DevOps

⚡️ Kubernetes устраняет проблему безопасности с приватными образами, которую не решали более 10 лет

Ранее, при использовании политики imagePullPolicy: IfNotPresent, kubelet мог запускать контейнеры из приватных образов, даже если pod не передавал нужные imagePullSecrets. Это означало, что уже загруженные образы могли использоваться без повторной проверки прав доступа.

Начиная с Kubernetes v1.33, kubelet теперь проверяет учетные данные pod-а даже для локально кэшированных образов. Если образ найден на узле, kubelet удостоверяется, что pod имеет соответствующие pull credentials, прежде чем разрешить его запуск.

Ожидается, что в v1.34 эта функция перейдёт в бета-стадию и получит дополнительные улучшения.

https://kubernetes.io/blog/2025/05/12/kubernetes-v1-33-ensure-secret-pulled-images-alpha/

Вы CTO или хотите им стать?
Управление качеством — это не просто исправление ошибок. Это предотвращение проблем до их появления. На нашем бесплатном вебинаре мы расскажем, как именно CTO может проактивно управлять качеством в своих проектах и минимизировать риски.

🔑 Что узнаете на вебинаре:
· Как выявлять риски до внедрения, а не после провала
· Инструменты превентивного анализа: тест-дизайн, Code Review, метрики и автоматизация
· Почему ответственность за качество лежит не только на тестировщиках, а на всей команде

🚀 Кому будет полезно:
CTO, руководителям разработки, QA-лидам и тех-менеджерам, которые хотят выстроить эффективную систему контроля качества и избежать ошибок на ранних этапах.

🎓 Понравится вебинар - приходите на курс «CTO / Технический директор» со скидкой по промокоду BIRDS_CTO.

🔗 Зарегистрироваться на вебинар: https://otus.pw/83wz/?erid=2W5zFGAjnd6

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

📜 История SQL — от лабораторной идеи до «языка данных» № 1

Как появился самый известный язык работы с базами, почему он едва не остался «Сиквелом» и какие любопытные факты о нём редко всплывают в учебниках.

1. Всё началось с таблицы на бумаге

- 1970 г. — британский математик Эдгар Ф. Кодд публикует культовую статью *“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”*.
- В ней впервые прозвучала идея: хранить данные в виде связанных таблиц, а не как запутанные иерархии (IMS) или сетевые графы (Codasyl).
- Коллеги в IBM скептически называли это «бумагой на буквы», но разрешили сделать прототип, чтобы проверить утопию Кодда на практике.

2. SEQUEL — «английский» запрос к таблицам

- 1973–1974 гг. — в лаборатории IBM San José (ныне Almaden) двое молодых исследователей, Дональд Чемберлин и Рэймонд Бойс, берутся за проект System R.
- Чтобы обращаться к реляционным таблицам, они придумывают Structured English QUEry Language — SEQUEL.
- Ключевая фишка — запросы выглядят почти как английские предложения:

    SELECT name, salary
      FROM employees
     WHERE dept = 'R&D';
    

- В 1974‑м публикуют первую спецификацию; академики критикуют за «слишком поверхностный английский», но программисты в восторге.

3. Почему SEQUEL стал SQL

- Торговая марка “SEQUEL” уже принадлежала авиастроительной компании *Hawker Siddeley*.
- IBM, опасаясь суда, в 1976 г. официально отказывается от «E» и оставляет SQL (Structured Query Language).
- *Небольшая путаница осталась навсегда: кто‑то произносит «эс‑кью‑эл», кто‑то — «сиквел».*

4. Коммерческий взлёт


- 1978 | Первая демонстрация System R внутри IBM | показала, что SQL работает быстрее ожиданий |
- 1979 | Стартап Relational Software (позже Oracle**) выпускает **Oracle V2 — первый коммерческий SQL‑движок | IBM ещё не успела выйти на рынок
- 1981 | IBM выпускает SQL/DS для мейнфреймов | стандарт де‑факто закрепляется
- 1983 | Дебют DB2 — теперь SQL есть почти в каждом крупном банке

5. Стандартизация и эволюция

- ANSI SQL‑86 → SQL‑92 (появился `JOIN ... ON`) → SQL:1999 (рекурсия, триггеры) → SQL:2003 (XML) → … → SQL:2023 (JSON, property graphs).
- Каждые 3–5 лет комитет добавляет «модные» возможности, но 90 % повседневных запросов всё ещё укладываются в синтаксис 1980‑х.

6. Забавные факты, которые украсят small talk 🍸

1. NULL ≠ 0 и NULL ≠ NULL — «неизвестное значение» нарушает законы логики, за что его зовут *“пятой ногой”* реляционной алгебры.
2. `SELECT *` — наследие печати на станке. Звёздочка означала «все колонки», чтобы не писать их руками в 132‑символьных перфокартах.
3. Команда `GO` в MS SQL Server не принадлежит стандарту SQL — это директива из старого клиента isql.
4. В Oracle долго не было `LIMIT`, а в MySQL — `RIGHT JOIN`. Поэтому админы шутили: «истинный межплатформенный SQL — это `SELECT 1;`».
5. Первый SQL‑вирус — червь *Slammer* (2003) — парализовал интернет за 10 минут через уязвимость в SQL Server 2000.
6. SQL — декларативный язык, но внутри СУБД каждый SELECT превращается в процедурный план.
7. `DROP DATABASE` придумали позже, чем `CREATE`. Сначала удалять целую БД казалось слишком опасным.

7. Почему SQL живёт дольше модных NoSQL‑наследников

- Математическая база. Таблицы + операции Кодда образуют алгебру с предсказуемой оптимизацией.
- Стандарты и переносимость. Код двадцатилетней давности можно запустить в современной Postgres или MariaDB.
- Большая экосистема. От Excel‑плагинов до BigQuery — везде так или иначе поддерживается SQL‑диалект.
- Сопротивляемость моде. Каждый «убийца SQL» (MapReduce, GraphQL, документные БД) в итоге добавляет свой адаптер SELECT ….

Итог: SQL родился как эксперимент IBM, пережил смену названий и юридические баталии, но в итоге стал «лентой Мёбиуса» мира данных: можно зайти с любой стороны — и всё равно окажешься в FROM.

https://www.youtube.com/shorts/EuFjzuVHkHE

🏡 Есть ли городской комфорт за пределами города?

Вы удивитесь, но современные загородные дома всё чаще проектируются под удалённую работу. И не только дома, но и целые поселки, куда умещают все блага города.

Мы — строительная компания, которая строит такие дома и делится реальными кейсами в своём Telegram-канале. А помимо этого:

⏹ Даем рекомендации, как выбрать проект дома, планировку и интерьер под цели и задачи семьи?
⏹ Разбираем ошибки архитекторов, которые могут дорого обойтись в быту?
⏹ Рассказываем о реальных ценах на дома комфорт-класса, ипотеке для IT-специалистов и другое.
⏹ И, конечно, рефлексируем на новости о строительном рынке.

➡️ Подпишитесь на DMITRYDOM, чтобы увидеть, как на самом деле живут удалёнщики за городом!

✔️ Y Combinator назвал главные тренды лета 2025 для стартапов.

Y Combinator сделал ставку на ИИ-агентов, способных переосмыслить целые индустрии. Вместо точечных решений, основателям советуют создавать «полноценные ИИ-компании» - например, запускать собственные юридические бюро с ИИ-юристами вместо сотрудников. Такой подход позволяет обойти медлительных конкурентов, предлагая клиентам более дешевые и эффективные сервисы.

Особый интерес к автоматизации рутины: персональные ассистенты, которые не просто напоминают о задачах, а самостоятельно отвечают на письма, планируют встречи и имитируют стиль общения пользователя. Y Combinator верит: будущее за командами, которые не просто внедряют ИИ, а перестраивают рынки с нуля, как это сделали Airbnb или Stripe.
ycombinator.com

✔️ ИИ помог создать синтетические ДНК-усилители для контроля генной экспрессии.

Ученые из Центра геномной регуляции в Барселоне впервые применили генеративный ИИ для проектирования синтетических молекул ДНК, способных управлять активностью генов в здоровых клетках млекопитающих. Модель, обученная на данных тысяч экспериментов, генерирует последовательности «с нуля», задавая критерии.

В качестве теста создали фрагменты ДНК, активирующие ген флуоресцентного белка в клетках крови мышей. Результаты совпали с прогнозами: синтетические усилители генной активности работали как «переключатели» в зависимости от типа клеток. Исследование открывает путь к персонализированным методам коррекции генов. По словам авторов, это похоже на «написание софта для биологии», где каждая инструкция для клетки становится программируемой.
technologynetworks.com

✔️ OpenAI запускает HealthBench.

OpenAI представила HealthBench - бенчмарк для тестирования ИИ-систем в сфере здравоохранения. Разработанный при участии 262 врачей из 60 стран, он включает 5000 реалистичных диалогов, имитирующих общение пациентов и медиков. Каждый сценарий оценивается по индивидуальным критериям, созданным экспертами: точность данных или ясность ответов.

Всего в бенчмарке 48 562 параметра оценки, что позволяет глубоко анализировать работу моделей. Особый упор сделан на надежность: даже один ошибочный ответ в медицине критичен. HealthBench включает подборки сложных кейсов (HealthBench Hard), где современные ИИ еще отстают. Все данные и методики уже доступны в GitHub-репозитории OpenAI .
openai.com

✔️ Google запускает фонд для стартапов.

Google анонсировала AI Futures Fund — программу для поддержки ИИ-стартапов. Участники получат ранний доступ к моделям DeepMind (Gemini, Imagen и Veo). Кроме технологий, стартапы смогут консультироваться с инженерами и исследователями Google, а также получат облачные кредиты для обучения и масштабирования решений. Уже сейчас с фондом работают проекты из разных сфер: индийский Toonsutra внедряет Gemini для перевода комиксов, Viggle экспериментирует с генерацией мемов, а платформа Rooms тестирует интерактивные 3D-пространства.

Программа открыта для стартапов из регионов, где доступен Gemini. Подать заявку можно на сайте фонда. Участники смогут претендовать не только на технические ресурсы, но и на прямые инвестиции от Google.
blog.google

✔️ Поддельные ИИ-инструменты распространяют стиллер Noodlophile.

Злоумышленники активно используют популяризацию ИИ для распространения вредоносного стиллера Noodlophile, маскируя атаки под сервисы для генерации видео и изображений. Как сообщает Morphisec, фейковые страницы Luma Dreammachine Al и CapCut AI рекламируются через соцсети, собирая до 62 000 просмотров на пост. Пользователям предлагают скачать «ИИ-софт», но вместо этого загружается ZIP-архив с исполняемым exe-файлом.

Запуск файла активирует легитимный CapCut.exe, который загружает .NET-лоадер CapCutLoader. Тот, в свою очередь, запускает Python-скрипт, устанавливающий Noodlophile Stealer. Вредонос крадет пароли, данные кошельков и другую информацию, а в некоторых случаях дополняется трояном XWorm для удаленного доступа. Эксперты напоминают: атаки через ИИ-технологии стали трендом. Осторожность — лучшая защита.
thehackernews.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

CI/CD без боли: оптимизация пайплайнов на GitHub Actions 🚀

GitHub Actions — мощный инструмент, но без оптимизации ваш пайплайн легко превратится в тормозную мясорубку. Разбираемся, как выжать максимум из CI/CD на GitHub.


Почему это важно:
Быстрые и надёжные пайплайны — ключ к высокой скорости доставки. Медленные сборки = потеря времени, нервов и денег.


1. Кэшируй разумно
Используй actions/cache для ускорения зависимостей, но не кэшируй всё подряд. Пример для Node.js:

- uses: actions/cache@v4
  with:
    path: ~/.npm
    key: ${{ runner.os }}-node-${{ hashFiles('**/package-lock.json') }}
    restore-keys: |
      ${{ runner.os }}-node-

⚠️ Ключ должен быть завязан на lock-файлы, иначе можно словить конфликты версий.


2. Делай job-ы параллельными
Разделяй пайплайн на независимые шаги — unit-тесты, линтеры, сборка. Добавляй needs: там, где реально нужно, а не везде.


3. Matrix strategy — must-have
Хочешь тестировать на разных версиях языка/ОС? Используй matrix:

strategy:
  matrix:
    node-version: [16, 18, 20]

Это масштабирует проверку без дублирования кода.


4. Отключи ненужные события
Не запускай воркфлоу на каждом чихе. Используй on: грамотно:

on:
  push:
    branches:
      - main
  pull_request:
    paths:
      - 'src/**'

Это поможет не перегружать runners.


5. Используй workflow_dispatch для ручных запусков
Иногда надо протестить пайплайн руками — не бойся добавить ручной триггер:

on:
  workflow_dispatch:

6. Логи и таймауты — твои друзья
Добавляй timeout-minutes к job-ам и выводи ключевые логи через ::group:: и ::endgroup::, чтобы не утонуть в консоли.


Вывод:
Грамотно настроенный GitHub Actions экономит время и снижает головную боль. Избегай монолитных пайплайнов, кэшируй умно и тестируй только то, что нужно. Автоматизация — это про контроль, а не хаос.


#devops #девопс

🐧 Задача с подвохом: Странное поведение с `df` и `du`

Условие:

Вы замечаете, что на сервере /var/log неожиданно «занялось» много места. Проверяете это так:

df -h /var

И видите, что диск почти полностью заполнен. Но при этом, когда проверяете размер файлов в /var/log:

du -sh /var/log

— оказывается, что размер логов совсем небольшой, явно не соответствующий тому, что показывает df.

❓ Вопрос:
Почему возникает такая ситуация? Что именно занимает место, если файлы почти пустые? Как это исправить, не перезагружая сервер?

🔍 Подсказка:

На сервере активно работают несколько приложений, которые записывают логи. Недавно был произведён logrotate, старые логи удалились.

---

✅ Разбор:

💥 Подвох:

Многие думают, что после удаления файла место сразу освобождается. Но в Linux есть важный нюанс: если процесс всё ещё держит файл открытым, даже после удаления файла из файловой системы, его содержимое продолжает занимать место на диске.

Вот что происходит:

- du показывает размер существующих файлов, поэтому он маленький (ведь файлы удалены).
- df показывает реальное использование блочного устройства, и оно включает те данные, которые всё ещё заняты удалёнными, но открытыми файлами.

🚩 Это классическая ситуация после logrotate: старые логи удаляются, но процессы, которые их писали (например, nginx, `mysql`), продолжают держать дескрипторы открытыми.

🔧 Как найти виновника:

Используем lsof для поиска удалённых, но ещё открытых файлов:

```bash
lsof | grep deleted
```

Вы увидите что-то вроде:

```
nginx 1234 ... /var/log/nginx/access.log (deleted)
```

🛠 Как исправить без перезагрузки:

1️⃣ Перезапустить приложение, которое держит файл открытым:

```bash
systemctl restart nginx
```

2️⃣ Если нельзя перезапустить, можно попробовать «сбросить» файл, подменив его на новый (подходит не всегда).

---

✅ Вывод:

• df и du показывают разное, потому что считают разными методами:
- df: что реально занято на диске (включая удалённые, но ещё открытые файлы)
- du: что физически доступно через файловую систему

• Если место не освобождается после удаления файла — ищите открытые файловые дескрипторы удалённых файлов. Это классика для DevOps!

💡 Бонус-вопрос для гуру:
Что произойдёт, если в lsof вы видите удалённый файл, но процесс — это docker? Как поступить в этом случае? 😉

🔥 Ошибка Therac-25: когда код убивает

▪ В 1980-х Therac-25 считался чудом медицины: новый линейный ускоритель для лечения рака с точной дозировкой радиации. Разработчики гордились: теперь всё управляет программное обеспечение — минимум ручной работы и максимум безопасности… казалось бы.

Но вскоре пациенты начали получать смертельные дозы радиации. Люди приходили на лечение и получали 100-кратное превышение нормы буквально за секунды. Некоторые умирали мгновенно, другие — спустя несколько недель.

Что же случилось? 👇

▪ Гонка потоков (race condition) — незаметный баг в коде. Если техник слишком быстро переключал режимы лечения, программа не успевала правильно активировать защиту. Результат: машина включала мощнейший луч без блокировки и буквально сжигала пациентов.

Разработчики уверяли, что код «идеален» и проблема не в них. Только после нескольких трагедий независимые эксперты нашли источник: баг проявлялся лишь при экстремально быстром вводе комбинаций клавиш — ситуация, которую никто даже не тестировал.

💥 Итог: Therac-25 стал примером того, что даже одна строка кода может убить, если игнорировать тестирование edge-case сценариев. Этот случай навсегда изменил стандарты разработки критически важных систем, введя новые международные нормы безопасности.

👉 Урок:
Никогда не верь, что твой код «без ошибок». Особенно когда от него зависят жизни.

#код #баги #историиИТ #therac25 #разработка #тестирование #fail

🗺 Google maps scraper

Это Golang парсер, на основе фреймворка scrapemate который позволяет удобно парсить данные из Google Maps.

Он автоматизирует просмотр веб-страниц и позволяет извлекать: имя, адрес, номер телефона, URL-адрес веб-сайта, рейтинг и количество отзывов для каждого выбранного вами места.

Все данные сохраняются в файл CSV для удобства анализа и обработки.

Содержит код для быстрого запуска с использованием Docker.

▪Github

@devopsitsec

🖥 Эта статья объясняет, как использовать инструмент K3D для запуска легковесных Kubernetes-кластеров K3S в контейнерах Docker!

🌟 В статье описываются шаги по установке и настройке K3D, создание кластеров, управление их состоянием и развертывание приложений. K3D идеален для локальной разработки, тестирования и CI/CD, благодаря своей простоте и низкому потреблению ресурсов.

🔗 Ссылка: *клик*

@devopsitsec