IT-инфраструктура *

Один хакер полтора часа исследовал поддельный Bitrix-сервер: нашёл конфигурацию, извлёк ложные учётные данные базы, попытался выгрузить таблицы и записать PHP-файл.

Другой клиент отправил в открытый Ollama-compatible API 27 тысяч реальных задач. Самый большой промпт содержал 919 тысяч символов. Модели за API при этом не было.

Я три месяца наблюдал за двумя среднеинтерактивными ханипотами — традиционным SCADA/Bitrix-стендом и поддельным AI gateway. В статье разбираю 2,5 млн событий Cowrie, стотысячный MySQL password spray, 183 сохранённых payload, массовую эксплуатацию AI API и MCP-разведку.

Apache Kafka можно бесплатно скачать, развернуть и подключить к приложениям. При небольшом проекте этого может быть достаточно: создали несколько топиков, настроили потребителей — и обмен сообщениями работает.

Но по мере роста инфраструктуры Kafka перестает быть просто брокером. От нее начинают зависеть функциональность микросервисов, интеграции, тестовые стенды, CI/CD‑процессы и рабочие системы. Вместе с нагрузкой растет и список вопросов: как обновлять кластеры, отслеживать очереди, устранять уязвимости и восстанавливать работу после отказа.

Меня зовут Илья Виссарионов, я директор департамента «Аппаратно‑системная платформа» компании «Диасофт», и в этой статье расскажу, как мы используем Kafka в DevOps‑инфраструктуре «Диасофта», какие проблемы обнаружили при эксплуатации под высокой нагрузкой и почему в итоге стали рассматривать брокер сообщений не как отдельный open‑source‑компонент, а как полноценную инфраструктурную платформу.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Темнов, я руковожу департаментом постгарантийной сервисной поддержки (ПГСО) в «РТК-ЦОД». Это девять складов с комплектующими, более ста тысяч «железок» на поддержке и специалисты, готовые привезти и установить ЗИП за считанные часы. Мы выручаем заказчиков с ИТ-оборудованием, когда угасает последняя надежда на его производителей или вендоров. В условиях санкций, штрафов, дефицита на российском рынке и сложных логистических цепочек в хорошем провайдере ПГСО важно… все. Его компетенции и ресурсы — единственная волшебная таблетка для заказчика. В статье расскажу, как обстоят дела с «железом» сейчас и почему паниковать на этот счет не стоит.

Всем привет! Меня зовут Андрей Лапкин. Около года назад я перешёл на роль архитектора ИТ-инфраструктуры в подразделении Эксплуатации музыкального сервиса Звук — и практически сразу мы запустили программу управления облачными расходами.

Облачная инфраструктура стримингового сервиса — это сотни виртуальных машин, десятки кластеров Kubernetes, объектные хранилища, базы данных, балансировщики. Ресурсы создаются под задачи, но далеко не всегда удаляются после их завершения. С ростом инфраструктуры вопрос «сколько стоит конкретный сервис?» потребовал системного ответа”.

За полгода систематической работы мы снизили ежемесячные расходы на инфраструктуру примерно на 22%. Для контекста: до старта программы счёт органически рос на 1–2% в месяц. Расскажу, как мы к этому пришли: какую методологию взяли за основу, какие принципы заложили в фундамент и как выглядит дорожная карта. Фокус статьи — на стратегии, процессах и культуре, а не на готовых шаблонах развёртывания.

Когда речь идет о промышленном сборе данных, даже компьютер-одноплатник иногда избыточен по габаритам. Если устройство встраивается в щиток, в корпус датчика или в готовый прибор стороннего производителя, каждый лишний сантиметр платы —  это переделка корпуса. Для таких случаев мы разработали миниатюрный модуль — NAPI Slot, и еще несколько решений на его основе (мини-компьютер, коммутатор, мини-мрашрутизатор, шлюз). А сторонние разработчики могут сконструировать нужную плату c этим SOM под свои задачи.

Добавляете нового пира на сервер WireGuard — и у соседнего в wg show вместо префикса появляется allowed ips: (none). Команда отработала успешно, dmesg пуст, wg-quick промолчал, туннель up, handshake свежий. А если бы у нового пира маска была /32 вместо /24, ничего бы не произошло.

Это ловят снова и снова: в трекере VyOS с 2020-го (закрыто как Invalid — «так делает ядро»), в OPNsense в 2025-м, на форуме OpenWrt каждый раз, когда к серверу добавляют второй телефон.

Разбор по drivers/net/wireguard/ мейнлайна, тег v6.12: почему AllowedIPs вообще не хранится у пира, что делает list_move_tail в allowedips.c:201, почему симптом «пропало у одних пиров, но не у всех» объясняется одной строкой parent->cidr == cidr, и откуда берётся ping: sendmsg: Required key not available, если вы его когда-нибудь видели и решили, что это про ключи шифрования.

И заодно: то же самое лежит в FreeBSD, OpenBSD, BoringTun, wireguard-go и в драйвере под Windows — шесть кодовых баз, пять разных структур данных, один и тот же молчаливый контракт. А MikroTik, который запрет прямо задокументировал, сам его не проверяет: на CHR оба пира показывают префикс, трафик идёт одному, и вернуть его второму можно только записью того же самого значения обратно.

Плюс способ проверить самому: настоящий allowedips.c из ядра, собранный в userspace одним gcc. Без модуля и без root.

В марте 2025 года Gartner сделал то, чего индустрия ждала несколько лет: официально переименовал категорию AIOps в Event Intelligence Solutions. Причина — ИИ-хайп, из-за которого слово «AIOps» превратилось в бессмыслицу: вендоры называли искусственным интеллектом всё подряд, ИТ-директора разочаровались, а инженеры получили ещё один слой непредсказуемой автоматики.

Но потребность никуда не делась. Когда в три часа ночи падает коммутатор, а мониторинг за пару минут высыпает три сотни алертов во все каналы, вам не до «глобальных ИИ-стратегий» — нужен инструмент, который прямо сейчас отделит сигнал от шума и покажет, куда прикладывать руки.

Разбираем реальные, а не маркетинговые возможности ML и LLM в эксплуатации: что уже работает, где границы и с чего начать на своём стеке без дорогих платформ.

В марте 2026 года Google публикует пост про алгоритм сжатия памяти для языковых моделей. Звучит скучно, правда? Но акции Micron, SanDisk, Samsung, SK Hynix и других производителей памяти за неделю теряют суммарно почти $90 млрд капитализации. Инвесторы паникуют: если модели начнут тратить в разы меньше памяти, то зачем столько железа?

Алгоритм, который навел весь этот шум, называется TurboQuant — герой этой статьи.

Я не буду говорить, что это «революция» или «переворот в индустрии» — это было бы явное преувеличение. Но штука действительно интересная, и уже есть рабочие реализации. Если вы деплоите LLM в продакшн или просто прогоняете модели локально, то вам 100% будет полезно об этом узнать. Разберем, что из заявленного правда, а что преувеличение, и главное — как это попробовать прямо сейчас.

В этой статье я постараюсь объяснить, как работает биткоин. Без аналогий с добычей золота и прочих глупостей.

Начать стоит с того, что он вообще из себя представляет. Биткоин, это одноранговая (P2P) сеть которая формирует механизм глобального консенсуса, который позволяет всем узлам сети договориться об общем состоянии леджера и дает возможность локально проверить весь этот леджер, не доверяя никому. Это система где есть только пользователи и нет администраторов. Это permissionless система, то есть вам не нужно ничье одобрение чтобы в ней участвовать. Используется эта система для формирования глобальной системы денег. Леджер хранит всю историю транзакций за все время, формируя цепочку блоков транзакций - блокчейн.

Если по-человечески то биткоин это просто глобальная универсальная книга бухгалтерского учета, где навсегда фиксируются все взаиморасчеты, где нет возможности смухлевать, отменить или оспорить перевод или создать деньги из воздуха.

Биткоин это не первая попытка создать систему такого рода, но ему первому это удалось. Биткоин решил две ключевые проблемы, которые до этого не удавалось решить никому.

Для понимания его устройства стоит начать стоит с криптографических примитивов, из которых он собран. Как только у вас будет понимание того, как каждый из них работает, понять устройство биткоина будет гораздо проще.

В его составные части входит:

Исправное устройство успешно обновилось, доказало своё здоровье, а через два перезапуска откатилось на старую прошивку. Причина оказалась вообще не в обновлении: в тот раз наш бэкенд отвечал три минуты вместо одной.

У нас парк ARM‑устройств: удалённое обновление ядра, A/B‑слоты, автоматический откат. Казалось бы, схема известная, готовые движки есть, документация написана. Сам движок действительно поехал за неделю. Потом полтора месяца мы выковыривали дефекты, которые не падали, ничего не писали в лог и не ловились обычными тестами.

Ниже — семь самых поучительных случаев. И у всех одна форма: каждая проверка утверждала больше, чем на самом деле доказывала.

Устройство говорило «обновился», проверив доставку обновления, а не его применение. Или: «я здоров, братан, проверяй», глядя на факт запуска, а не на работу прошивки. Или: «версия 0.0.17», потому что это было написано в манифесте бэкенда, а не потому, что именно эта версия реально крутилась на железе.

В итоге — как с нашим правительством: свою работу оценили на отлично, а эксперимент, очевидно, неудачный.

Сотни миллиардов вложены в IIoT, предиктивную аналитику и цифровые двойники. Но часто проекты предиктивного ТОиР достигают технологического успеха — и операционного провала: модели верно прогнозируют отказы, а оборудование по-прежнему ремонтируют «по факту».

В статье разбираю три условия, без которых предиктивная диагностика не становится частью реальной работы.

Сегодня даже для небольшого бизнеса или образовательного учреждения «сервер» редко представляет собой одну физическую машину. Чаще в эту сущность упаковывают понятийно сразу несколько сервисов: файловое хранилище, веб‑сервер, базу данных и пр. Потому что запускать каждую службу на отдельном «железе» дорого, неэффективно и сложно в обслуживании. В этом случае на помощь приходит виртуализация — технология, позволяющая создать несколько изолированных виртуальных машин (ВМ) на одном физическом сервере.

Как выбрать правильную платформу, особенно когда у вас нет отдельного штата ИТ‑инженеров и огромного бюджета?

В нашей статье мы разберём ключевые критерии, на которые стоит обратить внимание при выборе системы виртуализации.

Один DNS‑запрос. Пустой кеш. И 329 исходящих запросов вслед за ним.

Сначала я решил, что где‑то неправильно понял цифры. Потом полез разбираться и выяснил, что recursive resolver внутри делает намного больше работы, чем видно по обычному dig.

Разбираю, откуда берутся эти сотни запросов, при чём здесь CNAME, glue, DNSSEC, IPv6 PTR и почему разные версии BIND на одном и том же запросе могут отличаться почти в три раза.

Трейс ИИ-агента можно открыть в обычном "дереве" и найти медленный вызов или спан с ошибкой. Но по дереву трудно восстановить логику запуска: сколько раз агент обращался к модели, какие инструменты вызывал, где повторил шаг и какой ответ в итоге увидел пользователь.

В Proto Observability Platform уже были дерево, граф, флейм-граф и другие представления трейса. Они продолжали решать инфраструктурные задачи, но ответы о поведении агента приходилось собирать вручную из десятков спанов, транспортных вызовов и повторяющихся тел сообщений. Мы увидели это сначала на OpenTelemetry Demo 3.0, затем при отладке собственного «AI-аналитика» в связке с нашим MCP-сервером.

В результате мы добавили отдельное GenAI-представление с четырьмя режимами: лентой, графом шагов, графом вызовов и чатом. Дальше покажем, на какой вопрос отвечает каждый режим, почему одного универсального графа оказалось недостаточно и какие дефекты реальной GenAI-инструментации пришлось учитывать.

Привет! Меня зовут Алиса, и сейчас я руковожу командой разработки продукта «Штурвал». У нас работает около пятидесяти человек:  инженеры,  безопасники,  девопсы, фронтендеры, бэкендеры на Go и тестировщики, которые ломают всё, что мы строим. Но сегодня я хочу рассказать не о них. Сегодня балом правят аналитики. И под катом объясню, почему. 

У меня хостинг-провайдер, в штате шесть человек. Когда я говорю, что мы внедрили СЭД, знакомые ржут: вам-то зачем, вас на одну переговорку хватит.

Пробежимся по цифрам. Шесть сотрудников и под сотню точек доступа, больше половины которых ведет не ко мне, а к клиентам. Учет всего хозяйства я вел в гугл-таблице. Заблудились мы в ней, когда нас было трое. Не шестеро, а трое.

Дисклеймер. Пишу от своего имени и излагаю своё мнение — с учётом 15-летнего опыта в робототехнике. Прежде чем сесть за этот текст, я провёл порядка 20 полноценных встреч с разными специалистами: среди них геодезисты, маркшейдеры и поставщики оборудования. Так что это не пересказ встреч, а попытка свести в одно то, что я услышал «с земли».

Иногда легаси нельзя постепенно улучшить: его приходится разбирать, переосмысливать и заменять, пока основной продукт продолжает работать. Именно в такой ситуации оказались мы в Okko. Нам нужно было отделить воспроизведение от монолита, переписать транскодинг, заменить единовременно старую CMS и сохранить непрерывную работу онлайн-кинотеатра. В результате мы получили единую Видеоплатформу с документированными API, собственным кодированием 4K и HDR, управляемой аналитикой и возможностью разворачивать отдельные инсталляции для внешних партнёров.

Привет! Меня зовут Юлия, я представляю компанию Okko — один из крупнейших и старейших онлайн-кинотеатров России. Сервис появился в 2011 году и за это время вырос в сложный технологический продукт, ежедневно работающий с большими объемами видеоконтента и высокой нагрузкой.

В Okko я руковожу отделом discovery продуктов и сервисом «Видеоплатформа», и именно о нем пойдет речь в этой статье. Я расскажу, почему мы решили создать сервис, какие задачи перед собой поставили, с какими техническими и организационными вызовами столкнулись и как внедрили новую платформу без даунтайма основного продукта.

Привет! Я — Аля, старший продакт-менеджер выделенных серверов в Selectel. За последние полтора года в мире сетей для ИИ произошла серия событий, которые по отдельности выглядят как обычные корпоративные новости, но вместе они складываются в любопытную картину.

Broadcom с октября 2025 года серийно отгружает коммутатор Tomahawk 6 «Davisson» с оптикой, встроенной прямо в корпус чипа, а его предшественник разошелся десятками тысяч штук. NVIDIA анонсировала собственные коммутаторы с той же технологией и уже запустила их в производство. Marvell в феврале 2026 года купила стартап Celestial AI, сумма сделки — около $3,3 млрд. Стартап Ayar Labs в марте 2026 года привлек $500 млн при оценке $3,75 млрд, и среди его инвесторов одновременно NVIDIA и AMD. А Lightmatter инвесторы оценили в $4,4 млрд еще до первого массового продукта.

Все эти ставки сделаны на одну и ту же технологию — совместно упакованную оптику, CPO (co-packaged optics), то есть оптику, собранную в одном корпусе с чипом. Да, но оптика в дата-центрах — вообще-то не новость. Оптоволокно носит трафик между городами уже полвека, а между серверными стойками пару десятилетий. Что такого могли придумать в этой области, чтобы настолько разные компании синхронно понесли туда свои миллиарды? 

В статье разберемся, что такое совместно упакованная оптика, при чем тут фотонный интерконнект и что все эти компании на самом деле покупают.

Docker объявил об открытом бета-тестировании Docker VMM
Собственного, полностью переписанного слоя виртуализации, который отныне лежит в основе Docker Desktop. Новый движок уже доступен в паблик-бете на macOS и Windows начиная с Docker Desktop v4.86. Разберёмся, что именно поменялось, почему это важно даже тем, кто никогда не задумывался о VMM, и как всё это протестировать самостоятельно.