Приветствую всех любителей Infrastructure as Code.

Как я уже писал в предыдущей статье, я люблю заниматься автоматизацией инфраструктуры. Сегодня представляю вашему вниманию вариант построения GitOps для реализации подхода Monitoring as Code.

На этот раз статья будет короткой и во многом самоочевидной. Потому что большинство потенциальных пользователей просто не знают о такой возможности, а сама настройка проста, как апельсин.

Oracle, придя на рынок облачных сервисов, активно привлекает новых клиентов. И одним из инструментов такого привлечения являются Always Free сервисы - зарегистрировавшийся клиент может пользоваться каким-то достаточно ограниченным набором ресурсов, как это следует из названия, бесплатно и неограниченно во времени. В список этих ресурсов входит два compute инстанса (каждый 2 ядра, 1GB RAM, 45GB HDD), которые можно использовать подо что угодно, но в нашем случае мы можем построить на них полностью бесплатный OpenVPN-сервер, буквально не умея практически ничего, кроме тыкания в кнопку Next. Чем мы и займемся.

Kubevious — это революционная панель управления Kubernetes, намного функциональнее существующих аналогов. Она имеет множество интересных функций, но в этой статье мы сосредоточимся на описании мощного механизма правил, который позволяет вам находить и группировать ресурсы Kubernetes для решения поставленной задачи.

Хабр, привет!

В лаборатории моделирования природных систем Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО мы активно исследуем вопросы применения автоматического машинного обучения для различных задач. В этой статье мы хотим рассказать о применении AutoML для эффективного прогнозирования временных рядов, а также о том, как это реализовано в рамках open-source фреймворка FEDOT. Это вторая статья из серии публикаций, посвященной данной разработке (с первой из них можно ознакомиться по ссылке).

Все подробности — под катом!

Сегодня пользователи требуют оперативности, новейших и лучших функций и нулевого времени простоя своих приложений. Компании быстро осваивают возможности облака, чтобы удовлетворить потребности пользователей, повысить масштабируемость и доступность приложений. Однако для того, чтобы полностью использовать облако и оптимизировать экономию средств, приложения должны разрабатываться с учетом облачности. Это означает не только изменение способа создания приложений, но и изменение практики разработки в организации для принятия этого архитектурного стиля, ориентированного на облачные вычисления.

Команда .NET собрала коллекцию бесплатных ресурсов, чтобы помочь вам ускорить процесс разработки облачных приложений. Независимо от того, модернизируете ли вы свое приложение или создаете что-то новое, у нас есть рекомендации, которые помогут вам принять решение. Эти руководства актуальны и включают новейшие и лучшие облачные функции платформы .NET.

- 3 ресурса с гайдами

- сайт с учебными модулями

- 8 книг

- ресурс с примерами архитектуры

Все это под катом!

В прошлой части были рассмотрены рекомендации по множеству механизмов Kubernetes для оптимального деплоя высокодоступных приложений включая особенности работы планировщика, стратегии обновления, приоритеты, пробы и т.п. Во втором и заключительном материале поговорим о трёх важных оставшихся темах: PodDisruptionBudget, HorizontalPodAutoscaler, VerticalPodAutoscaler, — продолжив нумерацию из первой части.

Развернуть в Kubernetes приложение в минимально рабочей конфигурации нетрудно. Но когда вы захотите обеспечить своему приложению максимальную доступность и надежность в работе, вы неизбежно столкнётесь с немалым количеством подводных камней. В этот статье мы попытались систематизировать и ёмко описать самые важные правила для развертывания высокодоступных приложений в Kubernetes.

Функциональность, которая не доступна в Kubernetes «из коробки», здесь почти не будет затрагиваться. Также мы не будем привязываться к конкретным CD-решениям и опустим вопросы шаблонизации/генерации Kubernetes-манифестов. Рассмотрены только общие правила, касающиеся того, как Kubernetes-манифесты могут выглядеть в конечном итоге при деплое в кластер.

CronJob’ы полезны для создания периодических и повторяющихся задач, таких как создание бэкапов или отправка электронных писем. CronJob’ы также могут планировать отдельные Job’ы (задачи, задания - здесь и далее используется английский термин, чтобы избежать путаницы) на конкретное время, например, запланировать Job на то время, когда ваш кластер, скорее всего, будет простаивать. Job’ы Kubernetes в первую очередь предназначены для краткосрочных и пакетных рабочих нагрузок (workloads).

Прежде чем начать я бы хотел отметить, что это всего лишь небольшой туториал по быстрому старту для тех кто, как и я, ни разу не использовал Kafka на практике

Некоторые время назад сильно увлёкся потреблением информации с научно-популярным уклоном. Но как не заблудиться в миллионах книг? Ресурс то ограничен. А значит придётся выбирать.

Удалось собрать библиотеку по 4 разделам:

Раздел 1. Законы науки и мышление
(Математика, Рациональность, Научный метод, Когнитивные искажения, Нейрофизиология, Ошибки мышления, Доказательная медицина)

Раздел 2. Законы природы
(Физика, Математика, Теория относительности, Квантовая механика, Астрофизика, Астрономия, Изобретения и открытия)

Раздел 3. Законы жизни
(Абиогенез, Теория эволюции, Молекулярная биология, Биоинформатика, Биология клетки, Антропогенез)

Раздел 4. Художественный научпоп / Научная фантастика

Эта статья является развёрнутым комментарием к другой статье. Обычно я прохожу мимо, но сейчас меня почему-то задело.

Что такое Kubernetes?

Всем привет! В этой статье я постараюсь описать, что такое фильтр Блума, рассказать о его назначении и показать сценарии, в которых его можно использовать. Я также реализую фильтр Блума на Python с нуля в целях облегчения понимания его внутреннего устройства.

Привет! Меня зовут Константин Евтеев, я работаю в Авито руководителем юнита DBA. Наша команда развивает системы хранения данных Авито, помогает в выборе или выдаче баз данных и сопутствующей инфраструктуры, поддерживает Service Level Objective для серверов баз данных, а еще мы отвечаем за эффективность использования ресурсов и мониторинг, консультируем по проектированию, а возможно и разрабатываем микросервисы, сильно завязанные на системы хранения, или сервисы для развития платформы в контексте хранилищ.

Я хочу рассказать, как мы решили один из вызовов микросервисной архитектуры — проведение бизнес-транзакций в инфраструктуре сервисов, построенных с помощью паттерна Database per service. С докладом на эту тему я выступал на конференции Highload++ Siberia 2018.

Важная характеристика Docker-контейнеров — эфемерность. В любой момент контейнер может рестартовать: завершиться и вновь запуститься из образа. При этом все накопленные в нём данные будут потеряны. Но как в таком случае запускать в Docker приложения, которые должны сохранять информацию о своём состоянии? Для этого есть несколько инструментов.

В этой статье рассмотрим docker volumes, bind mount и tmpfs, дадим советы по их использованию, проведём небольшую практику.

Данная статья рассчитана на новичков. Если вы опытный ниндзя, просто вспомните о том, как когда-то подобная информация могла быть полезной и для вас.

Kubernetes был создан Google на основе собственного опыта работы с контейнерами в производственной среде, и своим успехом он во многом обязан именно Google.

Так что же такое Kubernetes и для чего мы в принципе хотим использовать именно его, а не обычные контейнеры, например Docker.

Введение

Давно хотел написать про мифы о CAP теореме, но как-то все не доходили руки. Однако, почитав очередной опус, схватился за голову и решил разложить все по полочкам, чтобы в мозгах возникла стройная картина.

Событие, когда какая-то статья вызывает бурю эмоций, — крайне редкое. Первый раз такое возникло, когда я прочитал про chained replication. Меня пытались убедить, что это мощный подход и что это лучшее, что могло произойти с консистентной репликацией. Я сейчас не буду приводить доводы, почему это плохо работает, а просто приведу говорящую цитату из статьи Chain Replication metadata management:

Split brain management is a thorny problem. The method presented here is one based on pragmatics. If it doesn’t work, there isn’t a serious worry, because Machi’s first serious use case all require only AP Mode. If we end up falling back to “use Riak Ensemble” or “use ZooKeeper”, then perhaps that’s fine enough.

В моем вольном пересказе это означает примерно следующее: "У нас тут есть некий алгоритм. Мы не знаем, будет ли он работать правильно или нет. Да нам это и не важно". Хотя бы честно, сэкономило кучу времени, спасибо авторам.

И тут, значит, попадается на глаза статья: Spanner, TrueTime & The CAP Theorem. Её мы разберем по полочкам ближе к концу, вооружившись понятиями и знаниями. А перед этим разберем самые распространенные мифы, связанные с CAP теоремой.

Чем контейнеры отличаются от виртуальных машин, почему Docker настолько популярен, что такое Kubernetes и в чём его преимущества и недостатки. В интервью АйТиБороде СТО «Слёрма» Марсель Ибраев и старший инженер Southbridge Николай Месропян рассказали о контейнеризации понятным языком. Мы перевели интервью в текст для тех, кому лень смотреть.
Мне не лень смотреть, мне лень читать