Be Geek

🔥 Kubernetes стал стандартом, но не для всех…

Кажется, что без Kubernetes сегодня никуда – его используют большие компании, облачные провайдеры, и даже стартапы.

Но давайте честно – он реально нужен всем? Или это просто стандарт, который все повторяют без разбора?

🤯 Почему Kubernetes – это не всегда хорошо?

🔹 Его сложно освоитьНужно разбираться в кластерах, Ingress-контроллерах, сетевых политиках… Одно дело – запустить сервис в Docker, другое – разобраться со всеми нюансами Kubernetes. Если в команде нет опытных DevOps, могут быть проблемы.

🔹 Его сложно поддерживатьНастроить – полбеды. Но если кластер начинает тормозить, глючить или “падать”, разбираться с этим – отдельный квест. Проблемы с сетью, объемами логов, обновления API – всё требует времени.

🔹 Это дорогоДаже если у вас managed Kubernetes в облаке, платить приходится не только за ноды, но и за Control Plane, Load Balancer, Persistent Storage. Иногда проще не использовать Kubernetes вообще и взять более лёгкое решение.

🔹 Нужен ли он всем?Если у вас небольшая команда и пару микросервисов – может, стоит подумать над альтернативами? Например, Nomad, Fargate или даже просто серверлесс.

🚀 Итог

Kubernetes всё ещё силён, но он не панацея. Его стоит использовать там, где он реально нужен, а не просто «потому что так делают все».

👉 Как ты думаешь – Kubernetes must-have или ненужная сложность?🚀

OpenSearch и Elastic Stack - это два разных проекта, основанных на старых версиях Elasticsearch и Kibana. OpenSearch - это форк Elasticsearch, созданный Amazon после того, как Elastic изменил лицензию своих продуктов с Apache License на Elastic License v2 и SSPL. OpenSearch лицензирован под Apache License, что означает, что вы можете использовать его практически как угодно. Elastic Stack, с другой стороны, в основном находится под Elastic License, что подразумевает, что вы не можете предоставлять значительную часть его функциональности другим в виде сервиса.

Некоторые из различий между OpenSearch и Elastic Stack:

📌 OpenSearch поддерживает интеграцию с AWS-сервисами, такими как Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon CloudWatch Logs и AWS IoT. Elastic Stack поддерживает интеграцию с различными облачными платформами и сервисами.

📌 OpenSearch имеет набор плагинов для расширения функциональности, таких как Anomaly Detection, Index Management и Performance Analyzer. Elastic Stack имеет более широкий спектр возможностей для поиска, аналитики и машинного обучения, таких как Advanced Security, SQL Query Syntax, Reporting, Asynchronous Search, Trace Analytics, Alerting и Kibana Dashboards.

📌 OpenSearch поддерживает импорт машинных моделей только для случаев использования текстового встраивания. Elastic Stack поддерживает импорт любой модели PyTorch из Hugging Face, поддерживая широкий диапазон пользовательских или продвинутых случаев использования машинного обучения.

Последний релиз был более 4 месяцев назад, с даты написания этого поста. К нам идет обновление, в котором 83 баг фикса и 37 новых фишки.

В ArgoCD появится два типа просмотра логов - follow и historical. В режиме follow мы будем видеть последний лог пода (в целом как в Lens / Dashboard и т.д), а в режиме historical будет возможность выбрать временной диапазон и указать количество отображаемых строк.

В каждом из режимов мы сможем использовать фильтр по тексту (аля полнотекстовый поиск, только не до конца полнотекстовый).

Теперь в UI можно будет видеть Readness и Liveness пробы подов. Эта штука осуществляется при помощи Readness Gates. В итоге мы получаем инструмент, который позволяет прям из ArgoCD глядеть на статус проб, точнее сможем увидеть, если проба не проходит.

Будут добавлены некоторые параметры к командам, которые помогут фильтровать аппликухи по label и resource. Эти аргументы будут доступны для команд sync, wait, delete, list.

Если Вы думаете стать SRE или уже такие, то надо свериться с желаемым списком знаний. Конечно пул знаний и опыта зависит от места работы и задач, но это больше общие политики знаний, чем локальные. Некоторые SRE с какими-то пунктами из списка вообще никогда не сталкивались и могут не столкнуться.

📌 Операционная система. Вы должны понимать, как работает операционная система, на которой работает ваша система / программа / сервис или как вам угодно, и уметь ее настраивать и администрировать.

📌 Сетевые протоколы. Необходимо иметь понимание основных сетевых протоколов, таких как TCP/IP, DNS, HTTP и других, и уметь настраивать сетевые устройства.

📌 Облачные технологии. Знание облачных технологий таких как AWS, Azure, Google Cloud и других является важным для управления и поддержки высоконагруженных систем. Эти знания и опыт не обязательно, но очень приветствуются в разных компаниях и разных грейдах. Хотите получать больше денег? Наработайте опыт работы с облаками

📌 Программирование. Желательно (не плохо) иметь опыт в программировании и знание одного или нескольких языков программирования, таких как Python, Java, Ruby, Go, JS, Perl.

📌 Автоматизация. Навыки автоматизации помогут упростить управление и снизить количество ручной работы, включая настройку среды и управление конфигурацией.

📌 Инструменты мониторинга и трассировки. Знание инструментов мониторинга, таких как Nagios, Prometheus, Grafana, Elastic Stack и других, а также инструментов трассировки, таких как Jaeger, Zipkin и других, поможет отслеживать проблемы и искать причины сбоев.

📌 Базы данных. Иметь знания о базах данных и уметь настраивать их, включая SQL и NoSQL базы данных.

Хотя профессия программиста считается привлекательной для многих людей, она не подходит для каждого. Ниже перечислены несколько категорий людей, которым не стоит становиться программистом.

- Не любите математику и логику. Программирование требует математического мышления и логики, и если вам это не нравится, то вам может быть трудно в этой сфере.

- Не любите работу в команде. Разработка программного обеспечения часто включает в себя работу в команде, что означает, что вы должны быть готовы к сотрудничеству с другими разработчиками, менеджерами проектов и тестировщиками.

- Не готовы постоянно обучаться и развиваться. Сфера программирования постоянно меняется, и чтобы оставаться востребованным на рынке труда, программисты должны постоянно изучать новые языки программирования, фреймворки и инструменты.

- Не можете справляться со стрессом и давлением. Разработка программного обеспечения может быть очень стрессовой и давящей работой, особенно если вы работаете над крупными проектами с жесткими сроками.

- Не имеете терпения для решения сложных проблем. Программисты часто сталкиваются со сложными проблемами, которые могут занять много времени и усилий для их решения. Если у вас нет терпения и настойчивости, чтобы решить эти проблемы, то вам может быть трудно в этой сфере.

- Не умеете быстро переключаться между задачами. Разработка программного обеспечения часто включает в себя работу над несколькими проектами одновременно, что означает, что вам нужно быть готовым быстро переключаться между задачами и уметь управлять своим временем.