DevOps Portal | Linux

Большинство инструментов безопасности для Kubernetes лишь уведомляют о проблеме уже после того, как она произошла. KubeArmor работает иначе. Это опенсорсный инструмент безопасности, который на уровне ядра контролирует, какие процессы могут запускаться, к каким файлам можно обращаться и какие сетевые запросы разрешены внутри ворклоадов. Вместо простого алерта он блокирует действие ещё до его выполнения. Что умеет KubeArmor — Блокирует неожиданный запуск процессов или доступ к файлам внутри пода ещё до того, как это произойдёт. — Применяет принцип минимально необходимых прав с помощью вайтлистинга процессов и сетевых подключений для каждого ворклоада. — Ограничивает доступ к чувствительным путям, например к бандлам сертификатов и секретам, чтобы их нельзя было прочитать или изменить. — Применяет политики харденинга, сопоставленные с MITRE, CIS и STIG, без необходимости писать их самостоятельно. — Обеспечивает детальную видимость происходящего в рантайме с помощью eBPF, включая информацию о подах, контейнерах и неймспейсах. https://github.com/kubearmor/KubeArmor 👉 DevOps Portal

Нативные sidecar-контейнеры в Kubernetes

Sidecar — это вспомогательный процесс, который запускается рядом с основным приложением. Такой паттерн удобен, когда дополнительную функциональность лучше подключить отдельно: например, сетевой прокси, сборщик и отправщик логов, коллектор метрик или агент, который загружает секреты.

Основная сложность - правильно управлять жизненным циклом sidecar-контейнера: он должен запускаться раньше приложения, продолжать работать вместе с ним, перезапускаться при неожиданном завершении и останавливаться только после завершения самого приложения. Раньше для реализации паттерна sidecar приходилось писать собственные скрипты, но нативная поддержка sidecar-контейнеров в Kubernetes через init-контейнеры с restartPolicy: Always заметно упростила этот процесс. В этом практическом туториале рассказывают, как работают нативные sidecar-контейнеры в Kubernetes, чем они отличаются от обычных и init-контейнеров, а также как попрактиковаться в их использовании на нескольких реалистичных сценариях: https://labs.iximiuz.com/tutorials/kubernetes-native-sidecars 👉 DevOps Portal

У небольших команд GPU-запросы очень прикладные: прогнать модель, ускорить рендер, обработать тяжелые данные. Дальше DevOps раскладывает задачу на рабочие параметры — модель GPU, количество карт на сервер, срок запуска, питание, SLA, формат доступа к ресурсу. Крупные игроки резервируют GPU заранее и надолго, а под небольшую, но нагруженную задачу мощности надо искать. Из свежего, и пока мало кто в курсе — Московский кластер видеоигр и анимации начал сдавать в аренду выделенные GPU. Посмотрел, что там по конфигурации 👇 Из карт — H100 и RTX Ada 5000/6000, от 1 до 8 GPU на сервер, ресурс закрепляется за арендатором. Закрывает AI/ML, LLM, inference, 3D/Render, VDI. Если нужен не отдельный GPU-сервер, а колокейшн — там же от 1U до полной стойки 42U на 10 кВт (можно расширить до 20), два независимых ввода питания на стойку. Цены конкурируют с коммерческими ЦОДами — площадку субсидирует город. 👉 DevOps Portal

DevOps-инструмент недели: Inspektor Gadget При работе с Kubernetes возможности eBPF позволяют видеть каждый системный вызов (syscall) и каждый сетевой пакет на уровне ядра Linux. Но сама по себе эта информация не отвечает на главный вопрос: какому Pod, контейнеру или Namespace принадлежит событие? Именно эту проблему решает Inspektor Gadget — open-source инструмент для диагностики и отладки Kubernetes-кластеров и Linux-хостов на базе eBPF. Он автоматически связывает события ядра с объектами Kubernetes, что значительно упрощает поиск проблем. Что умеет Inspektor Gadget? В режиме реального времени отслеживает: • DNS-запросы; • TCP-соединения; • открытие файлов; • запуск процессов внутри контейнеров. Захватывает сетевые пакеты внутри любого контейнера с использованием фильтров в стиле tcpdump (pcap). Позволяет мгновенно обнаруживать: • OOM Kill; • потерю TCP-пакетов; • TCP Retransmissions; • другие проблемы на уровне ядра. Фильтрует события по имени Pod или контейнера, причём фильтрация выполняется непосредственно в ядре, что минимизирует накладные расходы. Помогает автоматически генерировать: • Seccomp Profiles; • Kubernetes NetworkPolicies • на основе реального поведения приложений во время выполнения.

Важно: Inspektor Gadget запускается как privileged DaemonSet, поскольку eBPF требует доступа к ядру Linux. Для многопользовательских кластеров рекомендуется использовать встроенные механизмы ограничения запуска отдельных gadgets.

GitHub: https://github.com/inspektor-gadget/inspektor-gadget 👉 DevOps Portal

🚀 Мечтаешь войти в DevOps, но не знаешь с чего начать? Это твой шанс! Привет, меня зовут Вячеслав Федосеев. Я работаю руководителем команды в DevOps, выступаю как спикер в учебном центре Слёрм и веду собственный проект DevOps Bootcamp. У себя в Telegram-канале я регулярно провожу прямые эфиры, публикую полезные статьи и лекции, а главное — отвечаю на вопросы и помогаю новичкам сделать первые шаги в профессии. Присоединяйтесь, чтобы не пропустить самое интересное! 👉 Канал: @devopsupgrade 🔥 Бонус для начинающих Вместе с командой Слёрм мы подготовили бесплатный мини-курс«Быстрый старт в DevOps». На нём разложим по полочкам главные темы, которые волнуют новичков: 👉 что такое DevOps, и как выстроить работу команды в рамках этой методологии; 👉 Kubernetes, Docker и т.д.: как базовые инструменты выстраивают работу в DevOps; 👉 DevOps и компания: как состыковать критерии успеха. ЗАБРАТЬ БЕСПЛАТНЫЙ КУРС

zeropod — это инструмент, который автоматически сохраняет состояние контейнеров на диск через заданное время после последнего TCP-подключения, позволяя быстро и бесшовно масштабировать их до нуля. https://github.com/ctrox/zeropod 👉 DevOps Portal

🤖 ИИ врёт в проде А ещё может ломать процессы, уводить данные не туда и уверенно предлагать неверные решения. ⭐️Слёрм запускает БЕСПЛАТНУЮ вечернюю школу «ИИ для инженеров: польза и риски». Это серия онлайн-занятий о том, как использовать ИИ в инженерной работе осознанно, безопасно и с понятной пользой. 🧩 Будем разбирать реальные инженерные сценарии: — как ИИ помогает DevOps-, SRE- и infrastructure-командам — как использовать LLM для алёртов, инцидентов, логов, тикетов и документации — где ИИ реально экономит время, а где создаёт новые риски — как проверять результат модели и не ловить галлюцинации в проде — что делать с безопасностью, данными, compliance и юридическими ограничениями — как встроить ИИ в рабочий процесс, а не просто иногда спрашивать у него команды. 🧩 В программе — шесть онлайн-занятий с практиками из ИТ: — ИИ для разбора метрик и шумных алёртов — автофикс проблем прода с ИИ — ИИ-агенты в бизнес-задачах — юридические риски использования ИИ — LLM в SOC и борьба с alert fatigue — инженерное мышление в эпоху LLM Школа подойдёт DevOps-, SRE-, infrastructure-, platform- и security-инженерам, а также всем, кто уже пробовал ИИ в работе и хочет понять, как использовать его системнее и безопаснее. 📅 Старт — 21 июля. 💸 Участие бесплатное, занятия проходят онлайн. 👉🏻 Узнать подробнее и зарегистрироваться в боте

Быстрый Linux-совет Нужен только один столбец из файла? Выполните:

cut -d',' -f2 ~/Desktop/members.csv

Команда cut извлекает из текстовых файлов указанные поля или символы. 👉 DevOps Portal

Linux для контейнеров: network namespaces Network namespaces позволяют Docker и Kubernetes создавать для приложений иллюзию, что они работают в отдельном сетевом окружении: с изолированным набором сетевых устройств, IP-адресов, правил роутинга и т.д. Разберитесь, как работают netns: https://labs.iximiuz.com/challenges/linux-network-namespace 👉 DevOps Portal

❗ Распространите ❗ Если метод проб и ошибок в карьере системного администратора перестал работать, пора выбрать новую стратегию. Академия Selectel как раз выпустила подборку из 30+ бесплатных курсов для разработчиков и сисадминов. Вы научитесь самостоятельно выстраивать эффективную работу с ИТ-инфраструктурой на базе операционной системы Linux, а также получите сертификат о прохождении. Эксперты регулярно делятся полезными материалами и новостями про администрирование и компьютерные сети в канале Академии Selectel. Подпишитесь 👉 https://t.me/+6ld3z72YgGgxNTQy Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFG4XPxu

Чем MLOps отличается от привычных DevOps-процессов? MLOps отличается от классических DevOps-процессов так же, как машинное обучение отличается от традиционной разработки ПО. Например: В SDLC мы управляем жизненным циклом кода. MDLC добавляет ещё два измерения — данные и модели. Поэтому в MLOps приходится отслеживать уже три компонента: код, данные и модели. В классическом DevOps вы работаете только с кодом. Именно поэтому MLOps-системы сложнее деплоить и сопровождать. Если вы DevOps-инженер и хотите прокачаться в MLOps, вот подробный гайд, в котором собрали практические рекомендации и опыт по развитию MLOps-навыков для DevOps-инженеров. Подробный роадмап: https://devopscube.com/devops-to-mlops/ Кроме того, понимание основ MLOps закладывает прочную базу, если в дальнейшем вы хотите перейти к LLMOps и AI Infrastructure. 👉 DevOps Portal

Нужно заглянуть внутрь образа контейнера, не запуская его? Один из самых практичных способов:

docker create --name tmp my-image
docker export tmp | tar -C rootfs -xf -

Эта комбинация команд позволяет получить файловую систему, максимально близкую к той, с которой стартовал бы контейнер. Во многих случаях этого вполне достаточно для отладки и простого анализа. Но если вам нужно извлечь образ контейнера в полноценный rootfs, который корректно сохранит все права доступа, владельцев файлов и расширенные атрибуты (xattrs), например, capabilities, sticky bits и т. д. — всё быстро становится гораздо сложнее. Вот несколько практических способов и описал все подводные камни здесь: https://labs.iximiuz.com/tutorials/extracting-container-image-filesystem 👉 DevOps Portal

🇷🇺 Разбираешься в радиочипах, оптике и связи? Забери до 1 000 000 рублей за свои инженерные навыки на турнире «Дронкон» 🇷🇺 «Сталинские Соколы» открывают регистрацию на 4-й Всероссийский турнир «Дронкон», который пройдет с 22 по 26 августа. Турнир пройдет по направлению: - Инженерное дело: навыки программирования, сборка электронного оборудования, беспроводная связь, оптические системы + стратегия «Битва Дронов»; Призовой фонд для победителей: 🥇место – 1 000 000 рублей 🥈место – 700 000 рублей 🥉место – 500 000 рублей Награда за 4-8 места - 100 000 рублей Пройди заочный онлайн-этап и получи путевку на очный этап турнира в Республику Татарстан! Перелет, питание, проживание - за счет организаторов. 🇷🇺 Подать заявку и узнать подробности 🇷🇺

Если вы знаете Terraform, значит, вы уже работали с DAG, даже если сами этого не осознавали. Когда дело доходит до MLOps, AI/ML или сложных пайплайнов, вам неизбежно придется работать с cloud-native инструментами, которые используют DAG в своих пайплайнах. Так что же такое Directed Acyclic Graph (DAG)? По сути, это описание всего вашего пайплайна, в котором определены все задачи, порядок их выполнения и зависимости между ними. Terraform уже использует эту концепцию. Перед выполнением terraform apply он автоматически строит граф зависимостей ресурсов (тот самый DAG). Именно благодаря этому Terraform знает, что сначала нужно создать VPC, а уже потом подсеть. Argo Workflows тоже использует DAG для построения сложных воркфлоу. Мы впервые познакомились с DAG в Airflow во время работы над MLOps-проектом. Сегодня такие инструменты, как Kubeflow, используют DAG на Python для оркестрации AI/ML-пайплайнов. Нужно ли DevOps-инженеру разбираться в этом? Да. Времена, когда можно было сказать: «Разработка - не моя зона ответственности», уже прошли. С современными AI-инструментами вы без труда сможете писать пайплайны на Python. Если хотите на практике разобраться с DAG, прочитайте материал про пайплайн Airflow + DVC в Kubernetes, где подробно объясняют, как работают Airflow и DAG с точки зрения DevOps-инженера. Подробнее: https://newsletter.devopscube.com/p/mlops-airflow-dvc-pipeline 👉 DevOps Portal

Десять CLI, SDK и Terraform-провайдеров — из одной OpenAPI-спецификации? 21 июля в 17:00 в новом выпуске реалити-проекта «Создавая облако» от MWS Cloud Platform технический руководитель платформы Дмитрий Новиков покажет, как устроена внутренняя кухня автоматизации облака. Что будет в эфире: • тотальный dogfooding: почему внутренние команды работают теми же инструментами, что и клиенты; • как устроен декларативный API: манифест → reconcile → desired state; • пять инструментов автоматизации — UI, CLI, Terraform, Golang SDK и Packer, — зачем нужен каждый; • как один кодогенератор из единой спецификации кормит десять артефактов; • почему Packer остаётся осознанным исключением и пишется руками. Выпуск будет интересен backend-разработчикам, DevOps- и SRE-инженерам, platform-инженерам, техническим лидам и архитекторам. ➡️ Зарегистрироваться

Если вы DevOps-инженер, не игнорируйте изучение AI-инфраструктуры в 2026 году 👇 На протяжении многих лет Kubernetes был основной платформой для запуска микросервисов. Но сегодня на той же основе Kubernetes работает уже новое поколение ворклоадов. * AI-пайплайны * сервинг моделей * распределённое обучение моделей * GPU-ворклоады * приложения на базе LLM И один из ключевых проектов в этой области — Kubeflow. Сегодня это cloud-native AI-платформа для разработки и эксплуатации GenAI, LLMOps, агентных AI-систем, распределённого обучения моделей и файнтюнинга foundation-моделей. В нашем недавнем дайджесте мы разобрали: * из чего состоит стек Kubeflow; * как работают Kubeflow Pipelines; * архитектуру KFP и процесс выполнения пайплайнов; * создание KFP-пайплайна с нуля в Kubernetes; * внутреннюю MLOps-платформу Cloudflare; и многое другое. Читать: https://newsletter.devopscube.com/p/kubeflow-pipelines 👉 DevOps Portal

🤖 AI-DevOps. Агентная инфраструктура на MCP — новый курс на Mentorix Хотите не бояться LLM-агентов, а безопасно ставить их на прод? Курс про то, как построить агента, который сам управляет инфраструктурой через протокол MCP — от первого JSON-RPC-сообщения до боевого on-call агента. ⚙️ Внутри: протокол MCP, JSON-RPC, свой MCP-сервер и клиент, агент в изолированной песочнице, безопасный вывод LLM-агентов в прод 🧩 Задания с автопроверкой + реальные Docker-лаборатории — пишете MCP-сервер и клиент своими руками 💻 Финальный проект: боевой on-call агент, управляющий инфраструктурой 🎓 Сертификат · доступ навсегда ▶️ Есть демо-уроки — попробовать можно бесплатно 🏷 −50% по промокоду AIDEVOPS50 — действует 48 часов 15 990 ₽ → 7 995 ₽ ➜ Забрать курс со скидкой ━━━━━━━━━━━━━━ Курс продвинутый — предполагает базу по Python, Docker и Linux. Если хотите подтянуть — на платформе есть бесплатные курсы: 🐍 Основы Python 🐳 Docker: первые шаги 🖥 Основы командной строки Linux 📚 Все бесплатные курсы Mentorix

CRI vs CNI vs CSI vs CDI в Kubernetes CRI (Container Runtime Interface) — интерфейс, через который kubelet взаимодействует с контейнерными рантаймами. CNI (Container Network Interface) — интерфейс, через который поды получают сетевое подключение. CSI (Container Storage Interface) — интерфейс, через который поды получают постоянное (persistent) хранилище. CDI (Container Device Interface) — интерфейс, через который поды получают доступ к аппаратным устройствам (NVIDIA, AMD, Intel). Главная идея здесь проста: Kubernetes определяет интерфейс, а вендоры реализуют плагины для него. 👉 DevOps Portal

Локальный сервис, например дев-сервер, можно выставить в публичный интернет через простой reverse SSH-туннель (ssh -R). Но если вы хотите контролировать, кто может открывать такой туннель и кто может получать доступ к опубликованному сервису, можно использовать Pomerium — опенсорсный инструмент, который будет терминировать ssh -R-сессии. Pomerium ставит OIDC-аутентификацию перед получившимся HTTPS-роутом и применяет access policies. Удобно для дев-боксов, CI-раннеров, on-call ноутбуков и хоумлабов, которые сидят за NAT. Посмотрите полный туториал от Nick Taylor, чтобы увидеть, насколько просто поднять рабочий пример: https://labs.iximiuz.com/tutorials/native-reverse-ssh-tunneling-with-pomerium-005bfe2a 👉 DevOps Portal

⚡️ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ АКЦИИ ЖАРКОЕ ЛЕТО

Таких условий больше не будет

Пора принимать решение. Вы можете дальше откладывать свое развитие на "когда-нибудь", а можете прямо сегодня забрать все необходимые для старта навыки и диплом установленного образца всего за 50 000 ₽ вместо 250 000 ₽ Забронировать место▶️@cyacademy_support Пять фундаментальных программ. Официальная профессия. Полный боевой арсенал. И всё это по цене 10 000₽ за каждый блок. Никто на рынке ИБ не отдает такой объем хард-скиллов за такие деньги:

🟦Диплом установленного образца (Системный администратор) - это не просто сертификат о прохождении, это официальный документ, который открывает двери в корп-сегмент и гарантирует железобетонный фундамент в Linux. 🟦Полная база пентеста (Red & Blue Team) - от сканирования инфраструктуры до сложных атак на Active Directory и веб-уязвимостей. Вы начинаете думать и действовать как профессиональный хакер. 🟦Взлом баз данных - глубокое понимание SQL-инъекций и архитектуры БД, чтобы доставать самые ценные активы компаний. 🟦AI-помощники на Python - автоматизация всей рутины. Пока другие работают руками, ваши ИИ-агенты парсят уязвимости и пишут отчеты, умножая ваш чек и скорость.

🟪SQL для хакера | Linux CyberPunk | HackerPoint 1 и 2 | AI-помощники на Python 👉 Забрать весь арсенал и Диплом прямо сейчас: @cyacademy_support