• CPU лимиты
• Docker и server class machine
• CPU лимиты (да, опять) и фрагментация памяти
• Обрабатываем Java-OOM
• Оптимизируем потребление памяти
• Ограничиваем потребление памяти: heap, non-heap, direct memory
• Ограничиваем потребление памяти: Native Memory Tracking
• Java и диски
• Как за всем уследить?

Kubernetes отличная платформа как для оркестрации контейнеров так и для всего остального. За последнее время Kubernetes ушёл далеко вперёд как по части функциональности так и по вопросам безопасности и отказоустойчивости. Архитектура Kubernetes позволяет с лёгкостью переживать сбои различного характера и всегда оставаться на плаву.

Сегодня мы будем ломать кластер, удалять сертификаты, вживую реджойнить ноды и всё это, по возможности, без даунтайма для уже запущенных сервисов.

Средние значения нагрузки (Load averages) — это критически важная для индустрии метрика. Многие компании тратят миллионы долларов, автоматически масштабируя облачные инстансы на основании этой и ряда других метрик. Но на Linux она окутана некой тайной. Отслеживание средней нагрузки на Linux — это задача, работающая в непрерываемом состоянии сна (uninterruptible sleep state). Почему? Я никогда не встречал объяснений. В этой статье я хочу разгадать эту тайну, и создать референс по средним значениям нагрузки для всех, кто пытается их интерпретировать.

Разбираем скриптом внутренний журнал событий MikroTik отбирая уведомления вход/выход пользователей на устройство. Отправляем события на почту или Telegram.

Написать свой скрипт меня сподвигло желание упростить монструозные скрипты, которые можно найти по этому запросу в интернете, выполняющие это несложное действие (например с Wiki MikroTik). Статья разбирает пример скрипта уведомления вход/выход пользователя, особенность журнала MikroTik и почему инженеры MikroTik живут в Лондоне.

На примере скрипта вы с легкостью можете перенастроить отправку сообщений на любое событие в журнале устройства MikroTik.

  arr=(Hello World)

  arr[0]=Hello
  arr[1]=World

Я делаю много ревью для чужого кода на Ансибл и много пишу сам. В ходе анализа ошибок (как чужих, так и своих), а так же некоторого количества собеседований, я понял основную ошибку, которую допускают пользователи Ансибла — они лезут в сложное, не освоив базового.

Для исправления этой вселенской несправедливости я решил написать введение в Ансибл для тех, кто его уже знает. Предупреждаю, это не пересказ манов, это лонгрид в котором много букв и нет картинок.

Ожидаемый уровень читателя — уже написано несколько тысяч строк ямла, уже что-то в продакшене, но "как-то всё криво".

Предлагаю ознакомиться с расшифровкой доклада 2019 года Сергея Печенко "Ansible — это вам не bash!"

Привет.

Меня зовут Ваня, и я Java-разработчик. Так получилось, что я много работаю с PostgreSQL – занимаюсь настройкой БД, оптимизацией структуры, производительностью и немного играю в DBA по выходным.

За последнее время я привёл в порядок несколько баз данных в наших микросервисах и написал java-библиотеку pg-index-health, которая облегчает эту работу, экономит моё время и помогает избежать некоторых типовых ошибок, допускаемых разработчиками. Именно об этой библиотеке сегодня и пойдёт речь.

Disclaimer

Основная версия PostgreSQL, с которой я работаю, это 10-ка. Все используемые мною SQL-запросы также проверены на 11-й версии. Минимальная поддерживаемая версия — это 9.6.

Предыстория

Началось всё почти год назад со странной для меня ситуации: конкурентное создание индекса на ровном месте завершилось с ошибкой. Сам индекс, как водится, в невалидном состоянии остался в базе. Анализ логов показал нехватку temp_file_limit. И понеслось… Копнув поглубже, я обнаружил целый ворох проблем в конфигурации БД и, засучив рукава, с блеском в глазах принялся их чинить.

Предлагаю ознакомиться с расшифровкой доклада Алексей Лесовский из Data Egret "Основы мониторинга PostgreSQL"

В этом докладе Алексей Лесовский расскажет о ключевых моментах постгресовой статистики, что они означают, и почему они должны присутствовать в мониторинге; о том, какие графики должны быть в мониторинге, как их добавить и как интерпретировать. Доклад будет полезен администраторам баз данных, системным администраторам и разработчикам, которым интересен траблшутинг Postgres'а.

Эта статья является продолжением предыдущей – «Создание отказоустойчивой ИТ инфраструктуры. Часть 1 — подготовка к развёртыванию кластера oVirt 4.3».

В ней будет рассмотрен процесс базовой установки и настройки кластера oVirt 4.3, для хостинга высокодоступных виртуальных машин, с учётом того, что все предварительные шаги по подготовке инфраструктуры, уже выполнены ранее.

«Важная истина, что вещи не всегда являются тем, чем кажутся, общеизвестна…»

―Дуглас Адамс, Автостопом по Галактике

• проект живёт у нас чуть больше двух лет;
• 4 контура от 10 до 26 машин;
• размер БД около 30 Тб;
• в БД около 10000 таблиц;
• до 700 queries per second.

Файловые разрешения предлагают безопасную альтернативу исполняемым файлам SUID, но могут показаться немного запутанными на первый взгляд.

Вниманию читателей предлагается ознакомиться с принципами построения отказоустойчивой инфраструктуры небольшого предприятия в рамках одного ЦОДа, которые будут детально рассмотрены в небольшом цикле статей.