Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Есть две вещи, от которых у любого сервиса с живыми экспертами болит голова. Первая — клиенты спрашивают одно и то же сотню раз в день. Вторая — иногда без эксперта не обойтись, но давать ему прямой контакт клиента нельзя.

Получается, один бот в одном чате одновременно и ИИ-ассистент, и мост между людьми. Как именно — рассказываем.

Привет, Хабр! Меня зовут Иван Костыря, и я работаю в команде SOC UserGate.

Сегодня хочу поделиться с вами мыслями о том, как правильно оформлять и доносить информацию об инцидентах информационной безопасности. Кроме очевидных моментов, что надо обнаружить, сдержать, нейтрализовать и восстановиться, есть ещё и весьма сложная задача — составить грамотный и информативный отчёт. Каждый аналитик, администратор и инженер по-разному видит нужный уровень информирования и по-разному относится к глубине и детальности описания происходящего. В рамках данной статьи постараюсь озвучить некоторые важные пункты, на которых стоит заострить внимание, чтобы сформировать более профессиональный отчёт о случившемся. Эта тема кажется простой только на первый взгляд, но на практике именно качество коммуникации нередко определяет успех или провал в реагировании на инциденты.

Первое, о чём стоит сказать, — информационная безопасность строится на фактах. Факты нужно не только собирать, но и правильно доносить до разных аудиторий — от команды реагирования до топ-менеджмента. Неправильно оформленный отчёт может привести к неверным решениям, потере времени и ресурсов, а в худшем случае — к эскалации инцидента.

Прежде чем говорить о коммуникации, определимся с терминами:

JMX-файл на 50 000 строк, merge-конфликты при каждом коммите и PR-ревью, которое никто не читает - знакомо? Я столкнулся с этим на реальном проекте и нашёл способ декомпозировать JMeter-тесты так, чтобы основной файл похудел в 10 раз, а работать с тестами стало можно прямо из IDE.

Цифровизация финансовой функции нередко воспринимается как масштабный и дорогостоящий проект. Со стороны кажется, что единовременно требуется внедрить несколько сложных систем и полностью перестроить бизнес-процессы.

Евгения Крюкова, старший аналитик «Оптимакрос», разобрала в статье, как OLAP-кубы (Online Analytical Processing) меняют бюджетирование и планирование в организации и почему именно их выбор становится критически важным этапом цифровой трансформации финансового подразделения компании.

Материал будет полезен финансовым директорам, руководителям планово-экономических отделов и аналитикам, которые ищут инструменты для повышения качества управленческой отчетности.

MCP выглядит как удобный способ структурировать LLM-приложение, но за это приходится платить. При этом попытки «ускорить систему» через C++, IPC или смену сериализации не всегда дают ожидаемый результат. В статье разбираю, где на самом деле возникает latency и почему архитектура оказывается важнее, чем выбор технологий.

Как говорил один путешественник - на всякий случай знайте про стереотипы о разных народах, они не на пустом месте получились. Но не каждый стереотип реально поможет, может наоборот подвести под монастырь. Пример с чумой, Европой, банями и Россией.

1 - Бани в Европе пришли в упадок между 500 - 800 годами. И расцвели по новой, начиная с 900-х годов. Связано с ростом городов, плотность населения возросла, интенсивность торговли снова позволила людям зарабатывать и делала выгодным такие заведения. Главная причина упадка культуры была в бедности, а не запретах религиозных. Арабы бегали по Ближнему Востоку и на сотни лет заблокировали торговлю и приток серебра в Европу. Когда вопрос решили через крестовые походы, бани снова вошли в моду.

2 - На Руси баню переняли от финно-угорских народов, она фиксируется с 900 - 1000 годов. Вот только чума в Европе была, а на Русь не сразу дошла не по причине бань. Мылись люди и в Европе, но плотность населения была не сравнима с Русью. Русь по сути была безлюдной территорией площадью более 1 000 000 км2. Большая часть народу жила на Руси в те годы в мелких поселениях, буквально по 5 - 10 дворов.

3 - Пометочка - все эти чумы, оспы и прочая гадость, приходили с южных регионов. Ну потому что так называемые природные очаги болезней, когда болезнь живёт в постоянной популяции крыс, кроликов и наподобие, стабильнее в южном регионе, а не в холодном. Хотя изначально чума появилась в степном регионе где-то в регионе Алтая, точнее не сказать, около 6 000 - 7000 лет назад, среди кочевых европеоидных культур. https://www.trv-science.ru/2018/07/stepnoj-koridor-dlya-chumy/

Привет! Меня зовут Денис, я работаю аналитиком потерь на складе. В какой-то момент я устал от постоянной работы с Excel-выгрузками и решил это автоматизировать.

В итоге всё началось с простого Telegram-бота, а закончилось полноценным web-приложением с отдельным backend, интеграциями и нормальным интерфейсом.

Сегодня хочу рассказать про сам путь: как из “скрипта под задачу” постепенно вырастает система.

Привет! Хочу поделиться историей о том, как я заработал деструкцию стекловидного тела.

Вообще, этот текст был написан довольно давно, когда проблема меня еще заметно волновала и напрягала. Поэтому местами эмоционально. К счастью, сейчас уже полностью "отболело", привык и перестал обращать внимание. Но решил опубликовать текст и здесь сейчас, вдруг кому поможет.

Это случилось когда мне было 28 лет. На момент появления ДСТ правый глаз был -1.25, левый -3. Левый с детства видел хуже правого. Я айтишник, и годами приходилось минимум по 8 часов в день проводить за компом. Реально проводил конечно больше времени (работа + дом).

И вот, в один непрекрасный день я заметил, что в поле зрения плавают какие-то ошмётки, нитки, полосы. Иногда их называют "мушками", но в моём случае это было нечто большее. До этого в течение нескольких месяцев нагрузки на глаза были чрезмерными. После работы я много читал и опять же сидел за компом. Чувствовался дискомфорт в глазах - жжение, красные капилляры, иногда давление, как будто глаза вот-вот вывалятся на стол. Работал в "кубике", всё вблизи, взгляд упирался в стенку, окна поблизости не было. Но я относился к этому пофигистично, думал - ну и что, подумаешь, будет близорукость, одену очки или подкорректирую Ласиком, и все будет ок. Перспектива плавающего мусора в глазах не могла присниться в страшном сне. Увы, о гигиене полости рта нам напоминают постоянно, а о гигиене зрения мало кто говорит. Если бы я просто почаще смотрел в окно и расслаблял глаза в перерывах между работой, ДСТ скорее всего не возникла бы.

В 1979 году компании Atari и Texas Instruments (TI) создали новую категорию компьютеров, сочетавшую в себе черты персонального компьютера и игровой консоли. Как и чисто игровые системы, эти устройства были оснащены специализированными графическими и звуковыми чипами, а программное обеспечение устанавливалось на картриджи; при этом они были программируемыми и расширяемыми, а также поддерживали такие периферийные устройства, как кассетные дисководы и принтеры. Однако ни один из этих компьютеров не достиг той ценовой отметки, которая позволила бы им занять место в новом сегменте рынка: Atari 400, стоивший 550 долларов, обходился почти во столько же, сколько стоили два хорошо зарекомендовавших себя персональных компьютера (TRS-80 и Commodore PET), а TI-99/4 выглядел как бюджетный, но стоил дорого: его цена в 1150 долларов была сопоставима с ценой Apple II.

Компания Texas Instruments не сдалась и вскоре нашла способы снизить стоимость своего компьютера. Весной 1981 года она выпустила обновлённую версию — TI-99/4A — с улучшенной клавиатурой, без встроенного монитора, с новой системой периферийных устройств и розничной ценой в 525 долларов. Однако вскоре она потеряла инициативу, поскольку на рынок хлынул поток новых игроков со всё более доступными предложениями. Эта новая категория персональных компьютеров, связанных с видеоиграми, стала известна как «домашние компьютеры» из‑за того, что их могли легко позволить себе обычные домовладельцы. Чтобы конкурировать в этой категории, нужно было работать в больших масштабах: для налаживания производственной линии по выпуску специализированных звуковых и графических чипов требовалось много капитала, и затраты должны были окупиться за счёт большого количества проданных единиц. Самые популярные игры для персональных компьютеров на дисках или кассетах в начале 1980-х годов продавались тиражом 20 000–30 000 экземпляров, и это было минимальным количеством, необходимым для того, чтобы сделать программный картридж ROM экономически выгодным.

В проектах есть одна вещь, которую почти никто не ставит под сомнение: героизм – это хорошо. Если люди работают по ночам, без выходных, «вытягивают» проект в последний момент… это вызывает уважение. Таких людей отмечают – ведь только на них все держится! А героические кейсы становятся частью корпоративной культуры, которые приводят в пример новичкам. 

И вроде бы всё логично. Но, если честно, чаще всего это вовсе не героизм, а… идиотизм. Очень дорогой способ делать ненужную работу, в то время как можно было не геройствовать, а просто делать то, что нужно, не доводя проект до точки Ж.

Так в чем же разница между героизмом и идиотизмом? И в чем заключается настоящий героизм руководителя проекта? На примере нескольких кейсов поделюсь в это статье.

В 3D-принтерах Bambu Lab есть встроенная камера для удалённого мониторинга печати. Помимо всего прочего она может и записывать таймлапсы, но качество таких видео оставляет желать лучшего: в кадре постоянно перемещается головка принтера, нельзя выставить нужный кадр, разрешение видео слишком маленькое, а на монтаже мало контроля над финальным результатом.

Решение проблемы — CyberBrick Time-lapse Kit:  набор из двух плат, которые подключаются к внешней камере и позволяют 3D-принтеру делать снимок после печати каждого слоя. Полученную серию фотографий можно превратить в полноценный таймлапс практически в любой программе монтажа.

За последние два года мы выросли в пять раз. При таком темпе ломаются «костыли» в процессах и случаются ошибки. Иногда — критичные.

Один раз верстальщик при рефакторинге этикетки перепутал компоненты, и вышла целая партия сывороток, где вместо дорогого аскорбил глюкозида был указан дешёвый аскорбил фосфат натрия.

Это чуть не стоило нам репутации, потому что новость расфорсилась по чатам, и нас обвинили в скрытом удешевлении состава.

В таких случаях (и в любых других) мы никогда не прячемся за сухими пиар-отписками. Наша задача — честно признать, исправить и по возможности загладить вину.

Рассказываю, какие результаты у такой открытости и почему иногда она работает лучше, чем дорогая реклама.

Сообщения на сайте, в VK или Telegram — управлять запросами из чат-ботов можно, интегрировав service desk с каждым каналом напрямую или через единую бот-платформу. У каждого подхода свои плюсы, и иногда заказчик не хочет «или-или» — ему нужны два способа одновременно. 

Что найдете в статье: 

— почему наш клиент использует и прямую интеграцию и бот-платформу;

— как делится ответственность между клиентом и поддержкой сервис деска; 

— от запроса в боте до заявки — как выглядит типичный путь пользователя; 

— чем отличаются популярные конструкторы ботов и какой из них выбрать.

Вчера, 30 марта 2026 года был осуществлен первый запуск с космодрома Цзюцюань ракеты-носителя Кinetica-2. От частной коммерческой космической компании CAS Space. Запуск произошел удачно, и на орбиту были выведены 3 космических аппарата. Один из них прототип частного грузового корабль Qingzhou, создаваемый для снабжения орбитальной станции Тяньгун.

Всем привет! На связи Анастасия, руководитель отдела сопровождения финансового учета в компании ecom.tech/1C. В этой статье я хочу на примерах показать, как AI начинает вписываться в систему 1С.

Дисклеймер:

Эта статья мой «крик души» и возмущение работой крупных монополистов рынка, которые благодаря целым департаментам юристов позволяют себе пренебрегать обязательствами по оказываемым услугам. 


Что же случилось, после чего меня так бомбит

У меня возникла потребность в поиске и найме Python-разработчика. Регистрируюсь как работодатель, заполняю всю информацию, прикладываю все документы и выписки к моему ИП. Оплачиваю за размещение вакансии 3000 рублей. Получаю письмо на почту.

Как организовать пакетную генерацию Excel отчетов на Java, чтобы пользователи могли запускать десятки и сотни документов за раз без зависаний и таймаутов? Разбираем архитектуру решения на Spring Batch, схему обработки, расчет прогресса и интеграцию с фронтендом.

Проблема генерации больших Excel отчетов

В одном нашем продукте, предназначенном для автоматизации бизнес-процессов ремонта авиационных двигателей, нам регулярно нужно переводить бизнес сущности в физический формат. Речь идет о рабочих картах с пошаговыми инструкциями и маршрутных листах, которые формируются в Excel или PDF и далее распечатываются на производстве.

На практике пользователи могут запускать печать десятков или сотен документов одновременно. Если обрабатывать большой объем данных синхронно в рамках одного HTTP запроса, система неизбежно упирается в таймауты. Браузер ждет ответ, сервер удерживает соединение, ресурсы блокируются.

На Python бэкенде для подобных задач используется Celery с Redis в роли брокера и оркестратора. Для Java сервиса мы выбрали Spring Batch — фреймворк, предназначенный для пакетной обработки данных с поддержкой чанков, хранения состояния и восстановления после сбоев.

Архитектура Spring Batch: Job, Step, Tasklet

Spring Batch строится вокруг трех ключевых понятий (подробнее в официальной документации или в более коротком туториале на Baeldung):

Job — единица пакетной работы верхнего уровня. В нашем случае это полный цикл: сгенерировать пакет Excel документов, упаковать их в архив и загрузить в файловый сервис.

Профессия дата-аналитика — сегодня одна из самых востребованных и высокооплачиваемых в IT. По данным исследования Хабр Карьеры, зарплаты аналитиков — в первой тройке по уровню дохода среди айтишников. В среднем они получают 185 тысяч рублей.

Но профессия не такая простая, как её иногда описывают: выучить SQL и Excel уже точно недостаточно. В новой статье разберём, что делает аналитик данных, какие навыки нужны, как выстроить путь обучения и расти в карьере.

Написал SOCKS5-прокси на Go, который прячет трафик внутри WebRTC TURN-сессий WB Stream — видеоплатформы Wildberries. Отреверсил их HTTP API, выяснил что под капотом LiveKit, написал минимальный protobuf-парсер чтобы вытащить ICE-серверы из JoinResponse, и прокинул KCP-соединение с VPS через чужой TURN-relay. В посте — полный разбор с кодом: от первого HTTP-запроса до момента, когда google.com открывается через видеоконференцию Wildberries.

Не так давно мы провели эксперимент: скормили нейросети сотню сборок ПК с Хабра и попросили найти типичные ошибки. Получилось занятно, потому что проблемы обнаружились почти в каждой второй конфигурации. Тут вам и дисбаланс процессора и видеокарты, и устаревшее железо, и видеокарты, у которых уже есть замена за те же деньги, и чего только не. И это на Хабре, где народ, в общем говоря, в теме. Поэтому у нас возник логичный вопрос: а что, если не проверять чужие сборки, а попросить нейросети собрать ПК с нуля? А, чтобы было поинтереснее, взяли три совсем уж разноплановых модели: ChatGPT, DeepSeek и GigaChat от Сбера.