惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

K
Kaspersky official blog
P
Privacy International News Feed
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
V
Vulnerabilities – Threatpost
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
P
Palo Alto Networks Blog
NISL@THU
NISL@THU
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
S
Securelist
Scott Helme
Scott Helme
T
Threat Research - Cisco Blogs
L
LINUX DO - 热门话题
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
G
GRAHAM CLULEY
Project Zero
Project Zero
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
I
Intezer
T
Threatpost
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Y
Y Combinator Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
S
Schneier on Security
WordPress大学
WordPress大学
P
Proofpoint News Feed
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
博客园 - Franky
小众软件
小众软件
S
Security Affairs
人人都是产品经理
人人都是产品经理
量子位
Help Net Security
Help Net Security
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
V
Visual Studio Blog
PCI Perspectives
PCI Perspectives
雷峰网
雷峰网
A
Arctic Wolf
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
罗磊的独立博客
博客园 - 聂微东
H
Hacker News: Front Page
Jina AI
Jina AI
博客园 - 叶小钗
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
L
LINUX DO - 最新话题
Latest news
Latest news
The Last Watchdog
The Last Watchdog
W
WeLiveSecurity
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Кто решает судьбу вашего проекта? Разбираем заинтересованные стороны. BABOK #1 Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как Фалькон Тех меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Опыт разработки российской платформы виртуализации с нуля: libvirt, cgroups v2 и почему это никому не нужно
Эскандер · 2026-06-10 · via Все публикации подряд на Хабре

Средний

6 мин

4.2K

Виртуализация в России — тема горячая. VMware ушёл, Hyper‑V под вопросом, Proxmox — открытый, но не «суверенный». Я задался вопросом: а можно ли написать платформу управления KVM с нуля, с полным контролем ресурсов через cgroups v2, без единой строки GPL‑кода?

Спойлер: да. Встречайте Eskvisor — мой проект, переросший в зарегистрированную в Роспатенте программу для ЭВМ. Под капотом — архитектура, грабли с cgroups, и почему полностью суверенный проект был мертворожденным.

 Темы

  • Почему возникла идея, как велась разработка и что там с импортозамещением

  • Как я нативно внедрил cgroups v2 для полного контроля ресурсов системы с гарантией

  • Почему проект оказался мертворожденным

Почему возникла идея , как велась разработка и что там с импортозамещением

В надежде среди мыслительных процессов найти ту самую идею стартапа, которая «выстрелит», я пришел к мысли: в РФ сейчас тренд на отечественные разработки. Учитывая также мой опыт в работе в компании в РФ, которая специализируется на продуктах, связанных с виртуализацией, я понял — надо делать, это можно будет продать.

Но к разработке я приступил не сразу, перед разработкой тщательно изучил рынок. Полностью отечественных проектов в принципе нет, а если они есть — то имеют тяжелое легаси, которое само по себе дороже поддерживать. Большинство проектов(не будем называть имён) чаще всего основываются на OpenSource решениях, а те, в свою очередь, основываются на libvirt. И выходит так, что коммерческая компания со своим штатом программистов, вместо того, чтобы предложить действительно суверенный софт — берет OpenSource, немного его шлифует, клеит свою наклейку и продает как «отечественное решение», где из отечественного лишь верхнеуровневая доработка, но чаще всего — без своей глубокой реализации. Так и клепают год за годом «убийц VMware». Мой проект также был основан на libvirt, но я сознательно отказался от копирования чужих решений. ИИ — только для ускорения кодогенерации, не более.

Проект был полностью написан мной с нуля, на протяжении 45+ дней непрерывного кодинга (а до этого — анализа рынка и конкурентов) с выполнением своего минимального функционала, включая фишку контроля ресурсов через cgroup v2.

Возникает риторический вопрос: если я один смог накинуть ядро кода, лишь немного капнув в этом направлении, включая нативный контроль ресурсов через cgroup v2, чем занимаются целые штаты программистов у крупных вендоров?

Ведь одно дело — разработка по-настоящему сложной и зрелой системы, например, живой миграции ВМ между хостами (это нетривиальная задача, требующая огромных ресурсов; я, кстати, тоже смог её в минимальном функционале реализовать, но поддерживать такую махину в одиночку, особенно на старте и для крупных вендоров, было бы архи-сложно, поэтому я выпилил большую часть кода).

И совсем другое — взять готовое OpenSource-решение, слегка его зашлифовать и наклеить свой логотип.

Неужели продукту, который на 90% состоит из OpenSource-компонентов (и чьи критические баги за вас исправляет всё мировое сообщество), нужен целый штат программистов, чтобы делать из него «импортозамещение»?

Абсурд ситуации усиливает один неподтверждённый, но показательный кейс (источник, увы, не могу раскрыть): некая российская компания с крупным контрактом на виртуализацию проводила миграции ВМ с помощью OpenSource‑решения без своих доработок на коммерческих платформах заказчика.

А теперь внимательно следим за контекстом:

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Ситуация получилась такой, что заказчик заплатил за «отечественную разработку», функционала которой оказалось недостаточно, в итоге сверху этого команде пришлось использовать другое OpenSource решение для решения проблемы.

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Тендер на поставку ПО выиграла не та компания, у которой оказалось более качественное ПО, а та которой нужно было выиграть. Вся «суверенность» свелась к красивой презентации и закрытым глазам на происхождение кода.

Верить или нет — решать вам.

Как я внедрял нативное использование cgroup v2 для полного контроля ресурсов системы с гарантией

Ключевая проблема большинства платформ виртуализации — номинальное ограничение ресурсов. Control plane отправляет запрос на 2 vCPU и 4 ГБ RAM, но когда ВМ начинает активно нагружаться, шедулер Linux отдаёт ей всё свободное время. В результате дашборд показывает честные 70% (потому что именно столько мы записали в БД), а по факту система потребляет 80%, 90% или вообще всё, что есть.

Я пробовал решить проблему хранением метрик в JSON — написал систему для трекинга и будущих интеграций. Эффективность оказалась нулевой: мы лишь фиксировали проблему, но не решали её.

Единственное работающее решение — cgroups v2. Эта технология ограничивает ресурсы на уровне ядра Linux. Бесполезно пытаться через libvirt увеличить доступные мощности — cgroup просто не отдаст лишнее, даже если создать новую ВМ с большим количеством ресурсов(например 4 vCPU) но закинуть ее в limit на 2 ядра — ВМ не сможет использовать больше 2 ядер

В моей реализации при создании ВМ мы:

  1. Вычисляем PID процесса QEMU/KVM (по имени из конфигов libvirt)

  2. Добавляем этот PID в заранее созданный пул ресурсов

  3. Пул уже имеет жёсткие лимиты CPU и RAM на уровне cgroups

Теперь ВМ физически не может выйти за рамки. Дашборд показывает реальное положение, а не то, что «должно быть».

Модуль управления cgroups v2 в Eskvisor

Ядро ресурсного контроля платформы — модуль pycgroup, реализующий прямое взаимодействие с иерархией cgroups v2. Модуль построен по принципу трёхуровневой абстракции: контроллеры (CPUControllerMemoryControllerPidController) → фасад PYCGroup → бизнес‑логика агента.

CPUController управляет лимитами через cpu.max и cpu.weight, поддерживая установку ограничений в процентах или ядрах. Ключевая особенность — метод get_cpu_available_cores, вычисляющий остаточный ресурс пула для планирования новых ВМ.

MemoryController оперирует контроллерами memory.maxmemory.high и memory.min для жёстких, мягких и гарантированных лимитов памяти.

Иерархическая модель разделяет пулы (группы ВМ) и контейнеры (отдельные ВМ). Дочерняя cgroup не может превышать лимиты родительской — это обеспечивает предсказуемое распределение ресурсов.

Для сохранения состояния разработаны bash‑скрипты save.sh/restore.sh с интеграцией в systemd (таймер на каждые 6 часов). Скрипт migrate.sh через rsync переносит конфигурации между хостами, сохраняя все настройки cgroup.

Модуль полностью автономен, не требует перезагрузки и работает поверх стандартного KVM/libvirt без модификации ядра. Более подробно изучить модель и в целом проект можно в репозитории GitHub.

Почему проект оказался мертворожденным

Все до безобразия просто, рынок поделен между крупными игроками, даже имея хорошо написанный код и полностью с нуля разработанную архитектуру — это не дает никакой гарантии на то, что проект будет интересен хоть кому‑то. Параллельно с разработкой я рассылал множество писем различным компаниям, интеграторам, включая гос заказы(более 80 писем, звонки и прочее), где я писал всем с одним предложением — все подключим и сделаем абсолютно бесплатно, нам нужна будет лишь обратная связь, а при заинтересованности в коммерческом контракте — постараемся получить и лицензию Минцифры, включение в реестр отечественного ПО и так далее. Модель была максимально простой — если понравится, возьмите, если не понравится — нам ничего не нужно.

Всем спасибо, кто дочитал до этого места. Если вы из компании, которой надоели «отечественные обёртки над OpenSource», или просто хотите посмотреть на честный код — репозиторий открыт. Мне же — собирать карму и доделывать Atomic AI Cloud. Увидимся там