KernelCI обеспечит автоматизированное тестирование ядра Linux

KernelCI обеспечит автоматизированное тестирование ядра Linux

KernelCI обеспечит автоматизированное тестирование ядра Linux

Многие специалисты сходятся во мнении, что слабым местом Linux является недостаточно качественное тестирование. Однако теперь разработчики могут исправить это с помощью KernelCI, фреймворка для автоматического тестирования ядра Linux.

На прошедшей недавно в Лиссабоне конференции Linux Kernel Plumbers одной из самых обсуждаемых тем стало усовершенствование автоматического тестирования Linux-ядра.

В результате ведущие разработчики Linux объединили свои усилия для создания фреймворка KernelCI, который стал частью проекта Linux Foundation.

Напомним, что ядро Linux разрабатывает целое сообщество энтузиастов, выступающих за открытый исходный код. В процессе работы они используют Linux Kernel Mailing List (LKML).

Проблема такого метода заключается в недостатке сотрудничества по части использованного для тестирования софта. Рассел Карри, один из разработчиков ядра Linux, указывает на несостоятельность текущей системы тестирования, а также приводит в пример проекты GitHub и GitLab, на которых этот процесс организован гораздо лучше.

В этой ситуации задача KernelCI — обеспечить проверку работы Linux на большом количестве устройств, а также объединить усилия всех разработчиков, тестирующих ядро Linux.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru