DevOps *

Как избежать простоев и сбоев из-за просроченных SSL-сертификатов? Мы в HOSTKEY разработали простой, но надёжный инструмент на Go для oVirt Engine, интегрированный с Prometheus и Grafana. Теперь система сама предупреждает о проблемах — задолго до их возникновения.

В данной статье описывается пошаговая настройка отказоустойчивой репликации PostgresPro-12 на двух серверах в изолированной среде без внешнего доступа и возможности развертывания третьего узла. Решение ориентировано на AstraLinux, но легко адаптируется под другие дистрибутивы. В условиях, где стандартные решения вроде Patroni с etcd или ZooKeeper неприменимы из-за требования минимум трёх нод, предлагается альтернативный подход на базе keepalived и кастомных bash-скриптов.
Ключевой особенностью является использование keepalived не только для управления виртуальным IP-адресом (VIP), но и для автоматического переключения роли PostgreSQL между мастером и репликой при отказе основного сервера.

Когда один ИИ — мало. Нужна команда

Ночные падения, баги «только на проде», фичи, которые нужно вчера — знакомо?
В такие моменты один, даже очень умный, ИИ похож на гения-одиночку на стройке небоскрёба. Он силён, но не масштабируется. Решение — команда ИИ-агентов: аналитик, фиксер, контролёр, координатор. Каждый делает своё, вместе — закрывают задачу.

В этой статье мы покажем, как собрать такую «бригаду» поверх LLM так, чтобы она реально работала с кодом: читала файлы, вносила патчи, гоняла тесты и сама себя проверяла. Без магии — с понятным интерфейсом действий (ACI), с архитектурой, которая объясняет метрики, и с живыми примерами из репозитория.

Что получите за чтение:

простую логику, почему «команда» надёжнее «соло-ИИ» и как это связано с ReAct, self-consistency, процессной проверкой и Mixture-of-Agents;

инженерный взгляд на масштабирование качества не только «размером модели», но и временем вывода (больше попыток → лучше отбор);

практику: минимальные команды запуска, «скриншоты» прогонов и аккуратный ACI, который превращает LLM из советчика в исполнителя;

архитектурный эскиз асинхронного оркестратора поверх реального LLM API — без тяжёлого кода, но с ясной идеей, как это встроить к вам.

Если вы тимлид, архитектор или ресёрчер, это статья-мост: от теории, которая действительно помогает, к работающим сценариям. Откроем крышку, включим свет — и соберём команду ИИ, которая берёт сложность штурмом.

Привет, Хабр. Меня зовут Кирилл Борисов, я SRE в Ситуационном центре. Я часто видел, как неправильное использование паттернов отказоустойчивости архитектуры или их игнорирование приводит к серьёзным последствиям. Поэтому хочу рассказать, как обеспечить надёжность в условиях, когда может упасть любой микросервис.

Глубокой ночью CEO инициирует хакатон — за 48 часов команда собирает MVP AI-ревьювера кода. Безумие? Возможно. Но теперь мы ищем CTO и тимлидов, чтобы протестировать MergeSensei и сделать его настоящим помощником в code review. Подключайтесь — и помогите нам улучшить инструмент, который реально снимает боль ревью.

Мы не раз разбирали в своём блоге теорию и практику по разным стратегиям развёртывания новой версии приложения в Kubernetes. Сегодня рассмотрим ещё одну реализацию канареечного деплоя: с пассивными healthcheck и использованием Argo Rollouts и Istio. Этот вариант подойдёт, если к вашему приложению обращаются не через Ingress, а ходят внутри кластера по адресу service. Или если вы хотите видеть, что происходит с пользовательским трафиком на каждом из этапов обновления.

Хотите, чтобы ваш open source проект был чище и безопаснее? Рассказываем, как использовать PVS-Studio для регулярного анализа кода, внедрить его в CI и находить баги до их попадания в релиз. И да, лицензия для открытых проектов у нас бесплатная.

Привет. Я Сергей Истомин, DevOps-инженер в KTS.

Это статья о том, как сделать так, чтобы заказчику было легко пользоваться Ансиблом. Сразу оговорюсь: речь пойдет о кейсе, когда на вашей ферме 100 голов, и всех вы знаете по именам (да, так тоже бывает).

Ниже будет спорный материал. Результат описанного рефакторинга — компромисс между практикой IAC и людьми. Последняя составляющая этого компромисса требует тонкой настройки и деликатного подхода, поскольку люди в любой момент могут неосознанно начать отдаляться от IAC. Причина всегда одна — когнитивная нагрузка. Как только она начнет доставлять дискомфорт, IAC потихоньку двигают в сторону.

– Ваш терминал и ваше интернет соединение – это файл!
– Да что вы такое говорите?
– Скажите ещё, что и мышка в моей руке или жёсткий диск – это тоже файл.
– Абсолютно верно!

На самом деле, с точки зрения Linux – это так.

В этой статье мы докажем это на практике и разберём один из самых неочевидных, но в то же время красивых механизмов UNIX-подобных систем, благодаря которому Linux прошёл проверку временем и стал одной из самых популярных операционных систем в мире.

Привет, друзья!

Сегодня поговорим о том, как мы можем подписывать документы в системе Pilot посредством усиленной электронной подписи.

Прежде чем перейдем к самому подписанию, давайте разберемся, что такое усиленная электронная подпись.

Усиленная электронная подпись — это электронная подпись (ЭП), которая:

1. Создается с применением криптографических алгоритмов с использованием ключа электронной подписи.

2. Позволяет достоверно установить лицо, подписавшее электронный документ.

3. Обеспечивает возможность обнаружения любого изменения информации в электронном документе после момента его подписания.

Усиленная электронная подпись может быть двух видов: усиленная неквалифицированная электронная подпись (УНЭП) и усиленная квалифицированная электронная подпись (УКЭП).

Дело было пятничным вечером, делать было нечего.

Меня давно посещала идея написать свой софт для реализации terraform registry mirror, так как по мнению западных компаний мы живем в "неправильной" стране, поэтому доступ к ресурсам нам можно ограничить. Видимо opensource это кого надо opensource.

На работе где-то год или полтора назад, столкнулись с ситуацией, когда зеркало яндекса было недоступно продолжительное время, а работу работать было нужно сейчас. Для решения данной проблемы был найден проект, который позволил загрузить провайдеров и бинарники, и хостить их черезх ObjectStorage yandexcloud.

Но у такого способа есть несколько неприятных особенностей:
- Нет фильтра по версиям. По умолчанию update скрипт выгребает все доступные версии и чтобы как-то ограничить количество загрузок, приходится вручную править список.
- Для загрузки приходится локально подключать vpn и выполнять все необходимые операции.
- Чтобы все работало автоматически, нужно еще поверх этого набора скриптов накатать свою реализацию: связь с внешним vpn, фильрацию версии и тд

Недавно вышла новость про добавление в редактор zed ИИ, и тут меня посетило вдохновение на создание pet-проекта.

Писать о том «как с помощью ИИ написать свой сайт без знания языка» я не буду, таких статей на Хабре уже пруд пруди. Поэтому расскажу о сложностях с которым столкнулся, как не профессиональный разработчик, а как DevOps‑инженер реализовавший тулзу для решения конкретной задачи.

Облако, несмотря на все свои преимущества, довольно коварно с точки зрения управления затратами. В отличие от железной инфраструктуры, где вы физически ограничены возможностями закупленных серверов, облачные ресурсы кажутся безлимитными. Они позволяют развернуть сколько угодно мощных проектов и баз данных, ничем вас не ограничивая. Заплатить за все, конечно, придется, но не сейчас, а потом. Это создает опасную иллюзию бездонности облака. В результате к концу месяца финансовый отдел получает счета, которые могут в разы превышать ожидания. И хуже всего, что так работает почти каждый второй.

Мы знаем, как это бывает: проект на Java 8 живёт уже десятый год, релизить страшно, тестов мало, миграция пугает, а система критичная. И вот бизнес хочет «ускорить и не трогать».

Я часто работаю с Apache Kafka, но внезапно поймал себя на мысли, что совсем не понимаю как она устроена. Тогда я решил поднять кафку локально и поиграться с ней, а чтобы точно понимать что я делаю - написал эту статью.

Akvorado — не просто инструмент для привлечения трафика, а современное и масштабируемое решение, которое преобразует сырые данные (NetFlow, sFlow) в понятную и наглядную информацию. В этой статье мы расскажем о каждом этапе работы с Akvorado: от архитектуры до нюансов развертывания, опираясь на наш опыт.

Всем привет! Я Артём Седых, ведущий разработчик и тимлид проекта банковского сопровождения. Наш сервис — 8-летний монолит на PHP с командой из 39 человек. В цикле статей рассказываю об опыте разработки и внедрения альтернативы pinba: гибкого инструмента мониторинга, который позволяет увидеть живую систему как на ладони и понять, из‑за чего именно проседают определенные экшены. Сегодня, в продолжение первой статьи, закрываем архитектурную часть — поговорим об отправке и хранении метрик. А главное, перейдём к самому интересному: получившимся дашбордам Grafana. На конкретных примерах покажу, какие проблемы удалось обнаружить и какие рекомендации по оптимизации можно извлечь из каждого элемента.

Количество ИБ-инцидентов непрерывно растет с каждым годом. Это предъявляет дополнительные требования к защищенности используемых сервисов и стало драйвером для развития методологии DevSecOps (Development, Security, Operations), согласно которой проверки кода на уязвимости — неотъемлемый этап разработки ПО. Поэтому все чаще компании применяют различные решения для безопасной разработки.

Меня зовут Игорь Игнатьев. Я руководитель направления защиты приложений в VK. В этой статье я расскажу о типовых потребностях команд разработки и ИБ в контексте создания безопасных приложений и познакомлю с решением для автоматизации проверок безопасности кода от VK Cloud.

Sealos удалось сократить время активации доменов на Kubernetes с 10 минут до всего 5 секунд. В статье раскрыты технические детали оптимизации Ingress с помощью Higress, Istio и Envoy, а также оригинальные алгоритмы и подходы, которые помогли преодолеть узкие места и улучшить масштабируемость кластера. Читайте, как повысить производительность и надёжность своей инфраструктуры.

Подборка компаний для DevOps-аутсорса: помогают бизнесу внедрять DevOps-практики, ускорять разработку, настраивать CI/CD и Kubernetes, мигрировать сервисы в облака и обеспечивать круглосуточную поддержку ИТ-инфраструктуры.

С подключением, хабровчане! Меня зовут Роман Волков, я Senior DevOps в МТС Web Services. Последние несколько лет мне приходилось создавать и адаптировать конвейеры на базе GItLab-CI, изменяя процесс автоматизации под каждую новую команду, стек, продукт и окружения эксплуатации. Чтобы облегчить жизнь себе и коллегам, я сделал небольшой внутренний фреймворк — FundaPipe, значительно упрощающий создание, развитие, переиспользование и применение самих конвейеров разработчиками.