DevOps *

Релиз — это всегда как шаг по канату над пропастью: с одной стороны, нас ждут крутые новые фичи, с другой — опасность сломать то, что уже работает. И все мы знаем, как больно бывает, когда что-то идёт не так.

Сегодня поговорим о том, как выпускать обновления так, чтобы ни одна строчка старого кода не упала жертвой прогресса.

В некоторых компаниях есть внутренние требования к стилю оформления исходных кодов на Си.

В этом тексте я показал как можно интегрировать проверку стандарта оформления исходных кодов в общий процесс сборки программы, так чтобы вместе с бинарём получить и отчет с указанием мест нарушений.

Привет! Я Саша Хренников — руководитель DevOps-юнита в KTS. 

На прошлой неделе завершился наш челлендж, посвященный запуску k8s v.0.1 из 2014. Челлендж оказался не из простых: быстрее всех справились @FdrvVldmr и @ne0ba — они решили задачу за ~130 минут. В этой статье мы пошагово разберём, как же всё-таки запустить k8s v.0.1. Скрины с пояснениями прилагаются.

В данном посте хочу сделать не столько рейтинг, сколько копилку Managed Kubernetes сервисов, список сервисов буду время от времени обновлять. Буду описывать личное отношение к сервисам которые сам использовал.

Рейтинг площадок будет основываться на стоимости, в целом это все крупные игроки на рынке рунета. Если у вас молодой проект, то незачем переплачивать за бренд. И так начнем.

Привет, я Дмитрий Коляндра, разработчик в подразделении SberWorks, занимающемся автоматизацией и сопровождением инструментов производственного процесса. Эта история о том, что происходит в крупных компаниях, где развёрнуто много десятков экземпляров Jenkins.

Привет Хабр! А давайте поговорим об AIOps. Как профессия, подобная роли DevOps-инженера, AIOps пока не сформировалась в четко определенную должность. В компаниях задачи уровня AIOps выполняются спецами из DevOps, Data Science, IT Operations. Сотрудники могут работать над внедрением и поддержкой решений AIOps, но они обычно не называют себя AIOps-инженерами. Со временем, по мере развития этой области, возможно, появятся более специализированные роли, но на текущий момент AIOps скорее представляется как инструмент или набор практик, а не как самостоятельная профессия.

Содержание статьи полностью соответствует заголовку: данный материал написан с целью помочь тем, кто никогда еще не устанавливал и не тюнинговал веб-сервер для своего корпоративного сайта или личного блога, передоверяя эту работу техническому специалисту либо используя шаред-хостинг. Автор step-by-step проведет вас через все перипетии данного действа, в результате чего, даже если подобное в новинку, вы без особых проблем (ну, я надеюсь) получите в итоге готовое и безопасное решение.

Приветствую, хабровчане!

Идея создания данной публикации крутилась в моей голове уже давно, дело в том, что одно из моих хобби связанно с распределёнными вычислениями, а другое хобби связанно с нейросетями и мне давно не давала покоя идея запустить инференс LLM на нескольких компьютерах, но так чтобы все они выполняли работу над одной и той же моделью параллельно.

Погуглив некоторое время узнал, что проект LocalAI уже относительно давно поддерживает такую возможность, недолго думая я раскатал на нескольких компьютерах данный проект, после чего выполнил все необходимые настройки связав все инстансы в единую систему и, мягко говоря, был разочарован, уж слишком "фатально-недостаточным" оказалось данное решение, Docker-образ собран неоптимально, он был огромный по весу и только под amd64, неотключаемый веб-интерфейс шел в комплекте с проектом, скупой выбор моделей, некоторые из доступных LLM не работали в режиме RPC, все эмбеддинговые модели тоже отказывались запускаться в таком режиме, и так далее и тому подобное.

Повозившись ещё немного, полез в исходники и обнаружил упоминание проекта llama.cpp, затем нашёл вызов бинарника rpc-server. И вот я оказался на странице llama.cpp/examples/rpc и всё заверте...

Сегодня мы погрузимся в процесс создания собственного API на Django с использованием мощного инструмента — Django REST Framework (DRF). Этот фреймворк предоставляет полный набор инструментов для разработки API: маршрутизация, сериализация данных, обработка запросов и формирование ответов. DRF значительно упрощает взаимодействие с клиентами через HTTP, поддерживая такие методы, как GET, POST, PUT и DELETE.

Однако, в отличие от FastAPI, Django REST Framework не включает встроенный инструмент для автодокументирования API. Мы легко решим эту задачу, воспользовавшись расширением drf‑spectacular, которое генерирует спецификации API в формате OpenAPI 3.0. Это позволит интегрировать интерфейсы, такие как Swagger и Redoc, для удобного тестирования и наглядной визуализации документации.

В последние годы произошло много разных событий, и мы, как большая организация, прочувствовали всё на себе. Пришлось очень быстро решать всевозможные проблемы. Хочу поделиться нашим опытом и сделанными выводами, которые кому-то покажутся спорными, кому-то — неуместными, а кому-то — очень важными. 

В этой статье рассмотрим, как можно организовать простое управление секретами для приложений в Kubernetes при использовании GitOps-подхода. Храним секреты в git безопасно и управляем ими из Helm-чарта приложения.

Что же меня побудило перейти на Golang? В то время я сидел на Python ещё версии 2.7.9 — это примерно 2017 год. Потом вышла версия Python 3. Оказалось, что несмотря на множество обещаний, что теперь всё будет работать из коробки, начались дикие конфликты при переходе с 2.7 на новую третью версию. Я тогда немного разочаровался и начал смотреть, что ещё есть интересное, чтобы поработать с сетями. 

Под мои задачи всегда подходил Python. И в работе с Python я себя чувствовал примерно так: это огромная, очень добрая, очень хорошая, почти пушистая черепаха, но при этом ужасно неповоротливая. Очень тяжело с ней путешествовать, очень тяжело порой заставить её сделать то, что мне нужно. В то же время расширение PyPy разгоняло её очень сильно — условно, с 9 до 0,2 секунд.

BigQuery — мощный облачный сервис от Google для работы с большими объемами данных. Один из часто используемых случаев использования BigQuery — это интеграция с Google Analytics. Эта связка позволяет компаниям эффективно обрабатывать и анализировать огромные массивы данных о поведении пользователей на сайтах и в приложениях. Благодаря способности обрабатывать большие данные, масштабироваться, делать мгновенные запросы и интегрироваться с другими инструментам BigQuery стал стандартом де-факто для тех, кто хочет перейти от обычных отчетов основанных на табличных данных к гибкой и осмысленной аналитике.

Google решил прекратить работу BigQuery на территории РФ начиная с 9 сентября, и всвязи с этим, у многих пользователей возник вопрос относительно дальнейшего сохранения своих исторических данных и их миграции в другое место.

К счастью, существует достаточно понятный способ миграции данных из BigQuery в ClickHouse кластер, который может быть развернут как в Яндекс Облаке, так и в on-prem виде.

В данной статье мы рассмотрим миграцию данных Google Analytics из GCP BigQuery в Yandex Cloud ClickHouse, а также доступ к ним через DataLens, или же WebSQL.

Привет! Меня зовут Андрей, я Head of Platform в финансовом маркетплейсе Банки.ру. Со мной Борис Зырянов, go/php разработчик. Сегодня расскажем о том, как мы разработали и внедрили процесс создания сервисов одной кнопкой. 

В Банки.ру много команд, которые регулярно создают новые сервисы. До недавнего времени этот процесс регламентирован не был. Часто случалось, что о новом сервисе узнавали, когда уже случился инцидент на продакшене. Было непонятно, как с ним работать, поддерживать, мониторить, какие смежные сервисы от него зависят и зачем вообще его создали. Мы решили этот процесс максимально оптимизировать и в результате пришли к созданию сервиса одной кнопкой. 

В материале расскажем: 

– как работал старый подход и с чем были сложности; 
– какая схема пришла на замену и как все работает; 
– что планируем делать дальше.

В современном мире веб-разработки наличие доменного имени с поддержкой HTTPS становится необходимостью для обеспечения безопасности и доверия пользователей. Однако, для начинающих разработчиков и небольших проектов, получение домена и настройка HTTPS может показаться сложной и затратной задачей. В этой статье я расскажу, как можно бесплатно и с локальной машины получить домен с HTTPS и прикрутить его к своему приложению.

Сегодня я продемонстрирую, как получить бесплатное доменное имя с поддержкой HTTPS, используя два популярных сервиса:

В этом посте я настрою сборку Docker-образов: Билдер NestJS и Angular приложений; Мигратор баз данных с помощью Flyway; Тест-раннер для запуска фронтенд и бэкенд E2E-тестов; Nginx c встроенной статикой Angular приложения; NestJS приложение.

Несмотря на то, что я не единственный айтишник в семье, объяснить свою профессию выходило немного накладно. "Что такое SRE? Как сис.админ что ли? А в чем разница-то?". И ведь действительно, с учетом того, что в РФ границы между теми же DevOps и SRE размыты, а на должность системного администратора ищут чернокнижника с опытом стабилизации прода, неудивительно, что человек и вовсе не связанный с этой сферой может запутаться.

Привет, друзья!

Как вы, возможно, уже знаете, 9 сентября Notion покидает рынок РФ, и, по слухам, это может сопровождаться удалением всех аккаунтов из России. В связи с этим, нам всем стоит задуматься о том, какую альтернативу выбрать.

После тщательного анализа различных опций, я нашел, на мой взгляд, отличную и полностью бесплатный аналог Notion — Wiki.JS.

Сегодня мы разберемся, как установить и настроить эту платформу. Начнем с первичной настройки и запуска системы на локальном компьютере, а затем, всего за несколько минут, развернем наш проект на удаленном хостинге, превратив Wiki.JS в полноценную замену Notion.

Для освоения материала вам не понадобятся никакие навыки программирования. Следуйте моим инструкциям, и к концу статьи у вас будет свой собственный экземпляр Notion, работающий на удаленном хостинге.

Для деплоя я буду использовать сервис Amvera Cloud. Я выбрал его за простоту развертывания и предоставление бесплатного доменного имени с HTTPS-протоколом, которое будет выделено вам сразу после создания проекта.

Для деплоя нам понадобится создать Dockerfile (этот файл будет использоваться как для локального запуска, так и для развертывания). Технически, вам достаточно будет скопировать настройки с этой статьи и все у вас заработает. Затем, просто загрузите этот файл через консоль на сайте Amvera Cloud, и ваш проект соберется и запустится автоматически!

В качестве бонуса за регистрацию вы получите 111 рублей, что позволит вам запустить проект бесплатно уже в процессе чтения этой статьи. Подробнее об этом в разделе про деплой.

Всем привет! Решил накидать книжных полезняшек для тех, кто любит DevOps или движется в этом направлении. Книги поделил по темам: сначала базовый уровень, потом архитектура, методологии, ну и всё остальное. В общем, от и до.

Я Сергей Задорожный, руководитель отдела платформенных решений банка «Центр-инвест» и один из авторов курса «DevOps для эксплуатации и разработки» от Яндекс Практикума. Раньше занимался написанием бэкендов на Java и Kotlin, потом занялся архитектурой, выстраиванием процессов, а сейчас заношу DevOps-практики в финтех-энтерпрайз.

Казалось бы, простая задача: перенести секреты между хранилищами Vault. Но на практике возникают сложности. И их столько, что мы в Orion soft разработали свою утилиту для миграции – StarVault Shuttle.

В этой статье я расскажу, почему мы остановились на таком решении и как работает наша утилита. Также поговорим про подводные камни миграции через бэкапы и обсудим другие задачи «переезда» на новый Vault, например, необходимость «уборки» в хранилище.