TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14721 · May 19

#python#cli#cti#cybersecurity#forensics#hacktoberfest#information_gathering#infosec#linux#osint#pentesting#python#python3#reconnaissance#redteam#sherlock#tools Sherlock is a powerful tool that helps you find social media accounts by username across over 400 networks. It's easy to use and works on many operating systems like macOS, Linux, and Windows. You can install it using methods like `pipx` or Docker, and then simply type the username you want to search for. Sherlock will show you where that username is used on different social media platforms. This tool is useful for gathering information quickly and can be run locally or even online through services like Apify. It saves time and effort in finding accounts across many platforms. https://github.com/sherlock-project/sherlock

Results

2 similar posts found

Search: #numa

当前筛选 #numa清除筛选
DOFH - DevOps from hell

@dofh_ru · Post #3851 · 09/03/2025, 12:20 PM

Proxmox: привязка CPU к виртуальным машинам Не всегда очевидно, зачем вообще нужна привязка CPU к виртуальным машинам, особенно если речь идёт о небольших развертываниях - там этот параметр чаще всего просто игнорируют. Но в реальном продакшене использование CPU affinity становится действительно важным для повышения производительности виртуалок. https://telegra.ph/Proxmox-privyazka-CPU-k-virtualnym-mashinam-09-03 #ит_статьи#devops#proxmox#linux#numa

DOFH - DevOps from hell

@dofh_ru · Post #3937 · 11/24/2025, 06:45 AM

Почему мое приложение на 2 vCPU работает быстрее в виртуалке, чем в контейнере? С ростом популярности Kubernetes и контейнеров многие команды не только разрабатывают и разворачивают новые приложения сразу под Kubernetes, но и переносят туда уже существующие сервисы. Эти сервисы до этого могли работать на bare metal серверах или на виртуальных машинах. Контейнеры реализуют идею «Собрал один раз — запускай где угодно», что позволяет командам разработки и эксплуатации управлять приложениями легче и более системно. Но довольно часто после переноса приложения как есть в Kubernetes производительность вдруг оказывается ниже ожидаемой. Эта заметка в первую очередь смотрит на проблему со стороны CPU: почему при переносе сервисов из VM в мир Kubernetes (контейнеров) могут возникнуть определённые сложности и как они могут привести к просадке в производительности. Внутренние узкие места самого приложения — сетевой ввод-вывод, дисковый ввод-вывод и тому подобное — остаются за рамками обсуждения. https://telegra.ph/Pochemu-moe-prilozhenie-na-2-vCPU-rabotaet-bystree-v-virtualke-chem-v-kontejnere-11-24 #ит_статьи#devops#kubernetes#performance#numa#cgroups#cpulimit