Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Как известно, если не можешь что-то победить - возглавь. Вместо того, чтобы бороться с инсайдерскими утечками, корпорации давно поставили их себе на службу. Точнее, изначально это стали делать политики, организуя контролируемые утечки сведений, создающих нужную им картину. Ну Вы знаете эти статьи Reuters или Bloomberg, где "Согласно нашим источникам, трем чиновникам из администрации Белого дома, пожелавших остаться анонимными, будет то-то и то-то".

Поглядев на успехи политиков на этой ниве, крупные компании тоже переняли эту тактику, организовывая удобные им (хотя вроде и страшные на первый взгляд) разоблачения деятельности.

Также компании на ура переняли технологию создания прикормленной оппозиции, с помощью которой можно канализировать возмущение общества и направить его в нужное и неопасное для компаний русло (и даже извлечь из этого определенную выгоду).

Вот об одном таком правдорубе и оппозиционере, раскрывшим всю "опасность" неконтролируемого развития ИИ пару недель назад, мы сейчас и поговорим.

VK Cloud перевела материал о том, как NVIDIA FLARE помогает участникам проекта федеративного обучения работать вместе, даже если у них разные инфраструктуры. Рассказываем, зачем платформе двухуровневая архитектура и как каждая организация сохраняет контроль над своими данными и вычислительными ресурсами. 

В марте 2026 года корейский конгломерат HD Hyundai совместно с американским классификационным обществом American Bureau of Shipping (ABS) подписали договор о совместной разработке первого в мире атомного контейнеровоза на SMR, то есть на небольшом ядерном реакторе.

Каждый день в 18:00 клиентам становится доступна отчётность по продажам, и многие одновременно нажимают кнопку «Загрузить отчёт». Это может быть детализированный отчёт по списаниям, юридическая отчётность, аналитическая выгрузка или API, используя который клиент получает данные для дальнейшей обработки. В этот момент даже хорошо подобранное хранилище может стать узким местом.

В моей практике разработки часто встречаются сценарии, когда необходимо предоставить доступ к большому количеству данных по HTTP. На первый взгляд задача выглядит простой: берём подходящее хранилище, пишем endpoint, выполняем запрос и отдаём результат пользователю. Но на практике такая схема быстро упирается в ограничения.

В СКУД PERCo-S-20 есть штатный функционал уведомлений о критических событиях. Пожар, взлом, саботаж — обо всем этом система умеет сигнализировать по средствам СМС. Нам требовался сценарий оповещение “заинтересованных” руководителей о проходе конкретных «вип-персон» через определенные точки доступа. Проще говоря — оповещать кого надо когда ключевые сотрудники или клиенты прикладывают карты к считывателям.

Спойлер: платить за СМС-пакеты операторам связи мы перестали, менять контроллеры не пришлось, а задачу решили локально, элегантно и с нулевым бюджетом.

В этой статье будут: разбор "на коленке" бинарного протокола SMPP, пример конфига Docker-окружение, скрипт-перехватчик на Node.js и low-code магия в n8n (с нюансами работы Telegram в 2026 году).

Новая Siri с Apple Intelligence не работает на системе с русским языком — её просто нет в настройках. То же самое у поляков, чехов, греков, венгров и ещё полутора десятков языков.

Я полез разбираться, где проходит эта граница, и выяснилось, что macOS проверяет язык системы ровно один раз — при загрузке. Дальше ей всё равно: можно вернуть свой язык, и Siri AI продолжит работать до следующей перезагрузки.

Под катом: где система прячет своё решение и как его прочитать из журнала, почему признака «встал в очередь» не существует, чем платишь за JXA, почему Safari терял вкладки после перезагрузки и как индикатор в строке меню похудел с трёх секунд процессора до двух сотых.

24 сентября вышла PostgreSQL 19 Beta 4. До release candidate осталось совсем немного, и на этом этапе уже интереснее смотреть не на длинный список новых возможностей, а на те изменения, которые реально способны поменять повседневную работу backend-команды.

В релизе есть заметные вещи вроде REPACK, нового WAIT FOR LSN, параллельного autovacuum, репликации sequence и pg_plan_advice. Но почти у каждой из них есть важное «да, но». REPACK (CONCURRENTLY) не означает «VACUUM FULL без блокировок». WAIT FOR LSN не превращает асинхронную реплику в синхронную. Планировщик теперь можно подталкивать, но это не делает hint-ы хорошей идеей по умолчанию.

Именно поэтому вместо обзора «50 новых фич PostgreSQL 19» я выбрал пять изменений, которые стоит прогнать на собственном staging до GA. Не чтобы немедленно включить их в production, а чтобы заранее понять, какие старые костыли после обновления можно будет убрать, а где появятся новые точки контроля.

Прошлый раз я писал про то, как заложил в схему БД поля под синхронизацию, которой пока нет. Синхронизации до сих пор нет, зато вышли два обновления: 0.2.0 и 0.2.1. В этой статье про три вещи, на которых пришлось подумать: переносимую папку с данными, бэкапы и импорт из Notion и Obsidian. Nookly — локальное приложение для заметок на Flutter: страницы, блоки, таблицы, канбан, поиск. Данные лежат в SQLite на устройстве, без облака.

Если спросить языковую модель «одобрить возврат?», она вернёт ответ и вероятность. Правила, которое гарантированно выполнится, доказательства, которое можно проверить, и записи, которую можно воспроизвести, она не вернёт. solvi — открытая библиотека на Python, где модели только предлагают факты, а обычный код их проверяет и выносит решение, и каждый шаг попадает в след. Показываю на примере с настоящим кодом, где это помогает, а где пока нет.

Под прошлой статьёй про загрузку вышивального участка мне справедливо указали на слабое место всей схемы: до получения нормального файла я не знаю число стежков. А если не знаю число стежков, то не знаю и машинное время. Значит, фраза «пришлите картинку, я сразу скажу срок» сама по себе подозрительна.

Я долго именно так и работал. Клиент присылал логотип в мессенджер, я смотрел на него, вспоминал похожие заказы и называл дату. Иногда я попадал в срок, а иногда ошибался, причём промах редко выглядел драматично: не две недели вместо двух дней, а пятница вместо среды. Но для клиента разница ровно в том, что обещание выполнено или нет.

После обсуждения под предыдущей статьёй я пересобрал этот процесс и заодно исправил одну свою арифметическую ошибку.

Сколько на самом деле стоит путь пакета через ядро Linux, и сколько из этой стоимости снимают io_uring, AF_XDP и DPDK? Собрал библиотеку, в которой один и тот же цикл отправки и приёма работает поверх семи разных путей, и прогнал её на двух очень разных стендах: на домашнем десктопе с двумя 10-гигабитными портами сетевой карты Intel 82599, соединёнными AOC-кабелем, и на паре инстансов AWS c6in.4xlarge.

Мышь шлёт отчёт каждую миллисекунду, а приложение на маке получает событие примерно раз в 8 мс: macOS складывает движение за кадр экрана в одно. Замерил, почему из-за этого в шутерах «плывёт» прицел, и разобрался, как читать каждый отчёт мыши через IOHIDManager.

Развитие отечественного ПО уже нельзя обсуждать только в терминах замены зарубежных решений. Компаниям нужно находить заказчиков, развивать продукты, готовить специалистов и разбираться, где ИИ приносит пользу. Эти вопросы стали основой ИТ-форума РУССОФТ, прошедшего 24–26 сентября в Репино.

Тема форума в этом году - «ИТ-индустрия 2026: между стратегией суверенитета и реальностью рынка». В Репино встретились руководители российских ИТ-компаний, отраслевые эксперты и представители государства. Инфостарт, который вступил в Ассоциацию РУССОФТ в апреле 2026 года, также принял участие в форуме.

Программа охватывала сразу несколько уровней работы ИТ-отрасли. На пленарной дискуссии говорили о состоянии рынка, регулировании, финансировании, импортозамещении и экспорте. В параллельных треках перешли к задачам отдельных компаний: как управлять бизнесом при меняющемся спросе, развивать продукты, собирать команды и применять новые технологии в проектах.

В августе 2026 года статистика DNS-запросов к Cloudflare внезапно изменилась: резко вырос NXDOMAIN, а к прежнему режиму система полностью уже не вернулась. Я решил проверить, что стоит за этим графиком, и полез в данные root-серверов, APNIC и Cloudflare Radar. В итоге история оказалась заметно страннее, чем просто один большой всплеск.

Полгода назад мне понадобился личный AI помощник (знаю...звучит слишком пафосно и мне самому это словосочетание не нравится) для работы на своем ноутбуке на Windows. В основном для достаточно простых вещей. Посмотреть простой Python код, разобраться с Pandas, найти ошибку в SQL запросе или подсказать, как можно переписать кусок кода. Проблема была в том, что рабочий код и данные нельзя было отправлять во внешний контур. Поэтому привычный сценарий с ChatGPT или другим облачным сервисом мне не подходил.

Я знал, что существуют локальные языковые модели, но до этого никогда их самостоятельно не запускал. Казалось, что для этого придется разбираться в Linux, Docker, CUDA и еще десятке технологий....

В итоге все оказалось заметно проще ))))... Я установил Ollama, скачал DeepSeek и получил локального AI помощника, который работает непосредственно на моем компьютере. В этой статье покажу весь путь от установки до первого запроса. Без глубокого погружения в устройство LLM. Просто повторяем несколько шагов и получаем работающую модель через 15 минут.

Сразу оговорюсь. Это не инструкция по построению полноценного корпоративного закрытого контура. Речь именно о локальном запуске модели на своем компьютере. Если у вас есть требования информационной безопасности, их необходимо учитывать отдельно.

Искал скрытые библейские цитаты и намеки в тексте советского романа «12 стульев» с помощью Python и что у меня получилось.

Недавно я гонял бенчмарки на свежей сборке CPython (ветка с tail-call интерпретатором, PGO + LTO, GCC) и снял флеймграф стандартного бенчмарка async_generators из набора pyperformance (рекурсивный обход дерева на 100 000 нод с глубиной вложенности ~17).

Картина на профиле оказалась фееричной: почти треть всего процессорного времени (29%) сжиралась кодом, который вообще не делал никакой полезной работы.

Рантайм создавал, настраивал, а затем тут же уничтожал объекты исключений StopIteration, о существовании которых Python-код даже не догадывался.

Ниже о том, откуда растут ноги у этой проблемы в Си-коде CPython и как пара правок в genobject.c дали ускорение в 1.33x — 1.53x.

Агент Claude Code ради одной цифры для статьи запустил платную серию запросов к ИИ-моделям, хотя правило в CLAUDE.md это прямо запрещало: в длинной сессии оно потерялось. Эта ошибка стоила только денег. Ключ в публичном коммите или выкладка без проверки обошлись бы дороже, и такие действия я проверяю хуками — кодом перед каждым вызовом инструмента.

Привет, Хабр. Меня зовут Виктор Жабин, я архитектор в Т1. Эта статья — начало большого руководства по созданию луковой архитектуры своими руками.

Архитектурные стили — это, по сути, устоявшиеся схемы организации компонентов в системе. В профессиональной среде они выполняют ту же роль, что и паттерны проектирования в коде: произносишь название — и коллега уже примерно представляет, о чём речь, какие преимущества и недостатки у такого подхода, как устроены данные и что ждать при развёртывании.

Например, когда говорят о луковой архитектуре, сразу становится понятно, как выглядит структура: ядро с бизнес‑логикой в центре, вокруг него слои‑адаптеры (интерфейсы, базы данных, внешние API). Сразу видно, с какими сложностями можно столкнуться и какие стратегии хранения данных здесь чаще всего применяются. Главный принцип — зависимости направлены внутрь, внешние слои зависят от внутренних, но не наоборот. То есть за каждым названием скрывается не просто картинка, а целый набор решений — и удачных, и не самых удачных.

Но если мы говорим о фронтенде, то луковый подход обретает свои особенности. Здесь слои чаще всего выглядят как UI‑компоненты (внешний слой), бизнес‑логика (внутренний слой) и API‑клиенты (внешний слой). И хотя топология остаётся той же — ядро в центре, адаптеры снаружи, — конкретные инструменты и практики сильно отличаются от бэкенда, а принцип изоляции бизнес‑логики от внешних технологий работает так же.

Хороший архитектор, даже работая исключительно на фронтенде, должен знать несколько базовых архитектурных стилей. Они служат той основой, на которую нанизываются любые более сложные или гибридные схемы. Без этого понимания легко переусложнить проект или, наоборот, потерять структуру там, где она нужна.

Возможно, ты гений автоматизации и у тебя все продлевается автоматически, а ты просто попиваешь кофе и наблюдаешь за тем, как работа работается сама. Но всегда что‑то может пойти не так, и мы должны быть уверены, что в этом случае в нашем любимом Zabbix загорится триггер бордового цвета, который будет мозолить глаза на всех мониторах и долетит до всех мессенджеров.