CORTEL
الذهاب إلى القناة على Telegram
Помогаем ИТ-директорам, DevOps и системным инженерам снижать TCO и поднимать SLA. Кейсы, инструменты и гайды. Сайт: https://cortel.cloud Cотрудничество: @ivan_cmo
إظهار المزيد4 075
المشتركون
+124 ساعات
+27 أيام
+3330 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أكتوبر '26أكتوبر '26
أكتوبر '26
+6
في 0 قنوات
سبتمبر '26
+66
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '26
+7
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+17
في 5 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+18
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '26
+23
في 2 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+17
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+55
في 4 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+53
في 2 قنوات
Get PRO
يناير '26
+74
في 2 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+147
في 7 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+72
في 4 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+139
في 6 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+80
في 6 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+87
في 7 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+135
في 7 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+116
في 6 قنوات
Get PRO
مايو '25
+160
في 3 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+137
في 6 قنوات
Get PRO
مارس '25
+123
في 5 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+203
في 6 قنوات
Get PRO
يناير '25
+152
في 5 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+314
في 8 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+141
في 7 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+192
في 5 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+104
في 3 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+216
في 8 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+219
في 7 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+163
في 3 قنوات
Get PRO
مايو '24
+185
في 11 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+82
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '24
+100
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+223
في 3 قنوات
Get PRO
يناير '24
+130
في 4 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+33
في 7 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+110
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+127
في 7 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+146
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+104
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+147
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+229
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+107
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+126
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+156
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+384
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+40
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+3
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+2
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+76
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+251
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 07 أكتوبر | 0 | |||
| 06 أكتوبر | +1 | |||
| 05 أكتوبر | 0 | |||
| 04 أكتوبر | +1 | |||
| 03 أكتوبر | +1 | |||
| 02 أكتوبر | +1 | |||
| 01 أكتوبر | +2 |
منشورات القناة
💻Практический вебинар «СТРАТЕГИЯ РЕЗЕРВНОГО КОПИРОВАНИЯ»
📹 15 октября в 11:00 Мск за 90 минут на практике построим реальную стратегию и разберём:
🔹 как определить RPO и RTO для критичных сервисов;
🔹 как защитить бэкапы от шифровальщика;
🔹 как учесть зависимости систем и ресурсы для восстановления;
🔹 как каналы связи влияют на скорость бэкапа и восстановления;
🔹 когда достаточно обычных бэкапов, а когда нужны репликация, Hardened Repository и DRaaS;
🔹 как подготовить план аварийного восстановления и протестировать его.
🧑💻 Каждый участник выберет свой критичный сервис и проработает его
🎁 Всем прошедшим практикум передадим методику и пакет документов для реализации стратегии резервного копирования и восстановления:
— Матрица систем и зависимостей
— Таблица определения и согласования RPO / RTO
— Технический runbook аварийного восстановления
— Отчёт о тестовом восстановлении ИТ-сервиса
— Карта готовности одного критичного сервиса к восстановлению
— Рабочая тетрадь «Стратегия восстановления данных и ИТ-сервисов»
👉 Приходите, будет полезно. Регистрация тут
| 2 |  🖥 sed — потоковый редактор текста в Linux
🤓 Появился в Bell Labs в 1970-х и до сих пор используется для обработки текста из консоли и shell-скриптов.
sed читает входные данные построчно, применяет заданные команды и выводит результат. Исходный файл не меняется, если не используется -i.
✅ Синтаксис
sed [опции] 'адрес команда' файл
адрес определяет строки, к которым применяется команда. Без адреса обрабатываются все строки.
✅ Основные команды:
s — замена;
d — удаление;
p — печать;
a / i — добавление после или перед строкой.
Если файл не указан, sed читает stdin, поэтому его можно использовать в пайпах.
✅ Основные опции
-n — выводить только то, что явно запрошено через p
-i — правка на месте; -i.bak сохраняет резервную копию
-E — расширенные регулярные выражения
-e — несколько команд за один вызов
Адресом может быть номер строки, диапазон 10,20, последняя строка $ или регулярное выражение
/error/.
✅ Замена всех вхождений
sed 's/http:/https:/g' config.yaml
— url: http://api.local → url: https://api.local
Флаг g заменяет все совпадения в строке. Без него — только первое. Без -i результат выводится в консоль, а исходный файл остаётся без изменений.
Конфиг без пустых строк и полнострочных комментариев:
sed -E '/^\s*(#|$)/d' /etc/nginx/nginx.conf
Команда удаляет пустые строки, строки из пробелов и строки, в которых после отступа начинается комментарий #.
👀 sed подходит для замен по шаблону, фильтрации конфигов и обработки текстового вывода в shell-скриптах и CI-пайплайнах. Для работы с колонками, полями и вычислениями чаще используется awk.
#линуксятина | 568 |
| 3 |  🖥 РАЗНИЦА Block, File и Object Storage
🧑🎓Повторение — мать учения.
Для разных задач подходят разные типы хранения.
Важно видеть как организованы данные и как система должна к ним обращаться.
✅ Block Storage
Данные разбиваются на блоки, а сервер получает хранилище в виде отдельного тома.
Поверх него создаётся файловая система, после чего с диском работает ОС, база данных или приложение.
Типичные сценарии:
— диски виртуальных машин;
— базы данных;
— приложения, чувствительные к задержкам.
✅ File Storage
Здесь данные уже организованы в привычную структуру файлов и каталогов.
Доступ обычно идёт по NFS или SMB. Одно хранилище при этом могут использовать несколько серверов или пользователей.
Типичные сценарии:
— общие сетевые папки;
— документы;
— медиаданные;
— рабочие каталоги.
✅ Object Storage
Данные хранятся как отдельные объекты вместе с метаданными. Доступ к ним обычно идёт через API.
Такой формат хорошо подходит для:
— резервных копий;
— архивов;
— логов;
— статических файлов;
— больших объёмов данных.
💬 Коротко:
Block➡️сервер получает диск
File➡️система работает с файлами и каталогами
Object➡️приложение работает с объектами через API
💬 На практике:
🟢нужен диск для ВМ или базы данных — используем Block Storage
🟢нескольким пользователям или серверам нужны одни и те же файлы — подойдёт File Storage
🟢нужно хранить бэкапы, архивы, логи или много файлов — в ход идёт Object Storage
При этом одна инфраструктура вполне может использовать все три варианта одновременно.
❗️Если хранилище выбирать без учёта нагрузки, способа доступа к данным и того, как с ними работает приложение, можно получить лишнюю задержку, неудобный доступ к данным, ограничения при масштабировании или просто переплачивать за характеристики, которые этой задаче не нужны.
#полезное | 577 |
| 4 |  😎 Когнитивная РАЗгрузка
За неделю с горящими дедлайнами, часовыми ВКС и постоянным переключением между задачами мозг получает почти космическую нагрузку 🗿
🕐 Разгрузить голову помогает простой принцип из GTD Дэвида Аллена: всё выписать и для каждой задачи определить следующий шаг.
💎 Правила простые:
— Выгрузить все открытые задачи в один список.
— Разделить их на три группы: сделать сегодня / зависит от других / можно перенести.
— Для каждой задачи на сегодня определить одно следующее действие.
В этом и суть Next Action: большая задача разбирается до конкретного шага, который можно выполнить сразу.
📖 Как может выглядеть список:
Задача: подготовить коммерческое предложение.
Действие: открыть расчёт и проверить итоговую стоимость.
Задача: разобраться, почему недоступен сервис.
Действие: открыть логи и посмотреть последние ошибки.
Задача: ответить клиенту по срокам.
Действие: уточнить дату у инженера.
Так список превращается из набора висящих задач в понятную последовательность действий, а когнитивные ресурсы не расходуются на постоянное удержание всего в голове.
И к выходным остаются силы на любимый сериальчик 🫰
#MentalDebug | 819 |
| 5 |  💻 kubectl diff: обработка изменений в CI/CD
kubectl diff сравнивает текущую конфигурацию объекта Kubernetes с предполагаемым результатом применения манифеста.
kubectl diff -f deployment.yaml
Команда использует server-side dry-run: учитываются серверная валидация, значения по умолчанию и совместимые admission-механизмы. Изменения в кластер не сохраняются.
💬 Результат выполнения команды отражается в коде завершения:
0 — различий нет;
1 — изменения обнаружены;
>1 — ошибка выполнения.
При использовании set -e код 1 может остановить пайплайн, хотя обнаружение изменений — штатный результат.
💬 Обработка в CI/CD:
rc=0
kubectl diff -f deployment.yaml || rc=$?
case $rc in
0) echo "Изменений нет" ;;
1) echo "Обнаружены изменения" ;;
*) echo "Ошибка kubectl diff"; exit "$rc" ;;
esac
Скрипт продолжает выполнение при обнаружении различий и останавливает пайплайн при ошибке.
kubectl diff не гарантирует успешного обновления приложения. Фактическое состояние проверяется отдельно после применения изменений.
#заметкиИнженера | 809 |
| 6 |  🛡 ДА! У НАС ЦЕЛАЯ ЧЕРЕДА ПОЛЕЗНЫХ ЭФИРОВ ПРО ИБ!
🎙 Уже 24 сентября Вероника Нечаева, выступит на IV ежегодной онлайн-конференции «IT. Право. Безопасность. Online 2026» с докладом «Практика законной обработки персональных данных в облаках».
Расскажет:
🔵 Когда можно размещать ИСПДн в облаке и какие требования необходимо учитывать.
🔵 Как распределить ответственность за защиту данных между компанией и облачным провайдером.
🔵 Какие документы и меры защиты нужно предусмотреть.
🔵 На какие ошибки стоит обратить внимание при построении инфраструктуры или миграции в облако.
Помимо персональных данных, эксперты обсудят актуальные вопросы ИБ, проверки Роскомнадзора, использование ИИ в IT-командах и другие темы на стыке технологий и права.
📅 24 сентября, начало конференции в 10:00 Мск.
💫 Участие бесплатное, необходима предварительная регистрация.
👉 ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ | 1 020 |
| 7 |  👩💻 Работа с ПДн это непрерывный процесс.
Компания меняется — появляются новые сервисы, подрядчики, процессы.
И эти изменения важно вовремя отражать в документах по ПДн.
👀 Собрали подборку из нашего блога для сверки:
— Согласия, уведомления, политики: вопрос-ответ по документам ПДн
— Вопросы про уведомления о персональных данных в РКН
— Персональные данные на сайте компании: главные правила
— Как провести аудит защиты персональных данных: пошаговая инструкция
📹 А уже завтра 17 сентября в 11:00 по Мск продолжим эту тему на вебинаре «Аудит процессов обработки ПДн».
🔴Разберём, как следить за реальными процессами обработки ПДн, сверять их с документами и вовремя замечать, что изменилось.
🔴Отдельно обсудим, когда достаточно внутренних ресурсов и Excel, а когда уже нужны специализированные инструменты и помощь эксперта.
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
#вебинар | 1 215 |
| 8 |  🔎 Зачем нужен аудит ПДн?
Даже выстроенный процесс со временем может накапливать ошибки и расхождения, которые не видны в повседневной работе.
Аудит помогает посмотреть на работу с ПДн целиком и понять:
🔵 где есть ошибки в документах;
🔵 какие требования выполняются не полностью;
🔵 где появляются риски;
🔵 что стоит исправить в первую очередь.
📹 А уже 17 сентября в 11:00 по Мск на вебинаре «Аудит процессов обработки ПДн» Вероника расскажет, как проводить такую проверку последовательно и на что смотреть в первую очередь.
📝 Чтобы попасть на эфир и получить запись — нужна регистрация по ссылке
P.S. 👆 В видео к посту рассказали, как регулярный аудит ПДн помогает вовремя находить нарушения и снижать риск штрафов Роскомнадзора.
P.P.S. 👇 Если вы ещё не были на вебинарах Вероники, загляните в записи прошлых эфиров — там много конкретики, практических примеров и понятных разборов без лишней теории, про работу с ПДн и не только.
YouTube
VK Видео
RuTube
#вебинар #видео | 1 110 |
| 9 |  📹 ВЕБИНАР: Аудит процессов обработки ПДн
📆 17 сентября в 11:00 по Мск встречаемся в эфире с Вероникой Нечаевой!
Разберём, как проверить реальные процессы обработки ПДн и сопоставить их с тем, что зафиксировано в документах.
Пройдём аудит по шагам:
🔵 как определить периметр и выбрать процессы для проверки;
🔵 как собирать достоверную информацию о фактической обработке ПДн;
🔵 как проследить движение данных между сотрудниками, ИТ-системами и подрядчиками;
🔵 как сопоставить фактическую обработку с политикой, уведомлением Роскомнадзора, согласиями и договорами;
🔵 как фиксировать расхождения и оценивать их значимость;
🔵 как понять, что можно проверить своими силами, а где уже нужна профильная экспертиза.
На примере одного процесса покажем, как проходит аудит и на какие детали обращает внимание эксперт при проверке.
☝️Отдельно обсудим, когда для ведения процессов достаточно внутренних ресурсов и Excel, а когда уже нужны специализированные инструменты.
P.S. 🎁 А еще Вероника расскажет, как получить доступ к записи вебинара «Модель угроз» ❤️
➡️ РЕГИСТРАЦИЯ
#вебинар | 1 257 |
| 10 |  💻 QoS-классы в Kubernetes: как определяется приоритет подов
Каждый под в кластере получает класс качества обслуживания — QoS class.
kubelet вычисляет его сам, исходя из того, как в поде описаны requests и limits.
QoS-класс влияет на приоритет вытеснения подов при нехватке памяти на ноде.
👑 Guaranteed
Самый высокий приоритет.
— У каждого контейнера в поде заданы requests и limits для CPU и памяти
— Для каждого ресурса requests равны limits
— Правило распространяется и на init-контейнеры
resources:
requests:
cpu: "1"
memory: "1Gi"
limits:
cpu: "1"
memory: "1Gi"
Такие поды вытесняются последними и получают oom_score_adj: -997 — ядро убивает их процессы в самую последнюю очередь.
Подходит для БД, брокеров очередей и всего, что нельзя терять при скачке нагрузки на соседей.
🥈 Burstable
Промежуточный класс.
Хотя бы у одного контейнера должен быть задан request или limit по CPU или памяти, но до критериев Guaranteed под не дотягивает.
resources:
requests:
cpu: "200m"
memory: "256Mi"
limits:
memory: "1Gi"
Под может забирать ресурсы сверх requests, пока они свободны на ноде. Но при нехватке памяти он попадает под вытеснение раньше Guaranteed. Внутри класса порядок тоже не случайный: первыми уходят поды, которые потребляют больше, чем запросили.
Самый частый класс в реальных кластерах и разумный выбор по умолчанию для stateless-приложений.
🎭 BestEffort
Ни у одного контейнера в поде не указано ни одного request или limit.
# resources не задан вовсе
Такой под планируется куда угодно и потребляет всё, до чего дотянется. При нехватке памяти на ноде он уходит первым, а его oom_score_adj равен 1000 — максимальный приоритет для OOM Killer.
Годится для разовых задач, где потеря пода ничего не стоит, и категорически не годится для продакшн-сервисов.
➡️ Важные нюансы
— QoS-класс вычисляется один раз при создании пода и меняется только вместе с пересозданием
— Классы влияют на вытеснение по памяти; CPU при превышении лимита не убивает под, а троттлит его
— Guaranteed не защищает от аппаратного сбоя ноды и от вытеснения по нехватке места на диске
— Один контейнер без resources внутри многоконтейнерного пода опускает весь под до Burstable
#заметкиИнженера | 1 057 |
| 11 |  ⏳ systemd .timer — штатный планировщик задач в systemd, альтернатива cron.
Таймер активирует полноценный .service. Каждый запуск попадает в journald, получает свой cgroup, лимиты по памяти и CPU, а также зависимости — задачу можно привязать к готовности сети или базы.
➡️ Пример
/etc/systemd/system/backup.service:
[Unit]
Description=Backup job
[Service]
Type=oneshot
ExecStart=/usr/local/bin/backup.sh
/etc/systemd/system/backup.timer
[Unit]
Description=Run backup daily
[Timer]
OnCalendar=*-*-* 03:00:00
Persistent=true
[Install]
WantedBy=timers.target
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now backup.timer
Включается таймер, а не сервис.
➡️ Расписание
Календарное, через OnCalendar= — формат DayOfWeek Year-Month-Day Hour:Minute:Second:
— *-*-* 03:00:00 — ежедневно в 3 ночи
— Mon..Fri 09:00 — по будням
— *:0/15 — каждые 15 минут
— daily, weekly, hourly — сокращения
➡️ Монотонное, от событий
— OnBootSec= — через N после загрузки
— OnUnitActiveSec= — через N после прошлого запуска
Связка OnBootSec=5min + OnUnitActiveSec=1h даёт запуск через пять минут после старта и дальше каждый час.
➡️ Полезные директивы
— Persistent=true — пропущенный запуск (машина была выключена) отработает после загрузки. В cron такого нет
— RandomizedDelaySec=300 — случайный разброс, спасает от одновременного старта на сотне нод
— AccuracySec=1s — точность, по умолчанию минута
— Unit= — запустить юнит с другим именем
Для разовой мелочи cron по-прежнему быстрее.
Там, где нужны логи, лимиты ресурсов и порядок запуска, таймеры выигрывают.
#линуксятина | 993 |
| 12 |  🖥 smartctl — утилита из пакета smartmontools для чтения диагностических данных накопителя через S.M.A.R.T.
Диск часто предупреждает о скором отказе заранее: растёт число переназначенных секторов и ошибок чтения, повышается температура. smartctl помогает увидеть эти признаки до того, как дисковый массив перейдёт в состояние отказа.
S.M.A.R.T. — это встроенная в накопитель система диагностики. Она собирает данные о его состоянии, а smartctl выводит их в понятном виде
➡️ Основные команды
# Общая информация
sudo smartctl -i /dev/sda
# Краткая оценка состояния
sudo smartctl -H /dev/sda
# Таблица показателей
sudo smartctl -A /dev/sda
# Полный отчёт
sudo smartctl -a /dev/sda
# Запуск короткого самотеста
sudo smartctl -t short /dev/sda
# Результаты самотестов
sudo smartctl -l selftest /dev/sda
➡️ На что смотреть у HDD
— Reallocated_Sector_Ct — переназначенные секторы. Рост значения — повод менять диск;
— Current_Pending_Sector — секторы, которые не читаются, но ещё не переназначены;
— Offline_Uncorrectable — неисправимые ошибки;
— UDMA_CRC_Error_Count — ошибки передачи данных. Причина может быть в кабеле или дисковой корзине;
— Power_On_Hours — наработка;
— Temperature_Celsius — температура.
➡️ У SSD дополнительно проверяют
— Wear_Leveling_Count — износ ячеек;
— Media_Wearout_Indicator — износ памяти NAND;
— Total_LBAs_Written — общий объём записанных данных.
➡️ У NVMe основные показатели
— percentage_used — израсходованный ресурс;
— available_spare — резерв запасных блоков;
— media_errors — ошибки носителя;
— critical_warning — критические предупреждения.
😎 Главное — смотреть не только на текущее значение, но и на его изменение. Если число проблемных секторов или ошибок растёт, диск лучше заменить планово, не дожидаясь отказа.
#линуксятина | 1 021 |
| 13 |  ⚠️ Что делать после категорирования объекта КИИ
После присвоения категории объект становится частью живого контура: его нужно не только описать в документах, но и постоянно контролировать в эксплуатации.
Важно понимать:
🔵 что входит в контур объекта и кто за него отвечает;
🔵 кто имеет доступ и на каком основании;
🔵 какие изменения в инфраструктуре могут повлиять на работу системы;
🔵 как команда узнаёт о сбое, атаке или ошибке;
🔵 где хранятся резервные копии и как будет проходить восстановление;
🔵 когда нужно пересматривать сведения по объекту.
👉 Что меняется после категорирования объекта КИИ и какие требования 187-ФЗ важно учесть дальше — разобрали в новом материале.
#статья | 1 007 |
| 14 |  🐧 nftables — современный фреймворк для фильтрации пакетов и NAT в Linux, пришедший на смену связке iptables/ip6tables/arptables/ebtables.
Зачем менять iptables на nftables
— Единый синтаксис для IPv4, IPv6, ARP и Ethernet-фреймов вместо четырёх отдельных утилит
— Правила применяются атомарно — нет промежуточного состояния с частично применённым набором
— Встроенные структуры данных (sets, maps) вместо десятков однотипных правил
— Меньше накладных расходов на большом количестве правил за счёт более эффективной модели обработки в ядре
🟡 Структура: таблицы → цепочки → правила
— Таблица (table) — контейнер верхнего уровня, привязан к семейству адресов: ip, ip6, inet (сразу для v4 и v6), arp, bridge, netdev
— Цепочка (chain) — набор правил внутри таблицы. Бывает базовой (base chain, подключена к хукам ядра) или обычной
— Правило (rule) — конкретное условие + действие (accept, drop, jump, counter и т.д.)
Хуки для базовых цепочек: prerouting, input, forward, output, postrouting — те же точки, что и в iptables, но привязка задаётся явно при создании цепочки.
🟡 Базовая структура набора правил
table inet filter {
chain input {
type filter hook input priority 0; policy drop;
ct state established,related accept
iifname "lo" accept
tcp dport 22 accept
}
}
— table inet filter — таблица для v4/v6 с именем filter
— chain input — базовая цепочка на хуке input, приоритет 0, политика по умолчанию — drop
— ct state established,related accept — разрешить пакеты уже установленных соединений
— tcp dport 22 accept — разрешить входящий SSH
🟡 Пример: NAT для проброса порта (DNAT)
table ip nat {
chain prerouting {
type nat hook prerouting priority -100;
tcp dport 8443 dnat to 10.0.0.5:443
}
chain postrouting {
type nat hook postrouting priority 100;
oifname "eth0" masquerade
}
}
Входящий трафик на порт 8443 перенаправляется на внутренний сервер 10.0.0.5:443, а masquerade подменяет исходящий адрес для трафика, уходящего через eth0 — типичная схема для VPS с внутренними сервисами за одним внешним IP.
🟡 Полезные команды
nft list ruleset
nft -f /etc/nftables.conf
nft add table inet filter
nft flush ruleset
nftables — не косметическая замена iptables, а другая модель работы с пакетным фильтром: декларативная, атомарная и заметно менее многословная на нетривиальных наборах правил.
#линуксятина | 970 |
| 15 |  💻 HPA: автоскейлинг по метрикам
Horizontal Pod Autoscaler (HPA) — встроенный контроллер Kubernetes, который автоматически изменяет количество реплик Deployment, StatefulSet или ReplicaSet в зависимости от текущей нагрузки. Задача HPA — держать нагрузку на под в заданных рамках, не привлекая к этому человека.
🔺 HPA работает в цикле (по умолчанию — раз в 15 секунд):
— Получает текущие метрики из metrics-server (или внешнего адаптера метрик, если используются custom/external metrics)
— Сравнивает текущее значение метрики со значением, заданным в спецификации HPA
— Вычисляет желаемое количество реплик по формуле:
desiredReplicas = ceil(currentReplicas * (currentMetricValue / desiredMetricValue))
— Обновляет поле replicas у целевого объекта (Deployment/StatefulSet)
Контроллер не действует резко: изменения сглаживаются, а между операциями масштабирования выдерживается пауза (stabilization window), чтобы избежать «дребезга» — постоянных колебаний числа реплик туда-обратно.
🔺 Источники метрик
— Resource metrics — CPU и память пода, собираются через metrics-server. Базовый и самый распространённый вариант.
— Custom metrics — метрики приложения (например, число запросов в очереди), поставляются через Prometheus или аналогичный адаптер.
— External metrics — метрики внешних систем, не привязанные к объектам Kubernetes
Минимальная настройка
Предполагается, что для пода заданы resources.requests.cpu — без них HPA не сможет посчитать процент утилизации.
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: web-app-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: web-app
minReplicas: 2
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 70
Частые ошибки
— Отсутствие requests у контейнеров — метрика Utilization считается относительно запроса ресурсов, без него HPA не сработает
— Слишком узкий диапазон minReplicas–maxReplicas — контроллеру физически негде масштабироваться
— Игнорирование stabilization window при настройке — резкие пики нагрузки могут вызывать частые колебания без её корректной настройки в behavior
— Использование HPA и VPA на одних и тех же метриках ресурсов одновременно — контроллеры начинают конфликтовать между собой
HPA закрывает базовый сценарий эластичности — реакцию на изменение нагрузки без ручного вмешательства. Для более тонких сценариев (масштабирование по внешним очередям, множественные метрики, кастомная логика) конфигурация расширяется, но принцип остаётся тем же: контроллер сравнивает текущее состояние с целевым и приводит систему к балансу.
#заметкиИнженера | 673 |
| 16 |  Как ИИ-агенты снижают нагрузку: кейсы
👨💻Переход к агентам начинается с осознания, что ИИ – лишь инструмент, а не универсальное решение. Вместо того чтобы держать 10 вкладок Claude Code в браузере, DevOps-инженер Евгений Дехтярёв создал автономную систему на базе оркестратора Paperclip и моделей Claude (Opus/Sonnet).
Ниже мы описали, как агенты справляются с задачами команды из 50 разработчиков и менеджеров.
⏺Рутина под ключ
На практике агенты отлично справляются с рутиной для оптимизации времени и ресурсов. Так, Claude Code самостоятельно создает техническое задание с соблюдением логики и контекста и по нему выполняет простую инфраструктурную задачу.
За месяц 34 тикета были отданы агентам:
⁃ GitLab CI/ Runners – 7
⁃ Kubernetes – 6
⁃ Storage/S3 – 6
⁃ Базы данных – 6
⁃ VM lifecycle – 4
⁃ Бэкапы. Домены – 4
⁃ Мониторинг (Grafana) – 1
⏺Разбор алертов
Получив RO доступ к stage- и prod-средам, а также общий контекст системы, SRE-агент запускает разбор ошибок в системе оповещений. После диагностики он ставит гипотезу о первопричине ошибки и сообщает о результатах в тредах Slack-каналов. Так, разработчики сразу видят RCA и могут сразу приступить к внесению изменений.
⏺FinOps по нескольким облакам
Для оптимизации облачных расходов команда должна держать руку на пульсе и обосновывать каждое техническое решение. Агент-аналитик упрощает ведение отчетности, собирает биллинг по всем провайдерам. С его помощью Евгений обнаружил подключенные мониторинг и логирование от Google. После отказа от сервисов команда сэкономила 400$ ежемесячно.
👀Подробнее о ролях и задачах агентов, подводных камнях в работе – в записи выступления.
#devops #ai #агенты #кейс | 702 |
| 17 |  ⚙️ jq и yq — два похожих инструмента для работы со структурированными данными прямо в терминале: jq для JSON, yq для YAML.
Оба решают одну и ту же боль — вытащить, отфильтровать или изменить нужное поле из структуры данных без написания скрипта.
🟢 jq — Принимает JSON на входе, применяет фильтр-выражение, отдаёт результат — тоже JSON (или текст).
Базовый синтаксис:
команда | jq 'фильтр'
Пример исходных данных (response.json):
{
"status": "ok",
"pods": [
{"name": "nginx-1", "ready": true, "restarts": 0},
{"name": "nginx-2", "ready": false, "restarts": 5}
]
}
Достать конкретное поле:
cat response.json | jq '.status'
"ok:"
Пройтись по массиву и вытащить имена:
cat response.json | jq '.pods[].name'
"nginx-1"
"nginx-2"
Фильтрация по условию:
cat response.json | jq '.pods[] | select(.ready == false)'
{
"name": "nginx-2",
"ready": false,
"restarts": 5
}
🟢 yq — по духу — тот же jq, только для YAML синтаксис фильтров почти идентичен jq.
Пример файла (deployment.yaml):
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx
spec:
replicas: 3
template:
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.25
Достать значение:
yq '.spec.replicas' deployment.yaml
3
Сменить образ контейнера:
yq -i '.spec.template.spec.containers[0].image = "nginx:1.27"' deployment.yaml
🟢 jq и yq — база для любого, кто работает с API, Kubernetes или CI/CD: они превращают ручной разбор JSON/YAML в одну команду, которую легко засунуть в скрипт.
#линуксятина | 810 |
| 18 |  💻 PV, PVC и StorageClass: как под получает диск в Kubernetes
Контейнеры по умолчанию эфемерны — при перезапуске пода всё содержимое файловой системы исчезает. Для баз данных, очередей и любых сервисов с состоянием это неприемлемо, поэтому в Kubernetes существует отдельная модель работы с хранилищем, отвязанная от жизненного цикла пода.
🔺Persistent Volume (PV)
— Объект кластера, описывающий конкретный кусок хранилища: диск в облаке, LUN, NFS-шару или локальный volume.
— Существует независимо от пода — создаётся и удаляется отдельно, имеет свой жизненный цикл.
— Содержит параметры реального хранилища: размер, режим доступа, драйвер, точки монтирования.
🔺Persistent Volume Claim (PVC)
— Запрос приложения на хранилище: «нужно 10Gi с доступом ReadWriteOnce».
— PVC не знает, где физически лежат данные — это уровень абстракции для разработчика.
— Kubernetes сопоставляет PVC с подходящим PV (bind), и только после этого том можно смонтировать в под.
🔺 StorageClass
— Описывает «класс» хранилища и параметры его создания: тип диска, зону, файловую систему, политику удаления.
— Позволяет не создавать PV вручную — при появлении PVC с указанным StorageClass том создаётся автоматически.
— Именно StorageClass связывает Kubernetes с конкретным драйвером хранилища через CSI.
🔺 CSI (Container Storage Interface)
— Стандартизированный API, через который Kubernetes общается с системами хранения без встроенной поддержки в ядре kubelet.
— Каждый провайдер (Ceph, облачный диск, NFS и т.д.) поставляет свой CSI-драйвер как набор подов в кластере.
— Драйвер отвечает за создание, подключение (attach) и монтирование (mount) томов по запросу Kubernetes.
Как это работает вместе (динамическое провижининг)
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: data-pvc
spec:
storageClassName: fast-ssd
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 10Gi
— Приложение создаёт PVC с указанием StorageClass.
— Контроллер провижининга (часть CSI-драйвера) видит PVC без привязанного PV и создаёт новый PV через API стораджа.
— Kubernetes связывает созданный PV с PVC (bind).
— Под с этим PVC планируется на узел, kubelet через CSI-драйвер выполняет монитрование тома.
Без CSI и динамического провижининга администратору пришлось бы вручную создавать PV под каждый запрос приложения. Эта связка убирает ручной шаг и делает хранилище таким же декларативным ресурсом, как Deployment или Service.
#заметкиИнженера | 768 |
| 19 |  🖥 ip / iproute2 — стандарт для управления сетью в современном Linux.
Пришёл на смену устаревшему net-tools (ifconfig, route, arp), которые давно не входят в базовую установку большинства дистрибутивов. Всё, что раньше делалось десятком разных утилит, теперь собрано в одной команде с единым синтаксисом.
🟣 Как устроено?
Команда ip работает по схеме:
ip [объект] [команда]
Где объект — это то, чем управляем (link, addr, route, neigh и т.д.), а команда — действие над ним (show, add, del, set).
🟣 Основные объекты
link — сетевые интерфейсы (физические и виртуальные)
address (a) — IP-адреса на интерфейсах
route (r) — таблица маршрутизации
neighbour (n) — ARP/NDP-таблица (соседи)
rule — правила policy routing
netns — сетевые неймспейсы
🟣 Примеры команд
Посмотреть список всех интерфейсов:
ip link show
Поднять/выключить интерфейс:
sudo ip link set eth0 up
sudo ip link set eth0 down
Посмотреть адреса на интерфейсах:
ip addr show
1: eth0: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500
inet 192.168.1.10/24 brd 192.168.1.255 scope global eth0
Добавить маршрут:
sudo ip route add 10.0.0.0/24 via 192.168.1.1 dev eth0
Добавить маршрут по умолчанию:
sudo ip route add default via 192.168.1.1
Удалить маршрут:
sudo ip route del 10.0.0.0/24
✔️ iproute2 — это единый интерфейс ко всему сетевому стеку ядра: линки, адреса, маршруты, правила, туннели, неймспейсы. Знание ip вместо разрозненных legacy-утилит экономит время.
#линуксятина | 883 |
| 20 |  📝 Шпаргалка по Logging, Tracing и Metrics.
Помогает понять, как устроен мониторинг в распределённых системах: что измерять, где искать события и как восстанавливать путь запроса между сервисами.
➡️ Три компонента мониторинга
— Metrics (метрики)
Числовые показатели системы во времени: загрузка CPU и памяти, RPS, задержка, процент ошибок, количество запросов, доступность сервисов. Метрики хорошо подходят для дашбордов, алертов и быстрой оценки состояния системы.
— Logging (логирование)
События, которые происходят внутри приложения или инфраструктуры: ошибки, предупреждения, действия пользователя, сбои интеграций, системные сообщения. Логи помогают разбирать конкретные инциденты и понимать, что произошло внутри сервиса.
— Tracing (трассировка запросов)
Путь одного запроса через несколько сервисов. Особенно полезно в микросервисной архитектуре, где один пользовательский запрос может пройти через API, очередь, базу данных и несколько внутренних сервисов.
➡️ Как это обычно собирается
— Метрики сервисов отправляются в базы данных для мониторинга: Prometheus, InfluxDB, VictoriaMetrics
— Логи собираются с хостов и приложений, затем передаются в хранилище и систему анализа: Logstash, Elasticsearch, Kibana.
— Трейсы собираются через OpenTelemetry: SDK, API, auto instrumentation и OTel Collector.
— Дальше данные можно передавать в разные системы анализа и визуализации: Grafana, DataSet, Lightstep, Honeycomb, Jaeger.
➡️ Где что использовать
➡️ метрики — чтобы быстро увидеть состояние системы;
➡️ логи — чтобы разобрать конкретную ошибку;
➡️ трейсы — чтобы проследить путь запроса между сервисами;
➡️ OpenTelemetry — чтобы стандартизировать сбор телеметрии и сохранить свободу выбора инструментов. - вот это лишнее, потому что тоже самое что и трейсы, но по факту это инструмент для трейсов.
В рабочей системе эти три слоя обычно используются вместе: метрики показывают отклонение, логи дают детали, а трейсы помогают найти участок, где запрос начал тормозить или завершился ошибкой.
#полезное | 915 |
