Как можно обеспечить безопасность API в Kubernetes?
Защита API в Kubernetes имеет решающее значение для предотвращения несанкционированного доступа и утечек данных. Один из подходов заключается в реализации политик управления доступом на основе ролей (RBAC) с помощью панели инструментов kube, которая позволяет определять разрешения для отдельных пользователей или групп.
Другой вариант — использовать Kubeless, собственную серверную структуру Kubernetes, для защиты API путем автоматического внедрения мер безопасности, таких как ограничение скорости и аутентификация. Кроме того, важно использовать правильный режим авторизации, такой как Node Authorizer или Attribute-Based Access Control (ABAC), чтобы гарантировать, что принимаются только авторизованные запросы. Объединив эти методы, Kubernetes может обеспечить надежную безопасность API для ваших приложений.
Библиотека собеса по DevOps
Другой вариант — использовать Kubeless, собственную серверную структуру Kubernetes, для защиты API путем автоматического внедрения мер безопасности, таких как ограничение скорости и аутентификация. Кроме того, важно использовать правильный режим авторизации, такой как Node Authorizer или Attribute-Based Access Control (ABAC), чтобы гарантировать, что принимаются только авторизованные запросы. Объединив эти методы, Kubernetes может обеспечить надежную безопасность API для ваших приложений.
Библиотека собеса по DevOps
Каким образом мы можем вывести ноду из работы для обслуживания?
Мы можем остановить запуск PODов на узле с помощью команды kubectl cordon и высвободить узел от PODов при помощи команды kubectl drain.
Библиотека собеса по DevOps
Библиотека собеса по DevOps
Почему важно иметь управление конфигурацией в DevOps?
Это гарантирует, что конфигурации приложения согласованы в различных средах, уменьшая количество ошибок во время развертывания и гарантируя, что приложения ведут себя должным образом.
🐸 Библиотека собеса по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию
Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.
Одно направление закрывает только часть задачи.
Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥
Собери стек навыков под свою цель:
🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.
Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.
⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.
👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.
Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.
Одно направление закрывает только часть задачи.
Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥
Собери стек навыков под свою цель:
🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.
Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.
⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.
👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.
Как обеспечить нулевой простой сервиса в Kubernetes во время деплоя и обновления нод?
Держите ≥3 реплики на зону и включите readinessProbe, делайте RollingUpdate с maxUnavailable: 0 и maxSurge: 1, задайте PDB с minAvailable и убедитесь, что HPA.minReplicas ≥ minAvailable. Для плавного отключения трафика используйте lifecycle.preStop и достаточно большой terminationGracePeriodSeconds. Размещайте поды по зонам через anti-affinity/topologySpreadConstraints. Ноды обновляйте через kubectl drain, чтобы эвикшены уважали PDB; для стейтфул-нагрузки — StatefulSet и кворум/репликацию на уровне хранилища.
Библиотека собеса по DevOps
Библиотека собеса по DevOps
👍1
Объясните, что такое state stalking в Nagios
State stalking используется для целей логгинга в Nagios.
Когда для определенного хоста или службы включено stalking, Nagios будет очень внимательно следить за этим хостом или службой.
Он будет регистрировать любые изменения, которые он увидит в результатах проверки.
Это помогает при анализе файлов логов.
Библиотека собеса по DevOps
Когда для определенного хоста или службы включено stalking, Nagios будет очень внимательно следить за этим хостом или службой.
Он будет регистрировать любые изменения, которые он увидит в результатах проверки.
Это помогает при анализе файлов логов.
Библиотека собеса по DevOps
🤖 Большинство материалов по ИИ-агентам устаревают быстрее, чем многие курсы успевают обновить программу
Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене.
🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов».
⏳ До 20 июня действует сниженная цена.
За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу.
Что разберём:
🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод;
🔹 LangGraph и оркестрацию workflow;
🔹 MCP и работу с внешними инструментами;
🔹 RAG-системы;
🔹 AgentOps, observability и evals;
🔹 безопасность и защиту от prompt injection;
🔹 мультиагентные системы и A2A.
На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем.
👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой
Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене.
🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов».
⏳ До 20 июня действует сниженная цена.
За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу.
Что разберём:
🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод;
🔹 LangGraph и оркестрацию workflow;
🔹 MCP и работу с внешними инструментами;
🔹 RAG-системы;
🔹 AgentOps, observability и evals;
🔹 безопасность и защиту от prompt injection;
🔹 мультиагентные системы и A2A.
На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем.
👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой
🤖 Большинство материалов по ИИ-агентам устаревают быстрее, чем многие курсы успевают обновить программу
Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене.
🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов».
⏳ До 20 июня действует сниженная цена.
За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу.
Что разберём:
🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод;
🔹 LangGraph и оркестрацию workflow;
🔹 MCP и работу с внешними инструментами;
🔹 RAG-системы;
🔹 AgentOps, observability и evals;
🔹 безопасность и защиту от prompt injection;
🔹 мультиагентные системы и A2A.
На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем.
👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой
Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене.
🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов».
⏳ До 20 июня действует сниженная цена.
За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу.
Что разберём:
🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод;
🔹 LangGraph и оркестрацию workflow;
🔹 MCP и работу с внешними инструментами;
🔹 RAG-системы;
🔹 AgentOps, observability и evals;
🔹 безопасность и защиту от prompt injection;
🔹 мультиагентные системы и A2A.
На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем.
👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой
Как контейнеры одного пода разнести на разные ноды?
Никак. Под — минимальная и неделимая сущность, Kubernetes оперирует подами, а не отдельными контейнерами.
Библиотека собеса по DevOps
Библиотека собеса по DevOps
У вас есть Dockerfile, и сборка образа занимает очень много времени из-за частых изменений в коде. Как оптимизировать процесс сборки, чтобы быстрее получать новые образы?
Переписать Dockerfile так, чтобы максимально использовать кэш слоёв: сначала устанавливать зависимости, потом копировать код. Использовать multi-stage build, чтобы в финальном образе были только нужные бинарники и минимальный набор файлов.
Библиотека собеса по DevOps
Библиотека собеса по DevOps
👏1
helm rollback <release_name> <revision_number>
Где: <release_name> — это имя релиза, который нужно откатить.
<revision_number> — номер ревизии, на которую нужно откатить релиз.
Для того чтобы узнать номер доступных ревизий, можно выполнить команду:
helm history <release_name>
Она покажет список всех ревизий релиза с их номерами и статусами. После этого можно выбрать нужную ревизию и выполнить команду отката.
Пример: helm rollback my-release 3
Этот пример откатывает релиз my-release к ревизии номер 3.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок!
Тема:
🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа.
Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт.
🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».
👉 Успей присоединиться к уроку
Тема:
«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»
🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа.
Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт.
🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».
👉 Успей присоединиться к уроку
Что вы знаете о кластерах контейнеров в Kubernetes?
Кластеры контейнеров в Kubernetes представляют собой набор нодов. Они создают некоторые маршруты, чтобы контейнеры, работающие на узлах, могли взаимодействовать. Они позволяют контейнерам работать на нескольких машинах и в разных средах, таких как физические, виртуальные и облачные. Кластеры Kubernetes координируют такие процессы, как планирование и масштабирование приложений, поддержание состояния кластера и внедрение обновлений.
🐸 Библиотека собеса по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾1
Правда или ложь? Любой действительный файл JSON также является действительным файлом YAML.
Правда. Потому что YAML — это суперсет JSON.
🐸 Библиотека собеса по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾1
В чем разница между CI и CD в DevOps?
CI: Continuous Integration, используется для частого объединения изменений разработчиков в общий репозиторий, автоматической сборки и запуска тестов, чтобы быстро находить ошибки.
CD: Continuous Delivery/Deployment, используется для автоматической подготовки или выкладки приложения после успешной сборки и тестов, чтобы быстрее и безопаснее доставлять изменения пользователям.
🐸 Библиотека собеса по DevOps
CD: Continuous Delivery/Deployment, используется для автоматической подготовки или выкладки приложения после успешной сборки и тестов, чтобы быстрее и безопаснее доставлять изменения пользователям.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤖 AI пишет код за вас? Это самое скучное, что он умеет
Основное время разработчик тратит на другое: разобраться в чужой кодовой базе, найти нужный участок проекта, проверить решение, собрать Pull Request. Вот где AI реально экономит часы — если знать, как им пользоваться.
23 июня Ольга Лукьянова покажет это на практике: как с помощью современных AI-инструментов быстро погружаться в незнакомый проект, находить нужный код, реализовывать задачи и проверять результат до ревью коллег.
В итоге вы увидите не отдельные приёмы и промпты, а целостный workflow, который можно встроить в свою работу уже на следующий день 🔥
Чтобы лучше погрузиться в тему:
📺 Выступление про SourceCraft
📖 Статья на Хабре
🗓️ Когда: 23 июня, 19:00 (МСК)
👉 Занять место на открытом уроке
Основное время разработчик тратит на другое: разобраться в чужой кодовой базе, найти нужный участок проекта, проверить решение, собрать Pull Request. Вот где AI реально экономит часы — если знать, как им пользоваться.
23 июня Ольга Лукьянова покажет это на практике: как с помощью современных AI-инструментов быстро погружаться в незнакомый проект, находить нужный код, реализовывать задачи и проверять результат до ревью коллег.
В итоге вы увидите не отдельные приёмы и промпты, а целостный workflow, который можно встроить в свою работу уже на следующий день 🔥
Чтобы лучше погрузиться в тему:
📺 Выступление про SourceCraft
📖 Статья на Хабре
🗓️ Когда: 23 июня, 19:00 (МСК)
👉 Занять место на открытом уроке
😁1
🤖 Какие задачи можно действительно доверить ИИ?
Уже завтра разберём это на открытом уроке «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».
Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft от Яндекса.
После урока вы:
🔹 поймёте, какие задачи стоит делегировать AI уже сегодня;
🔹 научитесь быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе;
🔹 увидите, как выглядит современный workflow разработки с AI;
🔹 узнаете, где AI помогает экономить время, а где всё ещё нужен контроль разработчика.
На практике разберём путь от получения задачи до готового Pull Request с использованием AI-инструментов и AI-ревью.
🗓️ 23 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут
👉 Зарегистрироваться и получить рабочий AI-workflow для своих задач
Уже завтра разберём это на открытом уроке «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».
Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft от Яндекса.
После урока вы:
🔹 поймёте, какие задачи стоит делегировать AI уже сегодня;
🔹 научитесь быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе;
🔹 увидите, как выглядит современный workflow разработки с AI;
🔹 узнаете, где AI помогает экономить время, а где всё ещё нужен контроль разработчика.
На практике разберём путь от получения задачи до готового Pull Request с использованием AI-инструментов и AI-ревью.
🗓️ 23 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут
👉 Зарегистрироваться и получить рабочий AI-workflow для своих задач
В чем разница между первичным ключом и уникальным ключом?
Хотя оба типа ключей обеспечивают уникальность значений в столбце таблицы, первый однозначно идентифицирует каждую запись таблицы, а второй предотвращает дубликаты в этом столбце.
Библиотека собеса по DevOps
Библиотека собеса по DevOps
👍1
⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует наш открытый урок!
Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдыхают 😅, мы предлагаем без лишней конкуренции прокачать свой workflow и начать закрывать тикеты в три раза быстрее.
Тема:
Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины.
🎙️ Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei).
👉 Узнать, как ускорить разработку с AI
Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдыхают 😅, мы предлагаем без лишней конкуренции прокачать свой workflow и начать закрывать тикеты в три раза быстрее.
Тема:
«AI-инструменты в разработке: пишем код быстрее»
Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины.
🎙️ Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei).
👉 Узнать, как ускорить разработку с AI
Можете ли вы перечислить несколько причин, по которым используются DaemonSets?
DaemonSets используются по следующим причинам:
Запуск системных служб: DaemonSets часто используются для запуска системных служб, которые необходимо развернуть на каждом узле кластера, например, агентов регистрации, агентов мониторинга или сетевых служб, таких как балансировщики нагрузки.
Сбор данных: DaemonSets может собирать данные или метрики с каждого узла кластера, например, системные метрики, сетевой трафик или журналы приложений.
Последовательное развертывание: используя DaemonSets для развертывания служб или приложений, вы можете гарантировать, что они будут развернуты последовательно на всех узлах кластера, что может помочь уменьшить количество ошибок конфигурации и обеспечить последовательную работу.
Высокая доступность: запуск служб или приложений в качестве DaemonSets может обеспечить высокую доступность, поскольку они могут быть автоматически развернуты на любых новых узлах, добавленных в кластер, и заменены, если узел выходит из строя или становится недоступным.
Изоляция ресурсов: запуск служб или приложений в качестве DaemonSets может обеспечить изоляцию ресурсов, поскольку они могут быть развернуты на определенных узлах кластера с необходимыми ресурсами или конфигурациями, такими как специализированное оборудование или сетевые подключения.
Библиотека собеса по DevOps
Запуск системных служб: DaemonSets часто используются для запуска системных служб, которые необходимо развернуть на каждом узле кластера, например, агентов регистрации, агентов мониторинга или сетевых служб, таких как балансировщики нагрузки.
Сбор данных: DaemonSets может собирать данные или метрики с каждого узла кластера, например, системные метрики, сетевой трафик или журналы приложений.
Последовательное развертывание: используя DaemonSets для развертывания служб или приложений, вы можете гарантировать, что они будут развернуты последовательно на всех узлах кластера, что может помочь уменьшить количество ошибок конфигурации и обеспечить последовательную работу.
Высокая доступность: запуск служб или приложений в качестве DaemonSets может обеспечить высокую доступность, поскольку они могут быть автоматически развернуты на любых новых узлах, добавленных в кластер, и заменены, если узел выходит из строя или становится недоступным.
Изоляция ресурсов: запуск служб или приложений в качестве DaemonSets может обеспечить изоляцию ресурсов, поскольку они могут быть развернуты на определенных узлах кластера с необходимыми ресурсами или конфигурациями, такими как специализированное оборудование или сетевые подключения.
Библиотека собеса по DevOps