CEO в Southbridge
Фото Florencia Viadana, Unsplash.com
После почти пятилетних разработок протокол HTTP/3 наконец приближается к окончательному выпуску. Предыдущие итерации уже доступны как экспериментальная функция, но в 2021 году мы ждём широкого распространения протокола. Что такое HTTP/3? Зачем выпускать его так рано после HTTP/2? Как его можно или нужно использовать? Как он влияет на производительность?
В преддверии запуска Вечерней школы по Kubernetes, в этот раз для разработчиков, подготовили интервью с Павлом Селивановым архитектором в Mail.ru Cloud Solutions и Марселем Ибраевым CTO Слёрма. Речь пойдет о том, какие конкретно знания нужны разработчику в компаниях с Kubernetes, Павел и Марсель поделятся кейсами из своей практики.
Фото Bertrand Bouchez, Unsplash.com
В прошлой статье мы с помощью Prometheus AlertManager настроили правила, чтобы отправлять уведомления через Slack при срабатывании алертов. И хотя алерты и уведомления — это удобно и полезно, сами по себе метрики не до конца объясняют проблему. Они просто показывают, что значения одного экземпляра вышли за установленные лимиты, но в распределённых системах метрики не могут отследить запрос, который проходит через несколько компонентов. С распространением микросервисов системы усложняются, поэтому мы должны проследить весь путь запроса, чтобы понять, что пошло не так. Для этого можно использовать распределённую трассировку, которая записывает действия, выполняемые в связи с запросом, и дает контекст, который мы не найдем в метриках и логах.
В этой статье мы расширим возможности observability (наблюдаемости) приложения — создадим спаны (span) и экспортируем их в распределённую опенсорс-систему Jaeger. Но сначала разберемся, что такое трейс.
Иван Чувашов, DBA Okko и Southbridge, поделился жизненными кейсами с PostgreSQL, которые помогут решить ваши проблемы.
Разберем случаи из PostgreSQL: запросы в статусе idle in transaction, выключенные контрольные суммы данных, переполнение int4, убивающие базу временные файлы и загрузку CPU.
Фото Ricardo Gomez Angel, Unsplash.com
В предыдущей статье мы задеплоили оператор Prometheus с помощью helm-чарта и на примере набора сервисов увидели, как можно собирать метрики через prom-client и экспортеры. Как вы помните, цель observability (наблюдаемости) — узнать статус системы, поэтому нужные люди должны получать уведомления, когда значения метрик выходят за установленные пределы. Для этого надо настроить алерты.
Стажёрскую программу в Southbridge мы запустили три с половиной месяца назад, чтобы найти новых коллег и поделиться знаниями и опытом с теми, кому интересно развиваться в DevOps-направлении. За это время на стажировку было принято 54 начинающих инженера, большая часть из них ещё проходит программу. Первый поток завершен, в этом посте делимся итогами и историей Михаила Снеткова, который теперь работает в одной из команд Southbridge.
В первом потоке стажёрской программы участвовало девять специалистов. До конца дошло шесть. Михаил Снетков получил оффер в Southbridge, Александр Зольников — в Слёрм, еще три инженера получили офферы в другие компании во время стажировки.
В Bestmile мы используем Terraform для AWS IaC. Но чем больше развивалась наша инфраструктура, тем запутаннее становился код Terraform.
Код Terraform стало сложнее обслуживать. Он терял эффективность. Terraform — отличный инструмент, но нуждается в дополнениях. Здесь-то и пригодится Terragrunt.
Terragrunt — это обертка (wrapper) для Terraform, которая расширяет его функционал и устраняет некоторые ограничения. Terragrunt взаимодействует с Terraform с помощью кода HCL (HashiCorp Configuration Language), поэтому Terragrunt будет выполнять код Terraform в зависимости от того, как вы определите код HCL. Именно он дает дополнительные преимущества, как описано ниже, и превращает Terragrunt в волшебный инструмент.
Фото ETA+, Unsplash.com
Представьте себе человека, который бьется над решением загадки, а вокруг собралось с десяток советчиков, которые помогают ему «найти убийцу». Знакомая ситуация? В таких случаях возникает больше вопросов, чем ответов, и если отвечать на все эти вопросы, ни на что другое времени уже не останется.
Сложно найти то, чего не знаешь и не понимаешь. Вот тут-то на помощь и приходит observability (наблюдаемость). Она помогает понять, что сломалось или плохо работает, и даже позволяет найти причину, чтобы вы могли постоянно вносить улучшения.
Под observability мы подразумеваем показатель того, насколько эффективно можно определить внутреннее состояние системы по ее выходным данным (телеметрии). Ничего нового в этом нет — мы пытаемся разобраться в работе приложений по логам с начала времен, но сейчас все осложняется облаками, контейнерами, микросервисами, многоязычными средами и т. д.
Observability основана на трех главных компонентах. Это данные телеметрии, которые можно агрегировать и анализировать, чтобы понять состояние системы:
В этой серии статей мы рассмотрим все три компонента с примерами. Начнем с метрик и опенсорс-проекта Prometheus.
Статья подготовлена на основе уроков из открытой темы "Установка LEMP стека с помощью Ansible" курса по Ansible от Слёрм. Автор – Всеволод Севостьянов, Lead Engineer в Vene.io (Affiliate marketing solution). Первые две темы курса доступны на Youtube.
Материал этого урока будет интересен тем, кто разобрался с установкой Ansible и готов написать свой первый плейбук. Результатом будет плейбук, устанавливающий nginx на удалённой машине.
Kubernetes API развиваются и периодически обновляются. Когда готов улучшенный API на замену старому, старый удаляют. См. политику Kubernetes по удалению API.
Скоро будет удалено несколько API. Это беты, которые еще можно использовать в текущих версиях Kubernetes, но они уже deprecated. Им на смену придут обновленные стабильные версии API ("GA", General availability).
В Kubernetes 1.22 (релиз ожидается в августе 2021 года) будет удалено несколько deprecated API. На странице релиза Kubernetes 1.22 можно посмотреть его график.
Павел Селиванов почти 3 года прожил на Балканах. Сначала в Черногории, потом в Сербии. Мы побеседовали с Павлом, и он рассказал о жизни в Европе, черногорских квартирах и сербской кухне, а еще почему баня с пельменями — это вам не СПА с равиоли.
Фото Cenk Batuhan Özaltun, Unsplash.com
На конференции QCon в марте я рассказывал об эволюции распределённых систем в Kubernetes. Главный вопрос: что будет после микросервисов? У вас наверняка есть мнение на этот счет. У меня оно тоже есть. В конце вы узнаете, что я думаю. Но для начала давайте обсудим потребности распределённых систем. Как эти потребности развиваются с годами, начиная с монолитных приложений до Kubernetes и таких новых проектов, как Dapr, Istio, Knative, и как они меняют наши методы работы с распределёнными системами. Попробуем сделать несколько прогнозов на будущее.
Ещё в 2020 в Southbridge не было специалиста по подбору персонала, а большинство наших инженеров устроились на работу без видеоинтервью. Мы даже не знали, как они выглядят.
Эта статья про то, как ищем новых инженеров сейчас, какие шаги нужно будет пройти после отклика на вакансию и на что обратить внимание на каждом из этих этапов.
Фото с сайта Unsplash.com
В Kubernetes не так-то просто что-то удалить — вы уверены, что удалили объект, но оказывается, что он все еще присутствует в кластере. Вы, конечно, можете выполнять команду kubectl delete в повседневных операциях и надеяться на лучшее, но знание принципов работы delete команд в Kubernetes поможет вам понять, почему некоторые объекты остаются после удаления.
В этой статье мы рассмотрим:
propagationPolicy, чтобы изменить порядок удаления.«Я как-то видел, когда в команду разработки закинули задачу распилить монолит. И всё. Люди должны были работать в два раза больше – это ужасно».Когда поступает похожий запрос, важно не наворотить дел и понять, как избежать новых трудностей. Об этом рассказал Марсель Ибраев, технический директор Слёрма.
Фото с сайта Unsplash.com
Успешные постмортемы без поиска виноватых помогают учиться на инцидентах, чтобы не допускать подобных ошибок в будущем.
Постмортем — это сам и процесс, и его результат, то есть документ, где вы описываете инцидент, его разрешение и меры, которые можно принять, чтобы такого больше не повторилось.
Правильный подход к Progressive Delivery
Команда Argo с гордостью представляет Argo Rollouts v1.0! Узнайте, зачем был запущен этот проект и как мы работали над ним. Инструкции по установке см. на странице релизов.
Фото с сайта linkerd.io
Пару лет назад ребята из Kinvolk сравнили производительность Linkerd и Istio и узнали, что Linkerd значительно быстрее и меньше Istio везде, кроме одной области. Linkerd использовала больше процессорных ресурсов в плоскости данных (data plane). Недавно мы повторили эти эксперименты с последними версиями обеих service mesh. Как показывают результаты, Linkerd не только по-прежнему заметно быстрее Istio, но и использует на порядок меньше ресурсов памяти и процессора в плоскости данных (data plane). Причем это происходит, даже если число запросов в секунду в три с лишним раза больше, чем в бенчмарке Kinvolk. Вы легко можете это повторить.
А теперь подробности.