Зачем всё это?

Разбираю разные подходы к созданию ботов и смотрю на их эффективность

Заработает ли бот достаточно денег?
Будет ли стабильный заработок?
Достигнет ли он когда-нибудь годового дохода в $100,000?

В этом посте я отвечу на эти вопросы и дам вам несколько советов, как двигаться дальше.

Итак, вы наконец-то стали счастливым обладателем k8s-кластера: получили его в наследство, в подарок на Новый год, заказали в DataLine) и т. п. У новых клиентов и даже у опытных пользователей часто возникает вопрос, как оценить кластер и проверить его работоспособность? 

В ответ мы написали этот мануал: при выполнении всех пунктов можно закрыть 95% вопросов о состоянии здоровья кластера. Поскольку проверка такой многокомпонентной системы может стать нетривиальной задачей, подойдем к процессу как можно проще.

Привет! Меня зовут Игорь, я управляющий партнер в KTS.

Нашей компании уже 6 лет, и 4 из них мы живем с Kubernetes. До этого мы испытали все варианты деплоя приложений на серверах: начиная от простого git pull до ci/cd на нескольких серверах.

Сегодня мы на практике разберем, что нужно делать, чтобы ваше приложение оказалось в Интернете. Какие-то моменты я опущу, чтобы на забираться слишком глубоко.

В статье мы пройдем путь от написания кода до запуска в Интернете, рассмотрим необходимые для этого абстракции в Kubernetes, задеплоим приложение в облаке и разберем, что для этого необходимо.

Helm — один из самых популярных пакетных менеджеров для Kubernetes, так что познакомиться с ним поближе стоит всем, кто сталкивается с задачами деплоя приложений. Эта статья завершает мое краткое, но достаточно полное введение в Helm.

Рады представить новую версию онлайн-самоучителя по werf, нашей CI/CD-утилите с открытым кодом!

Общая идея самоучителя — познакомить разработчиков с Kubernetes, показав на простых приложениях (готовы примеры для Ruby on Rails, Node.js и Laravel), как можно развертывать приложения в K8s с помощью werf. Это отличная возможность быстро освоить практические основы K8s без погружения в его объемную теоретическую базу. Если вы еще не решили, как провести новогодние каникулы с пользой, — вот вам идея.

Golang приложение в кластере kubernetes

Привет! Я — golang разработчик в Каруне. Kubernetes сегодня — звезда среди систем оркестровки и контейнеризации приложений. Важно понимать, как с ним работать. Поделюсь примером демонстрационного api приложения, которое написано на golang, и покажу способы взаимодействия с ним.

Почти каждый инженер при разворачивании web проекта сталкивается с вопросом использования и реализации SSL-сертификатов. Я так точно с ним столкнулся) 

Обычно в стартапах используются бесплатные сертификаты, например, от тех же Lets Encrypt. Но, как и любое бесплатное решение, оно имеет ряд неудобств и ограничений. Все ограничения подробно прописаны на странице поставщика сертификатов, где вы и можете с ними ознакомиться:  https://letsencrypt.org/docs/rate-limits/

И регулярно сталкиваясь с этими ограничениями, я пришел к своей собственной настройке решения с Let’s Encrypt сертификатами, которой и хотел бы с вами поделиться. 

Речь пойдёт об инфраструктурном решении на базе Kubernetes кластеров в контексте облачного провайдера Azure.

Продолжаю ковырять автоматизацию рутины на сети из Huawei коммутаторов. На этот раз изыскания, которые позволили сократить код в 3 раза, а именно: хосты и команды перенесены в отдельные файлы, пароль и имя пользователя больше не хранятся в открытом тексте. Есть демонстрация запуска скрипта. Детальное описание за кнопкой «Читать далее».

Я, Георгий Меликов, являюсь контрибьютором проектов OpenZFS и ZFS on Linux. Также я занимаюсь разработкой IaaS в команде облачной платформы Mail.ru Cloud Solutions. Хотя в продакшене нашего подразделения мы и не используем ZFS, но хозяева подкаста SDCast пригласили меня рассказать именно о нём. Из выпуска и родилась эта статья, а вот тут можно послушать аудиоверсию.

Итак, сегодня я рассказываю про ZFS. Как устроена файловая система ZFS, из каких компонентов она состоит и как работает, а также про новые фичи, которые появились или скоро появятся в последних релизах.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Перепелкин. Я руководитель группы бэкенд-разработчиков, вошел в IT более 15 лет назад, 10 лет занимаюсь Java и около 4 плотно работаю с микросервисами. 

В этой статье я расскажу, как:

— мы организовали разработку микросервисов так, чтобы вынести инфраструктуру из продуктового проекта и управлять ей отдельно;

— создали общее поле разработки для независимых команд, получить единый стиль кода и контролировать качество;

— встраиваем микросервисы в инфраструктуру и собираем метрики и логи, не загружая этим разработчиков.

На протяжении всей жизни мне приходится экономить вычислительные и сетевые ресурсы: сначала были компьютеры с 300 кГц (кило — не гига!) и 32 Кбайт RAM, интернет по dial-up. Потом я решал олимпиадные задачки. Теперь имею дело с терабайтами трафика и 50 млрд событий в сутки. И хотя современные телефоны в 1 000 раз мощнее любого оборудования двадцатилетней давности, я до сих пор оптимизирую. Думал даже, что это со мной что-то не так. Но потом понял, что все постоянно что-нибудь оптимизируют. 

Эта статья в меньшей степени о том, почему нужно бороться за производительность, и в большей о том, на что сейчас стоит заменить устаревший стек из JPEG, JSON, gzip и TCP — и как это сделать. 

Спойлер: у нас есть решение и мы его не только показываем — ссылки на open source в конце статьи.

Приветствую, уважаемые хаброжители!

Так как занимаюсь переводом кода с MS SQL в Postgre SQL с начала 2019 года, то решил продолжить сравнение этих двух СУБД.

В прошлой публикации мы рассматривали отличия в быстродействии MS SQL и PostgreSQL для 1C.

Сегодня давайте сравним основные конструкции синтаксиса MS SQL и PostgreSQL для правильного чтения кода, а также для того, чтобы быстро изменить код из MS SQL для PostgreSQL или наоборот.

Начнем рассмотрение с сопоставления типов.

Когда заходит речь об обслуживании сетевого оборудования дата-центра, на ум сразу приходит слово "автоматизация". Действительно, вряд ли кому-то захочется вручную настраивать десятки, а то и сотни единиц "железа", особенно учитывая то, что конфигурация будет практически идентичной. Сейчас существует множество инструментов, чтобы формализовать и автоматизировать этот процесс - можно задействовать всю мощь bash-скриптинга и поддерживать пачку скриптов, можно воспользоваться Ansible с его плей-буками и еще много чего. Я же решил, что в деле автоматизации настройки и поддержики конфигурации в нужном состоянии поможет Kubernetes с его Custom Resources и самописными операторами.

Отладка в контейнерной среде – дело не самое простое, поэтому разработчики зачастую прибегают к неэффективным методам локализации ошибок на этапе развертывания. Быстрее и красивее будет использовать отладчик на удаленном сервере, задав точки останова для поиска причин неполадок.

Именно этот вариант мы рассмотрим сегодня и покажем, как запускать отладчик на кластере Kubernetes через IDE-среду Visual Studio Code (VS Code). В качестве приложения у нас будет программа на Go, но всё изложенное вполне применимо и к другим языкам программирования и отладчикам.

Обычно вы можете запустить HAProxy Kubernetes Ingress Controller как pod внутри Kubernetes-кластера. Как pod, он имеет доступ к другим pod, потому что они используют внутреннюю сеть Kubernetes-кластера. Это дает возможность управлять маршрутизацией и балансировать трафик к приложениям, запущенным в кластере. Но возникает проблема, как передать внешний трафик во внутренний Ingress Controller.

В статье мы установим Calico в качестве сетевого плагина в Kubernetes и настроим маршрутизацию с помощью протокола BGP. В продакшне BGP будет работать на третьем уровне сети, но для демонстрации этого мы используем в качестве роутера демона BIRD, установленного на той же VM, что Ingress Controller.

Мы пошагово разберем, как запустить внешний HAProxy Kubernetes Ingress Controller и как установить Kubernetes-кластер с Calico.

Возможно, вы уже активно используете CRI-O и Podman, а может только смотрите на альтернативы Docker с осторожностью. Но, как бы там ни было, альтернативные решения создают конкуренцию монополисту Docker и предлагают новые и востребованные улучшения. Одна из таких особенностей, это исключение Docker Hub как корневого и основного источника образов контейнеров. Таким образом, снимается привязка к поставщику и появляются новые возможности, а одной из таких мы и поговорим.

Это инструкция по выбору решения и настройке прозрачного кеширования множества реестров контейнеров для CRI-O, Podman, Buildah, Skopeo и прочих инструментов, работающих с образами контейнеров OCI и использующих общую конфигурацию containers/common.

Данный проект рассматривается как pet-project. Любую критику и советы готов увидеть в комментариях.

Это моя фактически первая статья на хабре за долгое время, последняя была написана очень много лет назад, если что-то не так - напишите в личные сообщения - я все исправлю.

Репозиторий с исходным кодом: https://github.com/theartofdevel/notes_system

Видео версия: https://www.youtube.com/watch?v=Txi95RQPRP0

Под катом текстовая расшифровка.