meganuke — технический блог о DevOps и инструментах

Kubebuilder: фреймворк для написания Kubernetes API

Kubebuilder — официальный фреймворк SIG-API-Machinery для разработки Kubernetes-расширений через CRD. Аналог Ruby on Rails для написания собственных Kubernetes-операторов: scaffold контроллер, прикрутить reconcile-логику, задеплоить.

chartpack: один Helm-чарт для всех Kubernetes-приложений

chartpack — opinionated Helm-чарт, который заменяет десятки кастомных чартов одним: вся конфигурация деплоя приложения описывается в values.yaml, а не в шаблонах. Хорош для команд, которые устали поддерживать «свой Helm chart для каждого микросервиса».

Не все index scans равны: как мы сократили latency запросов на 99%

Datadog рассказывает: даже если запрос «использует индекс», он может быть страшно медленным — например, если планировщик выбирает индекс по слабо-селективной колонке и сканирует миллионы строк. Как Datadog Database Monitoring помогает находить такие случаи.

Active Benchmarking: как делать бенчмарки правильно

Brendan Gregg о том, что почти каждый бенчмарк, который вы видели, — неправильный. Active benchmarking — это методика, при которой пока тест идёт, вы наблюдаете систему живыми инструментами и проверяете, что измеряется именно то, что вы хотели, а не что-то другое.

Поверхностная безвиновность: почему «blameless» стал ритуалом

Многие организации внедрили blameless post-mortems как обязательную практику, но превратили её в защитный ритуал: лексика без сути. Что отличает настоящую blame-awareness от поверхностного исполнения.

Мне всё равно, написал ли код AI. Ты за него отвечаешь.

Председатель SREcon Heinrich Hartmann про то, как эпоха AI-ассистированного кодинга требует радикального возвращения к ответственности инженера. Не за то, что ты написал — за то, что ты залил в master.

CodeBurn: визуализация затрат и эффективности AI-кодинга

CodeBurn — open-source инструмент, который собирает данные по token usage, стоимости и продуктивности из 20 AI-кодинг-инструментов (Copilot, Cursor, Claude Code, Aider и т.д.) и показывает разбивку по проектам, моделям и типам задач.

Почему LLM пишут неправильный SQL — и что это значит для вашей БД

Большинство LLM-сгенерированного SQL не падает. Он выполняется и возвращает результат — но не тот, что нужен. Разбор пяти типов «правдоподобно-неправильного» SQL и того, что это значит для архитектуры данных.