DevOps *

Если вы уже имели опыт написания Ul-тестов для проверки страниц и форм, то, вероятно, задумывались: "Почему бы не протестировать весь сценарий целиком?" Так родилась идея делиться опытом, как мы внедрили подобный подход: начиная с первых шагов, объясняя, почему объединили UI, АРІ и SSH в единый интеграционный контур, и какие инструменты используем.

Знаете, что общего между щенком лабрадора и корпоративным AI-проектом? Оба сначала кажутся милыми и недорогими, а через полгода жрут столько, что хочется плакать. Только щенок хотя бы ласкается, а нейронка просто молча выставляет счет за GPU. В этой статье мы вместе с Александром Меркушевым (AI-консультант, архитектор облачных и AI решений, руководитель экспертной группы по внедрению ИИ в Яндексе) разбираемся, как AI меняет структуру инфраструктурных затрат, что с этим делать уже сейчас и, главное, поможет ли тут FinOps.

Присоединяйтесь к нашему сообществу «Практики FinOps» в Telegram.

AI ассистенты уже просто вошли в процессы разработки кода, но что на счет DevOps задач и CI/CD в частности? Думаю здесь их полезность может оказаться не чуть не меньше.

Как часто к вам или вы прибегали с круглыми глазами и просьбами помочь с упавшим пайплайном?

Как бы получить ответ быстро не заставляя никого заниматься скучной однообразной работой? Изучать логи джобы и искать в описании пайплайна ошибку, сравнивать что успели сломать с последнего коммита и так далее.

К счастью теперь за нас это могут нейросети и давать дельные советы (не все, но могут)

Сервер лагает. Смотришь на диск — df -h говорит 95% занято. Запускаешь du -sh /* — в сумме набирается 20%. Куда делись остальные 75%? Файлы не найти, место не освободить, сервис падает.

Это не баг и не магия. Это фундаментальная особенность того как Linux работает с файлами. Разберём почему так происходит и как это чинить за две команды.

Продолжаем тему эпических багов. В прошлый раз мы говорили про AT&T, положивших свою ультранадежную сеть одним «Break» в коде. Сегодня на очереди Knight Capital Group, решивших переиспользовать старый флаг в бинарном протоколе, затем там был мёртвый код, который забыли удалить и деплой, проверенный на семи серверах из восьми. Итог: уход в минус 450 миллионов долларов за 45 минут.

На Хабре этот инцидент упоминался несколько раз, но даже в самой большой статье (к слову, переводу, со всеми странными атрибутами инопрессы, вроде фраз «Атака зомби из „Кода убийцы“» и пространным вступлением) инцидент рассматривался скорее как финансовый. А нас же больше интересуют именно технические детали.

Kubernetes-кластер без сети — не кластер, а просто набор несвязанных компонентов. Чтобы «оживить» его, важно понимать, что такое Container Network Interface (CNI) и как он работает.

В статье — детальный разбор механизма CNI: что такое CNI-плагин, как он запускается и какие операции выполняет в кластере. В конце работа CNI демонстрируется на примере кастомного плагина.

Для желающих глубже погрузиться в тему есть список дополнительных материалов.

Если вы работаете с мониторингом в Prometheus или VictoriaMetrics, то наверняка знаете, и Alertmanager для удобного конфигурирования алертов. А если вы ещё и используйте EvaTeam (российский аналог Jira) и хотите автоматизировать полностью цикл создания, работы над алертами в этих систмах, то это решение очень вероятно вам поможет осуществить такую связку!

Alertmanager-evateam это Alertmanager (webhook) плагин, который создаёт и управляет задачами в EvaTeam на основе алертов, с акцентом на гибкость.

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.

Всё началось с простого желания: чтобы AI-агент мог потихоньку развивать мои проекты, пока я занят другими делами. Поставил задачу, ушёл, вернулся к готовому результату. За неделю из этого желания выросла мультиагентная система с шиной сообщений, мониторингом, делегированием задач и собственной веб-админкой. Система, которая в значительной мере построила сама себя.

Под катом: путь от первого запуска Claude Code до деревни из двенадцати агентов, каждый хак и каждые грабли на этом пути, и неожиданное открытие, что менеджмент AI-команды устроен ровно так же, как менеджмент живых людей.

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.

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.

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.

Хабр, привет! 

На связи команда разработки контейнерной платформы «Штурвал». Недавно мы выпустили новую версию 2.13.

Теперь пользователям доступны установка через YAML и флаги командной строки, профили кластеров по шаблонам, containerd 2.x с шифрованием образов, сводные отчеты по безопасности. Под катом делимся самым интересным.

Надежность инфраструктуры обычно существует где-то между красивыми SLO на слайдах и суровой реальностью продакшена. В Райффайзен Банке решили перестать верить в планы на бумаге и начали регулярно «ломать» собственные системы — осознанно и по науке. В этой статье руководитель команды разработки Райффайзен Банка расскажет, как они пришли к хаос-инжинирингу, почему не смогли использовать готовые инструменты и как за несколько месяцев собрали собственную платформу для проверки отказоустойчивости и уверенности в том, что сервисы действительно выдержат сбои.

Всем привет! Меня зовут Катерина Цаплина, я программный эксперт курса «MLOps для разработки и мониторинга моделей». Работаю на стыке ML, инфраструктуры и корпоративной архитектуры в крупной промышленной компании и на практике вижу, насколько непросто выстраивать такие процессы в реальной организации. 

Это первая статья из цикла о том, как компании реализуют MLOps. Она будет полезна тем, кто строит или развивает ML-процессы в компании и хочет разобраться, почему под словом MLOps часто скрываются довольно разные практики и решения. 

В этой части не будем уходить в детали конкретных платформ, а сначала соберём общую картину: какие архитектурные модели скрываются за словом MLOps, чем они отличаются и почему компании с похожими задачами приходят к разным способам организации ML-инфраструктуры. В следующих статьях пойдём глубже и посмотрим на конкретные реализации.

OpenClaw прошел путь от хобби-проекта до самого быстрорастущего open-source проекта в истории GitHub — и запустил настоящую гонку вооружений среди крупнейших ИТ-компаний. Пользователи скупают Mac mini, команды разработки деплоят десятки агентов через Kubernetes, а ИТ-гиганты выпускают решения на базе хайпового продукта. На русском языке материалов об OpenClaw в бизнесе и разработке практически не выходило. Закрываем пробел, коротко разбираем архитектуру мультиагентных систем, реальные сценарии оркестрации, а также ситуацию на рынке B2B-решений.

Мониторинг часто воспринимают как «ещё одну панель», на которую нужно иногда поглядывать. Открыть браузер, зайти в дашборд, проверить зелёные кружочки, закрыть. Но что, если сделать его частью вашего повседневного инструментария - как git, как curl, как любимая IDE? Именно для этого мы добавили в PingZen поддержку MCP.

Сегодня я расскажу, как мы превратили наш сервис в MCP-сервер с 126 инструментами, почему выбрали MCP SDK и как вы уже сейчас можете управлять мониторингом из Claude Code, Cursor и других AI-агентов. Без переключения контекста, без лишних движений - только нужные действия там, где вы работаете.

Привет, Хабр! Меня зовут Марат Мустафин, я ведущий системный архитектор в «Стрим 1С» группы МТС. Мы поддерживаем и развиваем внутреннюю 1С-экосистему для дочерних компаний, обслуживаем около 1000 пользователей и выпускаем релизы раз в неделю. В этом материале расскажу, как мы выработали подход, сочетающий современные практики DevOps (Development & Operations — разработка и эксплуатация/поддержка) со спецификой платформы, а также поделюсь процессами разработки и нашими ключевыми принципами.

«Стрим 1С» появился в группе МТС в 2021 году как продуктовая команда, которая закрывает автоматизацию ключевых внутренних бизнес-процессов дочерних компаний. У нас работают около 50 специалистов: разработчики, аналитики, архитекторы, QA-инженеры, а также Product Owners и CTO. Функции DevOps в основном закрываем силами архитекторов, но иногда привлекаем профильные команды под конкретные задачи. Формально наш «Стрим 1С» состоит из нескольких команд, отвечающих за свои продукты, но об этом расскажу чуть подробнее дальше.

За время существования «Стрим 1С» мы собрали экосистему, которая обеспечивает:

• еженедельные релизы с высоким уровнем качества, автоматизированный путь от разработки до публикации и надежной инфраструктурой с георезервированием;

• разделение ответственности между продуктовыми командами, отлаженные Agile-процессы с регулярными ретроспективами, а также культуру код-ревью (code review — проверка кода другим разработчиком) и коллективной ответственностью за качество;

современный стек мониторинга и наблюдаемости, комплексное автоматизированное тестирование и инфраструктура как код через Jenkins и Gitlab CI.

В этом нам помогли несколько принципов:

• Автоматизация рутины. Мы отслеживали повторяющиеся действия от сборки релизов до развертывания тестовых контуров и старались уменьшить число ручных операций. За счет этого команда тратит больше времени на бизнес-задачи.

• Культура качества. Многоуровневый контроль через код-ревью, автотесты и повторное тестирование помогает держать прод стабильным при высокой скорости изменений.

• Наблюдаемость системы. Комплексный мониторинг позволяет заранее замечать проблемы и разбирать их по данным.

• Распределенная экспертиза. Разделение ответственности с инфраструктурными командами дает возможность каждому уровню делать свою работу профессионально, без распыления и в итоге повышает общую эффективность.

В этом материале я покажу, как мы реализуем эти принципы, как встроены в корпоративные процессы и как развили разработку 1С до полноценного направления.