В августе Яндекс.Деньги провели митап Jiramania. На нем разработчики и администраторы рассказали про отмычки и ноу-хау по работе с Jira.

Помимо неспешных бесед за кофе и круассанами, Гончик Цымжитов из ITIVITI поделился перцовыми пластырями от боли обновления Jira. После чего на сцену вышел Вадим Гаузяк из СберТеха с результатами своего исследования дедлока в agile-плагине Jira 7.

Но хватит интриг — под катом вы найдете оба доклада.

Эта статья посвящена эволюции разработки и администрирования, и определению собственной позиции во всеобщей картине всего. Статья вдохновлена слайдами Marc Hornbeek, но имеет к ним опосредованное отношение. Для широкого круга хаброжителей (опсов, девов и девопсов).

В работе DevOps/Администраторов зачастую возникают моменты, в которые необходимо куда-то кому-то срочно предоставить доступ. Будь то инстанс докера, один из многочисленных контейнеров или какой-то внутренний сервис.

Все знают о возможностях nginx с точки зрения проксирования трафика, балансировки нагрузки между серверами и прочих полезных вещей, помогающих объединять разрозненные сервисы. Однако задача разрешения проблем возникающих в процессе разработки намного обширнее.
Основной посыл данной статьи — показать нестандартный подход к казалось бы простым вещам, таким как предоставление временного доступа внутрь закрытого сегмента.

Это рассказ про самописнный велосипед, которым я постарался выполнить главный завет системного администратора — чтобы всё работало, но я ничего не делал. )

Kubernetes — это предназначенный для контейнерной оркестровки фреймворк с открытым исходным кодом. Он был создан с учетом богатейшего опыта Google в области создания сред управления контейнерами и позволяет выполнять контейнеризованные приложения в готовом к промышленной эксплуатации кластере. В механизме Kubernetes много движущихся частей и способов их настройки — это различные системные компоненты, драйверы сетевого транспорта, утилиты командной строки, не говоря уже о приложениях и рабочих нагрузках.

По ходу этой статьи мы установим Kubernetes 1.6 на реальную (не виртуальную) машину под управлением Ubuntu 16.04 примерно за 10 минут. В результате у вас появится возможность начать изучать взаимодействие с Kubernetes посредством его CLI kubectl.

• серверы
  
  
  • настройки безопасности (пользователи, группы, права, межсетевые экраны);
  • установленные приложения и библиотеки;
  • настройки работы приложений (лимиты по дискрипторам, памяти, времени CPU и т.д.);
  • резервное копирование;
  
  
• системы мониторинга за работой прикладного и системного ПО;
• конфигурационные файлы самого продукта, его компонентов, вспомогательных системных и прикладных приложений
• ...

Самодостаточная система — это та, которая способна восстанавливаться и адаптироваться. Восстановление означает, что кластер почти всегда будет в том состоянии, в котором его запроектировали. Например, если копия сервиса выйдет из строя, то системе потребуется ее восстановить. Адаптация же связана с модификацией желаемого состояния, так чтобы система смогла справиться с изменившимися условиями. Простым примером будет увеличение трафика. В этом случае сервисам потребуется масштабироваться. Когда восстановление и адаптация автоматизировано, мы получаем самовосстанавливающуюся и самоадаптирующуюся систему. Такая система является самодостаточной и может действовать без вмешательства человека.

Как выглядит самодостаточная система? Какие ее основные части? Кто действующие лица? В этой статье мы обсудим только сервисы и проигнорируем тот факт, что железо также очень важно. Такими ограничениями мы составим картину высокого уровня, которая описывает (в основном) автономную систему с точки зрения сервисов. Мы опустим детали и взглянем на систему с высоты птичьего полёта.

Если вы хорошо разбираетесь в теме и хотите сразу всё понять, то система изображено на рисунке ниже.

Средние значения нагрузки (Load averages) — это критически важная для индустрии метрика. Многие компании тратят миллионы долларов, автоматически масштабируя облачные инстансы на основании этой и ряда других метрик. Но на Linux она окутана некой тайной. Отслеживание средней нагрузки на Linux — это задача, работающая в непрерываемом состоянии сна (uninterruptible sleep state). Почему? Я никогда не встречал объяснений. В этой статье я хочу разгадать эту тайну, и создать референс по средним значениям нагрузки для всех, кто пытается их интерпретировать.

Docker замечательно справляется с изолированием приложений и их окружений, облегчая распространение и репликацию состояний между различными средами (dev, test, beta, prod и т. д.). Его использование позволяет избавиться от проблемы «на моей машине все работает» и помогает с легкостью масштабировать приложение по мере его роста.

Docker особенно хорош в том случае, когда у приложения много зависимостей или оно требует использования специфических версий библиотек и инструментов конфигурирования.

В этой статье мы возьмем простое приложение на Rails и подготовим его для использования в Docker-контейнере («докеризуем»).

Немного текста про поддержку IPv6 в докере и ещё кой-какие нюансы docker networking.

IPv4

Для разминки рассмотрим обычную IPv4-only систему. На хост-машине есть интерфейс eth0. К этому интерфейсу привязан внешний IP-адрес. Ещё есть loopback интерфейс. Когда на такую машину мы устанавливаем docker, он создаёт себе дефолтную сеть с названием bridge. Для этой сети на хост-машине создается еще один интерфейс docker0. У него тоже появляется ip адрес, например, 172.17.0.1. Когда мы запускаем контейнер, докер выделяет контейнеру адрес из выбранной сети (bridge по умолчанию). Например, 172.17.0.5. Внутри контейнера появляется интерфейс eth0 и на нём адрес 172.17.0.5. Итак, с адресами базово разобрались. Теперь попробуем понять, как процесс внутри контейнера может обращаться к внешним ресурсам и как сделать так, чтобы можно было снаружи сходить в контейнер.