📌 Этапы загрузки в linux и загрузчики?

💬 Спрашивают в 13% собеседований

🤔 Этапы загрузки в Linux и загрузчики

Загрузка Linux включает несколько ключевых этапов, начиная от включения питания до полной готовности операционной системы. Важно понимать эти этапы для диагностики и устранения неполадок на ранних стадиях загрузки. Основные этапы загрузки включают:

1️⃣ BIOS/UEFI

2️⃣ MBR/GPT и загрузчик (Bootloader)

3️⃣ Загрузочный менеджер (Boot Manager)

4️⃣ Инициализация ядра (Kernel Initialization)

5️⃣ init system (Система инициализации)

🤔 1. BIOS/UEFI

BIOS (Basic Input/Output System) или UEFI (Unified Extensible Firmware Interface) — это первый этап загрузки системы. Они выполняют следующие функции:

- POST (Power-On Self Test): Проверка аппаратного обеспечения на наличие ошибок.

- Поиск загрузочного устройства: Определение устройства, с которого будет загружена операционная система (жесткий диск, SSD, CD/DVD, USB и т.д.).

🤔 2. MBR/GPT и загрузчик

После того как BIOS/UEFI определяет загрузочное устройство, управление передается на первый сектор диска — MBR (Master Boot Record) или GPT (GUID Partition Table), в зависимости от типа разметки диска.

🤔 MBR:
- Первый сектор диска (512 байт) содержит загрузочную запись и таблицу разделов.

- Содержит код начальной загрузки, который загружает основной загрузчик (например, GRUB).

🤔 GPT:
- Используется на более современных системах, поддерживает большее количество разделов и большие объемы дисков.

- Содержит защитный MBR и несколько копий таблицы разделов для повышения надежности.

🤔 3. Загрузочный менеджер (Boot Manager)

GRUB (GRand Unified Bootloader) — самый распространенный загрузочный менеджер в Linux, хотя существуют и другие, такие как LILO и Syslinux.

Функции GRUB:

- Отображение меню загрузки, где пользователь может выбрать операционную систему или ядро для загрузки.

- Загрузка выбранного ядра в память и передача ему управления.

Пример конфигурационного файла GRUB (/boot/grub/grub.cfg):

menuentry 'Ubuntu' {
    set root='(hd0,1)'
    linux /vmlinuz root=/dev/sda1 ro quiet splash
    initrd /initrd.img
}

🤔 4. Инициализация ядра (Kernel Initialization)

Когда ядро загружено в память, оно выполняет следующие действия:

- Аппаратная инициализация: Настройка аппаратных компонентов системы.

- Монтаж корневой файловой системы: Ядро монтирует корневую файловую систему в режиме только для чтения.

- Запуск initramfs: Временная файловая система, содержащая необходимые драйверы и утилиты для монтирования основной корневой файловой системы.

🤔 5. init system (Система инициализации)

Система инициализации — это первый процесс, который запускается ядром после завершения его инициализации. Самые распространенные системы инициализации:

- systemd: Современная система инициализации, используемая в большинстве современных дистрибутивов Linux.

- SysVinit: Старая система инициализации, до сих пор используемая в некоторых дистрибутивах.

- Upstart: Разработана Canonical для Ubuntu, используется в некоторых старых версиях.

Функции системы инициализации:
- Запуск фоновых служб (демонов).
- Настройка среды пользователя.
- Управление процессами и службами в системе.

Пример systemd unit файла (/etc/systemd/system/example.service):

[Unit]
Description=Example Service

[Service]
ExecStart=/usr/bin/example

[Install]
WantedBy=multi-user.target

🤔 Краткое резюме

1️⃣ BIOS/UEFI: Инициализация аппаратного обеспечения и поиск загрузочного устройства.

2️⃣ MBR/GPT и загрузчик: Загрузка и передача управления загрузочному менеджеру.

3️⃣ Загрузочный менеджер (GRUB): Выбор и загрузка ядра операционной системы.

4️⃣ Инициализация ядра: Аппаратная настройка и монтирование корневой файловой системы.

5️⃣ init system: Запуск служб и управление процессами в системе.

Знание этих этапов помогает эффективно диагностировать и устранять проблемы, возникающие на различных стадиях загрузки операционной системы Linux.

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

📌 Опишите идеальный конвейер?

💬 Спрашивают в 13% собеседований

🤔 Идеальный конвейер (CI/CD Pipeline) в DevOps

Идеальный конвейер для разработки, тестирования и развертывания приложений должен быть надежным, автоматизированным, масштабируемым и обеспечивать быструю обратную связь. Вот ключевые компоненты и этапы, которые должны быть включены в такой конвейер:

1️⃣ Управление исходным кодом

🤔 Инструменты:
- Git (с репозиториями на GitHub, GitLab, Bitbucket)

🤔 Особенности:
- Branching Strategy: Использование стратегий ветвления (например, Git Flow, GitHub Flow) для управления разработкой функций, исправлений и релизов.

- Code Reviews: Обязательные проверки кода (code review) перед слиянием веток.

2️⃣ Автоматическая сборка (Build)

🤔 Инструменты:
- Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions, Travis CI, CircleCI

🤔 Особенности:
- Сборка на каждом коммите: Автоматическая сборка проекта при каждом коммите или pull request.

- Управление зависимостями: Установка и управление зависимостями проекта (например, с использованием Maven, Gradle, npm, pip).

3️⃣ Статический анализ кода

🤔 Инструменты:
- SonarQube, ESLint, Pylint, Checkstyle

🤔 Особенности:
- Линтинг и форматирование: Автоматический анализ кода на соответствие стилю и выявление потенциальных ошибок.

- Quality Gates: Определение порогов качества, которые код должен пройти перед слиянием.

4️⃣ Автоматическое тестирование

🤔 Инструменты:
- JUnit, Selenium, PyTest, JUnit, Mocha

🤔 Особенности:
- Unit Tests: Автоматическое выполнение модульных тестов для проверки отдельных компонентов.

- Integration Tests: Проверка взаимодействия различных частей системы.

- End-to-End Tests: Тестирование приложения как целого, имитируя реального пользователя.

5️⃣ Сборка артефактов

🤔 Инструменты:
- Docker, Jenkins Artifactory, Nexus Repository

🤔 Особенности:
- Создание артефактов: Создание исполняемых файлов, Docker-образов и других артефактов после успешного прохождения тестов.

- Артефакт-репозиторий: Хранение артефактов в централизованном репозитории.

6️⃣ Развертывание (Deployment)

🤔 Инструменты:
- Kubernetes, Helm, Ansible, Terraform

🤔 Особенности:
- Инфраструктура как код (IaC): Определение инфраструктуры в виде кода для автоматизации развертывания.

- Автоматическое развертывание: Автоматизация развертывания на различных средах (development, staging, production).

- Canary Releases и Blue-Green Deployment: Подходы для минимизации рисков при развертывании новых версий.

7️⃣ Мониторинг и алертинг

🤔 Инструменты:
- Prometheus, Grafana, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Splunk

🤔 Особенности:
- Мониторинг метрик: Сбор и анализ метрик производительности и состояния системы.

- Алертинг: Настройка алертов для уведомления команды о проблемах в реальном времени.

8️⃣ Обратная связь и улучшение

🤔 Инструменты:
- Slack, JIRA, Confluence

🤔 Особенности:
- Обратная связь: Быстрая обратная связь от системы мониторинга и тестирования.

- Интеграция с таск-трекерами: Автоматическое создание задач и уведомлений при обнаружении проблем.

- Отчеты и аналитика: Регулярные отчеты о состоянии системы и качестве кода для улучшения процессов.

🤔 Пример идеального конвейера в GitLab CI/CD

stages:
  - build
  - test
  - lint
  - package
  - deploy
  - monitor

variables:
  DOCKER_IMAGE: $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA

build:
  stage: build
  script:
    - ./build.sh

test:
  stage: test
  script:
    - ./run-tests.sh

lint:
  stage: lint
  script:
    - ./lint.sh

package:
  stage: package
  script:
    - docker build -t $DOCKER_IMAGE .
    - docker push $DOCKER_IMAGE

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - ./deploy.sh

monitor:
  stage: monitor
  script:
    - ./monitor.sh

🤔 Краткое резюме

Идеальный конвейер включает в себя автоматизацию всех этапов разработки, от управления исходным кодом до мониторинга развернутых приложений. Основные этапы включают сборку, тестирование, статический анализ, упаковку, развертывание и мониторинг, обеспечивая высокое качество и стабильность выпускаемого ПО.

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

📌 Какие команды знаешь?

💬 Спрашивают в 13% собеседований

🤔 Git

- git init: Инициализация нового репозитория.
- git clone <url>: Клонирование репозитория.
- git add <file>: Добавление файла к коммиту.
- git commit -m "сообщение": Создание коммита.
- git push: Отправка изменений.
- git pull: Получение изменений.
- git branch: Список веток.
- git checkout <branch>: Переключение ветки.

🤔 Docker

- docker build -t <image_name> .: Создание образа.
- docker run -d -p 80:80 <image_name>: Запуск контейнера.
- docker ps: Список контейнеров.
- docker stop <container_id>: Остановка контейнера.
- docker rm <container_id>: Удаление контейнера.
- docker images: Список образов.
- docker rmi <image_id>: Удаление образа.

🤔 Kubernetes (kubectl)

- kubectl get pods: Список подов.
- kubectl get services: Список сервисов.
- kubectl describe pod <pod_name>: Информация о поде.
- kubectl logs <pod_name>: Логи пода.
- kubectl apply -f <file.yaml>: Применение конфигурации.
- kubectl delete pod <pod_name>: Удаление пода.
- kubectl exec -it <pod_name> -- /bin/bash: Подключение к поду.

🤔 Ansible

- ansible-playbook <playbook.yml>: Запуск плейбука.
- ansible <host> -m ping: Проверка хостов.
- ansible <host> -m command -a 'uptime': Выполнение команды.
- ansible-galaxy install <role>: Установка роли.

🤔 Terraform

- terraform init: Инициализация.
- terraform plan: Планирование изменений.
- terraform apply: Применение изменений.
- terraform destroy: Удаление ресурсов.

🤔 Linux (bash)

- ls: Список файлов.
- cd <directory>: Перемещение в каталог.
- pwd: Текущий каталог.
- cp <source> <destination>: Копирование файлов.
- mv <source> <destination>: Перемещение файлов.
- rm <file>: Удаление файла.
- mkdir <directory>: Создание каталога.
- grep <pattern> <file>: Поиск шаблона.
- find <directory> -name <pattern>: Поиск файлов.
- chmod <permissions> <file>: Изменение прав.
- chown <user>:<group> <file>: Изменение владельца.
- top: Мониторинг процессов.
- ps aux: Список процессов.

🤔 CI/CD (GitLab, Jenkins, GitHub Actions)

🤔 GitLab CI/CD:
- .gitlab-ci.yml: Конфигурация пайплайна.
- gitlab-runner register: Регистрация Runner.
- gitlab-runner list: Список Runner.

🤔 Jenkins:
- jenkins-cli.jar: Утилита CLI.
- jenkins-jobs create <job_name>: Создание задачи.
- jenkins-jobs build <job_name>: Запуск задачи.
- jenkins-jobs list: Список задач.

🤔 GitHub Actions:
- workflow_dispatch: Ручной запуск.
- .github/workflows/<workflow>.yml: Конфигурация workflow.

🤔 Пример CI/CD пайплайна в GitLab CI/CD

stages:
  - build
  - test
  - deploy

build:
  stage: build
  script:
    - echo "Building..."
    - ./build.sh

test:
  stage: test
  script:
    - echo "Testing..."
    - ./test.sh

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying..."
    - ./deploy.sh

🤔 Краткое резюме

Эти команды охватывают управление версиями, контейнеризацию, оркестрацию, автоматизацию развертывания и администрирование систем. Знание этих команд помогает эффективно управлять процессами разработки и эксплуатации ПО.

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

📌 Как посчитать размер node в кубах?

💬 Спрашивают в 13% собеседований

Для определения размера узла (node) в кластере Kubernetes необходимо собрать информацию о различных ресурсах, таких как количество процессоров (CPU), объем оперативной памяти (RAM) и объем дискового пространства, доступные на узле. Эти данные можно получить с помощью команды kubectl.

🤔 Шаги для определения размера узла

1️⃣ Получение списка узлов

Для начала необходимо получить список узлов в кластере:

kubectl get nodes

2️⃣ Получение информации о ресурсе узла

Для каждого узла из списка можно получить подробную информацию о ресурсах с помощью команды kubectl describe node <node-name>:

kubectl describe node <node-name>

Эта команда предоставит информацию о доступных и используемых ресурсах, таких как CPU, память и дисковое пространство.

3️⃣ Получение информации о ресурсах узлов в формате JSON/YAML

Чтобы получить информацию о ресурсах узлов в удобном для обработки формате (JSON или YAML), можно использовать команду kubectl get node <node-name> -o json или kubectl get node <node-name> -o yaml:

kubectl get node <node-name> -o json

🤔 Пример вывода команды

{
    "kind": "Node",
    "apiVersion": "v1",
    "metadata": {
        "name": "node1"
    },
    "status": {
        "capacity": {
            "cpu": "4",
            "memory": "16384000Ki",
            "ephemeral-storage": "100Gi"
        },
        "allocatable": {
            "cpu": "4",
            "memory": "16334000Ki",
            "ephemeral-storage": "98Gi"
        }
    }
}

🤔 Расчет размера узла

- CPU: Количество процессоров.
- Memory: Объем оперативной памяти (в Ki, где 1 Ki = 1024 байт).

- Ephemeral Storage: Объем временного дискового пространства.

🤔 Пример расчета

Допустим, узел имеет следующие ресурсы:

- CPU: 4
- Memory: 16334000Ki (примерно 15.58 GiB)
- Ephemeral Storage: 98Gi

🤔 Конвертация памяти

Память в Kubernetes часто указывается в КиБ (Kibibytes). Для конвертации в гигабайты (GiB) используется следующая формула:

\[ \text{Memory (GiB)} = \frac{\text{Memory (KiB)}}{1024 \times 1024} \]

Пример:

\[ \text{Memory (GiB)} = \frac{16334000}{1024 \times 1024} \approx 15.58 \]

🤔 Объединение всех данных

В результате, размер узла можно представить как:

- CPU: 4
- Memory: 15.58 GiB
- Ephemeral Storage: 98 GiB

🤔 Пример команд для автоматизации

Если необходимо собрать и обработать данные для всех узлов в кластере, можно использовать скрипт. Например, на bash с использованием jq для обработки JSON:

#!/bin/bash

nodes=$(kubectl get nodes -o json | jq -r '.items[].metadata.name')

for node in $nodes; do
  echo "Node: $node"
  kubectl get node $node -o json | jq '.status.capacity, .status.allocatable'
  echo ""
done

🤔 Краткое резюме

Для определения размера узла (node) в Kubernetes, используйте команды kubectl get nodes, kubectl describe node <node-name> и kubectl get node <node-name> -o json для получения информации о CPU, памяти и дисковом пространстве. Переведите данные о памяти из Ki в GiB для удобства и объедините все данные для полного представления ресурсов узла.

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

📌 Как осуществляли деплой на kubernetes?

💬 Спрашивают в 13% собеседований

🤔 Осуществление деплоя на Kubernetes

Развертывание приложения на Kubernetes включает несколько шагов, таких как подготовка конфигурационных файлов, настройка окружения и выполнение команд для развертывания. Рассмотрим процесс на примере деплоя простого веб-приложения.

🤔 Шаги для деплоя на Kubernetes

1️⃣ Подготовка Docker-образа

Первый шаг — подготовить Docker-образ приложения. Пример Dockerfile:

# Используем официальный образ Python
FROM python:3.8-slim

# Устанавливаем рабочую директорию
WORKDIR /app

# Копируем все файлы в контейнер
COPY . /app

# Устанавливаем зависимости
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Определяем команду запуска
CMD ["python", "app.py"]

Создание и загрузка Docker-образа в Docker Hub:

docker build -t username/myapp:latest .
docker push username/myapp:latest

2️⃣ Создание конфигурационных файлов Kubernetes

Для развертывания приложения на Kubernetes, необходимо создать манифесты для деплоя (Deployment), сервиса (Service) и других необходимых ресурсов.

🤔 Deployment

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: username/myapp:latest
        ports:
        - containerPort: 80

🤔 Service

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myapp-service
spec:
  type: LoadBalancer
  selector:
    app: myapp
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 80

3️⃣ Применение конфигураций

Применение манифестов для создания ресурсов в кластере Kubernetes:

kubectl apply -f deployment.yaml
kubectl apply -f service.yaml

4️⃣ Проверка статуса

Проверка статуса развертывания и сервисов:

kubectl get deployments
kubectl get services
kubectl get pods

5️⃣ Настройка автоскейлинга (по желанию)

Для обеспечения высокой доступности и масштабируемости можно настроить горизонтальное авто-масштабирование:

kubectl autoscale deployment myapp-deployment --cpu-percent=50 --min=1 --max=10

6️⃣ Обновление приложения

Для обновления приложения необходимо изменить образ в деплойменте и применить изменения:

Обновление Docker-образа:

docker build -t username/myapp:v2 .
docker push username/myapp:v2

Обновление манифеста Deployment:

spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: username/myapp:v2

Применение изменений:

kubectl apply -f deployment.yaml

🤔 Пример полного пайплайна CI/CD с использованием GitLab CI/CD

Пример .gitlab-ci.yml для автоматизации деплоя:

stages:
  - build
  - push
  - deploy

variables:
  DOCKER_IMAGE: $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_REF_SLUG

build:
  stage: build
  script:
    - docker build -t $DOCKER_IMAGE .
  only:
    - main

push:
  stage: push
  script:
    - docker login -u $CI_REGISTRY_USER -p $CI_REGISTRY_PASSWORD $CI_REGISTRY
    - docker push $DOCKER_IMAGE
  only:
    - main

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - kubectl apply -f deployment.yaml
    - kubectl apply -f service.yaml
  only:
    - main

🤔 Краткое резюме

1️⃣ Создание Docker-образа: Написание Dockerfile и загрузка образа в Docker Hub.

2️⃣ Подготовка манифестов Kubernetes: Создание YAML-файлов для Deployment и Service.

3️⃣ Применение конфигураций: Использование kubectl apply для развертывания ресурсов.

4️⃣ Проверка статуса: Команды kubectl get для проверки состояния деплоя.

5️⃣ Настройка автоскейлинга: Опционально, настройка горизонтального авто-масштабирования.

6️⃣ Автоматизация: Использование CI/CD систем, таких как GitLab CI/CD, для автоматизации процесса сборки и деплоя.

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

📌 Расскажи о своих плюсах?

💬 Спрашивают в 13% собеседований

🤔 Плюсы и преимущества DevOps подходов и инструментов

1️⃣ Автоматизация

- Преимущество: Сокращение времени на рутинные операции и снижение риска ошибок.

- Пример: Автоматический деплой через CI/CD (например, GitLab CI/CD).

2️⃣ Быстрая доставка

- Преимущество: Ускорение выпуска новых функций и исправлений.

- Пример: Быстрая доставка через автоматизированные процессы деплоя.

3️⃣ Улучшенное качество кода

- Преимущество: Обнаружение ошибок на ранних этапах разработки.

- Пример: Линтеры (ESLint, Pylint) и анализаторы кода (SonarQube).

4️⃣ Масштабируемость

- Преимущество: Легкость масштабирования приложений.

- Пример: Авто-масштабирование подов в Kubernetes.

5️⃣ Надежность

- Преимущество: Быстрое обнаружение и устранение проблем.

- Пример: Мониторинг с Prometheus и Grafana.

6️⃣ Гибкость

- Преимущество: Быстрая адаптация к изменениям.

- Пример: Легкость интеграции новых технологий.

7️⃣ Сотрудничество

- Преимущество: Улучшение взаимодействия между командами.

- Пример: Совместная работа с использованием JIRA, Trello.

8️⃣ Безопасность

- Преимущество: Минимизация рисков и улучшение защиты.

- Пример: Инструменты безопасности (Aqua Security, Snyk).

🤔 Личные плюсы

1️⃣ Опыт с инструментами

- Плюс: Знание Jenkins, Docker, Kubernetes, Ansible, Terraform, Prometheus.

- Пример: Настройка CI/CD пайплайнов.

2️⃣ Решение комплексных задач

- Плюс: Разработка сложных систем автоматизации.

- Пример: Управление инфраструктурой с Terraform и Ansible.

3️⃣ Оптимизация процессов

- Плюс: Повышение эффективности процессов разработки и развертывания.

- Пример: Непрерывный мониторинг и алертинг.

4️⃣ Коммуникационные навыки

- Плюс: Эффективное взаимодействие с командами.

- Пример: Проведение DevOps тренингов и воркшопов.

5️⃣ Адаптивность

- Плюс: Быстрое освоение новых технологий.

- Пример: Внедрение GitOps и ArgoCD.

🤔 Краткое резюме

DevOps подходы и инструменты обеспечивают автоматизацию, быструю доставку, улучшенное качество кода, масштабируемость, надежность, гибкость, улучшенное сотрудничество и безопасность. Личные плюсы включают опыт работы с инструментами, решение комплексных задач, оптимизацию процессов, коммуникационные навыки и адаптивность к новым технологиям.

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

📌 Каким инцидентом готов на работе с чем разбиратьсясок?

💬 Спрашивают в 13% собеседований

🤔 Инциденты и их решение

1️⃣ Сбой развертывания приложения

Симптомы: Приложение не запускается, ошибки в логах.

Решение:
- Проверка логов пода (kubectl logs <pod-name>).
- Анализ конфигурации деплоя (kubectl describe pod <pod-name>).
- Откат к предыдущей версии (kubectl rollout undo deployment <deployment-name>).

2️⃣ Проблемы с производительностью

Симптомы: Высокая нагрузка на CPU, медленная работа приложений.

Решение:
- Мониторинг метрик (Prometheus, Grafana).
- Анализ потребления ресурсов (kubectl top pods).
- Масштабирование подов (kubectl scale deployment <deployment-name> --replicas=<number>).
- Оптимизация кода и запросов.

3️⃣ Недоступность сервисов

Симптомы: Приложение недоступно, ошибки 500/503.

Решение:
- Проверка состояния подов и сервисов (kubectl get pods, kubectl get services).
- Анализ логов ingress-контроллера.
- Проверка DNS и балансировки нагрузки.
- Перезапуск подов или сервисов.

4️⃣ Утечка памяти

Симптомы: Постепенное увеличение потребления памяти, перезапуски подов.

Решение:
- Мониторинг памяти (Prometheus, Grafana).
- Анализ логов и дампов памяти.
- Оптимизация кода.
- Настройка лимитов памяти (kubectl describe pod <pod-name>).
- Перезапуск подов.

5️⃣ Проблемы с базой данных

Симптомы: Ошибки подключения, медленные запросы.

Решение:
- Проверка состояния базы данных и логов.
- Анализ производительности запросов.
- Настройка параметров базы данных.
- Резервное копирование и восстановление данных.

🤔 Инструменты для решения инцидентов

🤔 Kubernetes (kubectl)

- Управление подами и сервисами.
- Анализ логов и описаний ресурсов.
- Масштабирование и обновление деплоя.

🤔 Prometheus и Grafana

- Мониторинг метрик.
- Настройка алертинга.
- Визуализация данных.

🤔 CI/CD инструменты (Jenkins, GitLab CI/CD)

- Автоматизация развертывания.
- Настройка пайплайнов.
- Интеграция с системами мониторинга.

🤔 Логирование (ELK Stack, Fluentd)

- Сбор и анализ логов.
- Настройка дашбордов.
- Централизованное логирование.

🤔 Краткое резюме

Готов решать инциденты, такие как сбои развертывания, проблемы с производительностью, недоступность сервисов, утечки памяти и проблемы с базами данных. Использую инструменты Kubernetes, Prometheus, Grafana, CI/CD системы и логирование для эффективного устранения проблем и поддержания стабильности приложений.

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

📌 Чем отличается докер от kvm?

💬 Спрашивают в 13% собеседований

🤔 Docker vs. KVM: Основные отличия

Docker и KVM (Kernel-based Virtual Machine) — это два различных инструмента для изоляции и управления средами выполнения, но они работают на разных уровнях и используются для разных задач.

1️⃣ Уровень изоляции

- Docker:

- Использует контейнеры для изоляции приложений на уровне операционной системы.
- Контейнеры делят один и тот же ядро ОС, но изолируют файловую систему, сеть и другие ресурсы.
- Контейнеры быстрее в запуске и занимают меньше ресурсов по сравнению с виртуальными машинами.

- KVM:

- Использует виртуальные машины для изоляции приложений на уровне гипервизора.
- Каждая виртуальная машина имеет собственную операционную систему и ядро.
- Виртуальные машины обеспечивают полную изоляцию и большую гибкость, но требуют больше ресурсов и времени на запуск.

2️⃣ Производительность

- Docker:

- Контейнеры имеют более низкую накладную стоимость, так как они делят одно ядро ОС.
- Быстрое время запуска и остановки.
- Высокая плотность контейнеров на одном хосте.

- KVM:

- Виртуальные машины имеют большую накладную стоимость из-за наличия полной операционной системы.
- Более медленное время запуска по сравнению с контейнерами.
- Меньшая плотность виртуальных машин на одном хосте.

3️⃣ Использование ресурсов

- Docker:

- Контейнеры используют общий пул ресурсов хоста (CPU, память, диск), что позволяет эффективнее использовать ресурсы.
- Легко масштабируются и переносятся.

- KVM:

- Виртуальные машины получают выделенные ресурсы, что обеспечивает изоляцию и стабильность, но может привести к перерасходу ресурсов.
- Подходит для тяжелых приложений, требующих полной изоляции.

4️⃣ Сценарии использования

- Docker:

- Идеален для микросервисов и облачных приложений.
- Используется для разработки, тестирования и развертывания приложений.
- Поддерживает оркестрацию контейнеров с помощью Kubernetes и других инструментов.

- KVM:

- Идеален для виртуализации серверов и десктопов.
- Используется для запуска различных операционных систем на одном физическом сервере.
- Подходит для приложений, требующих высокой безопасности и полной изоляции.

5️⃣ Управление и оркестрация

- Docker:

- Управление контейнерами осуществляется с помощью Docker CLI или Docker Compose.
- Оркестрация контейнеров поддерживается Kubernetes, Docker Swarm и другими системами.

- KVM:

- Управление виртуальными машинами осуществляется с помощью инструментов, таких как libvirt, virt-manager и OpenStack.
- Поддержка оркестрации через OpenStack и другие платформы управления виртуализацией.

🤔 Пример использования Docker

Dockerfile для создания контейнера:

FROM python:3.8-slim
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "app.py"]

Команды для сборки и запуска контейнера:

docker build -t myapp:latest .
docker run -d -p 80:80 myapp:latest

🤔 Пример использования KVM

Создание и запуск виртуальной машины с помощью virt-manager:

1️⃣ Установите virt-manager:

   sudo apt-get install virt-manager
   

2️⃣ Создайте новую виртуальную машину через графический интерфейс virt-manager, указав ISO образ для установки операционной системы и настроив ресурсы (CPU, память, диск).

🤔 Краткое резюме

- Docker: Использует контейнеры для изоляции на уровне ОС, что обеспечивает быструю и эффективную работу приложений. Идеален для микросервисов и облачных приложений.

- KVM: Использует виртуальные машины для полной изоляции на уровне гипервизора, обеспечивая стабильность и безопасность. Подходит для виртуализации серверов и тяжелых приложений.

Docker предоставляет легковесную и быструю изоляцию, в то время как KVM обеспечивает полную виртуализацию и лучшую изоляцию ресурсов.

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

📌 Какой опыт работы с openshift?

💬 Спрашивают в 13% собеседований

🤔 Опыт работы с OpenShift

OpenShift — это платформа контейнерной оркестрации от Red Hat, построенная на Kubernetes, с дополнительными функциями для развертывания, управления и масштабирования приложений. Вот основные аспекты моего опыта работы с OpenShift:

1️⃣ Установка и настройка OpenShift кластера

- Установка: Использование oc и openshift-installer для установки и настройки кластера.
- Платформы: Настройка кластеров на локальных и облачных платформах .

sudo dnf install -y origin-clients
openshift-install create cluster --dir=<installation_directory>

2️⃣ Развертывание и управление приложениями

- Создание приложений: Написание и применение манифестов (DeploymentConfig, Service, Route).
- Инструменты: Использование oc new-app для быстрого развертывания приложений.

oc new-app --name=myapp myregistry/myimage:latest
oc apply -f deploymentconfig.yaml

3️⃣ Настройка CI/CD пайплайнов

- Использование Tekton: Настройка CI/CD пайплайнов для автоматизации сборки, тестирования и развертывания.
- Интеграция: Интеграция с Git репозиториями и системами управления версиями.

apiVersion: tekton.dev/v1beta1
kind: Pipeline
metadata:
  name: myapp-pipeline
spec:
  tasks:
    - name: build
      taskRef:
        name: buildah
      params:
        - name: IMAGE
          value: 'quay.io/myorg/myapp:latest'
    - name: deploy
      taskRef:
        name: openshift-client
      params:
        - name: ARGS
          value: ['apply', '-f', 'deploymentconfig.yaml']

4️⃣ Управление конфигурацией и секретами

- ConfigMap и Secret:t для хранения конфигураций и секретных данных.

oc create configmap myconfig --from-literal=key1=value1
oc create secret generic mysecret --from-literal=username=admin --from-literal=password=secret

5️⃣ Мониторинг и логирование

- Инструменты: Использование Prometheus, Grafana и Elasticsearch для мониторинга и логирования.
- Настройка алертинга: Настройка дашбордов и алертинга для отслеживания состояния приложений.

6️⃣ Масштабирование и авто-масштабирование приложений

- Горизонтальное и вертикальное масштабирование: Настройка авто-масштабирования подов на основе метрик ресурсов.

oc scale --replicas=3 deployment/myapp
oc autoscale deployment/myapp --min=1 --max=10 --cpu-percent=80

🤔 Примеры конфигурационных файлов

🤔 Пример DeploymentConfig

apiVersion: apps.openshift.io/v1
kind: DeploymentConfig
metadata:
  name: myapp
spec:
  replicas: 3
  selector:
    app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: quay.io/myorg/myapp:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
  triggers:
  - type: ConfigChange
  - type: ImageChange
    imageChangeParams:
      automatic: true
      containerNames:
      - myapp
      from:
        kind: ImageStreamTag
        name: myapp:latest

🤔 Пример Service и Route

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myapp-service
spec:
  selector:
    app: myapp
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 8080
apiVersion: route.openshift.io/v1
kind: Route
metadata:
  name: myapp-route
spec:
  to:
    kind: Service
    name: myapp-service
  port:
    targetPort: 8080
  tls:
    termination: edge

🤔 Краткое резюме

Я имею опыт работы с OpenShift в установке и настройке кластеров, развертывании и управлении приложениями, настройке CI/CD пайплайнов, управлении конфигурацией и секретами, мониторинге, масштабировании и обеспечении безопасности. OpenShift позволяет эффективно управлять контейнерными приложениями и автоматизировать процессы разработки и развертывания.

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых

📌 Что такое LA?

💬 Спрашивают в 13% собеседований

🤔 Что такое LA (Load Average)?

Load Average (LA) — это метрика, используемая в Unix-подобных операционных системах для измерения нагрузки на систему. Она показывает среднее количество процессов, которые находятся в состоянии ожидания выполнения (использования CPU) или ожидания ввода-вывода (I/O) за определенные промежутки времени. Load Average отображается как три числа, представляющие среднюю нагрузку за последние 1, 5 и 15 минут.

🤔 Пример вывода Load Average

На большинстве систем командой uptime или top можно получить Load Average:

uptime

Пример вывода:

 14:32:45 up 3 days,  4:55,  2 users,  load average: 0.56, 0.74, 0.66

В этом примере:
- 0.56 — средняя нагрузка за последние 1 минуту.
- 0.74 — средняя нагрузка за последние 5 минут.
- 0.66 — средняя нагрузка за последние 15 минут.

🤔 Понимание Load Average

🤔 Как интерпретировать Load Average

- Значение Load Average: Число указывает среднее количество процессов, ожидающих выполнения или ввода-вывода. Например, значение 2.5 означает, что в среднем 2.5 процесса находились в очереди на выполнение или ввод-вывод.
- Относительно количества CPU: Для правильной интерпретации Load Average нужно учитывать количество процессорных ядер (CPU cores) на системе.
- Нагрузка ≤ Количество ядер: Если Load Average меньше или равен количеству ядер, система справляется с текущей нагрузкой.
- Нагрузка > Количество ядер: Если Load Average превышает количество ядер, это может указывать на перегрузку системы, и некоторые процессы будут ждать дольше.

🤔 Пример интерпретации

Если у вас 4-ядерный процессор, значения Load Average:
- 2.0: Система загружена наполовину.
- 4.0: Система загружена на полную мощность.
- 8.0: Система перегружена, и процессы вынуждены ждать выполнения.

🤔 Практическое использование Load Average

🤔 Мониторинг и диагностика

Load Average помогает системным администраторам и DevOps инженерам:
- Определять пиковую нагрузку: Анализируя изменение нагрузки, можно выявить пики и периоды высокой активности.
- Диагностировать проблемы производительности: Высокие значения Load Average могут указывать на необходимость оптимизации приложений, добавления ресурсов или перераспределения нагрузки.
- Планировать масштабирование: Анализируя тенденции нагрузки, можно принять обоснованные решения о необходимости масштабирования инфраструктуры.

🤔 Пример использования в DevOps

- Мониторинг в реальном времени: Использование инструментов мониторинга, таких как Prometheus и Grafana, для отслеживания Load Average и настройки алертов при достижении критических значений.
- Автоматическое масштабирование: Настройка правил автоскейлинга в Kubernetes на основе метрик Load Average, чтобы автоматически добавлять или удалять поды в зависимости от текущей нагрузки.

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: myapp-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: myapp
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

🤔 Краткое резюме

Load Average (LA) — это метрика, показывающая среднее количество процессов, ожидающих выполнения или ввода-вывода за последние 1, 5 и 15 минут. Она помогает оценить загрузку системы и определить, справляется ли система с текущей нагрузкой. Правильная интерпретация требует учета количества процессорных ядер, и высокие значения могут указывать на перегрузку системы. Load Average широко используется для мониторинга, диагностики и планирования масштабирования в DevOps и системном администрировании.

🔥 ТОП ВОПРОСОВ С СОБЕСОВ

🔒 База собесов | 🔒 База тестовых