DevOps&SRE Library
19.8K subscribers
429 photos
1 video
2 files
5.46K links
Библиотека статей по теме DevOps и SRE.

Реклама: @ostinostin
Контент: @mxssl

РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/67704b536aa9672b963777b3
Download Telegram
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
neko-master

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


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

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


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

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


https://github.com/block/buzz
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
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
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
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
Building an OSS Kubernetes Security Console with MCP

That is what this series is about: building an open source Kubernetes security console that collects posture, vulnerability, policy, and runtime signals, exposes them through Kubernetes-native objects where possible, and wires that data into an MCP server so an AI agent can help triage across the whole stack.


https://cloudsecburrito.com/building-an-oss-kubernetes-security-console-with-mcp
User Namespaces in Kubernetes

Part I: All You Need to Know

https://blog.sdfg.com.ar/posts/userns-in-kubernetes-part-i

Part II: Mappings and File Ownership

https://blog.sdfg.com.ar/posts/userns-in-kubernetes-part-ii

Part III: The Implementation

https://blog.sdfg.com.ar/posts/userns-in-kubernetes-part-iii
VLAN Migration: Moving a Live Kubernetes Cluster Without Downtime

I migrated the entire k3s cluster from a flat network to a proper VLAN architecture: Server VLAN 20 for k3s nodes and services, Storage VLAN 30 for the NAS, and the existing default VLAN 1 for clients. This involved changing IPs on all VMs, updating MetalLB, reconfiguring Traefik, and recovering from an etcd quorum loss when I moved too many nodes at once.


https://blog.zolty.systems/posts/2026-02-16-vlan-migration
nodes/proxy GET: One Kubernetes permission too many

The nodes/proxy GET RBAC permission allows any ServiceAccount to execute code inside any Pod in the cluster, without leaving a single trace in the audit logs. This article details the issue, how to check if you are vulnerable, the fixes to apply, and the preventive measures you can put in place if you can't patch right away.


https://blog.zwindler.fr/en/2026/05/19/nodes/proxy-get-one-kubernetes-permission-too-many
Kubernetes AuthN the Hard Way

We're wiring together three components: OpenLDAP (your user directory), Dex (the authentication translator), and the Kubernetes API Server (the skeptical consumer of identity tokens). Every bug, every misconfiguration, and every "why is this not working" moment is documented here because I hit all of them personally.


https://medium.com/@jinalpatel11121999/kubernetes-authn-the-hard-way-cb191ec69dae
GitHub Runners: Scaling ARC with Argo CD ApplicationSets

But managing multiple self-hosted runners manually can be tedious, especially in a Kubernetes environment. In this article, I'll show how I automated this process using Argo CD ApplicationSet, making my GitHub runners dynamic, declarative, and scalable.


https://medium.com/@nahuel.aldrey/github-runners-scaling-arc-with-argo-cd-applicationsets-5d660bee0ef4