Never Corp

Wprowadzenie do konteneryzacji

Konteneryzacja to technologia, która rewolucjonizuje sposób, w jaki wdrażamy i zarządzamy aplikacjami. Docker umożliwia pakowanie aplikacji wraz z wszystkimi jej zależnościami w lekkie, przenośne kontenery.

Podstawy Docker

Docker to platforma konteneryzacji, która pozwala na:

Izolację aplikacji od systemu operacyjnego
Zapewnienie spójności środowiska między różnymi etapami wdrożenia
Szybkie skalowanie i wdrażanie aplikacji
Efektywne wykorzystanie zasobów systemowych

Przykład Dockerfile

FROM node:18-alpine
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci --only=production
COPY . .
EXPOSE 3000
CMD ["npm", "start"]

Orkiestracja z Kubernetes

Kubernetes to platforma orkiestracji kontenerów, która automatyzuje wdrażanie, skalowanie i zarządzanie aplikacjami kontenerowymi w klastrach.

Kluczowe komponenty K8s:

Pods - najmniejsze jednostki wdrożeniowe
Services - abstrakcja dostępu do aplikacji
Deployments - zarządzanie replikami aplikacji
ConfigMaps - konfiguracja aplikacji
Secrets - bezpieczne przechowywanie danych wrażliwych

Przykład manifestu Kubernetes

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
      - name: my-app
        image: my-app:latest
        ports:
        - containerPort: 3000

CI/CD Pipeline

Automatyzacja procesu wdrażania to kluczowy element nowoczesnego DevOps. Przykładowy pipeline obejmuje:

Automatyczne testy jednostkowe i integracyjne
Budowanie obrazów Docker
Skanowanie bezpieczeństwa
Wdrażanie do środowisk testowych
Automatyczne wdrażanie do produkcji

Best Practices

Używaj multi-stage builds w Dockerfile
Implementuj health checks
Stosuj resource limits w Kubernetes
Monitoruj aplikacje z Prometheus i Grafana
Implementuj rolling updates

Techniki optymalizacji React

Wydajność aplikacji React jest kluczowa dla doświadczenia użytkownika. Oto najważniejsze techniki optymalizacji:

1. React.memo i memoization

React.memo zapobiega niepotrzebnym re-renderom komponentów:

const MyComponent = React.memo(({ data }) => {
  return <div>{data.name}</div>;
});

// Dla obiektów używaj useMemo
const memoizedValue = useMemo(() => {
  return expensiveCalculation(a, b);
}, [a, b]);

2. Lazy Loading i Code Splitting

Ładowanie komponentów na żądanie zmniejsza początkowy rozmiar bundle:

const LazyComponent = React.lazy(() => import('./LazyComponent'));

function App() {
  return (
    <Suspense fallback={<div>Loading...</div>}>
      <LazyComponent />
    </Suspense>
  );
}

3. Virtualizacja długich list

Dla długich list używaj bibliotek jak react-window:

import { FixedSizeList as List } from 'react-window';

const Row = ({ index, style }) => (
  <div style={style}>
    Item {index}
  </div>
);

const VirtualizedList = () => (
  <List
    height={600}
    itemCount={1000}
    itemSize={35}
  >
    {Row}
  </List>
);

4. Optymalizacja re-renderów

Używaj useCallback dla funkcji przekazywanych jako props
Stosuj useMemo dla kosztownych obliczeń
Unikaj tworzenia obiektów w render
Używaj React DevTools Profiler

5. Bundle optimization

Tree shaking - usuwanie nieużywanego kodu
Webpack Bundle Analyzer
Kompresja gzip/brotli
CDN dla statycznych zasobów

Narzędzia do monitorowania

React DevTools Profiler - analiza wydajności komponentów
Lighthouse - audyt wydajności aplikacji
Web Vitals - metryki doświadczenia użytkownika
Bundle Analyzer - analiza rozmiaru bundle

Przykład optymalizacji hook'a

// Nieoptymalne
const [data, setData] = useState([]);
const filteredData = data.filter(item => item.active);

// Optymalne
const [data, setData] = useState([]);
const filteredData = useMemo(
  () => data.filter(item => item.active),
  [data]
);

Podstawowe zabezpieczenia serwera Linux

Bezpieczeństwo serwera Linux wymaga wielowarstwowego podejścia. Oto najważniejsze praktyki:

1. Konfiguracja SSH

Zabezpieczenie dostępu SSH to pierwszy krok:

# /etc/ssh/sshd_config
Port 2222                    # Zmiana domyślnego portu
PermitRootLogin no          # Wyłączenie logowania root
PasswordAuthentication no   # Tylko klucze SSH
MaxAuthTries 3             # Limit prób logowania
ClientAliveInterval 300    # Timeout sesji

2. Konfiguracja firewall (UFW)

# Podstawowa konfiguracja UFW
ufw default deny incoming
ufw default allow outgoing
ufw allow 2222/tcp          # SSH na niestandardowym porcie
ufw allow 80/tcp            # HTTP
ufw allow 443/tcp           # HTTPS
ufw enable

3. Fail2Ban - ochrona przed atakami brute force

# /etc/fail2ban/jail.local
[sshd]
enabled = true
port = 2222
filter = sshd
logpath = /var/log/auth.log
maxretry = 3
bantime = 3600
findtime = 600

4. Aktualizacje systemu

Regularne aktualizacje to podstawa bezpieczeństwa:

# Ubuntu/Debian
apt update && apt upgrade -y
apt autoremove -y

# Automatyczne aktualizacje bezpieczeństwa
apt install unattended-upgrades
dpkg-reconfigure unattended-upgrades

5. Monitoring i auditing

Auditd - audyt działań systemowych
Logwatch - analiza logów systemowych
AIDE - monitorowanie integralności plików
Lynis - audyt bezpieczeństwa systemu

6. Konfiguracja użytkowników

# Tworzenie użytkownika z sudo
adduser newuser
usermod -aG sudo newuser

# Konfiguracja sudo bez hasła dla kluczowych zadań
echo "newuser ALL=(ALL) NOPASSWD: /usr/bin/systemctl" >> /etc/sudoers.d/newuser

Zaawansowane techniki

1. SELinux/AppArmor

Mandatory Access Control dla dodatkowej warstwy bezpieczeństwa

2. Chroot jail

Izolacja usług w ograniczonym środowisku

3. Szyfrowanie dysków

# LUKS encryption
cryptsetup luksFormat /dev/sdb
cryptsetup luksOpen /dev/sdb encrypted_disk
mkfs.ext4 /dev/mapper/encrypted_disk

Checklist bezpieczeństwa

✓ Zmiana domyślnych haseł i portów
✓ Konfiguracja SSH z kluczami
✓ Instalacja i konfiguracja firewall
✓ Regularne aktualizacje systemu
✓ Monitoring logów systemowych
✓ Backup konfiguracji i danych
✓ Testowanie procedur odzyskiwania

AI w nowoczesnej administracji IT

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób zarządzania infrastrukturą IT, oferując predykcyjne możliwości i automatyzację na niespotykaną dotąd skalę.

1. Predykcyjne monitorowanie

AI może przewidywać problemy zanim wystąpią:

Analiza trendów wykorzystania zasobów
Przewidywanie awarii dysków twardych
Optymalizacja wydajności na podstawie wzorców
Automatyczne skalowanie infrastruktury

2. Automatyzacja z machine learning

# Przykład skryptu Python z ML
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# Analiza anomalii w logach systemowych
def detect_anomalies(log_data):
    model = IsolationForest(contamination=0.1)
    anomalies = model.fit_predict(log_data)
    return anomalies

# Automatyczna reakcja na anomalie
def auto_response(anomaly_type):
    if anomaly_type == 'high_cpu':
        os.system('systemctl restart high-cpu-service')
    elif anomaly_type == 'memory_leak':
        os.system('systemctl reload memory-intensive-app')

3. Inteligentne alerting

AI może znacznie zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów:

Kontekstowa analiza alertów
Grupowanie powiązanych problemów
Priorytetyzacja na podstawie wpływu biznesowego
Automatyczne rozwiązywanie znanych problemów

4. Narzędzia AI dla administratorów

Prometheus + AI - inteligentne metryki i alerting
Elastic ML - analiza logów z machine learning
Datadog AI - automatyczna detekcja anomalii
Splunk MLTK - zaawansowana analiza danych

5. Chatboty dla IT Support

# Przykład prostego chatbota IT
class ITChatbot:
    def __init__(self):
        self.knowledge_base = {
            'restart_service': 'systemctl restart {service}',
            'check_disk_space': 'df -h',
            'check_memory': 'free -h',
            'check_processes': 'top -n 1'
        }
    
    def process_request(self, user_input):
        if 'restart' in user_input.lower():
            return self.knowledge_base['restart_service']
        elif 'disk' in user_input.lower():
            return self.knowledge_base['check_disk_space']

Implementacja AI w infrastrukturze

1. Zbieranie danych

Metryki systemowe (CPU, RAM, disk I/O)
Logi aplikacji i systemowe
Metryki sieciowe
Dane biznesowe i użytkowników

2. Preprocessing i feature engineering

# Przykład przygotowania danych
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def prepare_metrics_data(raw_data):
    # Normalizacja danych
    scaler = StandardScaler()
    normalized_data = scaler.fit_transform(raw_data)
    
    # Tworzenie cech czasowych
    features = create_time_features(normalized_data)
    return features

3. Model training i deployment

Wybór odpowiedniego algorytmu ML
Training na danych historycznych
Walidacja i testowanie modelu
Deployment w środowisku produkcyjnym
Continuous learning i model updates

O mnie

Umiejętności Techniczne

Zainteresowania

Projekty

Panel VLAN

Monitoring Prometheus

AutoDeploy System

SecureVault

Usługi

Administracja Systemów

Rozwój Aplikacji

Bezpieczeństwo IT

DevOps & Automatyzacja

Konsultacje IT

Wsparcie 24/7

Blog Technologiczny

Automatyzacja wdrożeń z Docker i Kubernetes

Optymalizacja wydajności aplikacji React

Zabezpieczanie serwerów Linux - best practices

Sztuczna inteligencja w administracji systemów

Galeria

Kontakt

Informacje kontaktowe

O mnie

Umiejętności Techniczne

Zainteresowania

Projekty

Panel VLAN

Monitoring Prometheus

AutoDeploy System

SecureVault

Usługi

Administracja Systemów

Rozwój Aplikacji

Bezpieczeństwo IT

DevOps & Automatyzacja

Konsultacje IT

Wsparcie 24/7

Blog Technologiczny

Automatyzacja wdrożeń z Docker i Kubernetes

Optymalizacja wydajności aplikacji React

Zabezpieczanie serwerów Linux - best practices

Sztuczna inteligencja w administracji systemów

Galeria

Kontakt

Informacje kontaktowe

Automatyzacja wdrożeń z Docker i Kubernetes

Wprowadzenie do konteneryzacji

Podstawy Docker

Przykład Dockerfile

Orkiestracja z Kubernetes

Kluczowe komponenty K8s:

Przykład manifestu Kubernetes

CI/CD Pipeline

Best Practices

Optymalizacja wydajności aplikacji React

Techniki optymalizacji React

1. React.memo i memoization

2. Lazy Loading i Code Splitting

3. Virtualizacja długich list

4. Optymalizacja re-renderów

5. Bundle optimization

Narzędzia do monitorowania

Przykład optymalizacji hook'a

Zabezpieczanie serwerów Linux - best practices

Podstawowe zabezpieczenia serwera Linux

1. Konfiguracja SSH

2. Konfiguracja firewall (UFW)

3. Fail2Ban - ochrona przed atakami brute force

4. Aktualizacje systemu

5. Monitoring i auditing

6. Konfiguracja użytkowników

Zaawansowane techniki

1. SELinux/AppArmor

2. Chroot jail

3. Szyfrowanie dysków

Checklist bezpieczeństwa

Sztuczna inteligencja w administracji systemów

AI w nowoczesnej administracji IT

1. Predykcyjne monitorowanie

2. Automatyzacja z machine learning

3. Inteligentne alerting

4. Narzędzia AI dla administratorów

5. Chatboty dla IT Support

Implementacja AI w infrastrukturze

1. Zbieranie danych

2. Preprocessing i feature engineering

3. Model training i deployment

Korzyści i wyzwania

Korzyści:

Wyzwania: