С какими языками работал

Мой опыт работы с языками программирования

За более чем 10 лет в DevOps/SRE/инженерной практике я работал с различными языками программирования, которые можно разделить на несколько категорий по их назначению в инфраструктурном контексте.

Основные языки для инфраструктурного кода и автоматизации

Python — мой основной язык для сложной автоматизации и инструментария. Использую его для:

• Написания скриптов развертывания и оркестрации
• Создания кастомных мониторинговых решений и метрик
• Разработки внутренних инструментов и CLI-утилит
• Интеграции различных систем (CI/CD, мониторинг, ticketing системы)

#!/usr/bin/env python3
# Пример скрипта автоматического масштабирования
import boto3
import requests

def check_system_load():
    response = requests.get('http://metrics-server:8080/api/v1/query', 
                           params={'query': 'system_load_5'})
    return float(response.json()['data']['result'][0]['value'][1])

def scale_ec2_instances(asg_name, desired_capacity):
    client = boto3.client('autoscaling')
    response = client.set_desired_capacity(
        AutoScalingGroupName=asg_name,
        DesiredCapacity=desired_capacity,
        HonorCooldown=True
    )
    return response

if __name__ == '__main__':
    load = check_system_load()
    if load > 4.0:
        scale_ec2_instances('production-app-asg', 10)

Go — активно использую последние 5 лет для:

• Написания высокопроизводительных микросервисов
• Создания инструментов командной строки
• Разработки контроллеров для Kubernetes (operator pattern)
• Системных утилит, где важна скорость выполнения и низкое потребление памяти

package main

import (
    "fmt"
    "log"
    "github.com/spf13/cobra"
)

func main() {
    var configPath string
    
    rootCmd := &cobra.Command{
        Use:   "deploy-tool",
        Short: "Tool for deployment automation",
        Run: func(cmd *cobra.Command, args []string) {
            fmt.Printf("Using config: %s\n", configPath)
            // логика деплоя
        },
    }
    
    rootCmd.Flags().StringVarP(&configPath, "config", "c", 
        "deploy.yaml", "Configuration file path")
    
    if err := rootCmd.Execute(); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

Bash/PowerShell — для скриптового уровня:

• Bash для Linux-окружений (init скрипты, health checks, быстрые задачи)
• PowerShell для Windows-инфраструктуры и взаимодействия с Azure

#!/bin/bash
# Мониторинг доступности сервиса
SERVICE_URL="http://api.service.local:8080/health"
MAX_RETRIES=5
RETRY_INTERVAL=3

for i in $(seq 1 $MAX_RETRIES); do
    if curl -s --fail "$SERVICE_URL" > /dev/null; then
        echo "Service is healthy"
        exit 0
    fi
    echo "Attempt $i failed, retrying in $RETRY_INTERVAL seconds..."
    sleep $RETRY_INTERVAL
done

echo "Service health check failed after $MAX_RETRIES attempts"
exit 1

Языки для описания инфраструктуры (Infrastructure as Code)

HCL (Terraform) — основной язык для декларативного описания инфраструктуры:

• Провиженинг облачных ресурсов (AWS, Azure, GCP)
• Создание модулей для повторного использования
• Управление состоянием сложных распределенных систем

# Модуль для создания VPC в AWS
module "vpc" {
  source  = "terraform-aws-modules/vpc/aws"
  version = "3.14.0"

  name = "production-vpc"
  cidr = "10.0.0.0/16"

  azs             = ["us-east-1a", "us-east-1b", "us-east-1c"]
  private_subnets = ["10.0.1.0/24", "10.0.2.0/24", "10.0.3.0/24"]
  public_subnets  = ["10.0.101.0/24", "10.0.102.0/24", "10.0.103.0/24"]

  enable_nat_gateway = true
  enable_vpn_gateway = true

  tags = {
    Environment = "production"
    ManagedBy   = "terraform"
  }
}

YAML/JSON — для конфигурационных файлов:

• Kubernetes манифесты (Deployments, Services, ConfigMaps)
• Конфигурации CI/CD пайплайнов (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins)
• Конфиги мониторинговых систем (Prometheus, Grafana)

# Kubernetes Deployment пример
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: api-service
  namespace: production
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: api-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: api-service
    spec:
      containers:
      - name: api
        image: registry.company.com/api:v1.2.3
        ports:
        - containerPort: 8080
        resources:
          requests:
            memory: "256Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "512Mi"
            cpu: "500m"

Специализированные языки и DSL

Groovy — для Jenkins Pipeline (в прошлом активно использовал):

• Сложные пайплайны сборки и деплоя
• Шаренные библиотеки для Jenkins

SQL — для работы с базами данных:

• Оптимизация запросов
• Миграции схемы данных
• Анализ метрик, хранящихся в БД

Языки для конфигурационного менеджмента

Хотя сейчас основная парадигма — immutable infrastructure, имею опыт с:

• Ansible (YAML-based) для конфигурационного управления
• Puppet (Ruby DSL) в legacy-системах

Критерии выбора языка

В своей практике руководствуюсь несколькими принципами:

1. Соответствие задаче — выбираю язык, наиболее подходящий для конкретной проблемы
2. Экосистема и сообщество — предпочтение языкам с богатыми библиотеками для DevOps задач
3. Производительность и эффективность — для высоконагруженных систем выбираю Go
4. Сопровождаемость — Python для сложной логики, YAML/HCL для декларативных конфигов
5. Унификация в команде — стремлюсь к консистентности в рамках проекта/команды

Также постоянно изучаю новые языки и парадигмы — в последнее время интересуюсь Rust для системного программирования и Pulumi (поддерживает TypeScript, Python, Go, .NET) как альтернативой Terraform. В современном DevOps важно не только знать конкретные языки, но и понимать, когда и какой инструмент применять для максимальной эффективности.