Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет!

Это девятый выпуск Frontend Status — дайджеста по фронтенд-разработке.

В этом выпуске:

Распараллеливаем процесс вставки данных в PostgreSQL при помощи Spring с сохранением атомарности всей операции

Разработчики часто сталкиваются с проблемами производительности своих систем. Один из привычных способов ускорить медленный бизнес-процесс — распараллелить его. Это почти всегда работает: чем больше потоков обслуживают задачу, тем быстрее она выполняется.

Но когда речь заходит о вставке данных в PostgreSQL, возникает проблема: распараллеливание действительно ускоряет операцию, но ломает ее атомарность. Данные начинают появляться в таблице частями. Для многих бизнес-процессов это неприемлемо — нужно, чтобы вся пачка данных становилась доступной одновременно.

В этой статье расскажу о том, как сделать вставку данных одновременно многопоточной и атомарной.

К 2026 году стало очевидно: классические подходы к защите информационных систем перестали работать не потому, что «появилось больше уязвимостей», а потому что изменилась сама природа инфраструктуры и атак.

Руководитель информационной безопасности сегодня не «ставит продукты», а управляет риском в динамической среде, где изменения происходят ежедневно. Ниже — три наиболее болезненных блока, которые в облаке определяют реальную устойчивость, и набор практик, без которых защита превращается в набор заплаток.

Ваш браузер - это окно в Интернет. Но в любом окне есть рама. Поэтому в браузере вы видите панель вкладок, адресную строку, панели инструментов — они необходимы, но иногда они занимают место, которое можно было бы освободить для содержимого страницы. Когда вы по уши погружены в чтение о Римской империи*, последнее, о чем вы думаете — это открытие новой вкладки.

Vivaldi 7.9 решает эту проблему самым очевидным образом.

В данной статье рассматриваются примечательные ошибки при работе с Kafka, в том числе при использовании библиотеки KafkaJS, а также способы их устранения и методы увеличения производительности при публикации и обработки сообщений.

Предполагается, что читатель имеет базовое представление о Kafka (раздел "Общие термины" поможет освежить информацию) и функционале библиотеки KafkaJS.

В первой части разбираются аспекты, связанные с публикацией сообщений.

Когда счет за облако приходит в конце месяца, а финдир молча передает вам распечатку с суммой на 40% больше прошлого месяца, это верный признак того, что проблемы начались и сами собой не решатся. Не будет такого, что сегодня перерасход есть, а завтра все вдруг придет в норму. Не придет. Данных со временем становится больше, пайплайны запускаются чаще, хранилище разрастается, а понимания куда уходят деньги из ниоткуда не появляется. И, чтобы навести порядок, используют практики DataOps и FinOps.

DataOps выстраивает процессы работы с данными между командами: автоматизацию пайплайнов, контроль качества, управление изменениями и единые правила работы с данными на всех этапах обработки. FinOps делает стоимость инфраструктуры прозрачной для инженерных команд и позволяет понимать, сколько стоят архитектурные и технические решения. Когда данные о потреблении и стоимости становятся видны, появляется возможность управлять расходами и принимать обоснованные решения по инфраструктуре.

Илон Маск в своем выступлении на Всемирном экономическом форуме сказал, что не позже следующего года может появиться искусственный интеллект, который будет умнее любого человека. Миллиардер ошибается – ИИ пока не превзойдет человека, так как люди не способны обучить его правильно мыслить, потому что сами не умеют это делать. Им еще надо этому научиться, что можно сделать, освоив способ мышления Федора Михайловича Достоевского.

В последнее время все большее беспокойство вызывает проблема предоставления ложной и необъективной информации нейросетями. В некоторых странах вводят требования к ИИ обеспечить достоверность, точность, правдивость, объективность и т. п.

Все знают, что C быстрее Python. Но мы провели эксперимент с алгоритмом прогонки и обнаружили, что Numba (JIT-компилятор для Python) обгоняет наивный C на 20–25%. Разбираемся, почему так происходит, и сравниваем точность float32/float64.

Привет, Хабр! 

Меня зовут Алексей Кирдяшкин, я занимаюсь инфраструктурной разработкой в Timeweb Cloud.

У нас есть сервис App Platform (раньше он назывался Apps). Если коротко, это управляемая платформа поверх VDS для деплоя приложений напрямую из Git, без ручной настройки серверов и танцев с бубном. 

Я застал App Platform еще в виде MVP, участвовал в его адаптации под инфраструктуру, работал над архитектурой — по сути, провел сервис от первого прототипа до продакшена с реальной нагрузкой. Конечно, все работало — приложения деплоились, пользователи приходили, платформа росла. Но с ростом стали заметны архитектурные решения, которые были оправданы для MVP, но плохо подходили для большого сервиса. 

Поэтому мы взяли и… полностью пересобрали уже работающий сервис с нуля. Как, зачем и почему — в этой статье. 

  Рассмотрим задачу о строении звёзд: Примем сферически-симметричную квазистатическую модель строения звезды (звезда это огромный шар, все параметры симметричны относительно центра звезды, находятся в равновесии друг с другом), никаких турбулентностей не происходит.

Пусть p(r) - полное давление на расстоянии r от центра, m(r)- масса , заключённая в шаре радиуса r, ρ(r)- плотность, T(r)- температура, L(r)- светимость на расстоянии r от центра. Запишем 4 основных дифференциальных уравнения, описывающих состояние звезды:

1) Уравнение гидростатического равновесия (между градиентом давления и гравитацией):

Каждый раз, когда вы вставляете рабочий код в чат с ИИ, в голове мелькает вопрос: «Не попадут ли мои данные не в те руки?» Единственный способ сохранить свои нервы — развернуть модель на собственном железе. А на фоне новости о переходе создателя OpenClaw в OpenAI сделать это хочется еще быстрее.

Как инженер по защите информации, я разделяю гиковскую радость от появления таких инструментов, но в том числе хочу разобраться, что будет с безопасностью данных. В этой статье — подробный гайд, как запустить OpenClaw на выделенном сервере и получить инструмент, не отдавая свои данные в чужие руки. 

(Тут можно упоминать какой-нибудь крутой сервис VPN, но этого не будет, т.к. собрал свой, чем собсснно горжусь)
В январе 2026 я запустил Telegram-бота с одной простой идеей: вечером спрашивать «как прошёл день по твоей цели?» и давать три кнопки: ✅ Сделано,

Vibe coding — это одновременно и мем, и реальность 2025-2026 года. Кто-то называет это будущим разработки. Другие считают, что это способ генерировать технический долг со скоростью света.

Мы решили попробовать создать коммерческий проект с нуля полностью с помощью вайбкодинга. В результате: 46 000 строк кода, полтора месяца, два человека. Проект работает, клиент пользуется.

Вообще как бы нифига себе – написать рабочую CRM, которая автоматизирует обработку входящих запросов и может автоматически работать по сделкам: отвечать на письма, ставить задачи, проводить сделку по воронке.

Меня зовут Андрей Рыжик, я разработчик BI в компании «Белый код». В 2025 году мы столкнулись с частым запросом: бизнес хочет внедрить отечественную BI‑систему, при этом бюджет плюс‑минус 1,5 млн рублей. Мы решили изучить рынок и найти подходящее ПО, а заодно рассказать тем, кто тоже подбирает продукт, о результатах нашего исследования. В первом обзоре — PolyAnalyst. Подробно разбираю архитектуру, компоненты, источники данных, ETL‑пайплайны, визуализацию и так далее

Kling Video 3.0 Motion Control Pro: топовая нейросеть для переноса движений. Узнайте как работать в Motion Control в России, секреты генерации вирусных роликов и обход блокировок.

Привет, Habr!

Меня зовут Максим Юрченко, я руководитель группы DevOps-инженеров в Lenta tech («Группа Лента»). В статье я расскажу о том, как за последние четыре года менялась наша система логирования, какие решения мы принимали по ходу роста инфраструктуры и к какому результату в итоге пришли (спойлер — без подводных камней и граблей не обошлось).

"За моими плечами более 12 лет опыта в разработке 1С, — рассказывает моя коллега Александра, разработчик 1С в нашей команде. — Мой профессиональный путь начался с фирмы «1С: Франчайзи», затем я работала с конечными клиентами и пробовала себя во фрилансе. Сейчас я часть команды аутстаффинговой компании.

Многие разработчики, пришедшие из франчайзи, опасаются перехода в аутстаффинг, считая эти форматы схожими. Однако между ними существует множество существенных различий. Давайте разберём ключевые различия, преимущества и недостатки каждого подхода".

Кошки падают с балконов, шкафов и подоконников — и почти всегда выходят сухими из воды, точнее, мягко встают на все четыре лапы. Для людей выглядит как волшебство. Особенно когда животное стартует вниз головой или боком. На деле же ничего сверхъестественного нет, а есть отточенная миллионами лет эволюции комбинация рефлексов, анатомии и чистой механики.

Люди пытались понять феномен еще с викторианской эпохи — первые удачные кадры падения кошки сделал в 1894-м французский фотограф Этьен-Жюль Марей (иллюстрация из анонса). С тех пор тема не отпускает ни физиков, ни биологов. А исследования добавляют важные детали в картину, показывая, насколько хитро природа обошла ограничения законов движения. Давайте разбираться, что там и как с этими кошками. Спойлер — все так и не так одновременно.

12 093 метода из 19 880 в моём проекте — ни одного комментария. Покрытие документацией — 39%.

Это не чужой легаси-код. Это мой собственный проект, который я пишу прямо сейчас. Я направил свой инструмент на самого себя и увидел то, от чего у любого техлида дёргается глаз: кодовая база растёт быстрее, чем документация. 1183 файла на Python. 480 коммитов за полгода. 21 аналитический сценарий, которые я наваял за это время. А документация покрывает меньше половины.

Новый разработчик приходит в проект, открывает src/workflow/scenarios/audit_composite.py — а там 6318 строк, 114 вызовов в другие модули, цикломатическая сложность 80. И задаёт первый вопрос: «Кто мне объяснит, как это работает?»

Раньше ответ был: «Спроси Мишу». Теперь — запрос к графу свойств кода. И я наконец-то могу заниматься своей работой, а не быть живой документацией.

Я давно освещаю прорывы в ИИ. В большинстве случаев заголовок обещает больше, чем даёт статья.

Этот случай — другой.

Польский математик Бартош Наскрэцки потратил 20 лет на создание одной из сложнейших задач, когда-либо включённых в ИИ-бенчмарк. Он вложил в неё всю свою исследовательскую карьеру. Задокументированное решение занимает 13 плотных страниц. Он был настолько уверен, что ни одна машина не справится, что ещё несколько месяцев назад публично называл ИИ «очень продвинутым калькулятором».