DevOps *

На данный момент я прохожу 5-дневный интенсив по AI‑агентам от Google. Эта статья представляет собой перевод оригинального материала, выполненный с помощью Gemini и мной. В этой статье вы узнаете как сделать так, чтобы ИИ не просто «отвечал», а «понимал» и «запоминал»? И если вы когда‑либо задумывались о том, как научить LLM‑агентов вести осмысленные, долгосрочные беседы, эта статья станет вашим проводником в мир сессий и памяти, которые формируют ИИ агентов.

Какие именно ошибки деплоя в Kubernetes встречаются чаще всего и как их устранять? Будь то CrashLoopBackOff, зависшие поды, проблемы в синтаксисе YAML — рассмотрим 10 распространенных проблем и к каждой приложим простые и проверенные советы, как избежать их появления в будущем.

Злоумышленник успешно обошёл средства контроля безопасности компании. Ему не пришлось взламывать репозиторий напрямую. Вместо этого он использовал доверительные отношения между AI-моделью и высокопривилегированным MCP-сервером.

Привет, я Андрей Иванов, исполнительный директор в IT-компании и автор медиа «вАЙТИ». Мы занимаемся разработкой веб- и мобильных сервисов, автоматизацией бизнес-процессов и внедрением AI. Кроме того, помогаем стартапам в разработке MVP продуктов. В моей сфере ответственности лежит работа по управлению бюджетом компании и операционными расходами. В статье расскажу о своем опыте и видении, какие ошибки чаще всего допускают IT-директора при урезании бюджета.

Привет! Меня зовут Анна и я QA-инженер в Банки.ру. В этой статье я расскажу о том, как мы сделали инструмент нагрузочного тестирования доступным для каждого инженера в компании.

Представьте: команда запускает новый микросервис, который будет отдавать информацию о банковских продуктах. Сервис покрыт автотестами, билды зеленые, все работает штатно. Но через пару часов после деплоя в прод сервис начинает падать под наплывом пользователей, время ответа превышает 10 секунд, разделы лежат, ПАНИКА!

Знакомо? У нас было подобное. В статье расскажу подробно про наш опыт!

Большие старые проекты обычно живут по своим законам.

Ты уже не спрашиваешь, почему именно так, — просто делаешь свою часть работы и стараешься ничего не сломать.

Наш проект был именно таким: монорепозиторий, десятки микросервисов, сотни зависимостей и общие библиотеки для всего подряд. В кодовой базе было около 220 Python-пакетов и примерно 70 Docker-контейнеров, которые собирались из них. Всё хранилось в одном репозитории, а полный пайплайн для pull request’ов проходил в Azure TFS до 4-х часов.

Именно это пришлось оптимизировать...

После недавнего сбоя AWS в сети появилась гипотеза о том, что причиной сбоя является недостаток опытных инженеров, которых заменили на AI. «Выглядит реалистично», подумал я. «Должно быть, это очень захватывающие материалы, полные пруфов и исследований», ошибся я в который раз.

JSON, YAML, TOML, HCL - за последние годы человечество успело изобрести десяток языков для конфигурации.
Каждый обещал быть "простым", "удобным" и "читаемым человеком".
Но по факту - все они страдают от одних и тех же проблем: шумный синтаксис, хрупкие отступы, бесконечные кавычки и отсутствие элементарных возможностей вроде модульности и слияния конфигов.

Пора перестать с этим мириться и сделать конфигурации наконец человеческими.

Крупные компании используют Jira по привычке — инструмент создавали для небольших команд, но его пытаются применять и в энтерпрайзе. Если вы управляете масштабными продуктами и используете масштабированные фреймворки (SAFe, LeSS и другие), вам нужны специализированные решения, и Jira с этим не справляется.

Меня зовут Артем Герасимов, я владелец продукта SimpleOne SDLC. Внедрял гибкие методологии в различных компаниях — от 50 до 1000 человек. В нескольких из них ускорил выпуск новой функциональности в четыре раза, что помогло компании адаптироваться под сложный рынок. Работал с Jira как администратор, настраивал её для получения статистики по командам. Сталкивался с ограничениями этого решения и в маленьких компаниях, и в крупных.

В статье — подробнее о наших наблюдениях за компаниями, сидящих на Jira, и как мы развиваем продукт, который решает фундаментальные ограничения легендарной системы.

За последние несколько лет ИИ прошел колоссальный путь. Сначала над ним смеялись. Затем вдруг испугались, решив, что он отнимет у всех работу. А теперь — причем не исключено даже, что все это были одни и те же люди — внедряют его в своих компаниях. Что же поменялось?

На данный момент я прохожу 5-дневный интенсив по AI-агентам от Google и параллельно веду собственный конспект. Эта статья представляет собой перевод оригинального материала, выполненный с помощью Gemini и мной. В некоторых местах я немного упростила формулировки или обобщила идеи.
Оригинал материала можно найти тут Introduction to Agents.

Уважаемые коллеги, добрый день!

Одно из самых интересных последних фич в безопасности для Kubernetes, которое появилось, это реализация User Namespaces в Kubernetes. В этой статье мы разберемся, как простое включение User Namespaces одной строчкой может улучшить безопасность в несколько раз.

Привет, Хабр! Меня зовут Эдуард, я руковожу отделом DevOps в компании KISLOROD.  В этой статье расскажу про подход к нагрузочному тестированию, который сформировался у нас. Мы постоянно дорабатываем процессы, поэтому буду рад конструктивным комментариям и обмену опытом.

Всем привет! Меня зовут Александр Соколов, я эксперт центра практик DevOps в МТС Web Services (MWS). В 2020 году в МТС началась масштабная унификация внутренних процессов. По задумке, целью этой трансформации было сделать экосистему наших продуктов по-настоящему технологичной, быстрой, управляемой и гибкой. В компании выделили направления, которым особенно нужно развитие, среди которых был и DevOps. Затем два года мы разрабатывали, пилотировали и внедряли стандарты и практики для более чем 400 продуктов экосистемы.

Сначала такие изменения кажутся избыточными и неоправданно стрессовыми, но в результате формируются типовые процессы, которые облегчают рутину DevOps-инженеров. Как с внедрением практик справлялись продукты, уже рассказал мой коллега, а я покажу, как мы избегаем сложностей при переменах и находим баланс между унификацией и автономностью. 

Кажется, что в продвинутых системах хранения секретов ваши ключи, пароли, сертификаты и токены в безопасности по умолчанию. Однако на практике это не совсем так, и всё зависит от среды исполнения. Например, если случайно — или не случайно — сделать снапшот памяти виртуальной машины в правильный момент, то из него можно получить доступ не только к конкретному секрету, а вообще ко всем секретам в системе. 

В статье мы расскажем про механизм дополнительной защиты, который нивелирует эту проблему безопасности. С ним даже при утечке ключа шифрования ваши данные остаются зашифрованными и недоступными злоумышленнику.

Наряду с развитием искусственного интеллекта, облачные вычисления названы основополагающей технологией будущего. Наверное, многие слышали, как важны и ценны знания Docker и Kubernetes в современном мире ИТ. Но как подступиться к этим технологиям, если ранее с ними вы не сталкивались?

Я всегда считал, что серьезные вещи начинаются с малого, но это малое должно быть самой сутью интересующего феномена. Предлагаю разобраться, как работает полнофункциональное веб-приложение, реализующее современный стек технологий и, конечно же, развёрнутое в кластере Kubernetes. Сделав первый шаг, вы всегда сможете продолжить свой путь исследования, заниматься самообразованием и отладкой разнообразных приложений, реализующих различные подходы, в том числе и самые современные.

Экосистема Java богата качественными инструментами для разработчиков, и средства профилирования и диагностики - не исключение.

Существуют коммерческие профилировщики, есть встроенные инструменты профилирования в ведущих IDE. А если вам важна свобода (или цена является важным фактором), open source сообщество также готово предложить достойные альтернативы.

JFR (JDK Flight Recorder) один из ключевых инструментов для диагностики работы Java приложений, который можно эффективно использовать из командной строки. Приёмам работы с этим инструментом я хочу посвятить данную статью.

Автоматизация сборки Flutter-приложения для iOS с использованием macOS

1 часть: Нано-ЦОД на Mac M4 mini

Привет! Наш Mac Mini M4 прошел путь от «нано-ЦОД» до полноценной сборочной фабрики!

В новой статье — без лишней воды — рассказываем, как мы настроили полный цикл: от кода до автоматической публикации в AppStore.

Что внутри:

• Готовые конфиги Fastlane
• Настройка GitLab CI/CD
• Работа с секретами

И главное: почему 9 минут сборки лучше, чем 7 (да, мы ленимся оптимизировать кеш! 😅)

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Коротков, я — тимлид продуктовой команды в Т-Банк и член программного комитета конференции DevOps Conf. Разрабатывал системы автоматизации тестирования, пять лет посвятил работе над IDP, лидировал разработку бизнесовой платформы. Эта статья родилась из моего доклада для DevOps Conf. Но, если честно, тема давно сидела в голове. Я много раз наблюдал в индустрии один и тот же сценарий: платформы начинают строить с амбициями, но потом что-то ломается — развитие замирает, платформа превращается в тяжёлую обузу или её и вовсе переписывают с нуля. Почему так происходит? Где те самые «невидимые грабли», на которые снова и снова наступают разные команды?

Будет полезно не только тем, кто строит платформы напрямую — CTO, Head of Platform, DevOps-инженерам и разработчикам платформенных решений, но и всем, кто сталкивается с инфраструктурой и хочет заранее видеть потенциальные проблемы.

Я — Bitrix-разработчик со стажем 8+ лет.
Начинал дружить с битрой ещё с версии 12 — когда всё было максимально квадратно, можно сказать что я тот самый "проженный" битриксоид, а любой деплой превращался в ночной марафон из консоли, логов и bash-скриптов.

Со временем стало понятно: BitrixEnv решает задачу,
но не решает боль инженера.
Он требует привыкания, ручной рутины и десятков часов конфигурации.

Поэтому я переписал его заново — на Python + HTML5 + Vanilla JS.
Без bash-магии запрещенной в хогвартсе и с прозрачной архитектурой собрав все года боли общения в единую точку невозврата возрождение Битрикс!