Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
1.03K subscribers
4 photos
1 video
8 links
Блог DevOps инженера
Download Telegram
Сегодня поговорим о том, как облегчить жизнь при масштабировании инфраструктуры с помощью Terraform и GitLab CI/CD. Если вы еще не пробовали объединять возможности инфраструктурного кода и конвейера сборки, самое время начать!

➡️ 1. Почему Terraform + GitLab CI?

🔵Terraform позволяет описать состояние вашей инфраструктуры в виде кода. Это не просто создание ресурсов, а контроль версий, ревью изменений и откат к любому предыдущему состоянию.
🔵GitLab CI/CD же отвечает за автоматизацию. Каждый коммит в ветку может запускать планирование изменений (terraform plan), согласование и применение (terraform apply) без участия человека. В итоге – стабильность и предсказуемость.

➡️ 2. Структура проекта:

🔵В корне репозитория размещаем директорию infra/, где храним модули Terraform для разных сред (staging, production).
🔵Создаем файл .gitlab-ci.yml, который запускает этапы в этом порядке:

1. terraform:init – инициализация рабочего каталога.
2. terraform:validate – проверка синтаксиса и форматирование.
3. terraform:plan – составление плана изменений.
4. По результатам plan – ручной approval (при необходимости) и terraform:apply для production.

➡️ 3. Пример простого конвейера на скрине

В этом примере при каждом мердж-реквесте проверится валидность и отформатированность кода Terraform, а также будет сформирован план. Чтобы внести изменения в production, нужно вручную нажать “Play” на этапе apply.

➡️ 4. Секреты безопасности и best practices:

🔵Храните состояние (state) в надежном бекенде. Лучше всего – в S3 (или аналогах) с включенным шифрованием и версионированием. GitLab CI переменными задайте AWS_ACCESS_KEY_ID / AWS_SECRET_ACCESS_KEY, а файлы с учетными данными не храните в репозитории.
🔵Use workspaces для параллельных проверок: если у вас одно и то же окружение нужно тестировать для нескольких веток, включите поддержку разных Terraform workspaces (например, terraform workspace select feature-xyz).
🔵Разбейте инфраструктуру на модули. Один модуль – один кластер Kubernetes, другой – базы данных, третий – сеть. Это упростит поддержку и переиспользование кода.
🔵Политики и проверки. Интегрируйте с Terraform Sentinel или подобными инструментами (например, Open Policy Agent) для проверки соответствия стандартам (тэги, размеры инстансов и т. д.) перед применением.

➡️ 5. Переезд в Kubernetes под защитой Terraform

Если вы используете EKS/GKE/AKS, можно описать кластер как ресурс Terraform, а потом — Helm-релизы через Terraform-Helm-провайдер. Тогда при пуше манифестов в репозиторий вы не только строите образ и пушите его в реестр, но и обновляете Helm-релиз в кластере. Конвейер превращается в единый источник правды для всего стека.

➡️ 6. Мониторинг и оповещения

Не забудьте о интеграции с Prometheus и Alertmanager. Как только кластер Terraform появится, автоматизируйте развертывание необходимых Exporter’ов и настройку Alertmanager (через Terraform). В результате – сразу готовая к работе система мониторинга.

➡️ 7. Советы для ускорения CI/CD:

🔵Кешируйте плагины Terraform с помощью cache:key: files(...), чтобы избежать повторного скачивания провайдеров.
🔵Параллелите проверки: валидация, форматирование и статический анализ (такие инструменты, как tfsec) можно запускать в отдельных job’ах.
🔵Для крупных коммитов разбивайте apply на несколько этапов: сначала создаете ресурсы инфраструктуры (СУБД, сеть), потом — аппликацию, чтобы быстрее получить feedback.

💡 Совет от профи:
При масштабировании команды заведите отдельный GitLab-проект только для Terraform-модулей. В нем реализуйте строгие правила merge request’ов (например, обязательное ревью от тимлида и автоматический запуск tfsec). После этого подключайте эти модули как module в основном репозитории с приложением. Так вы централизуете контроль и снижаете риск несанкционированных правок.


Надеюсь, эти советы помогут вам выстроить надежный, безопасный и быстрый процесс управления инфраструктурой. Пробуйте, тестируйте и не бойтесь экспериментировать!

Подпишись 👉@devopslib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍1
Привет, друзья! Сегодня хочу поделиться своим опытом настройки мониторинга Kubernetes-кластеров с помощью связки Prometheus + Grafana. Это один из самых востребованных сценариев в современных DevOps-стэках, и правильная реализация позволит вам оперативно реагировать на сбои и проседание производительности.

1. Развертывание Prometheus в Kubernetes
Я использую официальный Helm-чарт prometheus-community/prometheus. Он сразу поднимает основные компоненты: prometheus-server, alertmanager, node-exporter, kube-state-metrics. Чтобы установить чарт:


helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update
helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack


После этого Prometheus автоматически начинает собирать метрики с узлов и pod’ов.

2. Сбор метрик с приложений
Помимо стандартных метрик Kubernetes (CPU, память, статус pod’ов), часто нужно мониторить собственные сервисы. Для этого я внедряю в приложения клиентскую библиотеку Prometheus (например, prometheus_client в Go или prom-client в Node.js) и экспонирую endpoint /metrics. В Kubernetes достаточно описать ServiceMonitor:


apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
name: myapp-monitor
labels:
release: prometheus
spec:
selector:
matchLabels:
app: myapp
endpoints:
- port: http
path: /metrics
interval: 15s


Так Prometheus начнёт подтягивать кастомные метрики.

3. Настройка alerting’а через Alertmanager
Важно не просто собирать метрики, но и уметь вовремя получать уведомления. С помощью Alertmanager я настраиваю правила в Prometheus:


groups:
- name: pod-alerts
rules:
- alert: PodCrashLooping
expr: kube_pod_container_status_restarts_total > 5
for: 10m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Pod {{ $labels.namespace }}/{{ $labels.pod }} в состоянии CrashLoopBackOff"
description: "Контейнер {{ $labels.container }} перезапускался более 5 раз за последние 10 минут."


Эти алерты отправляются в Slack или Telegram-бота, чтобы команда всегда была в курсе.

4. Визуализация данных в Grafana
Helm-чарт сразу разворачивает Grafana с готовыми дашбордами: Kubernetes Cluster Monitoring, Node Exporter, Kube State Metrics и т.д. Я дорабатываю эти дашборды под свои нужды: добавляю графики latency запросов, ошибок HTTP-кодов, значение очередей в RabbitMQ и другие ключевые метрики нашего окружения.

5. Советы по оптимизации производительности

▪️Увеличьте retention данных в Prometheus, если у вас достаточно дискового пространства. Например, --storage.tsdb.retention.time=30d.
▪️Настройте сервисы сбора метрик так, чтобы они не генерировали слишком «шумные» метрики (агрегация по нужным лейблам).
▪️Используйте Thanos или Cortex для долгосрочного хранения метрик, если у вас мультидатацентровая архитектура.

Надеюсь, эта инструкция поможет вам быстро поднять качественный мониторинг Kubernetes. Если есть вопросы или примеры ваших реализаций — пишите в комментариях!

Подпишись 👉@devopslib
👍8
🛳️ Канареечные релизы в Kubernetes: безопасный путь к обновлениям

В мире SRE и DevOps стремительные релизы — это не просто плюс, а необходимость. Но как выкатывать новые версии сервисов без риска «сломать» продакшн? Ответ — канареечные релизы.

Что такое канареечный релиз?
Это поэтапный rollout, при котором новая версия приложения сначала попадает на небольшой процент трафика. Если всё OK — долю постепенно увеличивают до 100 %, а при проблемах быстро «откатываются» к старому состоянию.

Почему это круто?

🟢 🔍 Минимизируем риски: ошибки затронут лишь небольшой сегмент пользователей.
🟢 Быстрый фидбек: метрики сразу покажут, как новая версия ведёт себя под нагрузкой.
🟢 Моментальный откат: rollback проще и безопаснее, чем при монолитном апгрейде.

Как настроить канареечный релиз в Kubernetes с Argo Rollouts?

1. Установите CRD и контроллер:


kubectl apply -f https://github.com/argoproj/argo-rollouts/releases/latest/download/install.yaml

2. Описываем Rollout-манифест:


apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:
name: my-app
spec:
replicas: 5
strategy:
canary:
steps:
- setWeight: 10
- pause: {duration: 60s}
- setWeight: 50
- pause: {duration: 60s}
selector:
matchLabels:
app: my-app
template:
metadata:
labels:
app: my-app
spec:
containers:
- name: my-app
image: myregistry/my-app:v2


3. Запустите Rollout:

kubectl apply -f rollout.yaml
argo rollouts get rollout my-app --watch


4. Мониторинг и автоматизация:
Подключите Prometheus и Grafana — настройте метрики (латентность, ошибки) для автоматической паузы или отката.

Советы по продвинутому использованию

🟢 Используйте Webhooks в Argo Rollouts для интеграции с внешними системами тестирования.
🟢 Настройте AnalysisTemplates для автоматической оценки качества релиза по набору SLO.
🟢 Применяйте TrafficRouting через Istio или NGINX Ingress для более гибкого управления трафиком.

Такой подход поможет вам выкатывать фичи без лишнего стресса и без полунощных тревог от неожиданного падения сервисов.

Подпишись 👉@devopslib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
🚀 Как настроить мониторинг SLO/SLA с Prometheus и Grafana

В любой современной инфраструктуре важно не просто собирать метрики, а строить на их основе понятные цели уровня обслуживания (SLO) и соглашения об уровне обслуживания (SLA). Вот несколько ключевых шагов:

1. Определите ключевые сервисные метрики

🟢Время отклика API
🟢Доля успешных запросов (error rate)
🟢Задержки базы данных
Сфокусируйтесь на показателях, которые прямо влияют на пользовательский опыт.

2. Собирайте метрики в Prometheus

🟢Используйте node_exporter для базового мониторинга хостов.
🟢Внедрите client_golang или client_python в ваши сервисы для экспорта бизнес-метрик.
🟢Настройте alertmanager для уведомлений при выходе за пороговые значения.

3. Проектируйте дашборды в Grafana

🟢Создайте отдельные панели для каждой SLO-метрики.
🟢Используйте графики «Burn rate» для визуализации скорости деградации системы.
🟢Настройте плагины для вычисления ошибок в процентах и «time in state».

4. Устанавливайте целевые уровни и оповещения

🟢Определите допустимую ошибку, например, 99.9% успешных запросов в месяц.
🟢Настройте алерты на 85% и 95% пороги, чтобы предупредить о приближении к SLA-линии.
🟢Включите эскалацию в случае длительных нарушений.

5. Периодически пересматривайте SLO

🟢Анализируйте реальные данные и корректируйте пороги.
🟢Обсуждайте результаты с командой разработки и бизнес-стейкхолдерами.

Хорошо выстроенный мониторинг SLO/SLA позволяет увидеть узкие места до того, как они станут инцидентами, и обеспечить стабильность пользователей на нужном уровне.

Подпишись 👉@devopslib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
📦 Зачем DevOps'у уметь читать Dockerfile, даже если он не пишет их сам

Даже если ты не автор образов, в проде ты всё равно будешь отвечать за их поведение. А это значит — как минимум, уметь читать Dockerfile.

Вот зачем это важно:

🔍 Диагностика проблем
Падает контейнер — надо понять, что внутри. Логов нет, трассировки нет, только Dockerfile. И если там на 5-й строке COPY ./random.sh /init.sh && chmod +x /init.sh && /init.sh — ты уже знаешь, где копать.

🛡 Безопасность
Ты удивишься, сколько «готовых» образов тянут curl/bash скрипты из интернета в рантайме. Это мина под твоим кластером. Умение распознать такую «закладку» спасёт прод.

Оптимизация CI/CD
Каждый RUN apt-get update && install — это дополнительный слой. А если таких RUN-ов 10? Билд будет долгим, кэш бесполезным. Умеешь читать — можешь подсказать разработчику, как сделать быстрее.

🔁 Обновления и патчи
Часто нужно просто пропатчить образ: обновить версию пакета или заменить base image. Без понимания Dockerfile ты будешь звать разработчика. А мог бы уже закатить фикс и спать спокойно.

Так что даже если ты не пишешь Dockerfile — читай их. Это как чтение кода: не надо быть гуру, чтобы понимать, что происходит.


Подпишись 👉@devopslib
👍6
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🚀 MEETUPxSPRINT OFFER для инженеров технической поддержки от YADRO

Хочешь узнать, как устроена техническая поддержка в одной из ведущих технологических компаний России? Приходи на онлайн-митап от YADRO! Расскажем, покажем, ответим на любые вопросы — и дадим возможность попасть в команду всего за 3 дня!

🔥 Программа митапа:

✔️ Сервисная служба YADRO: основные ресурсы и направления
Василий Бронников, Руководитель отдела техподдержки решений

✔️ Наши продукты: уникальные характеристики и возможности
Андрей Антоненко, Ведущий инженер техподдержки TATLIN

✔️ Реальные кейсы: как команды решают сложные задачи
Дмитрий Сафонов, Руководитель группы L1-поддержки TATLIN.UNIFIED

🔥 Что тебя ждёт:

Реальные кейсы и инсайты из практики техподдержки
Доклады от инженеров YADRO: продукты, процессы, особенности
Живое общение с командой и ответы на вопросы о работе и технологиях

👨‍💻 А если ты задумываешься о новой работе — у тебя есть возможность быстро попасть в команду YADRO и получить оффер за 3 дня. Для этого нужно пройти короткий тест. Сделать это можно уже сейчас, а также во время или после митапа — выбирай, как тебе удобно (но заявки принимаем до 6 июля).

📌 Тест можно пройти по ссылке.



🗓 26 июня, начало в 19:00 мск, четверг

🌐 ОНЛАЙН

Регистрация на мероприятие

Реклама. ООО "ЭВРОНЕ.РУ". ИНН 3663057399. erid: 2VtzqvK4SaS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔧 Зачем DevOps'у знать про eBPF?

Если ты ещё не копал в сторону eBPF (extended Berkeley Packet Filter) — пора это менять. Это как иметь суперсилу для наблюдения за системой без перехвата контекста ядра и без перезапуска сервисов.

Вот пара кейсов, где eBPF реально выручает:

🔍 Трассировка сетевых пакетов: без tcpdump и iptables. eBPF-инструменты вроде Cilium или BCC дают возможность видеть, кто, куда и как лезет в сеть прямо сейчас.

🔥 Профилирование процессов в проде: perf и strace хороши, но eBPF делает это без падений и перегрузок. Реально смотришь, где жрётся CPU, в каких функциях, и как это чинить.

🧠 Безопасность: можно отловить подозрительную активность на уровне системных вызовов — почти как антивирус, только кастомный и свой.

🎯 В продакшне eBPF — как рентген, только для Linux. В ядро лезть не надо, зато видишь всё.

👨‍💻 Хочешь пример? Посмотри на bpftrace — пишешь простенькие one-liner скрипты, которые ловят, например, все open() вызовы в системе за секунды.

Подпишись 👉@devopslib
👍2
🚀 Как быстро найти самый большой файл в системе?

Иногда диск внезапно заполняется, и ты такой: «Кто всё съел?!»
Вот простой способ найти самых прожорливых:


du -ah / | sort -rh | head -n 10


🔍 Разбор:

du -ah / — показывает размер всех файлов и директорий, начиная с корня.
sort -rh — сортирует по размеру в обратном порядке (от большего к меньшему).
head -n 10 — выводит топ-10 самых тяжёлых файлов и папок.

💡 Хочешь искать только среди файлов, без папок? Вот так:


find / -type f -exec du -h {} + 2>/dev/null | sort -rh | head -n 10


📎 Используй с умом: du может долго работать, особенно на больших дисках. Лучше начать с папки вроде /var или /home.

Подпишись 👉@devopslib
👍4
🔧 Проверка сети без telnet и nc

Когда telnet и nc недоступны (например, в проде с урезанными пакетами), на выручку приходит curl и bash.

Вот три приёма:

1. Проверка TCP-порта с curl


curl -v telnet://host:port


Подходит даже в контейнерах без nc. Ответ покажет, удалось ли установить TCP-соединение.

2. Проверка порта с bash


timeout 1 bash -c '</dev/tcp/host/port' && echo OK || echo FAIL


Работает, если bash скомпилен с поддержкой /dev/tcp.

3. curl как ping TCP


curl -s --connect-timeout 2 host:port >/dev/null && echo UP || echo DOWN


Удобно для health-check скриптов.

Подпишись 👉@devopslib
👍6
🚨 Почему алерты не спасут твой прод?

Ты настроил алерты. Все по учебнику: CPU > 80%, диск > 90%, latency > 500ms, таймауты, реджекты. Всё работает — ты уверен.

А теперь честно: сколько раз ты видел алерт, но не реагировал, потому что “это бывает” или “оно само отойдёт”? Или наоборот — алерт сработал, но уже поздно, инцидент в разгаре.

Алерты ≠ наблюдение.
Алерт — это реакция на симптом, а не на проблему. И если ты ловишь только симптомы — ты всегда будешь в роли пожарного, а не инженера.

Что делать?

Строй SLO/SLA. Алерты — не про метрики, а про бизнес-цели.
Категоризируй: ошибки уровня приложений, инфраструктуры и пользователей — требуют разных подходов.
Визуализируй поведение системы: Grafana, dashboards, traces.
Добавь runbook: алерт без инструкции — шум.
Смотри в ретроспективу. Где ложные срабатывания? Где не хватило раннего сигнала?

Алерт — это не звонок в дверь, это сигнал тревоги. От него зависит, проснёшься ты вовремя или будешь объяснять CTO, почему уронил прод.

Подпишись 👉@devopslib
👍51
DevOps и SRE: конкуренты или союзники в борьбе за надёжность?
Где заканчивается зона ответственности DevOps-инженера и начинается область контроля SRE?

Приглашаем на открытый урок, где разберём разницу между подходами DevOps и SRE, особенно — в контексте Service Level Indicators (SLI), Service Level Objectives (SLO) и Service Level Agreements (SLA).

Вы узнаете, как эти практики помогают создавать надёжную платформу и кто за что отвечает в команде.

📌 Обсудим как DevOps и SRE трактуют «качество платформы». И кто за какими метриками следит: производительность, аптайм, алерты, ошибки

⬆️ Протестируй курс «SRE практики и инструменты» на открытом уроке: https://vk.cc/cNl1ly

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🔧 Как не словить heart attack от systemd после ребута

Сценарий знакомый каждому: выкатываешь новую версию, всё проверено, ребутаешь — и… сервис не стартует. Или стартует, но не так. Или вообще не тот.

Вот пара вещей, которые стоит проверить заранее, чтобы systemd не превратился в твоего личного врага:


Проверь WantedBy и After

Очень часто забывают правильно указать зависимости между юнитами. Если my-app.service зависит от postgresql.service, обязательно пропиши:


[Unit]
After=postgresql.service
Requires=postgresql.service



Не забудь про EnvironmentFile

Если ты грузишь переменные из .env, проверь, что путь указан корректно и файл точно есть:


EnvironmentFile=/etc/my-app/env


И что этот файл читаем для systemd!


Работает в screen, а в systemd — нет?

Часто дело в WorkingDirectory или User. Убедись, что все пути абсолютные и права выставлены правильно.


Логируйся, как будто завтра форензика

StandardOutput=journal
StandardError=journal

Логика простая: чем проще найти ошибку — тем быстрее в проде всё снова работает.


И последнее: не забудь прогнать systemd-analyze verify my-app.service перед выкатыванием. Иногда он спасает от того, что ты бы искал часами.


🙃 systemd — это не враг. Это просто злобный кот. Главное — гладить его по шерсти.

Подпишись 👉@devopslib
👍4
🚨 Зачем DevOps-инженеру понимать, как работает сеть?

Ты можешь настроить Kubernetes, автоматизировать CI/CD, мониторить всё через Prometheus и Grafana, но однажды... приложение тупо не работает. А логов — нет. Всё зеленое. И ты лезешь в tcpdump, как в последний оплот здравого смысла.

Вот почему DevOps обязан понимать сетевые основы:

🔹 DNS — это не просто 8.8.8.8.
Не работает curl? Возможно, DNS-запрос завис. dig, nslookup, resolv.conf — должны быть как вторая клавиатура.

🔹 TCP three-way handshake.
Без него ты не поймешь, почему соединение не устанавливается. А SYN_SENT в netstat станет твоим лучшим другом в ночных дебаг-сессиях.

🔹 iptables и firewalld — друзья или враги?
Порой curl localhost:8080 работает, а извне — нет. Порты открыты? Или кто-то по-тихому всё режет?

🔹 Traceroute vs MTR.
Ты видишь, где именно теряются пакеты. Очень помогает, когда AWS говорит: “Проблем на нашей стороне нет”.

🔹 Wireshark.
Графический святой грааль сетевого дебага. Но иногда проще tcpdump -nn -i eth0 port 443.

🧠 Итог: умение разбираться в сетевых траблах — это как знание первой помощи. Редко нужно, но когда нужно — спасает прод.


Подпишись 👉@devopslib
👍5
🚨 Непредсказуемый баг из-за таймаута DNS в Kubernetes

На днях столкнулся с очень странным поведением: один из микросервисов начал периодически отваливаться по таймауту при обращении к другому сервису через DNS. Причём — только в кластере, локально всё ок.

🧩 Разгадка оказалась в CoreDNS и его настройках. По умолчанию, в kubelet --resolv-conf указывает на /etc/resolv.conf, где могут стоять опции типа options timeout:5 attempts:3. Это значит, что при проблемах с DNS один запрос может занимать до 15 секунд (!) прежде чем вернётся ошибка. А если у тебя таймаут в приложении стоит 10 секунд — получай баг с мордой из ниоткуда.

🔍 Что помогло:

🔹Проверил настройки resolv.conf в Pod'ах (cat /etc/resolv.conf)
🔹Установил timeout:1 attempts:1 — теперь ошибки быстрее, но предсказуемо
🔹В некоторых случаях можно использовать dnsPolicy: "None" и задать dnsConfig вручную

💡 Совет: всегда проверяйте, какие настройки DNS попадают внутрь Pod'а, особенно если ловите баги «иногда и непонятно почему».

Подпишись 👉@devopslib
👍5
🔥 Что такое Kubernetes Finalizers и как не словить боль

Когда ты удаляешь объект в Kubernetes — например, CustomResource, — он не исчезает сразу. Вместо этого kube-apiserver помечает его как deletionTimestamp, и объект "ждёт" удаления. Почему? Потому что в его манифесте может быть finalizer — специальный маркер, что "я не готов умереть, пока кто-то не выполнит важную работу".

🤔 Пример:


metadata:
finalizers:
- mycompany.com/cleanup


Это значит, что перед удалением кто-то (обычно контроллер) должен сделать, например, очистку ресурсов в AWS или GCP. Только после этого finalizer удаляется, и объект реально исчезает.

💣 Где тут подводные камни?

Если контроллер, который должен удалить финалайзер, умер, сломался или вообще не запущен — объект останется висеть в статусе "Terminating" вечно. А это может заблокировать ресурсы, сломать пайплайны, вызвать боль в проде.

🔧 Как починить?

Иногда приходится руками чистить финалайзеры:


kubectl patch myresource myname -p '{"metadata":{"finalizers":[]}}' --type=merge


⚠️ Только если ты точно знаешь, что cleanup не нужен или уже сделан.

Подпишись 👉@devopslib
👍4
🛠 Что происходит, когда вы вводите curl google.com?

На первый взгляд — просто запрос в браузер через терминал. Но давайте разложим по полочкам, как работает магия под капотом:

1. DNS-резолвинг
curl сначала узнаёт IP-адрес для google.com. Для этого он обращается к системному резолверу, который опрашивает DNS-сервер (например, 8.8.8.8).

2. Установление TCP-соединения
Как только IP получен, curl инициирует TCP Handshake (SYN → SYN-ACK → ACK) на порт 80 (или 443 для HTTPS).

3. TLS Handshake (если HTTPS)
Если вы не указали http://, curl по умолчанию стучится по HTTPS (порт 443). Тогда идёт обмен сертификатами, проверка CA, установка сессионных ключей.

4. Отправка HTTP-запроса
После установления соединения curl отправляет HTTP-запрос вида:
GET / HTTP/1.1
Host: google.com
User-Agent: curl/7.79.1
...

5. Получение ответа
Google возвращает HTTP-ответ (200 OK, 301 Redirect и т.д.) и тело страницы, если оно есть.

6. Закрытие соединения
curl может держать соединение открытым или закрыть его в зависимости от заголовков (Connection: keep-alive / close).

🧠 Это базовый сценарий. Но вы можете добавить -v для отладки, --resolve для подмены DNS, --http2 для тестов HTTP/2, и кучу всего ещё.


Используете curl только для запросов? Пора качнуть скилл: тест API, дебаг прокси, TLS-тесты, даже работа с SOCKS5 — это всё в арсенале curl.

Подпишись 👉@devopslib
👍3
🎯 Почему логи — твои лучшие друзья (или враги)

Сегодняшний кейс: одна из прод — JVM-аппка начала резко жрать CPU.
Люди в панике, мониторинг орёт, прод выдыхает. Что первым делом? Лезем в логи.

Но вот нюанс: логи в формате
INFO 2025-07-22 14:33:12,987 [thread-1] com.example.Class - Doing something
— это как искать иголку в стоге syslog’ов. А когда они ещё и с ротацией без Retention Policy, то удачи…

🔍 Что помогает в таких случаях:

Structured Logging: JSON-формат рулит, особенно когда поверх — ELK или Loki.
Correlation ID: у каждой операции — уникальный ID, без него в микросервисной каше ты слеп.
Уровни логов: DEBUG, INFO, WARN, ERROR — это не просто украшение, а ориентиры.
Контроль verbosity: хочешь логировать всё — логируй в dev, но не тащи это в прод.

🧠 Плохие логи — как плохая карта: вроде дорога есть, но ты всё равно заблудишься.
Делай так, чтобы твою систему можно было "прослушать" без шаманства.

Подпишись 👉@devopslib
👍2
Коллеги, поздравляю вас с Днём системного администратора!

Подпишись 👉@devopslib
9❤‍🔥2
Как не сойти с ума, если у тебя 50+ сервисов в проде

В какой-то момент любой проект превращается в зоопарк: десятки микросервисов, разные стеки, свои деплой-пайплайны и непонятно, что вообще сейчас где крутится.

Что помогает выжить:

- Единый шаблон для сервисов. Helm-чарты, Terraform-модули, пайплайны — всё должно быть максимально унифицировано. Новая фича? Меняешь в одном месте, обновляешь все.
- Service Catalog. Даже если это просто таблица в Confluence/Notion, где описано: кто владелец сервиса, где код, как деплоится и где алерты.
- Алерты с приоритетами. Не всё, что сломалось, нужно чинить ночью. Разделяйте: что критично (P1), что можно отложить (P3).
- Автоматизация рутины. Никаких ручных деплоев, ручных настроек в проде. Автообновления, автоалерты, автодеплой.

Если при виде нового сервиса ты не чувствуешь паники — значит, система построена правильно.

Подпишись 👉@devopslib
👍2
Зачем DevOps-у разбираться в лицензиях на ПО?

Кажется, что лицензии — это что-то из мира юристов. Но реальность такая: ты выкатываешь инфраструктурный код, ставишь сторонний контейнер или используешь библиотеку — и уже попадаешь под определённые условия.

Представь:

🔘 Ты собрал CI/CD с открытым инструментом, а его лицензия запрещает коммерческое использование.
🔘 Ты сделал форк утилиты, но забыл указать оригинальный copyright.
🔘 Ты упаковал в Docker образ проприетарное ПО и выложил в публичный репозиторий.

Результат? От штрафов до судебных исков.

Что стоит знать:

1. MIT, Apache 2.0, GPL, BSD — это не просто слова. У каждой лицензии есть нюансы: от «делай что хочешь, только оставь копирайт» до «всё твое должно быть тоже open-source».
2. Контейнеры — тоже ПО. Всё, что ты собираешь в образ, может иметь свои условия.
3. Инфраструктурный код (Terraform, Ansible) часто тянет зависимости — смотри, что именно ты используешь.

Совет:

🔘 Внедри в пайплайн лицензионный сканер (например, FOSSA или Trivy с лицензиями).
🔘 Веди реестр используемого ПО.
🔘 Минимум раз в квартал делай аудит лицензий.

DevOps — это не только про аптайм. Это про то, чтобы не схлопотать иск за чужой код.

Подпишись 👉@devopslib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍1