В сегодняшних реалиях платформа контейнеризации Kubernetes широко используется в различных проектах. С ростом популярности и всеобщего использования платформы она стала часто фигурировать при прохождении собеседований на некоторые IT-вакансии, включая такие направления как DevOps, SRE, системное администрирование, разработка, эксплуатация. При этом стоит отметить, что вопросы могут быть как очень простыми, связанными с описанием компонентов кластера Kubernetes, так и более сложными, относящимися к работе с сетью внутри кластера и работе с сетевыми политиками. Сегодня мы разберем топ вопросов, которые задают на собеседованиях при трудоустройстве, а также подробно на них ответим.

Привет, Хабр! Меня зовут Глеб Типсин, я являюсь ведущим разработчиком продукта «Системы персонализации и геймификации» в SM Lab.

В этой статье мы разберём, как устроены метрики в Prometheus, как происходит их сбор, а также что с ними можно делать. Кроме того, обсудим подходы в мониторинге, архитектуру Prometheus и её ограничения.

Материал подойдёт тем, кто только знакомится с мониторингом и хочет освоить «базу», а также тем, кто уже работает с Prometheus, но хочет "освежить" свои знания и узнать что-то новое.

Если вы впервые столкнулись с необходимостью поднять DNS-сервер для локальной сети под Linux, то эта статья – для вас. Преимущество предлагаемого способа – простота: сервер можно настроить буквально за несколько минут. Но этот способ, скорее всего, не подойдёт для продакшн серверов.

Автор статьи провёл несколько часов в борьбе с ошибками, багами и непонятным поведением системы прежде чем получил стабильный результат.

Начну с плюсов и полезных фишек:

1. Самое главное на мой взгляд это легковесность, всего 10мб

2. Меньше движений(всё легко, быстро и красиво)

3. Больше степеней свободы(куча фишек которые не всегда есть в приложениях)

4. Вы можете быть "Призраком"(вы в сети и видите сообщение, но в статусе вы не в сети)

5. Клиент можно установить на самое разное железо, включая такое скромное, как Raspberry Pi или Orange PI(на котором и будут показаны примеры ниже)

Но не всё так легко, кроме плюсов всегда есть минусы:

1. ВСЁ КОМАНДАМИ(это очень часто пугает, и многие могут подумать что это что-то выше их понимания)

2. Всё на английском(хотя я уже держу в планах создание перевода)

3. Надо разбираться, а на это нужно время

Из этого вы уже сами должны решить, есть ли смысл!

Что такое SD-WAN? Это пересылка разных типов IP трафика в разные каналы в зависимости от разных условий.

Для лучшего понимания Что такое SD-WAN и как оно работает я создал упрощённую модель в симуляторе eve-ng, включающую 6 виртуальных маршрутизаторов Cisco, протокол BGP между R3 и R4.

В последнее время государство усилило требования к информационной безопасности. Это коснулось государственных информационных систем, критической инфраструктуры и систем обработки персональных данных. Теперь компаниям приходится выбирать между двумя вариантами защиты виртуальной инфраструктуры: использовать платформы с уже встроенной защитой или добавлять средства безопасности к обычным решениям. У обоих подходов есть свои плюсы и минусы. Особенно важно учитывать, что защищенные версии платформ обычно появляются на один-два года позже обычных. Это создает дополнительные трудности при внедрении таких решений. 

Меня зовут Александр Еремин, и я руководитель практики серверной виртуализации К2Тех. В этой статье вместе с моим коллегой Аскаром Добряковым из К2 Кибербезопасность я расскажу о восьми российских платформах виртуализации с сертификатом ФСТЭК. Вы узнаете об особенностях каждой платформы, их сильных сторонах и ограничениях. Также разберем, какие решения подойдут для разных организаций и задач. Статья будет полезна техническим специалистам и руководителям, которые планируют внедрять защищенную виртуализацию. 

Популярность Kubernetes в России продолжает расти. О трендах в развитии облачных платформ на 2025 год рассказывает глава разработки платформы контейнеризации dBrain.cloud Дмитрий Головнич.

Вы же попались на этот кликбейт?

В статье расскажу, как я написал Telegram-бота, чтобы больше не скроллить каналы с дешёвыми авиабилетами, но сразу узнавать о вкусных предложениях по странам, где я ещё не был.

За первый же месяц с ботом я купил перелёт в США и обратно в два раза дешевле стандартной цены. А сколько времени сберёг на мониторинг — не сосчитать. Поделюсь ссылками на мой проект в GitHub и названием бота. Вы сможете собрать похожее решение под свой запрос и летать в отпуск, испытывая меньше фрустрации от ценника на билеты и туры.

Недавно я писал статью - что такое 50% cpu? На системах с hyperthreading 50% cpu по метрикам означает, что большая часть ресурсов сервера уже использована. То есть cpu>50% - это уже "желтая зона", и мы ожидаем замедление всего, чего можно. Но я никогда не думал до экспериментов, что падение может быть столь катастрофическим.

Для экспериментов я использую MSSQL. Если вы не связаны с базами, прочитайте первую часть по диагонали до выводов.

Одним из важных компонентов современной разработки программного обеспечения является мониторинг. Он позволяет непрерывно следить за состоянием приложений и инфраструктуры, что дает возможность активно обнаруживать проблемы, предотвращать возникновение аварий и оптимизировать работу системы.

Метрики собирает и анализирует Prometheus – гибкая система с открытым исходным кодом, являющаяся одним из самых распространенных инструментов для реализации мониторинга.

Цель данной статьи - рассмотреть процесс разработки сервиса мониторинга на основе Prometheus и оценить его значимость в контексте современной разработки программного обеспечения.

В 2014-м я начал жарить кофе кустарно. Тогда я несколько дней работал на кухне, чтобы отправить в Абхазию тонну зерен без договора и предоплаты. Сегодня мое производство обжаривает порядка 20 тонн зерна в месяц и продает на 200 млн рублей в год.

Привет, меня зовут Рамиль, я программист в отделе разработки серверных решений ЮMoney. В этой статье расскажу о своём эксперименте с нагрузочным тестированием с помощью JMeter, Grafana и Prometheus, а также покажу, как тестировал три сценария: с двумя, 10 и 100 запросами в секунду.

Привет, всем! Мы продолжаем наш цикл статей про CI/CD Kubernetes платформу Gitorion. На очереди освещение шагов по построению платформы в Highly Available исполнении. Поскольку все компоненты платформы и пользовательские приложения запускаются в Kubernetes, начнем c построения Highly Avalable кластера Kubernetes. В статье разберем особенности штатной базы данных Kubernetes etcd, не позволившие избежать избыточности. Рассмотрим способ заменить etcd на SQL-базу с помощью Kine от проекта K3S и построить кластер Kubernetes высокой доступности на два дата центра, способный пережить падение любого из них.

Классно, когда в компании уже есть механизм оценки требований или оценку ведут архитекторы / PM-ы / PO и прочие люди, которые никак не являются аналитиками. Но у нас в компании не было сложившейся модели оценки, и каждая команда тратила большое количество времени, оценивая запросы клиентов. Тогда нам пришлось разработать собственную схему оценки требований, потратив на это много времени - сначала набирая опыт и проверяя его, затем внедряя и объясняя сотрудникам методику.

Сразу же скажу вводную по предметной области - у нас была готовая система с узкими местами по реализации, и много разного консалтинга вокруг фич по доработке (т.е. большинство фич требовало методологического подхода и можно было как реализовать "в лоб как написано", так и предложить клиенту использовать уже готовые вещи в системе, но не так, как звучит его требование).

Еще нужно отдельно оговорить то, что запросами у нас в Компании занимались в-основном аналитики не потому, что они знают, сколько занимает реализация каждой фичи, а потому что технические специалисты (разработчики и архитекторы) хотели детального описания того, что нужно будет разработать. Так как фичи в большинстве своем были плюс-минус похожи (доработать карточку, сделать процедуру и т.д.), аналитик мог на основании своего опыта и наших подсказок для оценки проставить нужное число часов разработки. За сложными и новыми вещами, конечно, аналитики обращались за помощью к архитекторам.

Ниже я расскажу, какую схему мы стали применять для оценки требований.

Есть множество путей развернуть свой Kubernetes. Все они разные, выбор зависит от вашего бюджета, от того, какие задачи вы планируете решать, для каких нагрузок и что в конечном итоге вы планируете получить. В этой статье мы быстро пройдёмся по различным способам инсталляции, а затем попробуем развернуть свой K8s кластер на виртуальных машинах, воспользовавшись гипервизором второго типа (VirtualBox). Но это будет не условная Ubuntu, на которую мы будем ставить необходимые компоненты, а целая операционная система, разработанная специально для Kubernetes — Talos Linux!

За последние три года размер данных Notion увеличился в 10 раз из‑за роста количества пользователей и объёмов контента, с которым они работают. Удвоение этого показателя происходило каждые 6–12 месяцев. Нам нужно было справиться со стремительным ростом размеров данных, соответствуя при этом постоянно растущим требованиям, которые выдвигали критически важные сценарии использования наших продуктов и аналитических систем. Особенно это справедливо в применении к новым функциям Notion AI. Для того чтобы решить эти задачи нам нужно было создать озеро данных Notion и обеспечить его масштабирование. Вот как мы это сделали.

Привет! Меня зовут Александр Щербаков. Я DevOps команд страхования в Банки.ру. На своём карьерном пути я успел поработать эникейщиком, системным администратором и, наконец, DevOps‑инженером с несколькими командами разработки. Как и любой инженер, я стремлюсь постоянно совершенствоваться: получать новые знания, изучать как устоявшиеся, так и только появившиеся технологии.

И здесь сразу появляется главная проблема — для развития DevOps нужна среда, где можно запускать ПО для исследования. Разработчикам проще: открыл документацию, скачал IDE, начал пробовать и изучать новую технологию. А вот DevOps‑инженеру одной только IDE будет мало, так как часть его работы как минимум завязана на Linux серверах. Поэтому важно не просто знать, как использовать готовые решения, но и понимать, как они функционируют на уровне инфраструктуры.

Чтобы получить это понимание, нужно уметь разворачивать и настраивать серверы самостоятельно. В этом поможет работа с домашним сервером. Она позволит глубже погрузиться в процессы, увидеть, как все устроено изнутри, и набраться практического опыта для решения реальных задач. На мой взгляд, такой подход гораздо эффективнее, чем просто взаимодействие с облачными сервисами.

У меня есть опыт приобретения и развёртки домашнего сервера, поэтому я решил написать серию статей, в которых расскажу о подготовке и поэтапной установке сервера.