В квартире стояла летняя жара. Впрочем, ненадолго: хозяин квартиры как раз привез мне кондиционер, и его пора было запускать.
Через несколько недель
Я писал на C# программу для распаковки gzip-файлов и неожиданно поймал странное исключение, из которого следовало, что архив поврежден.
Ситуация выглядела дико: ошибка намекала на поврежденный архив, хотя сам файл не выглядел реально битым. Сказать, что это напрягало
Первая статья + некоторые мало описанные в интернете ошибки Squid с Kerberos и AD, их диагностика и решение
История о том, как превратить консольный скрипт в полноценное Windows приложение с GUI на AutoHotkey v2 при помощи нейросетей и вайбкодинга.
Разбираем этапы от поиска инструментов до борьбы с интерфейсом в стиле софта нулевых без единой строчки кода, написанной вручную.
Мониторинг PostgreSQL сломан: 150 метрик в pg_stat_*, и ни одна не отвечает на вопрос «база здорова?». В статье — как устроен Health Score: единое число от 0 до 100, которое агрегирует состояние базы и заменяет 30 дашбордов Grafana.
Речь про программный SIP-телефон для Windows.
Такая функция там есть! Хоть её и нельзя включить в графическом интерфейсе.
Вот этот файл:C:\Program Files\PhonerLite\PhonerLite.ini
В нём есть такая строка:AutoRecord=0
Закрываем приложение. Меняем 0 на 1, и запускаем.
Теперь все входящие и исходящие будут автоматически записываться и сохраняться локально.
Темы статьи
1. Аналог AD DS: Samba DC
2. Активация, лицензирование и законодательство
3. Правильный подход и автоматизация
4. Список литературы, методы её изучения
5. Синхронизация времени в домене
6. 50 примеров задач, решаемых при помощи GPO
Статья будет о том, как быстро начать работать с vLLM и vLLM Production Stack: от первого запуска модели до базовых режимов инференса через OpenAI-совместимый API. Разберем практические настройки и сценарии запуска — tool calling, thinking/non-thinking, мультимодальные и CPU-модели, а так же какие стартовые параметры сильнее всего влияют на память, производительность и стабильность. Отдельном рассмотрим полезные оптимизации для production-сценариев: FP8, Tensor Parallelism, KV-cache offloading, Speculative Decoding и ускорение холодного старта больших моделей.
Всегда хотел развернуть шару SMB с хранилищем на ZFS, но есть нюансы…
Совершенно не приемлю, чтобы пользователи каким либо образом взаимодействовали с сервером, где расположен pool\ZFS. В моем понимании, СХД может включать в себя только служебные компоненты без прямого пользовательского доступа к его сети.
Идея казалось очень простой - поднимаем виртуальный сервер, подключаем его к домену, цепляем туда существующий ZFS пул....
Собрал себе простой аналог Windows Recall на Linux, показываю что у меня получилось и как это работает.
Clickhouse. CPU под нагрузкой, память на пределе, диск нагружен. Запросы тормозят. Расчёты не завершаются. Сервер на грани. Что же делать?
Привет, Хабр! Я Михаил Фучко, технический продакт-менеджер SDN и Terraform в команде zVirt. Я продолжаю серию статей о пути, который мы проделали в процессе разработки собственного провайдера инфраструктуры для zVirt. В первой части мы определились с терминологией, обсудили основные концептуальные подходы автоматизации и сформировали образ «светлого будущего» — программно-определяемая инфраструктура серверной виртуализации на основе Terraform. Теперь пришло время обсудить проектирование самого решения.
Начнем с определения — что, собственно, нужно делать? Поговорим подробнее, что из себя представляет Terraform и где проходит граница ответственности между HashiCorp как изначальным разработчиком ПО и теми, который пишет собственный провайдер.
Эта статья может быть полезна всем, кому предстоит написание своего Terraform-провайдера (или кто об этом задумывается). Мы попытаемся разложить задачу на конкретные модули и получим примерное понимание интерфейса.
На связи Андрей Леодоров, ведущий инженер по автоматизации процессов компании «Гарда». За время работы с Jenkins я видел разные сценарии его использования: от локальных инсталляций под одну команду до масштабируемых инстансов с централизованным сопровождением. Я пришёл к выводу, что Jenkins отлично подходит для использования на уровне продукта — когда команда может сама определять, какие инструменты и ресурсы нужны для организации процессов CI/CD.
Статья — это практический гайд для небольшой команды или отдельного проекта, которому нужен собственный воспроизводимый Jenkins в Kubernetes. Мы развернём Jenkins в Kubernetes, настроим хранение конфигураций как код и зафиксируем версии плагинов. Такой подход позволит разворачивать идентичные среды с нуля, не завися от конкретных версий плагинов. Я также добавил несколько готовых примеров со ссылками на GitHub, которые можно взять за базу и доработать под свои нужды.
Привет, Хабр! На связи Алексей Боровиков, архитектор Astra Cloud.
Когда меня спрашивают, чем мы занимаемся, я часто слышу в ответ: «Понятно, облако делаете». Потом, разговор имеет два сценария развития. Либо в сторону «А что такое облако?», либо — «А, еще одно облако». Как понимаете, дискуссия не из легких. Но в любой ситуации все сводится к тому, что облако облаку рознь. Потому что за последние несколько лет я наблюдал, как этим словом называют все, что угодно.
В нашем случае за этим термином стоит конкретная инженерная философия, которая ломает привычные сценарии «сначала сделаем для себя, а потом как-нибудь упакуем в коробку». Именно так рождались все крупные провайдеры, и именно так рождалась куча проблем, с которыми мы теперь разбираемся.
GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL
GitFlic - pg_expecto - статистический анализ производительности и ожиданий СУБД PostgreSQL
Глоссарий терминов | Postgres DBA | Дзен
Результаты углублённого анализа инцидента производительности в высоконагруженной продуктивной среде PostgreSQL, в ходе которого зафиксирован переход от относительной стабильности к комплексной деградации вычислительных ресурсов, подсистемы ввода-вывода и механизмов синхронизации ядра СУБД. Применение pg_expecto с акцентом на использование как инструмента комплексного статистического анализа производительности СУБД и инфраструктуры позволило не ограничиться констатацией снижения операционной скорости, а выявить критическую конкуренцию за буферный кэш (LWLock: BufferMapping), изменения паттернов работы расширений СУБД и скрытые проблемы дисковой подсистемы.
Меня зовут Дмитрий, я руковожу отделом ИТ-инфраструктуры и сервисов в Ви.Tech, IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В предыдущих частях я рассказывал про P&L-центры, ценообразование, учет ресурсов и планирование бюджета, а теперь хочу перейти к самой чувствительной части всей этой истории - оптимизации потребления.
Здесь уже недостаточно просто собрать цифры в отчет. Нужно понять, где ресурсы реально тратятся неэффективно, что с этим можно сделать без вреда для сервисов и с какими организационными проблемами мы почти наверняка столкнемся по дороге.
Меня зовут Дмитрий, я руковожу отделом ИТ-инфраструктуры и сервисов в Ви.Tech, IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В прошлой части я рассказывал, как мы собираем и считаем потребление вычислительных ресурсов, а теперь хочу перейти к следующему шагу - планированию ИТ-бюджета на базе этих данных.
Для этого я обычно использую два дополняющих друг друга подхода:
Меня зовут Дмитрий, я руковожу отделом ИТ-инфраструктуры и сервисов в Ви.Tech, IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В прошлой части я подробно разбирал ценообразование вычислительных ресурсов, а теперь давайте соберем все это в единую модель учета и посмотрим, как она помогает не просто считать цифры, а принимать вполне прикладные решения.
Ниже пройдемся по основным блокам, из которых этот учет складывается.
1. Отдельно стоящее оборудование
Поскольку мы планируем учитывать расходы за месяц, то стоимость покупки оборудования нам также надо привести к месячным затратам. Для этого воспользуемся амортизацией, а именно определим ее срок и тип и посчитаем ежемесячную стоимость, исходя из этого. Для примера возьмем линейную амортизацию сроком на 5 лет (60 месяцев), тогда ежемесячная стоимость отдельно стоящего оборудования будет:
HW_month_price = HW_price / 60
При этом:
Сталкивались уже с EvaTeam (российский аналог Jira)? Чувствуете боль при работе с бизнес-процессами (workflow)? Думаю я могу вам немного помочь
Система Zabbix является универсальной системой мониторинга с открытым исходным кодом, предназначенной для наблюдения за состоянием IT-инфраструктуры: серверов, сетевых устройств, приложений, баз данных, систем виртуализации и облаков в режиме реального времени.
В этой статье мы разберем системный подход к диагностике самого Zabbix и его правил, чтобы ваш мониторинг начал приносить пользу, а не создавать шум.
Привет! Я Саша Хренников, руководитель DevOps-юнита в KTS.
Неделю назад мы запустили DevOps-челлендж в честь 5-летия нашего блога на Хабре. Участникам нужно было разобраться, почему приложение не может синхронизироваться в ArgoCD, найти ошибку в конфигурации и довести деплой до зеленого статуса.
Челлендж завершен, а значит, пришло время подвести итоги и пошагово разобрать решение.
Но сначала важное объявление. Мы по-прежнему оставляем открытым доступ и к этому челленджу, и ко всем предыдущим испытаниям. Так что если вы пропустили запуск, не успели поучаствовать вовремя или просто хотите потренироваться, все еще можно пройти задачу самостоятельно в нашем боте. То же касается и архивных челленджей: они остаются доступными, чтобы можно было набить руку к следующему разу.
Поэтому небольшой совет: если вы еще не пробовали решить задачу сами, лучше сначала сходить в бота и попытаться пройти челлендж без подсказок. А тех, кто готов узнать ответ, приглашаю перейти к следующему разделу.
В конце статьи, как и обещал, будет таблица с десятью победителями, которые справились с задачей быстрее остальных и получат СДЭКом наши футболки.