А что если… нужен старый софт, но при этом хост Linux свежий?

Как вариант, можно взять, да хоть на примере питона, нужный официальный образ в докере. Да и пользоваться.

Казалось бы, проблема решена. Но есть нюанс (с). Добро пожаловать под кат.

Снова статья о том, как надо/не надо делать.

Long story short.

У меня все еще работает CHUWI CoreBox, который уже появлялся в предыдущих статьях: Core i7-13620H, 16 ГБ LPDDR5 (а жаль!), SSD на 512 ГБ. Он успел побыть прокси, NAS, VPN, сервером Lineage 2 и складом 3D-моделей для печати. Склад потом переехал на отдельный накопитель, а сбор моделей я остановил. Даже качественные модели скачивались гораздо быстрее, чем я успевал их печатать. На освободившемся мини-ПК шла разработка своего продукта, ибо я привык к linux, и там же крутились тесты. С обычными проверками еще можно было жить, но мутационное тестирование занимало часы. Хотелось продолжать работу, пока оно выполняется, а свободных ресурсов на той же машине было немного.

Зато рядом стоял мой любимый игровой компьютер: Ryzen 9 9950X3D и золотые 64 ГБ Kingston FURY Beast DDR5-6000 CL30. Память до 64 ГБ я докупал в 2026 году. Кто в этом году собирал комплуктер, тот понимает, почему я сейчас это упоминаю и ставлю на этом акцент.
К этому моменту я уже смотрел по квартире, у чего еще есть оперативка. Поглядывал дергающимся глазом на робот-пылесос и духовку. Если они подключаются к Wi-Fi, значит, они чем-то думают и чем-то помнят.

Но начал все-таки с ПК. Windows оставил на месте, потому что игры нужно на чем-то играть, поставил WSL с Ubuntu и отдельным Docker. Разработку оставил на мини-ПК, а тяжелые проверки решил вынести на игровую машину. Первый измеренный запуск PIT на ней занял больше девяти часов и закончился с ошибкой памяти. Это же разочарование я ловил много раз на мини-пк, разбирал по этому разочарованию логи, в течение десятков часов, в надежде исключить дефицит памяти. Смотрим.

Всем привет! Мы команда ML-платформы Ozon. Мы строим инфраструктуру, которой ежедневно пользуются дата-сайентисты и ML-инженеры — от первых экспериментов в Jupyter до обучения моделей на больших GPU-кластерах. Наша задача заключается в предоставлении доступа к современным вычислительным технологиям через привычные инструменты и единый интерфейс платформы. 

Со стороны может показаться, что формула счастья наших пользователей предельно проста: «GPU для всех, даром, и пусть никто не уйдёт обиженным». В реальности всё, конечно же, сложнее. Вычислительные ресурсы должны использоваться эффективно. При этом разные этапы рабочего процесса требуют разного оборудования и инструментов. Поэтому выполнять весь процесс на одном, пусть и сверхмощном, кластере не всегда рационально. Если же распределить этапы между несколькими кластерами, нужно обеспечить их взаимодействие, чтобы рабочий процесс выполнялся бесшовно.

Значит, нам необходим механизм, обеспечивающий эту связь. Решение, позволяющее взять пользовательский эксперимент, собрать его код и зависимости в одном кластере и воспроизвести в другом, — чтоб переход между стадиями рабочего процесса происходил в одно действие, быстро и удобно для пользователя. Как мы решили эту задачу и какие выводы сделали — в этой статье.

Можно ли на один VPS поставить несколько сервисов? Можно, все так делают — у меня на личном VPS крутятся таск-трекер, бот в Telegram, пара пет-проектов и Grafana, чтобы за всем этим следить. Однако немногие знают, как это сделать правильно, поэтому рассказываю под катом. 

Я пишу d9c, терминальный менеджер Docker для удалённых серверов, и однажды заметил, что через него к моим серверам ходит уже не только я, но и Claude Code. Таблицы для людей агенту не подходят. Ему нужен JSON, ограничение на объём вывода, чёткая граница между «посмотреть» и «сломать» и человек, который подтверждает удаление. Рассказываю, как сделал для агентов CLI-режим, MCP-сервер и десять skills, почему инструментов двенадцать, а не сорок, и как агент всё-таки удалил стейджинг, не спросив меня, хотя задумано было ровно наоборот.

Диск заполняется, хотя logrotate исправно запускается, а свежий лог остаётся пустым. Причина может скрываться в открытых файловых дескрипторах, настройках ротации или поведении самого приложения. Разбираем на практических примерах, как logrotate взаимодействует с процессами, почему при ротации теряются записи и откуда берутся гигабайты невидимых логов.

После прошлой статьи о Pulse читатели Хабра обратили внимание на вещи, которые я не учёл: долгий запрос истории может мешать очистке SQLite WAL, успешное выполнение команды ещё не означает, что контейнер поднялся, а разрешения модуля сами по себе не изолируют его от файлов сервера.

Я пошёл проверять эти замечания и разбирать реализацию. В статье — что получилось: тест чтения истории одновременно с записью отчётов, ограничение времени запросов и наблюдение за WAL, проверка состояния Docker-контейнера после команды и перевод модуля в WASI с доступом к Docker через ограниченный API-посредник.

Покажу, что теперь проверяется, какие ограничения появились и почему даже после этих изменений нельзя обещать выполнение команд «ровно один раз» или считать запущенный контейнер готовым к работе.

Как использовать мощь BlackArch и Kali Linux, оставаясь на чистой домашней системе и не ломая ее? Рассказываю историю создания Open Source проекта VoidSec — модульного менеджера, который автоматизирует менеджмент пентест‑утилит в изолированных Podman‑контейнерах, избавляя от боли от поломанных зависимостей раз и навсегда.

В рабочих чатах Telegram рядом живут сообщения о релизах, вопросы подрядчиков, согласования и короткие «посмотри, пожалуйста». Чтобы понять, что требует внимания, приходится открывать несколько чатов и восстанавливать контекст из отдельных реплик.

Я сделал TelegramMCP — открытый сервер, который подключает личный аккаунт Telegram к ИИ-приложению с поддержкой MCP. Ассистент получает инструменты для чтения папок и чатов, поиска бесед и отправки текстовых сообщений. Уже поверх этих инструментов его можно попросить собрать главное из выбранной переписки или подготовить ответ.

В статье расскажу, как устроено подключение через TDLib, зачем понадобилась поддержка папок, как запустить проект и какие проблемы ещё остаются.