🔥 Новый траблшутинг с призами от Васи Озерова!
Твой продакшн лежит, а стандартные iptables -L и tcpdump показывают, что всё чисто? Добро пожаловать в реальный мир современных Linux-систем.
В этом симуляторе инцидента ты останешься один на один со сломанной инфраструктурой: Nginx, Go-приложение и PostgreSQL отказываются общаться друг с другом, хотя каждый сервис запущен и рапортует об успехе. Твоя задача - восстановить связность трехкомпонентного веб-приложения на изолированной виртуальной машине.
В этот раз траблшутинг будет проходить в новом формате:
🟢 Вася проведет эфир по траблшутингу 7 сентября с 19:00-21:00 мск, во время которого будет доступна задача
🏆 Среди всех, кто решит задачу во время эфира, разыграем место на новом Васином интенсиве
🟢 После эфира доступ к инфраструктуре с задачей будет открыт для всех до 16 сентября. Среди остальных участников разыграем классные призы от Васи
🟢 17 сентября Вася проведет эфир с разбором задачи
Что нужно сделать сейчас:
1️⃣ Зарегистрироваться на эфир, 7 сентября 19:00-21:00 мск
2️⃣ Получить бесплатно доступ к траблшутингу на платформе
Встречаемся и решаем задачу вместе с Васей Озеровым 7 сентября в 19:00 мск! Всем удачи🤍
Твой продакшн лежит, а стандартные iptables -L и tcpdump показывают, что всё чисто? Добро пожаловать в реальный мир современных Linux-систем.
В этом симуляторе инцидента ты останешься один на один со сломанной инфраструктурой: Nginx, Go-приложение и PostgreSQL отказываются общаться друг с другом, хотя каждый сервис запущен и рапортует об успехе. Твоя задача - восстановить связность трехкомпонентного веб-приложения на изолированной виртуальной машине.
В этот раз траблшутинг будет проходить в новом формате:
🏆 Среди всех, кто решит задачу во время эфира, разыграем место на новом Васином интенсиве
Что нужно сделать сейчас:
1️⃣ Зарегистрироваться на эфир, 7 сентября 19:00-21:00 мск
2️⃣ Получить бесплатно доступ к траблшутингу на платформе
Встречаемся и решаем задачу вместе с Васей Озеровым 7 сентября в 19:00 мск! Всем удачи
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14❤3👍3
Grafana Loki: в 10 раз дешевле хранение логов, чем в Elasticsearch
Elasticsearch индексирует весь текст лога: каждое слово, каждую строку стектрейса. После первого миллиарда записей счёт за инфраструктуру ELK пугает финансового директора сильнее, чем сам инцидент в проде.
Мы собрали практикум по Grafana Loki, чтобы инженеры прошли путь от однобинарного запуска на одной машине до отказоустойчивого кластера в Kubernetes с объектным хранилищем, мультитенантностью и алертингом прямо из логов.
В программе тебя ждёт:
🟢 Развертывание и масштабирование отказоустойчивых кластеров Grafana Loki в Kubernetes.
🟢 Оптимизация производительности систем логирования и устранение высокой кардинальности меток с помощью LogCLI.
🟢 Проектирование гибридных хранилищ логов на базе S3 (MinIO/AWS) с интеграцией кэширования в Redis.
🟢 Написание сложных запросов LogQL для извлечения метрик, построения графиков RPS и перцентилей на лету.
🟢 Настройка отказоустойчивых пайплайнов сбора логов через Promtail, Vector и Fluent Bit с обработкой Stack Trace.
🟢 Внедрение мультитенантности и разграничения прав доступа к логам на базе Nginx Basic Auth и X-Scope-OrgID.
🟢 Разработка правил алертинга на основе логов с помощью Grafana Loki Ruler и интеграция с Alertmanager.
↘️ Подробная программа
В финальном проекте ты развернёшь в Kubernetes logging-стек для приложения из трёх микросервисов: Loki в режиме Simple Scalable с MinIO, Grafana Alloy как DaemonSet и два тенанта с retention 7 и 90 дней через overrides. Добавишь LogQL-дашборд, алертинг через Ruler и мониторинг самого Loki через Loki Canary.
Практикум уровня Middle. Нужны базовые навыки администрирования Linux и CLI, опыт работы с Docker и Docker Compose, начальный опыт работы с Grafana и понимание Kubernetes: Pod, Deployment, DaemonSet, Helm-чарты. Отдельно мы добавили тренажёры, более сложные практические задачи на инфраструктуре: например, поиск и устранение high cardinality в живом кластере через logcli.
🎁 До 22 сентября действует скидка 5 000 рублей для новых участников
↘️ Практикум Grafana Loki
↘️ Практикум Grafana Loki + тренажёры
Если ты DevOps-инженер, SRE или системный администратор и хочешь на практике научиться проектировать схему меток, разворачивать отказоустойчивый кластер Loki в Kubernetes и укрощать high cardinality в живой инфраструктуре, этот практикум для тебя🤍
Elasticsearch индексирует весь текст лога: каждое слово, каждую строку стектрейса. После первого миллиарда записей счёт за инфраструктуру ELK пугает финансового директора сильнее, чем сам инцидент в проде.
Мы собрали практикум по Grafana Loki, чтобы инженеры прошли путь от однобинарного запуска на одной машине до отказоустойчивого кластера в Kubernetes с объектным хранилищем, мультитенантностью и алертингом прямо из логов.
В программе тебя ждёт:
В финальном проекте ты развернёшь в Kubernetes logging-стек для приложения из трёх микросервисов: Loki в режиме Simple Scalable с MinIO, Grafana Alloy как DaemonSet и два тенанта с retention 7 и 90 дней через overrides. Добавишь LogQL-дашборд, алертинг через Ruler и мониторинг самого Loki через Loki Canary.
Практикум уровня Middle. Нужны базовые навыки администрирования Linux и CLI, опыт работы с Docker и Docker Compose, начальный опыт работы с Grafana и понимание Kubernetes: Pod, Deployment, DaemonSet, Helm-чарты. Отдельно мы добавили тренажёры, более сложные практические задачи на инфраструктуре: например, поиск и устранение high cardinality в живом кластере через logcli.
Если ты DevOps-инженер, SRE или системный администратор и хочешь на практике научиться проектировать схему меток, разворачивать отказоустойчивый кластер Loki в Kubernetes и укрощать high cardinality в живой инфраструктуре, этот практикум для тебя
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11❤6👍5😁2
Всем привет!
Сегодняшний вебинар GameDay (или Chaos Day): «Тяжело в учении — легко в бою» отменяется в связи с техническими неполадками у спикера.
Позже сообщим новую дату и время проведения вебинара.
Приносим извинения за доставленные неудобства!
Сегодняшний вебинар GameDay (или Chaos Day): «Тяжело в учении — легко в бою» отменяется в связи с техническими неполадками у спикера.
Позже сообщим новую дату и время проведения вебинара.
Приносим извинения за доставленные неудобства!
👍8😁4👏1
🔥Новое видео с Андреем Бурановым по администрированию дисковых систем: работа с LVM уже на канале
Вебинар про LVM в Linux: архитектура (PV, VG, LV), изменение размеров разделов на лету и перенос данных на RAID без остановки сервисов. Смотрите полную запись на любой платформе.
↘️ Смотреть в YouTube
↘️ Смотреть в ВК
Краткий конспект 👇🏼
1. Проблемы классической разметки
При работе с классическими разделами (`/dev/vdb1`, `/dev/vdb2`) администратор жёстко ограничен их физическими границами:
• увеличить можно только последний раздел на диске;
• сдвиг начала раздела ломает суперблок ФС (у ext4 он смещён на 1024 байта, у XFS — в первом секторе) — раздел становится нерабочим;
• любые перемещения блоков требуют остановки служб и размонтирования.
Алгоритм увеличения последнего раздела (ext4):
2. Архитектура LVM
PV (Physical Volume) — диск или раздел, инициализированный под LVM
VG (Volume Group) — пул из одного или нескольких PV
LV (Logical Volume) — раздел внутри VG, на нём создаётся ФС
Пространство делится на экстенты (PE) по 4 МБ — это минимальная единица выделения места.
3. Создание LVM
4. Изменение размера LV
Свободное место из VG можно добавить в любой LV независимо от порядка создания.
Увеличивать ФС можно онлайн без проблем. А вот уменьшение почти нигде не поддерживается на лету: ext4 требует размонтирования, XFS не поддерживает вообще.
5. Перенос на RAID-1 без остановки сервисов
Задача: перенести данные с диска /dev/vde (в VG vgnew`) на зеркало RAID-1 из `/dev/vdb1 и /dev/vde.
При сбое питания pvmove просто начнётся заново — данные не теряются.
6. Тонкие тома и альтернативы
Thin-тома дают overcommit места: физически занимается только то, что реально записано. Удобно для образов ВМ и снапшотов. Но из VG с thin pool почти невозможно безопасно вывести PV — теряется главное преимущество LVM: гибкая миграция дисков.
ZFS и Btrfs сами совмещают RAID, менеджер томов и ФС — LVM поверх них смысла не имеет.
Ключевые выводы
LVM — стандарт де-факто для серверов на Linux: снимает жёсткие границы классических разделов
lvextend -r расширяет том и ФС одной командой без остановки сервисов; уменьшение — почти всегда офлайн-операция
pvmove переносит данные между дисками онлайн — так можно менять диски или переезжать на RAID без простоя
связка mdadm + LVM — стандартное решение для отказоустойчивости в production
Если хочешь узнать больше, начни с бесплатного демодоступа к практикумам:
🔥Начать Linux Basics
🔥Начать Linux: Анализ производительности и тюнинг
🔥Начать Повышение привилегий в Linux
Вебинар про LVM в Linux: архитектура (PV, VG, LV), изменение размеров разделов на лету и перенос данных на RAID без остановки сервисов. Смотрите полную запись на любой платформе.
Краткий конспект 👇🏼
1. Проблемы классической разметки
При работе с классическими разделами (`/dev/vdb1`, `/dev/vdb2`) администратор жёстко ограничен их физическими границами:
• увеличить можно только последний раздел на диске;
• сдвиг начала раздела ломает суперблок ФС (у ext4 он смещён на 1024 байта, у XFS — в первом секторе) — раздел становится нерабочим;
• любые перемещения блоков требуют остановки служб и размонтирования.
Алгоритм увеличения последнего раздела (ext4):
partprobe # или kpartx — сообщить ядру об изменении таблицы разделов
resize2fs /dev/vdb3 # для ext4
xfs_growfs /mnt/point # для XFS
2. Архитектура LVM
PV (Physical Volume) — диск или раздел, инициализированный под LVM
VG (Volume Group) — пул из одного или нескольких PV
LV (Logical Volume) — раздел внутри VG, на нём создаётся ФС
Пространство делится на экстенты (PE) по 4 МБ — это минимальная единица выделения места.
pvs / pvdisplay
vgs / vgdisplay
lvs / lvdisplay
3. Создание LVM
pvcreate /dev/vde
vgcreate vgnew /dev/vde
lvcreate -n lv01 -L 100M vgnew
lvcreate -n lv02 -L 100M vgnew
lvcreate -n lv03 -L 100M vgnew
mkfs.ext4 /dev/mapper/vgnew-lv01
mount /dev/mapper/vgnew-lv01 /mnt/01
4. Изменение размера LV
Свободное место из VG можно добавить в любой LV независимо от порядка создания.
# в два шага
lvextend -L 200M /dev/vgnew/lv01
resize2fs /dev/mapper/vgnew-lv01
# в один шаг
lvextend -r -L 200M /dev/vgnew/lv02
Увеличивать ФС можно онлайн без проблем. А вот уменьшение почти нигде не поддерживается на лету: ext4 требует размонтирования, XFS не поддерживает вообще.
5. Перенос на RAID-1 без остановки сервисов
Задача: перенести данные с диска /dev/vde (в VG vgnew`) на зеркало RAID-1 из `/dev/vdb1 и /dev/vde.
# 1. деградированный RAID-1 на одном диске
mdadm --create /dev/md127 --level=1 --raid-devices=2 missing /dev/vdb1
# 2. добавляем массив в VG
vgextend vgnew /dev/md127
# 3. переносим данные онлайн — ФС остаётся доступна на чтение и запись
pvmove /dev/vde
# 4. убираем старый диск из VG
vgreduce vgnew /dev/vde
pvremove /dev/vde
# 5. добавляем освободившийся диск в массив — начнётся синхронизация
mdadm --manage /dev/md127 --add /dev/vde
При сбое питания pvmove просто начнётся заново — данные не теряются.
6. Тонкие тома и альтернативы
Thin-тома дают overcommit места: физически занимается только то, что реально записано. Удобно для образов ВМ и снапшотов. Но из VG с thin pool почти невозможно безопасно вывести PV — теряется главное преимущество LVM: гибкая миграция дисков.
ZFS и Btrfs сами совмещают RAID, менеджер томов и ФС — LVM поверх них смысла не имеет.
Ключевые выводы
LVM — стандарт де-факто для серверов на Linux: снимает жёсткие границы классических разделов
lvextend -r расширяет том и ФС одной командой без остановки сервисов; уменьшение — почти всегда офлайн-операция
pvmove переносит данные между дисками онлайн — так можно менять диски или переезжать на RAID без простоя
связка mdadm + LVM — стандартное решение для отказоустойчивости в production
Если хочешь узнать больше, начни с бесплатного демодоступа к практикумам:
🔥Начать Linux Basics
🔥Начать Linux: Анализ производительности и тюнинг
🔥Начать Повышение привилегий в Linux
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🔥2
Всем привет!👋
Нам очень важно, чтобы наши курсы были полезны для вас. Хотим двигаться в правильном направлении - а для этого нужна ваша обратная связь! 👇
📝 Просим пройти вас небольшой опрос из 4 вопросов - это займёт не больше 2-3 минут.
Самый главный для нас - вопрос №4. Именно там мы ждём ваших идей, пожеланий. Помогите нам стать лучше! 💡
🔗 Ссылка на опрос
Спасибо, что развиваете Rebrain вместе с нами! ❤️
Нам очень важно, чтобы наши курсы были полезны для вас. Хотим двигаться в правильном направлении - а для этого нужна ваша обратная связь! 👇
📝 Просим пройти вас небольшой опрос из 4 вопросов - это займёт не больше 2-3 минут.
Самый главный для нас - вопрос №4. Именно там мы ждём ваших идей, пожеланий. Помогите нам стать лучше! 💡
🔗 Ссылка на опрос
Спасибо, что развиваете Rebrain вместе с нами! ❤️
❤9
📨 Очереди сообщений: Погружение в RabbitMQ и Kafka для обработки событий
Синхронные HTTP-вызовы связывают микросервисы в жесткие цепочки. В пиковые нагрузки достаточно сбоя в одном узле (например, в сервисе оплаты), чтобы по цепочке таймаутов упало всё приложение.
Асинхронная коммуникация через брокеры сообщений разрывает эту зависимость: сервис заказов быстро принимает запрос клиента, а фоновые обработчики забирают задачи из очереди по мере готовности.
🐰 RabbitMQ: гибкая маршрутизация
RabbitMQ — классический брокер с развитой маршрутизацией (`direct`, topic, fanout, `headers`) и поддержкой DLQ (dead letter queues). Работает по модели доставки «как минимум один раз» (*at-least-once*).
Пример продюсера (Go, `PublishWithContext` + publisher confirms):
Пример консьюмера (Go, ручное подтверждение):
Синхронные HTTP-вызовы связывают микросервисы в жесткие цепочки. В пиковые нагрузки достаточно сбоя в одном узле (например, в сервисе оплаты), чтобы по цепочке таймаутов упало всё приложение.
Асинхронная коммуникация через брокеры сообщений разрывает эту зависимость: сервис заказов быстро принимает запрос клиента, а фоновые обработчики забирают задачи из очереди по мере готовности.
🐰 RabbitMQ: гибкая маршрутизация
RabbitMQ — классический брокер с развитой маршрутизацией (`direct`, topic, fanout, `headers`) и поддержкой DLQ (dead letter queues). Работает по модели доставки «как минимум один раз» (*at-least-once*).
Пример продюсера (Go, `PublishWithContext` + publisher confirms):
package main
import (
"context"
"log"
"time"
"github.com/rabbitmq/amqp091-go"
)
func main() {
// Подключаемся к RabbitMQ
conn, err := amqp091.Dial("amqp://guest:guest@localhost:5672/")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer conn.Close()
ch, err := conn.Channel()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer ch.Close()
// Для критичных данных в продакшене используйте реплицируемую quorum queue.
// Этот сокращённый пример объявляет обычную durable-очередь.
q, err := ch.QueueDeclare(
"order_queue", // name
true, // durable
false, // delete when unused
false, // exclusive
false, // no-wait
nil, // arguments
)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
body := `{"order_id": 12345, "user_id": 678, "amount": 5000}`
// Создаём контекст для отправки
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5*time.Second)
defer cancel()
// Включаем publisher confirms: persistent-флага и durable-очереди недостаточно,
// чтобы продюсер узнал, принял ли брокер сообщение.
if err := ch.Confirm(false); err != nil {
log.Fatal(err)
}
confirmation, err := ch.PublishWithDeferredConfirmWithContext(ctx,
"", // exchange
q.Name, // routing key
false, // маршрут - заранее объявленная очередь
false, // immediate
amqp091.Publishing{
ContentType: "application/json",
Body: []byte(body),
DeliveryMode: amqp091.Persistent,
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
acked, err := confirmation.WaitContext(ctx)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
if !acked {
log.Fatal("broker rejected the message")
}
log.Printf("[x] Confirmed: %s", body)
}
Пример консьюмера (Go, ручное подтверждение):
package main
import (
"log"
"github.com/rabbitmq/amqp091-go"
)
func main() {
conn, err := amqp091.Dial("amqp://guest:guest@localhost:5672/")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer conn.Close()
ch, err := conn.Channel()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer ch.Close()
q, err := ch.QueueDeclare(
"order_queue",
true,
false,
false,
false,
nil,
)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
msgs, err := ch.Consume(
q.Name,
"", // consumer tag
false, // auto-ack (false - включаем ручное подтверждение)
false, // exclusive
false, // no-local
false, // no-wait
nil, // args
)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
forever := make(chan struct{})
go func() {
for d := range msgs {
log.Printf("[x] Received: %s", d.Body)
// Обработка сообщения
if err := processOrder(d.Body); err == nil {
d.Ack(false) // Подтверждаем успешную обработку
} else {
log.Printf("[!] Error processing order: %v", err)
// Не делайте бесконечный немедленный requeue: это создаёт горячий цикл.
// В продакшене направляйте сообщение в retry-очередь с задержкой,
// лимитом попыток и последующим переводом в DLQ.
d.Nack(false, false)
}
}
}()
log.Printf("[*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C")
<-forever
}
// Заглушка для демонстрации бизнес-логики обработки заказа
func processOrder(body []byte) error {
return nil
}
GitHub
GitHub - rabbitmq/amqp091-go: An AMQP 0-9-1 Go client maintained by the RabbitMQ team. Originally by @streadway: `streadway/amqp`
An AMQP 0-9-1 Go client maintained by the RabbitMQ team. Originally by @streadway: `streadway/amqp` - rabbitmq/amqp091-go
👍5❤1
📌 Ключевой момент: при auto-ack: false брокер считает доставку успешной только после d.Ack(false). При сбое или обрыве связи происходит повторная доставка, поэтому обработчик обязателен должен быть идёмпотентным.
🚀 Kafka: распределённый журнал событий
Kafka — это распределённый commit log с долговечным хранением данных (retention). Топики разделены на партиции (порядок строго гарантирован только внутри одной партиции), а *consumer groups* позволяют параллельно масштабировать чтение.
Пример продюсера (Go, IBM/sarama):
📌 Ключевой момент: WaitForAll ждёт ответа от всех синхронных реплик (ISR). Настройте min.insync.replicas (например, 2 при `replication.factor=3`), чтобы избежать потери данных при отказе одной из реплик.
⚖️ Архитектурный выбор: Что выбрать?
🔹 RabbitMQ — для сложной маршрутизации и точечных задач (обработка заказов, фоновые задачи, отправка писем).
🔹 Kafka — для высокой пропускной способности, логов, аналитики, потоковой обработки и сценариев, где необходимо повторное чтение истории.
🛠 Чек-лист по внедрению асинхронности:
1. Найдите синхронные узлы: Цепочки из 3+ HTTP-вызовов — первые кандидаты на перенос в очередь.
2. Защитите данные (RabbitMQ): Используйте *quorum queues*, *persistent*-сообщения и *publisher confirms*.
3. Обрабатывайте ошибки: Используйте ретраи с экспоненциальной задержкой (джиттером) и уводите неисправимые сообщения в DLQ. Избегайте бесконечных немедленных requeue.
4. Обеспечьте идёмпотентность: Из-за дублирования сетевых пакетов передавайте UUID события и проверяйте по БД/Redis, обрабатывалось ли оно ранее.
5. Мониторьте метрики: Для RabbitMQ отслеживайте *ready/unacked messages*; для Kafka — *consumer lag* и состояние ISR.
🎓 Хотите освоить брокеры сообщений на практике? Открывайте 🔥бесплатный демодоступ🔥:
• RabbitMQ — маршрутизация, кластеризация, DLQ и мониторинг.
• Kafka — партиционирование, consumer groups и тюнинг брокеров.
• Docker — деплой брокеров через docker-compose.
В демодоступе развёрнута полноценная боевая среда. Приходите!
🚀 Kafka: распределённый журнал событий
Kafka — это распределённый commit log с долговечным хранением данных (retention). Топики разделены на партиции (порядок строго гарантирован только внутри одной партиции), а *consumer groups* позволяют параллельно масштабировать чтение.
Пример продюсера (Go, IBM/sarama):
package main
import (
"fmt"
"log"
"github.com/IBM/sarama"
)
func main() {
config := sarama.NewConfig()
config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll // Ждём подтверждения от всех синхронных реплик (ISR)
config.Producer.Retry.Max = 5
config.Producer.Return.Successes = true
// Инициализируем синхронного продюсера
producer, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"localhost:9092"}, config)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer producer.Close()
msg := &sarama.ProducerMessage{
Topic: "user-events",
Value: sarama.StringEncoder(`{"event": "login", "user_id": 123}`),
}
partition, offset, err := producer.SendMessage(msg)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Printf("[x] Sent to partition %d at offset %d\n", partition, offset)
}
📌 Ключевой момент: WaitForAll ждёт ответа от всех синхронных реплик (ISR). Настройте min.insync.replicas (например, 2 при `replication.factor=3`), чтобы избежать потери данных при отказе одной из реплик.
⚖️ Архитектурный выбор: Что выбрать?
🔹 RabbitMQ — для сложной маршрутизации и точечных задач (обработка заказов, фоновые задачи, отправка писем).
🔹 Kafka — для высокой пропускной способности, логов, аналитики, потоковой обработки и сценариев, где необходимо повторное чтение истории.
🛠 Чек-лист по внедрению асинхронности:
1. Найдите синхронные узлы: Цепочки из 3+ HTTP-вызовов — первые кандидаты на перенос в очередь.
2. Защитите данные (RabbitMQ): Используйте *quorum queues*, *persistent*-сообщения и *publisher confirms*.
3. Обрабатывайте ошибки: Используйте ретраи с экспоненциальной задержкой (джиттером) и уводите неисправимые сообщения в DLQ. Избегайте бесконечных немедленных requeue.
4. Обеспечьте идёмпотентность: Из-за дублирования сетевых пакетов передавайте UUID события и проверяйте по БД/Redis, обрабатывалось ли оно ранее.
5. Мониторьте метрики: Для RabbitMQ отслеживайте *ready/unacked messages*; для Kafka — *consumer lag* и состояние ISR.
🎓 Хотите освоить брокеры сообщений на практике? Открывайте 🔥бесплатный демодоступ🔥:
• RabbitMQ — маршрутизация, кластеризация, DLQ и мониторинг.
• Kafka — партиционирование, consumer groups и тюнинг брокеров.
• Docker — деплой брокеров через docker-compose.
В демодоступе развёрнута полноценная боевая среда. Приходите!
GitHub
GitHub - IBM/sarama: Sarama is a Go library for Apache Kafka.
Sarama is a Go library for Apache Kafka. Contribute to IBM/sarama development by creating an account on GitHub.
🔥5👍3❤1
🔥Уже сегодня в 19:00 мск встречаемся на эфире с Васей Озеровым, вместе решаем задачу по траблшутингу и выигрываем призы!
На эфире Вася будет рассказывать про саму задачу, даст немного теории, пока участники в течение двух часов будут решать задачу. Среди всех, кто решит траблшутинг во время эфира, разыграем место на новом Васином интенсиве.
Что нужно сделать сейчас:
1️⃣ Зарегистрироваться на эфир, сегодня, 7 сентября 19:00-21:00 мск
2️⃣ Получить бесплатно доступ к траблшутингу на платформе
Ссылка на эфир придет на почту за 5 минут до начала, либо вы ее можете найти на платформе в разделе "Вебинары". Также в этом канале публикуем все ссылки на наши эфиры. До встречи!
На эфире Вася будет рассказывать про саму задачу, даст немного теории, пока участники в течение двух часов будут решать задачу. Среди всех, кто решит траблшутинг во время эфира, разыграем место на новом Васином интенсиве.
Что нужно сделать сейчас:
1️⃣ Зарегистрироваться на эфир, сегодня, 7 сентября 19:00-21:00 мск
2️⃣ Получить бесплатно доступ к траблшутингу на платформе
Ссылка на эфир придет на почту за 5 минут до начала, либо вы ее можете найти на платформе в разделе "Вебинары". Также в этом канале публикуем все ссылки на наши эфиры. До встречи!
❤8🔥3👍1
Полтора часа ищешь баг глазами, а потом узнаёшь, что дело было в MTU. Или контейнер падает по OOM-killer, лимиты уже увеличивали трижды, а он падает снова. Знакомо?
На интенсиве учим системному алгоритму поиска причины: анамнез, гипотеза и проверка, план устранения. 6 живых эфиров про Linux, сети, cgroups, Kubernetes и мониторинг. Смотрим, где реально ломается система, и разбираем это с tcpdump, cgroups, pprof и Prometheus в руках.
Что будет:
Программа живых классов:
29.09 - Алгоритм траблшутинга
06.10 - Сеть в Linux: путь пакета и размер пакета
13.10 - Процесс внутри cgroup: лимиты, рантайм и пул
20.10 - Kubernetes: трафик и жизненный цикл пода
27.10 - Путь версии: от коммита до продакшена
03.11 - Путь метрики: почему прибор не видит происходящего
↘️ Узнать подробности и занять место
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥2
🗓️ Расписание вебинаров на сегодня
⏰ 20:00 МСК - Первое знакомство с btrfs
🔗 Регистрация и программа
О вебинаре напомним за 5 минут до начала на этом канале.
Также вы сможете зайти через личный кабинет.
🔥 Задать вопросы и обсудить детали можно в нашем чате
⏰ 20:00 МСК - Первое знакомство с btrfs
🔗 Регистрация и программа
О вебинаре напомним за 5 минут до начала на этом канале.
Также вы сможете зайти через личный кабинет.
🔥 Задать вопросы и обсудить детали можно в нашем чате
🔥4❤2👍2
Открытый практикум Первое знакомство с btrfs начнётся сегодня в 20:00 МСК. Практикум будет проходить на площадке Zoom.US
Важно!!! Чтобы вы смогли без проблем к нам присоединиться, заранее протестируйте комнату по ссылке: https://zoom.us/test
Ссылку для доступа отправим вам за 5 минут до начала. Либо заходите через личный кабинет в разделе «Вебинары».
🔥 Задать вопрос по практикуму и обсудить детали можно в нашем чате
Важно!!! Чтобы вы смогли без проблем к нам присоединиться, заранее протестируйте комнату по ссылке: https://zoom.us/test
Ссылку для доступа отправим вам за 5 минут до начала. Либо заходите через личный кабинет в разделе «Вебинары».
🔥 Задать вопрос по практикуму и обсудить детали можно в нашем чате
🔥4
❗Начало Открытого практикума Первое знакомство с btrfs уже через 5 минут
Встречаемся в 20:00 МСК.
Ссылка для входа: https://my.rebrainme.com/live-class/569
Также вы можете подключиться к вебинару через личный кабинет, в разделе «Вебинары».
🔥 Задать вопрос по практикуму и обсудить детали можно в нашем чате
Встречаемся в 20:00 МСК.
Ссылка для входа: https://my.rebrainme.com/live-class/569
Также вы можете подключиться к вебинару через личный кабинет, в разделе «Вебинары».
🔥 Задать вопрос по практикуму и обсудить детали можно в нашем чате
❗ Открытый практикум Первое знакомство с btrfs идёт уже 30 минут
Если вы ещё не с нами, скорее подключайтесь!
Ссылка для входа: https://my.rebrainme.com/live-class/569
🔥 Задать вопрос по практикуму и обсудить детали можно в нашем чате
Если вы ещё не с нами, скорее подключайтесь!
Ссылка для входа: https://my.rebrainme.com/live-class/569
🔥 Задать вопрос по практикуму и обсудить детали можно в нашем чате