DevOps FM
5.28K subscribers
752 photos
15 videos
10 files
861 links
♾️ Канал для тех, кто живёт слиянием разработки и эксплуатации (DevOps) и сис. администрированием.

Новости, статьи, практики, инструменты и развлекательный контент. Cloud Native, Docker, Kubernetes, БД, мониторинг и пр.

Алена @alyona2780
Download Telegram
Первая летняя подборка новостей и релизов уже в эфире DevOps FM!

🟡 Зарелизили VirtualBox 7.1.10

Oracle выпустили VirtualBox 7.1.10, в которой исправили некоторые ошибки и улучшили производительность.
Из интересного:
• Добавлена поддержка Linux 6.15.
• Исправили проблемы с аварийным завершением VBoxManage на хостах Windows и завершением процесса VM Selector на базе Linux
• Исправлена проблема, не позволявшая вставлять данные из буфера обмена в гостевую систему, доступ к которой осуществляется при помощи протокола RDP.

⚫️ В блоге Kubernetes вышла статья о том, как обеспечить корректный порядок запуска контейнеров в поде, когда основное приложение зависит от sidecar-контейнера.

В материале рассматривается, почему даже при использовании нативных sidecar-контейнеров с restartPolicy: Always нельзя гарантировать, что sidecar будет полностью готов до старта основного приложения. Автор показывает, как решить эту проблему с помощью startupProbe, postStart-хуков и других механизмов Kubernetes, чтобы добиться нужной последовательности запуска.

⚫️ Линус Торвальдс распорядился заблокировать учётную запись лидера Ubuntu Security Team

Кеса Кука, одного из главных сторонников Rust в ядре, заблокировали за подмену информации об авторстве коммитов. Поводом стал pull-запрос в Linux 6.16, в котором использовался git-репозиторий с фиктивными изменениями — ряд коммитов в нём значились от имени самого Торвальдса, хотя он к ним не имел отношения.

Торвальдс расценил это как потенциально вредоносную активность и потребовал немедленной блокировки профиля Кука до выяснения обстоятельств. Кес объяснил инцидент неудачным восстановлением репозитория после сбоя SSD и ошибкой в использовании утилиты git-filter-repo в связке с b4 trailers.

Позже автор утилиты b4 подтвердил, что подмена произошла без злого умысла и была следствием некорректного использования утилиты. Доступ Кука к инфраструктуре был восстановлен, а в b4 появится дополнительная проверка, предотвращающая подобные случаи в будущем.

🟡 На TheNewStack опубликовали результаты исследования от Google посвященное зрелости подхода платформенной инженерии и ее влияние на бизнес. Один из ключевых выводов — 65% времени разработчиков тратится на задачи, которые можно устранить с помощью платформенной инженерии — например, настройка инструментов, обновления, поддержка среды и т.д. Ознакомиться с остальными результатами можно здесь.

#devops #linux #kubermetes #platformengineering
103🔥2👍11
Релизы и безопасность

Срединедельный DevOps! Поговорим о том, как Cozystack 0.41 добавляет MongoDB и улучшает стабильность Kubernetes, а MX Linux 25.1 возвращает поддержку dual-init-a.

Cozystack v0.41.0: MongoDB
Вышел релиз версии Cozystack. В v0.41.0 добавили поддержку системы управления БД MongoDB. Она располагается наряду с PostgreSQL, MySQL и Redis. К ключевым особенностям относим интеграцию с хранилищем бэкэндов Cozystack, настраиваемые CPU, встроенный экспорт метрик для мониторинга. Чтобы развернуть MongoDB через Cozystack дашборд используйте первый и второй workflow. Также, в новой версии представлены улучшения в работы хранилища, патчи для piraeus-server, рефакторинг проверки RWX на уровне года, повышение стабильности работы Kubernetes за счет увеличения значений resourcesPreset apiServer по умолчанию до large и увеличения порог startup-probe для kube-apiserver. Подробнее о релизе – тут.

Опасайтесь VoidLink
На портале Checkpoint Research опубликовали отчёт о мультифункциональном вредоносном ПО китайского происхождения. VoidLink включает 37 плагинов, среди которых есть модули для устранения следов, выхода из контейнеров, сбора SSH-ключей, токенов и API-ключей. Фреймворк ориентирован на cloud- и container-first-среды и способен стабильно работать в Kubernetes и Docker, адаптируя поведение под окружение. Используются LD_PRELOAD, загружаемые модули ядра (LKM) и eBPF. Подробнее - здесь.

Бесконечность не предел: MX Linux 25.1 «Infinity»
Релиз MX Linux 25.1, Debian-based дистрибутива. Все сборки поставляются с ядром Linux 6.12 (Debian-ветка), за исключением Xfce-AHS, где используется ядро 6.18 с патчами liquorix. В AHS-сборках также обновлён Mesa до версии 25.3.3. Включены все обновления Debian до Debian 13.3 и все актуальные обновления из репозиториев MX. В релизе анонсировали возвращение поддержки dual-init (systemd + sysvinit) в едином ISO-образе, что сокращает количество сборок, systemd теперь обновляется через Debian, а не через отдельный MX-пакет, что упрощает поддержку. Для желающих установить – инструкция тут.

#devops #cozystack #mxlinux #kubernetes #platformengineering
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍62🔥2
🎙️ На волне DevOps FM!

Пятница — отличный повод немного отвлечься от рабочих задач и послушать что-нибудь интересное.

В прошлых подборках нас просили больше русскоязычного контента, поэтому собрали три выпуска, которые стоит добавить в список для прослушивания.

🗣 DevOps в 2026: Platform Engineering, AI-агенты и будущее джунов от DevOps Kitchen Talks. Что происходит, когда у вас уже 600 сервисов и 3600 пайплайнов? Обсуждают internal platform, её архитектуру и self-service-возможности для разработчиков, а также границы ответственности platform team. Отдельный фокус — AI-агенты и multi-agent workflows: что происходит, когда автоматизация начинает работать уже не только с инфраструктурой, но и непосредственно с engineering-процессами.

🗣 Kubernetes 2035: кто будет управлять инфраструктурой? от «В SREду на кухне» / AvitoTech. GitOps, Crossplane, автоматизация Kubernetes и развитие абстракций над инфраструктурой. Интересный вопрос выпуска — сколько деталей инфраструктуры разработчику действительно нужно видеть и какие операции со временем можно передать платформе и автоматизации.

🗣 Инфраструктура & MLOps от [I'ML]. Здесь уже про инфраструктуру для ML и AI-систем. Обсуждают ML Platform, Data Platform, вывод моделей в production и особенности эксплуатации AI workloads. Хороший выпуск, чтобы посмотреть, какие привычные DevOps-подходы приходится адаптировать для AI.

Желаем приятного прослушивания и дежурств без алертов!🛡

#пятничная_подборка #подкаст #DevOps #PlatformEngineering #AIEngineering
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
14👍4🔥3
Platform Engineering 2.0: как меняется роль внутренней платформы

Kubernetes, Terraform, GitOps, CI/CD, Backstage — классический стек Platform Engineering уже хорошо знаком.

Но что происходит с этой моделью, когда появляются AI-нагрузки и новые способы взаимодействия с инфраструктурой?

В материале CNCF автор предлагает рассматривать это как следующий этап — Platform Engineering 2.0.

При этом фундамент не меняется: Platform as a Product, удобство для разработчиков, готовые пути, самообслуживание и безопасность на ранних этапах остаются актуальными. Меняется масштаб задач платформы и круг её пользователей.


Что добавляется:

AI становится ещё одним типом нагрузки

Платформе теперь приходится учитывать GPU/TPU, запуск и обслуживание моделей, обработку запросов, жизненный цикл моделей, MCP-шлюзы и специальные механизмы защиты.

То есть AI — это не отдельный слой где-то рядом с платформой. Для platform team это ещё один класс нагрузки со своими требованиями к ресурсам, безопасности и управлению.

Пользователей становится больше

Помимо разработчиков и platform engineers, с платформой работают ML-инженеры, специалисты по данным, команды безопасности и соответствия требованиям, FinOps — и постепенно AI-агенты.

Отсюда практический вопрос: можно ли пользоваться платформой программно?

Интерфейс и Backstage отлично подходят человеку. Но автоматизации и агентам нужны интерфейсы через API: ресурсы, действия, права доступа и ограничения.

FinOps перемещается ближе к созданию ресурсов

Стоимость становится частью решения ещё до развёртывания.

Например: сколько будет стоить новая нагрузка, какой ресурс выбрать и можно ли вообще её создавать с учётом текущего бюджета и правил.

Безопасность уходит глубже в платформу

Меньше ручных проверок после развёртывания — больше политик и контроля непосредственно на уровне платформы и среды выполнения.

Для AI добавляются свои риски: неконтролируемое использование AI, prompt injection, отравление моделей, утечки данных при обработке запросов.

Платформа становится модульной

Отдельные возможности должны быть доступны через API и собираться в разные сценарии: интерфейс, CLI, CI/CD, автоматизация или агент.

По сути, архитектура начинает выглядеть так:

Developer / ML Engineer / Agent

Platform APIs

Identity / Policy / Cost

Kubernetes / Cloud / GPU / AI

И здесь важно: Kubernetes, Terraform, GitOps, Backstage никуда не исчезают. Меняется слой над ними — платформа начинает решать задачи, которые раньше находились за пределами классического самообслуживания разработчиков.


В итоге из концепции Platform Engineering 2.0 можно сделать вполне практичную вещь — ревизию собственной платформы.

Спросить себя:

→ Можем ли мы быстро выдать специализированный ресурс?

→ Можем ли мы сделать это через API?

→ Знаем ли стоимость до развёртывания?

→ Можем ли мы применять политики на уровне платформы?

→ Может ли автоматизация или агент работать с платформой без человека?

Если где-то ответ «нет» — вот там и находится следующая задача для platform team⌨️

#DevOps #Platformengineering
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
15🔥4👍3