User
В последнее время нам почти каждый день рассказывают в новостях, какие очередные вершины покорили языковые нейросетки, и почему они уже через месяц совершенно точно оставят лично вас без работы. При этом мало кто понимает — а как вообще нейросети вроде ChatGPT работают внутри? Так вот, устраивайтесь поудобнее: в этой статье мы наконец объясним всё так, чтобы понял даже шестилетний гуманитарий!
Ну что, уже успели прочитать восхищения небывалым качеством видео от нейросетки SORA у всех блогеров и новостных изданий? А теперь мы вам расскажем то, о чем не написал никто: чего на самом деле пытается добиться OpenAI с помощью этой модели, как связана генерация видео с самоездящими машинами и AGI, а также при чем здесь культовая «Матрица».
Привет! Все мы знаем и любим такие продукты для vulnerability assessment процессов как Nessus, Qualys, Max Patrol и всякие прочие OpenVAS. Одной из основных задач, которые они решают, является обеспечение контроля версионных уязвимостей.
Это довольно простой процесс сравнения установленных версий программного обеспечения на попадание в диапазон "не содержит известных уязвимостей". Ну а дальше ребята, ответственные за информационную безопасность, совместно с разработкой и админами решают какие риски можно принять, а что нужно пропатчить прямо сегодня.
Существует масса разнообразных инструментов для решения этой задачи, но у всех них с нашей точки зрения есть одна общая проблема — они требуют отдельного хлопотного развертывания и порождают в вашей инфраструктуре еще один инструмент с root-овой учетной записью. Но ведь для такого простого действия как сбор информации об установленных пакетах root не нужен! Да и обычно в инфраструктуре уже присутствуют развернутые системы с возможностью консолидации данных, совместной работы и удаленного исполнения команд на серверах. Поэтому мы решили сделать инструмент, который позволил бы в пару кликов развернуть в своей среде систему контроля уязвимостей Linux с минимальными изменениями продакшена.
Что развернуто в большинстве продуктовых систем? Конечно же мониторинг. И довольно часто это Zabbix. Так давайте к нему и прикрутимся!
Поводом написать эту статью стал весьма достойный обзор Как мы тестировали VMware vSAN... компании КРОК. Обзор-то достойный, но в нем есть фраза, с которой я борюсь уже больше десятка лет. Админы СХД, виртуализаторы и интеграторы раз за разом повторяют: "Задержки в 5 мс — это отличный показатель". Даже цифра в 5 мс десять лет не меняется. Я это слышал вживую от весьма уважаемых админов уже не меньше десятка раз. От менее уважаемых — десятки, а уж сколько раз читал в интернете… Нет, нет, нет. Для OLTP нагрузок 5 мс, особенно так, как их обычно измеряют — это epic fail. Мне приходилось объяснять причины этого уже много раз, на этот раз я решил собрать свои мысли в переиспользуемую форму.
Сразу оговорюсь, что в упомянутой выше статье этих ошибок нет, скорее фраза сработала как триггер.
Пора поговорить про удобную работу с логами, тем более что в Windows есть масса неочевидных инструментов для этого. Например, Log Parser, который порой просто незаменим.
В статье не будет про серьезные вещи вроде Splunk и ELK (Elasticsearch + Logstash + Kibana). Сфокусируемся на простом и бесплатном.
A forwarding entity always forwards packets in per-flow order to
zero, one or more of the forwarding entity’s own transmit interfaces
and never forwards a packet to the packet’s own receive interface.
Brian Petersen. Hardware Designed Network
Уже третий день у всех на слуху слова Meltdown и Spectre, свеженькие уязвимости в процессорах. К сожалению, сходу найти что либо про то, как именно работают данные уязвимости (для начала я сосредоточился на Meldown, она попроще), у меня не удалось, пришлось изучать оригинальные публикации и статьи: оригинальная статья, блок Google Project Zero, статья аж из лета 2017. Несмотря на то, что на хабре уже есть перевод введения из оригинальной публикации, хочется поделиться тем, что мне удалось прочитать и понять.
Если вы не изучали JavaScript с самого начала, то осваивать его современную версию сложно. Экосистема быстро растёт и меняется, так что трудно разобраться с проблемами, для решения которых придуманы разные инструменты. Я начал программировать в 1998-м, но начал понимать JavaScript только в 2014-м. Помню, как просматривал Browserify и смотрел на его слоган:
Browserify позволяет делать require («модули») в браузере, объединяя все ваши зависимости
Я не понял ни слова из предложения и стал разбираться, как это может помочь мне как разработчику.
Цель статьи — рассказать о контексте, в котором инструменты в JavaScript развивались вплоть до 2017-го. Начнём с самого начала и будем делать сайт, как это делали бы динозавры — безо всяких инструментов, на чистом HTML и JavaScript. Постепенно станем вводить разные инструменты, поочерёдно рассматривая решаемые ими проблемы. Благодаря историческому контексту вы сможете адаптироваться к постоянно меняющемуся ландшафту JavaScript и понять его.
Представлен выпуск проекта netutils-linux 2.5.0, набора утилит для мониторинга и тюнинга производительности сетевого стека Linux. Всё написано на Python (поддерживаются python 2.6+ и 3.4+) и доступно под MIT-лицензией.
Цель проекта — упростить и унифицировать процесс тюнинга сетевого стека и сетевых карт, снизив необходимость разбираться в устройстве сетевого стека для сисадминов и освободить их головы от рутинных вычислений и написания с нуля кучи одинаковых bash-скриптов.
Рекомендации для использования — наличие канала с 200+ Мбит/с, обрабатываемого Linux-based машиной, и требований к минимизации задержек и потерь.
С прошлого (и первого) публичного релиза было исправлено несколько неприятных ошибок, связанных с совместимостью с архитектурами, дистрибутивами Linux, версиями Python и зависимостей проекта, приводивших к невозможностям запуска некоторых утилит.
В мире растет число фейковых новостей и все сложнее найти источник правдивой информации. Спрос на достоверность, качество и фактчекинг не пропал, но сложно подружить методологии проверки данных с новостями мейнстрима в эпоху, когда даже серьезные издания гонятся за кликбейтом. Изъеденные недочетами новости политики, экономики, спорта и других сфер начинают раздражать, а не привлекать внимание. Образуется информационный вакуум, заполнить который могут новости науки. Манипулировать научными данными не так интересно, как фактами в экономике и политике. Наука поддерживается прекрасной репутацией источников — например, не вызывает сомнений авторитетность журнала «Nature» или достоверность базы данных биотехнологической информации PubMed.
И все же между источником научных данных и читателем часто стоит фильтр, отвечающий за качество публикаций — журналист. Избавиться от прослойки можно лишь в том случае, если вы сразу получаете информацию от ученых. Так можно сделать, если подписаться на интересующих вас авторов. Они есть в соцсетях, но информация там не структурирована, а вот каналы с видеоконтентом — как личные, так и собранные обычными людьми, — это ценный источник адаптированных данных.
Представляем вашему вниманию очередную порцию лекций Технотрека. В рамках курса будут рассмотрены основы системного администрирования интернет-сервисов, обеспечения их отказоустойчивости, производительности и безопасности, а также особенности устройства ОС Linux, наиболее широко применяемой в подобных проектах. В качестве примера будут использоваться дистрибутивы семейства RHEL 7 (CentOS 7), веб-сервер nginx, СУБД MySQL, системы резервного копирования bacula, системы мониторинга Zabbix, системы виртуализации oVirt, балансировщика нагрузки на базе ipvs+keepalived. Курс ведёт Сергей Клочков, системный администратор в компании Variti.