Я управлял эксплуатацией больших Kubernetes-кластеров более трёх лет, и хочу поделиться своим минималистичным подходом к настройке терминала kubectl terminal, которая доказала свою высокую эффективность в повседневной работе. Хорошо настроенный терминал с командной строкой может значительно повысить вашу продуктивность. Это как хлеб и масло — волшебное сочетание.

Но в отличие от популярных модификаций и функциональных добавлений я верю в простую конфигурацию, не требующую установки новых бинарников, обёрток или модификаций. Особенно в случае с kubectl — нативным, достаточно хорошо спроектированным инструментом, у которого совсем мало недостатков.

Вот четыре мои простых дополнения к терминалу kubectl. С этой конфигурацией я каждый день управляю 20 большими Kubernetes-кластерами на 400 машин.

С предыдущей частью статьи можно ознакомиться, перейдя по ссылке

III Определение понятия архитектор

Врач может похоронить свою ошибку,
архитектор – разве что обсадить стены плющом.
Фрэнк Ллойд Райт.

Зачастую в ИТ отрасли, говоря об ИТ архитекторе, подразумевают продвинутого разработчика, способного самостоятельно спроектировать, а главное реализовать большую сложную систему. А иногда попросту полагают, что это следующая ступенька в профессиональной иерархии разработчиков. Например, начал молодой специалист свою карьеру разработчика, ему присвоили скромное, но почетное звание Junior. Он учится, развивается профессионально, растет над собой и коллегами, и ему, в качестве компенсации за труд и упорство, торжественно присваивается звание Middle. Но он неугомонный и дальше не останавливается в развитии, совершает ряд подвигов, самоотверженно взвалив на себя ответственность за принимаемые решения. Глядишь, и его уже удостаивают высочайшего звания Sinior. А дальше? А если он не желает почивать на лаврах успеха и хочет развиваться, ему что присвоят под звуки фанфар генеральское звание Архитектора? Так ли это?

Специально ИТ архитекторов, насколько мне известно, не готовят в вузах. Чаще всего архитекторы получаются путем селекции из уже маститых специалистов в какой-либо ИТ области, «прокачивая» дополнительными знаниями до определенного уровня.

Кстати существует профессиональный стандарт квалификационных требований системных архитекторов (5), на основании которых архитектору может быть присвоен один из шести квалификационных уровней. Будем использовать этот стандарт в ходе нашего рассмотрения темы, чтобы не упустить ничего важного в работе ИТ архитектора.

Прим. перев.: service mesh — явление, которое ещё не имеет устойчивого перевода на русский язык (более 2 лет назад мы предлагали вариант «сетка для сервисов» или «сервисная сетка», а чуть позже некоторые коллеги стали продвигать сочетание «сервисное сито»). Постоянные разговоры об этой технологии привели к ситуации, в которой слишком тесно переплелись маркетинговая и техническая составляющие. Этот замечательный материал от одного из авторов оригинального термина призван внести ясность для инженеров и не только.


Комикс от Sebastian Caceres

Введение

Если вы инженер-программист, работающий где-то в районе бэкенд-систем, термин «service mesh», вероятно, уже прочно закрепился в вашем сознании за последние пару лет. Благодаря странному стечению обстоятельств, это словосочетание захватывает отрасль все сильнее, а хайп и связанные с ним рекламные предложения нарастают словно снежный ком, летящий вниз по склону и не подающий никаких признаков замедления.

Service mesh зародилась в мутных, тенденциозных водах экосистемы cloud native. К сожалению, это означает, что значительная часть связанной с ней полемики варьируется от «низкокалорийной болтовни» до — если воспользоваться техническим термином — откровенной чуши. Но если отсеять весь шум, можно обнаружить, что у service mesh есть вполне реальная, определенная и важная функция.

В этой публикации я попытаюсь проделать именно это: представить честное, глубокое, ориентированное на инженеров руководство по сервисным сеткам. Я собираюсь ответить не только на вопрос: «Что это такое?», — но и «Зачем?», а также «Почему именно сейчас?». Наконец, попытаюсь обрисовать, почему (по моему мнению) конкретно эта технология вызвала такой сумасшедший ажиотаж, что само по себе интересная история.

Доброго времени суток, читатель!

Вот мы и подошли к заключительной части цикла статей о Канареечных релизах в Kubernetes и методах их реализации. Желаю приятного чтения и надеюсь, что данный цикл был для вас полезным.

---

Использование решения Jenkins X для выполнения Canary деплоя в кластере Kubernetes

---

В этом цикле:

1. Canary Deployment через GitlabCI + GitOps/Manual Approach
2. Canary Deployment через Argo Rollouts
3. Canary Deployment с Istio
4. (эта статья)

Что мы будем делать здесь?

Мы создадим Jenkins X k8s кластер и тестовое приложение на Python шаг за шагом. Вы можете повторять по примеру, либо просто читать, смотреть иллюстрации и результаты для получения представления о взаимодействии JenkinsX+Flagger+Istio сanary deployment и решить для себя, стоит ли эта связка более глубокого изучения.

Когда я начинал свою карьеру разработчика, моей первой работой стала DBA (администратор базы данных, АБД). В те годы, ещё до AWS RDS, Azure, Google Cloud и других облачных сервисов, существовало два типа АБД:

• АБД инфраструктуры отвечали за настройку базы данных, конфигурирование хранилища и заботу о резервных копиях и репликации. После настройки БД инфраструктурный администратор время от времени «настраивал экземпляры», например, уточнял размеры кэшей.
• АБД приложения получал от АБД инфраструктуры чистую базу и отвечал за её архитектуру: создание таблиц, индексов, ограничений и настройку SQL. АБД приложения также реализовывал ETL-процессы и миграцию данных. Если команды использовали хранимые процедуры, то АБД приложения поддерживал и их.

АБД приложений обычно были частью команд разработки. Они обладали глубокими познаниями по конкретной теме, поэтому обычно работали только над одним-двумя проектами. Инфраструктурные администраторы баз данных обычно входили в ИТ-команду и могли одновременно работать над несколькими проектами.

Привет,

Я создатель Dependency Injector. Это dependency injection фреймворк для Python.

Продолжаю серию руководств по применению Dependency Injector для построения приложений.

В этом руководстве хочу показать как применять Dependency Injector для разработки aiohttp приложений.

Руководство состоит из таких частей:

В этой статье мы будем говорить о нашей старой инфраструктуре, основанной на Nginx, ее болячках, а также выгоде, которую мы получили после миграции на Envoy. Мы сравним Nginx и Envoy различными способами. Также кратко коснемся процесса миграции, текущего состояния, а также проблем, возникших при переходе.