Я давно фанат ThinkPad, дуже люблю всю їхню лінійку. Нещодавно десь зустрів модель X200, які випускались з 2008 року – просто десь побачив картинку, і дуже захотів собі в “колекцію”. Неочікувано – але він навіть знайшовся в продажу на OLX, тому купив собі цей чудо-девайс. ThinkPad X200 overview Він… Ну – це просто бімба 🙂… Читати далі »
Наступна задача, яку хочеться вирішити з Go – це написати власний logs collector для збору логів AWS Load Balancer з AWS S3 і запису їх до VictoriaLogs. Це, звісно, можна було б вирішити просто з Vector.dev, як це робив для AWS VPC Flow Logs, див. Vector.dev: знайомство, логи з AWS S3 та інтеграція з VictoriaLogs,… Читати далі »
Є задачка на моніторинг костів на OpenAI – бачити скільки за добу витрачено кожним проектом, і слати алерти в Slack, коли витрати завеликі. Потикав кілька готових експортерів для OpenAI, але не побачив там метрик саме по костам, тому просто напишемо свій. Писати будемо на Golang, ідея дуже проста – з OpenAI API отримуємо дані, генеруємо… Читати далі »
Отже, продовження попереднього посту InfluxDB: знайомство і основні можливості. Там познайомились з InfluxDB в цілому, тепер час будувати з ним реальні рішення. Що будемо робити – запустимо InfluxDB на Debian, налаштуємо NGINX, імпортуємо дані з Google Sheets в .csv, а потім мігруємо їх до InfluxDB та підключимо Grafana. І додатково трохи пограємось з Python Falsk… Читати далі »
Прийшла задачка підняти для проекту цікавий сервіс Arize Phoenix для моніторингу і тюнингу використання LLM. За сам сервіс багато не скажу, бо не користувався, але його запуск вийшов доволі цікавим. Що будемо робити – спочатку з Helm запустимо тестовий варіант, подивитись як воно взагалі виглядає, потім зробимо повноцінну автоматизацію – Terraform для всяких сікретів, Helm… Читати далі »
Дебажимо одну проблему з використанням пам’яті в Kubernetes Pods, і вирішили подивитись на пам’ять і кількість процесів на нодах. Сама проблема полягає в тому, що зазвичай Kubernetes Pod з Livekit споживає близько 2 гігабайт пам’яті, але іноді бувають спайки до 10-11 гіг, через що под вбивається: Що ми хочемо визначити: це один процес починає стільки… Читати далі »
Продовжуємо нашу подорож з AWS OpenSearch Service. Що ми маємо – це маленький кластер AWS OpenSearch Service, 3 трьома data nodes, використовується в ролі vector store для AWS Bedrock Knowledge Bases. Попередні частини: AWS: знайомство з OpenSearch Service в ролі vector store AWS: створення OpenSearch Service cluster та налаштування аутентифікації і авторизації Terraform: створення AWS… Читати далі »
В першій частині розібрались з основами AWS OpenSearch Service взагалі, і з типами інстансів для Data Nodes – AWS: знайомство з OpenSearch Service в ролі vector store. В другій – з доступами, AWS: створення OpenSearch Service cluster та налаштування аутентифікації і авторизації. Тепер напишемо Terraform code для створення кластера, юзерів та індексів. Створювати кластер будемо… Читати далі »
В Terraform ephemeral resources та write-only arguments з’явились давно, ще у версії 1.10, але не було нагоди про них написати детальніше. Основна ідея їх – не залишати “слідів” в state-файлі, що особливо корисно для паролів або токенів, бо дані існують тільки під час виконання apply самого Terraform в його пам’яті. Втім, для їх використання є… Читати далі »
В попередній частині – AWS: знайомство з OpenSearch Service в ролі vector store – подивились на AWS OpenSearch Service взагалі, трохи розібрались з тим, як в ньому організовані дані, що таке shards та nodes, і які нам власне типи інстансів для data nodes треба. Наступний крок – створити кластер і подивитись на аутентифікацію, яка, як на… Читати далі »