Kubernetes. - страница 2

Кастомные флейворы, интеграция с сервисом логов в DBaaS и другие апдейты августа в продуктах Selectel

В августе мы добавили аддоны

продолжить чтение

Успех секрета: как доставлять секреты в приложения безопасно и без головной боли

Секреты — это то, без чего не живёт ни одно приложение: токены, пароли, ключи. Хранить их опасно, доставлять — ещё опаснее. Мы во «Фланте» тоже когда-то верили в HashiCorp Vault, но быстро поняли, что с ним не всё так гладко. Рассказываем, как мы переосмыслили подход к secret management в своём продукте Deckhouse Stronghold, что придумали, чтобы не потерять безопасность на delivery-этапе, и какие риски всё ещё остаются, даже если сделать всё «правильно».Это статья по мотивам доклада

продолжить чтение

Как я автоматизировал деплой аналитической платформы для спортивных данных на базе нестабильного API

Первые сутки сервис падал каждый час, но сейчас система выдерживает пиковые запросы без даунтайма.Исходная задачаМне нужно было автоматизировать процесс сбора спортивных данных (NFL, NBA, UFC) с dingerodds для дальнейшего анализа и обучения моделей. Источник выбран из-за:доступного REST API (пример запроса ниже)свежих коэффициентов и статистикиналичия исторических данныхGET /api/v1/events/upcoming?market=moneyline&sport=baseball Authorization: Bearer <token> Но оказалось, что API отваливается под минимальной нагрузкой и плохо обрабатывает батчи (особенно GET /events/history).Проблемы

продолжить чтение

Технологическая эволюция Mercado Libre: от монолита к мультиоблачной платформе

Перевели для вас цикл статей об эволюции технологической платформы Mercado Libre — от монолитной архитектуры начала 2000-х к современной мультиоблачной платформе Fury, которая обеспечивает разработчикам удобную, масштабируемую и безопасную среду для создания, развёртывания и управления приложениями. В этой — первой — части описывается переход компании от единой базы и медленных релизов к микросервисам и облачным технологиям, что позволило значительно ускорить разработку и повысить надёжность систем. Передаём слово автору — ведущему техническому руководителю Mercado Libre Хулиано Мартинсу (Juliano Martins).

продолжить чтение

Книга: «Распределенные системы. Паттерны и парадигмы для масштабируемых и надежных систем на основе Kubernetes. 2-е изд»

Привет, Хаброжители! Издательство Sprint book представляет второе издание книги Брендана Бёрнса «Распределенные системы. Паттерны и парадигмы для масштабируемых и надежных систем на основе Kubernetes». Фундаментальное руководство превращает сложное искусство создания распределенных систем в понятную науку, предлагая проверенные решения для современных облачных архитектур. На сегодняшний день мир разработки программного обеспечения кардинально изменился. Даже относительно простые мобильные приложения опираются на облачные API, чтобы обеспечить доступность данных на любом устройстве, которым пожелает воспользоваться клиент. Проектирование таких систем до сих пор остается сложной задачей, требующей специальных знаний. Паттерны и компоненты, разбираемые в книге, помогут и опытному разработчику распределенных систем, и абсолютному новичку в этой области.

продолжить чтение

SRE в инженерии данных: профессия и ее перспективы

Всем привет! Меня зовут Александр Андреев, я SRE дата-инженер. Сегодня я хочу рассказать о необычной, но набирающей обороты роли в области обработки данных - SRE Data Engineer: кто это такой, чем занимается, как им стать, куда развиваться и какие перспективы у этой профессии. ВведениеПредставьте ситуацию: пайплайн данных, который должен готовить критически важные отчеты, внезапно сломался. Есть всего несколько часов (в самом лучшем случае - дней), чтобы понять, что произошло, исправить проблему и убедиться, что данные будут готовы вовремя. А затем нужно автоматизировать процесс так, чтобы эта проблема больше не повторялась.

продолжить чтение

Внедрение ML кластера для масштабирования AI сервисов

продолжить чтение

Распределённый инференс и шардирование LLM. Часть 1: настройка GPU, проброс в Proxmox и настройка Kubernetes

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Подмосковный, я работаю в «Московском кредитном банке» и, как многие, увлёкся темой искусственного интеллекта. Когда модель DeepSeek R1 стала широко обсуждаться в сообществе, я заинтересовался, можно ли эффективно использовать её и другие крупные модели в домашних условиях, не прибегая к дорогостоящим облачным сервисам. Так как DevOps и инфраструктурой я увлекаюсь уже несколько лет, за это время у меня постепенно сформировалась домашняя лаборатория, на которой я и решил проверить эту идею. 

продолжить чтение

Разворачиваем AI-приложение в кластере k8s

продолжить чтение

День из жизни облачной команды: как мы провели Demo Day

продолжить чтение

Rambler's Top100