DevOps&SRE Library

Building an AI Agent That Runs Your SRE Operations — What I Learned, What Works, and How You Can Do It Too

Not a smarter alert. Not a better dashboard. An actual reasoning system — one that reads Splunk, queries AppDynamics, checks the Kubernetes pods, searches the Confluence runbooks, looks at what GitLab deployed recently, and comes back with a diagnosis and a proposed action.

https://blog.stackademic.com/building-an-ai-agent-that-runs-your-sre-operations-what-i-learned-what-works-and-how-you-can-do-8a3801124bdc

We built an org-wide AI agent in 4 days. Here's what broke in the weeks after.

We shipped the first version internally on March 12, four days after the first commit. This post isn't about those four days. It's about everything that broke once real people started using it, and the three weeks of fixes, security patches, and production incidents that followed.

https://daily.dev/blog/we-built-an-org-wide-ai-agent-in-4-days-heres-what-broke-in-the-weeks-after

Practical Detection Engineering for Kubernetes

A Primer on Log Sources and Ingestion Strategy

https://brandontlyons.substack.com/p/practical-detection-engineering-for

Scope, Not Volume: Detecting Credential Abuse in Kubernetes

https://brandontlyons.substack.com/p/practical-detection-engineering-for-a55

SPF Record Syntax: Mechanisms, Qualifiers, Modifiers, and Macros

This page is the full reference: every mechanism, every qualifier, both modifiers, the complete macro table, evaluation order, DNS lookup limits, and record placement rules — each with the RFC 7208 section that defines it.

https://dmarcguard.io/blog/spf-record-syntax

buzz

A workspace where humans and agents build together, on a relay you own.

https://github.com/block/buzz

Что делать с петабайтами данных в MinIO, если разработка хранилища остановлена? MinIO прекратил активную разработку — продукт зафиксирован в текущем состоянии, патчи безопасности рассматриваются в индивидуальном порядке, обновления не тестируются. Для компаний, у которых на MinIO (или другом open-source S3-хранилище) хранятся петабайты данных, это уже не гипотетический риск, а вопрос времени. 3 сентября показываем на практике, как перенести данные из устаревшего хранилища в другое S3-совместимое — без остановки сервиса. В программе: 🔹 что переносится: объекты, версии, ACL, bucket-policy, lifecycle, теги, ссылки 🔹 техническое переключение с минимальным окном смены endpoint и параллельной работой на обоих хранилищах 🔹 поведение при сбоях синхронизации — перенос с точки останова, а не с нуля 🔹 демо: от подключения источника до полного переключения трафика Для DevOps- и SRE-инженеров, ИТ-директоров и всех, кому остановка сервиса недопустима даже на время миграции. 📅 3 сентября, 16:00 мск Регистрация

openwiki

OpenWiki is a CLI that writes and maintains a wiki for your codebase or your personal knowledge. An agent reads your sources, synthesizes a linked Markdown wiki you own, and keeps it current on every change. It is built for agents to read as memory, and it ships an interactive visualizer for humans to explore.

https://github.com/langchain-ai/openwiki

qm

A multiplayer agent harness for work. In Slack and on the web.

https://github.com/yc-software/qm

🤖Чем больше этапов в разработке решений машинного обучения (ML), тем выше риск запутаться в коде, версиях данных и экспериментах. Но есть подход, который превращает хаос в стройную систему — конвейер машинного обучения (ML‑pipeline). 🦾На открытом уроке вы узнаете, как строить цепочки обработки данных и обучения моделей, которые работают надёжно, гибко и масштабируемо. Разберём понятие конвейера машинного обучения (ML‑pipeline), шаги его построения и практические примеры, где автоматизация экономит часы работы и помогает избежать ошибок. Покажем, как автоматизировать ключевые этапы — от загрузки данных до финального прогноза. 👥Кому подходит урок: • Инженерам машинного обучения и исследователям данных, которые хотят автоматизировать работу и обеспечить воспроизводимость экспериментов. • Разработчикам и ИТ‑специалистам, желающим системно подойти к построению решений на основе машинного обучения и перейти на продвинутый уровень. ➡️ Открытый урок пройдёт 9 сентября в преддверии старта курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень». Регистрируйтесь и научитесь строить модели правильно, логично и эффективно: https://vk.cc/d0Nhz5 Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2VtzqvERRyd

openship

Open-source, self-hostable deployment platform with built-in CI/CD. Push code, ship containers, manage infrastructure — from a desktop app, web dashboard, or CLI.

https://github.com/oblien/openship

codealmanac

A living wiki for your codebase, maintained by AI coding agents. CodeAlmanac gives AI agents the context code alone cannot hold: why a system is shaped the way it is, what broke before, which invariants matter, and how workflows cross files and services. The wiki is plain markdown in your repo, indexed locally, and reviewed in Git like any other code change.

https://github.com/AlmanacCode/codealmanac

neko-master

A modern and elegant dashboard for network traffic visualization and analysis.

https://github.com/foru17/neko-master

databasement

Self-hosted database backup manager with a web UI. Schedule, backup, and restore MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Microsoft SQL Server, MongoDB, SQLite & Redis to S3, SFTP, or local storage. SSH Tunnel support.

https://github.com/David-Crty/databasement

mcp-victoriametrics

The implementation of Model Context Protocol (MCP) server for VictoriaMetrics

https://github.com/VictoriaMetrics/mcp-victoriametrics

clawk

Give coding agents a disposable Linux VM, not your laptop

https://github.com/clawkwork/clawk

☁☁☁☁☁☁☁ 24 сентября Yandex Cloud проведёт Yandex Scale 2026 — флагманскую технологическую конференцию, посвящённую облачным технологиям, инфраструктуре и искусственному интеллекту.

🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 В программе четыре продуктовых трека — AI, Data, Security и Hybrid Infrastructure & DevOps, — и отдельный углублённый технологический трек DeepTech, который пройдёт только онлайн. В треке Hybrid Infrastructure & DevOps откроем программу рассказом про главные инфраструктурные анонсы и новинки 2026 года. На примере Stackland расскажем, как построить свою внутреннюю платформу по методологии Platform Engineering и ускорить time to market. Разберём, зачем бизнесу кластеры Yandex Managed Service for Kubernetes на тысячи нод — на реальном продакшн-кейсе Mindbox. Расскажем, как получить предсказуемую и безопасную ИИ‑разработку с ИИ‑командой на платформе SourceCraft и максимизировать возврат инвестиций от ИИ. Разберём возможности построения реальной гибридной инфраструктуры на базе единой технологической платформы и то, как полноценно объединить локальную и облачную среды, включая выделенные серверы BareMetal. И на примере крупного банка рассмотрим, как создать полноценный гибрид, соблюдая требования безопасности, регуляторов и бизнеса одновременно.

🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 Отдельно пройдут воркшопы по Hybrid Infrastructure & DevOps. Смоделируем аварию на физическом сервере и проверим, как гибридная архитектура на облаке и BareMetal держит отказоустойчивость. Научим разворачивать корпоративную ИИ-систему с RAG-сценарием на Yandex BareMetal и Stackland — чтобы модель работала с внутренней документацией и базами знаний. Разберём, как эффективно делить GPU-ресурсы Yandex Managed Service for Kubernetes между параллельными задачами обучения моделей. И покажем, как команда ИИ-агентов SourceCraft проходит путь от бизнес-требований до безопасного релиза — с проверкой на уязвимости на каждом шаге.

🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 На конференции будут не только треки — ещё демозоны, питчинг решений, IT-квест и мерч. Параллельно в онлайн-студии — розыгрыш призов и секретный гость.

Программа целиком — на сайте конференции, регистрация там же, а участие бесплатное!

destructive_command_guard

A high-performance hook for AI coding agents that blocks destructive commands before they execute, protecting your work from accidental deletion across Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Copilot CLI, VS Code Copilot Chat, Cursor, Hermes Agent, Grok (xAI), and related tools.

https://github.com/Dicklesworthstone/destructive_command_guard

The git history command deserves more attention

Working with lots of changes in parallel on git can be painful. You end up juggling branches and commits, and running scary rebase -i commands that can leave your tree in a half-broken state if you so much as sneeze.

https://lalitm.com/post/git-history

htop explained

Explanation of everything you can see in htop/top on Linux

https://peteris.rocks/blog/htop

You probably don't need another database

Do you really need separate systems for caching, queues, search, documents, and vector embeddings when you already have Postgres?

https://postgresisenough.dev