Чтобы залогиниться в WordPress, теперь нужно отметить чекбокс с надписью «Ананасы на пицце — это вкусно».

Без этого вход или создание нового аккаунта невозможно — появляется ошибка с просьбой попробовать снова.

Обычно мы не анонсируем ничего «своего» в канале, но весной будет событие, ради которого сделаем исключение.

27 марта мы проведём свою собственную конференцию для инженеров и разработчиков — Deckhouse Conf 2025. Подготовили для вас классные доклады про Kubernetes, мониторинг и безопасность. Про продукты Deckhouse и планы по ним тоже расскажем, но без фанатизма.

В первую очередь хотим увидеть вас всех и пообщаться. Так что приходите, если будете в Москве 🙂

Mozilla вводит новые Terms of Use для Firefox. Браузер всегда был той самой альтернативой, которая гарантировала конфиденциальность. Теперь этот статус под вопросом — новые правила содержат слишком много размытых формулировок про сбор и передачу данных.

Пока непонятно, к чему это приведёт, но прецедент настораживает. Firefox больше не тот?

Stacker — инструмент для сборки контейнерных образов, который недавно стал проектом CNCF.

Обещают:
— Повторяемость. Stacker использует LXC-контейнеры для обеспечения изолированной среды сборки, чтобы результаты были повторяемыми без побочных эффектов.
— Инкрементальность. Создание только необходимых образов и их перестроение только в случае изменения входных данных.

Если у вас есть личный опыт использования Stacker, поделитесь в комментариях — ваше мнение может быть полезно сообществу.

Иногда подумаешь, куда ж ещё больше расти Linux Foundation, а потом видишь новость, что она забирает под свою опеку и OpenStack.

P.S. Для понимания масштабов OpenInfra

Вышла новая версия Apache Kafka — 4.0, в которой проект полностью отказался от использования ZooKeeper в пользу KRaft-протокола.

Также предоставлен ранний доступ к очередям в Kafka (KIP-932) и полная поддержка KIP-848 с новым протоколом для групп потребителей. Подробнее о релизе — в блоге.

«Экспресс 42» совместно с партнёрами запустили ежегодное исследование состояния DevOps в России 2025.

Ключевая тема этого года — Developer Experience (DX). Особенно интересно, что помогает достигать высокого уровня DX и как на него влияют Internal Developer Platform, ML/AI-инструменты, облачные технологии и практики ИБ.

Планируется опросить более 4000 представителей индустрии.

Пройдите опрос и вы.
Let's go. In and out. Приключение на 20 минут.

Подробный разбор всех фичей Kubernetes 1.33

Сегодня ночью вышла новая версия Kubernetes — 1.33. Релиз собрал в себе 64 изменения.

Среди главных — упорядоченное удаление ресурсов в пространстве имен на основе логических зависимостей и соображений безопасности, декларативная валидация для нативных API-типов, расширение механизма CredentialProvider, доступ подов к информации о топологии кластера, изменение алгоритма выдержки CrashLoopBackoff, обязательная аутентификация при извлечении private-образов из репозиториев и многое другое.

Небольшой веб-ресурс для загрузки WebGL-игр подвергся DoS-атаке. Хакер нашёл незакэшированный объект и сделал к нему более 100 миллионов запросов за 24 часа.

Результат: за сутки — счёт на $97 000 за обращения к Firebase в GCP.
Алёрты на превышение лимитов сработали слишком поздно. Бизнес, который развивался 7 лет и собрал 140 тысяч пользователей, уничтожен.

Владелец проекта запустил инициативу Stop Uncapped Cloud Billing и призывает облачных провайдеров ввести реальные лимиты для малого бизнеса, чтобы подобные истории больше не повторялись.

Подробности и поддержка — на stopuncappedbilling.com.

Недавно прошли новости о том, что Databricks покупает Neon — стартап, создающий Open Source-альтернативу AWS Aurora Postgres.

Neon основан в 2021 году Никитой Шамгуновым. Платформа разделяет хранение и вычисления в Postgres, что позволяет масштабироваться, клонировать базы, тестировать изменения без риска и платить по факту использования. По данным Databricks, 80% баз на Neon инициализируются AI-агентами, без участия человека.

Интересен тренд на то, что хранилища становятся всё более микросервисными, и отдельно радует, что в эту историю начали двигаться PostgreSQL. Фишка подхода — PostgreSQL запускается в Кубере распределённо!

Слышали о Neоn? А может быть, даже тестировали? Делитесь впечатлениями.

Подборка, в которой мы хотим поделиться новыми тулами из мира Kubernetes. Тут Portainer запустила дистрибутив для 200 МБ RAM, k0s попал в CNCF Sandbox, а новые инструменты упрощают управление мультикластерными средами. Смотрите сами.

Портативный Kubernetes для минимальных ресурсов
Portainer представила KubeSolo — ультралегковесный дистрибутив Kubernetes, который работает всего с 200 МБ RAM. Без кластеризации и etcd, идеально подходит для ограниченных сред.

Мультикластерное управление
kubectl-foreach позволяет выполнять kubectl-команды параллельно в нескольких кластерах одновременно.

k0s присоединился к CNCF Sandbox
Легковесный дистрибутив Kubernetes от Mirantis получил официальное признание в CNCF. k0s выделяется единым бинарным файлом со всеми компонентами Kubernetes, а ещё он подходит для edge-вычислений и ресурсоограниченных сред.

Редакция ждёт появления Kubernetes в чайниках и стиральных машинах, уж слишком много портативных куберов появилось. Ну а если серьёзно, то уже очевидно, что стандарт поставки в Kubernetes уже совсем стандарт, а станут ли его использовать в портативных устройствах — узнаем в течение нескольких лет.

Новое исследование Google: 65 % времени разработчиков тратится впустую без платформенного подхода

Google и ESG опросили 500 ИТ-специалистов. Коротко о главном в исследовании состояния платформенной инженерии:
• 65 % времени разработчиков уходит на задачи, которые может решать внутренняя платформа
• 55 % компаний уже поддерживают внедрение platform engineering
• Только 27 % полноценно интегрировали платформенный подход во все команды
• 84 % компаний признают, что внутренней экспертизы не хватает для эффективного развития платформ

Разработчики продолжают тратить бо́льшую часть времени не на продукт, а на инфраструктуру. Platform engineering — ответ на эту историю.

Именно здесь DevOps-команды играют ключевую роль, превращают разрозненные процессы в работающую платформу и интегрируют её в максимальное количество команд.

«С вами подкаст DevOps Дефлопе»

После перерыва разогреваемся на теме AI. В эфире — Никита Борзых и Виталий Хабаров, да не одни, а с новыми ведущими.

Ребята расскажут, как ИИ помогает искать ошибки в конфигах и YAML’ах, разбираться с нагрузкой на API-сервер Kubernetes и чинить кластер OpenStack. А ещё порассуждают, какие задачи компании смогут отдать машинам и на какие ИИ-инструменты стоит посмотреть DevOps-инженерам.

Слушайте на удобной площадке
или на нашем YouTube

Нашли интересный проект — BLAFS — инструмент для «обезжиривания» Docker-контейнеров, который может сократить их размер на 65-95%.

Основная идея простая. Большинство контейнеров содержат кучу файлов, которые никогда не используются. BLAFS отслеживает, какие файлы реально нужны приложению во время работы, и удаляет всё остальное.

Процесс из трёх этапов: конвертация файловой системы в формат BLAFS, профилирование с реальными нагрузками и финальное удаление неиспользуемых файлов.

Интересно, что подход работает на уровне файловой системы и сохраняет слоистую структуру Docker-образов. Это отличается от других решений вроде SlimToolkit.

Пробовали ли вы инструменты для оптимизации размера контейнеров? Какие результаты получали?

Новый выпуск DevOps Дефлопе — про платформы на Kubernetes

Готовые решения экономят время, но ограничивают. Самописные — дают свободу, но требуют ресурсов.

Разбираем:
- Как не ошибиться с выбором
- Как выбрать платформу с минимальными рисками в будущем
- Когда пора пересматривать архитектуру

Также ведущие делятся реальными кейсами и обсуждают подводные камни.

Слушать:
на удобной площадке
на YouTube

Как вы уже заметили, мы стали чуть активнее и возродили подкаст. На всякий случай, для тех, кто только к нам присоединился, в паре слов расскажем о том, что происходит в этом канале.

Каждый день в мире DevOps появляются тонны новостей, релизов и «революционных» инструментов. При этом, конечно же, в большинстве случаев это информационный шум.

Но если мы видим в этом потоке что-то, что с нашей точки зрения, действительно заслуживает внимания, мы приносим это сюда для друзей и коллег. Мы — это инженеры Фланта и Экспресс42, компаний, которые стояли у истоков DevOps в России.

Надеемся, что Девопс Дефлопе станет самым полезным девопс-каналом в вашей ленте!

Вышел первый серьёзный отчёт State of GitOps 2025 — исследование 660 команд о том, как GitOps работает в реальности.

Главное открытие неутешительное. Большинство команд думают, что делают GitOps, но на самом деле, кажется, просто коммитят скрипты в Git. 60% до сих пор используют императивную конфигурацию вместо декларативной.

Отчёт показывает чёткую связь: чем больше практик GitOps внедрила команда, тем выше безопасность, стабильнее конфигурации и проще аудит.

Команды, которые используют все шесть практик, показывают лучшие результаты по метрикам DORA. Они чаще деплоят, быстрее доставляют изменения и реже сталкиваются с инцидентами в проде.

Интересный момент про медленный code review. Он указан как одна из основных причин, почему команды откатываются к ручным изменениям через kubectl. Ну а это подрывает принципы GitOps, потому что Git перестает быть единственным источником истины.

А вы с какими проблемами при использовании GitOps сталкиваетесь?

В свежем выпуске подкаста «DevOps Дефлопе» болтаем про пет-проекты:

- Любовь Павла к сбору информации и парсинг Steam, а также его бот для конференций.
- Зачем Сергей написал приложение под Android и как запускал Quake III на тормозном рабочем компе.
- Как Виталий получил опыт деплоя лямбда-функций через Terraform и сделал себе погодную станцию.

А ещё вспоминаем рождение NGINX и рассуждаем, зачем вообще нужна работа, за которую не платят.

Слушать:
на удобной площадке
на YouTube

Пока все увлечённо обсуждают очередные обновления от OpenAI и Anthropic, GitLab неделю назад запустил в публичную бету свою платформу AI-агентов.

Вместо очередного чат-бота GitLab создаёт платформу GitLab Duo, где AI-агенты работают как полноценные члены команды.

По сути, AI-агент выступает как младший разработчик, который требует проверки от сеньора. Благодаря тому, что GitLab объединяет задачи, код и CI/CD в одной системе, его агенты работают с полным контекстом проекта. Так агенты получают преимущество перед внешними AI-инструментами с их ограниченным контекстом.

А ещё можно создавать и подключать собственных агентов под свои задачи и автоматизировать цепочки действий через Flows (например, анализ инцидентов или миграции пайплайнов)

Правда, Gitlab Duo Agent Platform доступна только в бете для Premium/Ultimate клиентов gitlab.com и self-managed инсталляций, но документация, API и SDK уже есть в открытом доступе.
Направление логично — превратить GitLab из платформы для DevOps в DevOps-платформу с искусственным интеллектом.

Какие задачи вы уже делегировали AI-агентам?)

Чтобы каждая реплика LLM приходила за миллисекунды и не разоряла бюджет на GPU, инфраструктура должна быть столь же умной, как сама модель.

Сегодня для этого есть два зрелых Open Source-движка — vLLM и SGLang. Оба уже служат базой для корпоративных продуктов Red Hat и LMSYS, поэтому технологический риск минимален. Ниже — как каждый из них помогает бизнесу экономить и в каких сценариях их применять.

Почему это важно прямо сейчас? Стоимость GPU-минут растёт, а объём запросов к моделям увеличивается экспоненциально, что напрямую бьёт по TCO AI-инициатив.

vLLM — максимум пропускной способности

• PagedAttention устраняет 60-80% фрагментации памяти через блочные таблицы (как виртуальная память в ОС), давая до ×24 больше throughput, чем Hugging Face Transformers.
• Continuous Batching обрабатывает запросы по шагам генерации. Таким образом быстрые не ждут медленных, снижается latency и пропадает простой GPU (〜x23 прирост пропускной способности).
• Совместимость с OpenAI API позволяет мигрировать SaaS-сервисы без переписывания клиентского кода.

Именно vLLM лежит в основе Red Hat AI Inference Server для OpenShift, так что решение готово к production-кластерам. А ещё LMSYS сократил парк GPU на 50 %, одновременно увеличив число обслуживаемых запросов в 2–3 раза после миграции на vLLM.

SGLang — это экономия на связанных запросах

• RadixAttention строит древовидную структуру для переиспользования KV-кеша между запросами с общими префиксами. Если пользователь ведёт диалог, SGLang автоматически переиспользует уже вычисленные части контекста, ускоряя цепочки вызовов до ×5 и снижая вычислительные затраты.
• Строго заданный вывод: можно жёстко задать JSON-схему или грамматику, избегая дорогой поствалидации.
• Оптимальный выбор для диалоговых агентов, RAG-конвейеров и других сценариев, где соседние запросы делят контекст и важна точная структура ответа.

Как выбрать
Если ваша нагрузка — множество независимых коротких запросов и вы заменяете коммерческий API, ставьте vLLM: он максимально нагружает GPU и обеспечивает низкую задержку. Когда же важны длинные диалоги, строгий формат ответа или повторное использование контекста, применяйте SGLang, который экономит вычисления там, где другие их дублируют.

Итого
Разверните оба движка в одной инфраструктуре: vLLM — на «горячем» пути API для массовых запросов, SGLang — в сервисах с многошаговыми генерациями. Так вы получите быстрые ответы при минимальной стоимости GPU; именно то, что нужно бизнесу здесь и сейчас.