🚢 Что такое Portainer и как собрать корабль в плавание?
❓Portainer — это универсальная платформа для управления контейнерами, которая упрощает развёртывание, мониторинг и обеспечение безопасности контейнеризированных приложений в средах Docker, Docker Swarm, Kubernetes и Podman.
Он будет полезен для новичков, которые хотят визуализировать своё контейнерное пространство. Умелые специалисты могут найти в нём полезные фичи, такие как — поддержка масштабирования и мониторинга, централизованное управление и автоматизация базовых задач.
Как бы много возможностей ни предоставлял Portainer, его установка происходит в «два клика».
1. Для начала нам нужно иметь на своём сервере Docker.
2. Чтобы хранить данные нам необходимо создать Docker volume.
3. После чего мы можем просто запустить контейнер с Portainer!
4. Готово!
Вот так просто можно от прямого управления через CLI перейти к контролю контейнеров через веб-интерфейс! Теперь администрирование контейнеров становится доступным даже без глубоких знаний командной строки: все действия — от развёртывания контейнеров до мониторинга их работы и управления безопасностью — можно выполнять в визуально понятной форме.
#гайд
❓Portainer — это универсальная платформа для управления контейнерами, которая упрощает развёртывание, мониторинг и обеспечение безопасности контейнеризированных приложений в средах Docker, Docker Swarm, Kubernetes и Podman.
Он будет полезен для новичков, которые хотят визуализировать своё контейнерное пространство. Умелые специалисты могут найти в нём полезные фичи, такие как — поддержка масштабирования и мониторинга, централизованное управление и автоматизация базовых задач.
Как бы много возможностей ни предоставлял Portainer, его установка происходит в «два клика».
1. Для начала нам нужно иметь на своём сервере Docker.
2. Чтобы хранить данные нам необходимо создать Docker volume.
docker volume create portainer_data
3. После чего мы можем просто запустить контейнер с Portainer!
docker run -d -p 9443:9443 --name=portainer \--restart=always \-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \-v portainer_data:/data \portainer/portainer-ce:latest
4. Готово!
Вот так просто можно от прямого управления через CLI перейти к контролю контейнеров через веб-интерфейс! Теперь администрирование контейнеров становится доступным даже без глубоких знаний командной строки: все действия — от развёртывания контейнеров до мониторинга их работы и управления безопасностью — можно выполнять в визуально понятной форме.
#гайд
👍4🔥4🎉4
☁️❓ «Dev» отдаляется от «Ops»?
Автор с ресурса «hackernoon» размышляет на тему эволюции роли DevOps. С появлением облачных технологий и автоматизации необходимость в традиционных операционных задачах (или «Ops» из DevOps) значительно снизилась. Это привело к тому, что разработчики всё чаще берут на себя ответственность за развертывание и эксплуатацию приложений, что изначально было задачей Ops.
Таким образом, первоначальная цель DevOps — объединение Dev и Ops — трансформировалась, и роль Ops изменилась или даже сократилась. Статья подчёркивает, что, несмотря на эти изменения, культура DevOps остаётся важной, способствуя непрерывной доставке и улучшению взаимодействия между командами.
📎 Детали в оригинале
Автор с ресурса «hackernoon» размышляет на тему эволюции роли DevOps. С появлением облачных технологий и автоматизации необходимость в традиционных операционных задачах (или «Ops» из DevOps) значительно снизилась. Это привело к тому, что разработчики всё чаще берут на себя ответственность за развертывание и эксплуатацию приложений, что изначально было задачей Ops.
Таким образом, первоначальная цель DevOps — объединение Dev и Ops — трансформировалась, и роль Ops изменилась или даже сократилась. Статья подчёркивает, что, несмотря на эти изменения, культура DevOps остаётся важной, способствуя непрерывной доставке и улучшению взаимодействия между командами.
📎 Детали в оригинале
🤔5🎉3❤2👍1
🛠️ Свежий релиз Docker Desktop 4.35
🐳 Токены доступа для организаций (Beta) — Эта функция улучшает управление доступом на уровне организаций. Она позволяет централизовано управлять правами пользователей, обеспечивая лучшее управление и масштабируемость для бизнеса.
🐳 Docker Home (Beta) — Новый интерфейс Docker Home служит центральным «хабом» для доступа к продуктам Docker, управления подписками и настройками.
🐳 Интерфейс терминала в Docker Desktop — Эта функция позволяет интегрировать терминал в интерфейс Docker Desktop, упрощая работу разработчиков и снижая необходимость переключаться между CLI и GUI.
🐳 Резервное копирование томов — В Docker Desktop теперь доступна улучшенная функция резервного копирования томов, которая упрощает процесс создания бэкапов данных и делает его более удобным.
🐳 Улучшенная производительность на macOS — Введение Docker VMM для Apple Silicon улучшает производительность на Mac, ускоряя выполнение множества задач.
📎 Подробнее в блоге компании
🐳 Токены доступа для организаций (Beta) — Эта функция улучшает управление доступом на уровне организаций. Она позволяет централизовано управлять правами пользователей, обеспечивая лучшее управление и масштабируемость для бизнеса.
🐳 Docker Home (Beta) — Новый интерфейс Docker Home служит центральным «хабом» для доступа к продуктам Docker, управления подписками и настройками.
🐳 Интерфейс терминала в Docker Desktop — Эта функция позволяет интегрировать терминал в интерфейс Docker Desktop, упрощая работу разработчиков и снижая необходимость переключаться между CLI и GUI.
🐳 Резервное копирование томов — В Docker Desktop теперь доступна улучшенная функция резервного копирования томов, которая упрощает процесс создания бэкапов данных и делает его более удобным.
🐳 Улучшенная производительность на macOS — Введение Docker VMM для Apple Silicon улучшает производительность на Mac, ускоряя выполнение множества задач.
📎 Подробнее в блоге компании
1👍7
⚙️⚙️ ArgoCD или не ArgoCD? — вот в чём вопрос
Автор на «реддите» задаётся вопросом: «почему все используют ArgoCD?»
Вот и мы бы хотели узнать — используете ли вы ArgoCD или предпочитаете другие инструменты для Kubernetes?
#интерактив
Автор на «реддите» задаётся вопросом: «почему все используют ArgoCD?»
Вот и мы бы хотели узнать — используете ли вы ArgoCD или предпочитаете другие инструменты для Kubernetes?
#интерактив
😁6👍4🔥2
🌐⚒️ Bash для DevOps-инженеров: зачем знать и как применять?
❓ Bash (Bourne Again Shell) — командная оболочка и скриптовый язык, широко используемый в мире DevOps для автоматизации задач, управления системами и CI/CD. Почти каждый Linux-сервер «разговаривает» на Bash, а значит, умение написать/прочитать bash-скрипт — необходимый навык для DevOps-инженера.
📌 Почему Bash важен?
Системный доступ: Баш встроен в большинство Linux-систем, так что это самый быстрый способ получить доступ к системным ресурсам.
Скриптинг и автоматизация: Написание Bash-скриптов для управления окружениями, создания резервных копий, очистки логов — стандарт для автоматизации.
CI/CD: Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions и другие CI/CD инструменты поддерживают команды на Bash для сборок и развёртываний.
📄 Мини-пример скрипта, который подсчитывает количество строк в каждом файле текущей директории и выводит результаты:
🔧 Популярные команды:
ls, cd, cat — базовые команды навигации.
grep, awk, sed — фильтрация и обработка данных.
ps, kill — управление процессами.
curl, wget — сетевые запросы.
💡 Альтернативы Bash: Для более сложных задач многие DevOps-инженеры используют Python для обработки данных и работы с API, а также Ansible для управления конфигурациями.
Bash остаётся ключевым инструментом в арсенале любого DevOps-инженера, обеспечивая контроль и гибкость при работе с системами.
❓ Bash (Bourne Again Shell) — командная оболочка и скриптовый язык, широко используемый в мире DevOps для автоматизации задач, управления системами и CI/CD. Почти каждый Linux-сервер «разговаривает» на Bash, а значит, умение написать/прочитать bash-скрипт — необходимый навык для DevOps-инженера.
📌 Почему Bash важен?
Системный доступ: Баш встроен в большинство Linux-систем, так что это самый быстрый способ получить доступ к системным ресурсам.
Скриптинг и автоматизация: Написание Bash-скриптов для управления окружениями, создания резервных копий, очистки логов — стандарт для автоматизации.
CI/CD: Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions и другие CI/CD инструменты поддерживают команды на Bash для сборок и развёртываний.
📄 Мини-пример скрипта, который подсчитывает количество строк в каждом файле текущей директории и выводит результаты:
#!/bin/bash
for file in *; do
if [ -f «$file» ]; then
line_count=$(wc -l < «$file»)
echo «$file: $line_count lines»
fi
done
🔧 Популярные команды:
ls, cd, cat — базовые команды навигации.
grep, awk, sed — фильтрация и обработка данных.
ps, kill — управление процессами.
curl, wget — сетевые запросы.
💡 Альтернативы Bash: Для более сложных задач многие DevOps-инженеры используют Python для обработки данных и работы с API, а также Ansible для управления конфигурациями.
Bash остаётся ключевым инструментом в арсенале любого DevOps-инженера, обеспечивая контроль и гибкость при работе с системами.
1👍11🥱5
🌐🌐 65 000 узлов и больше: Google Kubernetes Engine готов к моделям ИИ с триллионом параметров.
Google хвастается расширением возможностей Google Kubernetes Engine (GKE), который теперь поддерживает кластеры до 65 000 узлов, позволяя запускать сверхмасштабные модели искусственного интеллекта с триллионами параметров. Это достижение ставит GKE в лидеры по производительности и масштабируемости среди облачных платформ, предоставляя компаниям возможность управлять крупными вычислительными задачами, особенно в сфере генеративного ИИ.
Эти нововведения стали возможны благодаря техническим улучшениям, включая переход на систему хранения данных Spanner вместо etcd, что обеспечивает большую стабильность и надёжность в управлении столь крупными кластерами. Внедрение Cloud TPU v5e с несколькими ускорителями на узел позволяет поддерживать более 250 000 ускорителей в одном кластере, что делает GKE эффективным инструментом для задач инференса, обучения и исследования.
📎 Читать в оригинале
Google хвастается расширением возможностей Google Kubernetes Engine (GKE), который теперь поддерживает кластеры до 65 000 узлов, позволяя запускать сверхмасштабные модели искусственного интеллекта с триллионами параметров. Это достижение ставит GKE в лидеры по производительности и масштабируемости среди облачных платформ, предоставляя компаниям возможность управлять крупными вычислительными задачами, особенно в сфере генеративного ИИ.
Эти нововведения стали возможны благодаря техническим улучшениям, включая переход на систему хранения данных Spanner вместо etcd, что обеспечивает большую стабильность и надёжность в управлении столь крупными кластерами. Внедрение Cloud TPU v5e с несколькими ускорителями на узел позволяет поддерживать более 250 000 ускорителей в одном кластере, что делает GKE эффективным инструментом для задач инференса, обучения и исследования.
📎 Читать в оригинале
👍1
🔨🐳 Секреты стройности от многоэтапной сборки
Docker-образы тоже мечтают сбросить пару лишних мегабайтов и выглядеть подтянутыми. Если ваши контейнеры уже начали тяжело вздыхать на старте или требуют отдельного хранилища для своих «боков», самое время узнать, как их «подсушить».
В статье «Стройные контейнеры: как уменьшить Docker-образ с помощью многоэтапной сборки» раскрываются секреты того, как отправить ваш образ на диету и сделать его быстрее, легче и безопаснее.
📎 Читать статью
Docker-образы тоже мечтают сбросить пару лишних мегабайтов и выглядеть подтянутыми. Если ваши контейнеры уже начали тяжело вздыхать на старте или требуют отдельного хранилища для своих «боков», самое время узнать, как их «подсушить».
В статье «Стройные контейнеры: как уменьшить Docker-образ с помощью многоэтапной сборки» раскрываются секреты того, как отправить ваш образ на диету и сделать его быстрее, легче и безопаснее.
📎 Читать статью
❤8🥰1
💯☁️ Статистика от Red Hat по внедрению облачных технологий в Enterprise среде
☁️ Драйверы роста облачных технологий:
Централизация управления облаком — 80% опрошенных компаний планируют централизовать управление облачными ресурсами в течение следующих 18 месяцев.
Безопасность и соответствие требованиям — 78% организаций уделяют приоритетное внимание вопросам безопасности, соответствия и суверенитета данных.
Подготовка к внедрению ИИ: 78% компаний готовятся к интеграции ИИ в свои процессы.
☁️ Инвестиции в инновации:
Сбалансированный рост — 50% респондентов намерены равномерно инвестировать в новые технологии, такие как ИИ, и оптимизацию существующих систем.
Увеличение инвестиций — 52% компаний планируют увеличить инвестиции в облачные технологии до 50% к 2025 году.
☁️ Препятствия на пути к внедрению облачных технологий и ИИ:
Дефицит навыков — 71% компаний отмечают нехватку специалистов в области ИИ, 66% — в области кибербезопасности, 61% — в облачных технологиях.
Изолированные структуры — 96% предприятий сталкиваются с проблемами из-за изолированных команд, что приводит к несогласованности в безопасности и увеличению затрат.
☁️ Роль корпоративного open source:
Прозрачность и модифицируемость — 89% респондентов считают, что доверие к корпоративным моделям ИИ зависит от их прозрачности и возможности модификации.
📎 Подробнее в источнике
☁️ Драйверы роста облачных технологий:
Централизация управления облаком — 80% опрошенных компаний планируют централизовать управление облачными ресурсами в течение следующих 18 месяцев.
Безопасность и соответствие требованиям — 78% организаций уделяют приоритетное внимание вопросам безопасности, соответствия и суверенитета данных.
Подготовка к внедрению ИИ: 78% компаний готовятся к интеграции ИИ в свои процессы.
☁️ Инвестиции в инновации:
Сбалансированный рост — 50% респондентов намерены равномерно инвестировать в новые технологии, такие как ИИ, и оптимизацию существующих систем.
Увеличение инвестиций — 52% компаний планируют увеличить инвестиции в облачные технологии до 50% к 2025 году.
☁️ Препятствия на пути к внедрению облачных технологий и ИИ:
Дефицит навыков — 71% компаний отмечают нехватку специалистов в области ИИ, 66% — в области кибербезопасности, 61% — в облачных технологиях.
Изолированные структуры — 96% предприятий сталкиваются с проблемами из-за изолированных команд, что приводит к несогласованности в безопасности и увеличению затрат.
☁️ Роль корпоративного open source:
Прозрачность и модифицируемость — 89% респондентов считают, что доверие к корпоративным моделям ИИ зависит от их прозрачности и возможности модификации.
📎 Подробнее в источнике
👏1
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🚀🤖 Как развернуть LLM с помощью vLLM и TorchServe
Хочешь запустить большую языковую модель в продакшене, но не знаешь, как совместить простоту развёртывания с промышленной надежностью? Комбинация vLLM и TorchServe решает эту задачу. Она обеспечивает как простой запуск, так и продвинутые возможности для масштабирования.
👉 Узнай, как воспользоваться этими удобными инструментами, в нашем подробном гайде
Хочешь запустить большую языковую модель в продакшене, но не знаешь, как совместить простоту развёртывания с промышленной надежностью? Комбинация vLLM и TorchServe решает эту задачу. Она обеспечивает как простой запуск, так и продвинутые возможности для масштабирования.
👉 Узнай, как воспользоваться этими удобными инструментами, в нашем подробном гайде
👍1
❓ Оверкоммитинг — зачем выделять больше?
🎯 Оверкоммитинг — это практика выделения виртуальных ресурсов (таких как процессорное время, память или хранилище) в количестве, превышающем физически доступные ресурсы системы. В контексте контейнеров и облачных сред, таких как Kubernetes и OpenShift, оверкоммитинг позволяет запускать большее количество подов или контейнеров, чем физически доступные ресурсы могли бы поддержать в максимальной нагрузке.
Однако поды не всегда требуют выделенные ресурсы на 100%, поэтому, пока они не используют максимальную мощность, доступные ресурсы могут быть перераспределены.
Сто́ит быть аккуратнее с оверкоммитингом, так как при неожиданном повышении нагрузки на контейнеры может возникнуть дефицит ресурсов, что приведёт к замедлениям или сбоям в работе приложений.
🎯 Оверкоммитинг — это практика выделения виртуальных ресурсов (таких как процессорное время, память или хранилище) в количестве, превышающем физически доступные ресурсы системы. В контексте контейнеров и облачных сред, таких как Kubernetes и OpenShift, оверкоммитинг позволяет запускать большее количество подов или контейнеров, чем физически доступные ресурсы могли бы поддержать в максимальной нагрузке.
Однако поды не всегда требуют выделенные ресурсы на 100%, поэтому, пока они не используют максимальную мощность, доступные ресурсы могут быть перераспределены.
Сто́ит быть аккуратнее с оверкоммитингом, так как при неожиданном повышении нагрузки на контейнеры может возникнуть дефицит ресурсов, что приведёт к замедлениям или сбоям в работе приложений.
👍5
❗️Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде!
Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
Подробности тут
Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴
Ждем ваших откликов 👾
Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
Подробности тут
Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴
Ждем ваших откликов 👾
job.proglib.io
Вакансии в медиа «Библиотека программиста»
Количество проектов в редакции постоянно растет, так что нам всегда нужны специалисты
👍1
Балансировка нагрузки (Load Balancing) используя Nginx
⚙️ Round Robin (по кругу):
Запросы равномерно распределяются между серверами.
⚙️ Least Connections (наименьшее количество соединений):
Запрос отправляется серверу с наименьшим количеством активных соединений.
nginx
⚙️IP Hash (хэширование IP):
Запросы от одного клиента всегда направляются на один и тот же сервер.
Используется для обеспечения сессий (session affinity).
⚙️Weight (вес сервера):
Серверы с большим весом получают больше запросов.
#гайд
⚙️ Round Robin (по кругу):
Запросы равномерно распределяются между серверами.
upstream backend {
server 192.168.1.101;
server 192.168.1.102;
}⚙️ Least Connections (наименьшее количество соединений):
Запрос отправляется серверу с наименьшим количеством активных соединений.
nginx
upstream backend {
least_conn;
server 192.168.1.101;
server 192.168.1.102;
}⚙️IP Hash (хэширование IP):
Запросы от одного клиента всегда направляются на один и тот же сервер.
Используется для обеспечения сессий (session affinity).
upstream backend {
ip_hash;
server 192.168.1.101;
server 192.168.1.102;
}⚙️Weight (вес сервера):
Серверы с большим весом получают больше запросов.
upstream backend {
server 192.168.1.101 weight=3;
server 192.168.1.102 weight=1;
}#гайд
👍30🔥4🥱1
⚙️❓ Сравнение двух подходов тестирования контейнеров. Docker-in-Docker и Testcontainers Cloud
🐳 Docker-in-Docker (DinD): DinD позволяет запускать Docker внутри контейнера Docker. Это часто применяется для изоляции тестовых сред. Однако DinD имеет ряд недостатков:
Преимущества:
✅ Полный доступ к Docker API внутри контейнера.
✅ Можно создавать и управлять контейнерами без установки Docker на хосте.
Недостатки:
➖ Возможны проблемы с производительностью, так как контейнеры запускаются внутри контейнера (nested containers).
➖ Потенциальные риски безопасности из-за необходимости предоставления привилегированного доступа (--privileged).
➖ Управление состоянием хранилища (volumes) становится сложным.
☁️ Testcontainers Cloud: Testcontainers Cloud — это облачное решение, интегрированное с фреймворком Testcontainers, предназначенное для упрощения и оптимизации процесса интеграционного тестирования. Основные преимущества:
Преимущества:
✅ Не требуется локальная установка Docker или других инструментов.
✅ Устраняет проблемы производительности, так как контейнеры запускаются в облаке.
✅ Хорошо интегрируется с существующими CI/CD пайплайнами.
✅ Предоставляет изоляцию окружений для команд, упрощая тестирование.
Недостатки:
➖ Требуется интернет-соединение.
➖ Зависимость от стороннего сервиса (Testcontainers Cloud).
➖ Возможны дополнительные затраты на использование облачной инфраструктуры.
Когда какой подход использовать?
Docker-in-Docker: Если вам нужен полный контроль над окружением или вы работаете в изолированной сети, где облачные сервисы недоступны.
Testcontainers Cloud: Если вы хотите упростить тестирование и интеграцию, избегая сложной настройки локального окружения или проблем с производительностью.
🐳 Docker-in-Docker (DinD): DinD позволяет запускать Docker внутри контейнера Docker. Это часто применяется для изоляции тестовых сред. Однако DinD имеет ряд недостатков:
Преимущества:
✅ Полный доступ к Docker API внутри контейнера.
✅ Можно создавать и управлять контейнерами без установки Docker на хосте.
Недостатки:
➖ Возможны проблемы с производительностью, так как контейнеры запускаются внутри контейнера (nested containers).
➖ Потенциальные риски безопасности из-за необходимости предоставления привилегированного доступа (--privileged).
➖ Управление состоянием хранилища (volumes) становится сложным.
☁️ Testcontainers Cloud: Testcontainers Cloud — это облачное решение, интегрированное с фреймворком Testcontainers, предназначенное для упрощения и оптимизации процесса интеграционного тестирования. Основные преимущества:
Преимущества:
✅ Не требуется локальная установка Docker или других инструментов.
✅ Устраняет проблемы производительности, так как контейнеры запускаются в облаке.
✅ Хорошо интегрируется с существующими CI/CD пайплайнами.
✅ Предоставляет изоляцию окружений для команд, упрощая тестирование.
Недостатки:
➖ Требуется интернет-соединение.
➖ Зависимость от стороннего сервиса (Testcontainers Cloud).
➖ Возможны дополнительные затраты на использование облачной инфраструктуры.
Когда какой подход использовать?
Docker-in-Docker: Если вам нужен полный контроль над окружением или вы работаете в изолированной сети, где облачные сервисы недоступны.
Testcontainers Cloud: Если вы хотите упростить тестирование и интеграцию, избегая сложной настройки локального окружения или проблем с производительностью.
👍3❤1
💾🌐 6 главных технологий для хранения данных в браузере
Хранение данных в браузере — это не просто про кеширование страниц или сохранение паролей. Современные технологии позволяют делать больше: сохранять настройки, работать с большими объемами информации и даже обеспечивать офлайн-доступ к веб-приложениям. Но как выбрать подходящий инструмент, чтобы данные обрабатывались быстро, безопасно и с учетом специфики вашего проекта?
От привычных cookies до мощного IndexedDB, от простого LocalStorage до новаторского Origin Private File System — каждый метод хранения имеет свои особенности и сценарии использования. В этой статье вы найдете подробное сравнение шести ключевых технологий хранения данных: от их особенностей и сценариев использования до ограничений.
📎 Читать статью
Хранение данных в браузере — это не просто про кеширование страниц или сохранение паролей. Современные технологии позволяют делать больше: сохранять настройки, работать с большими объемами информации и даже обеспечивать офлайн-доступ к веб-приложениям. Но как выбрать подходящий инструмент, чтобы данные обрабатывались быстро, безопасно и с учетом специфики вашего проекта?
От привычных cookies до мощного IndexedDB, от простого LocalStorage до новаторского Origin Private File System — каждый метод хранения имеет свои особенности и сценарии использования. В этой статье вы найдете подробное сравнение шести ключевых технологий хранения данных: от их особенностей и сценариев использования до ограничений.
📎 Читать статью
👏3👍2
🧑💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи
Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.
Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.
Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.
👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.
Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.
Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.
Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.
👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.
☁️☁️ Почему облако идеально для CI/CD?
✅Масштабируемость
Облачные платформы предоставляют ресурсы по запросу, позволяя обрабатывать высокие нагрузки в моменты пиковой активности (например, при запуске массового тестирования).
Услуги, такие как AWS Elastic Compute Cloud (EC2) или Google Cloud Run, автоматически подстраиваются под нужды вашего конвейера.
✅ Готовая инфраструктура.
В облаке не нужно настраивать физические сервера или управлять сложной инфраструктурой. Это упрощает развёртывание CI/CD систем и снижает затраты на их обслуживание.
Используйте преднастроенные инструменты, например Azure Pipelines или AWS CodeBuild, которые уже интегрированы с популярными платформами разработки.
✅ Гибкость развёртывания
Облако поддерживает множество моделей развёртывания:
⚙️ Public Cloud: Удобно для тестирования и небольших проектов.
⚙️ Private Cloud: Идеально для обеспечения безопасности корпоративных данных.
⚙️ Hybrid Cloud: Подходит для проектов с частично локальной инфраструктурой.
✅ Глобальная доступность
Облачные решения предоставляют доступ к серверам по всему миру, что ускоряет развёртывание обновлений для глобальных пользователей.
⚙️☁️ Советы для успешного CI/CD в облаке
✅ Используйте облачные API:
Интеграция с API облачных провайдеров ускоряет автоматизацию задач.
Пример: Сборка Docker-образов и их публикация в облачном репозитории.
✅ Выберите правильный регион:
Размещайте инфраструктуру в облачных регионах, ближайших к вашим пользователям, чтобы минимизировать задержки.
✅ Автоматическое тестирование безопасности:
Интегрируйте сканеры безопасности в конвейер CI/CD (например, Snyk, Checkmarx).
✅Мониторинг и логирование:
Включите такие инструменты, как AWS CloudWatch, Azure Monitor, Google Operations Suite, для анализа производительности CI/CD конвейеров.
✅Масштабируемость
Облачные платформы предоставляют ресурсы по запросу, позволяя обрабатывать высокие нагрузки в моменты пиковой активности (например, при запуске массового тестирования).
Услуги, такие как AWS Elastic Compute Cloud (EC2) или Google Cloud Run, автоматически подстраиваются под нужды вашего конвейера.
✅ Готовая инфраструктура.
В облаке не нужно настраивать физические сервера или управлять сложной инфраструктурой. Это упрощает развёртывание CI/CD систем и снижает затраты на их обслуживание.
Используйте преднастроенные инструменты, например Azure Pipelines или AWS CodeBuild, которые уже интегрированы с популярными платформами разработки.
✅ Гибкость развёртывания
Облако поддерживает множество моделей развёртывания:
⚙️ Public Cloud: Удобно для тестирования и небольших проектов.
⚙️ Private Cloud: Идеально для обеспечения безопасности корпоративных данных.
⚙️ Hybrid Cloud: Подходит для проектов с частично локальной инфраструктурой.
✅ Глобальная доступность
Облачные решения предоставляют доступ к серверам по всему миру, что ускоряет развёртывание обновлений для глобальных пользователей.
⚙️☁️ Советы для успешного CI/CD в облаке
✅ Используйте облачные API:
Интеграция с API облачных провайдеров ускоряет автоматизацию задач.
Пример: Сборка Docker-образов и их публикация в облачном репозитории.
✅ Выберите правильный регион:
Размещайте инфраструктуру в облачных регионах, ближайших к вашим пользователям, чтобы минимизировать задержки.
✅ Автоматическое тестирование безопасности:
Интегрируйте сканеры безопасности в конвейер CI/CD (например, Snyk, Checkmarx).
✅Мониторинг и логирование:
Включите такие инструменты, как AWS CloudWatch, Azure Monitor, Google Operations Suite, для анализа производительности CI/CD конвейеров.
👍9
☁️☁️Инструменты CI/CD в облаке
☁️ AWS (Amazon Web Services):
CodePipeline: Организует автоматизированные конвейеры.
CodeBuild: Выполняет сборку и тестирование кода.
CodeDeploy: Развёртывает приложения на Amazon EC2, Fargate или Lambda.
CloudFormation: Автоматизирует инфраструктуру как код (IaC).
☁️ Google Cloud Platform (GCP):
Cloud Build: Поддерживает сборку, тестирование и развертывание контейнеров.
Kubernetes Engine: Автоматизирует управление контейнерами.
Artifact Registry: Хранение артефактов (докер-образов, библиотек).
☁️ Microsoft Azure:
Azure Pipelines: Полнофункциональный CI/CD конвейер для облачных и локальных сред.
Azure DevTest Labs: Создание тестовых окружений за считанные минуты.
☁️ GitHub Actions:
Интеграция с облачными хранилищами и развертывание в AWS, Azure или GCP.
Легко масштабируется благодаря облачной инфраструктуре.
☁️ AWS (Amazon Web Services):
CodePipeline: Организует автоматизированные конвейеры.
CodeBuild: Выполняет сборку и тестирование кода.
CodeDeploy: Развёртывает приложения на Amazon EC2, Fargate или Lambda.
CloudFormation: Автоматизирует инфраструктуру как код (IaC).
☁️ Google Cloud Platform (GCP):
Cloud Build: Поддерживает сборку, тестирование и развертывание контейнеров.
Kubernetes Engine: Автоматизирует управление контейнерами.
Artifact Registry: Хранение артефактов (докер-образов, библиотек).
☁️ Microsoft Azure:
Azure Pipelines: Полнофункциональный CI/CD конвейер для облачных и локальных сред.
Azure DevTest Labs: Создание тестовых окружений за считанные минуты.
☁️ GitHub Actions:
Интеграция с облачными хранилищами и развертывание в AWS, Azure или GCP.
Легко масштабируется благодаря облачной инфраструктуре.
👍2
❓ Слышали ли вы такое выражение — «Unix-подобные системы»? Это целое семейство операционных систем, которые имеют общие корни, но различаются философией, подходом к разработке и применением. Давайте разберёмся в их особенностях.
👍6🤔2