DevOps *

Этот комикс – видение DevOps-команды «Онланты» Иллюстрированного детского путеводителя по Kubernetes от Cloud Native. На примере маленького приложения Фиппи разбираемся, что такое Kubernetes и в чем особенности этой технологии.

Встречайте новую главную героиню и внимательно следите за ее путешествием!

В этой статье мы расскажем подробно про систему поблочной сборки и подводные “камни” реализации подобной системы под «1С-Битрикс» для frontend-разработчиков.

Блочная редактируемость

Нам требовалось разработать сайт на базе CMS «1С-Битрикс: Управление сайтом» и при этом предоставить контент-менеджерам полную власть над страницами и их содержимым. Контент-менеджеры \читай не разработчики\ должны иметь возможность собирать страницы из заранее созданных блоков, определять порядок этих блоков на странице, управлять настройками дополнительного визуального оформления для каждого из блоков и редактировать контент в рамках поддерживаемых типов данных. И всё это управляется через визуальный редактор Битрикса без необходимости вручную создавать новый инфоблок для каждого блока на странице. Такую систему можно назвать “Блочная редактируемость”.

Привет, хабр! С удивлением обнаружил, что здесь нет ни одного упоминания Grafana OnCall, Incident Response Tool с открытым исходным кодом от Grafana Labs. И это нужно исправлять, ведь мы бурно растем как по звездочкам на гитхабе, так и как часть Grafana Cloud, а в issues на гитхабе, в основном, встречаются техлиды из FAANG.

Если кратко, OnCall — это инструмент, который поможет организовать надежные оповещения/реагирование на инциденты в команде, соблюдать SLA и не просыпаться ночью от звонков.

CI/CD стал неотъемлемой частью процесса разработки ПО, как в крупных, так и в небольших компаниях и проектах, в том числе open source.

Самыми популярными CI/CD-системами является GitLab и Jenkins. Обе эти системы являются мощными, расширяемыми и включают множество дополнительных возможностей. С помощью этих систем можно построить CI/CD любой сложности.

Но часто бывает, что что нужно максимально простое и прямолинейное решение, а не функциональность.

В этом случае Ansible Semaphore это то что нужно.

Ansible — топовое решение для управления парком геораспределенных серверов и позволяет конфигурировать нужные состояния с помощью кода. Но даже несмотря на популярность решения, в том числе среди российских разработчиков, не все знают, как оптимизировать работу с этим инструментом, из-за чего вынуждены работать с «костылями».  

Делимся советами, как «выжать» из Ansible по-максимуму, не сталкиваясь с проблемами.

Приветствую! Меня зовут Алексей Денискин, я тимлид мобильной команды СберМаркета. В этой статье я на примере покажу, как организовать CI для мобильных приложений на Android и iOS. Я буду использовать GitLab CI, но описанный подход применим к большинству стандартных стеков.

Привет, Хабр! Недавно мы выпустили новую функциональность в продукте VMmanager — интеграцию с Terraform и Swagger для работы в рамках концепции Infrastructure as Code.

В этой статье я хочу крупноуровнево рассказать о таком подходе, немного раскрыть составляющие нашей интеграции и представить пример решения такой задачи в VMmanager. 

Кто-нибудь из вас когда-нибудь слышал о теории “Чёрный лебедь”? Если говорить вкратце, то данная теория рассматривает труднопрогнозируемые события, которые несут за собой огромные последствия для всей системы. К примеру, ваш кластер k8s располагается в ДЦ в конкретно взятом регионе. Всё было прекрасно, но с берега пришло цунами и его затопило, вследствие чего все сервера стали недоступны и ваше приложение не работает. Так кто же в этом будет виноват? Карма? Подводные землетрясения? Ответ прост - вы сами.

Всем привет! В данной статье я расскажу о том, как наша компания смогла сэкономить за счет внедрения Azure SQL Elastic Pool. Дополнительно будут примеры Azure REST API для энумерации SQL Servers, для энумерации SQL databases и для получения метрик.

Самые пытливые в конце статьи узнают сэкономленную величину. Здесь исходники

Зачастую, приложение, у которого происходит существенный рост пользователей оказывается не готово к этому. Требования к быстродействию и доступности растут, а инфраструктура и архитектура приложения не позволяют их обеспечить.

Стоявшая передо мной задача: улучшить инфраструктуру и качество работы приложения, успевшего вырасти из MVP и стенда для одного клиента в популярный SaaS. Отсутствие отказоустойчивости и масштабируемости компонентов сервиса начало ощутимо мешать пользователям. Настала пора адаптировать приложение под кластерный режим.

Приложение работало в контейнерах, а оркестрация осуществлялась с помощью Docker Compose. Компоненты приложения не задумывались готовыми к запуску в кластерном режиме, что, разумеется, нормальная ситуация для раннего этапа многих проектов: бизнес требует быстрой доставки новых функций, и на преждевременную оптимизацию не всегда можно и нужно тратить время. Но в какой-то момент именно стабильность и быстродействие становятся самыми важными функциями. 

Каково мигрировать приложение с уже сформированным техническим стеком и базой пользователей? Какие есть варианты решения, подводные камни? Как оценить есть ли смысл в таких трудозатратах? В этой статье я поделюсь своим опытом переноса приложения из Docker Compose в Kubernetes.

Как бы мы себя не обманывали - Размер имеет значение! И конечно, мы будем говорить о размере нашего андроид приложения, куда мы добавляем кучу классных features, и даже не задумываемся как это может негативно повлиять на размер приложения. Поэтому мы научимся обнаруживать регрессию размера нашего приложения на CI для автоматизации этого процесса. В данной части, обсудим как можно легко проверять размер в development ветке.

Про Shift Left вы наверняка знаете — в контексте DevOps или QA об этом часто пишут. А что за зверь такой — Shift Left Security (SLS)? Вроде новый термин, свежий, «хайповый»? Отнюдь, концепция смещения влево процессов безопасности появилась вместе с DevOps. И они друг от друга неотделимы. Процессы идут в контексте исторического развития, а подтверждение этому — отчеты и документация, например, GitLab. Попробую доказать это утверждение. 

Даже если у вас большой опыт работы с Apache Kafka, время от времени наверняка случается зайти в тупик. Например, когда вы конфигурируете и изучаете клиенты или настраиваете и отслеживаете брокеры. Попробуй за всем уследить, когда в конвейере Kafka столько компонентов. В этой статье описано пять частых ошибок и советы по тому, как их избежать на всех этапах — от конфигурирования клиентов и брокеров до планирования  и мониторинга. Эти рекомендации сэкономят вам время и силы.

Прим. перев.: автор этого материала — Герман Осин, старший архитектор решений в Provectus. Осин сравнивает функциональность восьми UI-инструментов, которые помогают решить проблемы наблюдаемости и мониторинга Apache Kafka. Стоит отметить, что обзор скорее вводный. Он будет полезен для первоначального знакомства с возможностями решений.

Apache Kafka — незаменимый инструмент для обработки данных в реальном времени и отслеживания активности приложений. К сожалению, мониторинг кластеров Apache Kafka и управление ими — непростая задача. Решить ее помогают сторонние коммерческие или Open Source-инструменты с графическим интерфейсом и дополнительными функциями в области администрирования и мониторинга.

В статье представлен краткий обзор таких инструментов.

Представим, что мы маленькая компания. Мы хотим перенести рабочие нагрузки в Kubernetes, но нас очень волнует вопрос безопасности. Мы уже создали кластеры, опираясь на рекомендации по безопасности из официальной документации Kubernetes. Бизнес растёт, и нам нужно что-то изменить, чтобы защитить среду Kubernetes и в то же время управлять действиями конечных пользователей в кластере. Мы используем встроенные возможности Kubernetes, вроде управления доступом на основе ролей (RBAC), политик безопасности pod’ов, политик сети, управления secret’ами и т. д.

В какой-то момент мы понимаем, что нам нужны более детальные настройки. Например, мы хотим запретить развёртывание pod’ов, если образ поступает из ненадёжного реестра. Встроенных функций нам уже не хватает, и мы начинаем обдумывать собственные политики, удовлетворяющие нашим требованиям.

Допустим, мы сформулировали политики. Как теперь легко и быстро применить их в среде Kubernetes? В статье мы ответим на этот вопрос.

Привет! Хорошо налаженным CI/CD сложно кого-то удивить, потому что чаще всего это происходит в классических IT-компаниях. А в них не бывает таких жестких ограничений в плане информационной безопасности.

Как вы понимаете, у нас в СИБУРе с этим дела обстоят немного иначе. Но мы все равно осилили развернуть полноценный CI/CD в рамках целых предприятий — теперь в пару кликов мы можем разворачивать новые релизы ПО на всех наших заводах. В этом посте я расскажу, что именно мы сделали.

Наш продукт называется “IoT-Платформа СИБУР” и он распределенный: центральный репозиторий с образами нашего софта лежит на серверах в корпоративном центре, а сама платформа устанавливается на сервер каждого завода. И делалось это обычно заботливыми руками отдельно взятых специалистов. Мы решили автоматизировать процесс обновлений версий платформы на каждом заводе, и вышло так, что мы стали первым продуктом в цифровизации СИБУРа, который автоматизировал деплой на заводы (из единого репозитория в корпоративном центре).

Разработчики любят спорить о языках программирования и инструментах. Если опустить типичные претензии, обычно все сводится к тому, что люди просто защищают свой выбор. Это проявление тенденции оправдывать и защищать свои инвестиции - время потраченное на изучение используемых языка и инструментов. И в этом есть смысл. Но не всегда это поведение является рациональным.

Принципы Site Reliability Engineering (SRE) в последнее время очень популярны, отчасти благодаря знаменитой книге о SRE в Google, где говорится о золотых сигналах, за которыми нужно следить, чтобы наши системы работали быстро и безотказно в любых масштабах.

Все понимают, что это важные сигналы, но не все знают, как их отслеживать. Об этом всем мы расскажем в данной статье.

В конце декабря 2020 года я написал несколько статей на Хабре по своему опыту использования GitHub в обучении студентов (ссылки на них будут в конце сей статьи).

Сегодня же хочу рассказать об автоматизации проверки кода студентов. Примеры будут про C#, т.к. это мой основной язык, на котором я преподаю программирование.

Для меня при обучении программированию важно, чтобы студенты умели не только правильно решать задания, но и красиво писать код. В обучении и проверки заданий я использую EditorConfig, dotnet cli и GitHub Actions. Но обо всём по порядку.

У нас в Газпромбанке сложилась довольно интересная ситуация. Банк относительно недавно начал активно работать с розницей, которая как локомотив начала тянуть все внутрибанковское IT и менять характер работы всех подразделений.

Одна из главных наших проблем (впрочем, как и у многих) — долгие релизы, низкое качество кода, недоступность и нестабильность систем на тестовых полигонах. Но главное —  интеграционные релизы. Когда несколько команд одновременно пытаются зарелизить свои доработки, нужно много времени и средств, чтобы синхронизировать всех. При этом каждый привносит новые баги, все начинают бегать кругами, спотыкаться, фиксить, перенакатывать… В итоге качество продукта низкое, а пользователь смотрит на это все с недоумением.

Как с этим всем бороться? Вот короткий рецепт от нас: избавиться от интеграционных релизов. Вообще. Собрать автономные, кросс-функциональные команды, каждая из которых будет выполнять свою задачу, не толкаясь локтями с другими. Для этого перепилить пайплайн, повысить инженерную культуру, ввести стандарты и так далее. Подробнее — под катом.