Откуда у контейнера берётся файловая система? Чтобы разобраться, инженер Google Михал Питр воспроизвёл действия Docker и создал файловую систему своими руками. От полноценной реализации его результат отличается тем, что в нём не используется пространство имён для дополнительной изоляции. 

Под катом — перевод, который поможет разобраться, как именно Docker создаёт новую файловую систему с помощью OverlayFS.

Apache Airflow давно стал стандартом в мире Data Engineering благодаря своей гибкости, масштабируемости и богатой экосистеме. В этой статье мы подробно разберём, что такое Airflow, почему он так популярен, как эффективно использовать его в аналитической архитектуре, а также предоставим максимально подробную инструкцию по развертыванию Airflow.

Чтобы понять, что такое контейнер, достаточно знать, что такое namespace и cgroups. Потому что эти два механизма обеспечивают изоляцию и распределение ресурсов для процессов в Linux.

Ключевым звеном в zt является прокси. Именно с ней взаимодействуют все клиенты, от нее они получают вердикт - пустят их в админку или нет. 

Что должна уметь прокси в первую очередь:

Всем привет! Эта статья посвящена всеми любимому "разбору под капотом". На этот раз мы взглянем на работу HTTP сервера в Go и разберем некоторые нюансы и ключевые механизмы. Статья будет полезна как новичкам, так и опытным разработичкам!

Привет Хабр!

Я обожаю сокращать ссылки через собственный URL shortener. Это как clck.ru, только всё работает на собственной архитектуре и данные об использовании никуда не утекают. При этом домен я тоже могу поставить какой-нибудь красивый (к примеру - hdla.cloud).

Мечтаете запустить нейросеть на компьютере и анализировать целые книги или сложные документы? Тогда объем VRAM и поддержка длинных контекстов — ваши главные приоритеты.

С появлением RTX 5060 Ti 16GB открылась интригующая возможность — собрать систему с двумя такими картами за 950 $, получив целых 32 ГБ VRAM! Но как этот дуал покажет себя против проверенной временем б/у RTX 3090 (~900 $), с её внушительными 24 ГБ и легендарной пропускной способностью?

Я провел тесты на реальных моделях (Qwen3 30B/32B), чтобы выяснить, какую видеокарту выбрать для нейросети в 2025 году, если ваша цель — запустить LLM на компьютере с максимальной отдачей, особенно для длинных контекстов.

Привет, Хабр! Меня зовут Анатолий Кохан, я — DevOps-инженер в К2Тех.

Когда мы вводим в браузере имя сервера или доменное имя сайта, выполняем ping или запускаем любое удаленное приложение, операционная система должна преобразовать указанные имена в IP-адреса. Этот процесс называется разрешением доменного имени. На первый взгляд он может показаться весьма прозрачным, однако за ним скрывается многослойный механизм.

Данная статья — начало серии, посвященной низкоуровневой архитектуре разрешения имен. Поговорим о том, как устроен этот процесс в Linux на уровне ядра, различных библиотек C и системных вызовов.

Привет! Меня зовут Алиса, я руковожу командой машинного обучения в Банки.ру и занимаюсь проектами, связанными с внедрением ИИ.

В этой статье расскажу, как мы создавали чат-бота для работы с внутренней документацией: какие задачи решали, с какими сложностями столкнулись, что сработало, а что — нет. Надеюсь, наш опыт окажется полезным тем, кто только начинает путь или уже в процессе — возможно, это поможет сэкономить время и нервы.

Задачи на собеседованиях. Денежные переводы в SQL. Обновление счетов и уровни изоляций

Задача перевода денег в первом приближении сводится к обновлению пары строк и кажется простой — но обеспечение корректности при параллельном доступе может быть неожиданно сложным для только знакомящихся с уровнями изоляций БД.

Всем привет! Недавно закончился PGConf, где большая часть докладов была посвящена новым фичам PostgreSQL Pro, и лишь немногие касались ванильной версии. В прометей Лаб я влился с октября 2024 года и начал развивать сервис администрирования баз данных. Сегодня я хочу поделиться нашим подходом к мониторингу, который не требует лицензий, при этом экономит время и нервы.

Если вы DBA, то вы наверняка сталкивались с задачей мониторинга разных инстансов баз данных — PostgreSQL, MSSQL, MariaDB, Oracle или что-то из NoSQL — на разных ОС, от bare metal до PaaS. Настройка мониторинга в таких условиях может занять недели, а ошибки в алертинге приводят к простоям.

Зачастую, в больших компаниях есть типовой мониториг который, мягко говоря, сложно кастомизировать, а попытки его доработать, в лучшем случае, вылились в пару месяцев переписки и доп. согласования с безами.. В худшем — вы разочаровались в жизни, смирились и продолжаете кушать кактус заводить заявки.

Я тоже через это проходил, поэтому в Prometey Lab мы сфокусировались на переносимом, масштабируемом, k8s ready решении, на типовых компонентах которое можно оперативно развернуть и с минимальной болью занести в разрешенный техстек. На последней демо, при наличии тех учеток в бд, весь процесс подключения нового клиента к мониторингу занимает 40 минут и поддерживает кастомизацию под любые нужды.

В этой статье я расскажу, как мы этого добились, поделюсь нашим стеком, примерами конфигураций и планами на будущее. Если вы сталкивались с подобными задачами, возможно эта статья натолкнет вас на мысли как «расшить» направление мониторинга и сократить время реакции на инциденты.

DevOps‑метрики — это количественные показатели, которые позволяют оценить эффективность, производительность и общее состояние DevOps‑процессов. Они предлагают аналитический взгляд на конвейер поставки программного обеспечения, позволяя командам разработчиков выявлять проблемные места, повышать производительность и принимать решения на основе реальных данных.

В этой статье мы поговорим о важности мониторинга DevOps‑метрик и о том, что именно нужно отслеживать. От широко известных метрик, которые приобрели статус стандартных благодаря DORA (DevOps Research and Assessment), до других важных индикаторов — мы предлагаем вашему вниманию исчерпывающее руководство, которое поможет вам измерить и оптимизировать ваши DevOps‑практики.

В распределённых системах критически важно обеспечить консенсус – согласованность данных или решений между множеством узлов (серверов), даже при сбоях и задержках сети. Алгоритмы консенсуса позволяют группе несовершенных узлов действовать как единое надёжное целое. Три классических алгоритма – Paxos, Raft и Zab – стали основой для построения отказоустойчивых систем. Они гарантируют, что при наличии кворума узлов (обычно большинства) все узлы придут к единому решению и последовательности операций, сохраняя консистентность данных. В данной статье мы рассмотрим устройство этих алгоритмов «под капотом», их этапы (выбор лидера, репликация журнала, обработка сбоев и восстановление), области применения в реальных системах (от координаторов в кластерах Kubernetes и Apache Kafka до распределённых баз данных), а также сравним готовые реализации (такие как etcd, ZooKeeper, Consul и др.) по ключевым характеристикам.

Когда мы упаковываем Spring Boot-приложение в Docker-образ, важно не только обеспечить его запуск. Нам нужен такой образ, который поможет понять причины проблем: падений, тормозов и других сбоев.

В новой статье выясним, какие нештатные ситуации могут возникнуть, какие инструменты пригодятся для диагностики и как собрать образ, в котором всё это учтено.

Привет, Хабр!

Если вы хоть раз дебажили под, который вроде работает, но Kubernetes его всё равно убивает — добро пожаловать. Сегодня разложим по косточкам, как livenessProbe может угробить ваш сервис в самый беззащитный момент — и как не дать этому случиться.

Мы продолжаем знакомить читателей с интересными проектами автоматизации. На этот раз мы посетили двухэтажный загородный дом молодой семьи под Владимиром, расположенный на участке с соснами. Ощущение, будто живешь в лесу, а воздух здесь такой, что хочется дышать полной грудью.

Заказчик подошёл к строительству основательно и со вкусом, а также решил сделать дом максимально умным. Расскажем, что получилось в итоге.

Привет, коллеги!

Если вы когда-нибудь просыпались среди ночи от алертов о том, что «всё упало», но не могли понять почему — эта статья для вас. Поговорим о том, как построить нормальный мониторинг и перестать гадать на кофейной гуще.

В современном мире, где многие компании переходят на облачные технологии и используют managed-сервисы, важно понимать, какие метрики действительно необходимо мониторить самостоятельно, а какие можно оставить на усмотрение провайдера. Managed-ресурсы предоставляют множество преимуществ, включая автоматическое управление инфраструктурой и встроенные инструменты мониторинга. Однако это не освобождает вас от ответственности за мониторинг критичных для бизнеса метрик.

Вы когда‑нибудь логинились на сайте, используя аккаунт Google или Facebook? Или подключали приложение, требующее доступа к GitHub? Если да, то вы уже сталкивались с OAuth2, зная того или нет.

OAuth2 — наиболее популярный и расширяемый фреймворк авторизации. Он позволяет интегрировать различные системы, делегируя доступ к вашим данным одного сервиса другому. Но фишка в том, что большая часть людей понятия не имеет, как именно OAuth2 на самом деле работает.

Лично мне приходилось реализовывать несколько приложений, использующих OAuth2. Это было настолько прямолинейно, что мне даже не пришлось задумываться о том, как работает сам протокол. И это не случайно. OAuth2 сделан таким образом, чтобы его было легко добавить в приложение, а не воевать со сложными механизмами авторизации.

Но если мы немного остановимся и начнем копать глубже, то найдем для себя много нового с точки зрения дизайна ПО.

В этой статье мы раскроем причины, по которым были приняты те или иные решения в процессе дизайна протокола OAuth2 и разберем наиболее часто встречаемые гранты авторизации.

В рамках этой статьи мы рассмотрим, как работает Garbage Collector в Kubernetes. Данная статья была написана, когда мне пришлось разбираться в производительности Garbage Collector, а чтобы понять как его можно ускорить, сначала надо понять, как он работает. Для точного понимания мы будем запускать Garbage Collector локально в дебаг режиме, чтобы максимально ясно видеть как он работает и что делает.