Wireshark – это широко распространённый инструмент для захвата и анализа сетевого трафика, который активно используется как для образовательных целей, так и для устранения неполадок на компьютере или в сети. Wireshark работает практически со всеми протоколами модели OSI, обладает понятным для обычного пользователя интерфейсом и удобной системой фильтрации данных. Помимо всего этого, программа является кроссплатформенной и поддерживает следующие операционные системы: Windows, Linux, Mac OS X, Solaris, FreeBSD, NetBSD, OpenBSD.

Статей о работе с PostgreSQL и её преимуществах достаточно много, но не всегда из них понятно, как следить за состоянием базы и метриками, влияющими на её оптимальную работу. В статье подробно рассмотрим SQL-запросы, которые помогут вам отслеживать эти показатели и просто могут быть полезны как пользователю.

В начале месяца я прочитал доклад про индексы в базах данных для Saint P Ruby Community и буквально через несколько дней жизнь не замедлила подкинуть мне показательный пример работы индексов, планировщика баз данных и важности обновления СУБД.

Итак, дано: большая таблица projects с кучей (ненужных) индексов, в том числе обычный BTree-индекс по числовой колонке forks_count. У неё есть связь по has_one с таблицей project_dependencies с функциональным GIN-индексом по полю packages в колонке data, в котором поле находится JSON-объект с названиями NPM-пакетов в ключах и их версиями в значениях (куда ж сейчас без джаваскрипта?):

Задача: вытащить примеры проектов, имеющих в зависимостях определённый пакет, показать пользователю наиболее популярные. Показателем популярности и ценности как раз будет количество форков — как правило это какие-то уже раскрученные публичные стартер-проекты.

Helm — один из самых популярных пакетных менеджеров для Kubernetes, так что познакомиться с ним поближе стоит всем, кто сталкивается с задачами деплоя приложений. Эта статья завершает мое краткое, но достаточно полное введение в Helm.

Helm — один из самых популярных пакетных менеджеров для Kubernetes. Познакомиться с ним полезно любому DevOps-инженеру и всем, кто сталкивается с задачами деплоя приложений. Эта статья — первый из двух материалов, которые можно вместе можно рассматривать как краткое, но достаточно полное введение в Helm.

В этом туториале я описываю простую и безопасную настройку мультиаккаунтной инфраструктуры основанной на AWS, включая SSO и решение для VPN от Amazon.

Istio — частный случай «сервисной сетки» (Service Mesh), понятия, о котором наверняка все слышали, и многие даже знают, что это такое. Мой доклад на Kuber Conf 2021 (мероприятие Yandex.Cloud, которое проходило 24 июня в Москве) посвящен возможным проблемам, к которым надо готовиться при внедрении Istio. Среди прочего я рассказал о том, как Istio влияет на трафик, какие есть возможности для его мониторинга, насколько безопасен mTLS.

Доклад отчасти отражает наш опыт работы с Istio как с одним из компонентов Kubernetes-платформы Deckhouse, отчасти основан на результатах внутренних нагрузочных тестов.

В предыдущей статье 10 Docker anti-patterns мы рассказали о популярных ошибках при создании образов контейнеров. Однако создание образов для вашего приложения - это только половина дела. Вам нужен способ развёртывания этих контейнеров в производственной среде. Использование кластеров Kubernetes для решения этой задачи уже стало стандартом.

Представляем аналогичное руководство для Kubernetes. Теперь вы сможете составить полную картину того, как создать образ контейнера и как правильно его развернуть (при этом избежав некоторых распространенных ошибок).

Обратите внимание, что это руководство посвящено развёртыванию приложений в Kubernetes, но не затрагивает настройку самих кластеров Kubernetes. Предполагается, что кластер Kubernetes уже развёрнут, правильно настроен и вы просто хотите развернуть в нём ваше приложение.

В этой статье не просто перечислены известные антипаттерны деплоя в Kubernetes, но и предлагаются соответствующие решения. Вы можете проверить ваши процессы развёртывания и исправить существующие проблемы без поиска дополнительной информации.

Pulsar или Kafka — что лучше? Здесь мы обсудим плюсы и минусы, распространенные мифы и нетехнические критерии, чтобы найти лучший инструмент для ваших задач.

Обычно я рассказываю об Apache Kafka и ее экосистеме. О Pulsar за последние годы меня спрашивали только коммитеры и авторы Pulsar. Они задавали сложные технические вопросы, чтобы показать, что Kafka не идет ни в какое сравнение с Pulsar. На Reddit и подобных платформах разгораются яростные и очень субъективные споры на эту тему. Я поделюсь своей точкой зрения, основанной на многолетнем опыте работы со стриминговыми опенсорс-платформами.

Предлагаю ознакомиться с расшифровкой доклада 2019 года Сергея Печенко "Ansible — это вам не bash!"

1. С помощью синхронного вызова java-кода.
2. Создание external task.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Anatomy of Channels in Go" автора Uday Hiwarale.

Что такое каналы?

Канал — это объект связи, с помощью которого горутины обмениваются данными. Технически это конвейер (или труба), откуда можно считывать или помещать данные. То есть одна горутина может отправить данные в канал, а другая — считать помещенные в этот канал данные.

Создание канала

Go для создания канала предоставляет ключевое слово chan. Канал может передавать данные только одного типа, данные других типов через это канал передавать невозможно.

Так повелось, что разработчики, еще только начинающие знакомиться с Go, часто сталкиваются с проблемой выбора рабочей директории для Go-проектов. Вот и в чате конференции GolangConf тоже задавался этот вопрос. Новые гоферы часто пугают друг друга словами GOPATH и GOROOT. Однако, в руководствах по быстрому старту с текущей версией Go (1.13) упоминания эти двух «страшных» слов вообще нет.

Почему мы вообще хотим писать конкурентный код? Потому что процессоры перестали расти по герцовке и начали расти по ядрам. С каждым годом увеличивается количество ядер процессора, и мы хотим их эффективно утилизировать. Go — тот язык, который создан для этого. В документации так и написано.

Мы берём Go, начинаем писать конкурентный код. Конечно, ожидаем, что легко сможем обуздать мощь каждого ядра нашего процессора. Так ли это?

Меня зовут Артемий. Этот пост — вольная расшифровка моего доклада с GopherCon Russia. Он появился как попытка дать толчок людям, которые хотят разобраться, как писать хороший, конкурентный код.

Видео с конференции GopherCon Russia

DevOps- и SRE-инженеры уже, наверное, не раз слышали о Prometheus.

Prometheus был создан на SoundCloud в 2012 году и с тех пор стал стандартом для мониторинга систем. У него полностью открытый исходный код, он предоставляет десятки разных экспортеров, с помощью которых можно за считанные минуты настроить мониторинг всей инфраструктуры.

Prometheus обладает очевидной ценностью и уже используется новаторами в отрасли, вроде DigitalOcean или Docker, как часть системы полного мониторинга.

Что такое Prometheus?
Зачем он нужен?
Чем он отличается от других систем?

Если вы совсем ничего не знаете о Prometheus или хотите лучше разобраться в нем, в его экосистеме и всех взаимодействиях, эта статья как раз для вас.