «неймспейсы» в теории, но при виде пустой консоли всё ещё впадаешь в ступор, то заходи сюда.
Это интерактивный тренажер для тех, кто хочет реально разобраться в Linux, сетях и контейнерах.
А где вы тренируете свои навыки в Linux?
❤️ — на своих серверах/виртуалках
🔥 — юзаю подобные интерактивные курсы
👍 — учусь сразу «на бою» в проде
🔹 Практический интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Азбука айтишника
#магиякода
Если ты устал читать про «поды» и «неймспейсы» в теории, но при виде пустой консоли всё ещё впадаешь в ступор, то заходи сюда.
Это интерактивный тренажер для тех, кто хочет реально разобраться в Linux, сетях и контейнерах.
А где вы тренируете свои навыки в Linux?
❤️ — на своих серверах/виртуалках
🔥 — юзаю подобные интерактивные курсы
👍 — учусь сразу «на бою» в проде
🔹 Практический интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#магиякода
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Нужно запустить кластер из N реплик базы/кэша с устойчивыми именами Pod’ов, постоянными томами на реплику и упорядоченными обновлениями/перезапусками. Что выбрать?
👾 — Deployment + общий PVC
👍 — DaemonSet с hostPath
🥰 —StatefulSet + headless Service (clusterIP: None)
⚡️ — Job с parallelism = N
Библиотека задач DevOps
👾 — Deployment + общий PVC
👍 — DaemonSet с hostPath
🥰 —StatefulSet + headless Service (clusterIP: None)
⚡️ — Job с parallelism = N
Библиотека задач DevOps
👾2🥰1
Forwarded from Азбука айтишника
Docker - это не просто модно, это база. Разбираемся:
• Клиент: место, где ты пишешь команды типа build, pull и run. Твой пульт управления.
• Хост (Daemon): мозг всей системы. Он принимает твои хотелки и превращает их в реальные образы и контейнеры.
• Реестр (Registry): огромный склад (как DockerHub), где лежат готовые шаблоны образы.
Когда ты пишешь docker run, происходит целая цепочка событий:
1. Docker идет на склад и забирает нужный образ.
2. Создает из него изолированный контейнер.
3. Выделяет ему место на диске и настраивает сеть.
4. Запускает процесс.
Все. Твое приложение работает в идеальной среде, и ему плевать, какая операционка у сервера.
Уже упаковывали свои проекты в Docker?
🌚 - да, постоянно юзаю
👾 - нет, пока только присматриваюсь
🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#ликбез
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Что такое Cluster Autoscaler в Kubernetes?
👾 — Организация сетевых обновлений
👍 — Инструмент для управления внутренним DNS
🥰 — Автоматическая регулировка количества узлов в кластере
⚡️ — Управление логами Kubernetes
Библиотека задач по DevOps
👾 — Организация сетевых обновлений
👍 — Инструмент для управления внутренним DNS
🥰 — Автоматическая регулировка количества узлов в кластере
⚡️ — Управление логами Kubernetes
Библиотека задач по DevOps
🥰4
Forwarded from Азбука айтишника
🐳 Docker vs ☸️ Kubernetes: Кто за что отвечает?
Если ты до сих пор путаешь эти два понятия, не переживай, это база, в которой легко заплутать. Давай разберем разницу.
Что такое Docker?
Это инструмент для контейнеризации. Он позволяет упаковать приложение и все его зависимости (библиотеки, фреймворки) в один легкий изолированный контейнер.
- Как работает: Один демон на один хост операционной системы.
- Фокус: Создание, распределение и запуск отдельных контейнеров.
- Итог: Твой код работает везде одинаково, но управлять сетью и безопасностью между кучей серверов придется вручную.
Что такое Kubernetes (K8s)?
Это оркестратор. Если Docker - это один кирпич (контейнер), то K8s - это целая стройплощадка и прораб в одном лице, который управляет кластером из множества хостов.
- Как работает: Управляет множеством хостов в рамках одного кластера (Many Hosts per Cluster).
- Фокус: Автоматизация деплоя, масштабирование и «самолечение» приложений.
- Итог: Система сама балансирует нагрузку и следит, чтобы всё работало согласно заданному плану.
➖ Главные отличия:
Уровень работы | Docker: Отдельные контейнеры на одном хосте | Kubernetes: Кластер из множества хостов |
Масштабирование | Docker: Нужно настраивать вручную для каждого хоста | Kubernetes: Автоматическое масштабирование по требованию |
Сложность | Docker: Просто запустить и использовать |Kubernetes: Требует серьезной настройки и навыков |
Суть проста: Docker фокусируется на том, как упаковать и запустить код, а Kubernetes на том, как управлять этим кодом в масштабах огромной системы.
Вы за ручное управление или доверяете всё автоматике K8s?
❤️ — Docker наше всё, просто и понятно
🔥 — K8s, когда нужно масштабироваться
🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Азбука айтишника
#ликбез
Если ты до сих пор путаешь эти два понятия, не переживай, это база, в которой легко заплутать. Давай разберем разницу.
Что такое Docker?
Это инструмент для контейнеризации. Он позволяет упаковать приложение и все его зависимости (библиотеки, фреймворки) в один легкий изолированный контейнер.
- Как работает: Один демон на один хост операционной системы.
- Фокус: Создание, распределение и запуск отдельных контейнеров.
- Итог: Твой код работает везде одинаково, но управлять сетью и безопасностью между кучей серверов придется вручную.
Что такое Kubernetes (K8s)?
Это оркестратор. Если Docker - это один кирпич (контейнер), то K8s - это целая стройплощадка и прораб в одном лице, который управляет кластером из множества хостов.
- Как работает: Управляет множеством хостов в рамках одного кластера (Many Hosts per Cluster).
- Фокус: Автоматизация деплоя, масштабирование и «самолечение» приложений.
- Итог: Система сама балансирует нагрузку и следит, чтобы всё работало согласно заданному плану.
Уровень работы | Docker: Отдельные контейнеры на одном хосте | Kubernetes: Кластер из множества хостов |
Масштабирование | Docker: Нужно настраивать вручную для каждого хоста | Kubernetes: Автоматическое масштабирование по требованию |
Сложность | Docker: Просто запустить и использовать |Kubernetes: Требует серьезной настройки и навыков |
Суть проста: Docker фокусируется на том, как упаковать и запустить код, а Kubernetes на том, как управлять этим кодом в масштабах огромной системы.
Вы за ручное управление или доверяете всё автоматике K8s?
❤️ — Docker наше всё, просто и понятно
🔥 — K8s, когда нужно масштабироваться
🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#ликбез
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯1
Какой тип Kubernetes Service нужен для внешнего доступа из интернета в облаке?
👾 — ClusterIP — достаточно
👍 — LoadBalancer (облачный LB); Ingress обычно работает поверх него
🥰 — Headless Service
⚡️ — NodePort всегда автоматически создаёт облачный балансировщик
Библиотека задач по DevOps
👾 — ClusterIP — достаточно
👍 — LoadBalancer (облачный LB); Ingress обычно работает поверх него
🥰 — Headless Service
⚡️ — NodePort всегда автоматически создаёт облачный балансировщик
Библиотека задач по DevOps
👍9
Forwarded from Азбука айтишника
Kubernetes (K8s) – это система оркестрации контейнеров. Она используется для деплоя и управления контейнерами. Ее дизайн во многом вдохновлен Borg – внутренней системой Google.
Кластер (cluster) K8s состоит из набора рабочих машин (worker machines), называющихся узлами (nodes), которые запускают контейнеризованные приложения. Каждый кластер имеет хотя бы один рабочий узел.
На рабочих узлах размещаются модули (pods), которые являются компонентами рабочей нагрузки приложения. Контрольный уровень (control plane) управляет рабочими узлами и модулями в кластере. В продакшне уровень управления обычно работает на нескольких компьютерах, а в кластере, как правило, работает несколько узлов, что обеспечивает отказоустойчивость и высокую доступность.
Компоненты уровня управления
1. Сервер API – общается со всеми компонентами кластера. Все операции над модулями выполняются через него.
2. Планировщик (Scheduler) - следит за полезной нагрузкой модулей и загружает создаваемые модули.
3. Менеджер контроллеров (Controller Manager) – запускает контроллеры, включая Node Controller, Job Controller, EndpointSlice Controller и ServiceAccount Controller.
4. Etcd – хранилище ключ-значение, используемое в качестве резервного хранилища данных всех кластеров.
1. Модули. Модуль – это группа контейнеров и наименьшая единица, которой оперирует K8s. Модули имеют один IP-адрес, применяемый ко всем контейнерам модуля.
2. Kubelet – агент, запускающийся на каждом узле кластера. Он обеспечивает запуск контейнеров в модуле.
3. Kube Proxy – сетевой прокси, запускающийся в каждом узле кластера. Он перенаправляет трафик, приходящий в узел из сервиса. Он перенаправляет запросы для обработки в нужные контейнеры.
🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#ликбез
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Азбука айтишника
Концепция DevOps была представлена в 2009 Patrick Debois и Andrew Shafer на конференции "Agile". Они стремились сократить разрыв между разработкой ПО и его эксплуатацией, продвигая культуру сотрудничества и общую ответственность за весь жизненный цикл разработки ПО.
Концепция SRE, или Site Reliability Engineering (проектирование надежности объекта), была впервые разработана компанией Google в начале 2000-х для решения операционных задач управления крупномасштабными и сложными системами. Google разработала методы и инструменты SRE, такие как система управления кластерами Borg и система мониторинга Monarch, чтобы повысить надежность и эффективность своих сервисов.
Platform Engineering (разработка платформ) — это более новая концепция, основанная на SRE. Считается, что это расширение практик DevOps и SRE с упором на предоставление комплексной платформы для разработки продуктов, которая поддерживает всю бизнес-логику.
Все эти концепции связаны с тенденцией улучшения совместной работы, автоматизации и эффективности разработки и эксплуатации ПО.
🔹 Практический интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#ликбез
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Почему в типичных ИТ-организациях существует конфликт между группами разработки и операций?
👾 — Они имеют разный бекграунд
👍 — Команда разработчиков лучше разбирается в программных продуктах и услугах
🥰 — Команда разработки лучше разбирается в тестовых и производственных средах
⚡️ — У них противоречивые бизнес-цели и приоритеты
🐸 Библиотека задач по DevOps
👾 — Они имеют разный бекграунд
👍 — Команда разработчиков лучше разбирается в программных продуктах и услугах
🥰 — Команда разработки лучше разбирается в тестовых и производственных средах
⚡️ — У них противоречивые бизнес-цели и приоритеты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡1
Какие преимущества дает указание имен портов в конфигурациях сервисов в Kubernetes?
👾 — Улучшенная безопасность
👍 — Улучшенная масштабируемость
🥰 — Повышенная гибкость в сопоставлении портов
⚡️ — Упрощенные сетевые политики
🐸 Библиотека задач по DevOps
👾 — Улучшенная безопасность
👍 — Улучшенная масштабируемость
🥰 — Повышенная гибкость в сопоставлении портов
⚡️ — Упрощенные сетевые политики
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM