Сетевой стек Linux не прост даже на первый взгляд: приложение — в юзерспейсе, а всё, что после сокета, — в ядре операционки. И там тысяча реализаций TCP. Любое взаимодействие с сетью — системный вызов с переключением контекста в ядре.

Чтобы лишний раз не дёргать ядро прерываниями, придумали DMA — Direct Memory Access. И это дало жизнь классу софта с режимом работы kernel bypass: например при DPDK (Intel Data Plane Development Kit). Потом был BPF. А за ним — eBPF. 

Но даже помимо хаков работы с ядром есть такие штуки, как sk_buff, в которой хранятся метаданные всех миллионов протоколов. Есть NAPI (New API), которая призвана уменьшить число прерываний. Есть 100500 вариантов разных tables.

И копать можно безгранично далеко. Но сегодня мы всё же поговорим о вещах более приземлённых и повседневных, которые лишь приоткрывают вход в эту разветвлённую сеть кроличьих нор. Мы разберём одну любопытную задачку, на примере которой ужаснёмся тому, как сложно может быть реализован такой простой протокол, как DHCP.

Друзья, всем привет! Сегодня я хочу рассказать вам про самую простую и доступную для понимания нейросеть, которая создает изображения по вашему текстовому описанию. Она называется Fooocus и основана на знаменитой Stable Diffusion XL. Это идеальное решение в качестве вашей первой нейросети, и необходимый инструмент для любого дизайнера или контент мейкера.

Внутри много тяжелых изображений.

Из-за роста инстансов Jenkins команда может страдать от избыточного потребления ресурсов и медлительности конвейера доставки. Выход из этой ситуации — масштабирование. В статье пошагово разбираем, как масштабировать Jenkins с помощью Kubernetes.

Ручные изменения в кластере доставляют одну лишь головную боль. А чтобы от них избавиться, используются операторы, в частности K8s. Что это такое? И самое главное, как его написать?

Меня зовут Дмитрий Самохвалов, я архитектор в компании КРОК. Пробовал себя в разработке, инфраструктуре и тимлидерстве. Расскажу про архитектуру и внутреннее устройство оператора и покажу как создать свой оператор на Go. Все остальные вопросы можно задать мне в Телеграм.

Когда кто-то говорит о безопасности, в первую очередь имеет ввиду авторизацию и аутентификацию, но в контексте Kubernetes эти две составляющие являются лишь маленькими кусочками большого пазла.

В этой статье вы увидите, как пользователь с ограниченными правами может повысить свои привилегии и стать администратором кластера с неограниченными правами.

На днях я решил сделать под все свои pet-проекты собственный SSO сервис, дабы не заморачиваться каждый раз с авторизацией и аутентификацией. Возиться с этим особо долго мне не хотелось. Все таки это для pet-проектов. Поэтому выбор пал на Spring Security. Мне давно уже было интересно посмотреть в действии как на Spring Boot 3, так и новый Spring Authorization Server версии 1.x.x. В данной статье речь пойдёт о проблемах и их решениях при построении собственного SSO. А также я поставил себе ряд интересных требований, с которыми я постараюсь справиться и рассказать о своём опыте.

В .NET уже несколько лет существует библиотека System.CommandLine, позволяющая быстро создавать CLI-приложения. Несмотря на то, что библиотека ещё в стадии beta, её активно используют и сами разработчики Microsoft, например, в утилите dotnet из пакета .NET SDK. 

Преимущества этой библиотеки в том, что она позволяет сосредоточиться на разработке полезного функционала приложения и не тратить время на создание парсера команд, опций и аргументов, а также имеет широкие возможности для кастомизации.

Хабр, привет!

Меня зовут Александр Кузьмин, я старший инженер в КРОК, занимаюсь облачными технологиями, микросервисами и всеми новомодными DevOps-методологиями. 

В этом посте хочу поговорить про Kubernetes, а именно — про организацию доступа в кластер. Развернуть кластер несложно, а вот постоянно поддерживать его в рабочем состоянии — это задачка уровнем выше. И здесь не избежать вечного вопроса «как сделать так, чтобы Вася не сломал то, что придумал Петя». В посте рассказываю, как мы работаем с этим в КРОК: какие механизмы ограничения доступа используем, как их подбираем и какие важные моменты учитываем. Всё в деталях, как мы любим на Хабре — с подробными пошаговыми описаниями, лайфхаками из личного опыта и удобной шпаргалкой в конце. 

Пост основан на моем докладе на последнем DevOops Conf, так что если видео вам заходит лучше, приглашаю по ссылке.

Apache JMeter — это инструмент для проведения нагрузочного тестирования, представляющий собой десктопное приложение с открытым исходным кодом на базе Java. JMeter позволяет определить, может ли тестируемое веб-приложение удовлетворять требованиям высокой нагрузки или нет. Он также помогает проанализировать работу всего сервера под высокой нагрузкой.

О чем эта статья и чем она полезна.

Всем привет! В этой статье пойдет речь о том, как написать простые UI-тесты на языке Java. Это будет интересно тем, кто давно хотел попробовать себя в автоматизации или добавить новенького в свой текущий проект.

В этой статье не будет большой остановки на теории, а также на том, как настроить рабочую среду. Эти темы я упомяну кратко и дам ссылки, которые помогут разобраться в них самостоятельно.

Основная часть статьи будет посвящена практическому разбору теста и нюансам их написания.

Собирайте с собой друзей, хорошее настроение и поехали!

Что такое UI-тесты? Плюсы и минусы.

UI-тестирование – это тестирование пользовательского интерфейса программы/сайта/приложения и др.

Звучит легко, а чем такие автотесты полезны?

1)    Такие тесты используются, чтобы автоматизировать рутинные задачи и однотипные действия, например, проверку товаров в каталогах.

2)    Чтобы ускорить или упростить проверку сложных пользовательских путей. Например, в кейсе, где есть очень много тестовых данных и переходов или для прохождения которого нужна сильная концентрация.

3)     Чтобы снять часть работы с сотрудников, если их мало на проекте, часть проверок можно перенести на автотесты.

Этот туториал рассчитан на людей, которые недавно вошли в коммерческую разработку и только начинают свою трудовую деятельность. Не исключаю, что ветеранам он также может быть полезен.

Последнее десятилетие проходило под знаком контейнеризации, появлялись десятки и сотни инструментов для управления контейнерами, создания виртуальных сетей для взаимодействия контейнеров на разных узлах кластера, появлялись системы маршрутизации трафика, мониторинга доступности и иные DevOps-инструменты, которые во многом трансформировали деятельность системных администраторов вплоть до того, что начали появляться сомнения в потребности организаций в администраторах Linux (особенно с учетом появления облачных провайдеров, предоставляющих как среды для запуска контейнеров в Kubernetes, так и полностью настроенные и управляемые сервисы баз данных, очередей, систем для накопления и анализа логов и т.п.). Но нередко возникают ситуации, когда нужно осуществить некоторый уровень изоляции или ограничения уже запущенных процессов и для этого можно использовать возможности control groups ядра Linux, которые также лежат в основе технологий контейнеризации Docker и LXC. В этой статье мы последовательно разберем возможности cgroups, обсудим отличия новой cgroups v2 и затронем тему контейнеризации на основе Linux Containers. Да пребудет с вами безопасное окружение выполнения.

Продолжим изучение компьютерного зрения. Начало здесь. Напомню краткое содержание предыдущих уроков. Мы изучили этапы анализ и обработки изображений, установку OpenCV, простейшие действия над изображением, такие как преобразование в черно-белый формат, изменение размеров, накладывание фильтра размытия.

Сегодня продолжим тему обработки изображений. На прошлом уроке мы пытались при помощи размытия удалить из изображения такие дефекты, как гауссовский шум и царапины. С первым что-то более-менее получилось, а вот с царапинами ничего не вышло. Да, кстати, в комментах мне был задан вопрос: «Откуда берется гауссовкий шум?»

Отвечаю:

Гауссовский шум может возникнуть, например, от помех. Или, если у нас было плохое освещение, картинка получилась темная, и мы попытались как-то исправить это, например, увеличить контрастность. Шумы при этом тоже усилятся.

Ладно. Идем дальше. Как же нам быть с царапинами? А для их удаления можно воспользоваться медианным фильтром:

Это рассказ о том, как потратить 3 недели на тестовое задание от работодателя мечты и провалить второй тур собеседования. Несмотря на то, что работу я не получил, тестовое задание оказалось испытанием, с которым я справился, попутно вынеся для себя несколько важных уроков.