Бывает ситуация, когда вот стоит нормальный, не ветхий дом с жильцами, с работающими коммуникациями. И простоял бы он так еще много лет. Но принято решение проложить новую магистраль и дом ей мешает. Можно снести дом, недалеко построить новый и жильцов туда переселить. А можно переместить в нужное место сам этот дом прямо вместе с жильцами и тараканами.

Такая аналогия приходит на ум после принятия решения о переходе с платформы Windows на пока единственную сертифицированную альтернативу – ОС Астра Линукс. Как жильцы гипотетического дома не могли отменить решение о магистрали, так и мы не можем отменить это решение. Придется переходить. Однако легко сказать «перейти». Когда я познакомился с IBM-PC/XT, какой-нибудь Торвальдс еще школу не кончил. За эти годы (чего уж там годы - десятилетия) появилось много привычек, приемов, навыков. Жалко все это оставлять ради принудительного перехода в другую среду. И приходит мысль – попытаться переехать, так сказать, всем домом, а не строить новый.

Разбираем c Григорием Тарасенко, инженером команды SQL на примере, как реплицировать базы без использования слотов репликации.

• PersistentVolumes (PV).
• PersistentVolumeClaims (PVC).
• Storage Classes.

На habr'е уже была публикация про удаленную переустановку Linux по ssh. Воистину, так гланды ещё никто не удалял… Я подивился находчивости и целеустремлённости автора, и искренне пожелал себе, чтобы материал никогда не пригодился на практике.

Но внезапно мне понадобилось переустановить Raspberry Pi OS на microSD-карте, установленной в Raspberry Pi 4. При этом доставать microSD-карту очень не хотелось, дело в том, что плата Raspberry Pi установлена внутрь корпуса, который не позволяет достать microSD-карту без разборки.

Памятуя, что это не единственная моя плата Raspberry Pi и это не последний раз, когда придётся полностью переустанавливать Raspberry Pi OS, я решил, что лучше полчаса потерять, потом за пять минут обновить.

В студенчестве мне «посчастливилось» познакомиться изнутри с одной из таких контор. Поскольку их бизнес до сих пор процветает, подумал, что не лишним будет кратко рассказать, как там все устроено, привести несколько любопытных примеров и подсказать, как избежать огромных трат, если такие дельцы вдруг пришли к кому-то из ваших знакомых, кто не сильно разбирается в технике. 

Любое программное обеспечение необходимо обновлять — ПО для систем хранения данных (СХД) не исключение. Логика апгрейда в СХД не тривиальна. В системе есть несколько контроллеров хранения, обновлять которые нужно последовательно, учитывая все возможные риски — потерю отказоустойчивости, конфликт версий и другие. При этом даунтайм сервиса или миграция данных на другую систему — варианты, которые не устроят ни одну компанию.

Я Владимир Приходько, руководитель отдела разработки подсистем управления в компании YADRO. Вместе с командой мы развиваем пользовательский функционал СХД. В тексте расскажу о специфике бесшовного обновления ПО в системах хранения данных и дам рекомендации, как выстроить этот процесс с учетом лучших практик. Все описанные подходы мы с командой успешно используем в обновлении СХД TATLIN.UNIFIED. 

В статье представлен ряд советов и методов, которые помогут читателям оценить производительность своих SQL-запросов и улучшить ее при необходимости. Здесь будут рассмотрены некоторые ключевые аспекты оптимизации запросов для SQL Server, чтобы помочь пользователям сделать их более эффективными и быстрыми.

Привет! Меня зовут Павел. Сегодня я расскажу про популярные инструменты в kali linux. Основывал статистику на своем опыте и на пределы популярности. Если не согласны, то делитель своими мнениями.

Хотите узнать, как Kubernetes оптимально распределяет ваши контейнеры по нодам и каким образом можно этот процесс настроить или даже модифицировать?

В этой статье мы погружаемся в недра Kubernetes Scheduler — ключевого компонента, отвечающего за эффективное распределение ресурсов в вашем кластере. От базовых принципов и этапов планирования до возможностей расширения с помощью плагинов - здесь вы найдете всё, чтобы стать настоящим экспертом в этой области.
Не пропустите!

Планирую идти от простого к сложному, так что прошу отнестись с пониманием. Если вы уже знакомы с базовыми концепциями k8s scheduler, не стесняйтесь пропустить первую часть и перейти сразу ко 2-й (ссылка будет опубликована позже).

Знакомимся со state-of-the-art инструментом, который используют более половины компаний из списка Fortune 100, с помощью материалов от разработчиков и DevOps-специалистов. Как запустить, оптимизировать и обезопасить свой кластер, плюс — многие другие подробности в подборке по теме от beeline cloud.

Здравствуйте. В этой статье хотел бы разобрать кейс создания резервных копий. Я опишу свои методы, и прошу Вас поделиться опытом о том, как Вы решали данные задачи. Я опишу самые простые технологии, но они эффективны и выполняют поставленную задачу…

В основном статья будет полезна начинающим системным администраторам (и, конечно, не только в вузах), но прошу опытных специалистов поправить меня, если есть неточности, а может подскажете другие более лучшие решения. Буду благодарен всем, кто проявит интерес к статье.

Но начну с такой информации…

Статья 274 УК РФ. Нарушение правил эксплуатации средств хранения, обработки или передачи компьютерной информации и информационно‑телекоммуникационных сетей

1. Нарушение правил эксплуатации средств хранения, обработки или передачи охраняемой компьютерной информации либо информационно‑телекоммуникационных сетей и оконечного оборудования, а также правил доступа к информационно‑телекоммуникационным сетям, повлекшее уничтожение, блокирование, модификацию либо копирование компьютерной информации, причинившее крупный ущерб, — наказывается штрафом в размере до пятисот тысяч рублей или в размере заработной платы или иного дохода, осужденного за период до восемнадцати месяцев, либо исправительными работами на срок от шести месяцев до одного года, либо ограничением свободы на срок до двух лет, либо принудительными работами на срок до двух лет, либо лишением свободы на тот же срок.

2. Деяние, предусмотренное частью первой настоящей статьи, если оно повлекло тяжкие последствия или создало угрозу их наступления, — наказывается принудительными работами на срок до пяти лет либо лишением свободы на тот же срок.

В данной статье хочу поднять тему, которая представляет собой одну большую боль для администраторов, разработчиков и тестировщиков высоконагруженных (и не очень) систем под управлением PostgreSQL. Даже не «боль», а «БОЛЬ»!

Удивительно, что за почти 30 лет существования PostgreSQL не появилось нормальных инструментов для получения вменяемых счетчиков и трассировок. Все, кто работают с MS SQL Server используют профайлер. Это обязательный и привычный инструмент, который позволяет вылавливать запросы, интересные нам в рамках исследования. Вылавливать как все запросы без разбора, так и какие-то единичные запросы, которые удовлетворяют правилам отбора. Кроме того, можно настроить не одну трассу, а столько сколько нужно, с разными фильтрами. Эти трассы содержат очень богатый набор измерений для анализа: – Reads физические и логические; Writes; SPID, Процессорное время; план запроса (хэш плана), количество строк и т.д.

Многие компании стали всерьез рассматривать СУБД PostgreSQL как замену MSSQL и сталкиваются с тем, что возможностей для ее мониторинга просто нет – она как черный ящик, в котором наощупь вылавливаешь какую-ту информацию и пытаешься систематизировать ее хоть как-то.

Некоторое время назад потребовалось решить задачу по переносу виртуальных машин KVM с одного кластера Proxmox VE на другой с минимальным временем простоя. В PVE «из коробки» такой возможности нет, но, как оказалось, онлайн-миграцию виртуальных машин между кластерами можно выполнить средствами KVM. Процедуру переноса я подробно опишу в этом руководстве.

Не судите строго, это моя первая статья, наверное если бы я был гуру Nginx и "Линуха", то скорее всего боли и страданий бы не было.

С чего все началось?

Одним днем мне понадобилось реализовать довольно не тривиальную задачу:

Есть множество сервисов с которых нужно собирать данные для обработки и дальнейшей аналитики, модуль который это все собирает может быть установлен на множество серверов (пока 40, но в горизонте года это 1000), но хочется чтобы все обращения от этих серверов шли на один ip , а с него уже распределялись в зависимости от типа запроса или конечной точки обращения. Условно мы обращаемся к серваку 100.1.2.101 по порту 8080 и просим от него данные о всех домах на определенной территории ,он в свою очередь по заданному сценарию коннектится к определенному proxy (Допустим squid, он нужен так как некоторые api залочены по ip) и через него получает данные из конечного api.

P.S. Данные нельзя хранить на промежуточном сервере, так как они слишком часто обновляются :(

В итоге я решил эту задачу разделить на несколько этапов одна из них это распределение нагрузки...