DevOps *

Подборка вебинаров на июль

Вы просили — мы сделали. Повторяем вебинары про работу с данными в облаке: от развертывания платформы до ETL-процессов и полноценной BI-аналитики. Регистрируйтесь, чтобы спросить экспертов о важных деталях и получить ответ.

Как развернуть платформу данных в облаке и подготовить данные для аналитики
Покажем, как быстро развернуть managed-сервисы Evolution Data Platform, подключить источники данных и построить пайплайны для подготовки данных к аналитике. Разберем интеграцию с PostgreSQL, ADB, S3 и настройку автоматического обновления — без долгого погружения в инфраструктуру.
🧑‍💻 Для кого: дата-инженеры, аналитики, архитекторы данных.
📅 Когда: 16 июля 11:00 мск.
📍 Где: Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикерам.

ETL в облаке: от хаоса к управляемым процессам
Покажем, как выстроить надежную ETL-платформу в облаке на базе Evolution Data Platform. Разберем интеграцию разрозненных источников, управление метаданными и оркестрацию — и покажем всё это в live-демо: от извлечения данных до готовой витрины.
🧑‍💻 Для кого: дата-инженеры, DevOps, руководители дата-команд.
📅 Когда: 23 июля 11:00 мск.
📍 Где: Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикерам.

Evolution Managed BI: все возможности BI-сервиса в облаке
Разберем, как получить максимум от Evolution Managed BI: подключить источники данных, настроить интерактивные дашборды, кеширование запросов и автоматические алерты. Покажем продвинутые возможности сервиса — от виртуальных датасетов до управления доступом.
🧑‍💻 Для кого: аналитики, BI-разработчики, руководители дата-отделов.
📅 Когда: 30 июля 11:00 мск.
📍 Где: Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикерам.

Observability ИИ‑агентов: запустили Monium Traces в Yandex AI Studio

Теперь можно анализировать поведение ИИ‑агентов в Yandex AI Studio с помощью трейсов прямо в UI платформы. Трейсы показывают всю цепочку решений агента и контекст каждого шага — системные промпты, вызовы модели и инструментов, промежуточные результаты. Всё, что реально влияет на поведение агента.

Почему это важно
Observability для агентов устроена принципиально иначе, чем для обычных сервисов, где нам доступен дебаг по коду. В случае ИИ главный материал — большие тексты: системные промпты, сообщения пользователя, ответы модели, вызовы тулов. Даже когда инфраструктура может быть полностью «зелёной» — latency в норме, ошибок нет — агент может уверенно отдавать неверный ответ или уходить в бесконечный цикл вызовов. Классический мониторинг здесь не поможет: он не покажет, почему модель выбрала не тот тул или потеряла контекст.

Анализ трейсов:

• помогает быстро понять причину конкретных ответов и поведения агентов

• ускоряет отладку сложных сценариев

• повышает прозрачность работы агента

• позволяет точно локализовать узкие места в цепочке обработки запроса

В видео — как выглядит трейсинг в интерфейсе Yandex AI Studio:

Чтобы начать — откройте AI Studio, перейдите во вкладку «Логирование» и подключите отслеживание трейсов моделей и агентов.

От алерта к его причине за 10 минут — вебинар про ускорение диагностики инцидентов

Когда бизнес-сервис деградирует, причина может быть где угодно: в приложении, инфраструктуре, сети, базе данных или Kubernetes-кластере. Если метрики, логи и трассировки живут в разных системах, команда тратит ценное время не на устранение инцидента, а на сбор контекста: что сломалось, где началась деградация и какие ещё сервисы затронуты.

На вебинаре 17 июля покажем, как Deckhouse Observability Platform (DOP) связывает данные по инфраструктуре и приложениям в единую картину и помогает быстрее пройти путь «алерт → локализация → первопричина». В программе:

• Обзор новых возможностей DOP: APM, распределённый веб-мониторинг, система инцидент-менеджмента, SLA/SLO-дашборды и другое.

• Разбор задач эксплуатации и инфраструктурных команд: как быстрее находить причины сбоев и снижать риск пропустить критический инцидент.

• Демо: развёртывание мониторинга с получением первых данных «из коробки» без ручной настройки.

Спикер — Владимир Гурьянов, технический директор DOP, которого вы можете знать по множеству выступлений о наблюдаемости на конференциях. Регистрируйтесь и подключайтесь 17 июля в 12:00.

FinOps для гибридной инфраструктуры: как считать ЦОДы, облака, лимиты и AI-затраты

FinOps часто начинается с облачных счетов. Но в компаниях с гибридной инфраструктурой этого быстро становится мало.

В реальной модели затрат рядом оказываются on-prem, colocation, Kubernetes, сервисные команды, закупки железа, лимиты, ФОТ, лицензии, публичные облака и новые AI-проекты. Если всё это смотреть отдельными кусками, общий IT-бюджет вроде бы есть, а ответа на вопрос «куда именно уходят деньги» всё равно нет.

В новом выпуске «Практики FinOps» поговорили с Дмитрием Деевым (@Dimperus), руководителем отдела ИТ-инфраструктуры и сервисов компании «ВсеИнструменты.ру».

Обсудили, как перейти от общего бюджета к модели аллокации, зачем приводить on-prem к ежемесячной стоимости, почему команды не сразу привыкают к лимитам и как IT-департамент может перестать выглядеть только затратным подразделением.

В выпуске разбираем:

• чем ITFM отличается от классического FinOps;

• как считать гибридную инфраструктуру: ЦОДы, облака, colocation;

• почему on-prem нужно приводить к ежемесячной стоимости;

• как работают лимиты, ресурсные пулы и служба единого окна;

• зачем нужны теги, метаинформация и дашборды для владельцев бюджета;

• почему FinOps не всегда про экономию;

• как учитывать AI-затраты, GPU и новые инфраструктурные сценарии;

• куда может прийти FinOps через автоматизацию, алерты и LLM.

Отдельно поговорили о том, почему модель аллокации не появляется «после внедрения инструмента». Сначала нужно договориться о правилах, владельцах, срезах данных и формате отчётности. Только после этого дашборды начинают помогать управлять затратами, а не просто красиво показывать общий бюджет.

Смотреть выпуск
YouTube
Rutube
VK Видео

Слушать выпуск
Telegram Player (Mave)
Яндекс Музыка
VK Музыка

«Практики FinOps» — cообщество для тех, кто управляет затратами на IT-инфраструктуру и хочет обсуждать FinOps на практических кейсах. Мы в телеграм.

🔥 Docker для начинающих: от «что это» до своего контейнера за 4 часа

Docker используется везде: от локальной разработки до production. Фокус лабы — не на запоминании команд, а на понимании. Вы пройдёте путь от первого контейнера до настройки сетей и данных — своими руками. После лабы сможете уверенно обсуждать контейнеризацию с разработчиками, DevOps и архитекторами.

25 июля, 10:00-14:00 МСК | Максим Тачков, Middle Developer (BIM), преподаватель Docker. По отзывам с прошлой лабы: экспертиза 9/10.

5 блоков за 4 часа: (1) Основы Docker → (2) Сборка (Dockerfile) → (3) Управление (Compose, логи, мониторинг) → (4) Данные (volumes, bind mounts) → (5) Сети (Docker Network, DNS)

За 4 часа вы:

- 🐳 Освоите словарь Docker: image, container, volume, network, Dockerfile

- 🔧 Соберёте и запустите свой первый контейнер из Dockerfile

- 🛠 Научитесь управлять контейнерами через Docker Compose

- 📦 Настроите хранение данных через volumes и bind mounts

- 🌐 Настроите сетевое взаимодействие между контейнерами

Для кого: Backend, frontend, fullstack разработчики, QA-инженеры, системные и бизнес-аналитики, архитекторы, технические менеджеры. Нужно: базовый CLI, понимание веб-приложений, VS Code.

🎬 Запись — 20%. Живая практика с ведущим, ответы на вопросы, разбор ошибок — только на лабораторной.

📖 Pre-read: за 3 дня до лабы высылаем шпаргалку по Docker-командам — подготовьтесь заранее и не теряйте темп.

🛠️ Makefile как «пульт управления» — одна команда = одно действие. Фокус на понимании, а не на синтаксисе CLI.

🚀 Дальнейший маршрут: Kubernetes → REST+OpenAPI → Keycloak → Kafka → Prometheus+Grafana.

🔗 Подробнее: https://debugskills.ru/content?article=labs-docker-basics

Как на собственных серверах настроить систему сбора и хранения данных с датчиков и снизить нагрузку на команду эксплуатации

Собрать данные с датчиков — это полбеды. Главная боль — заставить Kafka, PostgreSQL и ClickHouse стабильно работать в приватном облаке без выгорания команды на Day-2-операциях и ручном масштабировании stateful-сервисов.

На вебинаре покажем, как на Deckhouse Kubernetes Platform (DKP) и managed-сервисах упаковать IoT-сценарии и аналитический контур в единую платформу, чтобы снизить стоимость эксплуатации и уйти от DIY-подхода к data-инфраструктуре.

Зарегистрироваться на вебинар

В программе:

• Разберём схему event-driven-платформы и разделение операционного и аналитического контуров.

• Покажем live-demo: ingest событий с датчиков, потоковая обработка и вывод в дашборды.

• Проверим, как паттерны из умного дома масштабируются до промышленного IoT на DKP.

• Разберём жизненный цикл data-сервисов (backup, scaling, observability) и то, сколько времени занимает их обслуживание.

Бонусы: промокод на все курсы Deckhouse Академии.

Будет полезно DevOps и SRE-инженерам, инфраструктурным и платформенным командам, enterprise-архитекторам и всем, кто строит IoT- и data-платформы в private cloud или on-prem.

Спикер — Дмитрий Гайворонский, менеджер по развитию направления Deckhouse Data Orchestration.

Регистрируйтесь и подключайтесь 10 июля в 12:00 (МСК). 

Вы пробовали ChatGPT и Cursor. Но система из нескольких AI-агентов — это другой уровень: агенты конфликтуют, теряют контекст, зацикливаются, а отладка напоминает расследование без улик.

🎻 Один AI = музыкант. Несколько AI = оркестр. А кто дирижёр?

19 июля, 10:00-14:00 МСК — лабораторная работа с Андреем Чуяном, создателем ROLES-экосистемы (3 экосистемы, 15+ ролей). За 4 часа: проектирование AI-ролей с YAML-контрактами, 5 хаос-сценариев, MCP-сервер на личной VM, самодиагностика экосистемы.

📐 Проверенная методология FPF + TDD в основе каждого блока.

🔗 Подробное описание: https://debugskills.ru/content?article=labs-ai-orchestration
Готовы спроектировать свою первую AI-экосистему? Приходите 19 июля! 🚀

Релиз ≠ деплой: почему прод падает именно после обновлений

Большинство крупных инцидентов происходят сразу после релиза. Не во время нагрузочного теста, не в случайный вторник — а именно тогда, когда команда только что что-то выкатила и выдохнула. Почему так, если всё прошло тестирование?

В новом выпуске «В SREду на кухне» вместе с Артёмом Гетманским, техруком юнитов в Авито, и Андреем Мухиным, TechLead из MWS, разобрались: что вообще считается релизом, чем он отличается от деплоя — и как не превратить каждое обновление в рулетку.

Что на повестке

Оказывается, релиз может сломать прод даже без единой строчки нового кода — и это не баг, а особенность современных систем. Разбираем, как Feature Flags, Canary, Blue-Green и Rolling-стратегии помогают снизить риск, когда hotfix тоже считается релизом и что с этим делать, и как error budget влияет на то, насколько смело команда вообще решается катить изменения.

Отдельно досталось вопросу, должны ли SRE участвовать в продуктовых релизах — и у участников выпуска на этот счёт нашлись весьма конкретные мнения.

🔵 VK Видео 
📺 YouTube
📌 RuTube
Ⓜ️ Mave

Что почитать по инфраструктуре: Docker, K8s, сети и защита серверов

Собрали свежие статьи из нашего блога — те, что легко затерялись в ленте, но которые стоит дочитать до конца. Если на неделе было не до Хабра, вот короткий дайджест с самым полезным.

Ваш docker-compose.yml сломается: 5 настроек, которые все забывают
Локально всё крутится, на сервере неделю тоже — а потом Postgres съедает всю память, OOM-киллер убивает соседний сервис, а логи забивают диск. Всё лечится парой строк в compose-файле, но про них забывают: на машине разработчика они просто не проявляются. Разбираем пять настроек, без которых compose не доживёт до второй недели на проде.

Прощай, Fail2Ban: усиливаем защиту Netbird и Caddy с CrowdSec
Fail2Ban десять лет был золотым стандартом, но он реактивен: чтобы он сработал, атакующему сначала нужно постучаться в ваш SSH пять раз. А что, если блокировать вредоносные IP ещё до того, как их трафик дойдёт до сервера? История о переходе на CrowdSec с пошаговыми примерами кода — и о том, как «шум» от атак упал на 99%.

Разбираемся с форвардингом IP-пакетов в сетевых уровнях L2 и L3
Чем коммутатор отличается от маршрутизатора, зачем нужен TTL, как устроена CAM-таблица и почему без ARP ваш пакет никогда не доедет до получателя. Спокойный разбор основ, который наводит порядок в голове — для тех, кто хочет наконец перестать путать L2 и L3.

Self-service деплой: как перестать ждать DevOps и ускорить команду
Знакомая картина: разработчик полчаса висит в Slack, ожидая, пока кто-то накатит сборку на стенд. С ростом команды DevOps-инженер становится единственным шлюзом между кодом и продакшеном — и это горлышко съедает до 30% времени. Tech Lead рассказывает, как self-service платформа убирает узкое место, с кейсами Monzo и Spotify.

Kubernetes: архитектура и абстракции — полный гайд
K8s называют стандартом, но понимание его механик встречается редко. Control Plane и Worker Nodes, Pod, Service, Deployment, Namespace — «прожиточный минимум» абстракций, без которых нельзя выходить в прод. Плюс отрезвляющая история о том, как Tinder год переезжал на кластер из 1000 узлов и что у них при этом ломалось.

От capabilities к AppArmor: что реально остановит атакующего в контейнере
Уязвимость в веб-приложении, злоумышленник уже выполняет команды внутри контейнера — что именно его остановит? На одной и той же рабочей нагрузке показано, как последовательно срабатывают три слоя защиты: capabilities, seccomp и AppArmor. Где каждый помогает, где бессилен и почему работать они должны только вместе.

Хотите системно закрыть пробелы по инфраструктуре? Собрали большой дайджест по Linux, Docker, Kubernetes, CI/CD и сетевой безопасности: бесплатные уроки, практические гайды и курсы — всё в одном месте.

Как я в Zabbix мониторю аккаунт в REG.RU: баланс, неоплаченные счета и сроки всех услуг - через API reg.ru

Домен можно сторожить по WHOIS: взял имя, посмотрел дату, повесил триггер «истекает через 30 дней». Но WHOIS видит ровно один домен и ничего вокруг. Он не знает, что на счёте кончились деньги, что висит неоплаченный счёт, из-за которого услугу снимут раньше срока, что в том же аккаунте ещё десяток доменов, SSL и хостинг. Поэтому я опрашиваю не WHOIS, а биллинговый API самого регистратора - он отдаёт весь аккаунт целиком. Собрал из этого шаблон под Zabbix 7.0, MIT. Расскажу, как он устроен и что в нём, на мой взгляд, сделано правильно.

Архитектура Три HTTP-айтема ходят в api.reg.ru - список услуг, неоплаченные счета и баланс - и складывают сырой JSON. Дальше всё считается из него: dependent items тянут баланс, сумму и число счетов через JSONPath, а LLD разворачивает прототипы под каждую услугу (ненужные типы отсекаются макросом-регуляркой). Каждая цепочка начинается с error_handler - битый или пустой ответ API не роняет айтем, а подставляет безопасное значение. На весь аккаунт получается несколько запросов в час, а не отдельная проверка на каждую услугу.

Что считаю правильным дизайном - две цепочки зависимостей Первое - nodata. Когда API регистратора отваливается целиком, каждый триггер «нет данных» (услуги, счета, баланс) хочет сработать сам, и ты получаешь пачку алертов про одну причину. Я завязал nodata услуг и счетов на корневой «No data from balance API». Полный отвал API теперь - один алерт, а не три. Корень я специально оставил без зависимостей, чтобы случайно не завязали и его, - об этом есть комментарий прямо в шаблоне.

Второе - сроки. На каждую услугу не один триггер, а каскад: ИСТЕКЛА (Disaster) → ≤7 дней (High) → ≤14 (Warning) → ≤30 (Info). Каждый уровень зависит от более тяжёлого. Поэтому услуга, которой осталось три дня, даёт один алерт High - а не три штуки (Info, Warning, High) одновременно. По мере приближения срока ты видишь ровно один триггер нужной серьёзности.

Для работы API, необходимо прописать разершенные IP в кабинете https://www.reg.ru/user/account/settings/api/, в настройках API задать адьтернативный пароль, и сохранить в макрос хоста {$RR_PASSWORD} как Secret. Логин - {$RR_USERNAME}. Для рег.облако взять API в https://cloud.reg.ru/panel/settings и сохранить в {$RRC_API_KEY}

Итог Баланс, неоплаченные счета и сроки всех услуг - под алертами в одном дашборде, без отдельного демона-прослойки. В репозитории два шаблона: разобранный выше под api.reg.ru (домены, хостинг, SSL) и отдельный под облачный api.cloudvps.reg.ru - там к балансу и срокам добавлен мониторинг самих VPS: реглеты, снапшоты, сети. Шаблоны, README и changelog - GitHub, PR и issues welcome.

А чем вы следите за биллингом у провайдеров и регистраторов - дёргаете API, или живёте на письмах «ваша услуга истекает»?

Подключайтесь к вебинару — покажем, как автоматизировать управление сложной инфраструктурой

Когда часть сервисов находится в облаке, а остальное — в изолированных контурах, доставка серверного ПО и контроль лицензий превращаются в настоящий квест для команды DevOps.

На вебинаре расскажем, как собрать весь зоопарк решений в единую систему с помощью MWS B2B Store. Разберем деплой инсталляций, когда разные ноды находятся на разных инфраструктурных провайдерах, доставку и обновления в закрытых контурах, версионирование и распространение внутренних и внешних решений.

В прямом эфире в режиме демо покажем:

• Деплой сервисов (VMware + K8S) для разных сред, имплементацию Terraform as a service.

• Автоматическое развертывание в изолированные контуры: от стандарта упаковки до «раскатки» в гибридную инфраструктуру.

• Как управлять лицензиями на серверное ПО и контролировать, кто, где и сколько использовал.

• Работу с инстансами из разных инфраструктур в едином окне: мониторинг, аудит и управление жизненным циклом.

Будет полезно CTO, DevOps, директорам по инфраструктуре и тимлидам инфраструктурных команд.

📅 Когда: 30 июня в 11:00 мск.

📍 Где: онлайн. Зарегистрируйтесь, подключайтесь и задавайте вопросы нашим экспертам в чате трансляции.

Новая лабораторная уже в субботу 27 июня! 👩‍🔬 Учимся проектировать API 🛠

Подробнее: https://debugskills.ru/content?article=labs/openapi-rest

Получить доступ: https://boosty.to/polnyistek

Лето и ИТ: как их совместить с прицелом на будущее? Отправьте резюме к нам в SSP SOFT

Про нас как работодателя: компания SSP SOFT работает в сфере заказной разработкой ПО и предоставляет выделенные команды по модели ИТ-аутсорсинга для крупных клиентов. Размер компании — мы «средний бизнес» с числом сотрудников около 500 человек, и с проектами федерального уровня.

Рабочие места у нас в московском офисе, в ЦАО у самой Красной площади. А еще вакансии в департамент в Томске и почти всегда на «удаленку» из любой точки России.

Ищем сотрудников — живых, неравнодушных, готовых пробовать новое. Тех, кто не боится сложного, не бежит от нестандартного и умеет видеть результат за строчками кода.

Почему вам у нас понравится:
— Здесь интересно применять знания на реальных проектах, а не просто «отрабатывать ставку»
— Здесь не боятся обсуждать сложные вопросы
— Здесь работа оставляет силы на семью, хобби и желание развиваться

Что мы даем взамен:
— Гибкость: удаленка, офис в Москве или Томске, гибридный формат
— Поддержку здоровья и обучения (ДМС и курсы по твоему выбору)
— Атмосферу, где твое мнение важно

📢 Мы ищем прямо сейчас (актуальность проверяйте по ссылке на хх ниже):

1️⃣ DevOps Engineer (MLOps)
2️⃣ Ведущего аналитика 1С (финансовый контур, КТ 2000)
3️⃣ Функционального архитектора 1С
4️⃣ SAP WMS Консультанта
5️⃣ Tech Lead (финтех, инвестиции)

Подробности о вакансиях читайте на нашей странице ХХ.ру, но там откликаться необязательно. Ждем резюме напрямую в ЛС нашей HR Lead (https://t.me/AONikitina).
Не забудьте добавить «секретную фразу» в сопроводительное письмо, «Увидел(а) вашу вакансию на Хабре».

Желаем всем хабровцам успешной карьеры в 2026 году 🚀

Зачем провайдеру помогать клиенту снижать счёт за облако

Обычно всё растёт постепенно: сервисов стало больше, команды активнее используют инфраструктуру, появились новые тестовые среды, где-то добавились AI-нагрузки, где-то остались временные инстансы после задачи.

Потом приходит счёт, и начинается разбор.

— Кто создал ресурс?
— Он ещё нужен?
— Можно ли его выключить?
— Почему рост увидели только в конце месяца?
— Кто должен отвечать за такие расходы: финансы, инженеры, продуктовая команда или владелец сервиса?

На этом месте появляется ещё один вопрос, уже к рынку:

зачем облачному провайдеру помогать клиенту платить меньше?

На первый взгляд это конфликт интересов. Клиент оптимизирует расходы, провайдер получает меньше. Но в облачной модели всё устроено сложнее, чем простая связка «меньше потребил, меньше заплатил».

В новом выпуске «Практики FinOps» мы поговорили об этом с Александром Либкиндом, руководителем направления развития сервисов управления затратами в Cloud.ru.

О чём выпуск

Разговор получился не про разовые скидки и не про универсальный способ «порезать облако».

В центре выпуска, управление затратами на инфраструктуру: как компании начинают видеть расходы, где возникают первые сложности, почему месячного отчёта часто недостаточно и что меняется, когда облако становится заметной частью ИТ-бюджета.

Отдельно обсудили, как провайдер смотрит на оптимизацию со своей стороны и почему снижение счёта клиента не всегда означает прямую потерю для облачной платформы.

Какие вопросы разобрали

• почему FinOps в России развивается медленнее, чем на западных рынках;

• зачем Cloud.ru помогает клиентам снижать счета;

• где обычно находятся первые 15–30% экономии;

• почему отчёт раз в месяц плохо работает для управления затратами;

• чем FinOps для AI отличается от классического FinOps;

• почему автоматические рекомендации не решают проблему без владельцев ресурсов и процессов;

• как компании проходят этап Inform и почему на нём часто начинаются сложности.

Для кого выпуск

Для команд, которые уже используют облако и сталкиваются с вопросами стоимости инфраструктуры.
Для инженеров, которые видят ресурсы, но не всегда видят их финансовый эффект.
Для финансовых и продуктовых команд, которым важно понимать, из чего складываются облачные расходы и почему общий счёт сам по себе не помогает принимать технические решения.
Для тех, кто только подходит к FinOps и хочет понять, с чего обычно начинается системное управление затратами.

Смотреть выпуск:
YouTube
Rutube
VK Видео

Мы в телеграм. Подписывайтесь.

Открытые уроки для прокачки: Linux, backend, ИИ, безопасность и управление

Эта неделя хорошо закрывает сразу несколько рабочих зон: инфраструктуру, backend, безопасность, ИИ, аналитику и управление. Темы подобраны так, чтобы за один открытый урок можно было не просто «послушать про тренды», а разобраться в конкретной задаче: от cache и swap в Linux до проектирования аутентификации, SRE-инцидентов, NLP и системного анализа.

Все уроки бесплатные и проходят с преподавателями-практиками OTUS — можно познакомиться с экспертами, протестировать формат обучения и задать вопросы по теме.

Linux, DevOps и инфраструктура

• 22 июня, 20:00. «Память в Linux. Cache, swap, dirty pages». Записаться

• 22 июня, 20:00. «Роль и задачи DevOps в современном IT». Записаться

• 24 июня, 20:00. «Инцидент-менеджмент в SRE. Как быстро находить, устранять и предотвращать сбои в системе». Записаться

• 25 июня, 19:00. День открытых дверей курса «Администратор Linux. Продвинутый уровень». Записаться

Backend и разработка

• 22 июня, 20:00. «Контейнеризация Java-приложений с Docker». Записаться

• 24 июня, 20:00. «RabbitMQ против Kafka — что выбрать для вашей структуры: сравнение и лучшие практики». Записаться

• 24 июня, 20:00. «Отказоустойчивый и высокодоступный кластер RabbitMQ». Записаться

• 25 июня, 20:00. «Кеширование в ASP.NET Core: от IMemoryCache до Redis». Записаться

Информационная безопасность

• 22 июня, 20:00. «OAuth 2.0, JWT и коварные куки: проектируем безопасную аутентификацию». Записаться

• 22 июня, 20:00. «Киберпанк для CISO — щит и меч ИИ». Записаться

• 22 июня, 20:00. «Анализ журналов событий ОС Windows». Записаться

ИИ, ML и NLP

• 22 июня, 20:00. «Продвинутое структурирование промптов: как получать предсказуемый результат». Записаться

• 22 июня, 20:00. «ИИ-агенты против младших разработчиков: кто кого заменит к концу 2026 года». Записаться

• 23 июня, 20:00. «Обзор инфраструктуры Ollama». Записаться

• 25 июня, 18:00. «Ландшафт современного NLP: от эмбеддингов и классических ML-методов до современных LLM». Записаться

Data, аналитика и базы данных

• 23 июня, 20:00. «ClickHouse: интеграция с Postgres, Kafka, S3 и Superset — готовые решения». Записаться

Системный анализ

• 24 июня, 20:00. «Внедрение новой функции системным аналитиком на примере услуги на Госуслугах». Записаться

• 25 июня, 20:00. «Какие навыки прокачать, чтобы стать экспертом в системном анализе в 2026 году». Записаться

Управление, продукт и Agile

• 23 июня, 20:00. «Как тимлиду победить синдром самозванца». Записаться

• 24 июня, 20:00. «Ретроспектива в Agile: что это, нужна ли она и как сделать её полезной». Записаться

• 24 июня, 20:00. «Топ-навыки менеджера продукта в 2026 году». Записаться

• 24 июня, 20:00. «Кто такой COO и почему он нужен сейчас». Записаться

Это только часть программы недели. Ещё больше тем, направлений и открытых уроков собрали в дайджесте — выбирайте то, что ближе к вашим задачам сейчас.

▶️ История USmall — хайлоад изнутри

6+ млн товаров, 130 ритейлеров и до 70 млн запросов во время распродаж. Мигрировали USmall в наше облако и записали видеокейс о том, как устроена инфраструктура такого проекта.

Из любопытного:

1️⃣ 130 площадок — 130 изолированных контуров. На каждую свой репозиторий и Docker-образ. Релизы независимы, все изменения изолированы.

2️⃣ Свой механизм иерархических подов. В основе паттерн одноразовых подов — каждый выполняет один цикл и завершается. Поверх него команда построила иерархию, где родительский под запускает дочерние. Так обходят ограничение Python по пропускной способности одного воркера и обрабатывают задачи параллельно.

3️⃣ Выделенный сервер под оркестратор. Когда Airflow потребовалась отдельная конфигурация, под него собрали сервер на двух 32-ядерных процессорах и перенесли без простоя.

4️⃣ AI прямо в Kubernetes-кластере. В тестовом режиме крутится нейросеть, которая ускоряет подключение новых магазинов.

Все это команда ведет сама — новые ноды добавляет за пару минут через панель, без отдельных DevOps-инженеров. А инфраструктура у нас вышла на 35% дешевле прежнего провайдера — при том же объеме.

В видео Станислав, руководитель Python-разработки USmall, рассказывает про архитектуру и почему выбрали наше облако.

Смотреть видеокейс на ютубе, рутубе и в вк.

Или читать подробный разбор на сайте →

Многодоменная архитектура: почему бэкап одного домена не восстанавливает сервис

В инфраструктурных проектах иногда возникает идея разделить окружение на несколько доменов:

• пользователи – в одном контуре;

• серверы и рабочие станции – в другом;

• тестовая среда – в третьем.

На схеме это выглядит логично: сегментация, изоляция ошибок, разные зоны ответственности, поэтапная миграция без шуму и пыли.

Но в эксплуатации важен не только вопрос «где лежит объект».

Важнее другое: какие зависимости связывают объекты между собой.

Многодоменная архитектура не опасна сама по себе. Проблема начинается тогда, когда её начинают восстанавливать как набор независимых доменов.

Сценарий

Пользователь – в домене A.
Рабочая станция – в домене B.
Группа доступа к приложению – в домене C.

Цепочка доступа:

учётная запись → группа → DNS → доверие между доменами (Kerberos) → права на сервере.

Каждый компонент по отдельности может выглядеть исправным:

KDC отвечает. LDAP-серверы доступны. DNS разрешает имена. Билеты выдаются. Группа существует. Пользователь в группе.

А доступ к приложению всё равно не работает.

Почему? Потому что сломался не отдельный объект, а связь между объектами.

Именно здесь обычная логика «объект изменился → нашли резервную копию → восстановили объект» перестаёт быть достаточной.

В многодоменной среде важно уметь восстановить не только объект, но и связность: группы, доверительные отношения между доменами, DNS SRV-записи, Kerberos-зависимости и порядок применения политик.

Что стоит проверить заранее

• Основной источник данных – где создаются пользователи, где живут группы, какие домены участвуют в кросс-аутентификации.

• Карта доверительных отношений – какие домены доверяют друг другу, в каком направлении работает доверие и что произойдёт, если одно звено станет недоступным.

• Контур восстановления – какие домены можно восстанавливать отдельно, а какие требуют жёсткой последовательности: например, сначала восстановить домен A, проверить состояние доверия к B и только потом тестировать доступ.

• DNS и Kerberos – понимаем ли мы, как после восстановления домены находят друг друга? Не разъедутся ли ключи на сервисах и контроллерах, если восстановление идёт из старого снепшота? При откате может измениться KVNO в SPN-записях, и Kerberos-аутентификация для ресурсов сломается, хотя формально всё «зелёное».

• Сквозной тест доступа – проверяем не только доступность серверов, а весь путь: пользователь из одного домена должен получить доступ к ресурсу в другом.

Главный вывод

Многодоменная архитектура – это не просто «удобно разделили контуры». Это более сложная эксплуатационная модель.

Если пользователи, ресурсы, группы и политики разнесены по разным доменам, план восстановления должен описывать всю цепочку, а не один объект.

Иначе гибкость на этапе проектирования превращается в непрозрачность при первой серьёзной аварии.

Коллеги, тестируете восстановление всей цепочки доступа или только каждый домен по отдельности?

#Linux #Инфраструктура #Backup

Подборка вебинаров на июнь 

В июне вас ждут еще три онлайн-встречи с экспертами Cloud.ru — о Spark, облачных расходах и Redis. Регистрируйтесь заранее, чтобы ничего не пропустить.

🎥Spark Connect для ИТ-команд: упрощаем разработку и работу с данными

Покажем, как сделать использование Apache Spark удобным для всей команды с помощью Spark Connect и Evolution Managed Spark. Затронем вопросы разработки в IDE, анализа данных в Jupyter и построения ETL на чистом SQL в dbt. Не бойтесь споткнуться о порог входа — здесь он минимальный. 

🧑‍💻 Для кого: дата-инженеры, аналитики, руководители дата-отделов.

📅 Когда? 23 июня 11:00 мск.

📍 Где? Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикерам.

🎥Как управлять расходами в облаке и не удивляться счетам

Разберем, как сделать облачные расходы прозрачными с помощью FinOps-инструментов. Вы узнаете, почему важно назначать владельцев ресурсов, как правильно выбирать тариф, выставлять автоматические квоты и настраивать алерты, чтобы сократить затраты на 20–30%. Всё — с живым демо в личном кабинете.

🧑‍💻 Для кого: ИТ-менеджеры, DevOps, финансовые директора.

📅 Когда? 25 июня 11:00 мск.

📍 Где?  Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикерам.

🎥Эволюция приложения в облаке: как настроить кеш с Redis и ничего не сломать

Четвертый вебинар большого трека про эволюцию приложений. Обсудим стратегии кеширования и какую из них выбрать под ваш сценарий, типичные ошибки инвалидации и защиту от всплесков нагрузки. Разберем, как оценивать эффективность кеша и ситуации, когда он только маскирует проблемы. 

🧑‍💻 Для кого: бэкенд-разработчики, DevOps-инженеры, архитекторы.

📅 Когда? 30 июня 11:00 мск.

📍 Где?  Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикерам.

Настроить мониторинг за 60 секунд: вебинар про Deckhouse Observability на практике

Метрики, лейблы, Prometheus, PromQL, Grafana, дашборды, алерты, каналы уведомлений. Тема мониторинга большая и сложная, но базовый пайплайн от сбора метрик до визуализации данных и настройки алертов можно разобрать за 60 минут. Этим и займёмся на вебинаре Deckhouse Академии на примере живого сценария.

• Разберём, как формируется метрика, что такое лейблы и кардинальность, а также как не допустить взрыва кардинальности.

• Рассмотрим, как Prometheus собирает данные и как начать собирать их со своего приложения, добавив три строчки в Deployment.

• Визуализируем метрику и покажем пример агрегации сырых данных с помощью PromQL.

• Создадим правило для алерта, настроим свой канал уведомлений и получим уведомление по агрегированной метрике.

Регистрируйтесь и подключайтесь 23 июня в 12:00 (МСК). После вебинара вы поймёте, как работает цепочка App → Metric → Prometheus → PromQL → Grafana → Alert, сможете подключить своё приложение к Prometheus без правки scrape_config, написать простой запрос на PromQL и настроить оповещения с защитой от шума.

Установка и использование Nexus Repository для хранения артефактов

Nexus закрывает типовую DevOps-задачу: единое хранилище для Maven, npm, Docker, NuGet, PyPI и собственных бинарей, кэш внешних зависимостей и предсказуемый источник артефактов в CI/CD. Версии — Community Edition, Pro и связка с Repository Firewall для отсечения небезопасных компонентов на входе.

В статье разобрали установку Nexus Repository 3.91.1 тремя способами, а также показали первичную настройку, загрузку артефактов и политики очистки. И не забыли про разграничение прав через Privileges, Roles и Users, отключение анонимного доступа и вывод Nexus наружу по HTTPS через Nginx с Certbot.

Все детали — в статье Рег.облака.