🔥 Образовательный дайджест июля

⚪️ Вечерняя школа ИИ для инженеров

Слёрм запускает бесплатную серию онлайн-занятий «ИИ для инженеров: польза и риски», где разбирают реальные сценарии:

— как ИИ помогает DevOps-, SRE- и infrastructure-командам
— как использовать LLM для алёртов, инцидентов, логов, тикетов и документации
— где ИИ реально экономит время, а где создаёт новые риски
— как проверять результат модели и не ловить галлюцинации в проде
— что делать с безопасностью, данными, compliance и юридическими ограничениями
— как встроить ИИ в рабочий процесс, а не просто иногда спрашивать у него команды.

👈 Зарегистрироваться в боте

⚪️ Администрирование ОС Linux

За 30 минут вы защитите Linux-сервер по пошаговой инструкции: создадите безопасного пользователя, настроите SSH, UFW, fail2ban, автообновления, проверите открытые порты и cron, а также получите рекомендации для дальнейшей безопасной эксплуатации.

👈 Забирайте бесплатную инструкцию «Безопасность Linux-сервера за 30 минут»

⚪️ Автоматизация инфраструктуры с Ansible

Не тратьте время на поиск нужных модулей Ansible — держите под рукой шпаргалку с 30 самыми востребованными модулями и готовыми примерами.

👈 Заберите материал и ускорьте создание плейбуков

⚪️ Почему большинство AI-агентов не доходят до продакшена?

В новой статье разобрали 5 ключевых проблем — от недетерминированности и контекста до тестирования и мониторинга — с примерами кода и практическим роадмапом внедрения

👈 Читать статью

⚪️ Бесплатный мини-курс по Apache Kafka

Понимание архитектуры Kafka — это must-have для IT-специалистов, которые хотят избежать множества ошибок в работе с данными. Курс поможет быстро разобраться с ключевыми понятиями и терминами мира Kafka. Внутри: видеоурок + презентация, глоссарий в PDF-формате с основными терминами, тестирование для проверки себя.

👈 Забрать курс

⚪️ Система распределённых очередей Apache Kafka — набор до 20 июля

Научитесь строить отказоустойчивый кластер без тонны документации. Разберётесь, как Kafka работает изнутри, чтобы предотвращать инциденты и держать систему стабильной под нагрузкой

👈 Посмотреть программу

@DevOpsKaz 😛

⚡️ Cilium Cluster Mesh для объединения Kubernetes-кластеров в разных облаках

Приложения в нескольких кластерах развёртывают по нескольким причинам:

⚪️ Запуск реплик в разных зонах доступности, регионах или у разных провайдеров для защиты от глобальных сбоев.
⚪️ Приближение бэкенда к пользователям по всему миру.
⚪️ Изоляция критических сред. В отличие от логической изоляции через Namespaces, разделение по кластерам защищает от сбоев на уровне Control-Plane.
⚪️ Вынос мониторинга или логирования в отдельный служебный кластер, который должны видеть все остальные.

Самый очевидный способ связать два сервиса в разных кластерах — выставить сервис в кластере-2 наружу через LoadBalancer и стучаться в него из кластера-1 по внешнему IP. Но есть и минусы:

⚪️ Облачные балансировщики стоят дорого, а в On-Prem средах внешние IP-адреса ограничены.
⚪️ Для удаленного кластера этот трафик выглядит как обычный внешний запрос. Теряются метаданные Kubernetes и сквозная авторизация.

Cluster Mesh работает иначе: создает единую виртуальную оверлейную сеть между кластерами. Для приложений это выглядит так, будто они находятся в одной сети с единым пространством имен и идентичностей.

Чтобы узнать, как объединить Kubernetes-кластеры в разных облаках через Cluster Mesh на примере Cilium, Amazon EKS (AWS) и Google GKE (GCP), рекомендуем статью. Узнаете про архитектуру сетевого взаимодействия, режимы маршрутизации CNI, посмотрите практический сценарий и сможете реализовать у себя.

👈 Читать статью

@DevOpsKaz 😛

🔥 «Под перезапустился!»

Фраза, которую на дежурствах произносят по абсолютно разным поводам. Но понимаем ли мы, что произошло на самом деле?

Путаница между банальным рестартом процесса в контейнере, полной заменой объекта пода или горячей перезагрузкой конфигов часто приводит к неверным решениям в 2 часа ночи.

В новой статье детально разбираем внутренние механизмы Kubernetes и то, как на самом деле принимаются решения о перезапуске.

👈 Читать статью

Что внутри:

⚪️Kubelet под микроскопом: почему он следит только за pod spec и игнорирует изменения ConfigMap/Secrets в переменных окружения.
⚪️Магия симлинков: как работает монтирование томов и почему классический inotify часто пропускает обновления конфигурации.
⚪️Фичи K8s 1.35 GA: как работает in-place resize ресурсов без пересоздания пода и смены IP/UID, и почему JVM может тихо проигнорировать добавление памяти.
⚪️ Ловушка Hot-Reload: почему «громкое» падение контейнера при ошибке в конфиге часто безопаснее, чем тихая работа со сломанной логикой на живую.

Разбираем теорию на практических схемах и командах для отладки.

@DevOpsKaz 😛

⚡️ Как построить отказоустойчивую сеть Kubernetes в on-prem

На онлайн-лекции 16 июля разберут, как построить надежную и предсказуемую сеть Kubernetes в on-prem кластере.

Спикер — Сергей Сперанский, Senior Infrastructure Platform Engineer.

Узнаете: 

⚪️ как организовать Kubernetes-сеть с понятной маршрутизацией, BGP и удобным troubleshooting
⚪️ какие инструменты помогают обеспечить отказоустойчивость сети 
⚪️ как кластер реагирует на отказ node, ToR-коммутатора или control plane
⚪️ какие архитектурные решения позволяют создавать практичную Kubernetes-инфраструктуру

Когда: 16 июля, 19:00
Формат: онлайн

👈 Зарегистрироваться

@DevOpsKaz 😛

🔥 Platform Engineering 2.0: как IDPs эволюционируют для AI-native workloads

IDP версии 1.0 снижали когнитивную нагрузку на людей, но не проектировались под агентов, которым нужны GPU/TPU, управление жизненным циклом моделей, валидация контекста через MCP и контроль доступа к данным.

Если платформа не даёт агентам управляемого доступа к ресурсам, они либо упираются в квоты, либо разъезжаются по shadow-инфраструктуре.

В блоге CNCF описали переход от Golden Paths к адаптивным платформам, где AI-агенты становятся first-class citizens наравне с разработчиками.

CNCF выделяет пять сдвигов:

⚪️ AI-Native Platform — управление ускорителями и моделями встроено в контрольную плоскость. 
⚪️ Multi-Persona Experience — интерфейсы для ML-инженеров, аналитиков и агентов, а не только для сервисных команд. 
⚪️ Embedded FinOps — стоимость инференса и обучения видна в момент принятия решения, а не в отчёте через месяц. 
⚪️ Security Shifts Down — защита от prompt injection, model poisoning и утечек через inference переезжает в платформенный слой. 
⚪️ Composable by Design — компоненты заменяемы, чтобы успевать за экосистемой.

Ключевая мысль в том, что выдержат нагрузку без структурного долга те платформы, которые изначально строились композируемыми.

@DevOpsKaz 😛

🔥 Пятница безопасности

Сегодня в программе: критическое состояние экосистемы MCP-серверов, влияние контейнеризации на ИБ и автоматический мониторинг инфраструктуры на государственном уровне. Только самое важное из мира безопасности.

⚪️ State of MCP Security 2026

Команда Canopii просканировала более 11 000 публично доступных MCP-серверов. Результаты оказались крайне тревожными. Серверы с 1000+ звёзд в 5 раз чаще оказываются в зоне высокого риска (категории D или F).

- 232 сервера содержат подтверждённые опасные «синки» (eval, shell-инъекции, десериализация непроверенных данных).
- 78% серверов не используют dependency pinning (фиксацию версий зависимостей), что делает их уязвимыми к скрытым обновлениям.
- 1617 серверов прямо сейчас поставляются с известными опубликованными уязвимостями (в топе устаревших пакетов — библиотеки JWT и криптографии).
- 260 серверов запускают install-скрипты прямо на рабочем месте пользователя ещё до старта самого сервера.
- в 31% случаев (24 из 77 серверов, декларирующих авторизацию) эндпоинты отдавали полный список инструментов анонимным пользователям без проверки учётных данных.

⚪️ Запись эфира: «Как развитие контейнеров влияет на информационную безопасность»

Специфика безопасности контейнеров тесно связана с эволюцией контейнерных технологий. Ландшафт ИБ меняется, и перед инженерами встают новые вызовы. Несет ли Kubernetes оверхед, насколько он безопасен по умолчанию и нужно ли для безопасности контейнеров отдельное направление в ИБ? На эти и другие вопросы смотрите ответы в записи.

Спикеры:

– Александр Лысенко, ведущий эксперт по безопасности разработки и ИИ К2 Кибербезопасность;
– Дмитрий Евдокимов, основатель и технический директор Luntry.

⚪️ ИБ на уровне страны: опыт польского CSIRT

Интереснейший доклад от инженера, как устроен государственный мониторинг безопасности «снаружи». Спикер рассказывает, как они автоматически сканируют всю доступную им инфраструктуру (а иногда и ту, куда их особо не приглашали, ради общего блага).

Команда всего из 6 инженеров держит всю систему на понятных и привычных Kubernetes и PostgreSQL. При этом уязвимости они детектируют вагонами, подтверждая эффективность простого и прагматичного подхода.

Берегите свои серверы, пиньте зависимости в MCP и отличных безопасных выходных

@DevOpsKaz 😛

🔥 Спикеры #3 и #4 на Cloud Native Community Day в Алматы

Перед вами все еще открыта возможность выступить на 100-150 человек, чтобы укрепить личный бренд, завести полезные знакомства и завоевать очки для своей карьеры.

⚪️ Эмиль Аминов, Cloud Tech Lead, Salmon: «За пределами одного кластера: Istio Multi-Cluster между AWS-аккаунтами»

Как построить Istio Multi-Cluster между несколькими AWS-аккаунтами, связать распределённые сервисы и какие архитектурные решения помогают масштабировать облачную платформу.

⚪️ Валерий Окшин, DevOps Team Lead, Freedom Cloud: «Longhorn: когда Ceph слишком тяжёл, а local storage уже не хватает»

Когда Longhorn становится оптимальным выбором для Kubernetes, какие задачи он решает и какие компромиссы стоит учитывать при эксплуатации.

Если у вас есть история, которой не хватает в этой программе, расскажите её.

Не идеальный проект. Не идеальная архитектура.
Возможно, именно ваш production-кейс поможет кому-то избежать бессонной ночи.

👈 Подайте заявку как спикер
👈 Зарегистрироваться как участник

@DevOpsKaz 😛

🔥 Jira метит в центр управления AI-агентами

Похоже, Atlassian решила кардинально изменить правила игры. Пока создатели IDE и AI-ассистентов спорят, где должен жить искусственный интеллект, Jira делает сильный ход. Компания превращает привычный таск-трекер в полноценную платформу для управления, оркестрации и аудита AI-агентов.

Что меняется в инженерных воркфлоу:

⚪️ Нативная интеграция с топ-агентами

В Jira теперь можно напрямую подключать Claude Code, Cursor и GitHub Copilot (поддержка OpenAI Codex на подходе). Задачи можно делегировать AI-инструментам прямо из интерфейса трекера

⚪️ Встроенный Jira Coding Agent

В платные тарифы внедряют агента-разработчика. Он берет контекст из тикета и генерирует готовый к ревью Pull Request. Разработчику вообще не нужно разворачивать и настраивать под эту задачу локальное окружение — агент всё сделает сам.

⚪️ Jira Planner: спеки на автопилоте

Инструмент умеет сканировать кодовую базу, историю тикетов в Jira и документацию в Confluence, чтобы автоматически собирать структурированные технические спецификации. По ним потом могут работать как люди, так и сторонние AI-инструменты.

⚪️ Контроль за бюджетом (DX AI Cost Management)

Больше никаких внезапных счетов за токены от команды. Появился дашборд для контроля затрат на сторонние AI-сервисы (Claude, Cursor, Copilot) в разрезе конкретных проектов Jira.

⚪️ Видео-инструкции для AI через Loom

Обновленный Loom теперь умеет записывать экран, ваши клики и голос, а затем превращать это в структурированный action-plan, который понятен AI-агентам, или сразу конвертировать запись в готовые таски Jira.

💡 Atlassian делает ставку на то, что координация и комплаенс AI-разработки должны происходить там, где проект реально живет (не внутри редакторов кода). Для команд уже завезли шаблон проекта Agentic Engineering и визард для быстрой настройки.

@DevOpsKaz 😛

⚡️ Блог Ибэшника, который ведёт человек с 15-ти летним стажем работы

В канале он рассказывает:

🟢Какими инструментами он пользуется при работе
🟢Какими законными и подзаконными актами он руководствуется
🟢Как правильно делать обращения в ФСТЭК
🟢Так же рассказывает о инцидентах, с которыми встречается при работе

👈 Карманный хакер — ваш путеводитель в мир ИБ

⚡️ Каналы для вашего развития в IT и DevOps

Рекомендуем качественный контент знакомого ИТ-сообщества с 15-летним стажем:

⚪️ ITKB_channel (в MAX 📲 IT-KB) — бесплатное обучение по Windows, Linux, DevOps, Security, Network, программированию.

⚪️ ITKB_Archive — цифровая библиотека (книги, курсы, ИТ литература по Windows, Linux, сети, программирование, Project, DevOps)

🔥 Работа для DevOps в Европе и США

Запросы на работу заграницей актуальны всегда, ведь при том же уровне знаний можно претендовать на рост ЗП x2 и даже х3. При этом работать можно удалённо и не переезжать вовсе.

Международный рынок открыт, но нужны правильный стек, понятное резюме, хороший английский и умение проходить технические интервью по западным стандартам. Хорошая новость: всё это можно освоить. Подготовили для вас 2 статьи, которые можно смело забирать в закладки и использовать как руководства к действию.

1. Как найти работу в Европе в 2026 году: полный пошаговый гайд
2. Как IT-специалисту перейти в международную компанию

Узнаете:

⚪️ личный опыт рекрутера по поиску работы для DevOps
⚪️ кого сейчас ищут международные работодатели
⚪️ где искать вакансии и стажировки
⚪️ как готовиться к собеседованиям
⚪️ какие навыки стоит подтянуть
⚪️ где учиться навыкам, которых пока не хватает

@DevOpsKaz 😛

🔥 HAMi: виртуализация ускорителей (GPU, NPU) вошла в CNCF Incubator

Проблема, которую закрывает проект, знакома всем, кто выкатывал ML-нагрузки в k8s: один под забирает целый ускоритель, утилизация 10-20%, а очередь на GPU растёт. HAMi позволяет «нарезать» физический GPU или NPU на доли с жёсткой изоляцией по вычислениям и памяти, размещая несколько контейнеров на одной карте.

HAMi — это инструмент, который позволяет выжать максимум из железа без переписывания кода приложений и изменения манифестов Kubernetes.

Архитектурно это device plugin плюс несколько компонентов. Mutating Webhook перехватывает создание подов и переписывает запросы ресурсов. Scheduler Extender фильтрует ноды и раскладывает поды по политикам размещения. Device Plugins регистрируют ускорители и выдают их доли контейнерам. HAMi-Core — слой виртуализации, который держит жёсткие лимиты. HAMi-WebUI даёт интерфейс управления и метрики в Prometheus и Grafana.

Для платформенной команды это перевод дорогого железа из режима «одна карта - одна задача» в нормальный SLO по утилизации, без переписывания приложений и без vendor lock-in на конкретный стек.

В планах команды : продвинутый шедулинг, поддержка DRA и расширение списка ускорителей. Для тех, кто выбирает базу под inference-платформу на 2026-2027, это уже кандидат для PoC рядом с NVIDIA GPU Operator и MIG.

@DevOpsKaz 😛

⚡️ Развилка для тимлида: проверьте себя за 30 секунд

Ситуация: единственный человек, который знает платежный модуль, увольняется через две недели. Прод-диск зашифрован по требованию HIPAA, пароль только у него в голове.

Ваш ход:

a) Посадить дублера в пару и сразу перенести доступы в общее хранилище
b) Заказать подробную документацию по модулю
c) Заморозить вопрос: сейчас релиз, потом разберемся

Прежде чем читать дальше, выберите вариант.

Как ответило сообщество тимлидов Казахстана: 58% за a, 30% за b, 12% за c.

Аргумент против документации, который там прозвучал: док опишет «что», но не «почему». А пароль в документ не запишешь, он все еще в чужой голове.

Это один из 25 сценариев тимлид-симулятора на teamleads.kz. Кейсы собраны из реальных споров в чате, поэтому проценты под каждым вариантом — реальные ответы людей. Каждый сценарий заканчивается ссылкой на обсуждение, из которого он вырос.

Что там есть на наши темы:

⚪️ Джун впервые уронил прод и стоит рядом с трясущимися руками. Чинить самому или дать чинить ему под присмотром
⚪️ Автономные development loops: инженер хочет попробовать, один прогон большой задачи жжет 100+ долларов за вечер, заказчик смотрит на бюджеты
⚪️ Ваншот-утилита, написанная с LLM за вечер, потихоньку стала нагруженной и от нее зависят другие
⚪️ Систем-дизайн интервью, где на вопрос про нагрузку и SLA отвечают «жестких требований нет, лимитов нет»
⚪️ Новая модель обошла вашего фаворита в публичных лидербордах, команда просит перевести на нее агентские пайплайны

👈 Запустить в браузере (регистрация не нужна)

Чат сообщества: @teamleads_kz

@DevOpsKaz 😛

🔥 Новости мира DevOps, которые вы могли пропустить

⚪️ Cloud Native Buildpacks получил статус Graduated-проекта в CNCF

Технология, созданная Pivotal и Heroku еще в 2018 году, официально завершила инкубационный период. Инструмент, позволяющий трансформировать исходный код приложений в готовые OCI-контейнеры без написания Dockerfile, уже давно стал стандартом де-факто для таких гигантов, как Google, Microsoft, Bloomberg и VMware.

⚪️ Google проектирует серверный ИИ-чип Frozen v2 под архитектуру Gemini.

Компания планирует «зашить» ключевые элементы своей LLM прямо в кремний. Ожидается, что аппаратная фиксация архитектуры даст рост энергоэффективности в 6–10 раз по сравнению с текущими TPU. Главная плата за такой буст — потеря гибкости: любое радикальное изменение в будущих версиях Gemini потребует проектирования нового чипа. Развертывание ожидается с 2028 года.

⚪️ Kelos — фреймворк для запуска AI-агентов как нативных ресурсов Kubernetes

Проект предлагает уйти от локального запуска кодинг-агентов в терминале и превратить их в часть control plane. Kelos добавляет в K8s набор CRD (Task, Session, TaskSpawner), позволяя описывать воркфлоу агентов декларативно, изолировать их в подах с лимитами ресурсов, подключать MCP-серверы и автоматически генерировать PR прямо из GitHub Issues или Jira по принципам GitOps.

⚪️ Containerlab — фокус на тестировании сетевых топологий в контейнерах

Полезный опенсорсный инструмент для сетевых инженеров и DevOps-специалистов. Проект позволяет быстро разворачивать и оркестровать контейнеризированные сетевые операционные системы (Network OS) для проверки фич, валидации дизайнов и проведения интеграционных тестов инфраструктуры прямо на локальной машине или в CI/CD.

@DevOpsKaz 😛