Рег.облако запустил облачный low-code инструмент для автоматизации бизнес-процессов и работы с ИИ 

Компания представила готовый виртуальный сервер с low-code платформой автоматизации n8n. Теперь настроить интеграцию между CRM, мессенджерами, базами данных и нейросетями в облаке можно за несколько минут, не тратя время на установку и настройку. Советы читателям "Системного администратора".

Рег.облако, провайдер облачных и Bare metal решений, объявляет о добавлении в каталог сервисов готового образа с open-source платформой n8n для быстрой и легкой автоматизации рабочих процессов. Развернуть предварительно настроенный сервер можно всего за несколько минут, что значительно ускоряет внедрение автоматизации без необходимости сложной установки и конфигурации инфраструктуры. 

Инструмент n8n позволяет через визуальный интерфейс создавать сложные сценарии, которые связывают между собой API, базы данных, CRM- и SaaS-сервисы, мессенджеры, а также современные AI-инструменты и LLM-модели. Готовый образ в Рег.облаке включает операционную систему Ubuntu 24.04 LTS, удобный веб-интерфейс, а также все необходимые зависимости, автоматически настраиваемый SSL/TLS-сертификат и домен.  

Среди типичных сценариев использования — автоматизация бизнес-процессов (обработка заявок, синхронизация данных между системами, уведомления), DevOps-автоматизация (интеграция с Git, мониторинг, оркестрация задач) и интеллектуальная автоматизация на базе AI (построение RAG-сценариев, работа с LLM, классификация данных). Платформа поддерживает как встроенную базу данных SQLite, так и внешние СУБД, включая сервис управляемых баз данных (DBaaS) Рег.облака. 

«Бизнесу сегодня важны решения, которые позволяют самостоятельно создавать интеграционные сценарии без длительных циклов разработки. Наш новый облачный сервис снижает порог входа — заказчик получает готовую среду с готовым веб-интерфейсом, позволяющую быстро автоматизировать бизнес-процессы различной степени сложности», — комментирует Алексей Тюняев, директор по облачным продуктам Рег.облака. 

Решение ориентировано на широкий круг пользователей: малый и средний бизнес, e-commerce-компании, digital-агентства, корпоративные IT-отделы, разработчиков, DevOps-инженеров, а также маркетинговые и операционные команды. Для бизнеса преимуществами являются сокращение ручного труда за счет автоматизации рутинных операций, быстрое получение результата и снижение нагрузки на разработчиков. Технические же специалисты оценят сервис за open-source модель без привязки к вендору, гибкость и возможность интеграции как в простые, так и в сложные IT-процессы. 

Специально для журнала «Системный администратор» 

Рассказываем, как быстро настроить автоматическую очистку логов + уведомление в Telegram через n8n. 

В качестве примера, с помощью n8n можно организовать уведомление о проблемах на сервере: настроить периодическую проверку загрузки ядер процессора, оперативной памяти и заполненность диска через узел "SSH", и если какой-то показатель превышает определенный порог, автоматически собирать детальную информацию о процессах или ошибках и отправлять итоговый отчет о диагностике в Telegram. 

Настройка рабочего процесса начинается с добавления узла "Schedule Trigger", который задает расписание проверок (например, каждые 5 минут). Затем параллельно подключаются три узла "SSH", выполняющие на сервере команды для сбора данных об использовании CPU, оперативной памяти и диска. Каждый из этих узлов соединяется с узлом "If", где задается значение, которое будет считаться пороговым.

Если условие срабатывает (нагрузка превышает указанный порог), выполняется дополнительный SSH-узел для получения подробной информации (например, список самых тяжёлых процессов или директорий). Для оперативной памяти дополнительно выполняется проверка логов на наличие записей о записях "OOM Killer", результаты проверки проходят через узел "Remove Duplicates", которое исключает повторные уведомления об одной и той же записи. Все собранные данные отправляются в узел "Merge", который объединяет собранные данные в один объект с помощью SQL-подобного запроса.

По окончании процесса узел "Telegram" формирует итоговый текст уведомления, подставляя полученные значения в шаблон, и отправляет его чат. Уведомление отправляется только в том случае, если хотя бы один из показателей превысил порог. 

1. Добавляем узел "Schedule Trigger" и настраиваем периодичность выполнения рабочего процесса.
2. Параллельно друг другу подключаем 3 узла SSH для запуска команд. Настраиваем в них следующие команды:
3. Получаем процент загрузки CPU путем вычитания простоя (idle) из 100: 

      top -bn 1 | grep "Cpu(s)" | sed "s/.*, *\([0-9.]*\)%* id.*/\1/" | awk '{print 100 - $1}'     

2. Получаем процент используемой оперативной памяти умножая долю занятого пространства (1 - avail/total) на 100: 

      free | awk '/Mem:/ {printf "%.2f", (1 - $7/$2) * 100}'     

3. Процент заполненности корневого раздела и удаляем символ “%“ из вывода: 

      df -h | awk '$NF=="/"{printf "%.2f", $5}'     

3. Для каждой полученной метрики добавляем узел “If“, которые будет сравнивать полученное значение с пороговым показателем. Важно учитывать, что все выводы команд возвращаются в виде строки, из-за чего для сравнения с числом нужно преобразовать вывод в число с помощью функциии “toNumber()“. Для всех трех выводов указываем: 

   {{ $json.stdout.toNumber() }} is greater then 80  

где 80 - пороговое значение для определенной метрики.

4. Добавляем к каждому узлу “If“ дополнительные узлы SSH для сбора более подробной информации:
5. Вывод 5 процессов, потребляющих больше всего CPU, если метрика CPU была выше указанного порога: 

       ps -eo pcpu,pid,user,args --sort=-pcpu | head -5     

2. Вывод процессов с большим потреблением памяти, если метрика ОЗУ выше указанного порогп: 

        ps -eo pid,cmd,%mem --sort=-%mem | head -n 5     

Также настраиваем проверку логов journald на наличие записей о срабатывании OOM Killer, если в метрике вернулось значение меньше порога: 

      journalctl -k --since "24 hours ago" | grep -iE "(invoked oom|killed)"     

Важно исключить повторение уведомления об OOM, так как сбор записей об OOM за последние 24 часа выполняется всегда, когда потребление ОЗУ не превышает ранее указанного порога. Для этого подключаем узел “Remove Duplicates“ со следующими настройками: 

      Operation: Remove Items Processed in Previous Executions 

      Keep Items Where: Value Is New 

      Value to Dedupe On: {{ $json.stdout }}

3. Вывод самых тяжелых директорий: 

      du -h / 2>/dev/null | sort -rh | head -n 10     

5. Добавляем узел “Merge” и настраиваем его в режиме «Combine by SQL» (объединение через SQL) и указываем 4 входа:

   - input1 - информация о 5 тяжелых процессов по потреблению CPU; 

   - input2 - информация о 5 тяжелых процессов по потреблению ОЗУ; 

   - input3 - информация о срабатываниях OOM Killer; 

   - input4 - информация о самых тяжелых процессах. 

   Объединить выводы можно с помощью следующего SQL-запроса: 

   SELECT

       COALESCE((SELECT stdout FROM input1), '') AS CPU,

       COALESCE((SELECT stdout FROM input2), '') AS RAM,

       COALESCE((SELECT stdout FROM input3), '') AS OOM,

       COALESCE((SELECT stdout FROM input4), '') AS DISK;  

6. Подключаем итоговый узел “Telegram“ для отправки сообщения, в теле которого формируем выражение проверяющее наличие определенного вывода с узла “Merge“: 

   {{

     ($json.CPU  ? `Процессы нагружающие ядра CPU:\n\`\`\`\n${$json.CPU}\n\`\`\`\n` : '') +

     ($json.RAM  ? `Процессы нагружающие ОЗУ:\n\`\`\`\n${$json.RAM}\n\`\`\`\n` : '') +

     ($json.OOM  ? `Вызовы механизма OOM Killer за последние 24 часа:\n\`\`\`\n${$json.OOM}\n\`\`\`\n` : '') +

     ($json.DISK ? `Заканчивается место на диске. Самые тяжелые директории:\n\`\`\`\n${$json.DISK}\n\`\`\`\n` : '')

   }} 

Как сэкономить время на развертывании? Выбрать готовый образ Рег.облако или самостоятельно установить n8n? 

Самостоятельная установка n8n на облачный сервер — это не только стоимость инфраструктуры, но и время специалистов. Нужно подготовить сервер, установить Docker, настроить reverse-proxy, HTTPS, домен, безопасность, обновления и резервное копирование. Даже при наличии опыта такая установка обычно занимает от 1 до 3 часов, а если учитывать диагностику ошибок, настройку DNS и SSL — может растянуться на полдня. В коммерческих условиях это означает либо часы работы DevOps/разработчика, либо отвлечение внутренних ресурсов команды. 

Готовый образ n8n в Рег.облаке убирает эти затраты полностью. Сервер разворачивается уже с установленным n8n, автоматически настроенным доменом и SSL-сертификатом — пользователь получает доступ к веб-интерфейсу сразу после создания и может начать собирать workflow. Это экономия не только времени запуска, но и последующей поддержки: не нужно следить за зависимостями, обновлениями Docker, конфигурацией прокси и безопасностью инфраструктуры. 

В результате стоимость владения ниже, даже если цена сервера одинакова: компания экономит часы работы инженеров, ускоряет запуск автоматизации и платит только за ресурсы облака. Готовый образ позволяет сократить время запуска с нескольких часов настройки до нескольких минут и практически сразу приступить к работе. Для бизнеса и задач прототипирования такая экономия времени имеет принципиальное значение. 

Чек-лист «Когда использовать готовый образ» 

Готовый образ стоит выбирать, когда важна скорость запуска. Если задача быстро начать автоматизацию, протестировать идею, собрать интеграцию или прототип, готовое решение позволяет начать работу сразу, без установки и настройки окружения. Это особенно полезно для команд, где нет выделенного DevOps или нет смысла тратить ресурсы на инфраструктуру ради одного инструмента. 

Второй сценарий — когда важна предсказуемость и простота эксплуатации. Готовый образ уже содержит настроенный сервер, домен и HTTPS, поэтому пользователю не нужно разбираться в Docker, reverse-proxy, безопасности и обновлениях. Это снижает порог входа и уменьшает риск ошибок конфигурации, которые часто возникают при ручной установке. 

Самостоятельную установку имеет смысл рассматривать, если требуется нестандартная архитектура, глубокая кастомизация или интеграция в уже существующую инфраструктуру DevOps. Во всех остальных случаях: быстрый старт, минимальные трудозатраты, отсутствие инфраструктурной рутины — готовый образ оказывается более практичным и экономичным решением.