Не у всех есть необходимость в тонкой настройке access logging в Envoy, но если она всё-таки возникает, то могут понадобиться примеры, которых почему-то не очень много в документации. Поэтому мы сделали перевод статьи, где вы можете познакомиться с Envoy, узнать, как включить журнал доступа (access log) Envoy в Istio, и научиться настраивать фильтры.

Предполагается, что у вас есть базовые знания об Istio, но даже если у вас их нет, вы можете следовать этому руководству и попробовать настроить всё на своей локальной машине.

Мы перевели статью, где подробно рассматривается использование модуля Ansible Shell и различные способы выполнения удалённых команд на узлах в рамках работы по автоматизации. В статье рассматриваются различные опции и модули для выполнения удалённых команд, а также их различия и то, когда следует использовать каждый из них. Статья для тех, кто изучает Ansible.

Многие, кто изучает DevOps, ориентируются на Roadmap.sh. Это классный ресурс, который помогает понять, какие компетенции нужно приобрести в профессии. Но в нём очень много информации, начинающие специалисты рискуют утонуть в деталях. Мы разработали свой Roadmap на основе опыта спикеров Слёрма. Он сделан с учётом российских реалий, разбит на уровни, фокусирует внимание на том, что в первую очередь понадобится для старта и роста в профессии и содержит ссылки на наши платные и бесплатные курсы. Статья будет полезна разработчикам и системным администраторам, которые хотят перейти в DevOps. 

Kafka — это универсальный и мощный инструмент для построения конвейеров данных в реальном времени и событийно-ориентированных приложений. Перевели туториал, где рассматривается интеграция Kafka с экосистемой Spring Boot.

Публикуем перевод гайда по Spark UI. Это встроенный инструмент Apache Spark, который предоставляет полный обзор среды Spark: узлов, исполнителей, свойств и параметров среды, выполняемых заданий, планов запросов и многого другого. Кроме теории в статье вы найдёте несколько примеров, которые помогут попрактиковаться в отслеживании и анализе заданий Spark.

Представьте, что вам предстоит собрать сложную головоломку, но вы не знаете, как будет выглядеть конечный результат. Наука о данных может помочь нам решить эту головоломку, используя специальные инструменты и методы, чтобы различные фрагменты, собранные вместе, имели смысл. 

Перевели статью о том, что такое Gatekeeper, зачем он нужен и как работает. Разберёмся с политиками, настроим инфраструктуру Gatekeeper в кластере, протестируем политики.

Слёрм — это учебный центр для IT-специалистов и инженеров. Кроме курсов, мы делаем несколько спецпроектов, и шоу «Заходят два архитектора в бар…» — один из них. Шоу выходит в прямом эфире раз в неделю: приглашённый эксперт выступает с 20-минутным докладом на архитектурную тему, а следующие гости становятся его оппонентами и дополняют озвученные идеи или горячо спорят с ними.  

Зрители тоже участвуют — задают вопросы в чате, обсуждают полезные идеи и знакомятся. 

Предлагаем посмотреть 5 лучших выпусков шоу «Заходят два архитектора в бар…». Там обсуждаем дизайн Web API, Rabbit и Kafka, блокировки в PostgreSQL, а ещё рисуем архитектуру запрещённой соцсети с картинками.

Есть мнение, что Black Box подход к мониторингу хуже, чем White Box. Мол, мы получаем от него мало информации. Данных действительно немного, но мы можем развить нашу систему Black Box мониторинга и добиться довольно информативной системы контроля, которую мы условно назвали «внешнее observability».

В этой статье расскажем, как это сделать, и дадим несколько советов: 

• Как поддерживать Black Box в актуальном состоянии; 

• Использовать Black Box мониторинг как аудит безопасности;

• Как работать с алертами в Black Box;

• Как сделать геораспределённый мониторинг;

• Как использовать Black Box с кешированием.

В этом переводе рассказываем о том, как настроить автомасштабирование контроллера Ingress с использованием Prometheus, KEDA и Locust для генерации трафика.

Внедрение SRE-практик в компаниях может происходить по-разному. Где-то решение об этом принимает менеджмент, где-то это может быть инициатива снизу. В любом случае может встать вопрос: как организовать реагирование на инциденты и кто будет брать на себя лидерство в командах во время инцидента?

Перевели статью о двух моделях структуры для команд управления инцидентами — распределенной и централизованной. В ней рассматриваются плюсы и минусы каждой из моделей, а также примеры того, как каждая из них выглядит.

У курса Слерма DevOps Upgrade прошло уже 5 потоков. Выпустился 161 студент. В честь завершения нашего 5-го потока решили поговорить с нашими выпускниками и узнать, с чем они сталкивались во время учёбы. Собрали истории выпускников в одну статью.

В этой статье мы рассмотрим, как дебажить программы, написанные на Golang, с помощью Delve. Delve — это сторонний отладчик для Go, скачать на github по ссылке https://github.com/go-delve/delve. Это хорошая альтернатива отладчику GDB golang (https://golang.org/doc/gdb), так как Delve куда больше возможностей для работы.

Соглашение об уровне обслуживания (SLA) – это соглашение с клиентами или пользователями, где описывается уровень обслуживания, который поставщик обещает предоставить клиенту. SLA можно представить в виде измеряемой метрики, например, как время безотказной работы или суммарное количество ошибок. Перевели статью, где рассматривается простой способ расчета SLA на примере Nginx-сервера.

Kafka — это масштабируемая, отказоустойчивая платформа для обмена сообщениями в реальном времени. Она позволяет обрабатывать миллионы сообщений в секунду. Однако некоторые ситуации приводят к потере событий. Например, Kafka требует хорошего стабильного сетевого соединения между клиентами и брокерами; если сеть нестабильна, это может легко привести к потере сообщений. 

Команда разработчиков Trendyol Tech видоизменила архитектуру и решила эту проблему с помощью outbox-шаблона, но столкнулась с другой проблемой — дублированием событий. Приводим перевод статьи о том, как разработчики залезли под капот Kafka и нашли решение этих двух проблем.

Привет, Хабр! Сегодня рассказываем, чем отличаются подходы к построению распределённых хранилищ данных Data Warehouse (DWH) и Data Lake и в чём специфика задач специалистов, работающих с данными.

В статье сначала опишем паттерны построения распределённых хранилищ, чтобы понимать, через какие процессы проходят данные. А после поговорим о задачах специалистов по работе с данными и необходимых для каждой позиции навыках.

P.S. На картинке спрятаны 6 инструментов для работы с данными. Узнали их?

Предположим: вы полны желания изучить  манящий массив данных. К счастью, для этого достаточно вашего компьютера. Итак, вы открываете блокнот Python или REPL, чтобы начать работать:  какую библиотеку использовать? Естественно, вы можете обратиться к старой доброй Pandas. А как насчет новой модной библиотеки фреймов данных, например Polars или datatable? А ещё, для разнообразия, можно попробовать встроенный SQL с помощью DuckDB.

Давайте погрузимся в прекрасную область фреймов данных, чтобы сделать выбор!

PS: Используйте DuckDB, если вам удобно работать с SQL, Polars или Pandas с поддержкой PyArrow, если вам не нужно какое-то специфическое расширение NumPy, и задействуйте PyArrow в том случае, если вы не против ручной оптимизации.

Переменные Ansible — это динамические значения, которые используются в плейбуках и ролях Ansible для настройки и возможности повторного использования конфигураций. Они очень похожи на переменные в языках программирования и помогают эффективно управлять сложными задачами. Они позволяют применять один и тот же сценарий или роль в разных средах, системах или контекстах без необходимости хардкодинга конкретной информации.

Представляем перевод статьи, где подробно рассматриваются переменные Ansible.

Databricks — это аналитическая платформа для облачных вычислений, работы с большими данными и машинного обучения. Компания разрабатывает data lake и работает с фреймворком Apache Spark. Приводим перевод статьи Databricks о нововведениях Apache Spark 3.4, который вошел в релиз Databricks Runtime 13.0.

Цикл опроса является важным компонентом API Kafka consumer. Он отвечает за получение сообщений от брокеров Kafka и их обработку, вызывая обработчик сообщений, определенный пользователем. В этой статье расскажем, какие параметры нужно настроить, чтобы достичь большей производительности.