Очень годный обзор, кстати! Советую обзавестись хотя бы минимумом(kubeval), что бы не попасть в ситуацию когда лимиты на ресурсы не сработали потому что в вашем любимом редакторе tab не в нужное число пробелов выставлен(это, кстати, реал стори, поцоны. Как же меня тогда бомбило....)

Тут добрые люди собрали подходы Prometheus
https://the-zen-of-prometheus.netlify.app/
#prometheus

#monitoring #anomalydetection
Ну и вдогонку статья от гитлаба как они сделали anomaly detection(z-score) на проме.
Советую почитать, потому как реализовать такое достаточно просто, и хорошо помогает при спайках

#design
Не скажу что это самое точное объяснение SOLID'а, но точно самое милое.
Слава роботам!

​Как заблокировать трафик из определенных стран? 🏴‍☠️

Кажется, что фильтрация трафика — тривиальная задача. Но не все так просто. Старые инструкции потеряли актуальность, а новых особо никто не написал. Поэтому мы посчитали своим долгом это исправить.

С помощью чего будем настраивать?
Фильтрация будет настраиваться с помощью стандартной сетевой утилиты iptables. Но ей потребуется расширение для работы с GeoIP-данными.

Где найти расширение и что делать с ядром ОС?
Нам потребуется xtables-addons. Эта хитрая штука устанавливает расширения для iptables в виде самостоятельных модулей ядра, благодаря чему не нужно перекомпилировать ядро ОС.

Детальная инструкция в нашем блоге: http://slc.tl/Dx-Xl

ну или можно просто на nginx модуль поставить))(если у вас nginx-ingress'ы, конечно)

#sql #postgres
В свое время парни из PgProfessional запилили бомбезный цикл статей про постгрес. Но, оказывается, что есть пейпер с дизайном того самого постгреса 1987года. Забавно что, например, проблемы с 32битными xid изначально не было

Недавно Бизли зарелизил Practical Python Programming -- курс по Питону, который он создавал и преподавал 13 лет. Выглядит курс очень круто, покрывает всё самое нужное, от установки питона и типов данных и до тестирования и создания и установки пакетов.

Наблюдаемость SRE: пространства имен и структура метрик

Структурированные пространства имен метрик важны для быстрого доступа к информации во время инцидентов. Один из способов, который эффективен при создании гибкой модели метрик, — думать о них как о дереве.

Перевели статью, в которой рассматриваются свойства пространств имен метрик, позволяющие постепенно увеличивать детализацию запросов и переходить к подмножествам данных, а также просматривать метрику с точки зрения метрик, из которых она состоит.

Бесплатные лекции про распределённые системы от профессора Lindsey Kuper: https://www.youtube.com/playlist?list=PLNPUF5QyWU8O0Wd8QDh9KaM1ggsxspJ31

Вот как все-таки приятно иметь дело с хорошим API! Есть у меня в одном из проектов тестик с Mock'ом на NSubstitute. Тестик очень простой: мок считает что нужный метод дернули N раз с определенными входными параметрами.
Внезапно, тестик начал падать. В описании фейла такое:

вы ждали, что метод foo(any Bar, Baz) будет вызван 5 раз, а он ни разу не вызвался((
Вообще-то есть 5 похожих колов(отличия я тебе заботливо пометил *):
foo(Bar, *Baz*)
...

Ну тут вот я, конечно, сразу вспомнил, что воткнул в foo еще один параметр типа Baz с дефолтным значением. А был бы другой выхлоп от тестика, пришлось бы время тратить, в кодобазу лезть или вообще, прости господи, дебажить!
Спасибо NSubstitute'у, в Moq и в FakeItEasy такого вот нет

#db
Наткнулся тут на прошлогоднюю статью на тему почему Cockroach выбрал RocksDB в качестве движка. Если кто тоже пропустил, то очень рекомендую. TLDR:
1. Выбрали, внезапно, не потому что LSM, а за фичи. Например, у RocksDB в KV-интерфейсе есть возможность скана по диапазону ключей и bulk-вставки. Без этого SQL-движок Cockroach бы сильно тормозил
2. Занимательная экскурсия в кишки RocksDB.
3. Как построено взаимодействие Cockroach и Rocks
4. in CockroachDB, put/scan are the two most dominant operations because of the higher level guarantees we provide as a serializable SQL database
5. Ну и еще куча прикольностей

Если кто еще не в курсе про devContainers, то вот прям максимально подробный туториал

#jvm
Пара неплохих статей про java memory model и все что вокруг
Вот тут прям хорошо про happens-before
А вот тут, помимо большого сериала по сабжу, еще много полезного про jvm

Доисторический, но очень ценный набор советов как дизайнить презы. Если кто активно выступает, то это вам)))

#kafka
Неплохой туториал в кафку. Для тех кто не хочет читать книжку — самое то

Scylla as backend for Jaeger

https://grafana.com/blog/2020/07/30/how-to-maximize-span-ingestion-while-limiting-writes-per-second-to-a-scylla-backend-with-jaeger-tracing/

#scylladb #jaeger #grafana #tracing

#microservices
Каким-то чудом еще не запостил очень годную статью от Riak(это такой распределенный kv) про микросервисы "Microservices -- please don't". Очень рекомендую почитать тем кто внедряет или уже внедрил этот чудный архитектурный стиль))
Если вы не можете внятно прооппонировать автору статьи по какому-то из пунктов, то возможно Вам микросервисы не очень-то и нужны

#devOps
Пейпер про то как Фейсбук деплоит без даунтайма.
Рассмотрены 3 подхода с сравнительным анализом

#testing
Очень хороший обзор по различным видам тестирования с ссылками на посты по каждому из них.
Тут как и всем надоевшие unit и integration, так и мутационное, exploratory и soak.
Рекомендую пробежаться и почитать про незнакомые