Получите представление о том, что происходит в вашей сети Wi-Fi/LAN, и включите обнаружение присутствия важных устройств. Запланируйте сканирование устройств, смену портов и получайте уведомления при обнаружении неизвестных устройств или изменений. Создайте собственный плагин с автоматически генерируемым пользовательским интерфейсом и встроенной системой уведомлений. Создайте и легко поддерживайте свой сетевой источник достоверной информации (NSoT).

Кластеры Kubernetes на вашем компьютере

В этой статье рассказывается о том, как с помощью команды ИИ-агентов, сервера Terraform MCP и инструмента cagent от Docker можно очистить довольно громоздкий автоматически сгенерированный код Terraform без необходимости писать какой-либо код.

В статье рассматривается базовая функциональность, управление переменными, комбинирование нескольких источников Inventory и варианты работы с динамическими Inventory. Статья будет полезна тем, кто изучает Ansible.

Автор делится, как они в PayPal начинали осваивать Kubernetes. На тот момент большинство рабочих нагрузок выполнялось на Apache Mesos, и в рамках этой миграции требовалось разобраться с некоторыми аспектами производительности у кластеров, в которых будет работать Kubernetes – с учётом той плоскости управления, что действует в PayPal. Из всех этих аспектов важнее всего было понять, как именно масштабируется платформа, а также выявить, как можно было бы улучшить масштабируемость, настраивая параметры кластера.

GitQL SDK — это запросный движок, работающий в памяти и реализованный с нуля в виде набора библиотек. Он позволяет вам выполнять высокую степень кастомизации типов, схем, источников данных, операторов и функций, чтобы вы могли создать собственный инструмент для выполнения SQL-подобных запросов к любым видам данных.

В статье показано, как в MLOps на Kubernetes организовать безопасное управление секретами: использовать Sealed Secrets для шифрования, централизовать генерацию и ротацию секретов инфраструктурной командой и обеспечить автономность приложений через стандарты.

Основная идея: не плодить секреты для каждой службы, а поддерживать консолидированный секрет “ml-platform” с единым именованием для всех сред. Это позволяет хранить зашифрованные секреты в Git без риска, автоматизировать их доставку и избежать узких мест.