🌍
Открытый
·
ID 68554601070803
ServerAdmin.ru | Linux | DevOps
Технологии и IT
Авторский
Вы владелец этого канала? Начните продавать рекламу уже сейчас вместе с pomogach.io
Технологии и IT
Авторский
Подписчики
1'889
Вовлеченность (ER)
40 %
Вы владелец этого канала? Начните продавать рекламу уже сейчас вместе с pomogach.io
+ 24 ч
+2
+ 7 дн
+17
+ 30 дн
+102
Подписчики
1'889
За 24 часа
+2
За неделю
+17
За месяц
+102
Вовлеченность (ER)
40 %
История канала
загрузка…
Смотреть
Динамика подписчиков
Подписчики
Охват (Просм. поста)
Охват (Просм. 24ч)
Интенсивность публикаций
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
Пн
Вт
Ср
Чт
Пт
Сб
Вс
Меньше
Больше
Метрики публикаций
Публикации
2
за день
10
за неделю
39
за месяц
Репосты
0
за день
0
за неделю
0
за месяц
Просмотры на пост
768
за день
785
за неделю
852
за месяц
Данные за последний месяц
Кто рекламировал
1 / 1
Упоминаний
Всего
10
MAX
0
TG
10
Каналов
Всего
1
MAX
0
TG
1
Название, ссылка или ID канала…
ℹ️
| Канал | Публикаций | Подписчиков | Последний пост |
|---|---|---|---|
ServerAdmin.ru
[telegram]
|
10 | 32219 | 22.05.26 |
Кого рекламировал
1 / 1
Упоминаний
Всего
13
MAX
12
TG
1
Каналов
Всего
11
MAX
10
TG
1
Название, ссылка или ID канала…
ℹ️
| Канал | Публикаций | Подписчиков | Последний пост |
|---|---|---|---|
|
Вакансии в ИБ | infosec
[max]
|
2 | 168 | 27.05.26 |
|
infosec
[max]
|
2 | 744 | 27.05.26 |
|
Бэкап
[max]
|
1 | 449 | 22.05.26 |
|
CyberINS // Лаборатория …
[max]
|
1 | 500 | 22.05.26 |
|
ИБ Книга | Библиотека ИБ
[max]
|
1 | 1234 | 22.05.26 |
|
no system is safe // cyb…
[max]
|
1 | 482 | 22.05.26 |
|
Mr. Robot
[max]
|
1 | 678 | 18.05.26 |
Эффективность последних рекламных размещений
1 / 1
Загрузка данных...
| Размещенный пост | Текст публиакции | Рекламирующий канал | Просмотры | Просмотры 24 ч | Прирост подписчиков |
|---|
Загрузка данных...
| Размещенный пост | Текст публикации | Рекламируемый канал | Просмотры | Просмотры 24 ч | Прирост подписчиков |
|---|
Динамика просмотров публикаций по часам
1 / 1
| Дата и время публикации | Текст публикации | Рекламируемый канал | Динамика просмотров | Всего просмотров |
|---|---|---|---|---|
| 2026-05-27 16:30:03 | Продолжу тему с Immich, так как плотно занялся настройкой. Подробной практической информации по настройке я почти не встречал, так что со всем разбирался сам. Чтобы не забыть и помочь тем, кто будет настраивать, зафиксирую основные моменты. ▪️Сам сервис Immich для просмотра фотографий требует немного ресурсов. Я запустил на 4 CPU старого i3, 4 ГБ оперативы, RAID1 на 2 HDD. Выделил 200 ГБ под его базу данных и миниатюры. На 110 000 фоток (500 ГБ) миниатюры заняли примерно 80 ГБ. Параметры миниатюр можно настроить. ИИ анализирует только миниатюры, а не реальные фото. Так что от них зависит качество аналитики. ▪️Всю аналитику на базе LLM можно вынести на другую машину, что я и сделал. Берём секцию из docker-compose.yml для контейнера immich-machine-learning и запускаем его на любой производительной машине, желательно с видеокартой. Потом в разделе Settings ⇨ Machine learning settings добавляем url этой машины, примерно так - http://192.168.137.29:3003. Я рассчитывал, что добавив несколько серверов, можно будет параллелить задачи, но это так не работает. Выполняется проверка доступности всех добавленных серверов. Какой первый по списку будет доступен, туда и пойдут все запросы. Если сервер становится недоступен, запросы идут на следующий. То есть имеет смысл добавить один внешний сервер и для подстраховки за ним оставить локальный. Если удалённый становится недоступен, запросы пойдут на локальный. Основная нагрузка идёт в момент добавления новых файлов. После того, как всё обработается, LLM почти не проявляет активность. Если вы никуда не торопитесь, то можно не заморачиваться с производительной LLM. ▪️Модели для поиска и распознавания лиц можно выбирать там же в настройках ML. По умолчанию для поиска используется простая LLM, которая даже русского языка не знает. Выбрать модель с поддержкой русского можно тут. Все поддерживаемые для всех задач модели перечислены здесь, можно выбрать более качественные. Я для поиска выбрал среднюю модельку ViT-L-16-SigLIP2-256__webli. Меня качество поиска на русском языке устроило. Без проблем находит, к примеру, море, лес, собак, кошек, самолёты и прочие предметы. Мне этого достаточно. ▪️По умолчанию запускаются сразу все задачи по обработке - создание миниатюр, поиск метаданных, поисковой индекс, поиск и распознавание лиц, поиск дубликатов. Если разом залить много фоток или подключить большую внешнюю библиотеку, всё это будет выполняться медленно и мешать друг другу в битве за ресурсы. Лучше включать всё последовательно: сначала миниатюры, потом метаданные, а дальше по потребностям. С миниатюрами хотя бы можно будет просматривать фотки и формировать альбомы. ▪️В веб интерфейсе по умолчанию отключен просмотр медиа через обозреватель файлов в файловой системе, а это удобно, если у вас там уже выстроена структура. Включить его можно в настройках профиля пользователя, в разделе Features. ▪️По умолчанию все загружаемые файлы складываются в иерархию со случайными именами папок и файлов, что неудобно, так как структура жёстко привязана к потрохам immich. Это можно исправить, задав шаблон для архива. Настраивается в Settings ⇨ Storage Template. Шаблон по умолчанию будет вида /library/admin/2026/2026-03-24, что лично меня вполне устроило. Просто включил его. Даты файлов берутся не из времени заливки, а из метаданных, если они там есть. ☝️ Шаблон можно менять и потом конвертировать текущую структуру в новый формат. ▪️Поиск дубликатов работает средствами LLM, и работает хорошо. Можно либо вручную с ними разбираться, либо автоматом убрать все дубликаты. Система оставляет файл наибольшего размера и с наибольшим количеством метаданных. Если внешняя библиотека подключена в режиме rw, то дубликаты могут быть физически удалены. Система мне понравилась, когда вник во все нюансы, особенно с настройками LLM. Реализовано так или иначе всё, что мне нужно от подобной системы. Это хороший пример того, как небольшие локальные модели могут эффективно решать поставленные задачи. #fileserver Продолжу тему с … | — |
|
478 |
| 2026-05-27 12:30:02 | Самые популярные Telegram-каналы по информационной безопасности теперь в Max: infosec — ламповое сообщество, которое публикует редкую литературу, курсы и полезный контент для ИБ специалистов любого уровня и направления. infosec work — актуальные предложения от крупных работодателей и лидеров рынка в сфере информационной безопасности. Подписывайтесь, делитесь опытом в комментариях, откликайтесь и зарабатывайте. Social Engineering — один из самых крупных каналов в Telegram по информационной безопасности и социальной инженерии. Самые популярные… |
|
|
585 |
| 2026-05-26 18:30:02 | Предупреждение для тех, кто использует облачные хранилища файлов, как основные. Как я уже не раз говорил, у меня используется Яндекс.Диск, но исключительно, как резервное хранилище. Основное у меня дома на NAS. Оно копируется ещё в одно место локально, и в облако. Объём основной полезной информации в районе 1,5 ТБ и это ~175 тыс. файлов. Я провёл несколько экспериментов с облачным хранилищем, о которых хочу рассказать. Если у вас там хранится важная информация, то рекомендую обратить на это внимание. 1️⃣ Взял чистую систему, установил туда клиент Яндекс.Диска и запустил синхронизацию, чтобы проверить, сколько времени займёт загрузка облачного архива. Канал в интернет - 100 мегабит, размер файлов в облаке - 1,1 ТБ. В идеальных условиях это должно качаться 25-30 часов. У меня в итоге ушла неделя. Большую часть времени клиент что-то обрабатывал и не занимал канал, и компьютер тоже особо не нагружал. Он не был узким местом. Если храните там какие-то важные бэкапы, которые нужно будет быстро забрать в случае аварии, имейте ввиду, что не факт, что получится это сделать. 2️⃣ Взял примерно полугодовалую локальную копию и сравнил MD5 хэши с тем, что скачалось из облака. Примерно у 500 файлов хэши не совпали, при полном совпадении всех остальных атрибутов. То есть без сверки хэшей разницу не заметить. Бегло проверил несколько из них. Это были фотки. На них наглядно видно повреждения. Проблемы были именно в облачных файлах. Где они побились - не понятно. Может во время хранения, может во время загрузки в облако или скачивания. 3️⃣ Примерно у 80% файлов были неверные даты создания. Сравнивал с основным хранилищем. Когда и почему они изменились - не знаю. Раньше никогда не обращал на это внимание. Размеры файлов одинаковые, а даты - разные. Это не сказать, что критично, но может создавать неудобства. И не понятно, как исправить, кроме как заливать туда заново все файлы с изменёнными датами. 4️⃣ Отдельно добавлю, о чём уже ранее писал. У меня был случай, когда часть файлов в Яндекс.Диске пропала. Заметил не сразу и только благодаря локальным копиям с большой глубиной хранения. Я не знаю, как обстоят дела у других облаков, но мне кажется, плюс-минус примерно так же. Стоимость хранения везде относительно низкая для такого рода услуг. Обеспечивать надёжный сервис за эти деньги вряд ли получится, поэтому могут случаться накладки. Используйте их как один из дополнительных бэкапов, но не как основное хранилище. У меня Яндекс.Диск используется как для хранения бэкапов, так и для совместного хранилища для разных устройств, которые только частично синхронизируют информацию с ним. Но всегда есть отдельный компьютер или виртуалка, которая синхронизируют себе полную копию облачных данных, и с этой копии делается инкрементный бэкап с глубиной хранения 180 дней. Все сравнения и синхронизации обычно делаю с помощью программы Goodsync. #fileserver Предупреждение д… | — |
|
701 |
| 2026-05-26 12:30:04 | Стрим о защите контейнеров, который нельзя пропустить Kind reminder о том, что контейнеры вообще-то тоже атакуют. Разберем актуальные угрозы и не менее актуальные технологии защиты. Конечно же, никуда без ИИ — покажем, как работает первый в российских решениях ассистент по анализу образов. Это и не только — в онлайн-дискуссии с участием экспертов «Лаборатории Касперского» и платформы «Штурвал» 28 мая в 11:00. Чтобы не пропустить, регистрируйтесь. Стрим о защите к… | — |
|
748 |
| 2026-05-25 16:30:01 | У меня наконец-то дошли руки заняться семейным видеоархивом. Он так разросся, что вручную его вести затруднительно. Решил подключить технологии машинного обучения в лице хранилища Immich. Это известный open source продукт, который постоянно обозревают блогеры. Посмотреть обзор - это одно, а реально попользоваться - другое дело. Меня всегда останавливало от поднятия какого-то сервиса для медиа то, что у тебя параллельно возникает ещё один архив, куда надо загружать новые файлы. Можно столкнуться с тем, что при каких-то проблемах с сервисом, можно потерять либо саму структуру файлов в нём, либо вообще сами файлы, так как они превратятся в кашу. Сейчас у меня архив хранится в сетевой папке с ручной разбивкой по событиям, датам и т.д. Это просто и надёжно, но хлопотно в плане каталогизации, потому что поток новых файлов большой, времени в нём разбираться нету. В итоге последние года всё валится в папки "Разобрать", "2025", "Старый смартфон" и т.д. Никто туда не заходит и ничего не разбирает. Всё это дело копируется в Яндекс.Диск и в ещё один локальный бэкап. Яндекс диск в целом прост и неприхотлив. По расписанию туда копируются все изменения. Файлы при желании можно посмотреть в браузере. Из аналитики только временная шкала и некоторый интеллектуальный поиск, но не понятно, как и чем он строится. Иногда могу что-то быстро найти, иногда нет. К примеру, по запросу "деревянный дом" вижу фотки своего дома. Довольно удобно. Но иногда что-то ищу, но нахожу. В итоге развернул Immich и скормил ему свой архив. Расскажу по пунктам, чем он привлёк и как там всё работает: 🔥Самое главное, почему решил его использовать - в Immich можно подключить свой уже существующий архив в виде внешнего хранилища. Для меня это ключевое преимущество. Я по прежнему всё сгружаю в сетевую папку, при желании распределяю по директориям, как мне нравится, бэкаплю по той же схеме, чтобы в случае потери Immich у меня не пострадал сам архив. Immich в него ходит в режиме чтения. 🔹Поверх моего архива Immich делает следующее: ◽️Создаёт миниатюры фотографий для просмотра в браузере. ◽️Извлекает метаданные из фоток для поиска по ним. ◽️Распознаёт содержимое фоток для поиска. К примеру, я могу найти все фотографии, где есть море, коричневая футболка, деревянный дом и т.д. Примерно так же, как в Яндекс Диске. Качество среднее. Что-то находит, что-то нет. Это всё калибруется настройками локальной LLM и качеством миниатюр, по которым ведётся поиск. ◽️Поиск дубликатов по содержимому, а не метаданным. ◽️Обнаружение и распознавание лиц. Это то, что понравилось больше всего. Распознаёт лица нормально, даже детей. Где-то после 2-3 лет детей уже не путает. Грудничка и трехлетку видит как разных детей, но это решается ручным объединением. ◽️ Распознаёт текст. Я особо не проверял, как работает, у меня почти нет текста на фотках. ◽️ Кодирует видео в заданные форматы и разрешения. Я не стал это делать, не хочу плодить дубликаты файлов. То, что надо, сжимаю сам в изначальном архиве. ◽️По геометкам, если они есть, отображает на карте фотографии. Благодаря метаданным, геометкам, распознаванию содержимого и лиц можно выполнять расширенный поиск. Например, вывести все фотки какого-то ребёнка в конкретный год. Под аналитику можно использовать как встроенные небольшие локальные модели, так и подключать внешние. Не тестировал, как это работает. Из своих данных Immich генерирует миниатюры и хранит всё своё состояние в PostgreSQL. Основную ценность представляет она, если вы фотки подключаете из внешнего хранилища. Миниатюры, если что, можно пересоздать, как и переиндексировать всю медиатеку. Это процесс небыстрый, но и потеря данных некритична, если что. Пару тройку дней можно подождать, если нужно будет заново разметить. Я пока остановился на том, буду вести архив как раньше, а Immich использовать только для аналитики. Загружать фото непосредственно в него, например, через приложение на смартфоне, не буду. Это удобно, но будет приводить к раздвоению архива. #fileserver У меня наконец-т… | — |
|
857 |
| 2026-05-22 18:30:02 | Кремниевая долина - наиболее мемный сериал на IT тематику, из которого есть куча нарезок и различных переводов. Особенно нарезок с Гилфойлом. С момента его выхода ничего лучше так и не сняли. Предлагаю к просмотру три наиболее забавных с моей точки зрения момента, касающихся напрямую IT и наших повседневных задач: 1️⃣ Удаление данных. Это вообще самый топ. Там можно присмотреться к консоли и увидеть реальную систему, не бутафорию. 2️⃣ Собеседование с Гилфойлом, когда его брали на работу, где он выдал великолепный монолог. 3️⃣ Обыгран популярный мем на тему табов или пробелов. Ричард бортанул подругу, когда увидел, что она ставит пробелы вместо табов. #юмор Кремниевая долин… | — |
|
667 |
Загрузка данных...
| Время | Контент | Подписчиков | Кто ссылался | Просмотры 48ч | Просмотры 24ч |
|---|