ServerAdmin.ru | Linux | DevOps

Давно ничего не писал в рубрику #юмор. Решил объединить в одну заметку всё, что накопилось за последнее время из того, что ещё ни разу не публиковал. По отдельности всё это не тянуло на публикацию, поэтому объединил в одну. 🗣 Анекдоты > Алло, это опенсорс-полиция? < Да! > Они не хотят пилить мои фичи! < Пилите сами! > Как сами?! Два разработчика Linux встречаются и создают три новых дистрибутива. Прикреплены видео и картинка #юмор

ИИ-агенты в разработке, но под контролем и внутри периметра Главные претензии к ИИ-агентам в корпоративной инфраструктуре известны: код и данные уходят во внешние API, а агент может уверенно сделать что-то не то. Для компаний с КИИ и закрытым контуром это критично. 17 ноября в 11:00 {мск} Группа Астра проведёт онлайн-ивент «Агенты против выгорания: быстрая и безопасная разработка» и на живых демо покажет, как это решают у себя. Что покажут: 🔹 Полный стек ИИ в закрытом контуре, от инференс-платформы до приложения. Без обращений во внешние облака. 🔹 Астра ИИ [КОД]: ИИ-напарник разбирает legacy-код, который давно никто не трогал, находит узкие места и предлагает решения. Решения принимает инженер. 🔹 Астра ИИ [ПЛАТФОРМА]: low-code сборка корпоративного агента из готовых блоков (RAG, интеграции, сценарии). 🔹 30 минут вопросов экспертам: можно разобрать свои ограничения по закрытому контуру и КИИ. 🎁️ Бонус для участников: методичка по внедрению агентной разработки доверенного ПО. 🔗️ Зарегистрироваться на эфир

Ещё одна рекомендация малюсенькой утилиты, которую сейчас каждый может навайбкодить, если ему придёт в голову такая идея - Lanscape. Небольшой сканер сети, который находит все хосты в заданном диапазоне адресов и проверят их на открытые порты. Таких программ много, но эта показалась максимально простой и удобной. Основное удобство увидел в том, что она сразу же проверяет MAC адреса и выводит производителя в общей таблице. Это позволяет практически сразу же идентифицировать устройства. А если производитель не определён, скорее всего это смартфон. У них рандомные маки, по которым их не идентифицировать, но зато сразу понятно, что это смартфон. Я для теста запустил у себя дома в локальной сети и сразу же увидел все камеры, посудомойку, стиралку, анализатор воздуха, микротики, сервера, виртуальные машины. Очень удобно. Я с её помощью заметил, что после тестов забыл отключить pptp сервер. Порт был доступен, она его заметила. Программа не сохраняет своё состояние между запусками сервера. Более того, она по умолчанию автоматически завершает свою работу, когда вы закрываете страницу браузера. Написана на Python. Запускается как напрямую: # apt install python3-pip # python3 -m pip install lanscape --break-system-packages # python3 -m lanscape так и через Docker: # docker run -d --name lanscape --network host --cap-add NET_RAW --cap-add NET_ADMIN ghcr.io/mdennis281/lanscape:latest И идём на порт http://192.168.137.29:5001 Указываем настройки и запускаем сканирование. Можно ничего не менять, оставить настройки по умолчанию. Запустится самое быстрое сканирование. #network

На днях в чате скинули ссылку на любопытный и полезный сервис по проверке сайта в условиях РФ - Suveren. Он ничего особенного не делает, просто разом запускает набор актуальных в текущих реалиях проверок: - Соответствие закону о персональных данных (152-ФЗ) - Использование иностранных сервисов и технологий - Наличие блокировок в отношении домена и IP - Корректность почтовых настроек для домена - Некоторые проверки безопасности: TLS, заголовки, уязвимые библиотеки и т.д. - Анализ поддоменов - Проверки компании на основе ИНН, если он указан Всего около 70-ти проверок, которые все описаны на отдельной странице. В целом, ничего особенного, чего нельзя было бы сделать и самостоятельно с участием ИИ, но зачем делать если кто-то уже сделал? К тому же тут всё аккуратно собрано, оформлено в различные форматы вывода - красивый отчёт для проверки человеком и текстовый для машинных автоматизированных систем. Автор упаковал проект в Suveren.exe под Windows, так что можно просто скачать и запустить, и в pip под Linux. Я проверял работу в Linux. На тестовый Debian поставил так: # apt install python3-pip # python3 -m pip install "suveren[browser]" --break-system-packages Для прода используйте pipx и uv или uvx. Проверку запускаем так: # suveren scan site.ru Результат получаем тут же в консоли и в папочке reports/ видим отчёт в виде html файла, который можно открыть в браузере. Помимо html формата, поддерживается отчёт в виде pdf или docx. # suveren scan site.ru --pdf отчёт.pdf На вход помимо адреса сайта утилита может принимать список сайтов в виде текстового файла: # suveren batch sites.txt Все ключи можно в репозитории посмотреть. Там много интересных возможностей. Отдельно отмечу готовность к интеграции с различными автоматизированными системами. Поддерживается формат экспорта SARIF, который можно передать сканерам безопасности. Например, в бесплатный DefectDojo. Также у утилиты предусмотрены различные коды выхода в зависимости от результата, что упрощает интеграцию с системами мониторинга. 0 - проверка прошла 1 - проверка не выполнена (сайт не найден, сеть); 2 - неверные параметры 3 - --fail-under C: общая оценка хуже C 4 - --fail-on fail: есть проверки со статусом «проблема»; --fail-on warn — ещё и «внимание» 5 - suveren audit: в отчётах есть противоречия 6 - задан --fail-under или --fail-on, пороги не нарушены, но оценка неполная Можно очень быстро поставить результаты проверки на мониторинг Zabbix и слать уведомления на некоторые коды. В общем и целом от проекта приятные впечатления. Всё сделано аккуратно для реальной эксплуатации, а не просто чтобы было и работало как-нибудь. #website #мониторинг

Продолжая вчерашнюю тему с Brendan Gregg, захотел сделать небольшую выжимку из его Ссылка на файл. Для начала поручил это ChatGPT. Результат, как обычно, не понравился, поэтому пишу сам. 🔹Пример промпта для анализа производительности Соберите профиль использования CPU для <приложения> с помощью <непрерывного профилировщика> за последний час и найди 10 мест, которые можно оптимизировать. Не пишите код, составь таблицу с оптимизациями и ожидаемым приростом производительности на основе профиля использования CPU, отсортированную по приросту производительности, и добавь столбец с компромиссами и недостатками. Выполни поиск <какая-то ваша внутренняя база> и не добавляй предложения, если над ними уже работает кто-то другой или если по ним недавно было выпущено исправление. Используй субагентов. После составления таблицы оцениваем результаты и даём команду на написание кода: Реализуй варианты 2,3,7. Используй субагенты. Тестируй на <тестовая машина> и исправляй проблемы, если появятся. Посоле этого используй тесты с прода, и если они все проходят, создавай PRs. Закончи ссылками на PRs. 🔹Структура промптов для оптимизации 1⃣ Когда. Указываем, когда наблюдаются проблемы: прямо сейчас, по уведомлениям, по метрикам из мониторинга, постоянно. 2⃣ Откуда берём данные. Указываем инструменты для сбора данных: трейсы из мониторинга, sysstat, perf, Ftraces, утилиты eBPF и т.д. 3⃣ Методы анализа. Используемые методологии: временные корреляции, метод USE, анализ задержек и т.д. 4⃣ Что делаем: предлагаем изменения, пишем фиксы, уведомляем. 🔹Ещё примеры промптов Запусти perf stat -d -a -- sleep 10 и обобщи вывод для новичка, внеси рекомендуемые исправления, как-будто ты специалист по perf. Будь краток. Приведи результаты perf. Запусти klockstat (/usr/share/bcc/tools) на 10 секунд и интерпретируй вывод: объясни, что означают полученные данные, почему они важны и насколько. Приведи необработанный результат. При передаче данных агенту, учитывайте их формат и необходимые токены на обработку. Например, Flame Graphs можно передать как PNG, SVG или обычный TXT. 🔹Промт для вывода инфографики Проанализируй производительность диска на тестовом сервере с помощью стандартных утилит и eBPF, нарисуй инфографику, чтобы представить состояние и активность диска. Соотношение сторон 3:1. На картинках слишком много текста, трудно воспринимать. (Я, кстати, замечаю эту особенность ChatGPT. Не люблю его инфографику. Сразу обращаю внимание, если кто-то использует. Особенно на сайтах и роликах, где все превью сделаны в ChatGPT и находятся на одной странице.) 🔹Использование tools Зачем нужны tools: - Повторяемость - Точность, безопасность, надёжность - Понятны накладные расходы от использования - Снижение потребления токенов При оптимизации вывода tools стоит учитывать: - Чем выше детализация, тем больше вероятность решить проблему - Чем ниже детализация, тем проще воспринимается человеком - Затраты токенов на обработку 🔹Проблемы с автоматической работой агентов Не решены многие моменты с работой агентов: - Не замедлит ли он во время тестов продакшн? - Может ли какой-то инструмент привести к сбою в работе? - Нет ли в тулах какой-нибудь вирусни? - Не соберёт ли он чувствительные данные? Как это решать: - Проверка перед запуском команд? - Изолированные контейнеры? - Передавать заранее собранные данные? 🔹 Как измерять качество самого ИИ? Оценить работу агента очень важно и сложно. На более чем 100 учебных задачах точность разных skills составила 17,4%, 41,3% и 79,8%. После улучшений один вариант показал 86,2%, но результаты оказались некорректными. То есть без надёжных проверок результатов агент может выглядеть умнее, чем он есть. 💡 Будущее Linux performance engineering - не замена perf и eBPF чат-ботом, а автоматизированный цикл «собрать данные → объяснить → предложить → проверить → исправить». Пока без инженера не обойтись. Выбор методологии, ограничений по безопасности и проверка человеком результатов пока ещё актуальны. #ai #perfomance