DevOps MemOps

MemOps 😃

Исследователи Palo Alto Networks показали интересный сценарий атаки на SPIFFE/SPIRE в Kubernetes. Если атакующий получает root на ноде, он может подменить cgroup метаданные процесса и заставить SPIRE Agent выдать ему SVID другого workload.

В результате злоумышленник получает возможность использовать криптографическую идентичность скомпрометированного workload и обращаться к сервисам, доверяющим этой identity. При этом сама криптография SPIFFE не ломается — проблема в том, что после компрометации ноды рушится доверие к данным, на которых основана workload attestation. Для проверки таких сценариев Palo Alto Networks выпустили открытый инструмент Spooffe, который автоматизирует тестирование подмены cgroup и получения чужих SVID. Хорошее напоминание о том, что SPIFFE/SPIRE не изолирует workload от полностью скомпрометированной ноды и root доступ нужно учитывать в threat model.

📌 Подробнее: https://unit42.paloaltonetworks.com/kubernetes-spiffe-spire-identity-spoofing/ MemOps🤨

ИИ-пилоты не дают эффекта? Разбираем ошибки CIO ИИ-пилоты множатся, а результата нет? Бюджет уходит, бизнес ждёт эффекта, а вы не понимаете, где ИИ действительно работает, а где — дорогой эксперимент? Присоединяйтесь к открытому уроку и узнайте, как CIO выстраивает ИИ-стратегию компании. 📅 19 октября в 19:00. Сергей Фегон разберёт: - Как ИИ меняет роль CIO и требования бизнеса к IT-руководителю. - Где ИИ даёт бизнес-эффект, а где остаётся экспериментом. - Как связать ИИ-инициативы с IT-стратегией и измеримыми результатами. - Что учитывать при внедрении: данные, архитектура, безопасность, стоимость, интеграция. Вы научитесь выбирать приоритетные сценарии ИИ, оценивать их по эффекту, стоимости и рискам и переходить от пилотов к промышленному использованию. ✅ Запишитесь сейчас и наведите порядок в ИИ-инициативах! Узнать больше #реклама 16+ otus.ru О рекламодателе

MemOps 😃

Обеспечение безопасности CI/CD для проекта с открытым исходным кодом: уроки из Cilium

Cilium работает на уровне ядра в сетевом пути миллионов подов Kubernetes. Если бы наша цепочка поставок была скомпрометирована, масштаб последствий был бы значительным. Укрепление проекта против такого сценария — это то, над чем мы работаем непрерывно, и мы хотели записать, что именно мы делаем, в деталях. Большая часть следующего не специфична для Cilium: любой проект с открытым исходным кодом, использующий CI/CD на GitHub Actions, может применить эти подходы.

📌 Подробнее: https://cilium.io/blog/2026/05/06/securing-cicd-open-source-lessons-from-cilium MemOps🤨

MemOps 😃

Kafka кажется сложной? Быстрый старт за один вебинар Kafka кажется сложной и непонятной? Откладываете изучение, потому что не знаете, с чего начать, и боитесь утонуть в терминах? Присоединяйтесь к открытому уроку Евгения Непомнящего и получите быстрый старт в Kafka. 📅 21 октября в 20:00. Разберём: - Архитектуру Kafka: брокеры, топики, партиции, реплики. - Producer и Consumer: как данные записываются и читаются. - Инструменты для работы с Kafka. - Базовое API для интеграции из Python/Java с примерами отправки и чтения сообщений. Вы будете понимать принципы работы Kafka, научитесь настраивать топики, производителей и потребителей через CLI и использовать базовые API в своих приложениях. ✅ Запишитесь сейчас и освойте Kafka с нуля за один вебинар! Узнать больше #реклама 16+ otus.ru О рекламодателе

k8s-aibom — оператор для сбора AI Bill of Materials в Kubernetes.

В AI-проектах уже недостаточно знать только версии контейнеров и пакетов. Важно понимать, какие AI-модели, фреймворки и компоненты реально используются в кластере, где они запущены и от чего зависят. Что и как он идентифицирует можно почитать тут. Команда Google Cloud представила k8s-aibom — инструмент с открытым исходным кодом, который помогает автоматически собирать AIBOM. Что инструмент дает: - инвентаризацию AI-компонентов в кластере; - понимание, какие модели и ML-фреймворки используются; - повышение прозрачности AI-нагрузок; - помощь в анализе рисков, уязвимостей и соответствия требованиям безопасности; - более удобный контроль AI-софта в production-средах. Со временем окружение быстро усложняется, а ручной учет компонентов становится практически невозможным. По сути, k8s-aibom — это попытка сделать для AI-компонентов то же, что SBOM (только в формате OWASP CycloneDX 1.6 Machine Learning Bill of Materials (ML-BOM)) делает для обычного программного обеспечения: дать структурированное представление о составе системы, чтобы защитить цепочку поставки (supply chain), борьба с shadow AI.

📌 Подробнее: https://github.com/GoogleCloudPlatform/k8s-aibom MemOps🤨

MemOps 😃

Применение на стороне сервера: что происходит при выполнении kubectl apply

Применение на стороне сервера важно, так как объекты Kubernetes представляют собой общее состояние: оно переносит право владения полями на API-сервер, что позволяет инструментам в стиле apply выявлять конфликты, а не скрывать их в виде тихих перезаписей.

📌 Подробнее: https://learnkube.com/server-side-apply-kubernetes MemOps🤨

Ценность ИИ в цифрах: научитесь считать за один вебинар Хотите управлять ИИ-продуктами, но не знаете, как измерить их эффект и доказать ценность бизнесу? Боитесь, что ваши проекты будут остановлены из-за нечётких метрик? Присоединяйтесь к открытому уроку Игоря Зуриева и узнайте, как считать ROI ИИ-решений. 📅 21 октября в 20:a00. Разберём: - Какие продуктовые и финансовые метрики использовать. - Как сравнивать ИИ-инициативы между собой. - Как аргументировать запуск, развитие или остановку проектов. Вы получите чёткое понимание, как измерять ценность ИИ, и сможете применять эти подходы в своей работе. ✅ Запишитесь сейчас и начните управлять ИИ на основе цифр! Узнать больше #реклама 16+ otus.ru О рекламодателе

MemOps 😃

Стань профессиональным AI-инженером за 3450 руб! Или рассрочка 863 руб/мес (4 платежа). Специальная цена для первого потока! Практический онлайн-курс для тех, кто хочет освоить самую востребованную профессию в сфере ИИ и начать зарабатывать от $5000 в месяц. Мы не даем сухой теории — вы сразу учитесь на реальных бизнес-кейсах и собираете портфолио из 10+ работающих проектов. - Практика с первых уроков - Фокус на заработке. Мы не просто учим технологии, а показываем, как превратить навыки в деньги - Структура «от новичка до профи» - Готовые инструменты и шаблоны Без опыта программирования! Всему научим. Станьте востребованным специалистом. Будьте среди первых, кто освоил эту профессию! Узнать больше #реклама 16+ stepik.org О рекламодателе

nvitop — интерактивный просмотрщик процессов NVIDIA-GPU и не только, универсальное решение для управления процессами GPU.

Возможности: — информативный и эффектный вывод: отображает больше информации, чем nvidia-smi, с помощью цветной графики в виде рамок. — режим мониторинга: может работать как монитор ресурсов, а не выводить результаты только один раз — интерактивный: реагирует на ввод данных пользователем (с клавиатуры и/или мыши) в режиме монитора. — портативный: работает как на Linux, так и на Windows — интегрируемость: легко интегрируется с другими приложениями, превосходит функции мониторинга. (по сравнению с nvidia-htop и nvtop)

📌 Подробнее: https://github.com/XuehaiPan/nvitop MemOps🤨

MemOps 😃

Tempo 3.1 release: new features for Kafka, TraceQL metrics updates, trace redaction, and more

В новом релизе появились защищённые подключения к Kafka, чтение данных из своей зоны доступности для снижения сетевых расходов и поддержка дополнительных алгоритмов сжатия. Чувствительные данные теперь можно удалять сразу из нужных трейсов с помощью запроса TraceQL — перечислять каждый trace ID вручную больше не требуется. Метрики TraceQL научились учитывать сэмплирование, а ускоренный путь чтения позволяет выполнять некоторые запросы почти вдвое быстрее. Кроме того, форматом хранения по умолчанию стал Parquet5, улучшены генератор метрик и карты сервисов, а экспериментальная функция сравнения трейсов помогает искать регрессии между запусками.

📌 Подробнее: https://grafana.com/blog/tempo-3-1-release-all-the-latest-features/ MemOps🤨

Отказоустойчивые системы на Kafka: практики и ошибки Строите отказоустойчивую систему на Kafka, но не уверены в архитектурных решениях? Боитесь критических ошибок при масштабировании? Присоединяйтесь к открытому уроку Романа Вороновского и узнайте, как избежать 80% типичных ошибок. 📅 6 октября в 20:00. Разберём: - Взаимодействие с помощью асинхронного обмена сообщениями. - Использование брокера сообщений в современных архитектурах. - Конкурирующие получатели и порядок сообщений. - Введение в Apache Kafka и лучшие практики. Вы научитесь проектировать отказоустойчивые системы на Kafka, избегать критических ошибок и внедрять лучшие практики асинхронного обмена в своих проектах. ✅ Запишитесь сейчас и стройте надёжные и масштабируемые архитектуры на Kafka! Узнать больше #реклама 16+ otus.ru О рекламодателе

Когда пытаешься спокойно поработать, но каждые 5 минут в твоей личке появляется тимлид MemOps 😃

openrig

Обвязка (harness) оборачивает модель. Риг (rig) оборачивает ваши обвязки. Определите команду агентов в YAML и запустите её одной командой. Claude Code и Codex в одном риге, управляемые как единая система. OpenRig превращает ИИ-агентов для написания кода из набора терминальных сессий в постоянную, организованную команду. Общайтесь с ведущим агентом о желаемом результате; он может координировать специалистов между командами и приносить вам результаты и решения, требующие вашего внимания. Начните с репозитория и одного полезного изменения, затем сохраняйте работу и контекст команды по тем же адресам.

📌 Подробнее: https://github.com/mvschwarz/openrig MemOps🤨

MemOps 😃