Лишь бы юзер был доволен
Как дать админу доступ к виртуальным машинам на удалённом хосте без агента внутри гостевой ОС — на примере VirtualBox и Hyper-V. Один RDP-движок на оба гипервизора, три бага VirtualBox по дороге и таймаут, который переписал всю архитектуру.
Сеть может «лечь» не из‑за провайдера, не из‑за перегруженного сервера и не из‑за мистики в коммутаторе. Иногда достаточно одной L2-петли: кадры начинают ходить по кругу, broadcast‑трафик превращается в шторм, MAC‑адреса флапают, а пользователи внезапно теряют доступ к DHCP, шлюзам и внутренним сервисам.
Разбираемся, как быстро распознать такую аварию, найти проблемный порт и не допустить повторения.
Если вы работаете техническим инженером в отделе эксплуатации, то с вероятностью 99,9% вы знакомы с Prometheus и прекрасно разбираетесь в языке запросов promQL. Но даже в «родной и знакомой» сфере есть области, которые остаются вопросительными пятнами. Например, «Сравнение векторов»/«Сопоставление векторов». Это механизмы promQL, которые применяются не так часто, плохо документированы и неочевидны для понимания. Привет, Хабр! На связи Александр, руководитель кластера надёжности в компании ecom.tech, кластер надёжности занимается SRE, проводит тестирование нагрузкой и обеспечивает стек Observability. Этой статьей я постараюсь сделать вашу жизнь чуточку проще, на примерах объяснив нюансы непростой механики сопоставления.
2 июня мой мониторинг аптайма разом отрапортовал, что упало почти всё: 932 инцидента за 25 минут. Сайты были живы — все до единого. Виноваты дефолтный лимит файловых дескрипторов 1024 и «оптимизация», тихо размножившаяся в 60 раз. Разбираю по приборам: /proc, ss, EMFILE и почему docker compose restart не спасает.
Статья получилась большой: практик много, и каждая из них важна по-своему. Я собрал материал как набор best practices: не все пункты нужны каждому проекту, но почти каждый пункт однажды всплывает на ревью, при оптимизации медленного пайплайна, при разборе утечки секрета или после тяжелого инцидента.
Я старался писать для разных грейдов: от базовой гигиены вроде workflow:rules, cache, artifacts и needs до более продакшеновых тем вроде OIDC, Vault, CI_JOB_TOKEN, защищённых окружений, ревью-окружений, очередей слияния, BuildKit без root-прав, CI/CD-компонентов и усиления защиты раннеров.
Поэтому язык подачи здесь намеренно сухой, прямой и инженерный: без долгих заходов, без воды и без пересказа документации ради пересказа. Я хотел сделать не обзорную статью, а рабочую памятку, к которой можно вернуться при написании нового пайплайна, ревью .gitlab-ci.yml, переносе проекта в GitLab или наведении порядка в уже существующей CI/CD-платформе.
Чтобы в статье было легче ориентироваться, я разбил её на смысловые блоки. Ниже оглавление: нажали на нужный пункт — сразу перешли к соответствующему разделу.
Оглавление:
1. Зачем вообще думать о GitLab CI/CD
2. Архитектура пайплайна и базовая YAML-гигиена
Ubuntu Server ставит security-обновления сам, по умолчанию — это не настройка, которую кто-то включил, а поведение из коробки. У механизма два типичных следствия, которые админ месяцами не может опознать.
Одиночный сервер «моргает» каждое утро в районе 06:xx на 10–30 секунд: сервис остановлен и тут же запущен, виновного в журнале будто нет, и даунтайм списывают то на сеть, то на GC. Кластер из трёх–пяти узлов, который спокойно переживает падение одного узла, в какой-то момент роняет себя сам: обновление с перезапуском прилетело на все узлы в одно утро — кворума не осталось.
Источник у обоих один: таймеры автообновлений с узким окном после шести утра плюс needrestart, который перезапускает не только обновлённый сервис, но и всё, что слинковано с обновившейся системной библиотекой (libssl3, libc6, zlib1g). Разберём, как подтвердить диагноз за две минуты и как развести узлы во времени — от drop-in к таймеру до координации через Ansible и PodDisruptionBudget.
Почти каждый, кто админит VDS/VPS, хоть раз перезагружал сервер при DDoS-атаках или при подозрительно резком росте трафика. Это не помогает, ну а что ещё делать… Для того, чтобы этого не было, в статье под катом разберу, что происходит при разных видах DDoS, как правильно их диагностировать и с помощью чего можно отличить атаку от органического роста.
Сервер может состоять из нескольких десятков компонентов, закупленных в разное время по нескольким контрактам на гарантийное обслуживание. Инвентарный номер есть у сервера, а также может свой у каждого комплектующего копмонента. Когда горит диск – вы знаете, к кому звонить и по какому контракту?
Если не сразу – эта статья для вас.
Представьте парк из более чем 700 экземпляров СУБД. Классический сценарий: приходит оповещение о высокой нагрузке, администратор начинает вручную собирать метрики с десятков дашбордов в Prometheus/Grafana, анализировать журналы, ища ошибки и медленные запросы, пытаться сложить разрозненные данные в единую картину, сформулировать проблему и создать задачу на исправление.
На это уходит много ресурсов, а ценное время на реакцию уходит.
Наша команда решила автоматизировать этот цикл, создав систему, которая не просто собирает данные, но и анализирует их, генерирует контекст и сама запускает процессы по созданию заявки.
С вами Станислав Епишин и Константин Резник из команды «R4C.Support.Всадники апокалипсиса» в СберТехе. В этой статье покажем, как мы соединили Prometheus, Pipeliner (CI/CD-оркестратор, разработан в СберТехе, аналог Jenkins), TaskTracker (система управления задачами, разработана в СберТехе, аналог Jira) и GigaChat (продукт Сбера) через AI Hub API (анализ) в единый механизм.
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Гоголев, я занимаюсь развитием платформы управления виртуальной и облачной инфраструктурой Cloudlink и направлением частного облака Orion Private Cloud (OPC) в Orion soft. Многое в ИТ-инфраструктуре можно сделать своими руками. Чем больше вы занимаетесь этим, тем лучше понимаете, как это сделать… но иногда легче все-таки с автоматизацией.
В большинстве случаев у DevOps уже есть набор инструментов автоматизации. Практически все используют Ansible и Terraform или их аналоги для создания окружений. Многие переходят на IaC. Проблемы начинаются в крупных, иногда распределенных инфраструктурах. При отсутствии централизованной платформы, которой могут пользоваться не только сами инженеры, приходится тратить значительное время на согласования, ручные операции и разбор инфраструктурных ограничений. При отсутствии единого каталога типовых сервисов, включающего ВМ, Kubernetes-кластеры, namespaces, хранилища, сети, шаблоны окружений, создание окружения может занимать дни или недели, потому что требует ручных согласований.
В этом контексте работа с частным облаком может принести пользу DevOps-инженерам, на плечи которых ложатся задачи выдачи готовых сред по запросам коллег и заказчиков. В этой статье мы посмотрим, что может дать DevOps-инженерам автоматизация процессов развертывания готовых сред, работы с квотами и маркетплейсом решений.
Сервис открывается, отвечает, всё работает — но цены в другой валюте, половина функций спрятана, а платёжный шаг падает с невнятной ошибкой. Через час выясняется, что выдача зависит от того, из какого региона пришёл запрос, а вы ходите из «неправильного». Знакомо всем, кто проверял локализацию продукта или подключался к региональному B2B‑порталу из другой страны.
Дальше обычно появляется VPN до нужного региона, и на этом задача считается решённой. На практике решённой она не считается — просто проблема переезжает в то место, где её не видно.
Привет, это снова Максим Королёв из Петрович-ТЕХ — сервисный менеджер, который автоматизирует всё, до чего дотянутся руки. Сегодня расскажу, как бот для дежурств научился не ждать команды, а действовать первым.
Есть такое наблюдение, которое знакомо любому, кто хоть раз дежурил - закон Мерфи: самое неприятное случается в момент, когда ты отошёл за кофе. Именно он стал одним из главных аргументов в пользу проактивного бота, который не ждёт, пока ты нажмёшь кнопку, а сам пинает тебя о приближающихся работах и собирает участников для устранения инцидентов.
В первой статье «Дежурный» был одним из семейства Telegram-ботов для ITSM: сбой → Jira → канал, оформление за минуту вместо десяти. Во второй - когда Telegram падал в разгар аварии - я вынес логику в CORE и подключил MAX как второй мессенджер: одно ядро, два входа, паттерн reply_fn.
С тех пор бот перестал быть просто кнопкой «завести сбой», а постепенно превратился в SRE-помощника на смене. Теперь он автоматически заранее уведомляет о предстоящих регламентных работах, инициирует war room (чаты) для конкретного инцидента, по справочнику зовёт ответственных, заполняет поля в Jira и отдает статистику по сервисам - всё из мессенджера.
Дальше - о том, что я добавил, как это легло на архитектуру CORE и какие решения оказались рабочими, когда интеграций стало больше, чем кнопок в меню.
Чем больше секретов в инфраструктуре — тем сложнее ими управлять. Особенно остро эта задача стоит для контейнерных сред, в которых почти каждому контейнеру нужно предоставить доступ к определенным информационным ресурсам. Но если вы напрямую зашиваете секрет в коде и оставляете его в контейнере, возникает опасность компрометации.
Меня зовут Даниил Рахновский, я ведущий архитектор в Orion soft. В этой статье мы поговорим о том, почему опасно доверять секреты контейнерам, рассмотрим, как упорядочить работу с секретами в Kubernetes с помощью системы управления секретами и какие встроенные инструменты в этом помогают.
В наше непростое время... Хотя, к чему все это? Все в курсе. Переходим к технической части.
Многие знают, что XRAY умеет получать запрос от клиента на один ip адрес, а отправлять ответ с другого ip адреса. Документации на этот счет в интернете крайне немного (ну или я не умею искать). Есть образцы базовых настроек в примерах на GitHub проекта XTLS и несколько упоминаний о существовании такой фишки в статьях на Хабре без подробностей реализации. Я же попробую описать здесь теорию и настройку разделения входящего и исходящего трафика подробно и с примерами.
Зачем все это нужно?
В рамках WWDC 2026, а если быть точнее, то в ролике What’s new in managing Apple devices, инженер Device Management team, Cyrus Daboo, заявляет о том, что "Declarative Device Management уже здесь" и используется в продакшене для управления парками корпоративных устройств Apple по всему миру.
Что касается классического MDM, то ранее компания Apple уже обозначала некоторые команды MDM как Deprecated, например, ScheduleOSUpdate, которая отвечает за установку обновлений macOS. Информацию об этой команде уже не найти на сайте Apple Developer | Device Management , но она все еще присутствует в репозитории Device management schema data for MDM на Github Apple. В следующей macOS 27 Golden Gate эта команда точно не будет работать, и без функционала DDM установить обновления "тихо и незаметно" не получится. В системе пока еще присутствует терминальная команда softwareupdate, но там есть нюансы, о которых можно прочитать в одной из статей, опубликованной в корпоративном блоге Ринго на Хабре.
Загрузка операционной системы — процесс многоступенчатый и разнообразный. Несколько лет назад я писал о процессе загрузки сервера x86 в режимах Legacy и UEFI, но акцент тогда был именно на «железной» части.
Пришло время сместить внимание на программную составляющую. Посмотрим, какие стадии преодолевает ядро Linux, что происходит, и какие «фишки» можно выполнить на старте системы.
В предыдущих публикациях я уже рассказывал, зачем вообще появился Browser Policy Manager, почему я начал с Firefox Enterprise Policies и почему не стал делать «просто генератор policies.json». Эта статья — более техническая. Здесь я хочу разобрать, как Browser Policy Manager устроен внутри на версии 0.8.8.
Версия 0.8.8 для проекта важна тем, что в ней фактически сложилась основная архитектура продукта:
Поднять свой VPN на дешёвом VPS - дело на вечер. А что начинается через месяц-другой, обычно обходят молчанием: на мобильном рвёт, надо обновлять, раздавать доступ семье, кому-то нужен раздельный выход - российские сайты напрямую, остальное за границу. Собрал по своему серверу на AmneziaWG, который держу пару лет: что реально ломается в быту и что я делаю - от тонкой настройки маскировки под мобильных операторов до каскада из двух серверов.
Инфраструктура обычно ломается не в одном месте. За «просто поправить деплой» быстро подтягиваются лимиты Linux, настройки контейнеров, CI/CD, безопасность, маршрутизация, Kubernetes, базы данных и сети ЦОД. Чем больше сервисов и команд, тем важнее видеть не только отдельные инструменты, но и связи между ними.
В этом дайджесте собрали открытые уроки, статьи и курсы по Linux, Docker, Kubernetes, CI, PostgreSQL, сетям и безопасности. Подборка будет полезна тем, кто отвечает за стабильность сервисов и хочет системно закрывать инфраструктурные пробелы.
22 июня 2026 года киберагентства альянса Five Eyes заявили: передовые ИИ-модели изменят наступательные возможности в киберпространстве «не за годы, а за месяцы». Рассказываем что именно меняется – и как мы в Ideco отвечаем на эти вызовы: скоростью патчинга, новейшими NGFW-модулями ML IPS и DNS Security на базе ИИ, ZTNA и микросегментацией на производительной архитектуре.
О чём предупредили Five Eyes
22 июня 2026 года агентства по кибербезопасности альянса Five Eyes – США, Великобритании, Канады, Австралии и Новой Зеландии – выпустили совместное заявление «The AI shift in cyber risk: why leaders must act now» (ASD’s ACSC, UK NCSC).
Главный тезис:
«Ожидается, что передовые модели ИИ превзойдут текущие ожидания отрасли и фундаментально трансформируют как наступательные, так и оборонительные кибервозможности. Горизонт – не годы, а месяцы».
Суть не в новых типах угроз, а в скорости: ИИ снижает барьеры для атакующих и сжимает окно между обнаружением уязвимости и её эксплуатацией. Предположения о киберрисках теперь устаревают за месяцы, а не за годы.
Новые модели обладают мощными наступательными кибервозможностями. По данным The Economist, сенатор Марк Уорнер сообщил, что модель Mythos 5 от Anthropic получила доступ почти ко всем засекреченным системам АНБ США «не за недели, а за часы» (The Moscow Times / The Economist). Заголовок, конечно чуть отдает желтизной: единственный источник, официальных подтверждений этому нет. Но факт – Mythos и Fable исключили из свободного доступа.
Класс новых инструментов для быстрого создания эксплойтов – уже не гипотеза. Это меняет требования к защите. И мы подготовились.