Приятно много просмотров получила статья про рабочий день DevOps-инженера.

Это мотивировало сделать фокус еще на некоторых особенностях нашей инженерной работы, поэтому продолжаю разговаривать с Дмитрием, тимлидом DevOps-команды в Git in Sky. Его общий стаж стаж в статусе тимлида — с 2016 года.

В отличие от многих коллег по рынку мы не боимся брать джунов. С ними очень легко, потому что мы… любим и умеем их готовить 🙂. Нюанс в том, что для быстрого развития подойдет не любой человек с рынка труда. В этой статье расскажу о том, какие качества соискателя нам важны и как получается, что специалист уверенно развивается без серьезных вложений с нашей стороны.

Эволюционируя из рядового сисадмина в DevOps-а, специалисты начинают заботиться о разработке. В среднем разработчики об инфраструктуре знают не очень много: вполне может добавить скрипт, который обрушит кластер. Поэтому наша задача как девопсов сделать систему максимально отказоустойчивой, автоматизировать рутину, выстроить процессы CI/CD, настроить мониторинг и вообще следовать подходу “Инфраструктура как код”.

Но это в теории. На практике это возможно, только если в систему никто не вносит никаких изменений, а так не бывает. Поэтому жизнь DevOps - постоянный “День Радио” в отдельно взятой инфраструктуре.

Врезка: “День Радио” — это фильм с сюжетом, что в прямом эфире вот-вот должен стартовать марафон, но за десять минут до начала выясняется, что заранее подготовленная тема перехвачена конкурентами. И начинается суета и множество сюжетных поворотов и проблем 🙂

Я поговорил с Дмитрием, тимлидом DevOps-команды в Git In Sky. Обсудили, как выглядит его типичный рабочий день и какие задачи стоят перед командой в условиях активно растущего рынка SRE-аутсорсинга.

В статье расскажу, как настроить мониторинг Apache NiFi и алерты при переполнении очереди по достижении 8000 FlowFiles.

Зачем вам читать эту статью? Переполнение очереди FlowFiles в Apache NiFi может привести к замедлению или остановке обработки данных, мониторинг позволит своевременно среагировать на проблемы с производительностью и выявить узкие места.