🚀 Что такое Service Mesh

Service Mesh (сервисная сетка) — это инфраструктурный слой для управления взаимодействием между микросервисами. Он помогает решать задачи, связанные с безопасностью, маршрутизацией, мониторингом и отказоустойчивостью, без изменения кода приложения.

⚙️ Service Mesh состоит из двух основных частей:

➡️ Data Plane: прокси-серверы (например, Envoy), которые обрабатывают трафик между микросервисами.

➡️ Control Plane: централизованный компонент, который настраивает и управляет прокси.

❓Зачем он нужен?

• Безопасность: шифрование трафика (mTLS) и аутентификация.

• Управление трафиком: A/B-тестирование, канареечные развертывания.

• Наблюдаемость: метрики, логи и трассировка для мониторинга.

• Отказоустойчивость: повторные запросы, тайм-ауты, ограничение скорости.

💡 Популярные решения

• Istio: самый мощный и гибкий.

• Linkerd: легковесный и простой.

• Consul: интеграция с экосистемой HashiCorp.

Пишите в комментарии, что рассказать про инструменты для Service Mesh'инга 👇

🐸Библиотека devops'a

👨‍💻 HPA и VPA в Kubernetes: как автоматически масштабировать ваши приложения

В Kubernetes есть два мощных инструмента для автоматического масштабирования: HPA (Horizontal Pod Autoscaler) и VPA (Vertical Pod Autoscaler). Давайте разберем, зачем они нужны и как работают.

🔄 HPA (Horizontal Pod Autoscaler)

Автоматически увеличивает или уменьшает количество подов (реплик) в зависимости от нагрузки (CPU, memory или кастомных метрик). Если нагрузка растет — добавляет поды, если падает — удаляет лишние.

➡️ Когда использовать: для масштабирования "вширь" (горизонтально), когда нужно быстро адаптироваться к изменению нагрузки.

⬆️ VPA (Vertical Pod Autoscaler)
Настраивает ресурсы (CPU и memory) для каждого пода, чтобы они соответствовали фактической нагрузке.

Анализирует использование ресурсов и корректирует requests и limits. Может перезапускать поды для применения изменений.

➡️ Когда использовать: для оптимизации ресурсов "вглубь" (вертикально), чтобы избежать избыточного или недостаточного выделения ресурсов.

💡 Когда использовать вместе?

• HPA — для управления количеством подов.

• VPA — для оптимизации ресурсов каждого пода.

🐸Библиотека devops'a

👋 Привет, девопсы!

Мы собираем данные о том, какие методы биохакинга действительно помогают разрабам улучшить качество жизни и повысить продуктивность. Поделитесь своим опытом — это поможет другим сделать осознанный выбор в мире биохакинга.

🐸Библиотека devops'a

😊 Спасибо за ваши ответы!

⚡️Redis — не единственный выбор: 3 достойные замены

Redis — это мощный инструмент для работы с данными в памяти, который часто используется как кэш, база данных или брокер сообщений. Однако в некоторых случаях другие решения могут оказаться более подходящими. Вот три альтернативы Redis, которые заслуживают внимания:

1️⃣ Dragonfly

Dragonfly — это современное высокопроизводительное хранилище данных в памяти, которое позиционируется как замена Redis. Оно предлагает лучшую производительность и масштабируемость, особенно для задач с высокой нагрузкой. Dragonfly поддерживает протокол Redis, что делает переход на него практически безболезненным.

• Плюсы:

➕ Высокая производительность

➕ Полная совместимость с Redis

➕ Эффективное использование ресурсов.

2️⃣ KeyDB

KeyDB — это многопоточная версия Redis, которая использует несколько ядер процессора для повышения производительности. Он полностью совместим с Redis, поэтому вам не придется переписывать код при переходе.

• Плюсы:

➕ Многопоточность для лучшей производительности

➕ Простота миграции с Redis

➕ Поддержка всех основных функций Redis.

3️⃣ Memcached

Memcached — это классическое решение для кэширования данных в памяти. Оно простое, надежное и отлично подходит для задач, где требуется высокая скорость доступа к данным. Хотя Memcached уступает Redis в функциональности, он остается популярным выбором для кэширования.

• Плюсы:

➕Простота и минимализм

➕ Высокая скорость работы

➕Широкая поддержка в экосистеме.

🐸Библиотека devops'a

🚀 Проверьте свои знания Kubernetes

Kubernetes — это мощный инструмент для управления контейнерами, но насколько вы его знаете? Давайте проверим!

Вот пара вопросов для разминки:

1️⃣ В кластере с двумя узлами, один из которых уже запускает Pods, а другой пустой, на какой узел будет запланирован новый Pod?

2️⃣ Если приложение в контейнере столкнется с ошибкой OOM (Out-of-Memory), перезапустится ли контейнер или Pod будет воссоздан?

Если хотите необычные и каверзные вопросы, например:

• Можно ли динамически применять изменения в конфигурациях, таких как переменные окружения или обновления ConfigMap, без пересоздания Pod?

• Как следует собирать логи приложения, и есть ли риск их потери?

• Если livenessProbe Pod с HTTP-сервером работает корректно, означает ли это, что приложение не имеет проблем?

📎 Ищите больше вопросов и ответы на них в статье

🐸Библиотека devops'a

😆 Если бы у OpenSSl был GUI

Не слишком перегружено? Пользовались бы или остались на CLI?

📎 Оригинал

🐸Библиотека devops'a #мем

➕ Улучшение Jenkins-пайплайнов

При работе с Jenkins-пайплайнами особое внимание стоит уделить обработке ошибок, так как от этого зависит надежность CI/CD. Рассмотрим два ключевых подхода для минимизации ошибок:

➖Централизованные коды ошибок обеспечивают стандартизацию и единообразие при обработке ошибок на каждом этапе пайплайна.

Это упрощает отладку и ускоряет устранение проблем, так как разработчики могут легко идентифицировать тип ошибки и ее источник.

➖Стратегия fail-fast помогает обнаружить ошибки на самых ранних этапах выполнения пайплайна.

Вместо того чтобы позволить ошибкам «просочиться» дальше по цепочке, пайплайн прерывает выполнение. Это экономит время и предотвращает накопление проблем, которые могут возникнуть позже.

В результате разработчики могут сосредоточиться на написании кода, а не на борьбе с ошибками.

📎 Подробнее в статье

Как у вас на проектах контролируются ошибки в пайплайнах? Расскажите в комментариях👇

🐸Библиотека devops'a