Системное администрирование

Работаю я системным администратором в одной фирме. И вот произошла интересная ситуация с отправкой к нам на электронную почту некоторой информации. Дабы не углубляться в подробности с реальной ситуацией (дело касается тендерных предложений, где огромное количество условий), приведу свой пример.

Было бы круто, если бы развертывание в формате копи-пейст осталось в прошлом, но, увы, дела обстоят иначе. Бывает, разработчикам предпочтительней именно такой метод поставки. Хоть сейчас пиши статью о том, почему это не есть гуд, но вы и без меня все знаете. С тенденцией к бессерверной (serverless) архитектуре пайплайны CI/CD играют важную роль в поставке приложений. Я еще писал о них в статье "3 лучших совета для вашего следующего бессерверного проекта".

Темой CI и CD я интересуюсь давненько, а впервые столкнулся с ней несколько лет назад — благодаря TeamCity. В настоящее время TeamCity по-прежнему используется для большинства наших пайплайнов CI/CD. Работает TeamCity прекрасно, ничего против не имею, но я всегда стремлюсь улучшить работу. Например, было бы хорошо собирать пайплайны в виде кода — это одно из направлений, в которых TeamCity не так хорош.

Инструменты интеграции и поставки на AWS я изучил какое-то время назад, и, хотя мы используем CodeDeploy для другого проекта, который работает на EC2, бессерверный проект я с ними еще не развертывал. Ознакомившись с инструментами повторно, я обратил внимание вот на что: теперь есть встроенная функция интеграции для развертывания CloudFormation и Lambda, предположительно, на основе SAM AWS; мы используем бессерверную платформу, — она генерирует шаблоны CloudFormation, но с инструментами AWS она “из коробки” не работает.

Прим. перев.: Оригинальная статья была написана инженером из Швеции — Christian Abdelmassih, — который увлекается архитектурой уровня enterprise, ИТ-безопасностью и облачными вычислениями. Недавно он получил степень магистра в области Computer Science и спешит поделиться своим трудом — магистерской диссертацией, а точнее — её частью, посвящённой проблемам изоляции контейнеризированного [и запущенного в Kubernetes] приложения. В качестве «клиента», для которого была подготовлена эта исследовательская работа, выступает ни много ни мало полиция его родины.



Оркестровка контейнеров и облачные (cloud-native) вычисления стали очень популярными в последние годы. Их адаптация дошла до такого уровня, что интерес к ним проявляют даже финансовые предприятия, банки, госсектор. На фоне других компаний их выделяют обширные требования в области безопасности информации и ИТ.

С удовольствием представляем очередную версию нашей системы 3CX v16 Beta 1. Финальный релиз не за горами! стали еще ближе к выпуску финального релиза. А сейчас позвольте представить новые возможности, улучшения и поддержку новой платформы, появившиеся в Beta 1.

Работа на платформе Raspberry Pi

Не так часто сложный программный продукт адаптируется для поддержки новой аппаратной архитектуры. Да, это было непросто реализовать для системы реального времени, которой является 3CX.

Но мы сделали это! 3CX v16 теперь работает на устройствах размером с мыльницу — Raspberry Pi 3B+. Мы подготовили руководство по установке v16 на Raspberry Pi, которое приведено ниже. Устанавливайте и пользуйтесь бесплатно!

Несмотря на то, что процесс миграции с MS Exchange на Zimbra при помощи ZCS Migration Wizard довольно прост и очень быстро выполняется, он подойдет далеко не каждому предприятию. Не каждая компания может позволить себе броситься в омут с головой, в одночасье сменив один из главных рабочих инструментов на другой. В силу различных факторов, будь то высокая численность сотрудников или их низкая техническая грамотность, многие предприятия осуществляют переход с Exchange на Zimbra постепенно. В связи с этим у ИТ-менеджеров таких предприятий возникает необходимость поддерживать работу сразу двух систем электронной почты на одном и том же домене, и сейчас мы расскажем о том, как этого добиться на примере предприятия, мигрирующего с Exchange на Zimbra.

Всем привет!

В этой статье мы расскажем о том, как мы автоматизировали задачу по расширению дискового пространства на одном из наших серверов. А чего сложного в такой простой задаче, что пришлось ее автоматизировать — спросите вы? Ничего, если вы не используете каскадно-объединённое монтирование. Чувствую, вопросов стало больше!? Ну тогда поехали под кат.

Благодаря анализу в реальном времени мы, сотрудники компании Uber, получаем представление о состоянии дел и эффективности работы и на основе данных решаем, как повысить качество работы на платформе Uber. Например, проектная команда мониторит состояние рынка и выявляет потенциальные проблемы на нашей платформе; программное обеспечение на базе моделей машинного обучения прогнозирует предложения пассажиров и спрос на водителей; специалисты по обработке данных улучшают модели машинного обучения — чтобы, в свою очередь, повысить качество прогнозирования.

В прошлом для анализа в реальном времени мы использовали решения по базам данных от других компаний, но ни одно не отвечало всем нашим критериям функциональности, масштабируемости, эффективности, стоимости и эксплуатационным требованиям.

Выпущенный в ноябре 2018 года AresDB представляет собой инструмент анализа в реальном времени с открытым исходным кодом. Он использует нетрадиционный источник питания, графические процессоры (GPU), что позволяет увеличивать масштаб анализа. Технология GPU, перспективный инструмент анализа в реальном времени, за последние годы значительно продвинулась, что делает ее идеальной для параллельных вычисления в реальном времени и обработки данных.

В следующих разделах мы опишем структуру AresDB и то, как это интересное решение для анализа в реальном времени позволило нам эффективнее и более рационально унифицировать, упростить и усовершенствовать решения по базам данных Uber для анализа в реальном времени. Надеемся, после прочтения данной статьи вы опробуете AresDB в рамках собственных проектов и также убедитесь в его полезности!

Чем отличается от подобных материалов?

• Реализация на чистом OpenWrt
• Использование WireGuard
• Конфигурация роутера организуется с помощью конфигов OpenWrt, а не кучей в одном скрипте
• Предусмотрены ситуации при рестарте сети и перезагрузке
• Потребляет мало ресурсов роутера: заблокированные подсети содержатся в iptables, а не в таблицах маршрутизации. Что позволяет развернуть это дело даже на слабых устройствах
• Автоматизация конфигурации с помощью Ansible (не требуется python на роутере)

Прим. перев.: Минувшей ночью Aleksa Sarai, старший инженер по контейнерам из SUSE Linux, сообщил в почтовой рассылке oss-sec о критической уязвимости в безопасности runc/LXC, которая позволяет злоумышленнику, имеющему доступ в изолированный контейнер, получить привилегии root на хостовой системе. Поскольку проблема выявлена в эталонной реализации исполняемой среды для контейнеров — runc, — она затрагивает многочисленные контейнерные системы включая Docker/Moby, Podman, cri-o (и собственно Kubernetes). Ниже представлены подробности в виде перевода сообщения инженера в почтовую рассылку.


Я являюсь одним из мейнтейнеров runc (нижележащей среды исполнения контейнеров, используемой в Docker, cri-o, containerd, Kubernetes и т.п.). Недавно стало известно об уязвимости, которую мы проверили и пропатчили.

Давеча на глаза мне тут попалось аж две статьи из одного корпоративного блога, касающиеся облаков — одна про Kubernetes, а во второй была попытка замера производительности по методике, которая мне показалась сомнительной (спойлер — и не зря).

Про K8s мне тоже есть что сказать, но поговорим про производительность.

Недоверие к результатам было вызвано многими факторами, но основными из них для меня стали следующие: параметров запуска тестов не было, количество итераций не озвучено, как выбирались машины не озвучено, подробной конфигурации тоже не было. Сомнительно, в общем.
В целом, я пользуюсь в основном Google Cloud и AWS (в сумме уже с десяток лет опыта по ним набежало) и с отечественными облачными провайдерам особо не работаю, но, по стечению обстоятельств, у меня есть активные аккаунты в Selectel, MCS, Я.Облаке и, после этого теста, еще и в Azure.

К счастью, все эти платформы публичные и что бы я не намерил, каждый при желании может пойти, повторить и проверить.

Итогом всего этого стала мысль — почему бы не потратить пару сотен рублей, все выходные и действительно вдумчиво не померить все шесть платформ и выяснить, какая из них дает лучшую производительность относительно стоимости и в абсолютных цифрах при одинаковых конфигурациях, а заодно и сравнить глобальных поставщиков с российскими.
А так же, как выяснилось, прояснить некоторые «особенности» в выделении ресурсов и напомнить себе и окружающим, что далеко не всегда и не на всех платформах за одни и те же деньги можно получить предсказуемую производительность.

Результаты получились не сказать чтобы феноменальными, но на мой взгляд крайне любопытными.

Интересующихся прошу под кат.