Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Рассказываем, какие задачи решают оркестраторы в проектах внедрения корпоративных хранилищ данных. Выясняем, в чем разница между инструментами, и почему Dagster становится все популярнее в DWH-проектах, чем Airflow.

5 сентября 1977 года Вояджер-1 отправился в свой вояж по Солнечной системе. Не могу сказать, что прям помню, как это было, но впечатление осталось — тогда много говорили об этом. Ну или такой был у меня информационный пузырь вокруг астрономии. Жили мы тогда возле планетария, и я шастал туда, ну как минимум, пару раз в неделю. Или это мне сейчас так кажется. В общем, увлекался звездами.

В те годы аппараты уже привычно летали на Венеру и Марс, но это практически рядом, а тут такое — замахнулись выйти в дальний космос! И таки получилось! Уже в 1990 году оба Вояджера покинули пределы Солнечной системы. Когда читал про их план полета, казалось, что это будет совсем не скоро, а уже и все сроки прошли. А он все летит…

Вы когда-нибудь открывали папку «Архив_2017», чтобы среди файлов вроде «отчет_финал_второй_финал.xls» найти нечто, от чего зависит судьба проекта? А бывало в вашей компании такое, когда директора спорили на совещаниях: «Интуиция подсказывает — этот клиент уйдёт» — «А у нас цифры говорят, что останется»?

В эпоху, когда мобильники только начинали захватывать мир, компания Siemens предложила модель M35i. Пожалуй, культовой ее не назовешь, но популярной она точно была. Сегодня мы разберем, за что M35i до сих пор с теплотой вспоминают, почему телефон был особенным и что скрывалось под его крепким корпусом.

В своих исследованиях мы с коллегами часто делаем акцент на масштабах и характере негативных последствий, которые влекут за собой реальные кибератаки. В своем недавнем аналитическом отчете мы подробно рассказали об актуальных угрозах первого полугодия 2025 года: хакерских инструментах, жертвах кибератак среди отраслей и пользователей, а в этой статье хотим поделиться живыми примерами атак в I–II кварталах, которые повлекли за собой негативные последствия и вызвали большой резонанс.

Итак, что же привлекло наше внимание и внимание других специалистов ИБ-отрасли.

А что если давать ИИ не роль, а задать правила мышления?
Рассматриваю альтернативный способ работы с LLM — архитектурный промтинг. В отличие от классической схемы («роль, контекст, формат, пример»), он смещает акцент на логику рассуждений и встроенные критерии проверки. Мне такой подход помогает снизить количество "галлюцинаций" и не терять интересные идеи в исследовательских и творческих задачах.

Всем привет, мы пытаемся заниматься инфраструктурной доступностью в одной очень небольшой восточноевропейской стране и её соседях. Катаемся по ассоциациям, организациям в близлежащих странах, собираем отзывы. Я писал про доступность, но там в основном был упор на слепых и слабовидящих, эту галочку мы (вроде) отметили, переключились на другие вопросы, говорили с ассоциациями слабослышащих и глухих, социальными службами и в целом с людьми за всё хорошее, против всей фигни, набрались немного опыта, которым и хотелось бы поделиться. Во многих аспектах мы только сделали первые шаги, но уже здесь выплыло много неочевидных вещей.

Про глухих и слабослышащих

Для нас было удивлением узнать, что используемые технологии в странах, даже близких друг к другу географически, очень сильно различаются. Есть технология индукционных петель, которая, похоже, распространена в Польше, но в Прибалтике практически не используется (но при этом закупается организациями, которым нужна галочка). Это такая технология, которая позволяет давать звук на слуховые аппараты не звуком, а индукцией, для окружающих не слышно, а человеку со слуховым аппаратом слышно. Из того что мы поняли — основной юз-кейс: это очень шумные помещения, но как уже написано выше, почти не используется и, говорят, отмирает технология.

В Прибалтике есть гос программы бесплатного видео-звонка сурдопереводчику, можно с мобильного телефона, можно с планшета, глухой человек общается с оператором, а тот голосом переводит слышащему человеку. В Литве есть возможность позвонить слышащему человеку и на простой телефон без каких-либо приложений.

Python продолжает меняться, но не всегда так, как ждёт сообщество. Новый синтаксический сахар отклоняют, прирост производительности оказывается скромнее обещанного, а очередные депрекации в setuptools ломают проекты. При этом экосистема получает долгожданный стандартный lock-файл и поддержку uv в Dependabot. В статье разбираем, что это значит на практике и почему начинающим Python-разработчикам важно следить за этими изменениями.

Как и большинство серьёзных спикеров в IT, я внимательно слежу за тем, какую роль могут сыграть в разработке ПО системы генеративного искусственного интеллекта. Думаю, возникновение больших языковых моделей (LLM) повлияет на разработку ПО примерно в той же степени, что и переход с ассемблера на первые высокоуровневые языки программирования. Чем дальше развиваются языки и фреймворки, тем сильнее абстрагируется наш код и, соответственно, возрастает продуктивность, но такие изменения пока не касаются самой природы программирования. При применении LLM – уже касаются, но я хочу поговорить о том, что LLM не только повышают уровень абстракции. Пользуясь ими, приходится учитывать, как выглядит программирование с использованием недетерминированных инструментов.

Как я уже говорил, высокоуровневые языки программирования вывели нас на совершенно новый уровень абстракции. Работая с ассемблером, я думаю о наборе инструкций для конкретной машинной архитектуры. Мне приходится продумывать даже самые простые действия, размышляя, как я буду осуществлять те или иные последовательности действий, записывая данные в нужные регистры. Но при работе с высокоуровневыми языками появилась возможность обдумывать программу как последовательность команд, в которой предусмотрены условные операторы, чтобы выбирать альтернативы для продолжения. Также в программе есть итерации, чтобы раз за разом применять команды к наборам значений данных. Многие элементы кода можно именовать, чтобы было ясно, что именно понимается под теми или иными значениями. Ранние языки программирования явно были в чём-то ограничены. Я начинал программировать на Fortran IV, где у операторов «IF» не было условия «ELSE». Поэтому мне приходилось как-то запоминать мои целочисленные переменные, и я начинал их с букв от «I» до «N».

Я Махмуд Круш, студент третьего курса факультета инженерии. Я стремлюсь стать тестировщиком на проникновение и в данный момент подрабатываю охотником за уязвимостями.

Хабр, всем привет! Когда инфраструктура созрела до состояния персика и уже пора расширять классический SOC или вам всегда было интересно, как работает ВПО, то пора переходить к Threat Intelligence! Сегодня мы соберем свою лабу по исследованию вирусни/инструментов и процедур(PoC) в виртуальной среде для Linux-платформ.

Материал пригодиться, для понимания работы ВПО, написания митигации и детекции против них, а так же поиска паттернов в вашей инфраструктуре! На выходе мы получим список из артефактов, которые сможем использовать в работе.

Всем привет! Меня зовут Денис Ульянов, и я продолжаю серию статей «От разработчика к руководителю». Сегодня поговорим о фазовом переходе, который происходит с инженером, когда он становится руководителем.

HRBP называют «партнёром бизнеса», но я всё больше убеждаюсь: реальная ценность для компании — пипл-партнёр. Опора для команды и лидера.

Это человек, который не только актуализирует процессы по работе с персоналом, но и садится рядом с сотрудником или руководителем, разбирает трудный кейс, поддерживает в кризис, а иногда просто даёт выговориться, как «штатный психолог» - сопровождает жизненный цикл сотрудника в организации. К нему идут за советом, за поддержкой, за решением.

Где-то от нас ждут фасилитацию встреч в распределённой команде, где-то — умение уловить первые сигналы выгорания, а где-то — способность сказать вслух: «Ребята, это херня, хватит тратить на неё жизнь».
От HRBP ждут не «гладить по головке», а быть трезвым голосом разума, что все больше ценится в командах.

Тут хорошая аналогия: когда-то в Pixar закрыли продажу RenderMan — собственного ПО для 3D-рендеринга, которое приносило единственную прибыль, — и сделали ставку на полнометражные анимационные фильмы. Решение выглядело рискованным и нелогичным, но именно оно обеспечило прорыв. Так и в HRBP: мы не про «минимизировать шум и делать привычное», а про то, чтобы выбирать стратегически важное и отрезать второстепенное.

Всем привет! Я Артём Седых, ведущий разработчик и тимлид проекта банковского сопровождения. Наш сервис — 8-летний монолит на PHP с командой из 39 человек. В цикле статей рассказываю об опыте разработки и внедрения альтернативы pinba: гибкого инструмента мониторинга, который позволяет увидеть живую систему как на ладони и понять, из‑за чего именно проседают определенные экшены. Сегодня, в продолжение первой статьи, закрываем архитектурную часть — поговорим об отправке и хранении метрик. А главное, перейдём к самому интересному: получившимся дашбордам Grafana. На конкретных примерах покажу, какие проблемы удалось обнаружить и какие рекомендации по оптимизации можно извлечь из каждого элемента.

У команды Хабра есть несколько интересных и максимально полезных обучающих программ для компаний. Если компании интересно качественно развивать блог, она обучает сотрудников. И вот внутри обучения есть упражнения, игры, интерактивы — разные возможности в зависимости от условий, площадки (офлайн/онлайн) и проч. Две методики, созданные на узнаваемой основе, мы решили «отдать в опенсорс», а именно поделиться со всеми, чтобы о заголовках и темах будущих публикаций заботились не нейросети, а живые люди.

Привет! Меня зовут Александр Золотых, уже два года я работаю во ВкусВилле разработчиком ИИ-решений. В этой статье хочу рассказать, как мы сделали карманного консультанта по клиентократии — и зачем вообще он понадобился.

ВкусВилл работает по клиентократии — модели управления, которую развивает и распространяет система управления  Beyond Taylor. Основная особенность клиентократии — фокус на клиенте, когда все процессы компании выстраиваются для удовлетворения его потребности. Модель инновационная: погружаешься, и возникает множество вопросов. Конечно, лучше спросить и узнать, чем не спросить и не узнать, но не всем и не всегда это просто. Значит, нужно снижать порог входа и сделать описание модели ближе к изучающему.

Именно из этого понимания у нашей команды и появилась идея карманного консультанта — инструмента, который готов отвечать на все «глупые» и каверзные вопросы. Мы поделились замыслом с коллегами из Beyond Taylor, получили их поддержку и приступили к реализации. Так родилась наша первая задача с тем, что сейчас называется RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Конечно, есть готовые решения (Notebook LM, Нейроэксперт), но они имеют несколько минусов:

«Мы не выбираем, когда приходит момент, чтобы всё доказать.Только решаем. Поедем ли мы ради этого.»

Однажды я решил, что хочу работать аналитиком в реальной киберспортивной команде.
Не онлайн-переписка, не голосовой чат — а вживую.
Где за плечами игроков стоят люди, которые знают, почему матчи выигрываются.

Написал товарищу, который тогда был тренером по CS в Севастополе.
Он ответил: «Приезжай завтра».
Просто так. Без подробных вопросов. Просто потому, что мы оба понимали: аналитика — это не только цифры. Это опыт, болезненные ошибки и попытки найти закономерность в хаосе игры.

Собрал рюкзак. Ноутбук. Пара футболок.
И отправился на автостанцию...

Когда сегодня говорят про искусственный интеллект, почти всегда имеют в виду GPT-модели. Кажется, что весь рынок инноваций свёлся к чатам с нейросетями. Но это  искажение. Пока внимание сосредоточено на OpenAI, рядом существует компания, которая делает не менее масштабную революцию, но в другой плоскости.

Niantic — та самая студия, подарившая миру Pokémon Go. Для многих это всего лишь игра с покемонами в дополненной реальности. Но на самом деле Niantic годами выстраивает совершенно другой бизнес: она превращает миллионы игроков в добровольных картографов, которые собирают уникальные данные о мире. И эти данные становятся основой для геопространственных ИИ-моделей — того самого «пространственного интеллекта», который завтра будет управлять роботами, строить 3D-карты городов и задавать новые стандарты AR.

Возможно, вы уже слышали, что консорциум PCI-SIG официально анонсировал начало разработки спецификации PCIe 8.0, которая станет очередным революционным шагом в развитии высокоскоростных интерфейсов. Новый стандарт обещает удвоить пропускную способность по сравнению с PCIe 7.0 и достигнуть невероятных 256 GT/s на линию. Звучит как светлое будущее с сырной корочкой, но всё ли так хорошо на самом деле?

Система хранения данных — сложный продукт, и тестирование должно ему соответствовать: быть современным и эффективным, обеспечивать надежность и стабильную работу. Как добиться такого результата с помощью кастомного фреймворка для автоматизации и интеграционного тестирования? Обсудим 18 сентября на митапе для QA-инженеров.

Присоединяйтесь к инженерам YADRO и MWS Cloud Platform в Санкт-Петербурге и онлайн — для участия достаточно зарегистрироваться на сайте.