Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
10.3K subscribers
2.05K photos
84 videos
13 files
3.53K links
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
Download Telegram
😎 Выбираешь один курс, второй получаешь бесплатно. Баг? Нет, акция!

До 31 октября в Proglib Academy можно выбрать два курса и заплатить только за один.

Например, можно совместить:

💥 ИИ для разработчиков — применение нейросетей в повседневной разработке: работа с кодом, тестирование и ревью.

💥 Разработка ИИ-агентов — архитектура агентов и создание собственных AI-решений.


Вместе курсы стоят 108 000 ₽, но по акции оба обойдутся в 59 000 ₽. Экономия — 49 000 ₽ 🔥

Интересуют Python и ИИ или алгоритмы и архитектура? Можно выбрать любые два курса из каталога.

Акция действует до 31 октября включительно ⏳

⏬ Собрать свой учебный билд
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Сервис восстановился, а SLO-алерт всё ещё горит

Если алерт смотрит только на долю ошибок за последний час, след недавнего сбоя может держать его активным даже после восстановления.

В SRE Workbook Google разбирает проверку по двум окнам. Длинное показывает значимый расход error budget, короткое проверяет, продолжаются ли ошибки сейчас.

В примере для SLO 99,9% за 30 дней алерт требует одновременно:

— burn rate выше 14,4 за последний час
— burn rate выше 14,4 за последние 5 минут

Burn rate — скорость расходования бюджета ошибок относительно допустимой. Для этого SLO значение 14,4 соответствует доле ошибок 1,44%. Час с таким расходом — 2% бюджета за 30 дней в расчёте из книги.

Внутри пары нужен AND. Когда показатель за короткое окно опустится ниже порога, условие перестанет выполняться, хотя часовое окно ещё помнит сбой. Если добавляете пары для других скоростей расхода, их объединяют через OR.

Окна и пороги из примера нужно примерить к своему трафику. На малонагруженном сервисе даже несколько запросов заметно меняют долю ошибок. Точное время сброса алерта из одного размера окна не следует.

Разбор и примеры правил в SRE Workbook

#архитектура_на_салфетке
Что сделает systemd с пропущенным ночным запуском

Сервер был выключен ночью, и календарный таймер не запустил задачу. Чтобы при следующей активации таймера наверстать пропуск, у systemd есть Persistent=true.

Пример секции для backup.timer на Linux с systemd:

[Timer]
OnCalendar=daily
Persistent=true
RandomizedDelaySec=15m


Это только секция таймера. Для выполнения работы нужен отдельный backup.service. По умолчанию таймер активирует сервис с тем же базовым именем.

С Persistent=true systemd хранит время последнего срабатывания на диске. Если в период неактивности таймер должен был сработать хотя бы раз, при активации он вызовет сервис. Но не по разу за каждую пропущенную ночь.

У этой настройки две важные границы:

— она действует только с OnCalendar=. Для OnBootSec= и других монотонных таймеров эффекта нет
— догоняющий запуск тоже учитывает RandomizedDelaySec=. В примере он может дополнительно задержаться на случайный интервал до 15 минут

Точной секунды пример не обещает: у таймера есть ещё AccuracySec=, по умолчанию одна минута.

Параметры systemd.timer

#root_prompt
Новая NetworkPolicy не отменяет старое разрешение

Добавили default-deny, а к Pod всё ещё можно подключиться? Проверьте остальные политики, которые выбирают этот Pod.

У стандартных Kubernetes NetworkPolicy разрешения складываются. Для одного Pod и одного направления действует объединение разрешённых соединений из всех подходящих политик. Порядок создания политик результат не меняет.

Например, обе политики выбирают одни и те же Pod и действуют на ingress:

— первая не разрешает ни одного входящего соединения
— вторая разрешает вход от любых источников

Добавление первой не отнимет доступ, который даёт вторая. Чтобы сузить его, придётся изменить или убрать широкое разрешение. Более поздняя политика не получает приоритет автоматически.

Ingress и egress рассматриваются отдельно. Если соответствующие направления изолированы, для соединения Pod → Pod должны разрешить его и egress источника, и ingress назначения. Поэтому при проверке доступа смотрите podSelector и policyTypes на обеих сторонах.

И сначала убедитесь, что сетевой плагин поддерживает NetworkPolicy. Само создание объекта в API фильтрацию трафика не включает.

Модель NetworkPolicy в документации Kubernetes

#архитектура_на_салфетке
📌 Один курс — хорошее вложение в себя. Два по той же цене — ещё лучше.

В Proglib Academy действует акция: покупаешь один курс, а второй получаешь в подарок.

Например, можно совместить два направления по работе с ИИ:

💥 ИИ для разработчиков — применение нейросетей в повседневной разработке: работа с кодом, тестирование и ревью.

💥 Разработка ИИ-агентов — архитектура агентов и создание собственных AI-решений.


📍 Разница в цене — почти 50 тысяч рублей. Можно освоить больше, не выходя за рамки запланированного бюджета.

А если тебе интереснее Python, алгоритмы, backend или DevOps — выбирай другую пару курсов из каталога.

Акция действует до 31 октября включительно ⏳

⏮️ Пора прокачать свой стек
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Заголовок PR не должен становиться shell-кодом

В GitHub Actions выражения ${{ ... }} внутри run: подставляются до запуска shell. Если напрямую вставить туда github.event.pull_request.title, чужой заголовок может изменить текст исполняемого скрипта.

Для inline-скриптов GitHub рекомендует передавать такое значение через промежуточную переменную окружения. Например, шаг внутри steps: job на Ubuntu runner:

- name: Print PR title
shell: bash
env:
TITLE: ${{ github.event.pull_request.title }}
run: |
printf '%s\n' "$TITLE"


Теперь заголовок передаётся как данные. Bash не разбирает содержимое "$TITLE" повторно как команды. Двойные кавычки также не дают разбить значение по пробелам, а фиксированный формат '%s\n' не превращает сам заголовок в форматную строку.

Этот шаг только печатает значение, дополнительных прав ему не нужно. Не передавайте переменную дальше в eval или bash -c, иначе снова получите исполнение текста как кода.

Исправление защищает эту подстановку. Права токена, доступ к секретам и checkout непроверенного кода в привилегированных pull_request_target или workflow_run требуют отдельной проверки.

Рекомендации GitHub по обработке недоверенного ввода

#арсенал_инженера
Kube API не отвечает, LoadBalancer не пропускает трафик, DNS не резолвит, исходящие запросы не уходят. Причина обычно кроется на стыке облачной сети и кластера, и найти её без понимания всей цепочки сложно.

3 ноября в 12:00 Роман Ерема, разработчик в команде Managed Kubernetes MWS Cloud Platform, на практике покажет:
⏺️как взаимодействуют сеть облака, CNI и сеть Kubernetes
⏺️как работают SNAT и Source IP
⏺️когда нужен externalTrafficPolicy: Local и почему при нём может не проходить health check
⏺️как диагностировать проблемы на реальных кейсах (live-demo)

Все участники получат чек-лист для проверки доступности.

Полезно инженерам, разработчикам и специалистам по сетям и облачной инфраструктуре.

🗓 3 ноября в 12:00

Регистрируйтесь по ссылке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Динозавр держится за ВМ и снапшоты по расписанию, Археолог давно не помнит, что и где у него крутится, а Повелителю облаков уютно до первого кругленького счёта. Это три из десяти типов инфраструктуры в тесте от команды Deckhouse.

Ответьте на 5 вопросов, узнайте свой тип и отправьте ссылку на результат команде. Посмотрим, совпадёт ли он у коллег.

→ Пройти тест и узнать свой тип
🐧 Память есть, а задачи ждут: смотрим PSI

Процент занятой RAM не показывает, сколько времени задачи теряют из-за нехватки ресурса. В Linux с поддержкой PSI это можно посмотреть без изменения настроек:
cat /proc/pressure/memory

Достаточно права чтения файла. В ответе будут строки some и full.

some — доля времени, когда хотя бы часть задач ждёт ресурс. full — когда одновременно ждут все non-idle задачи. avg10/60/300 — проценты за 10, 60 и 300 секунд, total — накопленное время ожидания в микросекундах.

Рядом есть /proc/pressure/cpu и io. Но CPU full на уровне всей системы не определён и выводится как 0 для совместимости. Это не признак здорового сервера. Отсутствие файла тоже не равно нулевому давлению.

PSI показывает ожидание, но не называет виновный процесс и не задаёт универсальный порог тревоги.

Документация ядра
#root_prompt
Сборка потерялась между job? Проверьте, не лежала ли она в cache

В GitLab CI кэш — ускоритель, наличие которого не гарантируется. Если тесты или deploy зависят от случайного cache hit, конвейер получился хрупким.

Загруженные зависимости можно кэшировать. Результат сборки, который нужен следующей стадии, передают через artifacts:paths. Например, кэш загрузок npm — в .npm/, собранный фронтенд — в dist/ как artifact.

Для зависимостей ключ удобно связать с lockfile через cache:key:files. При промахе job должна заново скачать зависимости и продолжить работу.

Есть ещё ловушка: cache восстанавливается раньше artifacts. Если дать им один путь, содержимое может перезаписаться. Разведите каталоги и проверьте pipeline без кэша. Процент ускорения зависит от runner, executor и хранилища.

Cache и artifacts в GitLab
#арсенал_инженера
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Лишние байты образа можно ловить до деплоя

Dive умеет не только показывать слои. При CI=true он отключает интерфейс и возвращает pass/fail кодом завершения.

Linux/macOS, POSIX shell, установленный Dive и локальный образ myapp:build. Нужен доступ к Docker daemon, он привилегирован:
CI=true dive myapp:build --ci-config .dive-ci.yml

Пример содержимого файла:
rules:
lowestEfficiency: 0.95
highestWastedBytes: 20MB
highestUserWastedPercent: 0.20

Провал: efficiency ниже 95%, лишние байты от 20 MB или доля лишнего от 20%. В последней метрике базовый слой исключён из общего размера. Пороги здесь учебные, подберите свои.

Оценка efficiency экспериментальная. Это проверка лишнего места, а не уязвимостей. В видео — интерактивный разбор слоёв, сам CI-режим работает без этого экрана.

Dive и правила CI
#арсенал_инженера
Миграция с VMware, домашний кластер, выросший из одного ноутбука, и ИИ для работы с инцидентами

Всё это на митапе Deckhouse User Community 12 ноября в Москве.

В программе три доклада:
— опыт НИУ «МИЭТ»: как университет переходит с VMware на виртуализацию Deckhouse — от пилота до миграции ВМ и резервного копирования;
— 13 лет домашней инфраструктуры: от одного ноутбука до геораспределённого кластера из нескольких квартир и дата-центров;
— IncidentGPT на практике: от участия в Open Source-проекте до внедрения в компании, а заодно переход с Prometheus на Deckhouse Prom++ ради экономии памяти.

Нетворкинг после основной программы тоже будет. :)

Где: People Loft, 1-я улица Энтузиастов, д. 12 (метро и D3 «Авиамоторная»).
Когда: 12 ноября, начало в 19:00. Сбор в 18:15, приходите! Возьмите с собой паспорт или водительское удостоверение.

Митап пройдёт только офлайн. Для участия зарегистрируйтесь на Timepad и дождитесь письма-подтверждения.