🍊🧡 Подборка лучших статей «Библиотеки devops’а» за декабрь: сохраняй в заметки, чтобы не пропустить #самыйсок

🤩🛠 Как сократить размер Docker-образов: практические советы
👀🤨 5 Ansible Playbooks, которые обязательны для вашего CI/CD пайплайна
👨‍💻⚡️ 3 Go-проекта для начинающих DevOps-инженеров!
👔❌ Слишком молодой, слишком опытный: 9 причин, почему вам могут отказать после собеседования

🙏 Спасибо вам за ответы! Мы стараемся для вас! 🤩

❓😊 Краткое знакомство с GitHub Actions

🚀 Что такое GitHub Actions?
GitHub Actions — это встроенный инструмент автоматизации для разработчиков, который позволяет выполнять CI/CD прямо в вашем репозитории. С его помощью вы можете автоматизировать тестирование, сборку и развертывание проекта при каждом изменении кода.

💡 Почему стоит попробовать?
1️⃣ Простота: всё, что нужно, уже в вашем GitHub.
2️⃣ Гибкость: поддерживает любую задачу — от тестирования до развертывания.
3️⃣ Масштабируемость: подходит как для маленьких проектов, так и для сложных приложений.

📋 Основные понятия:
➖Workflow: сценарий автоматизации, состоящий из заданий.
➖Jobs: группы задач, выполняемые одновременно или последовательно.
➖Steps: конкретные команды в задании.
➖Actions: повторно используемые модули для выполнения задач.

🛠 Как создать свой первый Workflow:
1️⃣ Создайте папку .github/workflows в репозитории.
2️⃣ Добавьте файл ci.yml с примером:

name: learn-github-actions
run-name: ${{ github.actor }} is learning GitHub Actions
on: [push]
jobs:
  check-bats-version:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: '20'
      - run: npm install -g bats
      - run: bats -v

3️⃣ Обновите что-нибудь в репозитории через push и внимайте!

🔧🔥 Вам хочется подробностей про GitHub Actions? Вот они!

Статья это пошаговый гид для новичков. В ней автор объясняет основные элементы GitHub Actions (workflows, jobs, steps) и показывает, как настроить автоматизацию для CI/CD процессов.

💡 Вы узнаете, как настроить рабочий процесс для Node.js проекта, автоматизировать тестирование, сборку и развертывание кода. Статья подходит для тех, кто хочет быстро внедрить автоматизацию в свои проекты, сэкономить время и сократить рутинные задачи.

🐧✏️ Введение в инструменты анализа Linux: Tracepoints, Kprobes, Fprobes

Современные системы часто требуют глубокого анализа для выявления узких мест, диагностики проблем или повышения производительности. В Linux есть три мощных инструмента для изучения работы ядра и приложений: Tracepoints, Kprobes и Fprobes. Давайте разберём, что это и почему они важны.

❓ Зачем нужны инструменты анализа?
Инструменты анализа позволяют наблюдать за "внутренней кухней" операционной системы, не вмешиваясь в её работу напрямую. Они помогают:
➖ Понять, как выполняются системные вызовы.
➖Диагностировать проблемы в производительности.
➖Найти ошибки в ядре или пользовательских приложениях.
➖Оптимизировать работу ядра или приложений.

Краткий обзор инструментов:
1️⃣Tracepoints
Это встроенные точки наблюдения в коде ядра Linux, добавленные разработчиками ядра.
Используются для отслеживания системных событий, таких как ввод-вывод, управление процессами или вызовы планировщика.
Эффективны и безопасны — включаются только по запросу и не влияют на производительность, если не используются.
Пример использования: сбор статистики вызовов системных функций с помощью perf или bpftrace.

2️⃣ Kprobes (Kernel Probes)
Позволяют устанавливать динамические точки наблюдения в произвольных местах ядра.
Гибкий инструмент для анализа нестандартных функций или нестандартного поведения ядра.
Идеален для сложной отладки или глубокого понимания работы системы.
Пример использования: отслеживание вызовов конкретной функции ядра или сбор данных о её параметрах.

3️⃣Fprobes (Function Probes)
Это оптимизированный вариант Kprobes для мониторинга входов и выходов из функций.
Обеспечивают высокую производительность, что делает их подходящими для производственных систем.
Полезны для мониторинга времени выполнения функций или анализа их взаимосвязей.
Пример использования: определение времени выполнения функций ядра.