Блог DevOps | OTUS
Запланируйте обучение с выгодой в Otus!
-15% на все курсы до 27.11 Забрать скидку! →
Выбрать курс
Посты
Миграция серверов: легко и безболезненно

Иногда приходится перетряхивать инфраструктуру, делая это самым радикальным образом. Такой шаг устраняет недостатки старых версий вашей системы, позволяет обновить технологии и снизить расходы. Рассмотрим основные причины, которые могут подтолкнуть к миграции серверов:

Инструменты для мониторинга кластеров Kubernetes

photo_2021_10_07_15_37_01-1801-136f82.jpg

Как известно, мониторинг и логирование позволяют поддерживать работоспособность современной IT-инфраструктуры. Если же речь идёт о микросервисной архитектуре, то мониторинг приобретает ещё большую важность. И это очевидно, ведь когда компонентов больше, больше и зависимостей, не говоря уже о повышенных требованиях к отказоустойчивости.

Мониторинг с Prometheus: как это работает

photo_2021_10_07_15_37_01-1801-136f82.jpg

Не зная цифр, невозможно эффективно управлять бизнесом, а по-настоящему взвешенные решения принимаются только на основе сбора и анализа метрик. В этой статье поговорим, как собирает метрики Prometheus и почему стандартные базы данных не всегда подходят для этих целей.

Минимальные знания DevOps-инженера

DevOps — это не столько профессия, сколько культура и методика. В современной IT-отрасли — это важное связующее звено между командой разработки и командой эксплуатации. В DevOps-культуре можно условно выделить следующие роли:

Ошибка 502 в GitLab

Нередко пользователи сервиса GitLab сталкиваются с проблемой под названием «Ошибка 502». Как правило, она сопровождается следующей фразой: «Whoops, GitLab is taking too much time to respond». Давайте разберём, в чём может быть проблема.

Особенности развёртывания платформы CI/CD

Основная сложность перехода на CI/CD — адаптация подхода, при котором на первом месте у нас находятся процессы, а только на втором — технологии. Следовательно, надо определять новые роли и выстраивать новые процессы, а также находить точки соприкосновения новых и уже существующих процессов. В этом-то и заключается сложность, ведь смещая акцент с «железа» и софта на организационные аспекты работы и людей, многие сталкиваются с серьёзным вызовом.

Зачем Big Data нужен Kubernetes?

Контейнеризация обеспечивает нам непрерывную интеграцию и поставку ПО (CI/CD), что соответствует современному подходу DevOps. И правда, упаковав в контейнер программное окружение, мы сможем быстро развернуть микросервис на рабочем сервере, безопасно взаимодействуя с прочими приложениями. И многим хорошо знаком Docker Compose, позволяющий описывать и запускать многоконтейнерные приложения. Но если нам нужно обеспечить действительно сложный порядок запуска огромного количества таких контейнеров (допустим, нескольких тысяч, как это нередко бывает в Big Data-системах), то не обойтись без эффективного средства управления ими – инструмента оркестрации. Как раз в этом и заключается основное назначение Kubernetes.

Популярное
Сегодня тут пусто
Черная пятница в Otus! ⚡️
Скидка 15% на все курсы до 27.11 →