DevOps *

Чтобы измерять нагрузку, ошибки, задержки и потребление ресурсов, осознанно поддерживать SLO и настраивать алерты, не обойтись без Prometheus. Он принимает текстовый формат на HTTP-эндпоинте. Только вот Kafka, PostgreSQL, сетевое железо и Redis метрики по HTTP не отдают, либо понимают только JMX, SNMP и собственный REST API. Так что без переводчика не обойтись.

Всем привет! Я DevOps-разработчик из MTC Web Services. Этим материалом я открываю цикл из пяти постов, благодаря которому вы шаг за шагом напишете собственный Prometheus exporter с нуля на языке Go. Но просто написать код может и ИИ. Моя же цель — дать не только практическую, но и теоретическую основу, чтобы в будущем вы могли легко разработать свой exporter под любую задачу. 

Если вдруг вам уже знакома теория и важнее практика — заглядывайте за ней в оглавление. В качестве примера я выбрал kafka_exporter: он покрывает несколько типов источников, позволяет реализовать паттерн Custom Collector и его легко тестировать локально. А еще есть много популярных kafka_exporter, с которыми мы сможем сравнить наш результат. Код буду коммитить в репозиторий.

Мы в Диасофт несколько лет назад начали строить Digital Q.DevOps — внутренний конвейер сборки, тестирования, доставки и развёртывания, — и сейчас через него проходит больше 2000 развёртываний в сутки. На прошлой неделе собрали внутренний митап с разработчиками, тестировщиками и DevOps-инженерами, чтобы честно разобрать, что в продукте получилось, что до сих пор болит, и куда мы движемся.

Linux даёт мощные механизмы безопасности уровня ядра — seccomp, SELinux и AppArmor, — которые ограничивают возможности контейнеризированных рабочих нагрузок. Если коротко: seccomp фильтрует системные вызовы процесса, SELinux и AppArmor накладывают мандатные политики доступа к файлам, сети и возможностям. Каждый из них работает через профили, которые описывают разрешённое поведение, но писать, распространять и поддерживать такие профили вручную утомительно и легко ошибиться.

Security Profiles Operator (SPO) снимает эту боль: профилями безопасности можно управлять как пользовательскими ресурсами Kubernetes, записывать их с работающих нагрузок и декларативно привязывать к подам.

С выходом v1.0.0 Security Profiles Operator переводит все восемь своих API типа Custom Resource Definition (CRD, определение пользовательского ресурса Kubernetes) на версию v1. Это первый стабильный релиз проекта, подкреплённый сторонним аудитом безопасности, полным циклом работ по усилению защиты и путём миграции без простоя с любой предыдущей версии API.

Команда VK Cloud перевела статью о том, как проект Security Profiles Operator за шесть лет довёл свои API до версии v1, прошёл сторонний аудит безопасности и теперь влияет на развитие самого Kubernetes. Это будет полезно тем, кто отвечает за безопасность кластеров — DevOps- и SRE-инженерам, специалистам по ИБ и разработчикам, которые пишут профили seccomp, SELinux и AppArmor для контейнеров.

Вы запустили LLM-инференс в продакшене. Поток запросов не менялся, нагрузка та же, что вчера, — а Time to First Token внезапно вырос в три раза. Первая мысль: что-то с моделью. На деле причина почти никогда не в модели — она прячется в планировщике, аллокаторе GPU-памяти, очереди стримингового вывода или сети.

Чем длиннее контекст, тем больнее. Для классического attention вычислительная сложность растёт очень быстро. KV-кеш раздувается до десятков и сотен гигабайт, а в облаке всё это происходит на совершенно произвольном трафике: у одного клиента кодовый ассистент, у другого — аналитика на миллион запросов в день, у третьего — голосовой робот. На таких смешанных нагрузках всплывает то, чего не видно на референсных замерах вендора.

Привет, Хаброжители! В то время как в большинстве книг о DevOps лишь поверхностно рассматриваются теория и культура, в этом практическом руководстве описываются реальные инструменты, практики и технологии, которые составляют основу software delivery — доставки программного обеспечения. Автор показывает, как запускать и поддерживать программное обеспечение в продакшене шаг за шагом, на множестве примеров, которые дадут вам возможность поработать с реальными системами и реальным кодом.

Изучите основные концепции и лучшие практики современного DevOps и получите личный опыт и ценные навыки, требующиеся для работы DevOps, SRE и фулстек-разработчика.

Представим типичную инфраструктурную задачу. В компании для хранения артефактов сборки, бэкапов сервисов или пользовательских файлов применяется S3‑хранилище. Развернуто оно в основном контуре — например, в продакшен-кластере.

Но что, если этот кластер выйдет из строя по причине, скажем, сетевого сбоя или человеческого фактора? Весь проект может остаться без критически важных данных. Решение очевидно: данные должны периодически копироваться во второй контур — резервный дата-центр, отдельную катастрофоустойчивую инфраструктуру, возможно даже в другом регионе.

Привет, Хабр! На связи Сергей, проектировщик интерфейсов в Selectel. В этой статье разберем, как настроить клиентскую синхронизацию между двумя хранилищами с помощью MinIO Client. Рассмотрим все шаги для подготовки окружения, установки клиента и настройки автоматического запуска, — чтобы объекты регулярно копировались из одного бакета в другой.

Пригодится всем, кто работает с инфраструктурой, распределенной по нескольким дата-центрам, тестовыми и рабочими окружениями, а также при проектировании катастрофоустойчивых сценариев.

Всем привет! Меня зовут Катерина Цаплина, я AI Architect и 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 третья статья цикла о том, как компании реализуют MLOps. В предыдущих частях мы разобрали три архитектурных подхода и рассмотрели Uber Michelangelo — одну из самых известных внутренних ML-платформ. После знакомства с такой системой может возникнуть логичный вопрос: а обязательно ли строить собственную платформу?

На практике далеко не всегда. Для многих организаций более рациональным выбором становятся workflow-фреймворки для организации ML-разработки или managed-платформы облачных провайдеров. В этой статье разберём первый подход на примере Netflix Metaflow, а managed-платформы рассмотрим в следующей части.

Последние полгода я почти не пишу код руками. Вместо этого я проектирую инженерную систему, в которой AI пишет код, а Git, тесты, CI, агенты и правила не позволяют ему принимать неправильные решения.

В статье расскажу, как устроен этот процесс и почему, на мой взгляд, именно такой подход делает AI пригодным для реальной разработки.

Разберем KEDA именно как практический FinOps-гардрейл для Kubernetes: где HPA уже не хватает, как устроен ScaledObject, как безопасно подходить к scale-to-zero, какие ограничения ставить через maxReplicaCount и какие метрики собрать до пилота, чтобы потом доказать эффект цифрами.

Российский рынок DevOps-инструментов за последние годы прошёл заметный поворот. Первая фаза импортозамещения во многих командах была вынужденной и довольно прямолинейной: найти замену привычному зарубежному сервису, закрыть регуляторный риск, перенести данные в приемлемый контур и не сломать процессы разработки. В 2026 году команды уже спрашивают как встроить инструмент в реальный инженерный процесс, как измерить эффект, как снизить шум, как не превратить безопасность в тормоз релизов и как дать разработчику больше контекста в моменте, когда он пишет, выкатывает или чинит код.

Продуктовая аллея на DevOpsConf 2026 оказалась удобной оптикой для такого среза. На аллее у каждого продукта были стенд, питч и интервью с представителем команды, а цифровой каталог разбивал продукты по инженерным задачам: безопасность разработки, мониторинг и надёжность, Kubernetes и инфраструктура, инструменты разработчика.

В подборке есть продукты разной зрелости и разного масштаба: от open source runtime-security до managed Kubernetes, от AIOps-корреляции алертов до Git-платформы с AI-ассистентом. Смотреть на них лучше как на карту болей, вокруг которых сейчас собирается российский DevOps/DevSecOps-стек.

Если вы применяете в своей инфраструктуре GitOps-подход, то вам точно знакомы такие решения по автоматизации доставки для Kubernetes, как FluxCD и ArgoCD. Это популярные инструменты, которые позволяют синхронизировать наполнение отслеживаемого Git-репозитория и отобразить его в кластере Kubernetes.

Сегодня воздержимся от их сравнения и сконцентрируемся на разговоре о том, какие удобства при работе может предоставить FluxCD.

Совсем недавно я переносил работающий прод с одной впс на другую. Причина простая - новый провайдер давал в несколько раз больше ресурсов за те же деньги и с тем же SLA, но были две проблемы: Первая - сервисом пользовались круглосуточно, и даже несколько минут простоя были нежелательны. Вторая проблема - инфраструктура очень скромная, и подозреваю, знакомая многим: один сервер, docker compose, nginx как реверс прокси. Все легкие способы переезда отпадают сразу.

Roadmap DevOps — это не просто список технологий, а последовательность взаимосвязанных знаний. Разбираем, что изучать Junior DevOps, зачем нужен каждый этап и почему обучение стоит начинать именно с Linux и Bash.

v1.1.0: убрали HTTP-костыль для sink’ов, закрыли /metrics, Teams в UI, trusted clusters. Про v1.0.3 и типичный «pairing failed» на Docker — внутри. Продолжение серии.

Надоело каждое утро вручную обходить 5+ площадок — написал агрегатор на Python. Собирает вакансии с HH, Habr Career, GeekJob и Telegram-каналов, убирает дубли, присылает в Telegram. Код открытый.

Практический dev-story о том, почему AI-агент для реальной работы - это не чат с моделью, а система из задач, браузеров, проверок, журналов, ограничений и внешних интеграций. На примере публикационного пайплайна: сайты, CMS, соцсети, cron, browser sessions, anti-false-success, CRM, нейросеть, видео контент и SEO-грабли. От настройки до практического применения.

В последнее время становится все более популярным локальный запуск LLM. У каждогг свои причины, но основные это: проблемы с западными сервисами, нестабильный интернет и утечка данных в открытый доступ (преценденты уже были).

В этой статье я расскажу как запускал LLM локально на майнинговом железе, какие тонкости есть при запуске. Расскажу архитектуру моей сборки и примерную стоимость железа. Также протестирую скорость работы с некоторыми наиболее популярными MoE LLM, включая модели от гугла и ChatGPT. По поводу целесообразности подобных сборок решение каждый примет сам исходя из своих задач и финансовых ресурсов.

Команда VK Cloud перевела разбор запуска self-hosted (размещаемого на собственных мощностях), read-only ИИ-агента внутри кластера Kubernetes, где всю цепочку CI/CD обслуживают GitHub Actions и Argo CD Image Updater. Никакие данные не покидают кластер, облачные ИИ-провайдеры не задействованы.

Серия: redb ecosystem / redb.Route redb.Tsak

Есть у интеграционного кода одна неприятная особенность. Написать пару маршрутов — «принял HTTP, положил в базу, отдал обратно» — дело на полчаса. А вот довести это до состояния, когда оно крутится в проде, само поднимается, показывает метрики, умеет останавливать/запускать отдельные куски руками и разворачивается без пересборки — это обычно совсем другая история и совсем другой стек.

В этой статье я покажу, что в связке redb.Route + redb.Tsak это буквально один и тот же код. Мы:

Проблема
Мне как бэкэнд-разработчику приходится работать с деплоем своих проектов, каждый раз одна и та же рутина: настройка сервера, nginx, ssl, безопасность сервера(fail2ban, user), CD и многое другое. Это отнимает очень много времени.

Что сделал
После десятков задеплоенных проектов я понял, что все эти действия можно автоматизировать, и решил написать скрипт.