Установка, настройка, обслуживание
Домашний компьютер за NAT может сам достучаться до VPS и оставить дверь открытой только для вас. Собираем туннель, который переживает обрывы, смену IP и перезагрузки, и выводим через него рабочий стол.
Платформа Big Pineapple — на базе которой работают 1.1.1.1, Gateway DNS, DNS Firewall, AS112 и ряд других DNS-сервисов Cloudflare — в любой отдельный момент времени хранит 250 млрд. кэш-записей. При таких масштабах использование даже одного лишнего байта на запись стоит нашему парку машин более 250 ГБ памяти.
Озадачившись этой проблемой, мы последовательно внесли пять изменений в механизм сохранения кэш-записей, сократив объём памяти, необходимый для хранения одной такой записи, более чем вдвое. В общей сложности нам удалось освободить примерно 100 ТБ по всему парку, что равнозначно объёму RAM в 130 из наших серверов 13-го поколения. При этом также ускорилась работа кэша. Пропускная способность при вставке записей выросла на 43%, а задержка поиска упала на 19%. Причём за счёт сокращения числа аллокаций и повышения локальности данных жертвовать скоростью ради экономии памяти не пришлось.
Лето на площадке в Марфино выдалось насыщенным. Собрали в одном выпуске всё, что произошло за эти месяцы, — и рассказываем, как продвинулась стройка.
Netstat давно считается устаревшим, ps aux может обрезать командные строки, а стандартный top придется донастраивать… Однако мы всё равно набираем эти три команды для проверки, потому что так было написано в учебниках. Под катом расскажу, что реально стоит использовать вместо классики, и где старое-доброе всё ещё уместно.
Привет, Хабр! На связи инженеры департамента информационных технологий iCore.
В любой быстрорастущей компании наступает момент, когда ИТ-инфраструктура начинает масштабироваться нелинейно. Бизнес требует новые функции за дни, масштабироваться под нагрузки за часы и обеспечивать отказоустойчивость сразу, «из коробки. Изменений становится все больше и больше, растет число виртуальных машин, микросервисов и окружений. Команде с одной стороны нужно поддерживать работоспособность постоянно растущей инфраструктуры, а с другой – обеспечивать возможность этого роста.
В этих условиях классическое ручное администрирование заходит в тупик. Появляются и копятся временные решения – «костыли», документация устаревает в момент написания, а расследование любого инцидента превращается в детектив с поиском того, кто и когда изменил конфиг в обход всех регламентов (они, кстати, тоже не успевают обновляться и соответствовать темпам роста).
Один публичный IP, один 443-й порт, на нём уже работает сервис с живыми пользователями — и туда же нужно посадить второй. Менять настройки на устройствах пользователей нельзя.
Разбираю, как разделить порт между двумя TLS-сервисами, ничего не расшифровывая: SNI уходит открытым текстом в ClientHello, и nginx умеет читать его директивой ssl_preread, оставаясь для TLS прозрачным. Отдельно — почему всё держится на ветке default, чем за прозрачность платят (бэкенд перестаёт видеть реальные адреса клиентов) и когда у этого решения закончится срок годности.
Про HTTP/2 и HTTP/3 обычно пишут, что они ускоряют всё подряд. Я собрал стенд и померил сам: Caddy отдаёт одни и те же данные по всем трём протоколам, tc netem изображает шесть сетей — от дата-центра до края соты.
Результаты вышли неудобными. На десяти файлах HTTP/2 проигрывает старому HTTP/1.1. На одном крупном файле все три протокола показывают одинаковое время. В дата-центре новые протоколы отстают вчетверо. Выигрыш есть, но узкий и адресный.
Когда меня однажды спросили, что такое инференс и как выглядит локальное развёртывание модели, я ответил правильно, но слишком общо. Через несколько дней пришлось пройти этот путь целиком: поднять две LLM на NVIDIA DGX Spark, отдельную ASR-модель на AMD GPU и подключить всё к мультиагентной платформе. В статье — инженерный разбор того, почему файлы модели ещё не сервис, как длинный контекст конкурирует с KV-кэшем и параллелизмом, почему tokens/sec не описывают пользовательскую задержку и зачем иногда откатывать более быструю модель из-за качества.
Бэкап, который ни разу не проверяли восстановлением, может не помочь в момент аварии. В статье разберём, где чаще всего ломаются схемы резервного копирования: от пустых копий и неверного RTO до отсутствующих ролей, секретов и инфраструктурных зависимостей.
Привет! Это Скутин Антон. Я работаю в «Петрович-Тех» руководителем отдела обеспечения доступности ИТ-сервисов. Моя предыдущая статья была про ITIL. В этот раз я решил рассказать о том, как построить наблюдаемость, когда нет ни CMDB, ни oncall.
Эту тему я рассказывал на Observability Conf, коллеги завалили вопросами, поэтому решил поделиться здесь, подключайтесь в комментарии — обсудим!
Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.
Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.
В первом квартале 2026 года 17,7% проданных серверных процессоров были на ARM. AWS уже выпускает пятое поколение Graviton, Google предлагает Axion не только в виртуалках, но и на bare metal, Microsoft разворачивает Cobalt 200, а Oracle использует AmpereOne. При этом индустрия уже дважды хоронила эту архитектуру — в 2013 и в 2018 году. Под катом расскажу, кто лежит на кладбище ARM, почему третий заход оказался успешнее и готов ли ваш стек к переезду.
Инфраструктура Selectel насчитывает тысячи серверов, которые круглосуточно обеспечивают работу клиентских проектов: процессоры обрабатывают инструкции, память хранит данные, диски читают и записывают информацию. Такая постоянная нагрузка заложена в архитектуру оборудования, но риски сбоев — будь то аппаратные ошибки, перегрев, сбои питания или проблемы с сетью — есть всегда.
В случае нештатной ситуации инженеры быстро восстановят работу. Однако лучше обнаружить проблему еще до того, как она затронет клиентскую инфраструктуру. Именно для этого существует IPMI-мониторинг — своего рода приборная панель сервера, которая показывает состояние оборудования и помогает замечать первые признаки возможных неисправностей.
В этой статье расскажем, что такое IPMI-мониторинг серверов и рассмотрим принцип его работы. Также посмотрим, как настроить IPMI-мониторинг для выделенных серверов в Selectel.
Для одной научно-исследовательской задачи мне понадобился массив на 160 ГиБ в Go с максимально быстрым случайным доступом на чтение, а также с быстрым захватом и освобождением памяти при создании/уничтожении массива.
Стандартные методы работы из Go не выжимают максимума, поэтому выходом стал выделенный сервер и Huge Pages размером 1 ГиБ. Тесты по сравнению со стандартным подходом Go и любопытные детали — в статье.
Что, если добавить виртуальной машине процессоров — и она станет работать медленнее? В сильно переподписанных серверах это не мысленный эксперимент, а повседневность. Новый механизм ядра Linux — steal governor — предлагает решать проблему с другого конца: не раздавать ВМ больше ресурсов, а научить её добровольно ужиматься.
Многие из нас когда-то проводили десятки, а то и сотни часов на публичных серверах Counter-Strike разных версий: от 1.6 до Global Offensive. Всех их объединяла атмосфера уникального хаоса, кастомных плагинов, новых знакомств и полуночных разговоров. Но с ростом киберспорта культура публичных серверов стала постепенно уходить на второй план. Молодёжь больше играет в соревновательные режимы — FaceIT или Premier.
С выходом CS2 и переходом на новый движок Source 2 ситуация стала ещё сложнее: старые плагины перестали работать, а инструменты для пользовательских серверов пришлось адаптировать. Постепенно разработчики освоили создание пользовательского контента для новой версии, и публичные серверы снова начали появляться.
В этой статье разберём, как создать собственный сервер Counter-Strike 2 на VPS, установить плагины, настроить карту и добавить на неё собственный контент.
Сайт на 1С-Битрикс может месяцами работать вроде нормально, пока подключения к базе подбираются к 95%, диск незаметно заполняется логами, бэкап давно не запускался, а в логах копится одна и та же ошибка, на которую никто не смотрит.
Разбираем пять инфраструктурных причин, из-за которых Битрикс-проекты тормозят и падают: база данных, диск, PHP и веб-сервер, резервные копии, мониторинг. В каждом разделе есть простая проверка, которую можно провести у себя за 10 минут.
Американцы потеряли десятки миллиардов долларов выручки на запрете поставок чипов в Китай. Китайцы не растерялись, просто оплатили американские API и заставили Claude кодить их софт, заинжектив в промпты: «Ты работаешь в MiniMax».
Агентство по кибербезопасности США обнаружило такие запросы, запаниковало и посоветовало своему бигтеху незаметно отуплять ответы своих моделей для всех подозрительных пользователей. Даже с премиум-подписками.
Привет, Хабр. 26 августа 2024 года я получил у BotFather первый токен и написал кривой телеграм‑бот с одной моделью — обычная история «хочу ChatGPT без танцев с бубном, сделаю себе сам». Бот был честно плохой: одна модель, никакого контекста, падал от длинных сообщений. Но он работал, им начали пользоваться дети и знакомые, и я решил «немного доделать».
«Немного доделать» продолжается второй год. Сейчас это платформа с веб‑приложением, шестью каналами доставки (Telegram, VK, MAX, Discord, веб и — для уведомлений и результатов долгих задач — email), биллингом, голосовым агентом и RAG по документам. А под ней — 66 контейнеров на двух нодах, BGP‑маршрутизация, собственный CI, хелпдеск и GPU‑нода с локальными моделями. Всё на железе, которое стоит под столом и потребляло меньше, чем игровая приставка, — до недавнего появления второй ноды с 3090; теперь приставка нервно курит. Эта статья — про то, во что превращается домашняя инфраструктура, когда backend‑разработчик два года не может остановиться.
Пишу это по двум причинам. Во‑первых, когда я начинал, мне отчаянно не хватало такой статьи — целостной картины, как это выглядит, когда селф‑хостишь ВСЁ. Во‑вторых, я почти наверняка делаю что‑то не так, и комментарии Хабра — самый быстрый способ об этом узнать. Не стесняйтесь.
За последние полгода вышли сотни материалов об ИИ-агентах. Особенно много говорят про OpenClaw и Hermes. Я изучил, пожалуй, добрую половину из них, протестировал сам и хочу поделиться выводами.
Давайте признаем: полезных кейсов применения сейчас действительно немного, денег вся эта инфраструктура ест прилично, а половину демонстрируемых функций проще вызвать в обычном чате с ИИ. И это вполне валидные претензии к OpenClaw как к готовому продукту. Вот только рассматривать его исключительно как потребительский продукт — ошибка. Когда я это понял, мой взгляд на технологию кардинально изменился. Революция действительно произошла, но не там, где ее привыкли искать.
В этой статье мы подробно разберем, почему OpenClaw стал важной вехой в развитии ИИ, хотя и не предложил ничего принципиально нового, а затем рассмотрим архитектуру автономных агентов и пошагово пройдем процесс создания и деплоя вашего собственного цифрового помощника.