🤔 Как покрываете Ansible тестами?

Для тестирования Ansible используют инструменты, такие как Molecule, который позволяет создавать тестовые сценарии, запускать плейбуки и проверять их результаты. Также используются статические анализаторы, такие как ansible-lint, для проверки кода на соответствие стандартам. Кроме того, можно применять интеграционные тесты с помощью Docker или виртуальных машин.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что вы выберете между Terraform и opentofu?

Это инструменты для управления инфраструктурой как кодом (IaC), которые помогают автоматизировать развертывание, управление и масштабирование ресурсов в облачных и локальных средах. Оба инструмента имеют свои сильные и слабые стороны. Выбор между ними зависит от конкретных требований и контекста использования.

🚩Terraform

Плюсы

➕Популярность и сообщество
Terraform — это один из самых популярных инструментов IaC с большим сообществом и обширной документацией. Множество готовых модулей и примеров, что облегчает начало работы.

➕Поддержка множества провайдеров
Terraform поддерживает широкий спектр облачных провайдеров и сервисов (AWS, Azure, Google Cloud, и т.д.). Разработчики активно добавляют новые провайдеры и обновляют существующие.

➕Мощная и гибкая конфигурация
Использование HashiCorp Configuration Language (HCL) для написания инфраструктурного кода. Поддержка сложных сценариев развертывания с использованием модулей, переменных и терраформ-рабочих областей.

Минусы

➖Коммерциализация
Некоторые функции доступны только в коммерческой версии Terraform Enterprise. Переход на платные функции может быть дорогостоящим для небольших команд.

➖Сложности с масштабированием
В некоторых случаях могут возникнуть проблемы с производительностью при управлении очень большими инфраструктурами.

🚩OpenTofu (ранее OpenTF)

OpenTofu — это форк Terraform, который возник в ответ на изменения в лицензионной политике HashiCorp.

Плюсы

➕Открытость
OpenTofu полностью открыт и не требует коммерческих лицензий для использования всех функций. Активное сообщество, которое стремится сохранить инструмент полностью свободным.

➕Совместимость с Terraform
OpenTofu сохраняет совместимость с конфигурациями и модулями Terraform, что позволяет легко перейти с Terraform на OpenTofu.

➕Быстрое развитие
Открытое сообщество разработчиков может быстрее внедрять новые функции и исправления.

Минусы

➖Меньшее сообщество
Хотя OpenTofu быстро растет, его сообщество и экосистема пока меньше, чем у Terraform. Ограниченное количество документации и примеров по сравнению с Terraform.

➖Потенциальные риски совместимости
Хотя OpenTofu совместим с Terraform на текущий момент, в будущем могут возникнуть различия в функциональности и поддержке провайдеров.

🚩Выбор инструмента

🟠Когда выбрать Terraform
Если вам нужна стабильность и зрелость инструмента с широким сообществом и обширной документацией. Если ваша инфраструктура уже использует Terraform и вы не хотите менять инструмент. Если вам нужны коммерческие функции Terraform Enterprise для управления и обеспечения безопасности инфраструктуры.
🟠Когда выбрать OpenTofu
Если вы хотите использовать полностью открытый инструмент без коммерческих ограничений. Если вас беспокоят изменения в лицензионной политике HashiCorp и вы хотите избежать потенциальных проблем в будущем. Если вы хотите поддержать открытое сообщество и активно участвовать в развитии инструмента.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 В каких случаях будете использовать foreach а в каких count приведите пример?

В Terraform, for_each и count используются для создания нескольких экземпляров ресурсов на основе списка значений или карты (map). Выбор между ними зависит от структуры данных и конкретного сценария использования.

🚩count

count используется для создания фиксированного количества экземпляров ресурса на основе числового значения. Это простой способ создания ресурсов, если количество экземпляров известно заранее и не зависит от ключей или других атрибутов.
Сценарий: Создание трех экземпляров виртуальных машин с одинаковой конфигурацией.

resource "aws_instance" "example" {
  count         = 3
  ami           = "ami-0c55b159cbfafe1f0"
  instance_type = "t2.micro"

  tags = {
    Name = "example-instance-${count.index}"
  }
}

🚩for_each

for_each используется для создания ресурсов на основе ключей карты (map) или множества (set). Это позволяет более гибко управлять созданием ресурсов и ссылаться на конкретные экземпляры по их ключам.
Сценарий: Создание экземпляров виртуальных машин с разными конфигурациями на основе карты значений.

locals {
  instances = {
    instance1 = { ami = "ami-0c55b159cbfafe1f0", instance_type = "t2.micro" }
    instance2 = { ami = "ami-0c55b159cbfafe1f0", instance_type = "t2.small" }
    instance3 = { ami = "ami-0c55b159cbfafe1f0", instance_type = "t2.medium" }
  }
}

resource "aws_instance" "example" {
  for_each = local.instances
  ami           = each.value.ami
  instance_type = each.value.instance_type

  tags = {
    Name = each.key
  }
}

🚩Когда использовать `count`

🟠Фиксированное количество ресурсов
Если количество экземпляров известно заранее и одинаково для всех экземпляров.
🟠Простые сценарии
Когда все экземпляры имеют одинаковую конфигурацию или различия минимальны.

Создание трех одинаковых экземпляров S3 бакетов.

resource "aws_s3_bucket" "example" {
  count  = 3
  bucket = "example-bucket-${count.index}"
}

🚩Когда использовать `for_each`

🟠Динамическое создание ресурсов
Если количество экземпляров и их конфигурация зависят от динамически определяемых данных.
🟠Работа с ключами
Когда нужно использовать ключи для идентификации и управления экземплярами ресурсов.

Создание IAM пользователей с различными именами и политиками.

locals {
  users = {
    alice = "arn:aws:iam::aws:policy/AdministratorAccess"
    bob   = "arn:aws:iam::aws:policy/ReadOnlyAccess"
  }
}

resource "aws_iam_user" "example" {
  for_each = local.users
  name     = each.key
  path     = "/users/"
}

resource "aws_iam_user_policy_attachment" "example" {
  for_each        = local.users
  user            = aws_iam_user.example[each.key].name
  policy_arn      = each.value
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое Kubernetes?

Kubernetes — это система оркестрации контейнеров, автоматизирующая развертывание, управление и масштабирование приложений. Она управляет группами контейнеров (подами) и их состоянием. Kubernetes позволяет эффективно использовать ресурсы и обеспечивает высокую доступность.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что нужно сделать чтобы после того как вы создали репозиторий с этим репозиторием можно было работать?

После создания нового репозитория, будь то локальный или удаленный, необходимо выполнить несколько шагов для начала полноценной работы с ним. Эти шаги включают инициализацию репозитория, настройку удаленного репозитория, добавление файлов, коммит и настройку синхронизации с удаленным репозиторием.

🚩Основные шаги

1⃣Создание нового репозитория
Перейдите на GitHub и войдите в свой аккаунт. Нажмите на кнопку "New" для создания нового репозитория. Введите имя репозитория, описание (опционально), выберите публичный или приватный доступ, инициализируйте с README (если нужно). Нажмите "Create repository".

2⃣Клонирование или инициализация репозитория
Если репозиторий уже существует на GitHub

git clone https://github.com/yourusername/your-repository.git
cd your-repository

Если вы создаете новый локальный репозиторий

mkdir your-repository
cd your-repository
git init

3⃣Добавление файлов и коммит начального состояния
Создайте или добавьте файлы

echo "# Your Repository" > README.md   

Добавьте файлы в индекс

git add README.md   

Сделайте первый коммит

git commit -m "Initial commit"   

4⃣Настройка удаленного репозитория
Если вы инициализировали локальный репозиторий, вам нужно настроить удаленный репозиторий.

git remote add origin https://github.com/yourusername/your-repository.git

5⃣Пуш изменений в удаленный репозиторий
Отправьте ваши изменения в удаленный репозиторий

git push -u origin master

🚩Дополнительные шаги для совместной работы

1⃣Создание веток
Для разработки новых функций или исправлений багов рекомендуется создавать отдельные ветки

git checkout -b feature-branch   

2⃣Создание Pull Request (PR)
После завершения работы в ветке создайте Pull Request на GitHub для обзора и слияния.

3⃣Настройка файлов `.gitignore`
Добавьте файл .gitignore для исключения ненужных файлов из коммитов.

echo "node_modules/" > .gitignore
git add .gitignore
git commit -m "Add .gitignore"
   

4⃣Настройка CI/CD
Подключите сервисы Continuous Integration/Continuous Deployment, такие как GitHub Actions, Travis CI или Jenkins, для автоматизации тестирования и развертывания.

# Пример файла .github/workflows/ci.yml для GitHub Actions
name: CI

on: [push, pull_request]

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2
      - name: Set up Node.js
        uses: actions/setup-node@v2
        with:
          node-version: '14'
      - run: npm install
      - run: npm test   

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Где лучше всего хранить state?

State лучше хранить в управляемых внешних хранилищах, таких как базы данных или распределённые системы (Redis, Consul). Это упрощает масштабирование и сохраняет данные при перезапуске контейнеров. Использование локального хранилища не рекомендуется из-за рисков потери данных.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как вы думаете почему редис используют с mongobd, а не постгрес например?

Redis часто используется вместе с MongoDB по нескольким причинам, связанным с их совместимостью, функциональными возможностями и типами данных, которые они поддерживают. Ниже приведены основные причины, почему эта комбинация предпочтительнее в некоторых сценариях.

🟠Совместимость и дополнение функциональности
MongoDB — это документно-ориентированная база данных, оптимизированная для хранения и управления JSON-подобными документами. Она хорошо подходит для хранения сложных данных и поддерживает гибкую схему.
Redis — это база данных в памяти, которая используется для высокопроизводительного кэширования и обработки данных. Она поддерживает различные структуры данных, такие как строки, списки, множества и хэши. Эти два инструмента дополняют друг друга, предлагая сочетание долговременного хранения данных (MongoDB) и быстрого доступа к данным (Redis).
PostgreSQL — это реляционная база данных с расширенными возможностями, такими как поддержка транзакций, строгая схема и ACID-соответствие. Она хорошо подходит для сложных запросов и аналитики.

🟠Типы данных и схемы
Гибкая схема MongoDB позволяет легко изменять структуру данных без сложных миграций. MongoDB отлично работает с JSON-документами, что делает его удобным для хранения полуструктурированных данных.
Redis поддерживает различные структуры данных, такие как списки, множества, сортированные множества и хэши, что делает его идеальным для использования в качестве кэша и обработки данных в реальном времени.

🟠Производительность и масштабируемость
Redis работает в памяти, что обеспечивает очень высокую скорость чтения и записи. Это делает его идеальным для кэширования и временного хранения данных, которые требуют быстрого доступа. Redis может обрабатывать большое количество операций в секунду, что делает его подходящим для высоконагруженных систем.
MongoDB масштабируется горизонтально, что позволяет эффективно управлять большими объемами данных. Поддержка шардинга в MongoDB позволяет распределять данные по нескольким узлам, улучшая производительность и отказоустойчивость.

🟠Кэширование и обработка данных в реальном времени
Redis часто используется для кэширования результатов запросов из MongoDB. Это снижает нагрузку на MongoDB и улучшает производительность системы. Redis может использоваться для хранения сессий пользователей, очередей задач и других временных данных, которые требуют быстрого доступа и обновления.

🚩Примеры использования

🟠Кэширование
Использование Redis для кэширования часто запрашиваемых данных из MongoDB. Например, результаты сложных запросов или часто используемые документы могут храниться в Redis для быстрого доступа.

import redis
from pymongo import MongoClient

# Подключение к Redis и MongoDB
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
mongo_client = MongoClient('localhost', 27017)
db = mongo_client['example_db']
collection = db['example_collection']

# Получение данных из Redis
data = redis_client.get('key')
if not data:
    # Если данных нет в Redis, получить их из MongoDB
    data = collection.find_one({'_id': 'key'})
    # Сохранить данные в Redis для кэширования
    redis_client.set('key', data)   

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие протоколы знаешь?

Протоколы: TCP (надежная передача данных), UDP (быстрая и ненадёжная), HTTP/HTTPS (веб-протоколы), FTP (передача файлов), SMTP/IMAP/POP3 (почтовые протоколы), WebSocket (двусторонняя связь) и DNS (разрешение имён).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Чем DevOps отличается от Agile?

Это два различных подхода в разработке и доставке программного обеспечения, которые имеют разные цели и методы, но могут взаимодополнять друг друга. Давайте рассмотрим основные различия и связи между ними.

🚩Agile

Увеличение гибкости и адаптивности разработки программного обеспечения.
🟠Итеративная разработка
Разработка проходит в коротких циклах (итерациях), что позволяет регулярно представлять работающее программное обеспечение.
🟠Непрерывная обратная связь
Регулярные встречи (например, ежедневные стендапы, спринт-ревью) для получения обратной связи от команды и заинтересованных сторон.
🟠Кросс-функциональные команды
Команды, состоящие из разработчиков, тестировщиков, аналитиков и других специалистов, работают вместе над проектом.
🟠Фокус на клиенте
Постоянное взаимодействие с клиентами для уточнения требований и проверки соответствия продукта их ожиданиям.

Фреймворки: Scrum, Kanban, XP (Extreme Programming).

🚩DevOps

Увеличение скорости и качества доставки программного обеспечения через автоматизацию и улучшение сотрудничества между разработчиками и операционными командами.
🟠Непрерывная интеграция и доставка (CI/CD)
Автоматизация сборки, тестирования и развертывания кода, чтобы изменения могли быстро и надежно попасть в рабочую среду.
🟠Инфраструктура как код (IaC)
Использование кода для управления и автоматизации инфраструктуры, что делает процессы повторяемыми и предсказуемыми.
🟠Мониторинг и логирование
Постоянное отслеживание состояния приложений и инфраструктуры для быстрого обнаружения и устранения проблем.
🟠Сотрудничество и обмен знаниями
Улучшение взаимодействия между разработчиками и операционными инженерами через общие инструменты и процессы.

Инструменты: Jenkins, Docker, Kubernetes, Ansible, Terraform, Prometheus, Grafana.

🚩Сравнение и различия

🟠Фокус
Agile: Сфокусирован на процессе разработки и управлении проектами, улучшая гибкость и адаптивность команды разработки.
DevOps: Сфокусирован на процессе доставки и эксплуатации, улучшая автоматизацию и сотрудничество между разработчиками и операционными командами.

🟠Команды
Agile: Включает кросс-функциональные команды, которые работают вместе над созданием программного обеспечения.
DevOps: Включает команды разработчиков и операций, которые совместно работают над автоматизацией и улучшением процессов развертывания и эксплуатации.

🟠Методы и инструменты
Agile: Методы Scrum, Kanban и другие Agile-практики, которые улучшают процесс управления проектами.
DevOps: Инструменты и практики для автоматизации развертывания, мониторинга и управления инфраструктурой.

🚩Связь между Agile и DevOps

🟠Agile
Помогает улучшить процесс разработки, делая его более гибким и отзывчивым к изменениям.

🟠DevOps
Дополняет Agile, автоматизируя развертывание и эксплуатацию программного обеспечения, что позволяет быстрее доставлять изменения пользователям.

🟠Agile команда
Может использовать Scrum для управления спринтами и задачами.

🟠DevOps практики
Могут быть использованы для автоматизации CI/CD пайплайнов, чтобы каждая итерация разработки могла быть быстро и надежно развернута на серверы.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Когда используется UDP?

UDP используется, когда важна скорость и допустима потеря данных, например, в стриминге, видеозвонках, DNS-запросах и онлайн-играх.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какой из сигналов SIGTERM/SIGKILL вызывает команда kill?

Команда kill в Linux может отправлять разные сигналы процессам, включая как SIGTERM, так и SIGKILL. Основное различие между ними заключается в том, как они обрабатываются процессами.

🚩SIGTERM и SIGKILL

🟠SIGTERM (Signal 15)
Это сигнал завершения, который может быть перехвачен и обработан процессом. Процесс может выполнить очистку (освободить ресурсы, сохранить состояние и т.д.) перед завершением. По умолчанию команда kill отправляет именно этот сигнал. Пример команды: kill <PID>, где <PID> - идентификатор процесса.

🟠SIGKILL (Signal 9)
Это сигнал немедленного завершения, который не может быть перехвачен процессом. Процесс завершается мгновенно без выполнения какой-либо очистки. Используется, когда процесс не реагирует на другие сигналы. Пример команды: kill -9 <PID>.

🚩Использование команды kill

🟠Отправка SIGTERM (по умолчанию)
Когда вы используете команду kill без указания сигнала, по умолчанию отправляется сигнал SIGTERM.

kill <PID>

🟠Отправка SIGKILL
Для отправки сигнала SIGKILL используется флаг -9.

kill -9 <PID>

🚩Примеры и практическое применение

🟠SIGTERM
Команда: kill 1234
Процесс с идентификатором 1234 получит сигнал SIGTERM и, если он запрограммирован для обработки этого сигнала, может выполнить завершение с очисткой.

🟠SIGKILL
Команда: kill -9 1234
Процесс с идентификатором 1234 будет немедленно завершен без возможности выполнения какой-либо очистки.

🚩Когда использовать SIGTERM или SIGKILL

🟠SIGTERM
Используйте, когда хотите корректно завершить процесс, предоставив ему возможность освободить ресурсы и завершить работу корректно.
🟠SIGKILL
Используйте в случае, если процесс не отвечает на SIGTERM или находится в зависшем состоянии.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое хендлеры?

Это функции или объекты, которые обрабатывают определенные события или сигналы. Они позволяют системе или программе реагировать на определенные действия, такие как нажатия кнопок, поступление данных, сигналы от операционной системы и другие события.

🚩Примеры использования

🟠Обработчики событий в графических интерфейсах (GUI)
В GUI-приложениях хендлеры часто используются для обработки событий, таких как нажатия кнопок, движения мыши или ввод текста.

import tkinter as tk

def on_button_click():
    print("Button clicked!")

root = tk.Tk()
button = tk.Button(root, text="Click me", command=on_button_click)
button.pack()
root.mainloop()   

🟠Сигнальные хендлеры в операционных системах
В Unix-подобных системах хендлеры могут использоваться для обработки сигналов, таких как SIGINT или SIGTERM.

import signal
import time

def signal_handler(sig, frame):
    print('Signal received:', sig)
    exit(0)

signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler)
print('Press Ctrl+C')
while True:
    time.sleep(1)   

🟠Обработчики в веб-серверах
В веб-приложениях хендлеры могут обрабатывать HTTP-запросы.

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return "Hello, World!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)   

🚩Зачем нужны хендлеры?

🟠Разделение кода
Хендлеры позволяют отделить логику обработки событий от основной логики приложения, что делает код более структурированным и читаемым.

🟠Удобство управления событиями
Хендлеры упрощают управление событиями и реакцией на них, что особенно важно в асинхронных и многозадачных приложениях.

🟠Гибкость и расширяемость
Хендлеры позволяют легко добавлять новые обработчики событий без изменения основной структуры программы.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое виртуальная память и зачем она нужна?

Это механизм операционной системы, который позволяет приложениям использовать больше памяти, чем физически доступно, благодаря распределению памяти на диск и оперативную память. Она обеспечивает изоляцию процессов и эффективное использование памяти. Виртуальная память также упрощает работу разработчиков, скрывая сложности управления памятью.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 На каких принципах работает докер?

Это платформа для автоматизации развертывания, масштабирования и управления приложениями в контейнерах. Контейнеры позволяют изолировать приложения и их зависимости, обеспечивая легкую переносимость и консистентность окружения. Основные принципы работы Docker включают в себя контейнеризацию, использование образов, контейнеров, оркестрацию и сетевую инфраструктуру.

🚩Основные принципы

🟠Контейнеризация
Контейнеризация позволяет запускать приложения и их зависимости в изолированных окружениях. Контейнеры предоставляют легкие и эффективные среды, которые включают все необходимое для запуска приложений.
Контейнеры: Легковесные, изолированные окружения, которые работают поверх ядра хостовой операционной системы.
Namespace: Механизм ядра Linux, обеспечивающий изоляцию процессов, сети, PID, пользовательских идентификаторов и монтирования файловых систем.
Cgroups: Контрольные группы в Linux, которые ограничивают и отслеживают использование ресурсов контейнерами, включая процессорное время, память и I/O.

🟠Использование образов
Образы Docker являются шаблонами для создания контейнеров. Образ включает в себя все необходимые компоненты, такие как код приложения, библиотеки, зависимости и конфигурационные файлы.
Dockerfile: Скрипт, содержащий инструкции по созданию образа. Используется для автоматизации создания образов.
Слойность: Каждый образ состоит из нескольких слоев, которые кэшируются и могут использоваться повторно, что ускоряет процесс сборки и уменьшает использование ресурсов.

🟠Изоляция и безопасность
Docker обеспечивает изоляцию приложений, что позволяет запускать несколько контейнеров на одном хосте без взаимного влияния.
Изоляция процессов: Каждый контейнер имеет свой собственный процессорный контекст, что исключает конфликты между приложениями.
Изоляция файловой системы: Контейнеры имеют свои собственные файловые системы, изолированные от файловой системы хостовой операционной системы.
Безопасность: Docker использует механизмы, такие как AppArmor, SELinux и seccomp, для обеспечения безопасности контейнеров.

🟠Управление сетями
Docker предоставляет гибкие возможности управления сетями для контейнеров, включая создание изолированных сетей и подключение контейнеров к различным сетям.
Bridge Network: Создает изолированную сеть для контейнеров на одном хосте.
Host Network: Контейнер использует сетевые интерфейсы хостовой операционной системы.
Overlay Network: Позволяет контейнерам на разных хостах взаимодействовать друг с другом.
Macvlan Network: Контейнеры получают собственные MAC-адреса и ведут себя как физические устройства в сети.

🟠Хранение данных
Docker поддерживает различные механизмы хранения данных для обеспечения сохранности и доступности данных контейнеров.
Volumes: Независимые от контейнеров хранилища данных, которые могут быть подключены к одному или нескольким контейнерам.
Bind Mounts: Позволяют монтировать директории хостовой файловой системы в контейнеры.
Tmpfs: Использует память хоста для хранения данных контейнера, что полезно для временных данных.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какую методологию используете для планирования проектов (спринты и так далее)?

Чаще всего используются методологии Agile, такие как Scrum или Kanban. Scrum организует работу в спринты с регулярными встречами и ретроспективами, а Kanban визуализирует задачи на доске с гибким управлением приоритетами. Выбор зависит от специфики проекта и требований команды.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Вопрос по linux зашли вы на сервер написали top видите надпись elan20 это хорошо или плохо?

Запуск команды top на сервере выводит информацию о запущенных процессах, использовании ресурсов и общей загрузке системы. В данном случае, если вы видите надпись elan20, это скорее всего обозначает имя пользователя или хоста, под которым выполняется процесс или который запустил процесс. Важно уточнить, в каком контексте вы видите эту надпись.

🟠Пользовательская сессия
Если elan20 отображается в колонке "USER", это просто означает, что процессы принадлежат пользователю elan20. Это может быть нормально, если пользователь имеет разрешение выполнять эти процессы.

🟠Имя процесса
Если elan20 отображается в колонке "COMMAND", это может быть имя выполняемого процесса или скрипта. Нужно уточнить, что это за процесс и соответствует ли он ожидаемому поведению системы. Возможно, процесс называется так специально для каких-то внутренних нужд.

🟠Имя хоста
Иногда в заголовках top может отображаться имя хоста, к которому вы подключены. Это нормально и просто информирует вас о том, на каком сервере вы находитесь.

🚩Чтобы определить, хорошо это или плохо, следует оценить следующие аспекты

🟠Процессы пользователя
Проверьте, что за процессы запущены под пользователем elan20. Убедитесь, что они не потребляют чрезмерное количество ресурсов и являются допустимыми для данного пользователя.

🟠Безопасность
Убедитесь, что пользователь elan20 не запускает подозрительные или нежелательные процессы.

🟠Нагрузка на систему
Оцените, как процессы elan20 влияют на общую производительность системы. Если система перегружена из-за этих процессов, нужно принять меры.

🚩Пример анализа

1⃣Запустите top и посмотрите на колонки USER и COMMAND

top - 15:32:44 up  2:22,  1 user,  load average: 0.58, 0.72, 0.61
Tasks: 120 total,   1 running, 119 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  3.2 us,  1.1 sy,  0.0 ni, 95.4 id,  0.3 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem :  2052920 total,   532356 free,  1045812 used,   474752 buff/cache
KiB Swap:  2097148 total,  2097148 free,        0 used.   732168 avail Mem

  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
 1523 elan20    20   0  142576   7648   5764 S   0.7  0.4   0:02.34 sshd
 1524 elan20    20   0  132876   3456   2340 S   0.3  0.2   0:01.87 bash

2⃣Убедитесь, что процессы под пользователем elan20 не являются подозрительными и не потребляют слишком много ресурсов.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Для чего нужен бюджет ошибок?

Это допустимый уровень отказов или ошибок в системе, который помогает балансировать между инновациями и стабильностью. Он позволяет команде оценивать риски внедрения новых функций и поддерживать стабильность системы. Такой подход используется, например, в SRE (Site Reliability Engineering).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Куда идет деплой из релизных веток?

Касается подходов к управлению релизами в системах контроля версий, таких как Git, и их интеграции с процессами CI/CD. Ответ зависит от структуры разработки и процесса релиза в конкретной команде или компании. Однако, в общем, деплой из релизных веток обычно идет на тестовые, стейджинговые или продакшн-окружения. Давайте разберем этот процесс подробнее.

🚩Что такое релизные ветки?

Это ветки, которые создаются на этапе, когда функционал и исправления, готовые к выпуску, отделяются от основной ветки разработки (например, main или develop). Они позволяют:
Заморозить текущий набор изменений для подготовки к релизу.
Отделить доработки и исправления релиза от активной разработки.
Упростить процесс тестирования и последующего деплоя.

🚩Куда обычно идет деплой из релизных веток?

🟠Тестовое окружение (QA environment)
На тестовое окружение деплой из релизной ветки осуществляется для прохождения проверок качества: Автоматизированное и ручное тестирование.
Проверка производительности, безопасности и других аспектов.

stages:
  - test
deploy:
  stage: test
  script:
    - echo "Deploying release branch to QA"
    - ./deploy.sh qa
  only:
    - release/*

🟠Стейджинговое окружение (Staging)
После успешного прохождения тестов релизную ветку деплоят в стейджинг. Это окружение максимально похоже на продакшн и используется для финального тестирования: Проверка совместимости с продакшн-системами.
Демонстрация функционала заказчикам или заинтересованным сторонам.

stages:
  - staging
deploy:
  stage: staging
  script:
    - echo "Deploying release branch to Staging"
    - ./deploy.sh staging
  only:
    - release/*

🟠Продакшн (Production)
После прохождения всех этапов тестирования изменения из релизной ветки деплоятся в продакшн: Обычно это делается автоматически после финального подтверждения.
В некоторых командах финальный мерж релизной ветки в main инициирует деплой.

stages:
  - production
deploy:
  stage: production
  script:
    - echo "Deploying release branch to Production"
    - ./deploy.sh production
  only:
    - release/*

🚩Зачем это нужно?

🟠Изоляция релиза
Релизные ветки позволяют избежать включения новых, неподготовленных изменений в текущий релиз.
🟠Гибкость
Если в процессе тестирования или релиза найдены баги, их можно исправить прямо в релизной ветке без влияния на разработку.
🟠Управление рисками
Релизные ветки упрощают управление разными стадиями разработки и релиза.

🚩Пример использования

1⃣Разработчик создает ветку release/1.0.0 от develop.
2⃣Выполняются тесты на QA окружении.
3⃣Исправляются баги в release/1.0.0, и изменения деплоятся на стейджинг.
4⃣После успешного тестирования ветка мержится в main, и начинается деплой в продакшн.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое слои?

Слои создаются каждой инструкцией (например, FROM, RUN, COPY) и представляют собой файловую систему, добавляемую поверх предыдущих слоёв. Каждый слой кэшируется, что ускоряет процесс сборки, если слои не изменялись. Финальный образ — это объединение всех слоёв.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний