Работая DevOps-инженером, я не раз сталкивался с необходимостью тонко управлять поведением подов в Kubernetes. Эти минимальные единицы развёртывания — на первый взгляд, простые объекты — на самом деле являются ключевым элементом всей архитектуры. Они создаются, масштабируются, перезапускаются и удаляются в ответ на изменения состояния кластера и заданные политики.

Однако особенно важно понимать, что завершение работы пода — это очень нетривиальный процесс. Это не просто «удаление контейнера», а целая процедура, включающая в себя механизмы graceful shutdown, взаимодействие с контроллерами, корректную работу с сервисами и многое другое.

В этой статье я подробно расскажу, как устроен процесс завершения работы пода в Kubernetes, что происходит «под капотом», какие подводные камни могут возникнуть и как обеспечить корректное поведение приложений при завершении их работы.

В своей профессиональной деятельности как DevOps-инженер я часто сталкиваюсь с необходимостью обеспечивать безопасность и устойчивость инфраструктуры в условиях быстро развивающихся технологий. Одним из ключевых аспектов, на которые я обращаю внимание, особенно в свете появления квантовых компьютеров, способных нарушить работу традиционных криптографических алгоритмов RSA и ECC, является защита данных и коммуникаций. Поэтому я уделяю внимание одному из передовых направлений в постквантовой криптографии — суперсингулярным изогениям (SSI). Идея в том, что с помощью суперсингулярных эллиптических кривых и изогений между ними создают криптографические примитивы, устойчивые к атакам с использованием квантовых технологий. Эти изогении, будучи морфизмами между эллиптическими кривыми, сохраняют их алгебраическую структуру и обеспечивают высокую степень безопасности.

В этой статье я рассмотрю основы подхода и его значимость для защиты данных в будущей инфраструктуре.

Работая DevOps-инженером, я часто сталкиваюсь с необходимостью глубоко погружаться в механизмы работы контейнерных оркестраторов. Важность хорошего знания архитектуры и оптимизации управления контейнерами трудно переоценить, особенно когда речь идёт о Kubernetes. Эта технология стала неотъемлемой частью моего инструментария благодаря её возможностям в автоматизации развёртывания, масштабирования и управления контейнерными приложениями.

Однако управлять микросервисной архитектурой в Kubernetes бывает весьма сложно. И здесь на помощь приходит Istio — мощная платформа, обеспечивающая сетевое взаимодействие, безопасность и наблюдаемость в кластере Kubernetes. В этой статье мы рассмотрим основы Istio и её начальную настройку.

Продолжим наше знакомство с Apache Flink, углубленно проанализировав управление памятью и производительности. После обзора основных концепций в первой части, рассмотрим практические аспекты, которые играют ключевую роль в эффективности и стабильности работы систем.

Вы поймёте, как можно улучшить и оптимизировать работу с Apache Flink. В частности, мы разберём важную концепцию водяных знаков (watermark), которая играет ключевую роль в обработке потоковых данных с временными метками.

Будучи DevOps-инженером и работая с масштабируемыми облачными решениями, мне часто приходится глубоко погружаться в механизмы работы потоковых платформ. Трудно переоценить важность подробного изучения архитектуры и оптимизации обработки данных, когда речь идёт о системах вроде Apache Flink. Эта технология стала неотъемлемой частью моего инструментария благодаря её возможностям по реализации потоковых приложений.

Мы рассмотрим ключевые аспекты функционирования Apache Flink, от распределённой обработки данных до обеспечения надёжности системы в условиях возможных сбоев. Все эти элементы лежат в основе производительности и масштабируемости приложений, работающих с потоками данных.

Ещё мы подробно рассмотрим использование Apache Flink в задачах, где требуется высокая скорость обработки и точность управления данными. Особое внимание уделим изучению архитектурных основ и методов разработки высокоэффективных потоковых систем.

Материал объёмный, и поэтому я разделил его на две части. Запаситесь чаем и печеньками =)

В моей роли DevOps-инженера, специализирующегося на Kubernetes, я регулярно сталкиваюсь с задачами, требующими глубокого понимания множества аспектов этой технологии. Особое внимание уделяется безопасности — критически важному условию для эффективного функционирования и защиты приложений в Kubernetes. Хотя безопасность часто может оставаться вне поля зрения при рассмотрении других операционных задач, её роль в успешном развёртывании и поддержке приложений нельзя недооценивать. Мой опыт и знания в этой области легли в основу данной статьи.

Мы сосредоточимся на двух ключевых элементах безопасности в Kubernetes: Role-Based Access Control (RBAC) и Pod Security Admission. Эти механизмы играют важную роль не только в обеспечении безопасности приложений и данных в кластере, но и в управлении доступом и сетевыми взаимодействиями.

Элементы безопасности, такие как RBAC и Pod Security Admission, играют ключевую роль в обеспечении стабильности и эффективности работы приложений в Kubernetes, особенно при обработке больших объёмов данных и высокой нагрузке. Например, в ситуации с масштабируемым веб-приложением, которое управляет значительными объёмами пользовательских данных и транзакций, настройка этих механизмов может существенно улучшить управление доступом и сетевую безопасность. Это, в свою очередь, помогает предотвратить потенциальные угрозы и атаки, что критически важно для поддержания производительности и доступности данных. Таким образом, эффективно настроенные компоненты безопасности обеспечивают надёжный доступ к данным и минимизируют риски, связанные с увеличением нагрузки на приложение, улучшая общий пользовательский опыт.

Теперь давайте рассмотрим каждый из этих элементов более подробно.

• PersistentVolumes (PV).
• PersistentVolumeClaims (PVC).
• Storage Classes.