Обновить
256K+

DevOps *

Методология разработки программного обеспечения

365,5
Рейтинг
Сначала показывать
Порог рейтинга

До GoCloud Tech 2026 осталась неделя: успейте зарегистрироваться

15 октября в Москве и онлайн пройдет ежегодная конференция GoCloud Tech 2026. Если вы еще не выбрали доклады и не прошли регистрацию — сейчас самое время.

Что вас ждет:

🎤 3 трека. Инфраструктура, Разработка, Данные и ML.
👨‍💻 Воркшопы. Практические сессии с ноутбуками — от Spark Connect до Guardrails Filter.
🧪 Лаборатория решений. Уютный сеттинг компьютерного клуба, где можно эксклюзивно протестировать сервисы, которые еще не вышли, и поделиться впечатлениями.
⚙️ Технозоны. Пространство для живого общения с командами коллег по цеху и каверзных вопросов напрямую инженерам, создающими сервисы.
💡 Доска инженерных решений. Место, куда приходят с проблемой, а уходят с карточкой готового решения. 
🚀 Лаборатория карьеры. Пункт бесплатной прокачки резюме, знакомства с культурой и ценностями Cloud.ru и ИТ-профессиями будущего.

Спикеры: Эксперты Cloud.ru, MTC, OZON Fintech, GitVerse.

Когда: 15 октября, 11:50–18:00 мск.
Где: Москва, ул. Волочаевская, 48, стр. 1 (м. Площадь Ильича), Loft #8 + онлайн.

Теги:
0
Комментарии0

Если файлы уже шифруются, не начинайте с их спасения

Когда на сервере или рабочей станции внезапно перестают открываться файлы, первая реакция — перезагрузить машину, попробовать удалить вредонос или срочно подключить резервную копию. Но именно в этот момент несколько необдуманных действий могут сделать восстановление сложнее.

При атаке шифровальщика первоочередная задача — локализовать инцидент, ограничить дальнейший ущерб и сохранить данные, необходимые для расследования. Само шифрование часто оказывается не началом инцидента. До него злоумышленник мог уже получить учетные данные, повысить привилегии, отключить часть защиты и добраться до резервных копий.

Что имеет смысл сделать в первую очередь:

  • Изолировать зараженные устройства от сети, виртуальной частной сети компании и других подключений;

  • Зафиксировать происходящее: время, затронутые машины, расширения файлов, текст записки;

  • Сохранить логи и подозрительные файлы, а не чистить систему сразу;

  • Ограничить скомпрометированные учетные записи, причем менять пароли с чистого устройства;

  • Проверить не только рабочие станции, но и серверы, общие папки, гипервизоры, облачные ресурсы и систему резервного копирования.

А также есть несколько действий, которые не стоит делать:

  • Не подключать резервный диск к зараженной машине;

  • Не восстанавливать данные поверх зараженной ОС;

  • Не удалять журналы до фиксации артефактов;

  • Не считать инцидент завершенным сразу после того, как файлы снова открылись. 

Даже если файлы удалось вернуть, инцидент на этом не заканчивается: нужно понять, через что злоумышленники попали в систему и не оставили ли они себе способ вернуться. 

Бэкап еще не означает, что данные получится корректно вернуть. Копия должна быть актуальной, целой, недоступной атакующему, а сам процесс восстановления — заранее проверенным. Постоянно подключенная сетевая папка может быть зашифрована вместе с основной системой. Для критичных данных стоит держать изолированную или неизменяемую копию и заранее понимать свои RPO/RTO.

После локализации атаки нужно оценить масштаб компрометации, устранить выявленные способы доступа злоумышленников и подготовить чистую среду для восстановления. Сначала стоит понять, что успело пострадать и откуда началась атака. Затем — поднять чистый сегмент, развернуть системы из доверенных образов, сменить секреты и только после этого возвращать данные и сервисы. 

В блоге Рег.облака собрали полный порядок действий при атаке шифровальщика: как заметить ее раньше, чем файлы перестанут открываться, что делать в первые минуты, как восстанавливаться в чистой среде, какими должны быть резервные копии и что проверить уже после возврата сервисов.

Теги:
+1
Комментарии0

NanoMuse 

AI-агент, который работает сразу с телефоном и компьютером, интересен не только как готовый инструмент автоматизации. В случае NanoMuse репозиторий можно рассматривать как открытую инженерную основу: изучить устройство проекта, запустить его самостоятельно и проверить, какие сценарии взаимодействия между устройствами действительно полезны в работе.

Это важный сдвиг в восприятии подобных решений. Закрытый SaaS обычно предлагает набор функций, а open-source-репозиторий позволяет отдельно посмотреть на архитектурные решения, ограничения и границы применимости. NanoMuse не обязательно воспринимать как универсальную замену существующим инструментам. Скорее, это практический материал для тех, кто хочет разобраться, как могут быть устроены кросс-девайсные AI-агенты.

Что здесь представляет интерес

У агента, который работает с телефоном и компьютером, есть несколько связанных задач:

  • взаимодействовать с интерфейсами разных устройств;

  • передавать контекст между ними;

  • выполнять действия в соответствии с поставленной целью;

  • сохранять понятные границы ответственности и контроля.

Именно на стыке этих задач появляется основная инженерная сложность. Недостаточно научить модель сформулировать следующий шаг: нужно ещё корректно передать его в нужное окружение, учесть состояние интерфейса и не потерять контекст при переходе между устройствами.

Открытый код здесь полезен не только возможностью запустить проект. Он даёт возможность изучать такие сценарии на уровне реализации: какие компоненты отвечают за взаимодействие, как организован обмен данными и где в системе находятся точки, требующие дополнительной проверки.

Как подходить к проверке

Разумный способ начать работу с NanoMuse — не подключать его сразу к критичным процессам, а выбрать ограниченный и обратимый сценарий. Например, можно проверить автоматизацию действий, которые не связаны с финансовыми операциями, доступом к чувствительным данным или изменением важных настроек.

Перед запуском стоит отдельно ответить на несколько вопросов:

  1. Какие права нужны агенту на телефоне и компьютере?

  2. Какие данные передаются между устройствами и где они хранятся?

  3. Можно ли ограничить набор доступных действий?

  4. Как остановить выполнение сценария и вернуть систему в безопасное состояние?

  5. Какие операции требуют обязательного подтверждения человека?

Для кросс-девайсного агента эти вопросы важнее, чем впечатляющая демонстрация автоматизации. Чем больше устройств и интерфейсов доступно системе, тем выше цена ошибки и тем внимательнее нужно относиться к журналированию, разрешениям и границам сценария.

Кому стоит изучить репозиторий

NanoMuse может быть интересен разработчикам, которые собирают собственные инструменты автоматизации, и техническим лидерам, оценивающим перспективы AI-агентов в рабочих процессах. Репозиторий позволяет начать с небольшого эксперимента, а затем проверить, какие части подхода можно адаптировать под конкретную инфраструктуру.

При этом открытый код сам по себе не делает решение готовым к промышленному использованию. Перед внедрением нужно проверить зависимости, модель хранения данных, набор разрешений и поведение агента в нестандартных ситуациях. Особенно важно заранее определить, какие действия система может выполнять самостоятельно, а где требуется подтверждение пользователя.

Итог

NanoMuse стоит рассматривать не как универсальный SaaS с заранее заданным способом работы, а как открытый пример кросс-девайсного AI-агента. Его ценность — в возможности изучить идею на практике, развернуть проект в контролируемом окружении и адаптировать его под собственные сценарии автоматизации.

Главный интерес здесь не только в количестве функций, а в инженерных вопросах вокруг них: как передаётся контекст, как агент взаимодействует с разными интерфейсами и как сохранить контроль над действиями системы. Именно с этих вопросов стоит начинать оценку проекта.

Ссылки

Теги:
-3
Комментарии0

Как перейти от хаотичной генерации кода к детерминированному конвейеру? Узнаете на GoCloud Tech 2026

Когда речь заходит о внедрении ИИ в разработку крупного монолита, все становится сложнее, чем просто «нажал кнопку — получил код». Авторегрессионный сдвиг, потеря контекста в середине промпта, инвалидация KV-кеша — лишь часть проблем, на которой спотыкаются трансформеры, когда имеют дело с масштабной кодовой базой.

На докладе команда стриминга КИОН поделится своим опытом по переходу к Spec-Driven Development в условиях кроссплатформенного монолита. Разберут, как ограничения ИИ-моделей влияют на автоматизацию рефакторинга, и покажут механизмы slice-изоляции контекста монорепозитория. Отдельное внимание уделят управлению дельтой изменений через неизменяемые спецификации и RFC-патчи, решению дедлоков ИИ-агентов при параллельной работе и организации конкурентного доступа к Gradle-процессам. Продемонстрируют практические результаты миграции DI-слоя Kotlin Multiplatform-приложения и метрики снижения затрат на API-запросы к LLM.

Спикер:
Сергей Лодинев — старший разработчик, МТС Web Services КИОН.

Трек: Разработка

📅 Когда: 15 октября в 13:00–13:40 мск

Теги:
+3
Комментарии0

Почему стандартные CNI не справляются с балансировкой на масштабе? Расскажем на GoCloud Tech 2026

Доставка трафика в балансировщик и оттуда в пользовательский бэкенд — задача, которая на масштабе часто разбивается о стандартные CNI. Решение обрастает слоями NAT, пулы IP-адресов тают, а сложность отладки растет в геометрической прогрессии.

На докладе разберем архитектуру балансировщиков нагрузки и покажем, почему мы разработали собственный CNI. Заглянем под капот Linux-серверов, разберем изоляцию через VRF и netns, покажем, как сервис интегрирован в BGP EVPN VXLAN-фабрику. На реальных примерах продемонстрируем, как избежать стандартных проблем и сохранить управляемость инфраструктуры при росте нагрузки.

Спикер:
Дмитрий Радчук — менеджер продукта, Cloud.ru.

Трек: Инфраструктура

📅 Когда: 15 октября в 17:30–18:10 мск

👉 Зарегистрироваться

А пока ждете выступление, можете почитать, как наш коллега выполнял автотестирование кастомного CNI.

Теги:
+3
Комментарии0

Еще 6 причин быть на GoCloud Tech 2026: приходите с ноутбуком и забирайте готовые решения

Доклады дают теорию, воркшопы — рабочий прототип. На GoCloud Tech 2026 мы организовали шесть практических сессий, где вы сами настроите инфраструктуру, запустите приложение и развернете защиту прямо в своем личном кабинете под руководством команды Cloud.ru.

11:50–12:50 | Spark Connect: интерактивная работа с данными
Федор Фаизов, ведущий аналитик, Cloud.ru
Покажем три сценария работы с Evolution Managed Spark:

  • разработчики подключаются к Spark из локальной IDE;

  • аналитики работают с данными и визуализациями в Jupyter Notebooks;

  • системные аналитики DWH строят ETL-процессы в dbt на чистом SQL.

13:10–14:10 | Запускаем приложения через ИИ-агента
Антон Щеколдин, менеджер продукта, Cloud.ru
Воркшоп для тех, кто хочет сокращать путь от идеи до прода. Научим работать с ИИ-агентом: вы формулируете задачу на естественном языке — агент генерирует код, собирает образ и деплоит приложение. За 60 минут пройдете весь цикл и заберете работающее приложение на выделенном домене с доступом к интерфейсу управления и инструкцией по использованию для ваших задач.

14:30–15:00 | Синтетический мониторинг своими руками
Андрей Жирунов, менеджер продуктов, Cloud.ru
Разберемся, как проверять реальный пользовательский путь с помощью flow-тестов: за 30 минут соберете сценарий проверки на подготовленном стенде, создадите flow-тест, запустите его через готовых агентов и посмотрите результаты выполнения, включая диагностику ошибок. После воркшопа сможете внедрить постоянную проверку пользовательского сценария и использовать ее для мониторинга сервисов — заберете инструкцию по настройке и готовые шаблоны тестов для вашей инфраструктуры.

15:20–16:20 | Data Lakehouse с использованием ADB и PXF
Максим Еремин, менеджер продукта, Cloud.ru
Научитесь строить Data Lakehouse-хранилища на платформе данных Cloud.ru Evolution. Разберем, что такое DLH и зачем он нужен, причем тут Greenplum и PXF, как реализовать архитектуру с облачными сервисами.

16:35–17:15 | Guardrails Filter для защиты LLM-приложений
Никита Стешов, менеджер продукта, Cloud.ru
Воркшоп для тех, кто хочет защитить свои LLM-приложения от утечек чувствительных данных и нежелательного контента. Разберемся, как настроить Guardrails-фильтр под ваши сценарии: пройдете путь от готового решения «из коробки» до гибкой настройки open source-решения с собственными правилами фильтрации. За 40 минут получите пошаговый опыт настройки — от базового интерфейса до кастомизации под специфические требования безопасности. 

17:30–18:00 | VPN до другого облака
Алексей Болотин, менеджер продукта, Cloud.ru
В деталях разберем создание VPN-туннеля:

  • создадим отказоустойчивый VPN-шлюз;

  • построим IPsec до удаленной локации;

  • настроим персональный профиль безопасности с кастомными параметрами шифрования;

  • научимся использовать сертификаты из Certificate Manager для авторизации;

  • настроим мониторинг и события по этому VPN-туннелю.

📅 Когда: 15 октября, воркшопы с 11:50 до 18:00 мск.
📍 Где: Москва, ул. Волочаевская, 48, стр. 1 (м. Площадь Ильича), Loft #8 (ДК «Серп и молот»).

👉 Зарегистрироваться и выбрать воркшопы

Теги:
+3
Комментарии0

Как управлять InfiniBand в дезагрегированном инференсе и балансировать ИИ-кластер изнутри? Узнаете на GoCloud Tech 2026

При запуске больших языковых моделей в продакшен инженеры сталкиваются с неравномерной загрузкой GPU и сложностями управления сетью InfiniBand. Дезагрегированный инференс требует точной балансировки нагрузки между узлами, а стандартные инструменты не всегда дают нужный контроль над инфраструктурой.

На докладе разберем, как мы разработали полноценный контроллер для автоматического управления InfiniBand-партициями. Расскажем, как устроен InfiniBand Subnet Manager и как мы написали собственный контроллер поверх него. Покажем архитектуру решения на реальных примерах балансировки дезагрегированного инференса, операций обучения моделей и перераспределения нагрузки.

Спикер:
Денис Добрынин — старший Go-разработчик, Cloud.ru

Трек: Инфраструктура

📅 Когда: 15 октября в 15:50–16:20 мск.

👉 Зарегистрироваться

А пока ждете выступление, можете почитать статью из нашего блога о том, как оптимизировать инференс в 2026 году.

Теги:
+3
Комментарии0

Прикручивал свой diff к git и прошелся по граблям

Я пишу небольшую утилиту datadiff на Rust. Она разбирает два файла JSON, YAML, CSV, TOML или XML и сравнивает получившиеся деревья, поэтому переставленные ключи и переформатирование ее не волнуют. Изменения она печатает путями вроде spec.replicas: 3 → 5. Долго это была отдельная команда, про которую надо было вспомнить, так что я решил встроить ее прямо в git diff. Первой версией была строчка в README: шелл-функция, которая из семи аргументов, передаваемых git внешнему драйверу, брала второй и пятый (там лежат старая и новая версии файла). Работало, пока не попался первый кривой файл.

git diff до и после datadiff
git diff до и после datadiff

Оказалось, git считает любой ненулевой код выхода падением драйвера. Пишет fatal: external diff died и дальше ничего не показывает, все файлы после сломавшегося просто пропадают из вывода. А datadiff как нормальный CLI возвращал 1, если нашел различия, и 2 на невалидном файле. Хуже всего, что невалидный конфиг это обычное состояние: открыл YAML, начал править, запустил git diff глянуть что наделал, и получил fatal. Теперь в режиме драйвера datadiff всегда выходит с нулем, а про файл, который не смог разобрать, печатает короткую заметку и подсказку про git diff --no-ext-diff.

Внешний драйвер git вызывает только для самого git diff. git log -p, git show и git blame его игнорируют, туда можно попасть только через textconv, это фильтр, который превращает файл в текст перед обычным построчным сравнением. Я сделал для него режим normalize, он печатает файл в каноническом виде с отсортированными ключами. Если файл не разбирается, normalize отдает его как есть, и тут я накосячил: читал его через read_to_string(...).unwrap_or_default(). Файл не в UTF-8 превращался в пустую строку с обеих сторон, git видел две одинаковые пустоты и молча выкидывал файл из git log -p. Сейчас там чтение байтов и тест на это.

Самые обидные грабли нашлись не в git, а в CSV. В статье на Хабре про самодельный формат конфигов автор объяснял, зачем ему маркер «бери как есть»: чтобы 00544 не превратилось в 544. Я пошел проверять datadiff, и он делал ровно это. CSV типов не хранит, поэтому каждая ячейка, которая разбиралась как число, становилась числом, и замена 00544 на 544 считалась отсутствием изменений. Пока чинил, вылезло еще два случая. Слова, которые f64 честно принимает за число, вроде Nan и inf: человек по имени Nan превращался в NaN, а NaN не равен сам себе, так что неизменившаяся ячейка показывалась как измененная. И целые длиннее i64: они уходили во float и теряли цифры, так что два 20-значных номера счета, отличавшиеся последней цифрой, сравнивались как равные. Правило в итоге такое: ячейка становится числом, только если при этом ничего не теряется. Ведущий ноль перед цифрой, слова вроде nan и inf и слишком длинные целые оставляют ее строкой, а 100 и 100.0 по-прежнему равны. Это вошло в релиз 0.4.1.

Еще запомнился CI. После одного коммита на Windows падал actions/checkout, даже до сборки не доходило. Виноват был файл Icon\r, в нем macOS хранит кастомную иконку папки, в конце имени у него возврат каретки, и он случайно уехал в репозиторий. Windows создать такое имя не может вообще. Тесты при этом падали через раз на всех трех ОС, потому что дочерний процесс успевал завершиться раньше, чем тест дописывал ему stdin, и unwrap ловил EPIPE. Сам проект тут: https://github.com/dimanovikov/datadiff настройка для git в README занимает три строки.

Теги:
+3
Комментарии0

🔖 Наконец‑то дождались: git branch ‑delete‑merged

У нас у всех есть куча проектов. Мы работаем над фичами. Каждая фича — отдельная локальная ветка. Мы её делаем, пушим, открываем PR, PR мержат, ветку на сервере удаляют.

А локальная ветка остаётся. И так каждый раз. Через полгода у тебя в git branch тридцать восемь веток:

  feature/login
  feature/login-fix
  fix/typo
  topic/auth
  topic/auth-v2
  ...
  main

И ты такой сидишь и думаешь: «Какая из них ещё живая? Какие уже смержены? Можно ли что‑то удалить или я что‑то потеряю?».

И вот ты уже пишешь скрипт на коленке, который тебе должен всё почистить. Запускаешь его и вуаля, ты слегка ошибся и больше в твоей репе нет бранчей, паника и судорожный поиск решения на ohshitgit.com.

В общем, короче. Harald Nordgren походу сам задолбался с этим и ребята только что релизнули Git 2.56, в котором запилили опцию delete‑merged.

Самое классное, что команда супер простая и простая как полено (хоспадепрости patch‑format с 100 500 аргументами).

$ git branch --delete-merged 'origin/*' --dry-run
Would delete branch feature/login (was abc1234).
Would delete branch feature/login-fix (was def5678).
Would delete branch fix/typo (was 9876fed).

Посмотрел. Всё выглядит нормально. Запускаешь без --dry-run:

$ git branch --delete-merged 'origin/*'
Deleted branch feature/login (was abc1234).
Deleted branch feature/login-fix (was def5678).
Deleted branch fix/typo (was 9876fed).

Всё. Ветки, которые уже влиты в свой origin, снесены. Ветки, где есть неотправленная работа, — остались. Ветки с deleteMerged = false — остались. Ветки, которые ты вычеканил в другом worktree, — остались.

Это безопасно. Свои скрипты можно выкинуть. Также можно точечно чистить категориями topic-*, feature/*, origin/*.

В общем, если git branch уже не помещается в терминал — обновляемся на 2.56 и теперь вы знаете что делать.

Telegram | Github | YouTube | X

Теги:
+2
Комментарии2

🔖 Наводим красоту в htop

Все мы любим htop - цветастый, кликабельный, удобный топчик. Но не смотря на то, что в большинстве случаев хватает варианта из коробки, в нем большие возможности для кастомизации.

Я не хочу долго расписывать как и что настраивать, а просто дам вам однострочник который сделает всю магию. Он по сути он просто бекапит текущий конфиг (если он вообще был) и забирает из https://gist.github.com/itcaat/45ea5994d66378fc4bd647cab860a05f новый.

mkdir -p ~/.config/htop && [ -f ~/.config/htop/htoprc ] && mv ~/.config/htop/htoprc ~/.config/htop/htoprc.bak.$(date +%Y%m%d%H%M%S); curl -fsSL "https://gist.github.com/itcaat/45ea5994d66378fc4bd647cab860a05f/raw" -o ~/.config/htop/htoprc

После этого запускаем htop и наслаждаемся.

—

Telegram | Github | YouTube | X

Теги:
-8
Комментарии13

xk6-sip: мониторинг нагрузочного тестирования VoIP/SIP-звонков

Разобрал, как устроена observability xk6-sip — расширения k6 для нагрузочного и функционального тестирования SIP-звонков. Всё на реальном прогоне: 100 одновременных звонков, 10 минут, 2000 звонков, 6,1 млн RTP-пакетов.

Внутри: • ASR, SEER (RFC 6076), ALOC и SLA на native histograms — перцентили за окно, а не за весь тест • первый ответ на INVITE и ретрансмиссии: как увидеть перегрузку АТС до первого 503 • one-way audio, джиттер и потери RTP по плечам звонка • CPU, память и трафик самого генератора: АТС тормозит или тест упёрся в себя • почему закрытая модель нагрузки прячет потолок АТС

Дашборд Grafana и стек Prometheus лежат в репозитории, прогон повторяется двумя CLI командами.

https://habr.com/ru/articles/1087004/

Теги:
+3
Комментарии0

Зачем рынку ещё одна замена Microsoft AD

Подоспела новость: MONT и Avanpost договорились о партнёрстве.

На первый взгляд - обычная дистрибьюторская новость. Но для компаний, которые работают с MONT и рассматривают миграцию с Microsoft AD на Linux-каталог, появляется интересный вариант службы каталога — Avanpost DS. Сейчас многие возразят: на рынке же полно российских решений-аналогов MS Active Directory — ALD Pro, РЕД АДМ, Роса Dynamic Directory, Альт Домен и другие. Зачем нам ещё один? Копнём поглубже, чтобы понять, а действительно нужен ли нам этот "ещё один".

Российские Linux-каталоги собраны по-разному: одни вокруг FreeIPA, другие на Samba DC. Вместе с каталогом заказчик выбирает его архитектуру, зависимости и инструменты администрирования. Поэтому два продукта с одной задачей в эксплуатации ведут себя по-разному.

Avanpost пошёл другим путём

Ядро Avanpost DS — LDAP-сервер и Kerberos — написано на Go с нуля, без использования open-source-компонентов. По заявлению вендора, их служба каталога протестирована под нагрузкой до 30 млн объектов.

Что это даёт?

Типичный Linux-каталог собран из нескольких компонентов. Каждый зрелый и проверенный, но со своей архитектурой и зависимостями. Вендору приходится развивать свой продукт и одновременно считаться с чужим кодом.

Своя собственная разработка даёт больше контроля над ключевыми компонентами. Их можно менять, искать узкие места и оптимизировать под нагрузку, а не подстраиваться под архитектурные решения, которые принимали без тебя. Avanpost среди плюсов своего подхода называет производительность и масштабируемость.

Но производительность важна не только в штатном режиме

Проблема начинается, когда нужно быстро исправить ошибку в каталоге. Неудачный скрипт, сбой интеграции или массовое изменение могут затронуть множество объектов. Контроллеры при этом доступны, пользователи аутентифицируются, мониторинг зелёный – но у части сотрудников уже изменены атрибуты, членство в группах или права доступа. Формально всё работает, а данные внутри — уже нет.

Мало обслуживать миллионы объектов в штатном режиме. Нужно ещё быстро понять, что именно сломалось, и исправить это, не откатывая миллионы корректных данных вместе с ошибочными.

При больших объёмах узким местом может стать уже сам каталог. В компании, где я работаю (другой ИТ-вендор), был похожий опыт при нагрузочном тестировании одного из Linux-каталогов, построенных на open-source-компонентах: массовые операции на сотнях тысяч объектов выполнялись критически медленно, а удаление нескольких тысяч учётных записей заняло несколько дней. Во время нагрузки возникали ошибки, а репликация между контроллерами некоторое время не восстанавливалась.

Поэтому производительность каталога при больших объёмах – это не вопрос комфорта администратора. От неё напрямую зависит, сколько времени займёт исправление массовой ошибки.

И здесь у Avanpost есть ещё одна полезная связка

С августа Avanpost DS Pro совместим с Granulex Recovery. Granulex сравнивает текущее состояние каталога с резервной копией, показывает, что изменилось не туда, и позволяет выборочно вернуть нужные объекты и атрибуты — без полного отката каталога.

Так что при выборе замены Microsoft AD важен не только список функций. Сколько объектов реально выдерживает каталог? Как ведёт себя под нагрузкой? И насколько быстро можно найти и исправить ошибку, если она затронула тысячу объектов из миллиона?

Когда от каталога зависят доступы всей компании, это уже не мелочи.

Источники:

Статья на Cnews "MONT и Avanpost начали сотрудничество в области дистрибуции решений для защиты корпоративной инфраструктуры"
Telegram-канал Granulex ⚡️ российский ИТ без простоев
Telegram-канал Avanpost

Теги:
+8
Комментарии4

Миграция ВМ, бэкапы и DR в едином сервисном слое

Привет, Хабр! Еще недавно миграция ИТ-инфраструктуры казалась чем-то вроде капитального ремонта: один раз стиснул зубы, пережил хаос и дальше живешь спокойно. Но сейчас всё иначе, нагрузки постоянно перемещаются между on-premise, облаками и легаси-контуром.

В таких условиях старые подходы дают сбой. Когда жонглируешь тремя разными инструментами для миграции, бэкапов и DR, в критичный момент обязательно случается рассинхрон.

Поэтому мы в «Хайстекс» решили завести миграцию, бэкапы и аварийное восстановление в единый контур, так всё работает в прочной связке. Этот принцип лег в основу свежего релиза «Хайстекс Акура».

В ближайшую среду 30 сентября в 11:00 (МСК) проведем технический стрим и расскажем:

• Как на практике работает концепция управляемой мобильности рабочих нагрузок; 

• Что нового появилось в решении: Backup 2.0, Object Lock, поддержка PostgreSQL, работа с OpenStack без привязки к СХД и DR через Direct2Target; 

• Как сегодня сравнивать enterprise-решения по бэкапу и миграции;

• Покажем дорожную карту «Хайстекс Акура» до конца 2026 года.

Приносите схему своего контура, пишите в комментариях, с чем возникает больше всего сложностей. В эфире разберем вашу архитектуру и обсудим рабочий сценарий защиты и восстановления.

Регистрация по ссылке 

Теги:
+3
Комментарии0

Ближайшие события

Когда в Kubernetes что-то сломалось: как ИИ-агент помогает искать проблемы в кластере

Иногда проблема в Kubernetes находится за несколько минут. Иногда — после долгого просмотра логов, проверки ресурсов и попыток понять, что именно изменилось перед сбоем.

Чем сложнее становится инфраструктура, тем больше времени уходит на задачи вроде анализа состояния кластера, поиска отклонений и проверки типовых проблем. В этот момент возникает вопрос: можно ли часть такой работы передать ИИ?

На практике ИИ-агент для инфраструктуры — это уже не просто чат с подсказками. Он может получать данные о состоянии Kubernetes, работать с ресурсами кластера и помогать инженеру быстрее разобраться в ситуации.

На открытом уроке 1 октября в 20:00 разберём связку Kagent + Ollama: как подключить локальную LLM к агенту, какие возможности это даёт для работы с Kubernetes и какие DevOps-сценарии можно автоматизировать уже сейчас. Присоединяйтесь.

Больше разборов и практических материалов по инфраструктуре собрали в тематическом дайджесте — там можно найти другие полезные темы для DevOps и системных инженеров.

Теги:
+5
Комментарии0

Как управлять разработкой, если процессы и данные распределены по разным системам?

Руководителям становится сложнее видеть общую картину: оценивать стоимость инициатив, контролировать соблюдение единых требований и понимать, где процессы теряют эффективность. Разработчики при этом зависят от DevOps-инженеров в типовых задачах и ждут предоставления окружений и ресурсов.

2 октября в 12:00 на вебинаре представим новый этап развития Deckhouse Development Portal.

Покажем, как Development Portal встраивается в разнородный ИТ-ландшафт и объединяет управление разработкой. Руководители получают больше прозрачности и инструментов контроля, а команды — портал самообслуживания для работы с инфраструктурными сервисами, инструментами и данными.

Разберём:

  • расчёт стоимости инфраструктуры разработки отдельных бизнес-инициатив;

  • стандартизацию процессов и требований безопасности;

  • упаковку согласованного стека в готовые шаблоны;

  • заказ окружений и баз данных по кнопке без ручной обработки заявок;

  • адаптацию портала к процессам компании и интеграцию с используемыми системами.

Бонус: для участников вебинара проведём чекап процесса SDLC вашей команды.

👉 Зарегистрироваться

Теги:
+3
Комментарии0

Почему мониторинг, SRE и автотесты перестали работать по отдельности?

Digital Immune System (DIS) или Цифровой Иммунитет — это способность инфраструктуры почувствовать, что с ней что-то не так, и починить себя раньше, чем это заметит пользователь.

В новом выпуске «В SREду на кухне» Андрей Волхонский, Андрей Колесников и Василий Осипенко разбирается что такое DIS, из чего он состоит и почему это не просто модное словосочетание, а способ пересобрать подход к надёжности.

Гость выпуска: Михаил Савин, руководитель отдела SRE в H3LLO CLOUD

Смотрите и слушайте на площадках:
🔵 VK Видео 
📺 YouTube
📌 RuTube
Ⓜ️ Mave

Теги:
+5
Комментарии0

Изолируем зависимости: как создать виртуальное окружение в Python

Когда пишешь код на Python, рано или поздно наступает момент, что один проект начнет ломать другой. Установили новую библиотеку, и вдруг скрипт, который вчера работал, падает с ошибкой. Знакомо? Причина обычно одна — конфликт зависимостей. Все пакеты свалены в один системный Python, версии пересекаются, и что-то обязательно отваливается.

Решение — виртуальное окружение. Это отдельная песочница для проекта: свои библиотеки, свой Python, никакого пересечения с соседями.

Вот с чего стоит начать и что стоит разобрать, если вы только садитесь за такую изоляцию зависимостей:

  • Виртуальное окружение vs виртуальная машина. Первое — это просто отдельная папка с пакетами, второе — целая ОС. Хотя некоторые новички часто путают, и потом удивляются, почему venv весит пару мегабайт.

  • venv, virtualenv, pipenv, poetry, conda. Это пять инструментов, которые решают похожие задачи, но по-разному. Для большинства проектов хватает встроенного venv — он уже есть в Python с версии 3.3, и ничего ставить не надо.

  • Активация. А это самая частая точка спотыкания. Команды различаются для Windows, Linux и macOS, а PowerShell вообще блокирует скрипты по умолчанию. source .venv/bin/activate против .venv\Scripts\activate — и это только начало.

  • requirements.txt. Важно помнить, что папку окружения нельзя копировать между машинами, так как она привязана к ОС и архитектуре. Вместо этого фиксируем список пакетов и разворачиваем его одной командой pip install -r requirements.txt.

  • Git и .gitignore. Виртуальное окружение в репозиторий не кладут — только код и список зависимостей.

Чтобы пройти весь путь по шагам — от создания первой папки до деплоя на сервере через systemd и Gunicorn — читайте подробный гайд на сайте Рег.облака.

Теги:
+8
Комментарии0

А что если откажет ЦОД? Вы просили — мы повторяем

На вебинаре раccкажем, как застраховаться от потери данных даже в случае физического отказа ЦОД и как выстроить защиту инфраструктуры с помощью Evolution Disaster Recovery и Evolution Agent Backup. Вспомним, чем отличаются DRaaS, BaaS, репликация и аварийное восстановление. Вы получите полное представление о том, как подобрать решение с учетом требований к непрерывности, скорости восстановления данных и безопасности.

🧑‍💻 Для кого: CISO и руководителей отделов информационной безопасности, ИТ-директоров, архитекторов, DevOps-инженеров и специалистов, отвечающих за непрерывность работы ИТ-сервисов. 

📅 Когда: 1 октября, 11:00 мск.

👉 Где: Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикерам.

Теги:
+4
Комментарии0

Python в VS Code не работает? Разбираем настройку по шагам

Если вы пишете код на Python, рано или поздно встает вопрос: в чем его писать? Вариантов масса: от блокнота до тяжелых IDE вроде PyCharm. Visual Studio Code — отличный компромисс — он легкий, но при этом умеет почти всё, что нужно для комфортной работы. Но сложность в том, что из коробки он бесполезен, пока не настроишь интерпретатор, расширения и окружение. И вот тут начинается самое интересное.

Вот с чего стоит начать и что стоит разобрать, если вы только садитесь за настройку:

  • Интерпретатор. VS Code хранит и редактирует файлы, но код выполняет отдельная программа. Пока вы явно не укажете, какой Python использовать, редактор будет гадать и часто ошибаться.

  • Виртуальное окружение. Без него все библиотеки ставятся в общую систему, и рано или поздно два проекта потребуют разные версии одной и той же библиотеки. Что-то одно сломается.

  • Расширения. Pylance отвечает за автодополнение, Python Debugger — за отладку по шагам, Ruff — за линтинг и форматирование. Но если поставить всё сразу, инструменты начнут конфликтовать между собой.

  • Отладка вместо print(). Точки остановки и панель переменных позволяют увидеть, что реально происходит в коде, вместо того чтобы гадать, где закралась ошибка.

Каждый из этих пунктов — отдельная история с нюансами под Windows, macOS и Linux. Где-то команда называется python, где-то python3. Где-то нужно вручную добавить PATH, где-то переустановить Python из официального пакета.

Если хотите пройти весь путь по шагам: от установки редактора до запуска первого скрипта с отладкой, читайте полное руководство на сайте Рег.облака.

Теги:
+4
Комментарии0

Индустрия сейчас совершает ту же ошибку, что и во времена взрывного перехода на микросервисы. Тогда все бросились дробить монолиты, не умея в автоматизацию. Сегодня все бросились внедрять AI, забыв про банальную инженерную гигиену.

Внедрить AI сегодня стало слишком просто. Достаточно взять любимый язык программирования, импортировать пару библиотек, дернуть API OpenAI или развернуть локальную модельку из Hugging Face — и вуаля, у вас готов «инновационный» фичер. Но именно эта доступность порождает самый опасный вид «people‑долга» — культуру одноразового кода и брошенных интеграций.

Когда первая эйфория от работающего прототипа проходит, в недрах компании обнаруживается не только промпты, зашитые хардкодом прямо в середину бизнес‑логики, но и зомби‑интеграции. Брошенные инструменты, которые изначально планировались просто как эксперимент жрут деньги на инфраструктуру и поддержку. Эксперимент на пазуе, но «инновационный» тул лежит просто мертвым грузом.

И мое самое любимое — коллега придумал как автоматизировать работу целого отдела, накрутил туда из говна и палок AI‑MVP и удачно продал это руководству как супер‑инновацию. А через какое‑то время свалил в закат. И вот сидят коллеги и думают — а что с этой инновацией делать и как вообще оно работало, как вносить изменения, поддерживать это добро и почему оно стало столько стоить.

Реальность AI‑долга: Накрутить AI‑автоматизацию или тул — это 10% усилий и пара дней работы. Поддерживать её в проде, обновлять базы эмбеддингов, следить за версионированием промптов и очищать код от следов неудачных тестов — это 90% времени, к которому команды вообще могут быть не готовы.

Так вот чтобы не пришлось потом с лопатой заниматься ликвидацей этого AI‑долга — нужно менять паттерны поведения людей в компании:

  • Платформенный подход вместо анархии. Не позволяйте каждой команде изобретать свой велосипед для интеграции с LLM. Выделите Core‑команду (Platform Engineering), которая создаст единый внутренний API‑шлюз для AI, стандартизирует логирование, аутентификацию и кеширование запросов.

  • Вводить AI‑гигиену. Эксперименты должны быть изолированы. Создайте жесткое правило: под каждый пилот выделяется изолированная песочница с ограниченным сроком жизни. Эксперимент завершен? Песочница уничтожается со всеми потрохами (базами, ключами API, пайплайнами). Чтобы перенести код в прод, он должен пройти тотальный рефакторинг и аудит.

Главный риск AI‑трансформации сегодня — это не то, что ваши конкуренты внедрят AI быстрее. Главный риск — это захлебнуться в поддержке сотен полурабочих, грязных AI‑инструментов и брошенных интеграций, которые вы или ваши коллеги нагенерировали в порыве энтузиазма.


Telegram | Github | YouTube | X

Теги:
0
Комментарии1

🔖 AI больше не стыдно?

Обратили внимание, как быстро мы прошли фазу от «фууу, это нейрослоп» до состояния, когда уже даже лютые AI‑нигилисты сдулись?

Была забавная промежуточная стадия, когда мы пытались вычленять сгенерированный контент по длинным тире, а блогеры вручную удаляли их из своих слоп‑статей, чтобы не спалиться. А потом как‑то очень быстро всем резко стало пофиг.

Нас приучили к тому, что AI теперь с нами везде, надолго и уходить никуда не собирается.

Если ещё полгода назад тебе приносили пуллик со словами «я тут нагенерил нейронкой, можете поревьювить?» — и у тебя от такого полыхало внутри, то теперь зайти с пулликом в вообще незнакомый бизнес‑домен не только нормально, но и даже приветствуется.

Раньше незнание домена было ограничением. Чтобы полезть что‑то менять, надо было сначала разобраться: почитать код, документацию, поговорить с людьми, понять, почему оно вообще устроено именно так.

Теперь порог входа почти исчез.

Ты можешь утром впервые увидеть сервис, через час обсуждать с AI его архитектуру, ещё через час принести вполне осмысленный пуллик людям, которые живут с этим сервисом несколько лет.

И с одной стороны — это офигенно.

Количество вещей, в которые ты потенциально способен залезть, выросло на порядок. Границы между «моё» и «я в этом ничего не понимаю» становятся сильно тоньше.

Но есть и обратная сторона.

AI очень хорошо убирает ощущение собственного незнания.

Раньше ты смотрел на незнакомую кодовую базу и был как Ольга Бузова: я ничего не понимаю вообще. И это было полезное состояние. Оно заставляло тебя задавать вопросы, анализировать и искать решение.

Теперь через десять минут разговора с AI у тебя уже есть объяснение архитектуры, список проблем, план рефакторинга и даже готовый код.

А понимание при этом могло вообще не появиться.

Наверное, главный навык ближайшего времени будет не в том, чтобы научиться пользоваться AI. Этому как раз все научатся довольно быстро.

А в том, чтобы не принять чужую уверенность нейронки за собственное понимание.

Ведь самое главное помнить, что ваш мозг как бюджет — если его не освоить, то в следующий раз он будет меньше.

—
Telegram | Github | YouTube | X

Теги:
+3
Комментарии4

14 уроков для системных администраторов, которым мало просто «чтобы работало»

Привет, Хабр. Стабильная инфраструктура редко держится на одном удачном конфиге. Сегодня нужно разобраться, почему сервер тормозит, завтра — настроить отказоустойчивость, послезавтра — автоматизировать развёртывание или понять, что именно показывает мониторинг.

И чем сложнее становится система, тем важнее не просто устранять последствия, а понимать, что происходит внутри инфраструктуры, быстрее находить причины проблем и сокращать количество ручной работы.

В этом посте собрали 14 бесплатных уроков для тех, кто хочет увереннее работать с серверами, сетями, Kubernetes, мониторингом и безопасностью.

Linux и Windows

  • 22 сентября в 20:00. «Топ GPO, которые помогут тебе». Записаться

  • 23 сентября в 20:00. «Linux на практике: безопасный доступ к серверу и автоматизация через SSH». Записаться

  • 24 сентября в 19:00. «Сможет ли ИИ починить Linux‑сервер: где заканчиваются подсказки и начинается инженерная диагностика». Записаться

Диагностика и наблюдаемость

  • 23 сентября в 20:00. «eBPF: рентгеновское зрение для production». Записаться

  • 14 октября в 20:00. «ИИ для мониторинга: что Prometheus и Grafana могут рассказать агенту». Записаться

  • 20 октября в 20:00. «OpenTelemetry в.NET: от чёрного ящика к наблюдаемой системе». Записаться

Kubernetes и автоматизация инфраструктуры

  • 1 октября в 20:00. «Kagent + Ollama: ИИ‑агент для работы с Kubernetes». Записаться

  • 7 октября в 20:00. «GitOps‑практики: развертываем сервис через ArgoCD». Записаться

  • 15 октября в 20:00. «Поднимаем кластер Kubernetes с помощью Terraform и Ansible». Записаться

Трафик, отказоустойчивость и веб‑инфраструктура

  • 22 сентября в 20:00. «Автоматизация управления трафиком с mitmproxy». Записаться

  • 23 сентября в 20:00. «Узнайте, как использовать Patroni для управления высокодоступными кластерами PostgreSQL». Записаться

  • 5 октября в 19:00. «Автоматические TLS‑сертификаты: модуль ACME (Angie)». Записаться

  • 20 октября в 19:00. «Балансировка HTTP и L4 сервисов в Angie». Записаться

Безопасность инфраструктуры

  • 21 октября в 20:00. «Пентест инфраструктуры: поиск слепых зон IDS/IPS». Записаться

Полный список бесплатных уроков сентября смотрите в дайджесте.

Что можно почитать по теме:

  1. «Ваш docker‑compose.yml сломается: 5 настроек, которые все забывают»

  2. «Разбираемся с форвардингом IP‑пакетов в сетевых уровнях L2 и L3»

  3. «Как выстроить доверенный TLS в Kubernetes без InsecureSkipVerify»

Теги:
+5
Комментарии0

5 причин посетить GoCloud Tech 2026 очно, помимо докладов

Осталось меньше месяца до ежегодной конференции GoCloud Tech. Если технический хардкор в докладах для вас недостаточная причина, чтобы выйти в этот день из дома, возможно эти точки маршрута заставят вас передумать:

💻 Воркшопы — берите ноутбук и решайте прикладные задачи вместе с экспертами Cloud.ru, если что-то не получится, обязательно разберем почему.

⚙️ Технозоны — знакомьтесь с сервисами, общайтесь с командами и задавайте каверзные вопросы напрямую инженерам, которые создают сервис.

🧪 Лаборатория решений — компьютерный клуб, где можно выбрать готовый сценарий и протестировать сервисы Cloud.ru на практике.

🚀 Лаборатория карьеры — место для знакомства с культурой нашей компании, новыми ИТ-профессиями и карьерными путями.

💡 Доска инженерных решений — находите знакомую проблему и забирайте карточку с решением, чтобы не забыть обсудить его со своей командой.

Ждем всех, кто двигает технологии в эпоху искусственного интеллекта.

📍 Где: Москва, ул. Волочаевская, 48, стр. 1 (м. Площадь Ильича), Loft #8 (ДК «Серп и молот»).

📆 Когда: 15 октября.

Зарегистрироваться 👈

Теги:
+1
Комментарии0

Дайджест: новости за август 2026

Рассказываем, какие изменения произошли на платформах Cloud.ru в августе и чем это может быть полезно. 

🤖 Cloud.ru Agents Space — новое пространство для работы с ИИ-агентами
Агент умеет планировать задачи, работать с документами и инструментами, подключаться к сервисам. Сложная настройка не нужна: можно сразу поручить ему поиск информации, подготовку материалов или другие повседневные задачи. Меньше переключений между инструментами — больше времени на саму работу. 

🧠 AI Factory
Evolution Notebooks — ноутбуки теперь можно создавать с root-доступом к GPU. Это дает больше свободы при настройке окружения, установке системных зависимостей и проведении ML-экспериментов.

Evolution Managed RAG — появилась фильтрация чанков по метаданным. В поиск можно не пропускать нерелевантные фрагменты — меньше шума в контексте, точнее ответы модели. Интеграция с «Менеджером ресурсов» помогает централизованно отслеживать ресурсы сервиса.

Evolution Distributed Train — запустили бесплатный трекинг экспериментов в режиме Public Preview. Он совместим с wandb SDK: можно логировать метрики и параметры, сравнивать запуски на графиках, хранить артефакты и их версии. Раздел «Эксперименты» отключен, поэтому самое время перейти на новый трекинг.

Еще добавили лейблы для точной группировки и фильтрации данных об аллокациях и очередях в мониторинге. Также теперь можно настроить отправку событий сервиса в клиентские системы через Event Bridge.

☁️ Cloud.ru Evolution
Evolution Managed Kubernetes — добавили Traefik и Kgateway для маршрутизации и управления трафиком L4/L7, включая HTTP, HTTPS, TCP и gRPC. Обновили GPU Operator до 26.3.3 и Cilium до 1.19.5.

Важно: с 1 октября балансировщики нагрузки v1 автоматически конвертируются в v2, а со 2 ноября начнут тарифицироваться по новой версии. Лучше заранее проверить конфигурации.

Провайдер Terraform — добавили управление кластерами Evolution Data Platform, multiAZ для Evolution Managed Redis, npm-реестры в Evolution Artifact Registry и GroupMembership для связи пользователей с группами. Параметр endpoints теперь необязателен: актуальные адреса public API подставляются автоматически. Меньше ручной конфигурации и расхождений между окружениями.

Резервное копирование — хранение полных копий теперь можно ограничивать одновременно по сроку и количеству. Проще контролировать глубину архива и расход ресурсов.

Evolution Managed OpenSearch — стала доступна версия 2.19.5. Поддержка 2.18.0 прекращена — учтите это при планировании обновлений.

🏢 Cloud.ru Advanced
В Advanced Cloud Container Engine добавили Kubernetes 1.35 и автоматическое обновление кластеров с версии 1.34. Для CCE Turbo стала доступна DataPlane V2, а сертификат теперь можно ротировать при обновлении кластера. Также закрыли уязвимости повышения привилегий Copy Fail и Dirty Frag.

🖥 Облако VMware
Квотой ресурсов VDI теперь можно управлять самостоятельно из личного кабинета — без заявок в поддержку. Для дисков ВМ зафиксировали минимальную производительность: 1 000 IOPS на уровне Gold и 3 000 IOPS на Platinum. Предсказуемая дисковая производительность особенно важна для нагруженных баз данных и корпоративных приложений.

📽️Вебинары и обучение
Выложили анонсы вебинаров на сентябрь и записи прошедших встреч: 

А еще открыли для всех бесплатный курс по безопасной разработке в облаке и написали гайд, как развернуть чат с ИИ-моделью и подключить его к своим сервисам.

💼 Свежие кейсы

Рассказали, как застройщик «Страна Девелопмент» ускорил работу, благодаря переносу ресурсов в облако и организации удаленных рабочих мест с GPU-мощностями для проектировщиков. Продемонстрировали, как облако помогает выдерживать наплывы телезрителей, на примере стримингового сервиса Okko.

До связи! ✌️

Теги:
+1
Комментарии0

Границы между системным администрированием, DevOps и DevSecOps сегодня настолько размыты, что часто на сайтах поиска работы пишут: «Ищем DevOps-инженера со знанием безопасности».

Отсюда разнятся и ожидания от специалиста. Одни думают, что DevOps будет чинить принтеры и одновременно обслуживать базы данных, другие — что это инженер, проектирующий и развивающий ИТ-инфраструктуру.

Обсуждаем это всё в новом подкасте #Криптонит_говорит о системных инженерах!

Смотрите на любой удобной платформе:

В выпуске приняли участие:

  • Александр Телевной, директор департамента инфраструктуры в «Криптоните»;

  • Артём Пузанков, руководитель отдела консалтинга безопасной разработки в «Бастионе»;

  • Иван Морщагин, ИТ-консультант

Теги:
+1
Комментарии0

Программа конференции GoCloud Tech 2026 уже на сайте

Зарегистрировались на конференцию для тех, кто двигает прогресс в эпоху искусственного интеллекта? Самое время выбрать свой трек: 

В треке «Инфраструктура»
Расскажем, как устроена облачная инфраструктура и как она меняется с ростом ИИ-нагрузок. Обсудим безопасность, отказоустойчивость и инженерные компромиссы при создании инфраструктурных сервисов.
Ждем: архитекторов, инженеров, DevOps и SRE, системных администраторов, технических лидеров и всех, кто проектирует, развивает или эксплуатирует облачную инфраструктуру и ИИ-платформы.

В треке «Разработка»
Обсудим, как меняется процесс разработки платформ с приходом ИИ. Обсудим безопасность, разработку собственных решений и границы возможностей ИИ-агентов.
Ждем: техлидов, backend-разработчиков, DevOps и SRE, AppSec-специалистов и всех, кто внедряет ИИ в разработку, строит внутренние платформы и отвечает за production-надежность.

В треке «Данные и ML»
Поговорим, как строить платформы данных и ML-системы, готовые к работе с ИИ. Разберем архитектуру Lakehouse, Data Governance, защиту чувствительных данных и инфраструктуру для высоконагруженного доступа к моделям.
Ждем: дата-, ML- и ИИ-инженеров, архитекторов, продуктовых менеджеров и всех, кто работает с корпоративными данными, LLM и ИИ-сервисами.

Смотрите программу на сайте. 

Теги:
0
Комментарии0

Одна платформа для любых нагрузок: большое обновление Deckhouse

Контейнеры, виртуалки, ИИ-нагрузки, on-prem, облака и edge. Чтобы вам было проще запускать разные нагрузки в любых средах и решать инфраструктурные задачи, мы обновили продукты Deckhouse. На онлайн-трансляции 17 сентября вы узнаете, что именно изменилось и какие возможности это даёт инженерным командам:

  • зачем мы объединили несколько продуктов Deckhouse в единую платформу;

  • какие возможности появились для работы с распределённой инфраструктурой и гибридными средами;

  • как Deckhouse помогает строить серверную виртуализацию, частные облака, платформы данных и инфраструктуру для ИИ-нагрузок.

Про изменения расскажут наши первые лица — CEO Александр Титов, CTO Давид Мэгтон и директор продуктовых направлений Карапет Манасян. Трансляция будет полезна, если вы управляете инфраструктурой в разных средах, развиваете платформенные решения или ищете способы упростить работу с разными типами нагрузок.

Зарегистрируйтесь и подключайтесь 17 сентября в 12:00 (МСК).

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии0

Хороший бэкап умеет не только сохранять, но и возвращать нужное

В большой инфраструктуре десятки тысяч машин, БД, контейнеров, платформ. И сценарии восстановления у всех свои: где-то нужно поднять всё с нуля, а где-то – вернуть один объект или несколько атрибутов. Российские вендоры последовательно движутся в сторону точности.

Свежий пример: в «Кибер Бэкапе Облачном» теперь можно выбирать отдельные объекты внутри Kubernetes. Резервируешь и восстанавливаешь только то, что действительно нужно, – не тащишь весь кластер ради одной ошибки.

Не просто «есть копия», а умение достать из неё именно то, что сломалось, и не трогать остальное.

Тот же принцип особенно важен для каталогов. В гетерогенных средах и особенно при миграции с AD на Linux инфраструктура становится сложнее: параллельные среды, скрипты, промежуточные состояния. И тут ошибка часто не убивает каталог целиком. Можно неверно изменить атрибуты пользователей, удалить группу, разорвать связи — система продолжит работать, но доступы поедут.

Восстанавливать весь каталог из полной копии — как из пушки по воробьям.

Нужно найти, что именно сломалось, и вернуть только это — один объект, один атрибут. Это и есть гранулярное восстановление. Оно не отменяет полное восстановление — это разные сценарии. Пожар в дата-центре и кривой скрипт, поменявший одну группу, лечатся по-разному.

Простая логика для каталога: перед миграцией сделал копию, потом сравнил состояния и точечно исправил последствия.

И здесь Kubernetes и каталог оказываются ближе, чем кажется: бэкап ценен не только фактом наличия, но и тем, насколько точно ты можешь им воспользоваться, когда что-то пошло не так.

Источники:

«Киберпротект» расширил возможности «Кибер Бэкапа Облачного» для крупных гетерогенных инфраструктур

Российские системы резервного копирования: из реестра

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии0

Безопасная разработка от кода до прода — новый бесплатный курс Cloud.ru

Кто-то считает безопасность головной болью ИБ-отдела и вспоминает о ней за день до релиза — когда править уже долго и дорого. Кто-то уверен, что контейнер — это просто «легковесная виртуалка», и удивляется, когда изоляция оказывается не такой уж изолированной. Безопасность часто воспринимают как отдельный этап в конце пайплайна, а не как часть жизненного цикла разработки. Чтобы глобально исправить это, мы собрали свой опыт провайдера облачных и ИИ-решений в экспресс-курс «Основы безопасной разработки в облаке» и сделали доступ к нему открытым.

⏳За один кофе-брейк (около 20 минут) вы можете узнать: 

  • Как безопасность распределяется между этапами разработки, сборки, развертывания и эксплуатации приложения.

  • За счет чего контейнеры дают скорость и гибкость, какую цену за это платит изоляция и как эту цену скомпенсировать.

  • Какие практики чаще всего приводят к инцидентам, и как их избежать с самого начала.

  • Какие готовые сервисы безопасности закрывают типовые задачи защиты быстрее самостоятельной разработки.

Кому подойдет курс?

  • ИТ-специалистам и DevOps-инженерам. Поможет встроить проверки безопасности в существующий CI/CD-конвейер и автоматизировать их без потери скорости релизов.

  • Специалистам по ИБ и облачной безопасности. Структурирует модель угроз для облачных приложений и позволит говорить с разработкой на одном языке.

  • Всем, кто интересуется кибербезопасностью. Систематизирует разрозненные знания об облаке в единую картину жизненного цикла.

Курс открывается сразу после регистрации на платформе, заниматься можно в любой момент в комфортном темпе. Все уроки и прогресс отражаются в личном кабинете, доступ к материалам остается с вами навсегда. После финального теста вы получаете сертификат о прохождении курса.

Сделайте безопасность частью разработки, а не препятствием перед релизом!

Записаться на курс 👈

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

Сервис тормозит, а мониторинг ничего не показывает: разбираемся с eBPF

Сервис начал отвечать медленнее, пользователи жалуются на ошибки, а привычные дашборды показывают только рост задержек. Где искать причину, если приложение, сеть и инфраструктура выглядят «почти нормально»?

В таких ситуациях инженерам приходится спускаться глубже — к событиям внутри Linux-ядра. Один из инструментов для этого — eBPF: технология, которая позволяет получать данные о работе системы без остановки сервисов и точнее находить узкие места в продакшене.

На открытом уроке курса «DevOps практики и инструменты» вместе с преподавателем разберём, как eBPF помогает исследовать сетевые взаимодействия, производительность и безопасность современных систем. Посмотрим, какие задачи он решает в реальной эксплуатации и где его применение действительно оправдано. Когда: 23 сентября в 20:00. Присоединяйтесь

А пока можно посмотреть другие темы бесплатных уроков месяца в дайджесте.

Теги:
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+8
Комментарии0

Incident Management: почему компании живут от аварии до аварии

Давайте признаем, системы без аварий не существует. Вопрос даже не в том, случится ли инцидент, а в том, будет ли команда к нему готова? Что будет после инцидента: система станет лучше или просто вернётся в исходное состояние до следующего раза.

В новом выпуске «В SREду на кухне» вместе с Максимом Бурцевым, руководителем отдела мониторинга в e-commerce, разбираемся, чем отличаются команды, которые учатся на ошибках, от тех, кто забывает их как страшный сон.

Что на повестке

Почему большинство инцидентов случаются сразу после релиза — и при чём тут овертаймы и дежурства. Как работать с Root Cause вместо того, чтобы латать одни и те же дыры по кругу. Кто должен управлять инцидентом в моменте и какие три вопроса нужно задать сразу после аварии. Сколько на самом деле стоит инцидент — и стоит ли рассказывать об этом пользователям. Отдельно — про AI: добавит ли вайб-кодинг новых аварий и может ли AI помочь ими управлять. В Авито уже попробовали — рассказали, что получилось.

🔵 VK Видео 
📺 YouTube
📌 RuTube
Ⓜ️ Mave

Посмотрите этот выпуск, если ваша команда разбирает инциденты по принципу «нашли виноватого, закрыли тикет».

Теги:
Всего голосов 29: ↑29 и ↓0+31
Комментарии0

LLM пишут код. Почему разработка все еще занимает столько времени?

LLM хорошо справляются с отдельными задачами разработчика: написать код, найти нужный фрагмент в документации, разобраться с ошибкой, предложить вариант исправления. Но скорость разработки определяется не только этим.

После того, как написал код нужно оформить MR, дождаться ревью, смерджить, запустить сборку, вернуть задачу тестировщику. Ошибки со стенда — собрать, отфильтровать известные, понять, кому их передать, посмотреть график дежурств и написать человеку.

Таких действий много, они разбросаны по разным системам и часто зависят от того, кто помнит правильный порядок. Мы решили посмотреть на этот процесс как на инженерную задачу: измерить, где именно теряется время, описать повторяющиеся действия и часть из них передать автоматизированной системе.

Например, раньше цепочка после разработки выглядела примерно так: открыть MR → смерджить → собрать main → перевести задачу → уведомить следующего участника процесса.

Теперь ее можно запустить одной командой. Система сама выполняет действия в трекере, репозитории и сборке — но только в рамках заданных инструкций и с предусмотренными проверками.

То же самое мы сделали с дежурством. Система собирает ошибки со стендов, отсеивает известный шум, определяет подходящую экспертизу и дежурного, а затем формирует отчет в мессенджере.

2 сентября в 15:00 мск приходите на вебинар, чтобы посмотреть, как такой подход устроен изнутри и что из него можно применить в своих процессах.

На вебинаре разберем:

  • как устроены инструкции: что входит в описание одного действия и как из отдельных инструкций собирать цепочки;

  • какие метрики помогают найти узкие места: ожидание, передачи задач и переключения между системами;

  • как одной командой запускать действия сразу в нескольких инструментах;

  • как автоматизировать дежурство по ошибкам;

  • какие проверки мы оставили за человеком и почему;

  • что не сработало при создании системы и какие решения пришлось пересмотреть.

Отдельно поговорим о код-ревью, ответственности за прод и о том, какие действия мы не стали отдавать автоматизации.

Спикер: Владимир Шилун, старший frontend-разработчик Just AI.

Участие бесплатное, достаточно зарегистрироваться. А если вдруг не успеете на эфир — пришлем запись и материалы, чтобы можно было посмотреть все в удобное время.

Зарегистрироваться можно по ссылке.

Теги:
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+7
Комментарии0

Как выстроить аварийное восстановление в гибриде и мультиоблаке. Вебинар Хайстекс

Привет, Хабр! Гибридная инфраструктура дает гибкость в штатном режиме, но превращается в хаос при серьезном сбое. Когда в едином контуре связаны локальные серверы, облака и унаследованный сегмент, обычный бэкап перестает гарантировать понятные сроки восстановления.

26 августа в 11:00 (МСК) команда Хайстекс проведет вебинар. Эксперты разберут, почему в гибридной инфраструктуре недостаточно просто настроить бэкап, и покажут на практике, как в Хайстекс Акура выстраивать сценарии восстановления для разрозненных платформ и площадок.

Что обсудим:

  • где чаще всего ломаются бэкап и репликация – сеть, окна копирования, ручные операции, ограничения площадок;

  • когда достаточно резервной копии, а когда уже нужен полноценный DR-сценарий;

  • почему заявленные RTO/RPO без тестовых восстановлений мало что значат;

  • как организовать восстановление между разными площадками и платформами.

После основной части спикеры проведут Q&A-сессию: можно принести архитектуру своего контура в чат и получить разбор от инженеров Хайстекс.

Зарегистрироваться на вебинар

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

3 неочевидных open source инструмента для разработки в облаке

Собрали инструменты, о которых не так часто говорят, но они закрывают конкретные боли dev-команд в облаке.

🖥️ Cреды разработки

Coder. Спасает, когда нужно, чтобы вся команда работала в идентичных окружениях, новые воркспейсы не требовали длительных настроек, а код при этом не покидал контур компании. 

➕ Управляющий слой открыт целиком, воркспейс описывается как код на Terraform, есть аудит-логи и поддержка ИИ-агентов в изолированных рабочих окружениях.

➖ Docker Hub закрыт для российских IP — образы нужно тянуть через собственное зеркало на Harbor/Nexus или GHCR-прокси.

Альтернативы: 

  • DevPod. Если маленькая команда или нужна гибкость по вендору. Инструмент работает как чистый CLI вообще без сервера, единообразие окружений обеспечивается через конфиг devcontainer.json, но централизованного управления нет.

  • Eclipse Che.Если у команды уже есть Kubernetes-кластер и нужна полноценная K8s-native среда. Также подходит тем, кто работает в экосистеме Red Hat / OpenShift.

🔑 Хранение секретов и разграничение доступов

OpenBao. Есть смысл внедрять, когда секреты уже расползлись по переменным, .env-файлам и табличкам в общем доступе, и теперь это добро трудно найти аудировать, легко потерять и невозможно безопасно ротировать. Инструмент позволяет собрать управление в одном контуре и применять единые политики доступа.

➕ Полностью открытая лицензия (MPL 2.0), можно не только использовать, но и перепродавать в составе других коммерческих продуктов; поддерживает и статические, и динамические секреты, есть PKI для выпуска X.509-сертификатов.

➖ Развертывание и обновления требуют дисциплины, нужны внутренние зеркала container images, helm-чартов и исходников, чтобы поставка не зависела от доступности внешних registry и Git-hosting.

Альтернативы/дополнения: 

  • Infisical. Хороший выбор, если в приоритете удобство для разработчиков и более широкий продуктовый контур вокруг секретов. Еще он удобнее всего для работы с учетными данными ИИ-агентов.

  • External Secrets Operator. Не замена OpenBao, а Kubernetes-слой для доставки секретов. Он забирает значения из внешнего хранилища: OpenBao, Infisical, AWS Secrets Manager или любого другого бэкенда — и синхронизирует их в нативные Kubernetes Secrets внутри кластера. Стоит выбирать, когда приложения уже живут в Kubernetes и нужен GitOps-подход, когда в Git хранятся только ссылки на секреты и политики доступа, а сами значения остаются в защищенном хранилище (HashiCorp Vault, OpenBao) и никогда не попадают в репозиторий.

🚩 Флаги фич

GO Feature Flag. Выручает, когда нужно безопасно выкатывать фичи без передеплоя. Ну, или мгновенно вернуть как было, не трогая инфраструктуру.

➕ Легкая библиотека флагов на базе стандарта OpenFeature, работает встроенно в приложении или как промежуточный прокси-сервис. Конфиг может хранится в YAML-файле, в Git (даже self-hosted без привязки к GitHub), также можно держать в S3 или Redis. MIT-лицензия, минимум внешней инфраструктуры. 
➖ Маленькое коммьюнити, мало готовых интеграций, а поддержка держится на GitHub Issues, доступность которых в РФ нестабильна.

Альтернативы:

  • Unleash. Если флаги больше нужны инженерам для безопасных раскаток и управления циклом изменений.

  • Flagsmith. Если кроме включения/выключения функций нужны продуктовые сценарии, например, сегментация пользователей или A/B-тесты.

Не будем скромничать, у нас тоже есть свое open source решение: фильтр для доступа к внешним нейросетям, которое, во-первых, позволяет использовать LLM (в том числе для кодинга), не сливая туда чувствительную инфу, а во-вторых, не ломает при этом вызов функций. Как мы этого добились, рассказывали в статье. Забирайте в свой контур, открывайте pull request’ы, оставляйте issuе — мы открыты к обратной связи.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

AI-аналитик, MCP-сервер и GenAI-трейсы: что появилось в Proto Observability Platform 203

Главной темой релиза Proto Observability Platform 203 стало расширение инструментов для анализа телеметрии и наблюдаемости LLM-приложений: к существующим ИИ-расследованиям добавились AI-аналитик для работы с телеметрией на обычном языке, MCP-сервер для подключения ИИ-агентов и представление GenAI-трейсов для анализа работы внешних LLM-приложений.

AI-аналитик работает с метриками, логами, трейсами, инцидентами и ресурсно-сервисной моделью. В ответе он показывает затронутые сервисы, возможные причины проблемы и ссылки на найденные объекты платформы. Для анализа данных в платформе теперь не требуется знание PromQL, LogsQL или топологии приложений - все это теперь можно запрашивать в режиме чата на обычном языке.

Встроенный MCP-сервер предоставляет ИИ-агентам инструменты для работы с данными платформы по стандарту Model Context Protocol. Через него доступны метрики, логи, события, ресурсы, трейсы, сервисы, алерты и инциденты.

Новое представление GenAI-трейсов показывает выполнение LLM-приложения как последовательность действий. На одном экране видны сообщения по ролям, обращения к модели и инструментам, ошибки вызовов и длительность отдельных шагов.

Полное описание этих и других новых возможностей платформы доступно в заметках к релизу.

Теги:
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+6
Комментарии0

AI-аналитик, MCP-сервер и GenAI-трейсы: что появилось в Proto Observability Platform 203

Главной темой релиза Proto Observability Platform 203 стало расширение инструментов для машинного анализа телеметрии и наблюдаемости LLM-приложений: к существующим ИИ-расследованиям добавились AI-аналитик для работы с данными телеметрии на обычном языке, MCP-сервер для подключения ИИ-агентов и представление GenAI-трейсов для анализа работы внешних LLM-приложений.

AI-аналитик работает с метриками, логами, трейсами, инцидентами и объектами ресурсно-сервисной модели. В ответе на запросы оператора он показывает затронутые сервисы, возможные причины проблем и ссылки на найденные объекты платформы, сам проводит анализ ключевых данных производительности приложений и инфраструктуры. Для анализа данных в платформе теперь не требуется знание PromQL, LogsQL или топологии приложений - все это теперь можно запрашивать в режиме чата на обычном языке.

Встроенный MCP-сервер предоставляет ИИ-агентам инструменты для работы с данными платформы по стандарту Model Context Protocol. Через него доступны метрики, логи, события, ресурсы, трейсы, сервисы, алерты и инциденты, ошибки и другие ключевые данные платформы.

Новое представление GenAI-трейсов показывает выполнение LLM-приложения как последовательность действий. На одном экране видны сообщения по ролям, обращения к модели и инструментам, ошибки вызовов и длительность отдельных шагов.

Полное описание этих и других новых возможностей платформы доступно в заметках к релизу.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+4
Комментарии0

12 уроков по системному администрированию: от nftables до RAID

Пока всё работает, инфраструктура редко требует пристального внимания. Настоящая проверка начинается в момент сбоя: L2-петля кладёт сеть, изменение firewall грозит потерей SSH‑доступа, место на диске заканчивается не вовремя, а по логам сложно понять, где именно возникла проблема.

В такой ситуации ближайшая задача — быстро локализовать источник сбоя, безопасно внести изменения и вернуть систему в рабочее состояние. Следующий уровень — выстроить эксплуатацию так, чтобы инфраструктура оставалась предсказуемой при нагрузке, отказах и изменениях.

Собрали бесплатные открытые уроки, на которых можно точечно разобрать эти темы с практикующими специалистами, задать вопросы и заодно посмотреть, как устроено обучение в OTUS.

Linux: безопасность, сервисы и хранение

  • 20 августа, 20:00. «Средства защиты в ядре Linux». Записаться

  • 26 августа, 19:00. «Nftables без потери SSH: безопасно настраиваем firewall на удаленном сервере». Записаться

  • 3 сентября, 19:00. «Первый веб‑сервер на Linux: Nginx, Apache и проверка доступности». Записаться

  • 8 сентября, 20:00. «LVM без простоя: расширение тома, перенос данных и аварийный откат через snapshot». Записаться

  • 17 сентября, 20:00. «Где Linux хранит настройки и логи: разбираем файловую структуру на практике». Записаться

  • 21 сентября, 20:00. «Типовые задачи с RAID‑массивами: создание, эксплуатация, перенос данных и восстановление». Записаться

Сети

  • 24 августа, 20:00. «Защита от петель L2: что выбрать, если STP уже не устраивает». Записаться

Windows‑инфраструктура

  • 7 сентября, 20:00. «Linux для Windows администратора за 60 минут». Записаться

  • 22 сентября, 20:00. «Топ GPO, которые помогут тебе». Записаться

Автоматизация, диагностика и высокая доступность

  • 10 сентября, 20:00. «Настройка GitLab Runners». Записаться

  • 23 сентября, 20:00. «eBPF: рентгеновское зрение для production». Записаться

  • 23 сентября, 20:00. «Узнайте, как использовать Patroni для управления высокодоступными кластерами PostgreSQL». Записаться

ЧТО ПОЧИТАТЬ ПО ТЕМЕ:

  • «Прощай, Fail2Ban: усиливаем защиту Netbird и Caddy с CrowdSec» — практический разбор защиты сервера: работа с логами, блокировка нежелательного трафика и настройка nftables. Читать на Хабре

  • «Пять проблем Bash, которые ломают скрипты в самый неудачный момент» — о типичных ошибках в Bash‑скриптах, которые могут проявиться уже при эксплуатации и автоматизации системных задач. Читать на Хабре

  • «Ищем петли и шторма в L2 сети» — как диагностировать L2-петли, broadcast‑штормы и MAC flapping, найти проблемный порт и восстановить работу сети. Читать на Хабре

Больше открытых уроков по инфраструктуре и смежным направлениям собрали в дайджесте.

Теги:
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+5
Комментарии0

NUMA и топология CCD Ryzen 9 9950X: как размещение vCPU влияет на задержки.

NUMA и топология CCD Ryzen 9 9950X не равнозначны: гость видит NUMA-схему, но не границы L3. Сравнивать нужно размещение vCPU на одной VM внутри CCD, между CCD и без pinning. Результат зависит от нагрузки, BIOS, ядра, QEMU и SMT.

Как определить, какие vCPU находятся на одном CCD?

Сопоставьте логические CPU с ядрами и SMT-сиблингами, затем найдите группы общего L3-кэша. Каждый CCD объединяет восемь ядер с общим L3, номера CPU зависят от хоста, поэтому проверяйте shared_cpu_list. Запишите BIOS, микрокод, ядро и governor.

lscpu -e=CPU,CORE,SOCKET,NODE,CACHE
grep -H . /sys/devices/system/cpu/cpu*/cache/index3/shared_cpu_list

Границы CCD измеримы: в открытом наборе для 9950X с AGESA 1.2.0.2 средняя задержка CAS через общую строку кэша составила 22,4 нс внутри CCD и 79,5 нс между CCD, тогда как numactl границу не покажет.

От физических ядер к vCPU, emulatorpin и vNUMA

vcpupin связывает vCPU с CPU хоста, но не трогает остальные потоки VM: эмулятор QEMU и IOThread закрепляются отдельно. NUMA node гостя должен отражать домен памяти, а не границу L3, иначе межчиплетная задержка смешается с доступом к удалённой RAM.

virsh vcpupin vm-latency
virsh emulatorpin vm-latency
virsh numatune vm-latency

Компактный CCD, разнесённые CCD и свободное планирование

Сравните одну VM в трёх конфигурациях: внутри одного L3, между CCD и без vcpupin. Число vCPU и RAM не меняйте, пиннинг задавайте по физическим ядрам, SMT проверяйте отдельно.

Насколько размещение между CCD увеличивает задержку?

Универсальной прибавки нет: результат зависит от общих данных, синхронизации, памяти и миграций. Сравнивайте одну нагрузку на одном хосте, сохраняя p50, p95, p99 и разброс. Core-to-core тест измеряет обмен между CCD, а не p99 приложения.

Как не принять boost, нагрев или соседнюю VM за эффект CCD

Прогрейте VM, фиксируйте частоту, температуру и %st: performance не удерживает частоту на Ryzen. Чередуйте схемы A–B–C–C–B–A и записывайте фоновые задачи. vNUMA должна совпадать с доменами памяти хоста.

Связь задержки с миграциями, кэш-промахами и удалённой памятью

Возьмите приложение с общей памятью или синхронизацией и микротест обмена. Перед серией проверьте pinning в libvirt и память QEMU, затем снимайте context switches, миграции и NUMA faults. Для cache-misses нужен vPMU. Нормируйте счётчики: рост вместе с p99 причину не доказывает.

perf stat -e context-switches,cpu-migrations,cache-misses \
   -- ./test
numastat -p "$(pgrep -fo 'guest=vm-latency')"

Когда пиннинг vCPU улучшает p99?

1. Рабочие потоки часто обращаются к общим данным.

2. Без pinning они мигрируют между группами L3.

3. p99 снижается без потери throughput и роста %st.

Где компактность помогает, а где ограничивает параллелизм

Сведите три схемы в таблицу: медиана p99 по повторам и доверительный интервал разницы. Если интервал пересекает ноль, результат в пределах погрешности. Задачам с независимыми потоками компактность ничего не даёт: обмена между ядрами почти нет, а привязка сужает выбор планировщика.

Как превратить топологию 9950X в правило эксплуатации

До теста задайте порог, например снижение p99 на 10% без потери ops/s. В XML подставьте cpuset и узел.

<vcpu>2</vcpu>
<iothreads>1</iothreads>
<cputune>
 <vcpupin vcpu='0' cpuset='0'/>
 <vcpupin vcpu='1' cpuset='1'/>
 <emulatorpin cpuset='2'/>
 <iothreadpin iothread='1' cpuset='3'/>
</cputune>
<numatune><memory mode='strict' nodeset='0'/></numatune>

Закрепляйте vCPU внутри CCD только если улучшение p99 воспроизводится в повторных прогонах. Если throughput падает или p99 не меняется, оставьте свободное планирование. Топология задаёт гипотезу, решение зависит от VM.

Теги:
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+4
Комментарии0

Дайджест: новости за июль 2026

Рассказываем, что произошло в июле и объясняем, чем это может быть полезно.

🤖 Гига-помощник прокачался в управлении
Теперь через помощника можно установить ops-agent на ВМ и собирать еще более подробные данные о хостах для мониторинга и логирования. А еще ИИ-помощник научился по запросу менять размер диска и вычислительный ресурс кластера Evolution Managed Redis: диск можно увеличить на 20% и больше буквально в чате, не переключаясь в консоль.

🧠 AI Factory  —  цифровая среда для работы с генеративным ИИ
Evolution ML Inference — три апдейта для тех, кто гоняет модели в проде: монтирование бакетов S3 прямо в Docker RUN (для новых и уже созданных инференсов), кеширование CUDA Graph для быстрого масштабирования и стабильного serverless-инференса под пиковой нагрузкой, а также cron-расписание масштабирования GPU — можно заранее готовить ресурсы к нагрузке и экономить в тихие часы.

Evolution Foundation Models — пополнили каталог готовых к подключению моделей, а Guardrails Filter (инструмент для защиты чувствительных данных в запросах и ответах LLM) теперь в опенсорсе — можно смотреть код и встраивать в свои пайплайны.

Evolution Notebooks и Distributed Train — добавили статусы «Ожидает ресурсов» и «Подготовка окружения», чтобы было понятно, на каком этапе завис ноутбук или Jupyter Server. Для Distributed Train также обновили образ jupyter-cuda (Python 13.3) и Marimo Hub до 0.2.0 — с SSH-доступом для отладки, SSE-событиями для отслеживания статуса в реальном времени и более понятными ошибками при нехватке портов.

📈 Evolution Data Platform — комплекс управляемых сервисов для работы с данными
Evolution Managed Trino научился работать с каталогом Kafka — теперь топики можно объединять в одном SQL-запросе с данными из СУБД и S3.

☁️ Новости других сервисов Cloud.ru Evolution
Evolution Object Storage — обновили тарификацию для холодного и ледяного классов хранения (минимальный размер объекта 128 КБ, правило только для новых объектов), ограничили Bucket Policy до 64 КБ и добавили роль s3e.auditor для просмотра структуры хранилища без доступа к скачиванию — удобно для аудита и комплаенса.

Evolution Managed Kubernetes — поддержка версии 1.36. В резервном копировании появились инкрементальные копии — тип бэкапа выбирается прямо при создании плана.

В личном кабинете на главную добавили виджет «Баланс» — остаток средств и грантов, пополнение и промокоды в одном месте. А для контроля доступа появились роли «Наблюдатель организации» и «Наблюдатель проекта» — только просмотр, без лишних прав.

🏢 Cloud.ru Advanced и Облако VMware
Новый сервис Advanced GeminiDB — managed multi-model NoSQL с разделением compute и storage, API Cassandra (CQL, включая DynamoDB-совместимый режим), Redis и InfluxDB под кеш, сессии и временные ряды.

Terraform-провайдер обновили до 1.12.20 — поддержка DataPlane v2 для vpc-router и фикс обновления сертификата CCE. Advanced Data Warehouse Service научился создавать кластеры с раздельным хранением и вычислениями.

📽️Вебинары и обучение
Уже анонсировали вебинары на август и выложили записи за июль: 

А еще выпустили в открытый доступ целую линейку курсов Cloud.ru ML System Design, чтобы вы могли создавать качественные ИИ-продукты.

💼 Свежие кейсы
Рассказали, как Купер полностью перенес свою инфраструктуру в облако, сократил количество инцидентов, их длительность и снизил цену устранения сбоев.

Остаемся на связи! ✌️

Теги:
Всего голосов 2: ↑0 и ↓2-2
Комментарии0

FinOps глазами SRE: сколько стоит надёжность

Инженеры умеют считать latency, error rate и uptime. Но когда разговор заходит про P&L, LTM и cloud spend — многие предпочитают сделать вид, что это не к ним. Проблема в том, что инфраструктурный счёт приходит вне зависимости от того, кто за него отвечает.

В новом выпуске «В SREду на кухне» вместе с Павлом Зеленовым, руководителем Tech platform billing в Авито, и Валентиной Калещатовой, руководителем продукта Лемана Про, разобрались: где проходит граница между «это задача финансов» и «это должен понимать каждый SRE».

Что на повестке

Кто реально отвечает за инфраструктурный счёт — и что происходит, когда команда этот счёт превышает.
Чем Showback отличается от Chargeback и почему этот выбор меняет культуру команды. Как «зомби-ресурсы» тихо съедают бюджет, а observability — до 40% инфраструктурных расходов.
Связаны ли FinOps и error budget — оказывается, очень даже.
И главный вопрос: как объяснить инженерам стоимость их сервисов, не превращая каждого разработчика в бухгалтера.

🔵 VK Видео 
📺 YouTube
📌 RuTube
Ⓜ️ Mave

Теги:
Всего голосов 29: ↑29 и ↓0+31
Комментарии0
1
23 ...