Администрирование

Приветствую всех читателей Хабра. В этой статье я расскажу как сделать маршрутизатор из компьютера на Linux. На самом деле, сделать такой роутер несложно. Для реализации этого проекта подойдет любое устройство на Debian/Ubuntu Server, имеющее парочку сетевых карт и возможность раздавать Wi-Fi. Важно учесть, использует ли ваш провайдер PPPoE, т. к. статья не описывает настройку девайса для работы с этим протоколом. У x86 роутера есть плюс: он может стать полноценным домашним сервером, ведь вы можете запускать другие сервисы на нем, а маршрутизация становится еще одной задачей для относительно мощного x86 железа.

В предыдущих статьях мы познакомились с Docker, научились создавать собственные образы, запускать контейнеры и объединять несколько сервисов с помощью Docker Compose. Теперь переходим к Kubernetes.

Данные тоже стареют. Им, конечно, не всегда нужен вечный покой — чаще достаточно переехать туда, где они будут занимать меньше места, стоить дешевле в хранении и не мешать тем, кто продолжает работать. В Tantor Postgres эта задача решается не набором разрозненных скриптов, а полноценной системой управления жизненным циклом данных: с регулярным сбором статистики, анализом реальной активности, объяснимыми рекомендациями, аудитом, dry-run и безопасным поэтапным переносом объектов между уровнями хранения. В этой статье мы разберем полный операторский сценарий работы с ILM (information lifecycle management) от появления первых рекомендаций до их безопасного исполнения.

Привет от команды Яндекс Практикума! Приёмная кампания в онлайн-магистратуру «DevOps‑инженер облачных сервисов» ИТМО в партнёрстве с Практикумом уже идёт. Рассказываем, что входит в программу, что нужно, чтобы поступить в 2026 году и как устроено обучение. 

Просто накопилось достаточно новых фич, которые могли бы кому-то пригодиться, но пропихнуть их в апстрим я не смогу. Так получилось, что сам я уже много лет как отошел от разработки mc в виду личных проблем связанных с моими родителями, но кое что недоделанное оставалось. Большой респект ребятам - Андрею и Юре кто продолжаешь тащить апстрим, они большие молодцы и все кто им помогает.

Важно: я пока не нашел времени и сил подготовить скрипты сборки пакетов для разных дистрибутивов и не придумал название для форка (GPL позволяет использовать старое название, но с указанием что это форк и даты отпочковывания)

Ещё важно, что я публикую этот текст с единственной целью - найти тех, кто поможет выявить проблемы при использовании форка на других платформах и дистрибутивах. Сам я пользуюсь на Ubuntu.

В форке Midnight Commander с амбициозным номером версии v6.0.1 появилось несколько крупных нововведений:

Я включил на домашнем роутере файловый журнал DNS-запросов и оставил на выходные. За 39 часов набралось 106 875 обращений к 2605 доменам от восьми устройств: компьютера, ноутбука, телефона, умной колонки, робота-пылесоса, телевизора и стиральной машины.

Дальше начались открытия.

Умная колонка выходит в сеть раз в 43 секунды и не останавливается никогда — ночью столько же, сколько днём. Причём обращений в аналитику у неё ровно столько же, сколько к рабочему API.

Робот-пылесос обошёлся тремя доменами за двое суток и не позвал никого постороннего, хотя ни разу не убирался.

Стиральная машина ходит только в облако производителя — четыре домена. А приложение для управления ею принесло с собой три сторонних аналитических сервиса.

Телевизор оказался сложнее всех. Ночью он спит крепче остальных приборов, а за сутки простоя успевает обратиться к 172 доменам. Среди них — компания, которая занимается распознаванием картинки на экране. Причём это подтверждается не догадками, а политикой конфиденциальности самого производителя телевизора.

В статье: полный разбор по каждому устройству с цифрами, две грабли при настройке журнала на роутере с 44 МБ свободного места, и все команды, чтобы повторить у себя за вечер.

Dasha - opensource дашборд производительности PostgreSQL. Читает состояние кластеров из системных представлений, без агентов на хостах; поддерживает версии 14–18 и работу с несколькими кластерами в одном интерфейсе. Анализ запросов и снимки pg_stat_statements со сравнением и авто-снимками по триггерам, анализ индексов и таблиц с учётом всех хостов кластера, обслуживание и блокировки, диагностика конфигурации, композитная оценка Health Score, поиск по логам managed-кластеров Yandex Cloud. В комплекте - read-only MCP-коннектор для AI-ассистентов.

В статье - краткий обзор и скриншоты возможностей по разделам.

Разбираем, что такое NetBox, какие задачи он решает и как выглядит базовая работа с ним: импорт данных, устройства, IP-адреса, API. Развёртывания касаемся только в общих чертах — подробный разбор выйдет отдельной статьёй.

Пригодится сетевым инженерам, DevOps и IT-руководителям, которые присматриваются к NetBox или просто хотят понять, что это за инструмент. Особенно если инфраструктура сейчас живёт в таблицах и разрозненных заметках, а вы уже чувствуете, что так дальше нельзя.

В прошлой части я разобрал хранилища — тома, bind mount, tmpfs. В третьей части (в этой) планировалось добраться до сети. До неё дойдём, но прежде чем разбирать, как сервисы общаются друг с другом, стоит на секунду остановиться и разобрать сам файл, в котором мы всё это описываем. Потому что compose.yaml — это спецификация со своими top-level разделами, правилами слияния, подстановкой переменных и кучей мелких нюансов, которые легко упустить, если читать документацию по верхам.

Эта часть, по сути, большой справочник по структуре Compose-файла: держите статью под рукой и возвращайтесь к ней, когда понадобится конкретный атрибут.

Мой игровой ПК с 5800×3D переехал в шкаф в прихожей и стал домашним сервером, а играю я теперь на телевизоре, Steam Deck и ноутбуке — стримом с него же. В этой статье расскажу, почему мне не подошла привычная связка Sunshine + Moonlight и как вместо неё поднять Wolf из проекта Games on Whales, о котором на русском, кажется, ещё не писали: свой виртуальный дисплей под каждого клиента, несколько сессий одновременно и никакого Steam на хосте. Отдельно — про главные грабли: с Wolf не работает официальный проброс NVIDIA‑драйвера, и после каждого обновления стриминг молча умирал, пока я не научил сервер чинить себя сам.

Да, звучит странно, но заголовок - не кликбейт, а быстрый ответ, который возможно ты ищешь. Почему-то это ни где не описано и ChatGPT не знает. Я сам выяснил путём экспериментов.

В Linux с давних пор киллерфичей была возможность централизованного управления (поиск, установка, удаление, обновление, разрешение зависимостей) софтом при помощи пакетных менеджеров (apt, yum, pacman и т.д.).

Однако существует большое количество интересных и полезных программ, которые распространяются разработчиками либо через собственный сайт, либо через релизы на GitHub, либо в виде статического бинарника, либо вообще исключительно в исходниках (при этом под той же Windows у того же проекта часто есть нормальный инсталлятор с автопроверкой обновлений).

Когда таких программ накапливается достаточное количество, их сопровождение превращается в настоящий цирк.

Я решил для себя этот вопрос создав собственный apt репозиторий.

Каждый плановый патчинг парка RedOS у меня начинался одинаково: запускаешь обновление — и где‑то на третьем сервере оно падает, потому что в /var или /boot кончилось место. Дальше знакомый ритуал: идёшь в vCenter, увеличиваешь диск, растишь раздел, pvresize, lvextend, молишься, что не перепутал диск, возвращаешься к обновлению. На одном сервере — терпимо. На парке — тоска.

В какой‑то момент я решил, что хватит, и написал комплект из двух Ansible‑ролей: первая сама находит, где тесно, и безопасно доращивает LVM (при необходимости — увеличивая VMDK через vCenter), вторая обновляет ядро и пакеты одной транзакцией и проверяет, что сервер после ребута жив и загрузился с правильным ядром. Всё запускается с jump host, хосты идут по одному (serial: 1), полный цикл — одна команда:

bash

Директор по ИТ отвечает за технику, которую не может ни посчитать, ни показать. Лицензии в почте, железо в кладовке, учёт в головах. Приходит проверка — спорить нечем. Приходит финдир — доказать нечем. Разбираем, зачем нужна система учёта активов и при чём тут контроль, деньги и полномочия.

Трафик внутри Kubernetes может быть зашифрован и при этом оставаться уязвимым: сервисы принимают самоподписанные сертификаты, а API-сервер не проверяет подлинность kubelet. В этой статье разберём рабочую схему с внутренним CA, cert-manager, trust-manager и контроллером одобрения CSR, которая позволяет убрать небезопасные исключения и выстроить единую цепочку доверия для рабочих нагрузок и управляющей плоскости.

У нашего облака появился новый тип пользователей, и это не люди. Каждый третий запрос к документации Timeweb Cloud сегодня приходит из сетей ИИ-вендоров, а серверы всё чаще создаются не из панели управления, а запросами к API, которые пишет ассистент по просьбе человека.

Привет! Меня зовут Михаил Шпаков, я руковожу разработкой Timeweb Cloud. Раньше я рассказывал, как мы построили систему автотестов с 5 000+ проверками и как делаем визуализацию облака. Сегодня текст другого масштаба: не про одну систему, а про то, куда движется рынок облачных услуг. Трендов там, разумеется, больше одного, но этот текст про тот, который я вижу ближе всего: про агентов. Покажу картину, которая складывается изнутри провайдера, подкреплю её цифрами и расскажу, какие выводы я делаю из неё на ближайшие годы.

Я не программист и не инженер. Я предприниматель, который собирает нейросетевые автоматизации для бизнеса. За полтора года такой работы я заменил нейросетью несколько отделов: где-то из семи человек оставался один, где-то двое.

В интернетах все чаще слышу мнение, что «ИИ скоро заменит всех», но я убедился, что это не так. С рутиной нейросеть и правда справляется блестяще, а на чём-то очень простом и человеческом ломается.

Хочу показать это на реальных кейсах: где автоматизация заменила целые отделы, а где провалилась, и почему.

В начале июля разработчик Ноа Кейгл выпустил Hannah Montana Linux v26.0 — современный ремастер того самого розового дистрибутива-мема из 2008 года. Тут можно улыбнуться, поностальгировать и решить, что вся новость закончена, но давайте не будем спешить. За этой несерьезной обложкой прячется на редкость наглядный пример того, что такое дистрибутив Linux на самом деле. А заодно становится понятно, почему нельзя просто оставить старую версию и жить дальше. Тут надо разобраться во всем по порядку и ответить на некоторые вопросы. Этим и займемся.

Ошибка Cannot assign requested address, внезапные обрывы соединений и растущее число сокетов в TIME_WAIT часто выглядят как странности Linux, пока сервис не начинает терять доступность под нагрузкой.

В статье разберём, почему заканчиваются локальные порты, какие параметры ядра действительно влияют на ситуацию и где проблема решается настройкой, а где — только изменением архитектуры соединений.

В аналитике больших данных системы массивных параллельных вычислений часто находятся под постоянной нагрузкой в режиме 24/7. Из десятков и сотен тысяч запросов в день многие исполняются одновременно и конкурируют за ограниченные ресурсы вычислительного кластера. Чем рациональнее каждый отдельный запрос их использует, тем больше запросов система сможет обслуживать параллельно. Соответственно, выше пропускная способность за конкретный отрезок времени. Как правило, проблема нехватки ресурсов остро ощущается в пиковые часы нагрузки. Можно бесконечно до совершенства настраивать и править параметры сессии на каждый запрос индивидуально вручную, но нам — команде разработки платформы данных Data Ocean Nova — всегда хочется иметь более системный подход.

В сегодняшней публикации мы расскажем о том, как реализовали идею автоматической системы предсказания потребления ресурсов SQL-запросами для Impala и StarRocks, основанную на ML-принципах, и сделали её частью платформы данных.