Статья рассказывает о том, как облачное объектное хранилище S3 можно интегрировать с Kubernetes с помощью решений от Deckhouse и файловой системы GeeseFS. Автор объясняет, зачем вообще подключать S3 как том для контейнерных приложений, какие задачи это решает и почему для этого выбран именно GeeseFS. А ещё честно указывает на подводные камни — ограничения по скорости, отсутствие привычных файловых атрибутов, особенности кэширования и диагностику.
После ухода HashiCorp с российского рынка многие компании стоят перед выбором: переехать на Community-редакцию Vault и дорабатывать её под свои потребности или купить готовый продукт, где многие фичи доступны «из коробки» и есть поддержка от разработчиков.
В этом году мы добавили в свой менеджер секретов Deckhouse Stronghold привычный пользователям Vault функционал: от пространств имён до автоматических бэкапов и репликации KV-хранилищ. В статье сравниваем реализацию этих возможностей в обоих продуктах и делимся ближайшими планами по развитию Stronghold.
С начала 2025 года мы выпустили четыре крупных обновления DVP, внедрили более 72 изменений и добавили более 32 новых фич и улучшений. В этом дайджесте — самые важные изменения: живая миграция без простоев, расширенные политики безопасности, новый аудит, автоматизация работы с ВМ и многое другое.
Статья о том, как werf помог упростить переход на Kubernetes, ускорить CI/CD и решить проблемы с кэшированием. Автор поделился опытом внедрения, первыми шагами и преимуществами, которые получила его команда.
Мы с вами подобрались к заключительной части статьи-инструкции об организации распределённого инференса и шардирования LLM в домашних условиях. Осталось совсем чуть-чуть — в финальной главе разберёмся, как развернуть Open WebUI через Helm и связать его с нашим Ray-кластером. Это даст возможность настроить авторизацию и удобный интерфейс для взаимодействия с нашей моделью.
В конце статьи попросим домашнюю LLM подвести итоги всей проделанной работы, а также поговорим о планах по развитию проекта.
Продолжаем пошагово разбираться с ответом на вопрос о том, как эффективно работать с передовыми LLM, используя доступное оборудование и распределённые вычисления.
В первой части статьи мы подготовили всё необходимое для развёртывания распределённого инференса с Ray Serve и vLLM. Сегодня этим и займёмся. Мы напишем скрипт vLLM, используем Ray Serve, чтобы предоставить внешний HTTP API, а также настроим KubeRay Cluster и развернём в нём Gemma 3.
Когда модель DeepSeek R1 стала широко обсуждаться в сообществе, я заинтересовался, можно ли эффективно использовать её и другие крупные модели в домашних условиях, не прибегая к дорогостоящим облачным сервисам. Поскольку DevOps и инфраструктурой я увлекаюсь уже несколько лет, у меня постепенно сформировалась домашняя лаборатория, на которой я и решил проверить эту идею.
Эта статья в трёх частях — результат моего опыта в решении этой задачи. Внутри вас ждёт пошаговое руководство по реализации бюджетного распределённого инференса с использованием Ray Serve, vLLM, Kubernetes, Proxmox и других технологий. В первой части мы разберём настройку GPU и его проброс в Proxmox, развернём Kubernetes-кластер, установим GPU Operator и KubeRay Operator.
Низкий порог входа в разработку контроллеров Kubernetes часто приводит к проблемам в production. Мы перевели статью, в которой автор делится опытом создания надёжных контроллеров, рассказывает о принципах проектирования API и объясняет важность автономной реконсиляции. Узнайте, как сделать контроллеры действительно масштабируемыми.
В Kubernetes важно правильно настроить StorageClass, чтобы эффективно использовать место для хранения данных приложений. Выбирать StorageClass по умолчанию можно вручную, но такой способ часто приводит к ошибкам и усложняет работу. В статье расскажем, почему ручной способ — не самый удобный, и покажем подход, который реализовали в Deckhouse. Он помогает проще и надёжнее управлять хранением данных.
Сегодня официально выпустили очередную версию Kubernetes — 1.33. Собрали все 64 изменения в одном материале. Из основных нововведений: упорядоченное удаление ресурсов в пространстве имён на основе логических зависимостей и соображений безопасности, декларативная валидация для нативных API-типов, расширение механизма CredentialProvider, доступ подов к информации о топологии кластера, изменение алгоритма выдержки CrashLoopBackOff, обязательная аутентификация при извлечении private-образов из репозиториев и многое другое.
Джон Такер помогает разобраться с ключевыми аспектами управления ресурсами CPU в Kubernetes. Он объясняет разницу между запросами и лимитами, показывает их влияние на производительность приложений и делится практическими советами по настройке контейнеров. Если хотите улучшить работу кластеров, эта статья станет вашим гидом.
В статье описывается процесс установки и настройки утилиты Beszel для мониторинга домашних серверов. Автор делится опытом работы с этой платформой, её преимуществами и недостатками, а также рассказывает о том, как интегрировать систему уведомлений в Telegram для быстрого реагирования на проблемы.
Перевели статью, автор которой раскрыл новую схему мошенничества на GitHub, где под видом модов для игр и взломанных программ распространяется вредоносное ПО, которое похищает личные данные пользователей.
Хотите защитить данные в сетях с использованием NFS? Мы расскажем, как настроить шифрование трафика с помощью RPC-with-TLS — от работы с сертификатами до диагностики ошибок. Узнайте о преимуществах технологии, её ограничениях и о том, как она может стать альтернативой VPN или Kerberos для повышения безопасности ваших данных.
Nelm — это свободная Open Source CLI-утилита для управления Helm-чартами и их развёртыванием в Kubernetes. Взяв за основу кодовую базу Helm 3, Nelm не только делает почти всё то, что может делать Helm, но делает это лучше, а также предлагает дополнительную функциональность.
Nelm обратно совместим с Helm-чартами и Helm-релизами, что сильно упрощает процесс миграции для пользователей Helm. Если вы уже работали с werf, то Nelm — это werf, но без гитерминизма, сборки, доставки и очистки образов.
Под катом вас ждут подробности о преимуществах Nelm по сравнению с Helm 3.
Языки программирования расходятся во мнении, что такое ошибки или исключения и как их обрабатывать. Возникает вопрос: что использовать, если нужны стандартизированная телеметрия и отчёты об ошибках для написанных на этих языках микросервисов? Ответом может быть OpenTelemetry.
Перевели материал, из которого вы узнаете, как OpenTelemetry обрабатывает ошибки, чем отличаются ошибки в спанах и логи, а также как добавить в спаны OTel метаданные и события.
Хотя Prometheus и стал стандартом мониторинга для микросервисов в Kubernetes, он потребляет слишком много ресурсов. А что, если мы скажем, что добавили пару плюсов к Prometheus и получили почти бесплатный мониторинг? Все подробности — под катом.
Мы добавили в Deckhouse Stronghold механизм репликации для хранилищ KV1/KV2, который позволяет автоматически и централизованно синхронизировать секреты в распределённых и облачных системах. Под катом погружаемся в техническую реализацию репликации и рассказываем, какие сложности преодолели в процессе.
В проектах STM Labs нам нужно было получить подробные логи при обновлениях развёртываний и перейти на Helm 3. Мы попробовали несколько подходов к решению задачи и остановили свой выбор на werf — Open Source-утилите «Фланта» для упрощения организации жизненного цикла CI/CD в Kubernetes. В статье рассмотрим возможности утилиты, а также решения, которые можно использовать в рамках werf или отдельно от неё.
В статье описывается новый подход к настройке аутентификации для нескольких доменов с помощью DexAuthenticator в Deckhouse Kubernetes Platform. Узнайте, как одно решение заменяет сотни объектов, экономит ресурсы и делает управление безопасностью проще.
