Администрирование

Я делаю внутреннего read-only LLM-агента для инфраструктурных расследований. Инженер задаёт вопрос обычным языком, а агент собирает доказательства из Kubernetes, метрик, логов, GitLab, Grafana и других эксплуатационных источников.

Один реальный кейс показал, почему «умного промпта» недостаточно: edge вернул 502, хотя приложение для того же request_id записало успешный редирект 302. Чтобы найти причину и не придумать удобное объяснение, агенту пришлось научиться связывать источники, удерживать время и scope, различать факты, гипотезы и отсутствующие данные.

В статье разбираю архитектуру агента на Go, DeepSeek, Qwen и MCP: планирование по evidence, контракты tools, память треда, подключение командных skills через n8n и evaluation на реальных сценариях. В последнем полном прогоне прошли 44 из 45 сценариев, включая все 29 обязательных.

Заказывая бэкап облака, компания незаметно отдаёт наружу три вещи: доступ к данным, ключи шифрования и место хранения. Разбираю по пунктам, как вернуть контроль над каждой - end-to-end шифрование с закрытым ключом только у клиента, запись копий в свой S3, NAS или СХД на территории РФ, запирание выпуска сертификатов на роль owner - и как эта архитектура закрывает требования ФЗ-152. В конце - чек-лист, по которому имеет смысл проверять любой такой инструмент.

273 «уникальных посетителя» за трое суток и ни одного пользовательского скачивания. Разбираю сырые логи nginx руками: почему фильтр по User-Agent ловит только честных роботов, какой поведенческий признак отделяет живой браузер от сканера и как из 273 адресов остаётся 21.

Классическая сцена. Команда выкатывает релиз, деплой проходит зелёным, kubectl rollout status рапортует об успехе — а в графиках ингресса на минуту вырастает горка пятисотых. Не тысячи, обычно доли процента, но стабильно, каждый деплой.

Дальше начинается фольклор. «Ну это же рестарт, при рестарте всегда так». «Добавьте ретраи на клиенте». «Деплойтесь ночью». Самый частый вариант — на графики просто перестают смотреть в момент выката.

На самом деле rolling update умеет проходить вообще без потерь, и readiness-проба тут ни при чём — она отвечает за другую половину задачи. Потери происходят на выключении подов, и причина в том, что удаление пода — это не последовательность шагов, а гонка.

В небольших проектах инфраструктуру можно создать вручную через веб-интерфейс облачного провайдера. Но если серверов десятки, а окружений несколько (Development, Testing, Staging и Production), ручное управление становится медленным и приводит к ошибкам.

Поэтому часто в современной DevOps-практике используется Infrastructure as Code (IaC) — подход, при котором инфраструктура описывается в виде кода и может быть создана или изменена одной командой. Одним из самых популярных инструментов для этого является Terraform.

В этой статье разберём, что такое Terraform, как он работает, из каких компонентов состоит и почему знание Terraform стало одним из базовых требований к DevOps-инженерам.

TL;DR. Этим летом Mail (VK) и Яндекс ограничили бесплатный доступ к почте по IMAP/POP3/SMTP — новости об этом на Хабре уже были, эмоций в комментариях тоже хватило. Эта статья — не третья новость, а попытка собрать всю картину по первоисточникам: точную хронологию того, как парольный доступ к почте закрывали Google (2022–2025) и Microsoft (2025–2027), что именно и для кого ограничили в рунете, чем технически парольная авторизация в почтовых протоколах заслужила такую судьбу — и, главное, измеримую точку отсчёта: сколько доменов из Tranco top-1M сидело на MX Яндекса и Mail на момент изменений. Смена почтового провайдера видна в DNS, так что миграцию — кто заплатит, кто уедет и куда — можно будет наблюдать в цифрах, а не в комментариях. Каждое утверждение в тексте снабжено ссылкой на проверяемый источник.

Анализ DNS-снэпшота OpenINTEL за 2026-07-25

TL;DR. В январе я публиковал общий срез email-инфраструктуры Tranco top-1M — кто на чём принимает и шлёт почту. Самый частый вопрос в комментариях был про DMARC: «ну хорошо, запись есть у двух третей, а толку?» Отвечаю развёрнуто. Из 468 749 доменов top-1M, опубликовавших DMARC, реально применяют политику (p=quarantine/reject) 49.31%. Ещё 25.61% сидят на p=none, но хотя бы получают агрегатные отчёты — это легитимная фаза внедрения. А 25.04% — 117 384 домена — опубликовали запись, у которой p=none и нет ни одного рабочего адреса для отчётов. Такая запись не запрещает ничего, не сообщает никому ничего и существует в DNS исключительно ради галочки. При этом формально во всех отчётах и сканерах эти домены проходят как «DMARC: yes». Ниже — откуда взялся этот слой, чьи подписи в нём видны, почему доля enforcement при этом падает, и что произойдёт с половинчатыми политиками, когда получатели перейдут на DMARCbis.

ConfigMap, Secret, PersistentVolume, PersistentVolumeClaim, Minikube и kubectl — разбираем ключевые механизмы Kubernetes, которые необходимы каждому Junior DevOps. От хранения данных и конфигурации до развёртывания первого приложения.

Всем привет! Меня зовут Кирилл, я много лет занимался системами биллинга для Облаков и инфраструктур, например, именно моя команда построила большую часть механик тарификации и FinOps для Yandex Cloud — от сложных statefull скидок и резервов, функции экспорта данных в Object Storage, заканчивая детализацией по лейблам и продвинутой аналитики в DataLens. Все это на масштабах более 10 миллиардов событий тарификации в день.

Уже некоторое время не занимаюсь биллингом, однако проблемы вокруг облачного ценообразования остаются прежними. Главная из них — прозрачность.

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.