DevOps Portal | Linux

KEDA GPU Scaler — это внешний scaler для KEDA, который получает метрики NVIDIA GPU через NVML и автоматически масштабирует vLLM, Triton, training jobs и кастомные inference-нагрузки без необходимости использовать Prometheus. https://github.com/pmady/keda-gpu-scaler 👉 DevOps Portal

Уже очевидно, что ВАЙБКОДИНГ — главный навык ближайших лет Посмотрите сами. ИИ уже забирает на себя работу целых команд: пишет код, закрывает задачи джунов и позволяет стартапам запускать продукты в 2–3 раза меньшим составом. То, на что раньше нужны были несколько разработчиков, сегодня всё чаще делает один человек с ИИ-агентами. И это только начало. Те, кто освоит вайбкодинг сейчас, смогут быстрее запускать проекты, автоматизировать огромный объём работы, увереннее конкурировать на рынке и зарабатывать больше тех, кто продолжает делать всё вручную. Начать с нуля поможет канал Вайб-кодинг. Там ребята круглосуточно мониторят более 320 российских и зарубежных источников и публикуют только главное: релизы, инструменты, гайды, курсы и практические кейсы. Подписывайтесь, нас уже 50 тысяч: @vibecoding_tg

K8up – это Kubernetes Operator, который позволяет: - Делать бэкапы всех PVC с режимом доступа ReadWriteMany или с определённым label - Запускать отдельные бэкапы по требованию - Настраивать регулярный запуск бэкапов по расписанию И многое другое ➜https://k8up.io/ 👉 DevOps Portal

Gang Scheduling в Kubernetes Это одна из ключевых концепций в MLOps Фреймворки для deep learning (TensorFlow, PyTorch и т. д.) требуют, чтобы во время обучения были запущены все воркеры. Допустим, training job требует 8 воркеров, каждый из которых запрашивает по 1 GPU. В Kubernetes-кластере свободно только 5 GPU. Без gang scheduling стандартный scheduler обрабатывает каждый Pod независимо. В результате 5 worker Pod'ов будут запланированы, а ещё 3 останутся в статусе Pending. При этом 5 запущенных воркеров фактически не смогут начать обучение. GPU будут заняты, пока система ждёт оставшиеся воркеры. При использовании gang scheduling scheduler сначала проверяет, достаточно ли ресурсов для запуска всего training job. Если ресурсов хватает, все worker Pod'ы планируются одновременно. Если нет — не планируется ни один Pod. Пять свободных GPU остаются доступными для других job'ов. Это можно назвать подходом – «всё или ничего». В первую очередь gang scheduling позволяет избежать неэффективного использования GPU из-за частично запланированных распределённых workload'ов. Kubeflow Trainer поддерживает gang scheduling из коробки через podGroupPolicy. Он работает с установленными в кластере плагинами для gang scheduling, например Coscheduling. 👉 DevOps Portal

Как понять, подходит ли вам информационная безопасность? Не увольняясь. Не покупая дорогой курс. Не тратя месяцы на изучение теории.   Мы с ТОП экспертом проведём бесплатный вебинар «Как системному администратору перейти в информационную безопасность?» и покажем, как выглядит работа аналитика SOC изнутри.   Вы узнаете: ❓ какие задачи решает аналитик SOC каждый день; ❓ чем его работа отличается от системного администрирования; ❓ какие знания у вас уже есть; ❓ что нужно изучить для перехода; ❓ с чего действительно стоит начать.   🎁 А если останетесь с нами до конца, получите бесплатный мини-курс и сможете попробовать себя в роли аналитика SOC на примерах логов и реальных сценариев.   📅 Дата: 27.08.26 19:00 👉 Зарегистрироваться тут   До вебинара вы можете оценить текущий уровень знаний и получить карту развития по направлениям информационной безопасности. 📋 Пройти Диагностический тест   Реклама. ИП Кириллова Наталья Викторовна, ИНН 691207795912

Xata — Kubernetes-native платформа для Postgres, предназначенная для запуска большого количества баз данных. Поддерживает copy-on-write ветвление, scale-to-zero, автоскейлинг, высокую доступность (HA), бэкапы, REST API, CLI и RBAC. https://github.com/xataio/xata 👉 DevOps Portal

Один раз настроить CI/CD по мануалу и понять, как это работает — разные вещи. Мануал ведёт за руку: вот команда, вот результат. Стоит отклониться от сценария — и уже непонятно, что сломалось и почему. 🎇На курсе «Основы DevOps» от Codeby не рассказывают, что такое DevOps, сразу работают руками: Linux и Bash как основа, потом Git, Ansible, Terraform. Дальше — контейнеризация, Docker, Kubernetes с хранилищем и масштабированием, Helm. CI/CD через Jenkins и GitHub Actions. В финале изучаете мониторинг, логирование, распределённый трейсинг. 31 тема, 7 модулей. Каждый инструмент закрепляется практическими задачами в инфраструктуре. 🪧Подходит, если уже в IT и хотите системно закрыть DevOps, а не просто добавить строчку в резюме. Старт курса 14 сентября ➡️ Посмотреть программу курса и записаться ✉️Бесплатная консультация: @CodebyAcademyBot

Изучите основы Kubernetes Ingress за 7 минут В этом подробном материале разберём: * Что такое Kubernetes Ingress? * Как работает Kubernetes Ingress? * Что такое Ingress Controller? * Как работает Ingress Controller? * Архитектуру Ingress и Ingress Controller https://devopscube.com/kubernetes-ingress-tutorial/ Примечание: хотя Ingress по-прежнему остаётся самым распространённым вариантом, Kubernetes постепенно движется в сторону Gateway API для более продвинутого и гибкого управления трафиком. Если сначала разобраться с Ingress, освоить Gateway API будет значительно проще. 👉 DevOps Portal

Kubernetes Job и JobSet: в чём разница Разбираемся Job/CronJob запускает одну конкретную batch-нагрузку. Например: ETL-задачу, резервное копирование, генерацию отчётов и т. д. JobSet, в свою очередь, запускает несколько скоординированных Job как единую распределённую нагрузку. Каждая Job в наборе может иметь собственный шаблон Pod и связанные с ним настройки, но весь набор при этом работает как единое целое. Под капотом JobSet запускает дочерние Job в индексированном режиме. Это означает, что каждый Pod получает стабильный индекс и hostname, например worker-0, worker-1 и т. д. Кроме того, JobSet создаёт headless-сервис, через который Pod могут обнаруживать друг друга. Основной сценарий использования JobSet — нагрузки AI/ML и HPC. Например, в Kubeflow Trainer JobSet используется для запуска распределённого обучения моделей. 👉 DevOps Portal

Kubeswitch — CLI-инструмент, который упрощает переключение между разными контекстами kubectl. Kubeswitch можно использовать как полноценную замену kubectx. ➜ https://github.com/danielfoehrKn/kubeswitch 👉 DevOps Portal

Разбираем MLflow на практических примерах Вот разбор про MLOps, где рассмотрели MLflow — один из ключевых инструментов в MLOps. В материале: - Что такое трекинг экспериментов - Как устроена архитектура MLflow - Развёртывание MLflow в Kubernetes — практика - Локальное обучение модели для прогнозирования оттока сотрудников и трекинг запусков через MLflow — практика - Регистрация моделей и управление ими в MLflow Model Registry И многое другое. https://newsletter.devopscube.com/p/mlfow 👉 DevOps Portal

🔍Тестовое собеседование с Head of DevOps уже завтра 4 августа(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle DevOps-разработчика. Как это будет: 📂 Александр Хренников, Head of DevOps в KTS с опытом 14+ лет, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Александр будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять, чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Александру Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для DevOps-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_devops_bot Реклама. О рекламодателе.

Трекинг экспериментов в MLOps В машинном обучении при каждом обучении модели создаётся новый запуск обучения. Эксперимент - это набор таких запусков. Трекинг экспериментов - это автоматическое логирование важной информации о каждом запуске обучения. Например, во время каждого запуска обучения ML-модели сохраняются следующие данные: - Параметры: алгоритм, гиперпараметры, версия датасета. - Метрики: точность, F1-мера, время обучения. - Артефакты: файл модели, файлы окружения и другие материалы. - Метаданные: информация о расположении артефактов, сигнатура модели, пример входных данных, пользовательские метаданные и другое. Это похоже на то, как в CI-системах отслеживаются SHA коммита, номер сборки, логи и другие данные. Трекинг экспериментов выполняет ту же задачу для запусков обучения моделей машинного обучения. Поэтому запуск обучения без трекинга - это как CI-сборка без истории сборок. Самый распространённый инструмент для трекинга экспериментов - MLflow. 👉 DevOps Portal

KubeGUI — десктопное приложение с графическим интерфейсом для управления Kubernetes-кластерами, визуализации ресурсов и работы с ними. ➜ https://github.com/gerbil/kubegui 👉 DevOps Portal

С Днём сисадмина — праздником тех, кто держит прод в проде На ежегодном слёте сисадминов записали интервью: спросили, что в работе любят больше всего и как справляются со стрессом. Помогает и банальное: в Яндекс 360 управление сотрудниками, доступами и сервисами собрано в одной админке. 👉 DevOps Portal

🍻 Сегодня отмечается день системного администратора 🍻 Ежегодно в последнюю пятницу июля мир отмечает праздник людей, благодаря которым компьютеры работают, сети не падают, а проблемы решаются до того, как мы о них узнаем. В 2026 году этот день выпал на 31 июля. Поздравляем всех сисадминов с праздником! @linuxos_tg

В этой статье рассказывается, как спроектировать ИИ-агента для SRE-задач, который анализирует алерты, логи, данные Kubernetes, ранбуки, деплои и сигналы систем наблюдаемости, чтобы диагностировать инциденты и предлагать безопасные действия. Читайте тут 👉 DevOps Portal

Большинство считает, что Kubernetes Gateway API предназначен только для Ingress. Но это не так. Gateway API также умеет управлять east-west-трафиком – то есть взаимодействием между сервисами. Разберёмся, как это работает Для начала нужно понять, что такое инициатива GAMMA. GAMMA — Gateway API for Mesh Management and Administration Изначально Gateway API был разработан для управления ingress-трафиком. То есть трафиком, который поступает извне кластера к сервисам внутри него – это сценарий north-south. GAMMA расширяет возможности Gateway API на внутренний трафик service mesh – то есть на east-west-трафик. Это означает, что одни и те же ресурсы Gateway API можно использовать как для Ingress, так и для service mesh. Но есть важное отличие 👇 Обычно при использовании таких ресурсов Gateway API, как HTTPRoute, GRPCRoute и других, в качестве parentRef указывается Gateway. Именно Gateway является точкой входа, которой принадлежат IP-адрес и порты, принимающие трафик извне кластера. Однако в подходе GAMMA при настройке mesh-трафика ресурсы Gateway API, например HTTPRoute, могут использовать в качестве parentRef не Gateway, а Service. После этого HTTPRoute определяет, как должен маршрутизироваться трафик, поступающий на этот Service: распределение по весам, разделение трафика и другие правила. Схема прохождения трафика выглядит так: client → общий Service (backend) → Services отдельных версий (backend-v1, backend-v2) → pods При этом нельзя использовать паттерн «общий Service + subsets», как в связке Istio VirtualService и DestinationRule. Причина в том, что Gateway API проектируется как единый стандарт, который должен работать с разными реализациями service mesh, включая Istio, Linkerd и другие. 👉 DevOps Portal

• Друзья, пришло время провести очередной конкурс. На этот раз мы разыгрываем бумажную версию книги "The Ultimate Kali Linux Book" - это новое издание книги по изучению Kali Linux, которое перевели на русский язык. • К слову, книга содержит более 800 страниц информации и будет полезна как новичкам, так и опытным специалистам. • Итоги подведём 8 августа в 10:00, при помощи бота, который рандомно выберет 8 победителей. Доставка для победителей бесплатная в зоне действия СДЭК. Удачи ❤ Для участия нужно: 1. Быть подписанным на наш канал: Infosec. 2. Подписаться на канал наших друзей: Мир Linux. 3. Нажать на кнопку «Участвовать»; 4. Ждать результат. Бот может немного подвиснуть — не переживайте! В таком случае просто нажмите еще раз на кнопку «Участвовать». #Конкурс

Вышел годный инструмент, который помогает изучать Linux на практике Shell Gym – интерактивный тренажёр командной строки Linux, созданный на основе многолетнего опыта преподавания. По сути, автор выделил ядро iximiuz Labs и превратил его в отдельный демон. https://github.com/iximiuz/shellgym 👉 DevOps Portal