Администрирование

Репозиторий проекта: https://github.com/karen07/openwrt-mesh-builder

openwrt-mesh-builder почти полностью автоматизирует построение routed-сети из OpenWrt-роутеров и Ubuntu/VPS-серверов: с leaf/spine-топологией, несколькими exit-узлами, динамической маршрутизацией Babel, point-to-point WG/AWG-линками, IPIP data-plane, policy routing, access-подсетями, split DNS и автоматическим переключением при отказах.

Вся сеть описывается в одном config.json. На его основе проект рассчитывает топологию и адресацию, генерирует конфигурации роутеров и серверов, ключи, access-клиентов, firewall-правила, настройки DNS, DHCP и Wi-Fi, собирает готовые образы OpenWrt, устанавливает их на роутеры и развёртывает exit-серверы.

То есть почти весь путь — от описания сети до её развёртывания и последующих обновлений — автоматизирован.

Как ускорить Hash Join в PostgreSQL, отбросив 99% строк ещё до самого соединения? Рассказываем о фильтре Блума в СУБД Tantor Postgres на живых и синтетических примерах.

В статье рассматривается планирование ребаланса кластера Greengage DB (open-source fork Greenplum) после shrink, декомиссии и добавления хостов: формальная модель размещения primary- и mirror-сегментов, минимизация числа перемещений, сравнение точных и эвристических алгоритмов и реализация планировщика в ggrebalance

В прошлой статье я писал как поднять себе LLM для экспериментов, но сейчас полез чистить «Понравившееся», плейлист на YouTube Music — а часть треков оттуда просто исчезла: где-то удалили клип, где-то канал в бане, где-то правообладатель передумал. Плейлист, который я собирал годами, тихо усыхал, и меня не спросили. Причем у меня есть подписка. Ну и обойдусь, а как, написано в статье.

Продолжение первой статьи цикла, в котором мы собираем полноценный стенд для изучения компьютерных сетей на базе Hyper-V, Ubuntu и GNS3.

Ранее мы уже собрали стенд для изучения сетей на Hyper-V.

Теперь мы изменим топологию стенда и уйдем от Default Switch в Hyper-V. Затем мы скачаем и настроим шаблон Alpine через Docker, установленный внутри GNS3 VM.

В результате получим отдельный сетевой сегмент для устройств GNS3 и заменим ограниченный VPCS на полноценный Alpine Linux.

По репозиториям на Git часто видно: вложенные пайплайны в GitLab CI остаются редкой экзотикой, а в проде в основном живут линейные сценарии. Тем не менее я убежден, что грамотные downstream'ы прекрасно связывают процессы в единый поток, снимают ручной труд с команды и добавляют архитектуре гибкости. Конечно, запутаться в многоуровневой логике может даже опытный DevOps-инженер или тимлид, но чтобы вы не блуждали в сложной структуре, я подготовил для вас практическую шпаргалку по работе с ними.

Последние несколько лет я занимался сопровождением вендорской разработки, строил CI/CD преимущественно на базе Gitlab CI и мне есть что рассказать. Помните фильм «Начало»? Сегодня он станет нашим наглядным гидом по архитектуре наследуемых пайплайнов и, надеюсь, поможет вам взглянуть на многослойный CI‑конвейер под другим углом.

Почти все причастные к разработке сталкивались с CI, и я уверен, что большинство знает про существование раннеров, на которых крутится наш CI. Но, как показывает практика, далеко не все знают о том, что раннеры бывают разных видов и что под разные сценарии DevOps в вашей команде подготовил разные окружения. Да и сами DevOps иногда оказываются в ступоре, когда на техническом интервью их спрашивают, чем docker от docker autoscaler отличается. Поэтому я решил собрать весь основной материал в виде большой шпаргалки. Сегодня разберём: какие раннеры бывают, какие плюсы и минусы у каждого, где какой лучше использовать, ну и на какие грабли вы можете наткнуться при работе.

Данная статья написана для версии GitLab / GitLab Runner 18.x. GitLab постоянно подчищает хвосты в работе раннеров, поэтому будьте внимательны, на других версиях что-то может быть деприкейтед, а что-то просто не существует.

В корпоративном реестре может числиться полторы сотни приложений, хотя реальная инфраструктура давно вышла за его пределы: сотрудники заводят личные аккаунты в SaaS, оплачивают подписки со своих карт и поднимают временные облачные ресурсы, которые продолжают работать годами. Каждый такой инструмент появляется по понятной причине — его можно запустить за несколько минут, пока согласование занимает недели, но затем он обрастает данными, доступами и интеграциями, оставаясь вне общего контура управления. 

Так формируется Shadow IT, которое обычный discovery видит лишь фрагментами. Разберём, откуда берётся этот скрытый слой инфраструктуры, во сколько он обходится компании и как вернуть его под контроль без тотальных запретов.

ИТ знает, сколько железа на складе, но не знает, во сколько оно обходится. Деньги уходят по мелочи — ремонт тут, простой там, забытая лицензия — а в конце года бюджет в минусе. Разбираем, куда утекает и как это поймать вовремя.

В мире корпоративной ИТ-инфраструктуры уже много лет существует дискуссия. На одном полюсе — проверенная временем классическая трёхуровневая архитектура (серверы, сеть, внешняя СХД). На другом — гиперконвергентная инфраструктура (HCI), которая объединяет все компоненты в единую программно-определяемую систему. Выбор между ними — это не просто вопрос "что новее", а стратегическое решение, влияющее на управляемость, масштабируемость, отказоустойчивость и совокупную стоимость владения .

Модуль ядра может собраться без предупреждений, успешно загрузиться и несколько минут выглядеть полностью исправным. А потом под нагрузкой поймать гонку, зависнуть на блокировке или уронить всю систему. Разберём пять типичных ошибок, которые не видит компилятор, но хорошо видит продакшен.

Локальный ИИ в 2026-м начинает становиться нормой для многих компаний. Причины понятные: данные не утекают в чужое облако, не нужны ни VPN, ни подписка на каждого сотрудника, всё крутится на своём железе и под контролем. Вот только перед тем как «поставить Ollama и запустить модель», всех встречает вопрос, на котором спотыкается большинство: а какое, собственно, железо под это брать?

Собрал для себя такой сервер, гоняю на нём локальные модели уже некоторое время — и ниже разберу, как выбирать конфигурацию под свою задачу и бюджет. Сбалансировано и без переплат (основано на моем опыте, не претендую на то, что это самый идеальный сервер для ИИ).

Про цены. В 2026-м видеопамять и видеокарты ощутимо подорожали! Поэтому конкретные суммы ниже — ориентир на 20 июня 2026-го, перед покупкой сверяйтесь с актуальными. А вот сам подход к выбору от прайса не зависит, и именно его и разберем в статье.

И ещё одно честное замечание, чтобы не разочароваться. Локальная модель не заменит фронтир — ChatGPT, DeepSeek и им подобных — по всем фронтам. Но для внутренних документов, черновиков, кода и обработки собственных данных её хватает с запасом, и данные при этом никуда не уходят. Какую модель под какую задачу брать — разговор отдельный (разберу в следующих статьях); здесь только про железо.

Обнаружил что в скриптах сборки время от времени подвисает node-pre-gyp, который скачивает прекомпилированные бинарные библиотеки.

Начал выяснять откуда он их пытается скачать - оказывается, github.

Проверил github без VPN - оказывается, релизы с release-assets.githubusercontent.com не скачиваются. Причем из консоли еще скачиваются, из браузера не открываются. Вероятно, иногда и из консоли блокируется.

То есть частичная блокировка гитхаба все еще продолжается. Замечу, что он используется в огромном числе скриптов сборки огромного числа продуктов, и заменить его на зеркала централизовано нельзя, да и далеко не всегда известно, какой именно файл какая именно программа будет скачиваться.

Вторая часть серии статей по Docker. Разбираем все способы хранения данных в Docker: тома, bind mount и tmpfs — чем отличаются, как использовать, а также драйверы хранения, бэкап томов и работа с Compose.

Эта статья является прямым продолжением вот этой статьи про мой проект ServeHub-2, которое охватывает релиз 1.4.0 и отчасти 2.0.0, 2.1.0 (а также определенные подробности, которые не упоминались в прошлой статье). Здесь будут подробно объясняться моменты в том порядке, в котором они появлялись в проекте.

Также изначально планировалось в этой же статье рассказать про Go Wails установщик, но тогда она получается слишком большой, поэтому про это будет в следующей части.

Галочка «TLS/SSL» стояла. Замочек «горел». А почта почти 20 лет уходила в сеть открытым текстом. Разберём, как это возможно, почему всплыло только сейчас и что с этим делать прямо сегодня.

Всегда задавал себе вопрос зачем мне в Debian: Libreoffice, pidgin, irc чаты и почему загрузочный образ весит аж 3 гигабайта. Вместо вычищения готовых образов мы сделаем радикальную вещь, свой дистрибутив Debian с нужным ПО без лишних программ.

В первой части статьи мы соберем свой собственный rootfs образ Debian stable без рекомендованых и мета-пакетов

Представьте: в вашей организации сотни, а то и тысячи компьютеров под управлением Windows и разных дистрибутивов Linux. Управлять этим зоопарком классическими средствами вроде Microsoft SCCM становится невозможно, особенно с учётом тренда на импортозамещение. Здесь на сцену выходит система для централизованного управления устройствами и приложениями в гетерогенной инфраструктуре из «единого окна» Колибри-АРМ.

А теперь усложним задачу: мы не хотим держать сервер в душном серверном помещении и тратить бюджет на его железо и обслуживание. Мы хотим получить отказоустойчивую, масштабируемую и безопасную инфраструктуру в аренду за разумные деньги, что может предложить российское публичное облако Cloud.ru. В этой статье покажу, как правильно подойти к развертыванию Колибри-АРМ в облаке, избежав типичных ошибок новичков.

Когда в мае 1978 года Гэри Туерк, маркетолог из Digital Equipment Corporation, отправил 400 сотрудникам ARPANET приглашение на презентацию компьютеров DECSYSTEM-20, он не знал, что станет отцом целой индустрии email-маркетинга ненависти к спаму. 

Несмотря на это, эра спама началась не с Туерка, а с инженерного решения Эрика Оллмана, который пытался соединить три несовместимые сети в одну универсальную систему доставки почты. Под катом расскажу о том, почему sendmail привёл к эпидемии спама и какие механизмы защиты работают в почте сейчас.

Нагрузка в кластере растёт, PV распухают, IaC-инструменты перестают справляться. В какой-то момент всё начинает тормозить так, что уже мешает нормально работать.

Команда Cloudflare столкнулась с такой ситуацией и нашла решение — изменить одну маленькую дефолтную настройку в Kubernetes.

В статье — шаги по аудиту кластера и изменению настроек. Особенно пригодится тем, у кого есть кластеры с крупными PV.