GitLab - Encore une faille CVSS 10 #FautPatcher

Hier, GitLab a publié en urgence les versions 19.4.2, 19.3.5 et 19.2.8 pour corriger une faille un peu chaude avec un score CVSS de 10 sur 10 . Référencée sous le code CVE-2026-97229, elle permet à quelqu'un sans compte user d'exécuter du code sur le serveur en glissant tout simplement une expression régulière piégée dans une configuration CI/CD.

GitLab précise que cela ne peut se faire que "sous certaines conditions" sans préciser lesquelles, et il ne dit pas non plus comment un inconnu pourrait faire lire sa config CI forgée par une instance. Gitlab mentionne une histoire de dépassement d'entier dans le compilateur de regex du CI/CD et d'une validation insuffisante des expressions mais on n'a pas les détails techniques qui sortiront dans environ 90 jours. C'est habituel pour laisser le temps à tout le monde de patcher.

Ces dernières semaines, ça enchaine fort ( un peu comme Citrix ) avec fin septembre, la 19.4.1 qui corrigeait déjà deux autres faille sur le même terrain : CVE-2026-93577, pour un dépassement d'entier dans le compilateur, et CVE-2026-89078, pour un double free dans l'analyseur de regex. Notées 9,9 toutes les deux et signalées par le même chercheur (joaxcar), mais celles-là exigeaient au moins un compte. Et la troisième faille (la CVE-2026-85706) découverte aussi courant septembre, était quand a elle aussi notée 10 sur 10 et permettait de lire les fichiers présents sur le serveur sans avoir de compte.

Alors qui est concerné ?

Hé bien toutes les instances auto-hébergées en 19.2 avant la 19.2.8, en 19.3 avant la 19.3.5 et en 19.4 avant la 19.4.2. Une 19.4.1 installée fin septembre n'est donc pas à l'abri. Le service GitLab.com en lui-même est déjà à jour et les clients serveur dédié n'ont rien à faire. Mais pour les autres, l'alerte de sécurité ne mentionne aucun contournement / fix. Faut juste mettre à jour et basta.

Sur une instance mono-nœud, prévoyez donc une coupure, parce que ce correctif embarque des migrations de base qui exigeront un reboot.

Voilà, maintenant que vous êtes au jus, c'est le moment de patcher !!

Source : BleepingComputer .

Tart - Une VM Windows 11 jetable sur votre Mac

Windows 11 dans une machine virtuelle sur un Mac Apple Silicon, ça se fait depuis looooongtemps avec des outils comme Parallels ou UTM. Mais tart, l'outil en ligne de commande qui crée et clone des VM comme on le ferait avec des conteneurs, n'en est pas capable, parce que la virtualisation d'Apple sur laquelle il repose ne gère officiellement que macOS et Linux.

Sauf qu'un dev nommé Mustafa Akin, vient de publier un fork qui permet d'installer Windows 11 avec tart sans un seul clic.

Je viens de le tester sur mon Mac Studio M4 Max avec l'ISO française de Windows 11 et j'ai trouvé que ça fonctionnait super, d'où ce petit tuto.

Ce qu'il vous faut avant de commencer

Pour vous lancer là dedans, il vous faut donc un Mac Apple Silicon sous macOS 26.6 ou 27, Xcode pour compiler tout ça, et bien sûr une ISO de Windows 11 ARM64 ( faudra vous démerder ensuite avec la licence ). Par contre, faut le savoir, ce fork repose sur deux réglages privés d'Apple, non documentés, qu'une mise à jour de macOS pourra shooter à tout moment. Donc ne montez pas votre futur homelab là dessus sans un plan de repli.

Compiler tart et créer la VM

Sur son site, Mustafa Akin publie un binaire tout fait, mais j'ai préféré compiler le programme car le script de création du paquet de son fork signe proprement l'application en local avec le droit de virtualisation qui va bien.

git clone --branch windows-guest-extras https://github.com/mustafaakin/tart.git
cd tart
git checkout e4c623c
./scripts/package-windows-preview.sh 0.1.0-windows-preview
export PATH="$PWD/dist/windows-preview/tart.app/Contents/MacOS:$PATH"

La commande export rend ce tart.app accessible au niveau du système prioritaire devant un éventuel tart déjà installé. Il ne reste alors qu'à lui passer votre ISO... tart téléchargera alors les pilotes virtio-win et WinFsp, fabriquera son propre média d'installation et démarrera Windows sans rien demander de plus.

tart create win11 --from-iso ~/Downloads/Win11_Arm64.iso

Ça m'a pris en tout et pour tout 26 minutes pour obtenir cette VM Windows fonctionnelle. Notez également que l'installation force l'anglais américain et que d'autres langues peuvent poser souci mais avec mon ISO française, l'interface est bien restée en français. Seul le clavier est resté en QWERTY au départ.

Installer le pilote et l'agent à la mano

L'auteur écrit sur son blog que l'install de l'agent doit se faire manuellement pour l'instant mais ce qu'il a oublié de préciser c'est que le pilote viosock, celui qui relie le Mac à la VM, n'est pas dans la liste des pilotes que tart injecte (viostor, viogpudo, NetKVM, viorng et viofs). Résultat, chez moi, tart exec ne fonctionnait pas. Comme ce pilote se trouve dans l'ISO virtio-win que tart a gardée dans son cache, il suffit donc de le copier dans un dossier partagé, contenant l'agent publié avec la préversion :

hdiutil attach -readonly -nobrowse ~/.tart/cache/windows/sha256:303f7ae40dad495d6ae474fdc571df58958a4dbc5c37a522d80f9a203867949d.iso
mkdir -p ~/tart-share
cp -R /Volumes/virtio-win-0.1.302/viosock/w11/ARM64 ~/tart-share/viosock
hdiutil detach /Volumes/virtio-win-0.1.302
curl -L -o ~/tart-share/tart-guest-agent.exe https://github.com/mustafaakin/tart/releases/download/windows-preview-0.1.0/tart-guest-agent.exe
tart run win11 --dir=share:$HOME/tart-share

Comme la commande tart run garde la main, laissez-la tourner et ouvrez un second terminal pour la suite, en y refaisant l'export ci-dessous depuis le dossier tart, sinon vous appellerez un autre tart.

export PATH="$PWD/dist/windows-preview/tart.app/Contents/MacOS:$PATH"

Au démarrage, la session admin (mot de passe admin) s'ouvre alors toute seule et vous arrivez sur le bureau. Le dossier partagé apparaît sur le lecteur Z:, dans un dossier share. Ouvrez PowerShell en administrateur (et n'oubliez pas que le clavier est en QWERTY) pour installer le pilote, puis déclarer l'agent comme tâche lancée à l'ouverture de session, parce que c'est dans cette session que sont le presse-papiers et le bureau :

pnputil /add-driver Z:\share\viosock\viosock.inf /install
mkdir "C:\Program Files\Tart"
copy Z:\share\tart-guest-agent.exe "C:\Program Files\Tart\"
$a = New-ScheduledTaskAction -Execute "$env:SystemRoot\System32\conhost.exe" -Argument '--headless "C:\Program Files\Tart\tart-guest-agent.exe" --run-agent'
$t = New-ScheduledTaskTrigger -AtLogOn -User $env:USERNAME
$s = New-ScheduledTaskSettingsSet -ExecutionTimeLimit ([TimeSpan]::Zero) -RestartCount 999 -RestartInterval (New-TimeSpan -Minutes 1)
$p = New-ScheduledTaskPrincipal -UserId $env:USERNAME -LogonType Interactive -RunLevel Highest
Register-ScheduledTask -TaskName "Tart Guest Agent" -Action $a -Trigger $t -Settings $s -Principal $p
Start-ScheduledTask -TaskName "Tart Guest Agent"
Get-Service VirtioSocketWSP

Le service VirtioSocketWSP doit alors afficher Running. S'il n'existe pas, c'est que le pilote n'est pas passé et tart exec ne répondra pas. Relisez alors la sortie de pnputil et vérifiez que le dossier viosock contient bien viosock.inf.

Vérifier que le terminal de Windows répond

Retournez ensuite dans le terminal du Mac et entrez cette commande pour connaitre le numéro de version du Windows :

tart exec win11 cmd /c ver
Microsoft Windows [version 10.0.26200.8037]

Informations système dans la VM : Windows 11 Famille, build 26200, sur une "Apple Virtualization Generic Platform" en ARM64

L'intérêt de tout ça c'est surtout d'avoir un Windows jetable. Vous devez arrêtez d'abord la VM de base avec tart exec win11 shutdown /s /t 0 puis pour cloner la VM, faites un : tart clone win11 w1 . C'est instantané, et y'a plus qu'à la démarrer avec un tart run w1 --no-graphics.

Avec --no-graphics ça démarre sans fenêtre et vous pouvez alors lancer ce que vous voulez avec tart exec. Ensuite pour tout stopper, un petit tart stop w1, et un tart delete w1 pour supprimer la VM et voilà...

Ce qui ne marche pas

En tout cas, n'en faites pas votre Windows de tous les jours car il n'y a ni son ni accélération graphique, pas de possibilité de suspendre le Windows et la virtualisation imbriquée se fige dès que Windows veut démarrer WSL2 ou Hyper-V.

La commande Get-Tpm confirme aussi l'absence de TPM. Et selon l'auteur, le disque est le point faible de ce Windows ARM 64 sous tart, en partie parce que tart rempli très vite les SSD avec ses logs. Pensez aussi à changer le mot de passe, puisque le compte est admin avec le mot de passe admin, et que SSH est ouvert sur le réseau interne de tart.

Mais pour tester des logiciels Windows ou scripter des trucs, ça tient bien la route.

Source : Mustafa Akin

OpenAI Codex vs Claude Code: The Better AI Coding Agent Depends on More Than Benchmarks

Codex and Claude Code split the latest coding-agent benchmarks on performance, cost, speed, and deployment controls.

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Conteneurs Linux - Quand l'isolation ne tient plus

La société de sécurité Depthfirst a publié un billet que j'ai trouvé intéressant dans lequel ils expliquent en gros que les conteneurs (Docker et compagnie) ne sont plus une barrière de sécurité suffisamment solide. La thèse du papier, c'est qu'il faut désormais partir du principe qu'un attaquant (hacker ou malware) saura sortir d'un conteneur quand il le veut, sans grande difficulté.

En effet, un conteneur comme ceux que font tourner Docker ou Kubernetes, donne à un programme l'impression d'avoir sa propre machine. Sauf qu'en réalité, il n'embarque pas de système d'exploitation. Tous les conteneurs d'un serveur passent par le même noyau Linux qui est celui de l'hôte et dont le rôle est de gérer pour eux la mémoire, le processeur ainsi que le réseau.

Toutefois, beaucoup d'organisateurs de CTF notamment s'y fient les yeux fermés et hébergent plusieurs épreuves sur le même serveur, chacune dans son conteneur, en comptant uniquement sur la sécurité de l'hôte. Mais c'est un faux sentiment de sécurité, j'en veux pour preuve ce bulletin de sécurité d'AWS daté de novembre 2025 où il est expliqué que l'entreprise ne considère plus les conteneurs comme une barrière de sécurité et ne s'en sert donc plus pour isoler ses clients les uns des autres.

Ce qui a changé depuis quelques mois, vous le savez, c'est le prix d'entrée de la recherche de failles puisqu'avec les modèles d'IA de pointe, même un attaquant avec des moyens modestes peut fabriquer sans effort, dès la publication d'une faille, un exploit contre des machines qui ne sont pas encore corrigées, alors qu'avant ça demandait de sérieuses compétences.

source : Depthfirst

Et les chiffres publiés par Depthfirst montrent que tout ça s'accélère puisque 249 CVE ont été publiées pour le noyau Linux en janvier, et en août on en a eu 1 650 !

Depthfirst relève également que sur les 36 CVE divulguées via le kernelCTF de Google, 13 sont réalisables via des interfaces ordinaires comme celles qu'un conteneur reçoit par défaut (dont les sockets locaux). En fait, on en croise sans le savoir dès qu'on passe systemd, Docker ou une base de données locale.

Le 24 juillet dernier, Depthfirst a même décroché une place au kernelCTF avec un exploit 0day (donc avant tout correctif) et aujourd'hui, le PoC est en accès libre sur GitHub. Rassurez-vous, côté noyau Linux, le correctif est sorti le 6 août mais malheureusement, côté Ubuntu la mise à jour au 24 septembre, affichait encore que le noyau de la 26.04 était en "Vulnerable, work in progress" et celui de la 24.04 en "Vulnerable". Bref, trouver des vulns ça va vite. Fixer ces vulns sur TOUTES les releases et les machines, ça prend du temps. Alors qu'avant c'était l'inverse. Bref, tout a été chamboulé et c'est un peu la merde maintenant niveau cybersécurité pour patcher rapidement.

Alors comment se protéger de tout ça ?

Hé bien la solution de Depthfirst va vous mettre en PLS car eux proposent carrément de ne plus partager le noyau. Ils recommandent à la place de migrer les charges non fiables vers des microVM, autrement dit des machines virtuelles légères où chaque charge aura son propre noyau. Le projet Firecracker en fait partie tout comme Kata Containers comme ça, en théorie, si un attaquant casse l'un de ces noyau, il ne compromet que sa propre instance et pas l'hôte dans son entièreté ni ses voisins.

Reste que Firecracker s'appuie sur KVM, la brique de virtualisation du noyau Linux de l'hôte. Et comme vous le savez, KVM a eu ses propres failles. En effet, cet été, la faille Januscape ouvrait en grand la porte de la machine physique à un attaquant pourtant enfermé dans sa VM, à condition bien sûr que l'hôte autorise la virtualisation imbriquée (une VM dans la VM). Alors certes, la surface d'attaque est plus petite mais loin d'être nulle.

Voilà, en attendant, si vous êtes sous Ubuntu 24.04 ou 26.04, surveillez bien la mise à dispo du prochain noyau. Canonical a d'ailleurs annoncé il y a peu, une publication hebdomadaire des noyaux pour tenter de compenser cet emballement.

Source : le billet de recherche de depthfirst

Floci - L'émulateur AWS open source qui tourne en local

Si vous développez pour AWS, il y a de bonnes chances que LocalStack tourne déjà quelque part dans votre docker-compose ou votre CI. C'est un peu l'outil incontournable pour tester ses buckets S3 et ses fonctions Lambda sans avoir à toucher au vrai cloud. Sauf que depuis mars dernier, ses nouvelles versions exigent un compte LocalStack et un jeton d'authentification, CI comprise, et surtout l'édition Community n'est plus prise en charge.

Ouin !

Et comme si ça ne suffisait pas, l'offre gratuite qui reste interdit totalement l'usage commercial. Donc si vous l'utilisez dans le cadre de votre travail, faudra passer à la caisse. Alors, oui, ne pas respecter la licence ou se figer sur une ancienne image reste possible, mais déjà, ça ne se fait pas, et ensuite, niveau faille de sécu, ce n'est pas top.

Mais c'est là qu'arrive en sauveur Floci, un émulateur AWS local sous licence MIT qui se présente comme un remplaçant direct de LocalStack, sans avoir besoin de se créer un compte ou un jeton et surtout sans offre payante planquée dedans.

Maintenant, le principe reste le même puisque vous pointez dessus l'AWS CLI (Floci écoute sur le port 4566), vos SDK, Terraform, OpenTofu ou le CDK, avec la région de votre choix et des identifiants bidon, et vos commandes habituelles tomberont sur votre machine au lieu de partir chez Amazon.

Le plus simple pour démarrer, c'est sa CLI qu'on peut déployer avec Homebrew (il y a aussi un script pour Linux et un pour Windows) :

brew install floci-io/floci/floci
floci start
eval $(floci env)
aws s3 mb s3://my-bucket

Ensuite, faites un floci start pour lancer l'émulateur dans un conteneur et lui monter le socket Docker de votre machine. Floci s'appuie sur de vrais conteneurs dès que la fidélité l'exige ce qui fait que Lambda tourne dans l'image d'exécution officielle d'AWS, RDS lance un vrai PostgreSQL, MySQL ou MariaDB, ElastiCache un Valkey, et c'est pareil pour ECS, EC2 ou EKS.

J'ai fait l'essai sur mon Mac avec un bucket S3, une table DynamoDB et une petite fonction Lambda en Python, et tout a répondu du premier coup à la CLI AWS. La Lambda a juste mis six secondes à répondre au premier appel, puis moins d'une seconde au suivant.

Pour voir ce qui se passe ensuite, une console web est dispo localhost:4566/_floci/ui, avec vos ressources rangées par service.

La console web de Floci sur localhost, après un essai sur S3, DynamoDB et Lambda

Notez aussi que si vous venez de LocalStack, la bascule se résume simplement dans le nom de l'image puisque Floci traduit tout seul les variables d'environnement de LocalStack, exécute sans modification les scripts d'init rangés dans /etc/localstack/init/ et répond même sur /_localstack/health. Cela veut dire qu'une CI qui attend ce signal ne voit pas la différence et ça c'est super cool pour migrer vite fait bien fait.

Et si vos scripts appellent aws ou boto3, prenez l'image floci/floci:latest-compat, qui embarque les deux.

Par contre, méfiez-vous du volume de données, car LocalStack range tout par défaut dans /var/lib/localstack et Floci dans /app/data. Donc dans le docker compose, pointez bien votre volume sur /app/data sinon, vous perdrez vos fichiers au premier restart du docker.

Après n'oubliez pas non plus que Floci imite le comportement d'AWS, et pas sa sécurité. En effet, par défaut, il n'applique aucune politique IAM, donc si vous voulez vérifier qu'un rôle trop resserré bloque bien une action, il faudra activer la variable FLOCI_SERVICES_IAM_ENFORCEMENT_ENABLED. Et certains services ne sont également que des façades. Par exemple Bedrock Runtime renvoie des réponses factices et Transcribe termine ses tâches aussitôt, sans jamais traiter l'audio, donc oui, votre code peut les appeler, mais le résultat ne sera pas au rendez-vous, ce qui est tout à fait normal.

Pour le reste, les données sont stockées en mémoire par défaut et s'effaceront à l'arrêt, ce qui est pile poil ce qu'on veut en CI. Vous pouvez quand même le paramétrer pour que ça s'écrive sur le disque si vous voulez...

Voilà, à essayer sur une branche de votre CI si vous voulez vous débarrasser de débrancher LocalStack pour de bon !

Source : Floci sur GitHub

Maintenant - Le monitoring qui trouve vos conteneurs tout seul

"Maintenant", ce n'est pas qu'un adverbe à la con pour apprécier l'instant présent ou faire péter ses ordres comme votre Belle Mère ! C'est également un conteneur à lancer, qui se connecte en lecture seule à un socket Docker pour réaliser en un battement de cil, tout l'inventaire de votre home lab !

Il relève ainsi l'état de chaque conteneur, ses healthchecks, ses boucles de redémarrage, ses logs, et vos projets Compose regroupés comme vous les avez écrits.

Ensuite, tout ce qui vous alerte pour de bon se déclare à la main. Les checks HTTP et TCP se configurent sous la forme de labels sur les conteneurs à surveiller. Par exemple, un maintenant.endpoint.http avec son intervalle et son seuil d'échec, un maintenant.endpoint.tcp pour la base...etc. Pas besoin donc d'aller mettre votre gros nez dans un fichier de config spécifique.

Vos tâches planifiées reçoivent chacune une URL à appeler quand elles finissent comme ça si la sauvegarde de trois heures du matin ne se manifeste pas, vous êtes prévenu. Vos certificats HTTPS sont surveillés et signalés cinq fois avant leur expiration, un mois avant puis de plus en plus près. Il compare aussi l'empreinte de vos images à celle publiée sur le registre, ce qui vous permet ensuite de savoir lesquelles ont pris du retard sans lancer des docker pull à l'aveugle. Ah et il sert une page de statut publique pour vos utilisateurs.

Le tout tient dans un binaire Go qui occupe environ 17 Mo de RAM et qui se repose sur une simple base SQLite.

Par contre, l'édition gratuite (Community) gère une seule machine. Si vous voulez du multi-hôte, il faudra passer par la case payante. Toujours en gratuit, il y a aussi des plafonds... Vous avez le droit uniquement à 10 endpoints, 5 heartbeats, 5 certificats, 3 composants de page de statut et uniquement 7 jours d'historique.

Attention quand même, y'a 2 choses à savoir avant de vous enflammer et de poser ça sur une machine exposée sur le net. Il n'y a aucune authentification intégrée, et de ce que j'ai compris, c'est assumé ! A vous donc de mettre en place un reverse proxy et un Authelia ou un Authentik devant.

Pour situer "Maintenant" par rapport à d'autres solutions que je vous ai déjà présentées, Beszel fait les métriques par conteneur sans aucun plafond gratos, mais pas les checks HTTP. Uptime Kuma lui, fait les checks, mais ses monitors doivent être créés un par un dans l'interface, sauf à lui greffer AutoKuma pour lire les labels. Donc, il n'y a pas vraiment de solution tout-en-un gratuite...

A découvrir ici !

GitLab - la faille qui a fait rouvrir une version morte

GitLab a sorti hier (lundi 17 août), un correctif d'urgence , complètement en dehors de son calendrier habituel, pour une faille qui permet à quelqu'un sans compte ni mot de passe de modifier ou de supprimer vos projets publics et des données utilisateur. Hé ouais c'est chaud et c'est pour ça que son score CVSS est de 9,4 sur 10.

5 jours plus tôt, le 12 août, GitLab publiait son patch de routine pour la 19.2, 19.1 et 19.0. C'est un périmètre normal puisque sa politique de maintenance ne couvre que la version stable et les deux précédentes. Mais comme là, on est dans l'exceptionnel, ce correctif du 17 août en couvre une quatrième, la 18.11, dont le support avait pris fin le 16 juillet dernier. Ils sont allés rouvrir une branche morte juste pour patcher ce GROS problème !

La faille elle-même, on n'en sait presque rien par contre. Estampillée CVE-2026-19478, c'est une histoire de directive GraphQL, mais GitLab ne dit ni laquelle, ni dans quelles conditions ça se déclenche. Les détails techniques sortiront vers la mi-novembre, c'est-à-dire 90 jours après le correctif, comme d'habitude, histoire d'être sûr que tout le monde ait patché son install.

Maintenant, la bonne nouvelle c'est que si vous êtes sur GitLab.com ou sa version Dedicated , vous n'avez rien à faire, puisque c'est déjà patché. En fait cette histoire ne concerne que les instances auto-hébergées.

Et parmi elles, tout le monde n'est pas impacté de la même manière. En effet, le vecteur d'attaque passe par le réseau et vise les projets publics. Cela veut dire que votre instance planquée derrière un VPN, sans visibilité publique, risque beaucoup moins que celle qui expose ses dépôts à Internet.

Ensuite, pour la mise à jour, ça dépend d'où vous partez. Entre la 18.2 et la 18.10, aucun correctif n'existe sur votre branche. Il faudra upgrader jusqu'à la 18.11.11, en vous arrêtant aux paliers de 18.5 et 18.8 s'ils sont sur votre route.

Si vous tournez déjà en 18.11, prenez la 18.11.11. Sur une 19, c'est 19.0.8, 19.1.6 ou 19.2.4. Et plus ancien que 18.2 ? Bah là, GitLab ne liste pas ces versions parmi les affectées, mais elles ne reçoivent plus de correctif depuis un bon moment, donc ce serait bien de mettre à jour quand même, hein...

Pour le moment, personne n'a signalé d'attaque et aucun exploit ou PoC n'a fait surface sur GitHub. Ça ne veut pas dire grand-chose, je vous l'accorde mais on se rassure comme on peut...

Allez, bon courage !

Source : The Hacker News

Cloudflare Computer - Un ordinateur dans le cloud pour votre agent IA

Cloudflare Computer est un projet qui donne à votre agent IA un endroit rien qu'à lui. C'est-à-dire un vrai système de fichiers, avec des dossiers, des fichiers qui restent, et de quoi lancer des commandes dedans. Bref, un vrai poste de travail que l'agent garde entre deux sessions, au lieu de repartir de zéro à chaque fois, puisque tous les fichiers sont rangés dans une base SQLite.

Le système de fichiers s'utilise ensuite comme n'importe quel autre. Lire, écrire, créer un dossier, lister, supprimer, et un grep intégré pour fouiller dans le tas. Pour tout le reste, il n'y a qu'une fonction à retenir, exec(). Vous lui passez une commande, et elle vous rend la sortie et le code de retour.

Ce qui change par contre, c'est l'endroit où la commande tourne. 3 environnements sont disponibles et interchangeables sur les mêmes fichiers. Il y a d'abord un conteneur Linux complet, avec npm, node et de vrais binaires. Ou un shell léger pour les commandes simples. Et enfin, un dernier qui exécute directement votre code, sur une base neuve à chaque appel.

Comme ça, vous passez de l'un à l'autre sans réécrire une ligne de votre agent.

Les 9 exemples fournis montrent bien ce qu'on peut en tirer quand on aime bidouiller. Le plus parlant fait par exemple tourner un agent de discussion qui prendra l'espace de travail comme répertoire courant, donc qui travaillera dans de vrais fichiers au lieu de tout garder en mémoire.

Un autre colle pandoc dans le conteneur et laisse l'agent transformer une fiche markdown en PDF. Il y en a aussi un qui fabrique des images avec Workers AI, un quatrième joue sur les politiques de sortie réseau pour décider ce que l'agent a le droit de joindre, et enfin, un dernier génère un projet Worker complet, puis le publie.

Il y a même une interface web qui balance la même tâche dans le conteneur et dans un environnement léger, côte à côte.

Reste à savoir ce qui est gratuit là-dedans... Le code est sous licence MIT, et le système de fichiers seul, sans aucune exécution, tourne sans souci dans le plan Workers gratuit puisque les Durable Objects qui portent ce stockage y sont inclus, avec 100 000 requêtes par jour et 5 Go d'espace.

Il faut un compte Cloudflare, évidemment...

Puis si vous voulez faire tourner des vraies commandes ou avoir un shell, faudra payer puisque le conteneur comme les environnements légers réclament le plan Workers payant, facturé 5 dollars par mois au minimum.

Après j'ai quelques réserves quand même parce que le projet est très récent, encore en preview et clairement inadapté à de la production. Ensuite, la limite technique d'un espace de travail tourne autour de 10 Go, et les accès disque lourds restent plus lents que sur un vrai disque. Puis surtout, tout vit chez Cloudflare, et pas chez vous (si vous préférez l'inverse, je vous avais montré workerd , le moteur des Workers en local).

Mais bon, c'est à garder à l'œil si vous êtes client Cloudflare.

Source

77 Counterfeit Open VSX Extensions Collected Developer and CI/CD Data

Security researchers found 150 lookalike Open VSX extensions published under trusted names, highlighting how extension marketplaces can expose developer credentials, source code, and CI/CD systems to supply-chain risk.

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GitHub Automatically Holds Suspicious Actions Runs, but Repository Owners Must Approve Them

GitHub’s new Actions safeguard pauses potentially malicious workflow runs before execution, leaving repository owners to decide who can approve them and what checks must come first.

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Critical TeamCity Flaw Could Let Unauthenticated Attackers Execute Server Commands

JetBrains has patched CVE-2026-63077, a critical TeamCity flaw that could let unauthenticated attackers execute server commands and compromise connected CI/CD pipelines.

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DockPanel - Le panel web qui gère tout votre serveur

Gérer un serveur à la main, c'est nginx à configurer, les certificats à renouveler, les sauvegardes à planifier et les conteneurs à surveiller... C'est beaucoup de travail. Mais vous allez avoir de l'aide grâce à DockPanel, d'Ovidiu Drobotă, qui met tout ça derrière une jolie interface web tenant dans 19 Mo de RAM.

L'installation se colle en une ligne sur un VPS frais et vous récupérez un panneau d'admin sur le port 8443. Ubuntu, Debian, Rocky, Fedora ou Amazon Linux, en x86_64 comme en ARM64.

À partir de là vous créez des sites en PHP, Node ou Python, avec nginx configuré tout seul et les certificats Let's Encrypt qui se renouvellent sans y penser. Les bases MySQL et PostgreSQL vont avec, navigateur SQL intégré et restauration à un instant T via les journaux binaires.

Ensuite, c'est surtout le catalogue Docker qui fait le gros du travail. Environ 150 modèles en un clic répartis sur 14 catégories, WordPress, Postgres, Grafana, n8n ou Immich, et le reverse proxy, le SSL et le réseau se câblent automatiquement derrière. Les conteneurs inactifs peuvent même se mettre en veille tout seuls pour libérer la machine.

Je vous parlais l'an dernier de Coolify pour le déploiement en self-hosted , et avant ça de aaPanel, le clone gratuit de cPanel mais aucun des deux ne couvre autant de terrain.

Côté déploiement, vous poussez votre code et ça part en production, avec bascule atomique par lien symbolique et retour arrière en un clic quand le déploiement du vendredi tourne mal. Nixpacks reconnaît plus de 30 langages, donc pas de Dockerfile à écrire, et chaque branche peut avoir son environnement de préversion.

Il y a aussi un serveur mail complet, Postfix, Dovecot et DKIM, avec Roundcube en webmail et Rspamd contre le spam. La partie DNS pilote Cloudflare et PowerDNS, avec vérification de propagation, DNSSEC et les tunnels Cloudflare. Un module CDN gère BunnyCDN et Cloudflare, purge du cache comprise.

Pour la surveillance, des sondes HTTP, TCP et ping, une gestion d'incidents avec chronologie et post-mortem, une page de statut publique à laquelle vos utilisateurs peuvent s'abonner, et des alertes qui partent sur Slack, Discord ou PagerDuty. Un point de collecte Prometheus est dispo, avec un tableau Grafana prêt à importer.

La sécurité est activée par défaut avec pare-feu applicatif ModSecurity par site, Fail2Ban, durcissement SSH en un clic, connexion par passkey ou 2FA, et chaque image Docker déployée peut être scannée à la recherche de CVE avec grype, avec refus de déploiement au-dessus du seuil que vous fixez. Les sauvegardes passent par Restic, chiffrées et dédupliquées, vers S3, SFTP, B2 ou GCS, avec vérification de restauration.

Le reste ensuite, c'est que du confort. Terminal web avec enregistrement de session, gestionnaire de fichiers, palette de commandes en Ctrl+K, 6 thèmes, boîte à secrets chiffrée, passerelle à webhooks et une ligne de commande. La configuration complète s'exporte en YAML pour être rejouée ailleurs. Si vous gérez plusieurs machines, un seul panneau les pilote toutes, avec des comptes revendeur en marque blanche pour ceux que ça intéresse.

Deux choses à savoir avant de lancer l'installation quand même... En mars, une injection de commande dans le formulaire de création de site a permis à un visiteur de passer root sur la machine de l'auteur. C'est corrigé depuis, mais l'agent tourne en root par conception puisque c'est lui qui touche à Docker, à nginx et aux certificats.

L'autre point, c'est la licence. DockPanel est en Business Source License 1.1, ce qui n'est pas de l'open source même si la page d'accueil le présente comme ça. L'usage est libre et gratuit sur vos propres serveurs, mais la revente en service hébergé est interdite. Une bascule en MIT est quand même programmée pour mars 2030.

Voilà, je me suis dit que ça pourrait vous intéresser.

Source

Google Holds Back Gemini 3.5 Flash Cyber as CodeMender Enters Preview

Google is restricting Gemini 3.5 Flash Cyber to select partners as CodeMender enters preview. Here’s what security teams should verify before adoption.

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Cisco Antares Models Bring Local AI to Vulnerability Triage

Cisco’s new Antares models help security teams narrow vulnerable code searches locally, but low benchmark scores expose important adoption limits.

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I wanted a clock that never needed setting. Things escalated.

I wanted a clock that, annoyingly, didn't seem to exist.

Since childhood, my bedside clocks have been a series of red, seven-segment LED clock-radio specials from Walmart or Target. They are invariably cheap, simple, and long-lived—but they require manual intervention at the start and end of Daylight Saving Time and whenever the power flickers. After a recent power flicker, as I found myself standing by the sideboard holding down "TIME" and mashing the "HOUR" button, frustration boiled over, and I thought to myself, "We're a quarter of the way through the 21st century. There has to be a better way!"

My perfect clock would be self-setting. It would offer auto-DST adjustment (or not, depending on how this bill fares!). It would manage drift and always show the exact sub-second time. It would show that time on a red seven-segment display—not blue, not green, not yellow, and absolutely not white. And I shouldn't have to install any privacy-destroying garbage apps to make it work.

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Firefox dans Docker - Le navigateur jetable pour surfer sans flipper

On reçoit tous des mails un peu bizarres avec des liens qu'on n'ose pas ouvrir, et pourtant on est curieux, on est tenté parfois... C'est difficile de résister mais heureusement l'équipe de Linuxserver.io a pondu un truc super pour ça.

Il s'agit tout simplement d'une instance de Firefox qui tourne dans un conteneur Docker et qui est totalement pilotable depuis votre navigateur habituel.

Comme ça, quand vous recevez un lien louche que vous voulez ouvrir, vous le mettez là-dedans, dans une session jetable qui est totalement coupée de votre vraie machine. Et comme ça, si ça part en couille, vous butez le conteneur et on n'en parle plus.

Voilà, ça se présente juste comme une page HTTPS avec un navigateur dedans. Et comme c'est LinuxServer qui maintient l'image, vous êtes tranquilles parce que c'est du sérieux.

L'avantage d'avoir ce truc, c'est qu'un Firefox en conteneur ne voit ni votre répertoire personnel, ni vos cookies, ni vos sessions Google, ni vos extensions, absolument rien, il est totalement isolé. Donc si un site tente un drive-by download ou un exploit navigateur, eh bien en principe les dégâts resteront coincés dans le conteneur. Et le simple fait de le redémarrer remettra tout à 0.

Attention quand même, un conteneur, ce n'est pas une machine virtuelle. Une vulnérabilité au niveau du noyau pourrait en théorie s'en échapper. Mais c'est pas le genre d'attaque qui se fait avec juste un clic douteux sur une page web.

Les chercheurs en sécu s'en servent pour ouvrir des pièces jointes chelou, les marketeux pour jongler avec 12 comptes ad sans cookie cross-tracking , et les paranos dans mon genre pour cliquer sur les liens des mecs bizarres de Discord sans rien flinguer chez eux..

Après y'a des petits inconvénients. Je pense aux perfs graphiques qui prennent une claque par rapport à un Firefox natif ou encore l'audio qui transite par le pipeline du navigateur, du coup ça crachote parfois sur les vidéos lourdes. Le copier-coller marche, mais en passant par la section presse-papiers de la barre latérale Selkies , pas en direct. Et la persistance ne tient que si vous mappez le volume /config comme il faut, sinon vos onglets et vos bookmarks gicleront dès que le conteneur sera recréé (à la première mise à jour d'image, typiquement).

Côté vie privée c'est plutôt une qualité mais pour un usage quotidien, ça peut devenir relou.

Installation en une commande

L'image officielle, c'est lscr.io/linuxserver/firefox:latest. Elle tourne sur Selkies depuis juin 2025 (avant c'était KasmVNC) et démarre en Wayland par défaut depuis mars 2026. Maintenant, si un site part en vrille à cause de ça, vous ajoutez le paramètre PIXELFLUX_WAYLAND=false à la commande Docker et vous serez de retour en X11.

La commande minimale ressemble à ça :

docker run -d \
--name=firefox \
-e PUID=1000 \
-e PGID=1000 \
-e TZ=Europe/Paris \
-e LC_ALL=fr_FR.UTF-8 \
-p 3001:3001 \
-v $HOME/firefox-config:/config \
--shm-size=1gb \
--restart unless-stopped \
lscr.io/linuxserver/firefox:latest

Le --shm-size=1gb, c'est la mémoire partagée de Docker et vous n'y couperez pas, désolé. Si vous le zappez, YouTube comme les sites un peu lourds vous planteront le navigateur. Le port 3001, c'est l'accès HTTPS, avec un certificat auto-signé qui fera râler votre Firefox principal (c'est normal, faut l'accepter). Y'a aussi un port 3000, mais lui c'est du HTTP en clair, à réserver derrière un reverse proxy genre SWAG et rien d'autre.

Ensuite, direction https://localhost:3001/ et un joli Firefox vous attend. Notez que par défaut, il n'y a AUCUNE authentification. Personne ne vous demande rien, alors si vous voulez l'exposer sur votre réseau, définissez bien un CUSTOM_USER et PASSWORD pour activer le basic auth avant qu'un petit malin de votre réseau ne tombe dessus.

La version docker-compose, plus propre

Envie d'un setup versionnable, que vous pouvez reproduire ailleurs sans réfléchir ? Le compose fait ça mieux :

---
services:
firefox:
image: lscr.io/linuxserver/firefox:latest
container_name: firefox
environment:
- PUID=1000
- PGID=1000
- TZ=Europe/Paris
- LC_ALL=fr_FR.UTF-8
- CUSTOM_USER=korben
- PASSWORD=changezmoi
- HARDEN_DESKTOP=true
- HARDEN_OPENBOX=true
volumes:
- ./firefox-config:/config
ports:
- 3001:3001
shm_size: "1gb"
restart: unless-stopped

Ensuite, un docker compose up -d et roulez jeunesse. Le volume ./firefox-config conserve votre profil entre deux redémarrages avec bookmarks, extensions installées depuis le store Mozilla, tout reste en place.

Et si vous avez envie de repartir de zéro, on met le dossier à la poubelle, on relance, et voilà. Et pour glisser des outils tiers dans le conteneur (filezilla, un éditeur, ce genre de bidule), [proot-apps install](https://github.com/linuxserver/proot-apps) les posera dans $HOME, où ils survivront aux mises à jour de l'image.

Le hardening qu'il faut absolument activer

Maintenant, le piège que la doc évoque du bout des lèvres et qui mérite d'être écrit en gros c'est que l'interface web embarque un terminal avec sudo passwordless . Traduction : quiconque accède à votre Firefox conteneurisé devient root dans le conteneur en deux clics. Exposez ça sur votre réseau, ou pire sur Internet, sans durcir le machin, et vous ouvrez un boulevard.

La parade tient en une variable : **HARDEN_DESKTOP=true**, qui pose les principaux verrous d'un coup. Ça coupe sudo, ça vire les terminaux, et ça bloque xdg-open et exo-open, qui pourraient lancer des trucs hors conteneur. Vous pouvez empiler ça avec HARDEN_OPENBOX=true par-dessus, histoire de neutraliser les raccourcis clavier dangereux genre Alt+F4, de désactiver le clic droit et de masquer le bouton de fermeture. Firefox reste parfaitement utilisable, mais impossible de s'évader pour faire mumuse avec le système derrière.

Et pour une exposition sur Internet, le basic auth CUSTOM_USER/PASSWORD ne suffira pas car c'est trop léger. Moi ce que je vous recommande, c'est de coller le tout derrière un reverse proxy SWAG avec une vraie couche OAuth2 ou Authelia. Le basic auth, gardez-le pour le LAN entre potes ou collègues de confiance, mais pas au-delà.

SealSkin, le bonus qui change tout

SealSkin , c'est la cerise sur le conteneur ^^. C'est une extension navigateur, dispo pour Chrome et Firefox, qui monte la garde sur votre navigateur principal et détourne ce qui sent mauvais vers le conteneur isolé. Un lien repéré comme suspect ? Hop, il s'ouvre direct dans le Firefox conteneurisé. Pareil pour les téléchargements, qui atterrissent dans le conteneur au lieu de finir sur votre machine.

Du coup, l'isolation devient un réflexe permanent au lieu d'un machin que vous activez à la main quand vous y pensez (c'est-à-dire jamais). Seule contrainte par contre, faudra héberger le serveur SealSkin vous-même, et installer l'extension dans votre vrai Firefox. Mais vous verrez, après quelques jours à ce régime, vous aurez du mal à faire autrement.

Et sur tablette ou mobile ?

J'imagine que vous comptiez sur l'ancien tag kasm pour le tactile ? Eh bien c'est raté, puisque LinuxServer l'a déprécié début juillet. En échange, la barre latérale Selkies embarque désormais un trackpad virtuel et un clavier à l'écran, donc de quoi rendre l'interface utilisable depuis un iPad ou un smartphone sans bidouille en plus. On reste loin, c'est vrai, du confort d'un vrai desktop, et taper Ctrl+Tab au doigt c'est toujours la misère, mais pour dépanner ça fait le job.

Et voilà, votre Firefox jetable vit désormais dans son petit conteneur, bien au chaud. Comme ça, le prochain lien douteux, vous l'ouvrirez sans trembler... pour tester des sites au calme, difficile de trouver mieux, je pense.

Google agents-cli - Quand votre agent IA en crée d'autres

Les devs de chez Google viennent de sortir un outil conçu pour les agents IA qui codent afin qu'ils deviennent des experts en développement d'agents IA sur Google Cloud. J'sais pas si je suis très clair, alors je vais essayer de vous expliquer tout ça.

Que vous soyez sur Claude Code, Codex d'OpenAI ou Gemini CLI (ça s'appelle agy cli maintenant d'ailleurs pour Antigravity CLI...), écrire un agent qui tient la route et le faire tourner dans le cloud de Mountain View, ça exige déjà de connaître par cœur l'ADK (Agent Development Kit) maison de Google, de savoir évaluer et coder le projet et surtout de tout déployer sans tout péter.

Ce sont clairement plusieurs métiers différents, et ça demande pas mal de connaissances, alors plutôt que de vous faire lire une doc bien chiante, les dev de Google ont eu l'idée de packager toute cette expertise dans des skills que votre agent de coding va lire à votre place.

Après, vous votre rôle, c'est de décrire tout ce que vous voulez en anglais ou en français et de siroter votre mojito. Et une fois que vous aurez fini, votre super agent générera le squelette du projet, le testera en local et poussera tout ça dans un runtime sur Google Cloud.

Pour l'installer, suffit de faire un petit :

uvx google-agents-cli setup

ou si vous voulez juste injecter les skills dans votre agent sans la CLI complète :

npx skills add google/agents-cli

Une fois la machinerie en place, vous aurez à votre service 7 modules de skills et 25 commandes qui couvrent tout le cycle de vie des agents Google Cloud, du scaffolding (croyez le ou non, en français, ça se dit échafaudage ...lol) à la publication sur Gemini Enterprise (ex-Vertex AI). Et puis Agents-CLI sait surtout générer tout ce qui est jeux de tests, noter les réponses avec un LLM qui fait office de juge, comparer 2 versions d'un même agent ou encore optimiser les prompts à partir des résultats collectés.

WSL Containers - des conteneurs Linux sans Docker Desktop

Microsoft vient de lâcher un truc qui va faire plaisir à tous ceux qui bidouillent fort des conteneurs Linux depuis leur machine Windows. Ça s'appelle WSL Containers (WSLC pour les intimes, et pas WSL 3) et l'objectif c'est de faire tourner des conteneurs Linux nativement sous Windows sans avoir à passer par des outils tiers du genre Docker.

Pour en profiter, tapez la commande suivante :

wsl --update --pre-release

Cela mettra à jour votre WSL en version 2.9.3 ou supérieure et vous obtiendrez alors une toute nouvelle commande : wslc.

WSLC est un alias qui lance en réalité container.exe et qui permet de gérer tout le cycle de vie d'un conteneur Linux avec des commandes très classiques : run, stop, build, tag, push, pull, prune. Voici un vrai exemple tiré de la doc de Microsoft :

wslc run -d --name=webtop -e PUID=1000 -e PGID=1000 -e TZ=Etc/UTC -p 3000:3000 -p 3001:3001 lscr.io/linuxserver/webtop:ubuntu-kde

Ce qu'on lance là c'est bien une image en provenance de LinuxServer dont je vous ai déjà parlé, et comme vous pouvez le voir, vous ne serez pas dépaysé si vous connaissez déjà un peu Docker.

Cache-aware scheduling - Le patch Linux qui vise +360% de perf sur MySQL

L' ordonnanceur du noyau Linux vient de recevoir une proposition de mise à jour qui fait grimper les perfs de façon assez spectaculaire sur certaines charges. Hygon, le fondeur chinois qui fabrique des x86 sous licence de l'architecture Zen d'AMD, a envoyé une série de patches pour étendre le cache-aware scheduling, et les chiffres annoncés montent jusqu'à 360% de mieux en termes de transactions par seconde sur MySQL.

Pour comprendre le délire, faut revenir au cache-aware scheduling de base, le fameux CAS, conçu par les ingénieurs d'Intel (Tim Chen, Chen Yu et Peter Zijlstra) et tout juste mergé dans Linux 7.2. Sur un CPU moderne avec plusieurs caches de dernier niveau, le fameux LLC, l'ordonnanceur essaie de regrouper sur le même domaine de cache les tâches qui partagent des données. Du coup, moins de ratés de cache, moins de données qui font des allers-retours entre les caches, et donc de la perf en plus sans toucher au matos mais juste en plaçant mieux les tâches.

Le hic, c'est que ce CAS de base raisonne au niveau d'un seul LLC. Tant que votre charge tient dans un domaine de cache, nickel. Mais dès que la charge dépasse ce que peut contenir un seul cache partagé, l'ordonnanceur ne sait pas regrouper les tâches au niveau du dessus : elles se dispersent sur des cœurs qui ne partagent plus le même cache, et toute la localité s'évapore. Et ça tombe mal pour Hygon, dont les puces récentes ne sont pas un bloc unique mais un assemblage de chiplets (le C86-7490 en réunit quatre), avec plusieurs caches partagés éparpillés sur la galette.

D'où l'idée de développer ces patches, qui permettent un regroupement hiérarchique et offrent la possibilité de s'étendre ou de se contracter dynamiquement selon la taille de la charge et la topologie de la machine.

Hygon annonce donc jusqu'à +49% sur Hackbench , +20% sur Schbench (non, pas le rappeur), et ce fameux +360% sur MySQL !! C'est le feu !

Maintenant, avant de revendre votre PC pour en prendre un sous Hygon, attention ! Ces chiffres, ce sont des "jusqu'à", mesurés sur des topologies multi-domaines, donc typiquement de gros serveurs à plusieurs chiplets. Sur votre laptop avec un seul LLC, vous ne verrez donc sans doute rien passer.... Ouais, je sais, sniiiif. Le 360% n'est pas un gain universel, mais plutôt le pic sur la config qui souffrait le plus du problème.

Un fondeur chinois qui, parti d'une licence Zen d'AMD, en vient à pousser du code dans Linux pour faire tourner tout le monde plus vite, Intel et AMD compris, c'est chouette quand même. Si ça vous intéresse, les patches viennent d'être postés sur la mailing list du kernel , donc rien n'est encore intégré mais si ça passe la revue, c'est de la perf gratuite pour les machines qui en bavent le plus.

Source

Le vieux Pixel de votre tiroir vaut peut-être mieux qu'un serveur

Des chercheurs de l'université de Californie à San Diego, épaulés par Google, viennent de prouver un truc contre-intuitif : un Pixel mis au rebut il y a trois ans tient encore tête à un serveur professionnel sur certains calculs, au point qu'on peut en assembler un vrai data center au lieu de le foutre à la poubelle.

L'idée a été posée sur le blog de recherche de Google . Une fois l'appareil ouvert, les chercheurs retirent tout ce qui ne sert plus, l'écran, la batterie au lithium, les caméras et la coque, jusqu'à ne garder que la carte mère et sa puce, ce qu'on appelle un SoC, le processeur qui faisait tourner Android avant qu'on le bascule sur une distribution Linux des plus classiques.

Ce système, le même qui anime déjà l'immense majorité des serveurs de la planète, libère la puce des limites pensées pour un mobile, à commencer par ce bridage qui met les applications en pause dès qu'elles passent à l'arrière-plan. Ensuite, il suffit de relier ces cartes mères entre elles via Kubernetes, l'outil que les géants du web emploient déjà pour piloter les milliers de machines de leurs centres de données comme un seul gros ordinateur.

Le plus déroutant arrive là. Sur la plupart des tests ne mobilisant qu'un seul cœur, un Pixel Fold de 2023 dépasse un serveur ASUS RS720A-E11 pourtant équipé de deux gros processeurs AMD, le genre de bête qu'on retrouve dans les baies des entreprises.

Le serveur empile bien plus de cœurs en parallèle, si bien qu'il faut réunir entre 25 et 50 téléphones pour rivaliser avec son débit total. Mais bon. Dès lors que vous ramassez ces appareils gratuitement au lieu d'acheter du silicium neuf, l'équation se renverse.

Le vrai argument est écologique, puisque près de la moitié des émissions de carbone d'un smartphone sur toute sa vie part dans sa seule fabrication, surtout dans l'assemblage de la carte mère et du processeur, ce fameux carbone gris déjà cramé avant même que l'appareil ne s'allume.

On change pourtant de mobile tous les trois ou quatre ans, en balançant une puissance de calcul encore largement bonne à servir, pendant que les entreprises font fabriquer des serveurs flambant neufs pour les mêmes tâches. Le gâchis est énorme.

L'équipe a pour l'instant fait tourner une grappe de 20 téléphones, qui a encaissé sans broncher le pic de rendu des devoirs d'une classe de plus de 75 étudiants avec une latence plus basse que les services cloud du commerce. Elle prépare déjà un cluster d'environ 2 000 Pixel pour la rentrée, capable d'absorber une centaine de cours d'informatique en même temps pour une fraction du prix du cloud habituel.

Reste à rester lucide. Ces puces ont peu de mémoire, donc on les cantonne aux tâches légères, la correction automatisée ou les carnets de code, loin de l'entraînement d'un gros modèle d'IA.

Mais voir une montagne d'e-déchets se muer en salle de classe numérique, ça donne sacrément envie d'y croire. Surtout vu le nombre de Pixel qui dorment au fond de nos tiroirs, même moi j'en ai deux qui traînent pour tout vous dire.

Source : Techspot

dnsweaver - DNS automatique pour Docker, Proxmox et K8s

Si vous hébergez vos propres services derrière une IP dynamique, vous connaissez sans doute des outils merveilleux comme DynDNS, NoIP, ou encore Cloudflare DDNS.

Sauf que dès que votre homelab mélange du Docker, du Proxmox et un cluster Kubernetes, ça devient vite le bordel à maintenir ! Mais Maxfield Allison, un contributeur du projet OPNsense, qui visiblement en avait marre lui aussi de gérer tout ça à la mimine, nous a pondu dnsweaver .

dnsweaver, ça fait pas repousser les cheveux sur les sysadmins (désolé ^^) mais c'est un outil en Go qui peut se lancer comme un service et qui se configure avec la clé API de votre Cloudflare (ou d'un autre provider) pour mettre à jour sa zone DNS. Comme ça, quand l'un de vos conteneurs démarre avec un label Traefik, hop, l'enregistrement DNS apparaît automatiquement. Et quand vous le virez, il disparaît.

C'est génial parce que ça vous permet de ne plus jamais toucher à votre zone DNS à la main.

Et une fonctionnalité incroyable de dnsweaver, c'est le split-horizon DNS qui permet de donner accès à votre réseau local et à ses services depuis n'importe où sur Internet, mais avec la bonne tête selon d'où vous vous connectez. Vous aurez grâce à ça, votre bitwarden.maison.fr qui pointe vers le 192.168.1.10 quand vous êtes chez vous sur le réseau local, et vers votre IP publique quand vous tapez la même adresse depuis l'extérieur. Comme ça, plus la peine de maintenir 2 configs séparées qui finiront toujours par diverger à un moment...

Et dnsweaver ne se contente pas d'un seul fournisseur et ça c'est cool. Comme ça, si vous voulez allier la puissance des services de Cloudflare (pour le cache, la sécurité, la protection DDoS...etc.) à, par exemple, un Technitium perso pour votre réseau interne, bah c'est possible ! dnsweaver pousse comme ça vers 7 backends en parallèle: Technitium, Cloudflare, Pi-hole, AdGuard Home, dnsmasq, le bon vieux RFC 2136 (pour BIND, PowerDNS ou le DNS de Windows Server) et même un webhook pour brancher un truc maison.

Côté détection, vous aurez capté, ça va lire les labels Traefik, Caddy ou nginx-proxy sur vos conteneurs Docker, les annotations Ingress sur Kubernetes, et côté Proxmox il récupère vos VMs (via l'agent QEMU) comme vos conteneurs LXC. Très cool donc pour les furieux qui gèrent plein d'instances sur différents serveurs !!

Pour l'installer, maintenant vous avez le choix: Soit vous passez par l'image Docker maxamill/dnsweaver, le registre ghcr.io ou un chart Helm si vous êtes plutôt team Kubernetes. Vous lui passez les credentials de vos providers (via des secrets Docker ou Kubernetes, et pas en clair dans un fichier qui traîne comme un gros nooooobbzzzz) et vous le laissez tourner. Il expose même des métriques Prometheus, du coup vous le surveillez comme le reste de votre stack.

Alors oui, je saiiiis, ExternalDNS fait déjà ce genre de boulot, sauf que c'est du Kubernetes only. Alors que dnsweaver, lui, avale les trois plateformes d'un coup, ce qui colle pile poil à l'ADN même du homelab bordélique que vous avez chez vous ^^.

Le projet est encore assez récent et porté par une seule personne mais ça évolue à une vitesse impressionnante (déjà des dizaines de versions livrées en quelques mois), alors je vous recommande de tester ça quand vous aurez 5 min (pas en prod tout de suite par contre, promettez le moi, bande de fifous !!)

Voilà, si gérer votre DNS maison vous bouffe un temps de dingue, dnsweaver est à envisager (pas comme votre cousin.e, donc... )

Apple Container 1.0 - Le WSL du Mac est enfin là

Quand on est habitué à Linux et qu'on se retrouve avec un Mac, même si c'est une base unix, c'est déroutant. Heureusement, Apple est de plus en plus ouvert au monde du libre et vient de publier la version 1.0 de Container , avec dedans des "container machines" qui ressemblent furieusement à WSL. Et ça nous permet comme ça d'avoir le meilleur des deux mondes : un macOS pour le quotidien, et un vrai Linux pour vos folles bidouilles.

Vous vous souvenez forcément de mon article où je vous présentais Apple Container , cet outil écrit en Swift qui fait tourner des conteneurs Linux dans des petites machines virtuelles. Et bien un an plus tard, le projet passe en 1.0, pile pour la WWDC, et la grosse nouveauté c'est donc ce mode "machine".

Le CLI container en action, sobre comme un terminal qui bosse ( Source )

Il s'agit d'un environnement qui vous permet de faire tourner de vraies distributions Linux comme Ubuntu, Debian ou Alpine, et pas juste un conteneur modelé sur une application. La machine lance le système d'init de l'image, donc un systemctl start postgresql fonctionnera comme sur un vrai serveur.

Et à la reconnexion, à partir du même terminal ou d'un autre, l'état de la machine n'est pas perdu. Surtout, elle mappe automatiquement votre utilisateur et votre répertoire home. Votre repo vit ainsi dans le $HOME de macOS, du coup vous éditez avec votre IDE côté Mac et vous compilez côté Linux, sans étape de copie entre les 2.

Pour la prise en main, entrez les commandes suivantes en prenant soin de remplacer alpine par la distrib de votre choix :

container machine create alpine:latest --name dev
container machine run -n dev whoami # votre user, pas root
container machine run -n dev # shell interactif

Ensuite, pour aller plus loin, vous pouvez le faire via un terminal en choisissant l'image que vous voulez ou concevoir votre propre image : n'importe quelle image Linux avec un /sbin/init fait l'affaire.

Après vous l'aurez compris parce que vous êtes les plus malins, il vous faut un Mac Apple silicon, et si ça se lance encore sur macOS 15, c'est avec des limitations et sans filet car les mainteneurs ne s'occupent actuellement que des bugs reproductibles sur macOS 26. Et migrer toute votre stack dev dessus aujourd'hui, c'est ce que je ne vous recommande pas sachant que c'est tout frais...

Mais ainsi, grâce à ces machines, plus besoin de choisir entre un Mac et une distribution Linux. Après est-ce que ça enterre OrbStack et Colima ? Pas tout de suite je pense, car ces outils tournent depuis des années sur des Mac Intel et des macOS pas tout neufs, alors que là, Apple exige sa puce maison.

Ah et côté x86, container fait aussi tourner des images amd64 via Rosetta, alors c'est le bonheur ! Et si le sujet vous branche, j'avais aussi causé de Mocker , un clone Docker natif pour Mac, et de WSL côté Windows si pour vous Mac c'est pas encore un projet ^^.

Bref, l'installeur signé est sur la page des releases , vous faites un petit container system start, et hop hop hop, à vous le kif du Linux sur votre petit Mac !

Syntasso COO Paula Kennedy: Why Platform Engineering Must Be More Than an Internal Tools Project

Syntasso Co-Founder and COO Paula Kennedy explains why platform engineering should be treated as a product discipline — not just a tooling project — and how AI-assisted development is raising the stakes for governance, developer experience, and software delivery.

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GhostDesk - Un bureau Linux complet pour votre agent IA

GhostDesk , c'est un serveur MCP open source qui file à votre agent IA un bureau Linux complet tournant dans Docker. L'agent voit l'écran, clique, tape, lance des applis, comme un humain. Bref, c'est pas juste un browser à la Playwright, puisque grâce à lui, n'importe quelle interface graphique devient pilotable. Yoann Vanitou son créateur m'a pitché son projet par email, et comme j'ai trouvé ça cool, je vous emmène faire un petit tour du propriétaire.

Le principe c'est un conteneur Docker qui tourne avec un bureau Linux minimal, Firefox, un terminal, un éditeur de texte, une calculatrice, et un serveur MCP en frontal. Votre agent IA préféré se connecte alors sur http://localhost:3000/mcp, demande un screenshot, identifie ce qui est à l'écran, puis envoie des commandes souris et clavier via les douze outils exposés (click, drag, scroll, type, key press, copy/paste, launch app, etc.).

Et vous pouvez même regarder l'agent bosser en direct depuis votre navigateur sur le port 6080, via noVNC. C'est assez satisfaisant de voir l'IA cliquer toute seule dans Firefox, je dois bien le reconnaitre !

Là où Playwright et consorts sont coincés dans le browser, GhostDesk fonctionne ainsi sur n'importe quelle fenêtre. Un workflow automatisé qui mélange plusieurs applis , un ERP legacy, LibreOffice, un IDE, un client mail, peu importe.... Ça évite les bidouilles à base sélecteurs CSS ou code custom puisque l'agent interprète l'écran directement à partir des captures écran qu'il fait.

Et comme le serveur est pensé pour tourner avec des modèles locaux comme Qwen sur une workstation GPU, y'a vraiment aucune donnée qui sort de votre réseau et aucun coût API. Puis surtout, des cas d'usage sensibles (genre avec des données de santé, de la compta, du SI interne..etc) deviennent parfaitement envisageables. Claude et ChatGPT marchent aussi, mais avec les compromis habituels sur la latence et la confidentialité.

Pour tester, une seule commande Docker suffit :

docker run -d --shm-size 2g -p 3000:3000 -p 6080:6080 ghcr.io/yv17labs/ghostdesk:latest

Vous branchez ensuite votre client MCP sur localhost:3000/mcp, vous ouvrez localhost:6080 dans un onglet pour observer, et hop ! Pour la prod, y'a aussi un mode TLS plus bearer token qui chiffre le transport, parce qu'exposer un bureau Linux en clair sur le réseau, c'est pas l'idée du siècle, c'est vrai ^^.

Les applis pré-installées restent sobres, mais rien n'empêche de builder votre propre image avec d'autres logiciels.

Maintenant, le projet est très jeune et son développement repose quasi uniquement sur Yoann, donc je pense qu'il ne sera pas contre un petit coup de main. A voir avec lui.

Après côté licence, c'est une license non-concurrentielle qui interdit l'usage commercial rival pendant une période fixée avant bascule vers une licence ouverte classique.

Bref, GhostDesk c'est une idée sympa et je pense que si vous faites de l'automation d'applis desktop ou que vous voulez brancher un agent local sur un bureau virtuel sans payer d'API, ça mérite le coup d'œil !

Bravo à Yoann !

ffmpeg-over-ip - Le transcodage GPU distant pour Jellyfin

Jellyfin sans GPU, c'est la croix et la bannière dès que quelqu'un lance un film en 4K. Mais c'était sans compter sur ffmpeg-over-ip qui est capable de transformer un serveur équipé d'un GPU en endpoint de transcoding distant, accessible via un simple binaire qui se fait passer pour ffmpeg. Y'a pas de passthrough GPU, ni besoin de vous lancer dans la config de point de montage réseau exotique.

Le principe c'est que le client reçoit les commandes ffmpeg de Jellyfin (ou Emby), les sérialise et les envoie ensuite via TCP (port 5050) vers un serveur qui lui dispose d'un bon GPU. Et côté Jellyfin, rien ne change puisque le binaire répond exactement comme ffmpeg le ferait (et je vous rassure, y'a un peu d'authentification pour éviter de vous faire squatter votre serveur de transcoding à l'insu de votre plein gré).

Alors imaginons un peu dans quelle situation ça peut être utile... Par exemple, vous pourriez avoir un NUC ou mini-PC tout neuf qui fait tourner Jellyfin dans Docker, et à côté une vieille tour avec une GTX qui traîne dans un coin pour le transcodage. L'avantage c'est que plusieurs clients peuvent ainsi partager le même serveur GPU en parallèle, donc ffmpeg-over-ip peut valoir le coup si vous avez du matériel qui dort dans un coin.

L'outil est signé Anees Iqbal (steelbrain) et voici comment l'installer (pensez à vérifier le contenu du .sh avant) :

curl -fsSL https://ffmpeg-over-ip.com/install-client.sh | sh

ln -s ffmpeg-over-ip-client ffprobe

OAuth2 Proxy - L'authentification OIDC en reverse proxy

Vous avez un service qui tourne sur le port 8080, mais aucune authentification native dessus et vous voulez ajouter OAuth2 sans avoir à toucher au code ? Vous êtes vraiment exigeant dans la vie !

Mais comme vos désirs sont des ordres, je vous présente oauth2-proxy dont c'est EXACTEMENT le boulot !

Le principe avec cet outil c'est qu'il se glisse entre l'utilisateur et votre application. Ainsi, si la personne n'est pas connectée, elle est alors redirigée vers son provider OAuth2 ou OIDC. Et une fois le token validé, popopop, la requête repart vers son point d'origine avec les infos utilisateur dans les headers HTTP. Et voilà comme votre app reçoit le nom, l'email, et les groupes associés à l'utilisateur ! Plus besoin de gérer l'auth dans votre code c'est que du bonheur !

Et la liste des providers supportés par oauth2-proxy est longue : Google (c'est celui par défaut), GitHub, GitLab, Microsoft Entra ID, Keycloak, Gitea / Forgejo, NextCloud, DigitalOcean, LinkedIn, Bitbucket, Cisco Duo... et un bon vieux client OIDC générique pour tout ce qui expose un accès standardisé. Comme ça si votre SSO interne parle OIDC, vous êtes déjà couvert !

Côté déploiement, c'est un simple binaire en Go et c'est également disponible en image Docker sur quay.io/oauth2-proxy/oauth2-proxy, pour AMD64, ARM64, ARMv6/v7, et quelques architectures plus exotiques du genre ppc64le, s390x pour les bandeurs de mainframes ^^.

Ensuite, l'outil peut fonctionner de 2 façons : Soit en proxy autonome devant votre service, ou en middleware intégré dans un reverse proxy existant comme nginx via le mécanisme auth_request. Dans ce second mode, oauth2-proxy ne fait en réalité que vérifier la session et répondre du code 202 ou 401. C'est nginx qui gère le routage et le proxy lui se contente d'authentifier les gens.

Et voilà, si vous cherchez à minimiser la surface d'attaque, c'est la config à privilégier. Tout est là : github.com/oauth2-proxy/oauth2-proxy , avec la doc complète. Et si vous cherchez quelque chose de plus intégré, avec tunnel et gestion des tunnels VPN en prime, il y a aussi Pangolin dont je vous ai parlé. Et pour du plus simple en contexte Docker, TinyAuth fera également très bien le taf.

Merci à Mathieu Passenaud pour le lien !

ip66.dev - Une base de géoloc IP libre et compatible MaxMind

Hello les amis, voici ma petite trouvaille du jour, idéale pour ceux qui jouent en ce moment avec des adresses IP : ip66.dev . C'est une base de géolocalisation IP et entièrement libre, livrée au format MMDB (le même que celui de MaxMind) qui permet de remplacer direct un fichier GeoLite2 dans vos libs existantes (Python, Go, Node.js), sans toucher au code.

L'équipe de Cloud 66 maintient cette liste à jour sous licence CC BY 4.0 et tout est utilisable simplement en récupérant le fichier mmdb.

Pour le télécharger :

curl -LO https://downloads.ip66.dev/db/ip66.mmdb

go install github.com/maxmind/mmdbinspect/cmd/mmdbinspect@latest
mmdbinspect -db ip66.mmdb 8.8.8.8

Slim - HTTPS local et tunnels publics, tout en un

Monter un serveur HTTPS local pour bosser sur du Next.js ou du Vite, ça reste étrangement chiant. Faut mkcert pour générer les certifs, faut éditer le /etc/hosts à la mimine, installer caddy ou nginx en reverse proxy par-dessus... bref, vous voyez le diiiiliiiire ! Heureusement, Kamran Ahmed , le mec derrière roadmap.sh, vient de balancer Slim , un binaire Go standalone qui fait tout ça d'un coup.

Et tant qu'à faire, il rajoute aussi des tunnels publics à la ngrok au cas où vous voudriez présenter votre travail de dev payé au lance pierre, à un client pressé.

L'idée c'est donc de taper : slim start myapp --port 3000 et hop, votre app tourne OKLM en local sur le port 3000 et devient accessible via https://myapp.test avec un certif totalement valide reconnu à 100% par votre navigateur.

Ça permet d'esquiver tout config manuelle, puisque le binaire crée une autorité de certification locale (CA) dès le premier lancement, signe ensuite les certifs par domaine, et met à jour /etc/hosts tout seul, sans oublier de rediriger les ports 80/443 sur 10080/10443 sans même avoir besoin de root.

Et cette CA est ajoutée au trousseau du système, donc votre Chrome, Safari ou Firefox (ze best !!) la considèrent immédiatement comme légitime, sans alerte de sécurité. Du tout-en-un comme je l'aime quoi !

L'install se fait en une ligne (pensez à regarder comme d'hab le contenu du fichier .sh avant de le lancer, je ne le répéterais jamais assez) :

curl -sL https://slim.sh/install.sh | sh

slim start myapp --port 3000 --route /api=8080 --route /ws=9000

Pup branche votre agent IA sur Datadog

Datadog Labs vient de sortir pup , un outil CLI codé en Rust qui donne à vos agents IA un accès complet à leur plateforme. L'idée c'est que pendant que Vercel et AWS galèrent de ouf à rendre leurs trucs « agent-friendly », Datadog, lui, dégaine un outil dédié qui expose +200 commandes sur plus de 33 de leurs produits, du monitoring aux SLOs en passant par la sécurité et les incidents.

Côté install c'est du classique, brew tap datadog-labs/pack && brew install pup, puis pup auth login pour le flow OAuth2 avec PKCE.

Plus besoin comme ça de balader vos clés API à vie dans des variables d'env, même si le fallback DD_API_KEY reste là quand même pour d'éventuels cas "headless". Une fois loggué, vous tapez alors par exemple :

pup monitors list

pup metrics query --query="avg:system.cpu.user{*}" --from="1h"

Ghostty quitte GitHub - Hashimoto craque après 18 ans

"GitHub n'est plus un endroit pour faire du travail sérieux."

C'est signé Mitchell Hashimoto, le créateur de HashiCorp, de Vagrant ou plus récemment de Ghostty, et l'utilisateur numéro 1299 de la plateforme depuis février 2008.

Et quand un mec qui a passé 18 ans à pousser du code presque tous les jours sur Github annonce qu'il se casse, bah ça vaut clairement le coup de comprendre pourquoi.

L'annonce est tombée hier : Ghostty , le terminal en Zig pour macOS et Linux va quitter la plateforme. Pas tout de suite, pas brutalement, mais la décision est prise. Hashimoto précise qu'il discute "avec plusieurs fournisseurs (commerciaux comme FOSS)" pour choisir la nouvelle maison pour son code, et qu'un miroir en lecture seule restera accessible sur l'URL GitHub actuelle pour ne pas casser les liens des PRs et des issues. La migration sera, je cite, "aussi incrémentale que possible" pour les contributeurs.

Mais alors, qu'est-ce qui a déclenché cette situation ? Hé bien la semaine du 20 avril a été vraiment catastrophique ! Tout d'abord, le 22 avril, l'agent Copilot et le traitement des commentaires de PR sont tombés une demi-journée à cause d'une erreur de sérialisation. Le 23 avril, c'était encore pire puisqu'un bug dans la merge queue a produit des merges incorrects pour les PRs fusionnées en mode squash quand le groupe contenait plus d'une PR.

Cette situation a même été carrément reconnue officiellement par GitHub, puisque 2092 pull requests ont été affectées ... du coup des changements précédemment mergés se sont retrouvés involontairement annulés par les merges suivants. Ensuite, le 27 avril, rebelote sur les Github Actions.

Bref, comme le dit Hashimoto dans The Register : "je ne peux plus coder avec GitHub".

Hashimoto fait état d'un attachement quasi sentimental avec la plateforme. Il a lancé Vagrant en partie pour impressionner GitHub, en espérant secrètement décrocher une embauche un jour. Embauche qui n'est jamais venue, mais l'attachement est resté. "J'aime GitHub plus qu'on devrait aimer une chose", écrit-il, "et je suis en colère contre lui".

C'est pas de la posture donc puisqu'il a vécu depuis 2008 toute l'histoire de la plateforme en passant par le rachat par Microsoft en 2018 jusqu'à l'âge Copilot. Et c'est ce qui rend sa décision vachement intéressante car c'est pas un libriste hardcore qui crachait déjà sur GitHub avant le rachat. Non, c'est un vrai fidèle de la première heure !

Mitchell Hashimoto ( Source )

Alors ses raisons sont-elles valables ?

Pour vous la faire courte, c'est OUI ! Mais ma réponse longue mérite un peu de nuance quand même, parce que c'est jamais aussi simple.

Côté faits, son constat est vraiment étayé. GitHub a publiquement reconnu sur son blog officiel que ses récentes pannes sont dues à "une croissance rapide, un couplage architectural et des limitations de gestion de charge". Pas de complot donc mais un aveu honnête.

Quand votre infra ne tient plus la charge et que vos services principaux tombent quasi quotidiennement, vendre du cloud computing devient trèèèès compliqué. Alors pour un projet open source qui dépend des Actions pour ses tests automatiques, des PRs pour les contributions extérieures, ou des Issues pour son support... 2 heures de blocage par jour, c'est franchement énorme et ça casse bien les couilles.

C'est l'équivalent d'un quart de la journée de travail balayé et sur un trimestre, ça commence à coûter super cher en énergie mentale...

Maintenant, Hashimoto souhaite quand même conserver ses projets personnels sur GitHub. Seul Ghostty migre, donc ce n'est pas non plus un boycott idéologique de Microsoft, ni une croisade contre la centralisation. C'est surtout une décision pragmatique pour un projet collectif qui doit fonctionner H24.

Un dépôt perso peut se permettre une heure de downtime sans drama. Je le précise pour éviter de transformer le sujet en guerre culturelle prêt à penser. C'est plus un divorce avec négociation qu'une révolution sanguinaire.

Après y'a des alternatives... De leur côté, Codeberg et Forgejo tournent super bien sans oublier GitLab pour ceux qui préfèrent du commercial all-in-one, ou tout simplement Gitea ou Forgejo en version auto-hébergée pour ceux qui veulent vraiment garder la main.

L'auto-hébergement n'a jamais été aussi accessible . Un VPS Linux à 5 balles par mois, un Forgejo en Docker compose, un fournisseur de CI externe ou des runners locaux... et vous avez une forge équivalente à un GitHub des années 2015. Le hic, c'est surtout l'effet réseau car un mainteneur peut migrer son repo, mais comment ramener ses contributeurs qui ont toutes leurs notifs, leurs follows, leur réputation accumulée sur GitHub ?

C'est pas si simple...

Car c'est là que ça coince vraiment. En fait, le verrou n'est pas technique, il est social, et c'est pas demain matin qu'on le fera sauter. Ghostty peut se permettre de quitter GitHub précisément parce que le projet a atteint la masse critique où les contributeurs viennent même quand on déménage mais la plupart des projets open source n'ont pas ce luxe.

Pour eux, partir de GitHub c'est risquer de perdre 90 pourcent de leur visibilité du jour au lendemain. Et sans visibilité, pas de contributeurs et pas de PRs... du coup le projet se plante avant même de démarrer. C'est dommage !

Notez quand même que Forgejo travaille d'ailleurs activement sur la fédération via ActivityPub , et à terme, ça pourrait permettre une vraie décentralisation des forges sur le modèle de Mastodon. Mais à condition que l'écosystème suive...

Maintenant, pour les mainteneurs qui se reconnaissent dans la frustration de Hashimoto, le moment est plutôt favorable, je trouve, pour aller tester Codeberg sur un projet secondaire avant de peut-être déménager votre projet principal.

Tout ça est faisable en un week-end ou deux. Certes, il y a un petit coût à cette migration, mais disons que c'est un investissement pour la sérénité de demain.

Bref, un gros big up à Hashimoto pour son courage !

Source

Un agent efface la base de prod de PocketOS en neuf secondes

Jeremy Crane, fondateur de la startup PocketOS, a publié le récit complet de la disparition de sa base de données de production.

Le coupable ? Un agent Cursor branché sur Claude Opus 4.6 qui, face à une erreur de credentials en staging, a décidé tout seul de supprimer un volume Railway. Neuf secondes plus tard, la base et tous les backups stockés sur le même volume avaient disparu.

L'enchaînement est intéressant. L'agent rencontre une erreur d'authentification en environnement staging. Au lieu de demander à l'humain, il fouille dans les fichiers du projet et trouve un token API Railway dans un fichier qui n'avait rien à voir avec la base.

Ce token, qui a été créé à l'origine pour gérer un domaine personnalisé, avait des permissions bien trop larges et autorisait la suppression de volumes en production. L'agent appelle dans la foulée une mutation GraphQL volumeDelete, sans confirmation, sans vérification du tag environnement. Et paf, tout part.

Le plus fou, c'est la confession auto-générée de l'agent une fois remis en marche. Il admet trois fautes : il a deviné que supprimer un volume staging resterait cantonné à staging sans vérifier, il n'a pas regardé si l'ID du volume était partagé entre environnements, et il a violé ses propres règles système qui interdisaient les commandes destructrices sans demande explicite. C'est moche.

Crane refuse quand même de rejeter toute la responsabilité sur l'IA. Il pointe surtout l'architecture Railway comme principal facteur aggravant. L'API accepte des commandes de suppression sans aucune confirmation, les backups sont stockés sur le même volume que les données primaires (donc effacés en même temps), et un token CLI standard a des permissions étendues sur tous les environnements sans isolation.

Le PDG de Railway, Jake Cooper, est lui intervenu personnellement dimanche pour restaurer les données depuis une snapshot externe en moins d'une heure, et a depuis ajouté une logique de suppression différée sur l'endpoint concerné.

Cette histoire est un cas d'école pour quiconque déploie un agent codeur en environnement avec accès à la production. Trois choses ont échoué en même temps : un token API trop permissif, une plateforme cloud sans confirmation sur les actions destructrices, et surtout un agent IA prêt à improviser face à une erreur au lieu de s'arrêter.

Tout ce qu'il faut pour neutraliser tous les garde-fous, et croyez-moi, ça n'est pas la dernière histoire de ce genre que vous allez lire.

Source : The Register

smolvm - Des microVMs qui se lancent en moins de 200ms

Docker Desktop bouffe la RAM comme vous le saucisson à l'apéro. Et même quand vous n'utilisez pas cette RAM, d'autres outils comme Lima ou Colima prennent aussi de la RAM.

Mais c'était sans compter sur smolvm , le projet de BinSquare et de l'équipe smol-machines, qui s'attaque au problème par un autre angle, à savoir utiliser des microVMs hardware-isolées qui bootent en moins de 200 millisecondes, qu'on configure en TOML, et qu'on peut packer dans un seul binaire .smolmachine qui tournera sur n'importe quel Mac ou Linux compatible.

Pas de daemon ni de service à lancer en background, non, c'est juste un bon vieil outil CLI codé en Rust qui boote une VM par workload et s'éteint quand c'est fini !

Ainsi, quand vous tapez :

smolvm machine run --image alpine -- sh -c "ma commande"

ça vous sort un noyau Linux complet avec son propre kernel, isolé via Hypervisor.framework sur Mac ou KVM sur Linux et tout ça en moins de temps qu'il n'en faut à Docker Desktop pour afficher sa fenêtre de démarrage. LOL

Le réseau est désactivé par défaut, mais si vous voulez l'activer, vous pouvez whitelister uniquement les domaines autorisés. Cette approche "deny by default" est rare dans l'écosystème conteneur, où en général on ouvre le réseau d'abord et on filtre après.

La fonctionnalité qui sort vraiment du lot, c'est surtout le packing en format .smolmachine. Concrètement, vous prenez votre image Docker (Python 3.12, Postgres, ce que vous voulez...), vous lancez :

smolvm pack create --image python:3.12-alpine -o ./python312

Et hop, magie magie, vous avez un exécutable totalement autonome avec tout ce qu'il faut dedans : kernel, rootfs, dépendances et tutti quanti comme disent les Allemands !

Plus besoin comme ça, d'installer quoi que ce soit du côté du destinataire de votre app. Vous balancez simplement votre binaire à un collègue, il le lance, et ça marche. Il est content, vous aussi, c'est trop bien, y'a plus qu'à aller boire ce truc dégeu qu'on appelle dans le sud, "un petit jaune" pour célébrer ça !!

Sous le capot, le moteur de virtualisation s'appuie sur libkrun , une bibliothèque VMM développée par Red Hat dans le cadre de l'initiative rust-vmm. Pour les noobzzzz, rust-vmm est un effort communautaire qui partage des composants Rust de virtualisation entre plusieurs projets : Firecracker (AWS), Cloud Hypervisor (Intel), crosvm (Google), libkrun (Red Hat) et donc smolvm.

Du coup les améliorations sur la mémoire ou la sécurité bénéficient à tous en parallèle. Côté kernel, smolvm embarque libkrunfw, un noyau custom optimisé pour démarrer hyper vite. J'ai testé, ça tient sa promesse < 200 ms !

La mémoire est élastique via virtio balloon ce qui fait que le host n'engage que ce que le guest utilise vraiment et récupère le reste automatiquement. Et les vCPUs dorment dans l'hyperviseur quand ils sont idle (en attente), ce qui permet d'over-provisionner sans payer le prix.

Côté sécu, y'a des détails qui sont cools aussi comme le SSH agent forwarding du host qui est exposé au guest sans jamais que les clés privées n'entrent dans la VM. En effet, c'est l'hyperviseur qui fait barrière donc vous pouvez cloner un repo privé depuis une VM jetable, comme un cochon, sans risquer d'exfiltrer vos identifiants si le code que vous lancez est foireux.

Et chaque workload a son propre kernel, donc une faille dans le kernel guest reste cantonnée à cette VM. Top hein ? Comparé à un conteneur Docker classique où une CVE kernel touche tout le host, c'est un autre niveau d'isolation.

Au niveau des concurrents, Firecracker (AWS) tourne uniquement sous Linux et vise les workloads serverless du cloud, mais pas le poste dev. Kata Containers de son côté fait du microVM mais boot en environ 500ms et nécessite une stack containerd lourde.

QEMU est puissant c'est sûr, mais boot en 15 à 30 secondes selon la config, donc oubliez, la vie est trop courte ! Quant à OrbStack dont je vous parle tout le temps puisque c'est l'alternative à Docker Desktop sur Mac qui est la plus aboutie aujourd'hui, ça reste quand même un outil proprio qui se repose sur Docker.

smolvm lui, boxe dans une autre catégorie puisque c'est une lib SDK embarquable, et pas juste un CLI, et son format .smolmachine n'a pas d'équivalent direct. C'est donc plus proche de l'esprit de Nix ou des binaires statiques Go, mais avec une isolation hardware réelle.

Sachez-le, en 2026, environ 42% des commits GitHub viennent de code généré ou assisté par IA. Je sais, ça en défrise pas mal mais c'est la nouvelle réalité.

Sauf qu'à chaque fois que vous lancez un script Python ou un paquet npm non relu, codé par une IA, vous prenez potentiellement un risque. En effet, à chaque fois, que vous donnez à du code potentiellement malveillant un accès direct à vos credentials, votre système de fichier ou encore votre réseau, vous vous exposez.

Ce bon vieux chmod +x && ./run.sh servi avec du café et beaucoup d'espoir, c'est terminé ! smolvm vous propose de basculer vers un modèle où l'isolation est l'état par défaut, et où ouvrir le réseau ou votre système de fichiers est une décision vraiment explicite. Donc parfait pour laisser des agents IA faire leur vie sur vos projets sans prendre de risques.

Notez que le support GPU est dans une branche séparée, et pas encore mergé. Et le projet est principalement piloté par BinSquare avec un Discord modeste derrière, et pas une fondation booster aux milliards d'Amazon ou de Google. Du coup ne déployez pas ça en prod sans backup... Mais pour du dev, de la sandbox d'agents IA, ou tout simplement pour distribuer votre binaire, c'est déjà très solide.

Et comme ça bouffe moins de RAM que Docker Desktop, sur un MacBook avec 16 Go, la différence se sent immédiatement.

Pour l'installer, ça passe par curl :

curl -sSL https://smolmachines.com/install.sh | bash

ou un download manuel depuis les releases GitHub.

Lancez ensuite

smolvm --help

ou ce hello world :

smolvm machine run --net --image alpine -- sh -c "echo 'Hello world from a microVM' && uname -a"

Et à vous de jouer !

Mocker - Le clone Docker natif pour Mac Apple Silicon

Si vous bossez sur Mac et que Docker Desktop commence à vous prendre la tête, les amis, y'a une alternative super cool qui vient de débarquer. Ça s'appelle Mocker , c'est écrit en Swift, c'est sous licence AGPL-3.0, et le principe c'est de remplacer la CLI de Docker à l'identique : mêmes flags, mêmes formats de sortie, même syntaxe pour Compose. mocker run, mocker ps, mocker compose up (...bref, le README annonce 111 commandes et sous-commandes couvertes avec les flags qui matchent).

Pour l'installer, un brew tap us/tap && brew install mocker et c'est plié !

La plupart des images Docker Hub standards (format OCI) se pullent pareil, et votre fichier docker-compose.yml tourne le plus souvent sans rien retoucher. Attention quand même, si vous avez encore Docker Desktop qui tourne en parallèle, coupez-le avant de jouer avec mocker sinon vos ports vont faire la bagarre !

De plus, certaines features Docker très spécifiques (options de runtime exotiques, images qui tapent dans des sockets Linux particuliers) peuvent planter ou produire un avertissement côté Apple Containerization. Mais sur du stack web classique (nginx, postgres, redis, node), par contre, ça passe crème.

Mais alors, pourquoi ça fonctionne aussi bien ?

Hé bien parce que Mocker ne réinvente pas la roue, il l'enrobe. Rien de plus, rien de moins. En fait, sous le capot, c'est le framework Apple Container qui fait tout le boulot.

Pour rappel, c'est ce truc qu'Apple a sorti à la WWDC 2025 et qui permet ainsi de lancer une petite VM Linux dédiée par conteneur (au lieu de la grosse VM partagée à la Docker Desktop). Mocker délègue alors tout au binaire container d'Apple pour run, stop, exec et logs, tape directement dans le Containerization.ImageStore pour les pulls et les tags, et gère les ports via un petit proxy TCP userspace.

L'état des conteneurs, images, réseaux et volumes est alors stocké en JSON dans le dossier ~/.mocker/ sur votre Mac. Comme y'a rien de magique, vous pouvez tout inspecter à la main, ce qui est plutôt chouette !

Côté perfs, il y a quand même un coût. Selon les benchmarks publiés par le dev sur sa machine Apple Silicon, au démarrage d'un container Docker Desktop tourne à 320 ms, le CLI container d'Apple à 1030 ms, et Mocker à 1153 ms (3,6× plus lent que Docker, ~120 ms d'overhead sur Apple).

Dans la vraie vie, 800 ms de plus au boot c'est transparent si vous relancez 5 containers par jour en dev, mais ça devient clairement pénible si vous faites du CI local intensif avec 50 runs à la chaîne. Sur ces mêmes benchmarks, une fois que le container est up, CPU et mémoire s'en sortent ensuite pareil. Autrement dit, la VM par conteneur coûte au boot, mais pas au runtime. En tout cas, sur cette config de test pour les benchmarks.

Si vous voulez une alternative plus mature et commerciale, OrbStack reste encore une fois la référence sur Mac, mais c'est du freemium. Mocker, lui, est gratuit et open source du début à la fin.

Voilà les amis, si vous êtes sur Mac Apple Silicon et que Docker Desktop vous saoule, ça vaut grave le coup de tester !! Au pire vous revenez à Docker, au mieux vous gardez Mocker et vous arrêtez de payer la licence Business...

LinuxServer - Les images Docker que votre homelab mérite

Monter un Jellyfin dans Docker, ça prend 3 minutes. Mais retrouver dans 18 mois une image encore maintenue, c'est plus le même kung fu ! En effet, beaucoup d'images populaires sur Docker Hub ont déjà pris 2 ou 3 ans de retard sur leur app upstream, et quand c'est un mainteneur solo qui a lâché l'affaire à cause d'un burn out, vous vous retrouvez rapidement avec un putain de Dockerfile cassé à débugger un dimanche à 23h. Chouette programme de vie hein ?

LinuxServer.io , c'est le collectif qui résout ce problème. 17 bénévoles répartis sur différents fuseaux horaires, maintenant 313 dépôts publics sur GitHub, et des images Docker standardisées qui alimentent un paquet de homelabs à travers le monde. Plex, Jellyfin, Sonarr, Radarr, WireGuard, SWAG, Home Assistant, Nextcloud... leur catalogue couvre à peu près tout ce qu'un self-hoster peut demander.

Ce qu'ils proposent c'est une véritable standardisation puisque la plupart de leurs images partagent la même base (Alpine ou Ubuntu le plus souvent, parfois Debian ou Arch selon le cas), utilisent s6-overlay (v3 désormais) pour gérer les processus sur Linux, et exposent le même système PUID/PGID avec un volume /config pour la persistance.

Si vous avez déjà galéré avec des fichiers créés en root dans vos volumes Docker, vous voyez de quoi je cause. Là, 2 variables d'environnement et c'est plié :

environment:
 - PUID=1000 # votre UID, récupéré via id $user
 - PGID=1000 # votre GID, pareil

Vercel Confirms Major Security Incident as Hacker Claims $2M Ransom Demand

Vercel confirms a security incident after a threat actor claims internal access and demands a $2M ransom, raising concerns about API keys, CI/CD pipelines, and cloud security.

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OpenAI met à jour son Agents SDK avec du sandboxing natif

La mise à jour d'avril du SDK Agents d'OpenAI introduit deux nouvelles briques qui manquaient pour passer de l'agent-jouet au déploiement réel. Le sandboxing natif permet de confiner un agent dans un espace de travail isolé, avec accès limité aux fichiers et outils d'un périmètre défini. Et le nouveau harness d'exécution sépare proprement le plan de contrôle (boucle agent, appels modèle, routing d'outils, approbations, tracing, récupération d'erreurs) du plan de calcul (sandbox où l'agent lit, écrit, exécute du code, installe des dépendances, snapshot son état).

L'architecture est pensée pour les agents "long-horizon", ceux qui travaillent sur des tâches complexes en plusieurs étapes, sur des durées longues, avec un besoin de persistance d'état entre les étapes. Le harness gère la coordination, le développeur apporte son propre compute et stockage. C'est une séparation qui permet de brancher le SDK sur n'importe quelle infrastructure, que ce soit Cloudflare, Vercel, Blaxel ou un cluster interne.

Le SDK introduit aussi une abstraction "Manifest" pour décrire un workspace de manière portable. En clair, vous décrivez les outils, les fichiers et les permissions disponibles dans un format standardisé, et le harness sait reconstituer l'environnement ailleurs. C'est utile pour le test, pour la reproductibilité, et pour déployer le même agent dans des environnements différents sans reconfigurer à la main.

Le lancement est Python d'abord, TypeScript prévu après. Classique. Ça peut agacer les équipes full-stack qui bossent en TypeScript, mais c'est quand même très cohérent avec le fait que la majorité des workloads agents en prod tournent encore en Python, surtout côté data et sécurité.

Ce qui est intéressant, c'est le sous-texte. OpenAI pousse un modèle où son SDK est le harness, et le compute est chez le client ou chez un partenaire cloud. C'est un positionnement de plateforme d'orchestration, pas de fournisseur d'infra. Anthropic et Google proposent des approches comparables avec leurs propres SDKs, mais OpenAI a l'avantage du premier écosystème de plugins et d'outils tiers déjà en place.

Bref, pour les devs qui construisent des agents en prod, cette release comble de vrais trous. Sandboxing et harness, c'étaient les deux pièces manquantes.

Source : Techcrunch

Cloudflare refond son CLI Wrangler parce que ses clients principaux sont désormais des agents IA

Figurez-vous que les agents IA sont désormais les premiers consommateurs des APIs Cloudflare, bien devant les développeurs humains. C'est en tous cas ce que l'éditeur déclare publiquement pour justifier une refonte importante de son outil en ligne de commande, Wrangler, et la sortie d'un nouveau CLI unifié baptisé sobrement "cf".

Le raisonnement est froid mais a du sens. Si les agents IA pilotent la plateforme, autant qu'ils aient un CLI qui ne les plante pas.

Concrètement, Cloudflare a refait toute sa pipeline de génération de code autour d'un schéma TypeScript unique. Ce schéma décrit le périmètre complet des APIs, des commandes CLI, des arguments et du contexte nécessaire pour générer n'importe quelle interface.

Quand un nouveau produit Cloudflare arrive, il tombe automatiquement dans le CLI. Avec près de 3 000 opérations d'API au catalogue, c'était effectivement le bon moment pour industrialiser la chose.

Le point qui dit beaucoup sur l'état de l'industrie, c'est celui-ci. Cloudflare force désormais des commandes CLI par défaut au niveau du schéma, pour éviter que les agents se plantent sur des variantes moins standards qu'ils ne connaissent pas.

En clair, le design du CLI est partiellement contraint par ce que les LLM savent deviner. C'est nouveau, et pas anodin.

À côté du nouveau CLI cf, Cloudflare lance Local Explorer en bêta ouverte, intégré à Wrangler et au plugin Cloudflare pour Vite. L'outil permet d'inspecter les Workers en local, de voir quels bindings leur sont attachés et quelles données y sont stockées.

Pratique pour déboguer sans passer par le dashboard web, surtout quand on jongle entre plusieurs environnements.

Pour les développeurs humains, la promesse est double. D'abord, un CLI plus cohérent, moins de surprises d'un produit à l'autre. Ensuite, un outil de debug local qui évite l'allée-retour constant avec l'interface web Cloudflare. Pour les agents IA, la promesse est plus prosaïque, appeler Cloudflare sans générer d'erreurs de syntaxe toutes les trois commandes.

C'est en fait assez symptomatique d'une tendance qu'on voit chez plusieurs plateformes cloud en ce moment, où l'ergonomie CLI est pensée pour les LLM autant que pour les humains. Pas sûr que tous les acteurs l'assument aussi frontalement, mais Cloudflare, fidèle à son style, le dit.

Bref vous l'avez compris, cf et Local Explorer valent le détour. Et si vous laissez un agent piloter l'infra, au moins il aura des rails pour que ça ne parte pas dans tous les sens.

Source : The Register

Votre pipeline CI/CD GitLab a-t-il des fuites

Si vous bossez avec le CI/CD de GitLab, y'a un angle mort que vous n'avez probablement jamais vérifié : La config de votre pipeline elle-même. Celle qui décide quelles images faire tourner et quels secrets exposer sans oublier les jobs à lancer. Et ça personne ne la scanne !

C'est d'ailleurs exactement cet angle d'attaque qu'ont choisi les pirates derrière l'attaque tj-actions en mars 2025, qui a touché plus de 23 000 organisations en modifiant simplement des tags de version. Ou encore l'attaque sur Trivy , où un scanner de sécurité s'est retrouvé lui-même vérolé. Le schéma est toujours le même : on s'infiltre comme Mario, par la tuyauterie et pas par la porte d'entrée.

Plumber que je vous présente aujourd'hui, est un outil open source en Go qui scanne votre .gitlab-ci.yml et les réglages de votre repo pour détecter les failles de configuration. Vous l'installez via Homebrew (brew tap getplumber/plumber && brew install plumber), vous lancez plumber analyze à la racine de votre projet, et il vous sort un rapport de conformité. 2 minutes chrono, même pas besoin de toucher à votre CI.

Plumber embarque 14 contrôles de sécurité qui couvrent les erreurs de configuration les plus courantes. Ça détecte les images Docker taguées latest (le classique qui traîne dans 80% des projets), les branches pas protégées, les curl | bash sans vérification, et même les jobs de sécurité qu'on a désactivés en douce avec un petit allow_failure: true. Vous savez, le réglage foireux qui fait que votre pipeline affiche tout vert... alors qu'il ne scanne plus rien du tout !

Côté output, Plumber génère une sorte de liste d'ingrédients de votre pipeline, un peu comme l'étiquette sur un paquet de bouffe mais pour votre chaîne de déploiement. Ça vous dit exactement quelles images, quels scripts et quelles dépendances tournent dans vos jobs. Le tout dans un format standard que d'autres outils de sécu peuvent digérer.

Pour l'intégrer directement dans votre pipeline GitLab, c'est 2 lignes :

include:
 - component: gitlab.com/getplumber/plumber/plumber@v0.1.30

Ubuntu to Explore Rust-Based “uutils” as Potential GNU Core Utilities Replacement

In a move that has sparked significant discussion within the Ubuntu Linux fan-base and community, Canonical, the company behind Ubuntu, has announced its intention to explore the potential replacement of GNU Core Utilities with the Rust-based "uutils" project. They plan to introduce new changes in Ubuntu Linux 25.10, eventually changing it to Ubuntu version 26.04 LTS release in 2026 as Ubuntu is testing Rust 'uutils' to overhaul its core utilities potentially. Let us find out the pros and cons and what this means for you as an Ubuntu Linux user, IT pro, or developer.

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DevOps : le marché sous l’angle des plates-formes

lnav – Awesome terminal log file viewer for Linux and Unix

It is no secret that whether you are a developer or sysadmin, you need to use log files to troubleshoot errors on your Linux and Unix systems. You use tools like grep, tail, cat, or journalctl to view log files. However, you may need help with so many log files. These essential Unix tools are suitable for basic text but fall short when dealing with many log files. You can get tired from sifting through endless lines of log files. The lnav utility is here to the rescue! It is a powerful log file viewer that goes beyond the basics. It understands your logs by identifying timestamps, log levels, and other vital details. You can run SQLite SQL queries against your standard log files and build reports for your needs. Let us see how to install and use the lnav tool quickly.

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Django Project on NGINX Unit

Recently, I learned about the NGINX Unit and decided to try it on my DjangoTricks website. Unit is a web server developed by people from NGINX, with pluggable support for Python (WSGI and ASGI), Ruby, Node.js, PHP, and a few other languages. I wanted to see whether it's really easy to set it up, have it locally on my Mac and the remote Ubuntu server, and try out the ASGI features of Django, allowing real-time communication. Also, I wanted to see whether Django is faster with Unit than with NGINX and Gunicorn. This article is about my findings.

My observations

Unit service uses HTTP requests to read and update its configuration. The configuration is a single JSON file that you can upload to the Unit service via a command line from the same computer or modify its values by keys in the JSON structure.

Normally, the docs suggest using the curl command to update the configuration. However, as I am using Ansible to deploy my Django websites, I wanted to create a script I could later copy to other projects. I used Google Gemini to convert bash commands from the documentation to Ansible directives and corrected its mistakes.

The trickiest part for me was to figure out how to use Let's Encrypt certificates in the simplest way possible. The docs are extensive and comprehensible, but sometimes, they dig into technical details that are unnecessary for a common Django developer.

Also, it's worth mentioning that the Unit plugin version must match your Python version in the virtual environment. It was unexpected for me when Brew installed Python 3.12 with unit-python3 and then required my project to use Python 3.12 instead of Python 3.10 (which I used for the DjangoTricks website). So I had to recreate my virtual environment and probably will have problems later with pip-compile-multi when I prepare packages for the production server, still running Python 3.10.

Below are the instructions I used to set up the NGINX Unit with my existing DjangoTricks website on Ubuntu 22.04. For simplicity, I am writing plain Terminal commands instead of analogous Ansible directives.

1. Install Unit service to your server

Follow the installation instructions from documentation to install unit, unit-dev, unit-python3.10, and whatever other plugins you want. Make sure the service is running.

2. Prepare Let's Encrypt certificates

Create a temporary JSON configuration file /var/webapps/djangotricks/unit-config/unit-config-pre.json, which will allow Let's Encrypt certbot to access the .well-known directory for domain confirmation:

{
  "listeners": {
    "*:80": {
      "pass": "routes/acme"
    }
  },
  "routes": {
    "acme": [
      {
        "match": {
          "uri": "/.well-known/acme-challenge/*"
        },
        "action": {
          "share": "/var/www/letsencrypt/$uri"
        }
      }
    ]
  }
}

Install it to Unit:

$ curl -X PUT --data-binary @/var/webapps/djangotricks/unit-config/unit-config-pre.json \
--unix-socket /var/run/control.unit.sock http://localhost/config

If you make any mistakes in the configuration, it will be rejected with an error message and not executed.

Create Let's Encrypt certificates:

$ certbot certonly -n --webroot -w /var/www/letsencrypt/ -m hello@djangotricks.com \
--agree-tos --no-verify-ssl -d djangotricks.com -d www.djangotricks.com

Create a bundle that is required by the NGINX Unit:

cat /etc/letsencrypt/live/djangotricks.com/fullchain.pem \
/etc/letsencrypt/live/djangotricks.com/privkey.pem > \
/var/webapps/djangotricks/unit-config/bundle1.pem

Install certificate to NGINX Unit as certbot1:

curl -X PUT --data-binary @/var/webapps/djangotricks/unit-config/bundle1.pem \
--unix-socket /var/run/control.unit.sock http://localhost/certificates/certbot1

3. Install Django project configuration

Create a JSON configuration file /var/webapps/djangotricks/unit-config/unit-config.json which will use your SSL certificate and will serve your Django project:

{
  "listeners": {
    "*:80": {
      "pass": "routes/main"
    },
    "*:443": {
      "pass": "routes/main",
      "tls": {
        "certificate": "certbot1"
      }
    }
  },
  "routes": {
    "main": [
      {
        "match": {
          "host": [
            "djangotricks.com",
            "www.djangotricks.com"
          ],
          "uri": "/.well-known/acme-challenge/*"
        },
        "action": {
          "share": "/var/www/letsencrypt/$uri"
        }
      },
      {
        "match": {
          "host": [
            "djangotricks.com",
            "www.djangotricks.com"
          ],
        },
        "action": {
          "pass": "applications/django"
        }
      },
      {
        "action": {
          "return": 444
        }
      }
    ]
  },
  "applications": {
    "django": {
      "type": "python",
      "path": "/var/webapps/djangotricks/project/djangotricks",
      "home": "/var/webapps/djangotricks/venv/",
      "module": "djangotricks.wsgi",
      "environment": {
        "DJANGO_SETTINGS_MODULE": "djangotricks.settings.production"
      },
      "user": "djangotricks",
      "group": "users"
    }
  }
}

In this configuration, HTTP requests can only be used for certification validation, and HTTPS requests point to the Django project if the domain used is correct. In other cases, the status "444 - No Response" is returned. (It's for preventing access for hackers who point their domains to your IP address).

In the NGINX Unit, switching between WSGI and ASGI is literally a matter of changing one letter from "w" to "a" in the line about the Django application module, from:

"module": "djangotricks.wsgi",

to:

"module": "djangotricks.asgi",

I could have easily served the static files in this configuration here, too, but my STATIC_URL contains a dynamic part to force retrieval of new files from the server instead of the browser cache. So, I used WhiteNoise to serve the static files.

For redirection from djangotricks.com to www.djangotricks.com, I also chose to use PREPEND_WWW = True setting instead of Unit directives.

And here, finally, installing it to Unit (it will overwrite the previous configuration):

$ curl -X PUT --data-binary @/var/webapps/djangotricks/unit-config/unit-config.json \
--unix-socket /var/run/control.unit.sock http://localhost/config

How it performed

DjangoTricks is a pretty small website; therefore, I couldn't do extensive benchmarks, but I checked two cases: how a filtered list view performs with NGINX and Gunicorn vs. NGINX Unit, and how you can replace NGINX, Gunicorn, and Huey background tasks with ASGI requests using NGINX Unit.

First of all, the https://www.djangotricks.com/tricks/?categories=development&technologies=django-4-2 returned the HTML result on average in 139 ms on NGINX with Gunicorn, whereas it was on average 140 ms with NGINX Unit using WSGI and 149 ms with NGINX Unit using ASGI. So, the NGINX Unit with WSGI is 0.72% slower than NGINX with Gunicorn, and the NGINX Unit with ASGI is 7.19% slower than NGINX with Gunicorn.

However, when I checked https://www.djangotricks.com/detect-django-version/ how it performs with background tasks and continuous Ajax requests until the result is retrieved vs. asynchronous checking using ASGI, I went on average from 6.62 s to 0.75 s. Of course, it depends on the timeout of the continuous Ajax request, but generally, a real-time ASGI setup can improve the user experience significantly.

UPDATE on 2024-09-15: After using ASGI with the NGINX Unit for a while, I noticed that it crashed several times, and the server had to be restarted. It's still unclear whether the issue was due to NGINX Unit instability, Django's ASGI implementation, or simply heavy load. So use ASGI at your own risk.

Final words

Although NGINX Unit with Python is slightly (unnoticeably) slower than NGINX with Gunicorn, it allows Django developers to use asynchronous requests and implement real-time user experience. Also, you could probably have a Django website and Matomo analytics or WordPress blog on the same server. The NGINX Unit configuration is relatively easy to understand, and you can script the process for reusability.

Cover Image by Volker Meyer.

Setting up VSCode for Ansible Lightspeed AI in Ubuntu 22.04 desktop

Red Hat launched the Ansible Lightspeed Code Assistant Generative AI with IBM Watson Code Assistant in May 2023. This preview is now available to all Ansible users, allowing them to explore the technology, provide feedback to Red Hat, and further train the AI model. In this brief blog post, I will share my personal experience with installing and utilizing Ansible Lightspeed AI to create playbooks in VSCode using Ubuntu Linux 20.04 LTS desktop.

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How to check if Ansible collection is installed or not

Sometimes I need a specific Ansible module from ansible-galaxy to carry out a particular type of automation. But I don't know if it is already installed or not or bundled with Ansible when I installed the latest version on Ubuntu Linux. So here is a quick command-line tip for finding out if the Ansible module is installed or not on your development workstations powered by Linux, Unix or macOS.

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Interview with curl creator and Swedish software developer Daniel Stenberg

Even if you do not use the curl command daily, the chances are high that you are still using curl and don't know. IoT and tons of other services on the Internet depend upon libcurl for network operations. Daniel Stenberg is a Swedish software developer, recipient of the Polhem Prize 2017, on cURL. Recently I did a quick Q and A with Daniel about starting the curl project and his daily workflow.

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How to install ShellCheck on FreeBSD – A shell script static analysis tool

ShellCheck is easy to use, free, and open-source static analysis tool that automatically finds bugs in your shell scripts. If you write shell scripts for automation or containers, you need this tool. Let us see how to install and use ShellCheck on the FreeBSD development Unix server.

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Top 6 awesome text editors for Linux and Unix command-line users/developers

A text editor is an essential tool for both developers and sysadmin, especially when dealing with text based sessions. We use a text editor to create, edit, and update text. A text editor is used for many things. Some use them to write documents. Some people write code and others use it to edit Linux and Unix configuration files locally or remote servers running in the cloud. Let us see the top 6 text editors for Linux, macOS, and Unix command-line users/developers.

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How to restart CentOS or RHEL server safely

I use the reboot command to reboot our PostgreSQL server running on RHEL 7. We have a development server running on CentOS 7 too. However, sometimes I noticed database corruption or file issues. Is there is a safe reboot command that will do a graceful reboot for our CentOS or RHEL 7 server without causing any issues? What is the best way to appropriately restart CentOS/RHEL over ssh?

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How to issue Let’s Encrypt wildcard certificate with acme.sh and Cloudflare DNS

I read your Let's Encrypt TLS/SSL certificate acme.sh tutorial. But, I need to set up and use Cloudflare DNS with acme.sh. How do I secure my Nginx web server with Let's Encrypt TLS/SSL certificate issue with Cloudflare DNS?

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How to push/send message to iOS and Android from Linux CLI

One of the essential tasks for developers and sysadmin is to get an alert notification about failed services or running out of disk space and other critical failures. Let us see how to send or push a direct message to a mobile device powered by Apple iOS or Google Android phone.

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