🧠 Быстрый просмотр SSL-сертификата домена

Нужно быстро проверить срок действия SSL-сертификата у удалённого сайта без браузера?

echo | openssl s_client -servername example.com -connect example.com:443 2>/dev/null | openssl x509 -noout -dates

📌 Покажет строки вида:

notBefore=Jun  1 00:00:00 2024 GMT  
notAfter=Aug 30 23:59:59 2024 GMT

🔒 Хочешь только дату окончания? Добавь | grep notAfter
📦 Убедись, что установлен openssl

💡 Подходит для мониторинга и ручной проверки валидности сертификатов.

В июле был установлен новый рекорд по количеству сгенерированных ИИ патчей, отправленных в ядро Linux – 2 144 новых изменения.

Более того, каждый месяц этого года обновлял предыдущий рекорд

KubePlumber проверяет работу сети Kubernetes изнутри кластера, тестируя:

* внутренний DNS,
* трафик между подами,
* внешний DNS,
* пропускную способность между нодами.

➤ https://github.com/David-VTUK/KubePlumber

Как обученная AI-модель превращается в production API в Kubernetes?

KServe — это проект CNCF на стадии Incubating для развёртывания и обслуживания AI-моделей в Kubernetes.

Проще говоря, KServe берёт обученную модель и превращает её в масштабируемый inference-сервис в Kubernetes.

Он берёт на себя деплой, сеть, автоскейлинг и health checks модели.

Важно понимать, что KServe уже давно работает не только с классическими ML-моделями.

Как inference-платформа, он поддерживает две категории AI/ML-нагрузок:

- Predictive AI (классический ML): например, модели на scikit-learn, XGBoost, модели, упакованные через MLflow, и другие.
- Generative AI (LLM): например, запуск и обслуживание LLM через backend vLLM с поддержкой GPU.

Если хотите разобраться, как устроена inference-платформа KServe, можно прочитать свежий выпуск MLOps-рассылки.

В нём разбираются:
- Model Servers и runtimes в KServe
- Как KServe разворачивает AI-модели в Kubernetes
- Деплой MLflow-модели в KServe на практике
- Как выкатывать новые версии моделей
- Rolling Updates, Canary, A/B Testing и Shadow Deployments

И многое другое.

Читать здесь: https://newsletter.devopscube.com/p/kserve

Многие ли знают, что Helm хранит информацию о релизах в Kubernetes Secrets?

Когда вы запускаете helm install или helm upgrade, Helm сохраняет данные о релизе в K8s Secrets в том же namespace.

В Secret хранится, например:
- имя релиза;
- статус деплоя;
- применённые манифесты;
- использованные values;
- информация о chart и другие данные.

Данные в Secret сжимаются с помощью gzip, а затем кодируются в base64.

Имя Secret создаётся по следующему шаблону:
sh.helm.release.v1.[release-name].v[revision]

Когда вы запускаете helm rollback, Helm читает эти Secrets, чтобы восстановить приложение до предыдущей версии.
Helm не нужна внешняя база данных.

Вся информация хранится прямо в вашем кластере в виде нативных Kubernetes Secrets.

Примечание: также можно настроить внешнюю SQL-базу данных для хранения релизов, но эта возможность пока находится в beta

VPN, который просто работает.

RuSolv — подключение за несколько минут, 50+ серверов и современные протоколы для стабильного доступа к интернету.

✓ 10 ГБ каждый месяц бесплатно
✓ Без привязки карты
✓ Без логов
✓ Телефон, компьютер и другие устройства

Попробуйте бесплатно → https://rusolv.com

Kubernetes HPA не ограничивается только CPU и памятью

Ворклоады можно скейлить и по кастомным метрикам, например

- количество запросов в секунду (RPS)
- длина очереди
- количество активных соединений
- latency приложения

Для этого можно использовать связку HPA + Prometheus + Prometheus Adapter.

Prometheus Adapter прокидывает метрики через Kubernetes Custom Metrics API, после чего HPA использует их для автоскейлинга.

Но выбрать метрику — это только часть настройки автоскейлинга. Нужно ещё контролировать, как HPA будет скейлить ворклоад при изменении значений метрики.

В этой рассылке разобрали, как работает HPA tolerance.

Читать здесь:
https://newsletter.devopscube.com/p/kubernetes-hpa-tolerance-levels

SSH-туннели, или как стать магом сетевой связности

10 практических челленджей, чтобы прокачать port forwarding через SSH-туннели — от простого локального/удалённого проброса портов до продвинутых сценариев с bastion- и jump-хостами:

- Получить доступ к внутреннему debug-порту через SSH-туннель
https://labs.iximiuz.com/challenges/ssh-local-port-forwarding
- Достучаться до приватного сервиса в VPC через SSH-бастион
https://labs.iximiuz.com/challenges/ssh-local-port-forwarding-bastion
- Получить доступ к удалённому loopback-порту через SSH jump host
https://labs.iximiuz.com/challenges/ssh-local-port-forwarding-jump-host
- Ограничить доступ к SSH-бастиону в зависимости от роли пользователя
https://labs.iximiuz.com/challenges/ssh-local-port-forwarding-bastion-hardened
- Получить доступ к внутренним серверам через SSH-бастион без shell-доступа
https://labs.iximiuz.com/challenges/ssh-jump-host-internal-servers
- Получить доступ ко всей VPC через SSH SOCKS-прокси
https://labs.iximiuz.com/challenges/ssh-socks-proxy
- Пробросить локальный сервис наружу через обратный SSH-туннель
https://labs.iximiuz.com/challenges/ssh-remote-port-forwarding
- Пробросить устройство из домашней сети через обратный SSH-туннель
https://labs.iximiuz.com/challenges/ssh-remote-port-forwarding-home-network
- Пробросить всю домашнюю сеть через обратный SSH SOCKS-прокси
https://labs.iximiuz.com/challenges/ssh-reverse-socks-proxy
- Заменить root-доступ по паролю на админский логин по SSH-ключу
https://labs.iximiuz.com/challenges/ssh-harden-new-server

Приятного хакинга!

Как собирать компактные образы контейнеров

Подробный разбор того, из-за чего production-образы обычно раздуваются и как этого избежать с помощью multi-stage builds и грамотного выбора базовых образов.

С практическими примерами для Node.js, Go, Rust, Java и PHP:
https://labs.iximiuz.com/tutorials/docker-multi-stage-builds

Участвуй в КосмоХакатоне 4–6 сентября, решай реальные космические кейсы, поборись за 1,2 млн ₽ и шанс попасть в финал в Москве!

С 4 по 6 сентября в Ростове-на-Дону пройдёт КосмоХакатон Южного и Северо-Кавказского федеральных округов — масштабное соревнование для тех, кто готов превратить данные о нашей планете в реальные технологические решения.

Один хакатон — два формата: участвовать можно очно в Ростове-на-Дону или онлайн из любой точки России. Все команды работают над едиными кейсами, оцениваются по одинаковым критериям и участвуют в общем рейтинге.

В рамках хакатона также пройдёт открытая лекция «Применение космических технологий для решения экологических задач» от Игоря Кожелина, CEO SR Data.
Призовой фонд — 1 200 000₽

Даты проведения: 4–6 сентября
Формат: онлайн и офлайн
Очная площадка: Центр развития предпринимательства «Новый Ростов», ул. Максима Горького, 151, 4 этаж.
🔗 Зарегистрироваться: https://космохакатон.рф

keda-gpu-scaler — это внешний scaler для KEDA, который считывает GPU-метрики через NVML на каждом узле. Благодаря этому deployments с vLLM и Triton масштабируются по реальной нагрузке на GPU, а не по CPU, включая scale-to-zero

➜ https://github.com/pmady/keda-gpu-scaler