В эфире DevOps FM – срединедельный дайджест новостей и статей!

⏺ 10 августа Docker выпустил обновление Docker VMM, переведя технологию в статус Public Beta.

Docker VMM — новый уровень виртуализации для Docker Desktop, который сделает работу контейнеров на Mac и Windows быстрее и стабильнее. Среди заявленных улучшений — более быстрый запуск контейнеров, ускоренный файловый I/O и более эффективное управление памятью. Сейчас технология доступна в Docker Desktop 4.86, а финальный релиз по имеющейся информации запланирован на конец октября.

Подробнее о том, что изменилось и как попробовать новый VMM — в блоге Docker.

⏺ После двух месяцев разработки Линус Торвальдс представил релиз ядра Linux 7.2.

Новая версия ядра традиционно приносит изменения в подсистемах, драйверах и производительности. Подробности о ключевых обновлениях и список основных изменений — читайте в OpenNET.

⏺ Debian обсуждают использование AI при разработке.

Debian объявили о начале общего голосования разработчиков по вопросу использования больших языковых моделей и AI-инструментов при разработке дистрибутива.

Прием голосов будет осуществляться до 28 августа. Как проходит голосование и какие позиции обсуждаются — читайте в OpenNET.

⏺ GitHub пережил масштабный сбой.

17 августа проблемы затронули сразу несколько ключевых сервисов платформы: Web и API показывали около 20% ошибок, а количество неудачных запросов к архивам и Raw-контенту доходило до 50%. Были затронуты Actions, Pull Requests, Issues, Webhooks, Copilot и другие сервисы.

GitHub постепенно восстановил сервисы. В качестве причины сбоев эксперты предположили сетевые инциденты в Amazon Web Services. Подробнее о масштабах сбоя — в статье.

#новостная_подборка #devops #github #docker #linux #debian

Пятничное чтиво от DevOps FM

📚AI-агенты постепенно заходят в DevOps: получают доступ к коду, инфраструктуре, CI/CD и production. Сегодня читаем о том, как безопасно управлять системами, которые умеют действовать самостоятельно.

⏺12 августа Docker представил Agent Baseline — набор практических рекомендаций для безопасного внедрения AI-агентов. В центре внимания — least privilege, наблюдаемость, аудит и возможность остановить агента, а не просто надеяться, что модель будет вести себя правильно. Подробнее читайте в статье.

⏺CNCF смотрит на проблему с другой стороны: если AI становится частью production, то где проходит граница между ML-командой, DevOps и Platform Engineering? И кто в итоге отвечает за надёжность всей этой системы? Подробнее читайте здесь.

⏺В разборе кейса Hugging Face хорошо показывает, почему вопрос контроля уже не теоретический. В ходе инцидента исследователи восстановили около 17 600 действий агента, объединённых примерно в 6 280 цепочек.

⏺GitLab, в свою очередь, показывает, как можно встроить AI-агентов в существующую инфраструктуру с учётом требований безопасности. В новой статье компания рассказывает об AI Gateway для GitLab Dedicated, который позволяет контролировать используемые модели и сохранять AI-обработку внутри выбранного региона. Подробнее читайте в статье.

👀Получается интересный сдвиг: раньше DevOps автоматизировал процессы, а теперь ему предстоит ещё и управлять AI-агентами.

И теперь главный вопрос — какие права мы готовы дать AI и насколько быстро сможем его остановить, если что-то пойдет не так? Пишите свое мнение в комментариях.

Желаем приятного чтения и хороших выходных!

#пятничноечтиво #devops #ai

DevOps через Git: насколько реально управлять всей инфраструктурой и deployment из Git?

Что, если от создания VPC до выката приложения в Kubernetes вообще не заходить в AWS руками? Именно такой сценарий GitLab разбирает в статье — и он хорошо показывает, куда движется современный DevOps.

Если сильно упростить, схема примерно такая:
Git → GitLab CI/CD → OpenTofu → AWS/EKS → Argo CD → приложение

OpenTofu создаёт и изменяет инфраструктуру, GitLab CI/CD управляет процессом и сборкой, а Argo CD следит за состоянием Kubernetes и синхронизирует его с Git.

Вместо привычного сценария:

> Зайди в AWS, поправь вот это.
> Потом сделай kubectl apply.
> А почему staging теперь отличается от production?

Получаем:

> Изменение инфраструктуры — commit.
> Изменение приложения — commit.
> Дальше автоматика сама приводит окружение к нужному состоянию.

И вот это уже интереснее, чем просто очередная связка инструментов.
IaC + CI/CD + GitOps постепенно превращаются в единую декларативную цепочку, где Git становится источником истины не только для кода, но и для окружения.

Плюсы очевидны:
⏺меньше ручных действий;
⏺изменения проходят review;
⏺инфраструктура воспроизводима;
⏺rollback часто превращается в git revert;
⏺окружение можно восстановить из кода.

Но ведь чем больше production мы передаём автоматизации, тем важнее становится надёжность самого control plane.

Отсюда возникают следующие вопросы:
⏺Что делать, если GitLab недоступен?
⏺Как внести emergency change?
⏺Кто имеет break-glass доступ?
⏺Можно ли восстановить инфраструктуру, если недоступны инструменты, которые ей управляют?

И, пожалуй, это один из интересных вопросов современного DevOps — что важнее: полностью исключить ручные изменения или сохранить возможность быстро обойти автоматизацию в аварийной ситуации? Делитесь своим мнением в комментариях💬

Желаем продуктивной недели и спокойных дежурных смен!

Новостной дайджест от DevOps FM!

⌨️Делимся свежими новостями и релизами за прошедшую неделю.

⏺Kubeflow получил статус CNCF Graduated.

Kubeflow получил высший статус зрелости в CNCF. Проект объединяет инструменты для построения AI/ML-платформ на Kubernetes — от подготовки данных и обучения моделей до inference.

Для DevOps это ещё один сигнал: Kubernetes всё активнее становится инфраструктурой для AI — от обучения моделей до inference и serving. Детали читайте в статье.

⏺AWS продолжает развивать Argo CD в EKS.

В понедельник мы разбирали сценарий, где Git становится control plane для инфраструктуры и deployment. Теперь AWS расширяет возможности настройки управляемой Argo CD Capability в EKS — в частности, добавляет поддержку кастомных health checks и параметров сравнения ресурсов.

Похоже, AWS постепенно углубляет интеграцию GitOps с EKS, беря на себя всё больше операционных задач по управлению Argo CD. Подробнее — в блоге AWS.

⏺IncidentRelay 2.0 — новый релиз self-hosted incident management.

Open-source проект для управления дежурствами, маршрутизации алертов и incident response получил новый major-релиз.

IncidentRelay ориентирован на SRE и DevOps-команды, которым нужна self-hosted альтернатива облачным платформам управления инцидентами.
Подробности о ключевых обновлениях и список основных изменений — читайте в OpenNET.

⏺GitHub опубликовал разбор масштабного сбоя 17 августа.

Напомним, тогда GitHub был недоступен или работал с ошибками почти 8 часов. Теперь компания раскрыла детали: проблема с autoscaling Istio sidecar-подов привела к перегрузке сети и каскаду отказов.

Ситуацию дополнительно усугубили агрессивные retry: нагрузка на отдельные сервисы выросла многократно.

Получился отличный пример того, как ошибка в автоматическом масштабировании + retry storm могут превратить локальную проблему в большой outage.
Подробнее — в разборе GitHub.

#devops #инциденты #gitlab #kubeflow

Подборка интерактивных тренажеров для DevOps

⌨️ В эту пятницу собрали тренажеры, где можно на практике разбирать нетривиальные сценарии Kubernetes, networking и troubleshooting.

⏺ Deadnodes — тренировка в формате production-инцидента: получаем сломанное окружение, ищем root cause и восстанавливаем систему. Есть сценарии по Linux, Kubernetes, networking и базам данных.

⏺ iximiuz Labs — набор hands-on лабораториий с Linux, контейнерами и Kubernetes. Можно самостоятельно разбирать networking, container internals и troubleshooting-сценарии разной сложности.

⏺ Anycast и BGP — меняем маршруты и отключаем PoP, чтобы посмотреть, что происходит с трафиком и TCP-соединениями. Можно разобрать проблемы с long-lived connections и capacity при отказе части инфраструктуры.

⏺ Kubernetes Scheduler Simulator — практика работы с Filter/Score, resource requests, taints и tolerations. Можно посмотреть, почему Pod оказывается Pending, и сравнить стратегии размещения.

Сохраняйте подборку, чтобы попробовать эти сценарии на практике и проверить свои навыки troubleshooting.

Хорошей практики и приятных выходных! Делитесь своими любимыми тренажерами в комментариях.

#девопс #тренажеры