DevOps Ready | IT
3.24K subscribers
256 photos
6 videos
82 links
Авторский канал по DevOps разработке.
Ресурсы, обучения, задачи, шпаргалки.
Ежедневно информация пополняется!

Автор: @energy_it
加入频道
🖼️ Multi-stage Docker build — создаём лёгкие и безопасные Docker-образы!

Многоступенчатая сборка позволяет разделить процесс на этап сборки и этап запуска.
В итоге в production попадает только чистое, минимальное окружение — без лишних файлов и зависимостей.

В этом посте:
Разбираем build stage — где собирается приложение.

Настраиваем runtime stage с минимальным образом.

Убираем root-права для повышения безопасности.

Сравниваем размер до и после оптимизации.


Отличная практика для ускорения CI/CD, экономии места и снижения поверхности атаки.

➡️ DevOps Ready | #гайд
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤝11🔥6👍5
👍 Отличная статья на Habr для тех, кто хочет вырасти в DevOps сейчас: удобный дорожный план на 2025 год!

В этой статье:
• Актуальный roadmap — что должен уметь DevOps: CI/CD, автоматизация, IaC, орт, мониторинг, коммуникации;
• Объяснение ценности позиции: DevOps-инженер — это не только деплои, а архитектура, процессы и взаимодействие;
• Как прокачаться от новичка до уверенного специалиста по росту в 2025.


🔊 Продолжай читать на Habr!


➡️ DevOps Ready | #статья
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍54🔥4
🖼️ Настраиваем HTTPS в Traefik — автоматические сертификаты от Let’s Encrypt!

Traefik — современный обратный прокси, который умеет автоматически получать и обновлять TLS-сертификаты для ваших сервисов.

В этом посте:
Определяем HTTPS-точку входа и подключаем ACME.

Настраиваем выдачу сертификатов через Let’s Encrypt.

Роутим трафик по домену с помощью IngressRoute.

Запускаем Traefik в Docker.


Так вы сможете безопасно публиковать сервисы в интернете без ручной генерации сертификатов.

➡️ DevOps Ready | #гайд
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥85👍5
😁16🔥6
🖼️ SSH: Разберем 7 приёмов для подключения, туннелей и ключей!

Даже опытные админы используют SSH не на полную. Эти флаги и приёмы помогут быстрее подключаться, строить туннели, работать через промежуточные хосты и автоматизировать вход без лишнего ввода команд.

➡️ DevOps Ready | #шпора
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥13👍65
🖼️ Terraform или Pulumi: декларативная классика или гибкость кода?

Terraform — использует декларативный язык HCL: ты описываешь желаемое состояние инфраструктуры, а он сам определяет, как его достичь.

Pulumi — пишет инфраструктуру на привычных языках (Python, Go, TypeScript и др.). Поддерживает условия, циклы, функции и легко интегрируется в существующие проекты.

🔥 — если узнал что-то новое
🤝 — если уже их использовал

➡️ DevOps Ready | #метод
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6🔥5👍4
Запускаем джобы только тогда, когда это нужно!

Сегодня покажем, как в CI настроить условие, чтобы пайплайн запускался только при изменении определённой папки. Это экономит время и ресурсы — не гоняем тесты или сборку зря.

В GitHub Actions это делается через paths:
on:
push:
paths:
- "src/**"


В данном примере workflow запустится только если изменилось что-то внутри папки src/. Любые коммиты вне этой директории не вызовут лишний запуск.

А в GitLab CI похожая логика реализуется через правило changes внутри rules. Это позволяет задать список директорий или файлов, которые должны измениться для запуска джоба:
job_build:
script: npm run build
rules:
- changes:
- frontend/*


🔥 Здесь сборка (npm run build) выполнится только если были изменения во frontend/. Если поправить, например, документацию — джоб даже не стартует.

➡️ DevOps Ready | #практика
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5👍4🔥4
🔥54👍4
Что же выведет консоль?
Anonymous Quiz
30%
A
54%
B
8%
C
8%
D
5👍5🔥5👎1
🖼️ Собираем Python-образ с кэшированием зависимостей!

При работе с Docker и Python часто теряется время на повторную установку библиотек. Но если правильно выстроить слои, можно ускорить сборку и сделать её предсказуемой.

В этом посте:
Используем официальный Python-образ как базу.

Добавляем requirements.txt отдельно от кода.

Устанавливаем зависимости до копирования приложения.

Обновляем код без пересборки пакетов.


Результат — быстрые итерации, экономия времени и предсказуемое окружение для Python-приложений.

➡️ DevOps Ready | #задача
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥75👍5🤝1