Docker простыми словами

eBPF: рентгеновское зрение для production Сервис замедлился, соединения обрываются, а привычные показатели указывают только на симптом. Чтобы найти настоящую причину, иногда нужно увидеть, что происходит глубже — на уровне ядра Linux. 23 сентября в 20:00 на открытом уроке курса «DevOps практики и инструменты» познакомитесь с eBPF — технологией, которая помогает исследовать сетевые события, производительность и безопасность работающей системы. На демонстрации вы увидите, как Cilium Hubble показывает сетевые взаимодействия и помогает находить проблемы с трафиком. С помощью Tetragon разберёте обнаружение подозрительной активности на уровне ядра. Также рассмотрите диагностику узких мест без остановки сервисов. Преподаватель объяснит архитектуру eBPF простыми словами — как программы безопасно запускаются в ядре, какие данные можно получать и почему этот подход расширяет возможности традиционного мониторинга. Вы поймёте, для каких задач eBPF действительно полезен, где он дополняет существующие средства наблюдаемости и когда его внедрение будет избыточным. 👉 Зарегистрируйтесь: https://vk.cc/d1LA8H Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Чат с вашими резюме. Присылайте резюме, чтобы HR вас увидела и ей(ему) было удобно с вами связаться. IT Резюме P.S сейчас там можно бесплатно «прожарить» свое резюме на предмет ошибок и обхода ATS

Что на самом деле делает `docker run -it` 🐳 Когда контейнеру нужен интерактивный shell, REPL или текстовый редактор, обычно запускают:

docker run -it ...

Но -i и -t делают разные вещи. - -i (--interactive) — оставляет STDIN открытым, чтобы процесс внутри контейнера мог получать ввод с клавиатуры. - -t (--tty) — создаёт pseudo-TTY, поэтому приложение ведёт себя как в обычном терминале. Вместе они дают полноценную интерактивную сессию:

docker run -it ubuntu bash

Без -i не будет нормального интерактивного ввода. Без -t приложение может работать, но без привычного терминального поведения: prompt, цветов, управления курсором и нормальной работы vim, top, less и других TTY-программ. Под капотом схема примерно такая:

Terminal
   ↓
Docker CLI
   ↓
pseudo-TTY
   ↓
bash внутри контейнера

То есть -i отвечает за ввод, а -t — за сам терминал. Если вы годами пишете docker run -it, но никогда не разбирались, зачем нужны оба флага, у iximiuz есть отличный практический challenge: https://labs.iximiuz.com/challenges/docker-101-container-run-tty

Безопасность контейнеров Автор: Лиз Райс Год издания: 2021 #devops #ru Скачать книгу

🤯 Ошибка уже произошла. В логах — сотни строк, причин может быть несколько, а исправление ещё нужно проверить. Расследование инцидента легко превращается в часы ручной работы. 8 сентября в 20:00 МСК на открытом уроке «ИИ против бага: как разобрать инцидент в Python-проекте от логов до исправления» покажем, где в этом процессе действительно может помочь искусственный интеллект. На практическом примере пройдём весь путь: проанализируем логи, сформулируем и проверим гипотезы, найдём проблемный участок кода, подготовим исправление и тесты. Вы увидите, как ускорять расследование с помощью ИИ, сохраняя контроль над результатом. Урок будет полезен Python-разработчикам, знакомым с отладкой и анализом логов, и проходит в преддверии старта курса «ИИ для Python-разработчиков». 🤖Зарегистрируйтесь и разберите рабочий сценарий применения ИИ: https://vk.cc/d0TUT1 Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

🐳 Docker выпустила Sandboxes - изолированные среды специально для AI coding agents. Идея простая: дать агентам вроде Claude Code, Codex, Gemini CLI, Copilot CLI, OpenCode и Kiro больше свободы, но не давать им свободно ломать хост-систему. Каждый агент запускается в отдельной microVM и получает только рабочую директорию проекта. Внутри он может: - устанавливать пакеты; - менять конфиги; - запускать сервисы; - поднимать собственные Docker-контейнеры; - выполнять долгие задачи без постоянного подтверждения действий. При этом Docker позволяет отдельно контролировать filesystem, network и credentials, а сам sandbox после работы можно просто удалить. Это инфраструктурный слой для эпохи автономных coding agents: агенту дают почти полный контроль внутри песочницы, но хост остаётся изолированным. https://www.docker.com/products/docker-sandboxes/ #Docker #AI #AIAgents #DevOps #Programming

Книги по Docker и DevOps Скачивайте и читайте. Docker без секретов Автор: Сайбал Гош Learn Docker in a Month of Lunches, 2nd Edition Автор: Elton Stoneman 50 Kubernetes Concepts Every DevOps Engineer Should Know Автор: Michael Levan Docker. Вводный курс Автор: Шон П. Кейн Docker Deep Dive Автор: Nigel Poulton GitOps Cookbook. Kubernetes Automation in Practice Автор: Natale Vinto Безопасность контейнеров Автор: Лиз Райс Kubernetes для DevOps Автор: Джон Арундел Docker for Developers Автор: Richard Bullington-McGuire #docker #devops #подборка

🐳 Docker полностью переписала слой виртуализации Docker Desktop Новый Docker VMM вышел в public beta для macOS и Windows начиная с Docker Desktop 4.86. Раньше Desktop полагался на сторонний VMM, теперь Docker контролирует весь стек и может оптимизировать его именно под контейнерные нагрузки. Что обещают на практике: более быстрый запуск контейнеров, заметно ускоренный file I/O между host и контейнером, возврат неиспользуемой RAM системе и более стабильную работу на Windows. На Windows Docker отдельно заявляет сочетание изоляции уровня Hyper-V со скоростью, близкой к WSL2. Тот же движок уже используется в Docker Sandboxes, а дальше компания хочет построить единый runtime для ноутбуков, облака, on-prem и AI-агентов. GA планируется на конец октября 2026 года, после чего Docker VMM должен стать движком по умолчанию для новых установок Docker Desktop на Mac, Windows и Linux. https://www.docker.com/blog/docker-vmm-public-beta/

3 сайта, которые помогают создать, проверить или улучшить резюме и пройти ATS фильтр. 1. UpdateCV.me Сервис для создания и улучшения IT-резюме, анализа его структуры и ATS-совместимости, сравнения с конкретной вакансией и адаптации под требования работодателя. Можно загрузить готовое резюме или создать новое с помощью ИИ. Рекомендации только по делу в формате было-стало, пользователь сам решает, какие изменения принять. 2. NETWRK Позволяет создать резюме с нуля, провести автоматический анализ, улучшить формулировки, адаптировать резюме под вакансию и подготовить сопроводительное письмо. 3. Сопровод Помогает сравнить резюме с вакансией, найти недостающие навыки, адаптировать содержание и создать сопроводительное письмо для конкретного отклика. Также есть трекер отправленных откликов. #резюме #поискработы #карьера #hr

Как настроить Docker для автоматизированного тестирования #читать #docker Docker позволяет эффективно автоматизировать тестирование программного обеспечения, создавая виртуализированные среды с помощью контейнеров и интегрируя их с Selenium для параллельного выполнения тестов в разных браузерах. Читать далее

Linux умеет запускать программы в почти контейнерной изоляции вообще без Docker. За это отвечает `unshare`. Команда создает для процесса отдельные namespace: свой список процессов, свой mount-view, hostname, IPC, network и user namespace. В итоге программа видит не всю систему, а только ограниченный «кусок» окружения. Пример:

sudo unshare --pid --fork --mount --uts --ipc --net --user --map-root-user --mount-proc bash

Внутри новой shell можно выполнить:

ps aux

И вместо сотен процессов увидеть почти пустую систему: bash с PID 1 и сам ps. Это не Docker, не container runtime и не магия. Это базовый механизм ядра Linux, на котором контейнеры во многом и построены. Полезно знать, если хотите понимать контейнеры не как «черный ящик», а на уровне того, что реально делает kernel.

Docker-совет для миграции Не переносите контейнер через docker save как единственный способ. Так вы сохраните image, но потеряете важное: - volumes - env-переменные - networks - ports - restart policy - bind mounts Лучше сначала восстановить docker-compose.yml из уже запущенного контейнера:

docker run --rm \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
  ghcr.io/red5d/docker-autocompose \
  container_name

Потом на новом сервере запускаете уже нормально:

docker compose up -d

А данные из volume переносите отдельно через tar. Мигрировать нужно не контейнер, а всё состояние запуска. Image можно скачать заново, а вот volumes, env и настройки запуска - именно там обычно ломается прод.

4 MCP-сервера, о которых стоит знать каждому DevOps-инженеру 1. Kubernetes MCP - расследовать pod’ы в CrashLoopBackOff; - дебажить неудачные деплои; - анализировать состояние кластера. Repo: https://github.com/Flux159/mcp-server-kubernetes 2. AWS MCP - разбирать резкие скачки расходов в AWS; - находить неиспользуемые ресурсы; - troubleshooting облачной инфраструктуры. Repo: https://github.com/awslabs/mcp 3. Terraform MCP - проверять Terraform-планы; - находить drift в инфраструктуре; - объяснять изменения в инфраструктуре. Repo: https://github.com/hashicorp/terraform-mcp-server 4. Grafana + Prometheus MCP - расследовать скачки latency; - анализировать production-инциденты; - объяснять alert storms. Repos: https://github.com/grafana/mcp-grafana https://github.com/pab1it0/prometheus-mcp-server ИИ может получать доступ к вашей инфраструктуре, понимать, что реально происходит, и помогать разбирать проблемы на основе настоящих данных, а не догадок.

🎥 Вебинар по Kubernetes: K8S + Vault — как получать секреты? Как безопасно управлять чувствительными данными в Kubernetes-кластере? На этом открытом уроке вы узнаете, как организовать надёжное и масштабируемое взаимодействие между Kubernetes и HashiCorp Vault — популярным инструментом для управления секретами. Мы разберёмся, почему стандартные Kubernetes-секреты не всегда комфортны для использования, какие риски существуют и как их можно минимизировать с помощью подхода dynamic secrets. Основное внимание будет уделено External Secrets Operator — инструменту, который позволяет безопасно забирать секреты из Vault (и других хранилищ) и интегрировать их в кластер. 📌 На уроке вы узнаете: - Как Kubernetes работает с секретами по умолчанию, и в чём его ограничения; - Какие существуют способы интеграции Kubernetes и Vault; - Что такое External Secrets Operator и почему его всё чаще выбирают для production-сред; - Пошаговая схема подключения Vault к K8s; - Практические примеры и best practices для безопасной и автоматизированной работы с секретами. 🎯 После вебинара вы: - Поймёте, какие уязвимости есть в стандартном механизме Kubernetes-секретов; - Сможете настроить интеграцию Vault с Kubernetes; - Узнаете, как использовать External Secrets Operator для безопасного управления секретами; - Получите шаблоны и примеры манифестов, которые можно адаптировать под свои проекты. ⚠ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes». 👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://clck.su/eAiJI Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Оффер редко приходит сам. Обычно между «без работы» и «оффер получен» стоят десятки откликов, доработок резюме и часов поиска. Talanto.work помогает пройти этот путь быстрее: 🟠 50 000+ IT-вакансий с разных сайтов 🟠 Telegram-бот с уведомлениями по вашим фильтрам 🟠 Проверка резюме и рекомендации по улучшению 🟠 Проверка соответствия резюме конкретной вакансии 🟠 Генератор персональных сопроводительных писем Ищите работу не дольше. Ищите эффективнее.

🧠 Docker-совет: не копируй весь проект в image слишком рано Одна из частых ошибок в Dockerfile:

COPY . .
RUN npm install

или:

COPY . .
RUN go mod download

Проблема в том, что Docker cache ломается при любом изменении любого файла. Поменял README, тест, конфиг или один исходник — слой COPY . . изменился, значит зависимости снова скачиваются и билд становится медленным. Правильный подход: сначала копировать только dependency manifest, установить зависимости, а уже потом копировать остальной код. Для Node.js:

COPY package.json package-lock.json ./
RUN npm ci

COPY . .

Для Go:

COPY go.mod go.sum ./
RUN go mod download

COPY . .

Для Python:

COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

Так Docker будет переиспользовать слой с зависимостями, пока реально не изменились package-lock.json, go.sum или requirements.txt. Ещё сильнее помогает .dockerignore. Туда стоит добавить:

.git
node_modules
dist
build
coverage
.env
*.log

Итог: меньше контекста, меньше лишних invalidated layers, быстрее CI/CD, стабильнее кеши. Хороший Dockerfile - это не просто “собрать image”. Это управлять слоями так, чтобы сборка не начиналась с нуля при каждом чихе.

Полезный Docker-трюк для .NET: кэшируйте NuGet-пакеты через BuildKit, а не скачивайте их заново при каждой сборке.

# syntax=docker/dockerfile:1.7

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:9.0 AS build
WORKDIR /src

COPY *.csproj .
RUN --mount=type=cache,target=/root/.nuget/packages \
    dotnet restore

COPY . .
RUN --mount=type=cache,target=/root/.nuget/packages \
    dotnet publish -c Release -o /app

NuGet-кэш не попадает в финальный image, но между сборками сохраняется. В итоге restore работает быстрее, особенно в CI, где зависимости обычно весят больше, чем сам код.

Короткий, но реально полезный приём для работы с Docker 👇

docker run --rm -it -v $(pwd):/app -w /app python:3.11 bash

💡 Что делает:

--rm — контейнер удаляется сразу после выхода (чисто, без мусора)

-v $(pwd):/app — монтирует текущую папку внутрь контейнера

-w /app — задаёт рабочую директорию

python:3.11 — базовый образ

bash — запускает интерактивную оболочку

📦 Зачем нужно: Позволяет моментально войти в окружение Python (или любого другого образа) без Dockerfile, просто чтобы протестировать код, команду или библиотеку. Рабочие файлы остаются на хосте, мусора — ноль. 🔥 Трюк работает с любыми образами:

docker run --rm -it -v $(pwd):/src -w /src golang:1.22 bash
docker run --rm -it -v $(pwd):/app node:20 bash

Linux Containers and Virtualization Автор: Shashank Mohan Jain Год издания: 2020 #linux #en Скачать книгу

Магия Lovable: как создавать готовые интерфейсы с помощью одного запроса. Бесплатный урок курса «Вайб-кодинг: создание цифровых продуктов с ИИ» Lovable может за минуты собрать экран, который выглядит как почти готовый интерфейс. Но результат зависит не от «магии нейросети», а от того, насколько точно вы ставите задачу. Один расплывчатый запрос даст случайный макет, а правильно собранный системный промпт — понятную структуру, единый стиль и экран, который уже можно показывать команде, заказчику или использовать для проверки идеи. На открытом уроке 2 июля в 20:00 разберём, как формулировать задачи для Lovable, чтобы получать предсказуемый результат с первой попытки. Поговорим о структуре системного промпта, ключевых словах, которые помогают превратить текст в качественный интерфейс, и способах доработки результата через встроенный редактор и повторные запросы. Отдельно обсудим, как управлять компонентами, просить нейросеть переиспользовать элементы и сохранять единый визуальный стиль. Урок не для тех, кто ждёт, что Lovable «сам всё поймёт», не готов уточнять задачу и хочет получать качественный интерфейс без структуры, контекста и итераций. 👉 Записаться: https://vk.cc/cYZz8y Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576