DevOps&SRE Library - статьи

Building an AI Agent That Runs Your SRE Operations — What I Learned, What Works, and How You Can Do It Too Not a smarter alert. Not a better dashboard. An actual reasoning system — one that reads Splunk, queries AppDynamics, checks the Kubernetes pods, searches the Confluence runbooks, looks at what GitLab deployed recently, and comes back with a diagnosis and a proposed action. Ссылка скрыта

We built an org-wide AI agent in 4 days. Here's what broke in the weeks after. We shipped the first version internally on March 12, four days after the first commit. This post isn't about those four days. It's about everything that broke once real people started using it, and the three weeks of fixes, security patches, and production incidents that followed. Ссылка скрыта

Practical Detection Engineering for Kubernetes A Primer on Log Sources and Ingestion Strategy Ссылка скрыта Scope, Not Volume: Detecting Credential Abuse in Kubernetes Ссылка скрыта

SPF Record Syntax: Mechanisms, Qualifiers, Modifiers, and Macros This page is the full reference: every mechanism, every qualifier, both modifiers, the complete macro table, evaluation order, DNS lookup limits, and record placement rules — each with the RFC 7208 section that defines it. Ссылка скрыта

buzz A workspace where humans and agents build together, on a relay you own. Ссылка скрыта

Что делать с петабайтами данных в MinIO, если разработка хранилища остановлена? MinIO прекратил активную разработку — продукт зафиксирован в текущем состоянии, патчи безопасности рассматриваются в индивидуальном порядке, обновления не тестируются. Для компаний, у которых на MinIO (или другом open-source S3-хранилище) хранятся петабайты данных, это уже не гипотетический риск, а вопрос времени. 3 сентября показываем на практике, как перенести данные из устаревшего хранилища в другое S3-совместимое — без остановки сервиса. В программе: 🔹 что переносится: объекты, версии, ACL, bucket-policy, lifecycle, теги, ссылки 🔹 техническое переключение с минимальным окном смены endpoint и параллельной работой на обоих хранилищах 🔹 поведение при сбоях синхронизации — перенос с точки останова, а не с нуля 🔹 демо: от подключения источника до полного переключения трафика Для DevOps- и SRE-инженеров, ИТ-директоров и всех, кому остановка сервиса недопустима даже на время миграции. 📅 3 сентября, 16:00 мск Регистрация

openwiki OpenWiki is a CLI that writes and maintains a wiki for your codebase or your personal knowledge. An agent reads your sources, synthesizes a linked Markdown wiki you own, and keeps it current on every change. It is built for agents to read as memory, and it ships an interactive visualizer for humans to explore. Ссылка скрыта

qm A multiplayer agent harness for work. In Slack and on the web. Ссылка скрыта

🤖Чем больше этапов в разработке решений машинного обучения (ML), тем выше риск запутаться в коде, версиях данных и экспериментах. Но есть подход, который превращает хаос в стройную систему — конвейер машинного обучения (ML‑pipeline). 🦾На открытом уроке вы узнаете, как строить цепочки обработки данных и обучения моделей, которые работают надёжно, гибко и масштабируемо. Разберём понятие конвейера машинного обучения (ML‑pipeline), шаги его построения и практические примеры, где автоматизация экономит часы работы и помогает избежать ошибок. Покажем, как автоматизировать ключевые этапы — от загрузки данных до финального прогноза. 👥Кому подходит урок: • Инженерам машинного обучения и исследователям данных, которые хотят автоматизировать работу и обеспечить воспроизводимость экспериментов. • Разработчикам и ИТ‑специалистам, желающим системно подойти к построению решений на основе машинного обучения и перейти на продвинутый уровень. ➡️ Открытый урок пройдёт 9 сентября в преддверии старта курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень». Регистрируйтесь и научитесь строить модели правильно, логично и эффективно: Ссылка скрыта Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2VtzqvERRyd