Как превратить десятки неструктурированных описаний участников сообщества в систему поиска

«Занимаюсь бэкендом лет 7, Go и Python, немного ML» — попробуйте найти среди двухсот таких описаний нужного человека. Руками — часы. Я автоматизировал это через гибрид LLM + детерминированного кода, и отловил все возможные проблемы.

Рассказываю про архитектуру, промпты и решения.

* На обложке — Архимболдо «Библиотекарь» (1566): из разрозненных книг складывается цельный образ. Как и профиль участника в системе

Когда микросервисов становится столько, что в них легко запутаться, а Prometheus уже не справляется с единой картиной мира, пора переходить на новый уровень observability.

Расскажу как именно я внедрял OpenTelemetry в своей инфраструктуре, с какими сложностями столкнулся и какие возможности открывает такой подход.

Спойлер: вышло хорошо

Ansible — мощный инструмент автоматизации, но его push-модель не всегда удобна. Когда требуется централизованный контроль большого числа серверов, могут возникнуть проблемы:

📌 Нестабильные сети → клиент может быть недоступен во время обновления.

📌 Сложности с NAT → серверы находятся в закрытых "серых" сетях.

📌 Перемещаемые устройства → подключаются к сети только время от времени.

Разбираемся, как ansible-pull решает эти проблемы на стенде, а также настраиваем CI/CD для тестирования и совместной разработки Ansible-ролей

Недавно меня попросили помочь в определении источников утечки трафика в одной из организаций. Задачу усугубляло большое количество устройств в одном широковещательном домене, множество неуправляемых коммутаторов, отсутствие любой карты сети, а также старенький роутер на входе. В общем, это были настоящие "Авгиевы конюшни", но в итоге задача была решена, и данная статья посвящена методам, которые я использовал. Кто оказался виновником, я раскрою в конце статьи, чтобы не портить интригу.

26 октября в Санкт-Петербурге прошел ProIT Network Fest. Я посетил это мероприятие и кратко расскажу о том, как оно прошло.

Разберемся в преимуществах и недостатках каждой системы, а также настроим мониторинг гетерогенной Linux-Windows инфраструктуры средствами централизованного управления.

Настраиваем fail2ban для защиты от перебора паролей на debian серверах с помощью инструмента автоматизации Ansible. Для мобильности сервер Ansible установим на OrangePi и сделаем его спряжение с мобильным телефоном.

Привет! В своей работе я регулярно внедряю различные решения на кластере Kubernetes. Для тестирования проектов очень важно иметь тестовую среду, которая была бы недорогой, проста в обслуживании и, при необходимости, могла поддерживать не слишком нагруженные приложения в продакшене.

Самый простой способ - это использовать виртуальные машины или различные контейнерные решения (как, например, Minikube), однако мне не нравится такой подход из-за ограничений виртуализации и ресурсов. Я стремлюсь создать кластер, который можно использовать в реальном бизнесе и который обеспечит надежность в случае сбоев.

Идеальным и бюджетным решением являются микрокомпьютеры на базе архитектуры ARM, например Orange Pi 3 LTS. Я слышал о российских аналогах, таких как Repka Pi, но пока не имел опыта работы с ними, а Raspberry Pi, хоть и обладает множеством модулей, но является дороговатым вариантом. Orange Pi 3 LTS компактный, достаточно мощный и поставляется с образом OC Debian 11. Это устройство оснащено 4 ядрами, 2 ГБ оперативной памяти и процессором с тактовой частотой 1,8 ГГц. Стоимость этого устройства, на момент написания статьи, весьма демократичная - около 4000 ₽.