Deckhouse User Community meetup #2
21 августа | Москва

«Флант» приглашает на второй Deckhouse User Community meetup. Три доклада от практиков:

→ управление узлами кластера на всём их жизненном цикле с командой Deckhouse Core;
→ построение платформы обучения K8s на DKP CE с коллегами из КРОКа;
→ автоматизация архитектурного контроля и подход Architecture as Code с экспертами «ДОМ.РФ Технологии».

Регистрируйтесь, если интересны реальные кейсы работы с Kubernetes-платформами.

Онлайн миграция виртуальных машин и контейнеров Proxmox VE между узлами при помощи remote-migrate

Миграция виртуальных машин и контейнеров между узлами, не входящими в один кластер, достаточно часто встречающаяся задача.

Наиболее простой способ - через выгрузку-загрузку резервной копии, но он может занять продолжительное время и не решает вопроса миграции с минимальным простоем.

Начиная с Proxmox VE 7.3 мы можем использовать штатную утилиту remote-migrate, которая позволяет выполнить это задачу в кратчайшие сроки и даже поддерживает онлайн-миграцию. Подробнее в нашей статье.

https://interface31.ru/tech_it/2024/09/onlayn-migraciya-virtual-nyh-mashin-i-konteynerov-proxmox-ve-mezhdu-uzlami-pri-pomoshhi-remote-migra.html

Настраиваем Fail2Ban для совместной работы с брандмауэром Mikrotik

Fail2Ban - давно зарекомендовавшее себя решение для Linux систем, позволяющее эффективно выявлять и блокировать вредоносную активность, такую как подбор паролей или поиск уязвимостей.

Но как быть, если защищаемые узлы находятся внутри сетевого периметра, а на внешнем контуре находится роутер Mikrotik?

Ведь хотелось бы управлять блокировками на уровне всей сети, а не отдельного узла.

Нет ничего сложного, в этой статье мы расскажем как быстро и просто обеспечить совместную работу этих двух популярных продуктов.

https://interface31.ru/tech_it/2024/09/nastraivaem-fail2ban-dlya-sovmestnoy-raboty-s-brandmauerom-mikrotik.html

Настраиваем мониторинг Proxmox Virtual Environment при помощи Zabbix

Виртуализация сегодня плотно вошла в нашу жизнь и гипервизор давно стал объектом высокой степени важности, так как от его работы зависит множество различных сервисов.

Поэтому очень важно держать руку на пульсе и своевременно получать данные о состоянии гипервизора и виртуальных машин. В этом нам поможет система мониторинга Zabbix.

В данной статье мы рассмотрим, как настроить интеграцию Proxmox и Zabbix чтобы начать получать все необходимые данные о состоянии гипервизора и виртуальных машин.

https://interface31.ru/tech_it/2024/08/nastraivaem-monitoring-proxmox-virtual-environment-pri-pomoshhi-zabbix.html

Debian 13 еще не вышел и только-только вошел в стадию полной заморозки пакетов (27 июля), релиз назначен на 9 августа. Но Proxmox уже сегодня представил Proxmox VE 9.0.

Стремление быть впереди прогресса конечно же радует, но ровно до тех пор, пока не вспомнишь что на гипервизор зачастую завязаны критические узлы инфраструктуры.

Конечно, хочется надеяться, что Debian 13 учтет ошибки прошлого релиза, когда сами разработчики признали его фактически тестовым и не рекомендовали обновлять производственные среды до выхода Debian 12.1.

Но в любом случае бросать все и переходить на новую версию гипервизора мы не советуем. А вот в лабораторных условиях развернуть и протестировать можно, но не более, примерно до выхода Proxmox VE 9.1.

Zabbix - сложная система и у начинающего пользователя часто разбегаются глаза и он теряется среди новых для него терминов и обилия информации.

Поэтому, прежде чем браться за ее освоение, нужно изучить базовые понятия и основы построения системы, чтобы понимать из каких элементов, как из кирпичиков, строится мониторинг.

Данная статься рассчитана на начинающих, но также будет полезна и тем, кто уже работает с Zabbix так как поможет освежить и систематизировать знания, а может быть даже и узнать что-то новое.

https://interface31.ru/tech_it/2024/09/zabbix-osnovy-i-bazovye-ponyatiya.html

Их нравы

Читаю тут новости и не перестаю удивляться. Есть одна широко известная компания, которую принято всячески ругать за телеметрию. Но заметка не об этом.

В предлагаемом в репозитории Debian Testing (будущий релиз Debian 13) пакете StarDict, реализующем интерфейс для поиска в словарях, выявлена проблема с конфиденциальностью - в конфигурации по умолчанию приложение отправляет автоматически помещаемый в буфер обмена выделенный текст (x11 PRIMARY selection) на внешние серверы. Достаточно в любом приложении выделить отрывок текста, и он сразу отправляется без шифрования по протоколу HTTP на китайские серверы online-словарей dict.youdao.com и dict.cn.

Ну это же просто праздник какой-то! Выделил текст в любом приложении, и он уже по незащищенному HTTP-протоколу потопал на сайт китайских товарищей. А если вы еще используете публичные КВН и тому подобное баловство – то еще и успел осесть по дороге.

Пароли? Банковские данные? Конфиденциальная информация? Ну да, достаточно просто выделить.

Сопровождающий пакет StarDict в Debian ответил, что подобное поведение является штатным. По умолчанию в StarDict включён режим автоматического поиска в словарях выделенного текста и активированы как локальные, так и внешние словари. Серверы dict.youdao.com и dict.cn предоставляют англо-китайские словари, включаемые по умолчанию.

Зачем большинству пользователей англо-китайские словари – загадка, но так как сопровождающий – китаец, то он так решил. И вообще, он художник, он так видит.

Кстати, подобное поведение в 2009 году было признано уязвимостью (CVE-2009-2260), но сейчас, видимо, настали совсем другие времена и это стало новой нормальностью.

В общем все идет к тому, что было на заре широкополосного интернета, когда он оплачивался помегабайтно. Тогда каждый первый ставил на ПК персональный брандмауэр, в котором выборочно разрешал приложениям выход во всемирную сеть.

Теперь, похоже, надо снова что-то аналогичное, но только совсем по другой причине.

✅ Источник новости: https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=63677

​​Linux, пакеты, доверие

Каждый раз, говоря об открытом ПО в пример ставится его большая безопасность, проистекающая из открытости. Мол, тысячи глаз следят, тысячи рук исправят…

В целом разумное зерно в этом есть, но не более. Людей, способных читать код на уровне достаточном для нахождения уязвимостей и прочей вредоносной активности – единицы. Еще меньше будет желающих посвятить этому занятию свое время.

Поэтому поиском уязвимостей занимаются в основном энтузиасты, злоумышленники и специалисты по безопасности.

Мы же в свою очередь рассмотрим спектр угроз для простого пользователя Linux, а также возможные варианты противодействия им.

Начнем с самого начала – исходного кода. Код принадлежит автору и обычно расположен в его репозитории. Мы вольны изучать, собирать и изменять его в той мере, в которой это не противоречит лицензии.

Автор также волен вносить в свой код любые изменения, которые сочтет нужным.

Большинство авторов редко занимаются сборкой ПО под конкретные дистрибутивы, либо собирают под ряд наиболее популярных. В этом случае мы можем подключить репозиторий от разработчика и получать бинарные пакеты прямо из первых рук.

Но это не всегда хорошо. Почему? Потому что автор может не знать тонкостей конкретного дистрибутива и просто собрать пакет без оптимизаций и интеграций. Чтобы был.

Сборкой и поддержкой пакетов непосредственно для дистрибутивов занимаются специальные люди – мейнтейнеры (сопровождающие), которые знают все особенности дистрибутива и способны наиболее оптимальным образом собрать пакет и интегрировать его в систему.

При этом они могут менять исходный код пакета, накладывать патчи, изменять параметры сборки и т.д. и т.п. Это все отображается в репозиториях исходного кода дистрибутива.

Сегодня есть еще и третий путь – пакеты Snap, Flatpak и AppImage. Их сборкой могут заниматься как авторы ПО, так и третьи лица. Поэтому всегда нужно понимать кто собирает и поддерживает версию, которую вы хотите установить.

А теперь об угрозах. Основная – это компрометация исходного кода разработчика. Это могут сделать как злоумышленники, так и сам автор, примеров тому в последние годы было достаточно. Также возможна игра вдолгую – с постепенным перехватом управления проектом злоумышленниками.

В этом случае, если вы используете репозиторий или иные пакеты непосредственно от разработчика, то вы сразу получаете скомпрометированный пакет себе в систему после ближайшего обновления, а в случае Snap/Flatpak этого даже не потребуется, они обновятся сами. Но их, как раз, наиболее легко и просто откатить.

Определенным заслоном на этом пути становятся мейнтейнеры, которые способны выявить негативные моменты при сборке и тестировании и заблокировать дальнейшее распространение.

Также политика многих дистрибутивов не предусматривает обновления до самых последних версии и всегда остается временной зазор, который позволяет выявить негативные моменты в вышестоящем источнике.

Но может ли злоумышленником оказаться мейнтейнер? Может. И пример тому был во вчерашней заметке, где сопровождающий собрал пакет так, что он отправлял потенциально чувствительную информацию в открытом виде на китайские сервера.

Также он может собрать пакет немного не так, с отличиями от исходного кода в репозиториях дистрибутива. Это достаточно несложно обнаружить, достаточно просто пересобрать дистрибутив (или пакет) из исходных кодов, но в случае целенаправленной атаки время может быть упущено и скомпрометированный пакет разойдется пользователям.

Может мейнтейнер внезапно начать чудить? Может, кто ему не дает. Но в отличие от разработчика он связан правилами дистрибутива и такое поведение должно быть достаточно быстро пресечено.

В целом, несмотря на все потенциальные угрозы, пакеты из репозитория дистрибутива наиболее безопасны. Так как имеют временной зазор между появлением версии разработчика и ее попадания в дистрибутив, а также промежуточное звено дополнительного контроля – мейнтейнера.

​​Как правильно определить количество свободной памяти в Linux

Классика жанра – почему у меня в системе не хватает памяти, если системный монитор или панель говорят, что памяти еще достаточно.

Сегодня снова задали такой вопрос, мол если верить Proxmox, то памяти еще хватает (занято 70%), но Zabbix начал сигналить о катастрофической нехватке памяти (занято свыше 90%). Кто не прав?

Чтобы это понять выполним в консоли команду:

free – h

И изучим ее вывод, он содержит несколько столбцов:

▫️ total: Общее количество установленной физической памяти.

▫️ used: Количество памяти, которое в настоящее время используется.

▫️ free: Свободная физической памяти, доступная для немедленного использования.

▫️shared: Память, которая разделяется между процессами, например, библиотеки, которые могут быть использованы несколькими процессами одновременно.

▫️ buffers/cache: Память, которая используется в качестве буферов для операций ввода-вывода и в качестве кэша для операций

▫️ available: Количество памяти, которая доступна для использования, учитывая, что часть памяти, используемая как buffers/cache может быть освобождена при необходимости.

Если сравнить то, что показывает Proxmox, системный монитор и т.д., то он показывает именно available. Так может нечего переживать? Все норм и Zabbiх зря нагоняет панику?

А вот и нет. Во-первых, не все буферы можно сбросить, во-вторых, сброс буферов – дорогая операция, так как в последующем вместо быстрого доступа к нужным данным из памяти мы получим медленное чтение и с диска.

И система, если процесс попросит памяти больше, чем free еще десять раз подумает, а сбрасывать ли буфер?

А помогать ей в этом будет OOM Killer, который ведет строгий учет всех запущенных процессов, оценивая их по множеству критериев и присваивая «очки негодности».

И альтернативой сброса буферов может оказаться убийство «негодного» процесса. И скорее всего так оно и произойдет. Хотя со стороны кажется, что память еще есть и можно развернуться.

На нашей практике примерно в такой же ситуации регулярно выключалась неактивная виртуалка. И администратор долго не мог понять почему, пока не посмотрел на вывод free, а не дашборды Proxmox.

Поэтому не следует верить тому, что показывают графики или индикаторы, все, на что вы можете железобетонно рассчитывать – это free, а available – это то, что могут дать, а могут догнать и еще раз дать. Учитывайте это.

И Zabbix в этом случае не нагоняет жути, а по сути прав, так как учитывает описанные выше особенности.

А на закуску можем посоветовать почитать наши статьи:

🔹 Что такое пространства подкачки и как они работают

🔹 Что такое OOM Killer и как он работает

​​Эскалации в Zabbix

От проблем не убежать, они были, есть и будут возникать с определенной периодичностью, какие бы превентивные меры мы не принимали. Но важно не факт отсутствия проблем, а факт своевременного на них реагирования.

И очень часто в дело вступает человеческий фактор, который превращает небольшое происшествие в проблему масштаба предприятия.

Кто-то не заметил, не отработал, не хватило собственной квалификации, либо вообще принял ошибочные решения. Как все это отследить, как проконтролировать?

А на помощь нам снова придет система мониторинга Zabbix, которая умеет эскалировать проблемы. Именно она поможет отследить, что что-то пошло не так и вовремя подключить вышестоящих специалистов или руководство. А также не даст замолчать проблему или замести ее под ковер.

Все мы знаем, что в основе Zabbix лежит контроль собираемых показателей относительно заранее заданных условий при помощи триггеров. Сработавший триггер может являться основанием для действия.

Самое простое – это кого-нибудь уведомить. Но как быть, если ответственный не увидел уведомления, не отреагировал или не справляется?

Все очень просто, каждое действие состоит из некоторых операций, которых может быть несколько, и они будут выполняться по очереди.

Допустим мы создали некоторое действие, привязали к нему нужные триггеры и думаем как мы будем обрабатывать сложившуюся ситуацию.

А обрабатывать мы ее будем пошагово, с каждым шагом поднимая проблему на более высокий уровень.

Сначала выбираем длительность шага, это тот промежуток времени, за который проблема должна быть решена ответственным лицом. Не следует ставить сильно маленькое время, чтобы не получить шквал сообщений и не перебудоражить всех, кого нужно и кого не нужно.

Но и выставлять слишком большой период тоже не стоит, иначе может оказаться что мы начали «бить в колокола» слишком поздно.

Для примера мы возьмем триггер «High CPU usage», т.е. когда процессор начинает стабильно выдавать высокую загрузку. Ситуация серьезная, но не катастрофическая. Дадим на решение вопроса 15 минут. Такое же время выделим на каждый шаг.

Первый шаг – уведомить ответственное лицо, кстати, каждую операцию можно растянуть на несколько шагов. И тогда ответственное лицо будет уведомляться несколько раз.

Если никаких действий за 15 минут не последовало, то начинаем эскалировать проблему. Добавляем следующий шаг, которым уведомляем руководство ответственного лица о наличии проблемы.

Ждем еще 15 минут, если нет реакции, то мы можем не только продолжать уведомлять все более вышестоящие лица, но и выполнять некоторые действия для решения проблемы. Например, снять отчеты по нагрузке на CPU, память, диски и отправить их кому надо.

Снова нет реакции? Ну тогда в дело вступают роботы, можем прибить самый ресурсоемкий процесс. Не помогло? Кстати, для этого можно и не ждать следующие 15 минут, а задать произвольное время шага, допустим 5 минут.

Через 5 минут после того, как мы прибили процесс снова высокая нагрузка? Ну давайте последний раз всех предупредим. Не помогло? Ну тогда идем на крайние меры и перезагружаем узел.

Количество шагов ограничено только вашей фантазией и позволяет реализовывать достаточно сложные сценарии.

Причем параллельно мы можем добавлять шаги для контроля и отчетности. Скажем, после получаса существования проблемы мы можем собирать логи, показатели, историю команд и отсылать ее вышестоящему руководству для разбора полетов.

Проблема решена? Отлично, но не следует расслабляться. Настроим действия восстановления. Сюда можно добавить сбор основных метрик по решенной проблеме и отправка их ответственному сотруднику в течении следующих условных двух часов, чтобы он мог проконтролировать, что ситуация снова не ухудшается.

В общем, эскалация в Zabbix это крайне гибкий и удобный инструмент, позволяющий контролировать не только возникновение проблем, но и процесс их решения.

​​Что означают метрики Pressure Stall Information (PSI) в Linux

В последнем релизе Proxmox VE разработчики добавили на панель новые метрики класса Pressure Stall Information, что, ожидаемо, вызвало волну интереса.

На самом деле метрики эти давно не новые и появились еще в ядре 4.20, в любой системе Linux вы можете получить их значение командой:

 /proc/pressure/<metric>

Где вместо <metric> следует подставить интересующий вас параметр: cpu, memory или io.

Данные метрики показывают время, в течении которого процессы ожидают освобождения указанных ресурсов.

👉 У данных метрик есть две основные категории:

🔹 some — показывает время, когда хотя бы один процесс ожидает освобождения ресурсов

🔹 full — показывает время, когда все активные процессы ожидают освобождения ресурсов

Для каждой категории доступны следующие показатели:

🔹 avg10 — среднее значение за последние 10 секунд

🔹 avg60 — среднее значение за последнюю минуту

🔹 avg300 — среднее значение за последние 5 минут

❓ Как интерпретировать полученные значения? Существуют следующие рекомендации:

🔹 CPU pressure:

🔸 avg10:

▫️0-10% — нормальное состояние
▫️10-25% — умеренная нагрузка
▫️25% — критическое состояние

🔸 avg60:

▫️0-5% — нормальное состояние
▫️5-15% — умеренная нагрузка
▫️15% — критическое состояние

🔸 avg300:

▫️0-3% — нормальное состояние
▫️3-10% — умеренная нагрузка
▫️10% — критическое состояние

🔹Memory pressure:

🔸avg10:

▫️0-5% — нормальное состояние
▫️5-20% — умеренная нагрузка
▫️20% — критическое состояние

🔸 avg60:

▫️0-3% — нормальное состояние
▫️3-15% — умеренная нагрузка
▫️15% — критическое состояние

🔸 avg300:

▫️0-2% — нормальное состояние
▫️2-10% — умеренная нагрузка
▫️10% — критическое состояние

🔹 IO pressure:

🔸 avg10:

▫️0-15% — нормальное состояние
▫️15-40% — умеренная нагрузка
▫️40% — критическое состояние

🔸 avg60:

▫️0-10% — нормальное состояние
▫️10-30% — умеренная нагрузка
▫️30% — критическое состояние

🔸 avg300:

▫️0-5% — нормальное состояние
▫️5-20% — умеренная нагрузка
▫️20% — критическое состояние

Данные метрики будут полезны при анализе использования ресурсов и их распределении между виртуальными машинами, а также быстро помогут понять почему вдруг все начало тормозить.

Станьте разработчиком нейро-сотрудников на Python и зарабатывайте от 150.000р в месяц 🔥🔥🔥

Мы научим вас создавать топовых нейро-сотрудников на базе GPT-4 Omni, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате

Что будет на интенсиве?
🧬 Теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT-4o на Python
🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога и др.

Ведущий интенсива - Senior AI разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайший четверг!

​​А что именно мы мониторим?

Очень часто внедрения системы мониторинга заканчивается тем, что она начинает тихо пылиться где-то на забытой всеми виртуалке, пока не будет отключена совсем.

На вопрос почему такие пользователи обычно отвечают, что все равно от нее нет особого толка.

И это действительно так, если вы не уделили системе мониторинга особого внимания и не настроили какие именно параметры вы хотите контролировать, а также не задали подходящие именно вам пороговые значения – толку от нее действительно не будет.

Любая система мониторинга имеет некоторые настроенные из коробки метрики и триггеры, где-то больше, где-то меньше, но все они рассчитаны на некий сферический сервер в вакууме и использовать без адаптации можно разве что триггеры, срабатывающие на предельных значениях.

Но сообщение о выходе параметров за эти значения равносильны звонку в экстренные службы, если раньше вам об этом не сообщат пользователи или руководство в три часа ночи.

А вот остальные значения нуждаются в серьезном тюнинге. Например, у Zabbix из коробки есть два триггера на дисковое пространство: низкое – 80% и критически низкое – 90%.

Если взять диск объемом в 4 ТБ, то эти значения получатся на уровне 3,2 и 3,6 ТБ, в первом случае у нас еще остается почти целый терабайт и можно спокойно работать несмотря на предупреждение. А при «критическом» срабатывании останется 400 ГБ, что при большинстве сценариев будет еще вполне достаточно на долгое время.

А теперь возьмем SSD 120 ГБ, 80% — это 96 ГБ, а 90 – уже 108 ГБ. Т.е. всего 12 ГБ между уровнями срабатывания и столько же еще в резерве. При интенсивной записи мы можем исчерпать такой размер за считанные минуты.

Поэтому что в том, что в другом случае параметры срабатывания триггеров надо откорректировать согласно фактическому положению дел. Иначе такие предупреждения скоро замылят глаз и перестанут восприниматься как серьезные, что может сыграть злую шутку при реальном недостатке места в системе.

Но сам по себе сервер не представляет такой ценности, как запущенные на нем приложения и часто можно столкнуться с ситуацией, когда сервер сам по себе не выходит за рамки контрольных показателей, а приложение работает из рук вон плохо.

Можно, конечно, найти стандартный шаблон для приложения и радоваться, только вот чему?

Стандартный шаблон он тоже для сферического приложения в вакууме и без адаптации будет практически негоден.

Скажем, если у вас веб-сервер на дешевом-дешевом VPS, то вы можете никогда не дождаться срабатывания триггера на большое число запросов, так как сервер ляжет гораздо раньше.

Многие показатели могут иметь разлет значений на порядок, а то и несколько, скажем критическую нагрузку по IO для HDD средний SSD спокойно переварит, а для NVMе это будут вообще какие-то незначительные цифры.

И это касается очень и очень многого. При том, что никаких общих рекомендаций, мол поставь сюда такую цифру, а сюда такую дать нельзя, все достаточно индивидуально. Поэтому для корректной работы любого шаблона вам придется изучить что отражают все собираемые им метрики и как рассчитать их нормальные и предельные значения для каждого конкретного случая.

Сложно? Ну как сказать, если вы понимаете принцип работы приложения – то не очень, а иначе – придется углубиться в теорию. Но без этого никак, даже не касаясь систем мониторинга без данных знаний вы не сможете нормально эксплуатировать систему.

Или на вопросы пользователей: «Почему тормозит продукт NAME?», будете отвечать: «Ну это же продукт NAME». Но, согласитесь, такой подход не красит специалиста.

При этом нам известны и иные случаи, когда внедрив мониторинг и углубившись в изучение метрик и их влияния на общий результат коллеги серьезно подтягивали производительность которая начинала быть видимой буквально невооруженным глазом.

Поэтому, собираясь внедрять систему мониторинга приготовьтесь углубиться в подробности эксплуатации используемых программных продуктов и показателей, влияющих на их производительность.

Что такое Magic SysRq и чем он может быть полезен

Каждый из нас не раз сталкивался с ситуацией, когда Linux-система впадала в состояние близкое к коме и переставала реагировать на все ваши команды, включая reboot.

Неприятно, да. Что делать? Обувать ботинки и спешить в место физического расположения сервера? Не спешите, попробуйте Magic SysRq – это специальные низкоуровневые команды, которые позволяют взаимодействовать даже с наглухо повисшей системой, работало бы ядро.

Чтобы перейти в этот режим отправьте:

echo 1 > /proc/sys/kernel/sysrq

А затем обычно следует команда жесткой перезагрузки системы:

echo b > /proc/sysrq-trigger

Это эффективно и позволяет перезагрузить даже безнадежный сервер, но и достаточно жестко, так как эквивалентно нажатию кнопки Reset на корпусе.

Но ведь мы же висим? Висим, но ядро то работает. Поэтому давайте не будем рубить с плеча, а попробуем обойтись с системой более гуманно.

Прежде всего, если у вас система с графической оболочкой, то следует отключить от нее консоль ввода-вывода чтобы быть уверенным, что никто его не перехватит:

echo r > /proc/sysrq-trigger

Затем пробуем отправить SIGTERM всем процессам (попросим завершиться их по-хорошему). Некоторое время ждем, так как не все могут это сделать мгновенно.

echo e > /proc/sysrq-trigger

А дальше: кто не спрятался – я не виноват, приступаем к принудительному завершению всех активных процессов (посылаем SIGKILL):

echo i > /proc/sysrq-trigger

Чтобы не потерять данные в буферах и кешах принудительно пишем их на диск (посылаем fsync):

echo s > /proc/sysrq-trigger

После чего отмонтируем все файловые системы:

echo u > /proc/sysrq-trigger

А теперь можно и Reset нажать:

echo b > /proc/sysrq-trigger

Как видим – режим тот же, а действия разные. Поэтому не спешите жестко ребутить систему, попробуйте завершить работу по более мягкому варианту. И если ядро живое, то у вас с очень большой вероятностью все получится.