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.
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.
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.
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
Облачный счёт редко становится проблемой за один день
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:
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.
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.
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.
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?
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.
🎥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.
🎥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.
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.
Что посмотреть на неделе: брокеры сообщений, Kubernetes и ИИ‑агенты
Привет, Хабр. На этой неделе в OTUS пройдет серия бесплатных уроков для тех, кто работает с архитектурой, инфраструктурой, разработкой, аналитикой и ИИ‑инструментами.
Будет много практики: выбор брокера сообщений, деплой Java‑приложения в Kubernetes, мониторинг распределённых систем, создание AI‑ассистентов и интеграция ИИ‑агентов в рабочую разработку.
Все уроки бесплатно проводят преподаватели в рамках курсов. Можно прийти на один вебинар по своей задаче или собрать мини‑маршрут на неделю.
Архитектура и backend
8 июня, 19:00. «RabbitMQ vs Kafka. Как выбрать подходящий брокер сообщений?». Записаться разберём, чем отличаются RabbitMQ и Kafka, в каких задачах они работают лучше и как выбрать брокер под архитектуру проекта.
15 июня, 20:00. «Системы обмена сообщениями: RabbitMQ и Kafka». Записаться поговорим об устройстве систем обмена сообщениями и сценариях, где брокеры помогают строить устойчивые распределённые решения.
Инфраструктура и эксплуатация
8 июня, 20:00. «Java в Kubernetes за 40 минут: как задеплоить приложение в Minikube». Записаться покажем, как подготовить Java‑приложение к запуску в Kubernetes и развернуть его локально через Minikube.
10 июня, 20:00. «Мониторинг распределённых систем». Записаться разберём, как отслеживать состояние сложных систем, быстрее находить проблемы и не теряться в метриках, логах и алертах.
ИИ в рабочих процессах
11 июня, 20:00. «Создаём ИИ‑ассистента для системного аналитика за 1 час». Записаться покажем, как ИИ может помогать аналитику в рабочих задачах: от обработки требований до подготовки артефактов.
15 июня, 20:00. «Интеграция ИИ‑агентов в рабочую разработку: обвязка агента навыками и MCP». Записаться разберём, как расширять возможности ИИ‑агента с помощью навыков и MCP, чтобы он был полезен в реальном рабочем процессе.
15 июня, 20:00. «Создаём AI‑ассистента и интегрируем его в Telegram». Записаться покажем, как собрать AI‑ассистента и подключить его к Telegram для пользовательских сценариев.
Команды и процессы
11 июня, 20:00. «Внутри Scrum: как работают мастер, владелец и команда». Записаться разберём, как на практике распределяются роли в Scrum и почему процесс часто ломается не из‑за фреймворка, а из‑за его применения.
Больше уроков собрали в дайджесте — можно выбрать темы под свою роль, стек и задачи на ближайший месяц.
Сервер работает. Инфраструктура — нет: открытые уроки для сисадминов
Системное администрирование давно не заканчивается на моменте «поднять сервер, настроить доступы и посмотреть логи». Сегодня администратору нужно уметь разбираться в контейнерах, Kubernetes, мониторинге, безопасности, инцидентах и автоматизации — иначе инфраструктура быстро превращается в набор ручных костылей.
Собрали открытые уроки, которые будут полезны системным администраторам, DevOps‑инженерам, SRE и тем, кто хочет увереннее работать с production‑инфраструктурой.
Linux и автоматизация: меньше ручной рутины
4 июня, 20:00 — «Продвинутый Bash» Для тех, кто уже пишет shell‑скрипты и хочет использовать Bash увереннее.
22 июня, 20:00 — «Память в Linux. Cache, swap, dirty pages» Практичный урок о том, как Linux работает с памятью, почему «свободная память» не всегда означает то, что кажется, и как читать поведение системы до того, как всё закончится OOM.
22 июня, 20:00 — «Роль и задачи DevOps в современном IT» Для тех, кто хочет разобраться, где заканчивается классическое администрирование и начинается DevOps‑подход.
10 июня, 20:00 — «Мониторинг распределенных систем» Про наблюдаемость сложных систем, где проблема может быть не на одном сервере, а между сервисами, очередями, базами и сетью.
Все уроки бесплатные. На них можно познакомиться с преподавателями‑практиками, посмотреть на формат обучения и задать свои вопросы.
Если интересны не только инфраструктурные темы, в полном июньском дайджесте собраны ещё 62 бесплатных урока по разработке, данным, архитектуре, ИБ и AI.
API тесты не упали: они проверяли статус и структуру нового формата — всё корректно.
Я была уверена что если API возвращает 200 и схема верна — клиент получает данные.
Но в клиентском коде была строка:
cachedRows = Array.isArray(rows) ? rows : []
Для объекта Array.isArray возвращает false. Список записей стал пустым.
Формально всё работало корректно. Просто данных больше не было.Никаких ошибок в консоли. Никакого 500. Просто пустая страница.
CI остался зелёным — потому что API тесты проверяли API, а не то, как клиент использует ответ.
Дальше сработал каскад: fixture teardown тоже вызывал этот эндпоинт, получал объект вместо массива, не чистил данные — и следующие тесты падали с совершенно другой ошибкой, в совершенно другом файле.
Три теста упали из-за одного изменения shape ответа.
Ни один из них не указал на настоящую причину.
Почему CI это не ловит
CI отвечает на вопрос: «выполнились ли тесты без ошибок?»
Но не отвечает на: «имеют ли тесты смысл относительно текущей системы?»
CI реагирует только на падения. Он не знает про бизнес-инварианты, не отслеживает правильность выполнения и не видит contract drift.
Что с этим делают в зрелых системах
Начинают появляться дополнительные слои:
контрактные тесты (contract testing) — фиксируют ожидания потребителя API
явно наблюдаемость тестов — метрики не как %, а как сигналы поведения
контроль изменений API через diff-инструменты
Ни один из них не заменяет хорошие тесты. Но каждый закрывает слепое пятно, которое тесты не видят.
Финальный вывод
Тесты не доказывают, что система работает.
Они только доказывают, что система не сломалась определённым способом.
Признаки сбоя
CI зелёный
UI показывает пустой список
API возвращает 200
fixture teardown не чистил данные, занимал слот
Скрытое предположение
«Я решила что статус 200 означает, что потребитель по‑прежнему правильно читает ответ»
Как это выглядит в реальной системе
Contract drift — один из тех классов ошибок, которые можно воспроизвести намеренно. В проекте есть buggy branch именно с этим кейсом: API возвращает изменённый shape ответа, все API тесты зелёные, но клиентский код получает пустой список — без ошибок, без 500, просто тишина.
ИИ-агент удаляет прод за 9 секунд: новости автоматизации.
Помните, как нас пугали, что ИИ отберёт работу? Пока что он скорее отбирает базы данных.
Свежий кейс. У американской PocketOS ИИ-агент за девять секунд удалил продакшен-базу вместе с бэкапами — без всякого разрешения. На вопрос «зачем» агент невозмутимо ответил, что чинил «несоответствие учётных данных».
Девять секунд на то что бы снести базу и найти оправдание - отличная работа!
88% компаний, гоняющих ИИ-агентов в работе, за год словили подтверждённый или подозрительный инцидент безопасности — при том что на защиту этих агентов уходит жалкие 6% бюджета. Причём чаще всего агент не ломается, а именно сливает данные: в 61% инцидентов была утечка. Он же не виноват — он просто делал свою работу. Ему забыли сказать, где у этой работы край.
Есть и другие случаи, более курьезные. Диллер Cevrolet, их бот под давлением юзеров согласился продать машину за $1 и заявил, что сделка «юридически обязывающая» — no take-backsies.
Разница в том, что раньше у ботов был только язык, а теперь — права доступа. И шутки подорожали на пару порядков. Вывод банальный: ИИ и правда работает. Просто его пускают в прод быстрее, чем успевают огородить забором. Минимальные привилегии, аудит и большая красная кнопка — это теперь не паранойя, а реальность работы с агентами.
В self-hosted Git-сервисе Gogs обнаружили непропатченную уязвимость нулевого дня. Суть в argument injection: если включена опция Rebase before merging, атакующий может внедрить флаг --exec в команду git rebase через вредоносное имя ветки в пулл-реквесте.
Это даёт полный RCE. Злоумышленник получает доступ ко всем репозиториям, хешам паролей, API-токенам и SSH-ключам. Ситуация осложняется тем, что в Gogs по умолчанию открыта регистрация.
Под ударом версии 0.14.2 и 0.15.0+dev. Мейнтейнеры подтвердили баг ещё в марте, но патча до сих пор нет. Временные меры: закрыть публичную регистрацию, отключить rebase-merging или закрыть доступ к серверу "Из внешней сети".
