Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Есть один любопытный феномен, который регулярно всплывает в обсуждениях. Стоит только упомянуть, что какая-то часть элементов устройства делается в Китае, — и моментально появляется комментарий формата:
Ну если элементы у вас китайские, то компания у вас тоже, наверное, китайская?

Меня такая логика поначалу удивляла, но потом понял, откуда она берётся. Люди, далёкие от инженерии, искренне думают, что раз деталь произведена в определённой стране — значит и продукт должен быть оттуда. Как будто компонент несёт в себе национальность, как паспорт.

Разбираемся как всё устроено в российской электронике от лица инженера.

Осенью 2025-го многие, как и я, открыли любимый магазин железа, чтобы «по-быстрому взять ещё 32–64 ГБ DDR5 под игры, IDE и пару Docker-контейнеров» — и закрыли вкладку с лёгким культурным шоком. Память, которая летом стоила «адекватных» денег, внезапно стала стоить почти как видеокарта среднего уровня.

Если коротко, это не «жадность магазинов», а последствия довольно сложной перестройки всего рынка DRAM под ИИ-серверы и HBM-память. В статье разберёмся, что происходит на фабриках памяти, почему страдают именно ПК-модули, чего ждать в 2026-м и как принимать решения об апгрейде, если вы геймер, разработчик или просто любитель собирать железо.

Привет, Хабр! У платформы VK Cloud есть продукт, который позволяет компаниям частично или полностью перенести свою инфраструктуру не в публичное, а в частное облако. То есть хранить все в своем ЦОД и под личным контролем — но пользоваться при этом интерфейсом и инструментами, разработанными VK Tech.

В этой статье расскажем, как работает платформа VK Private Cloud и чем на самом деле она отличается от публичного облака. Будет много технических примеров, деталей и конфигураций и минимум общих описаний — только для уточнения нюансов. А также подробности о новой версии 4.3.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Шишкин, я инженер по нагрузочному тестированию в команде Platform V Works::Artifactory в СберТехе. Наше решение — менеджер репозиториев артефактов и контейнеров. Он позволяет организовать хранение, описание, тегирование сборок и дистрибутивов программных продуктов, а также готовых Docker-контейнеров.

В этой статье я расскажу, как и почему мы перешли на Java 17, как протестировали возможности нового сборщика мусора Z Garbage Collector и в результате сэкономили ресурсы виртуальных машин — а вместе с этим и финансы. Надеюсь, наш опыт будет полезен инженерам по сопровождению, командам разработки и тестирования.

Zabbix — отличный универсальный инструмент. Но как только виртуалок становится не 20, а 200, всё превращается в бесконечный тюнинг: поднял лимит PHP, подкинул кэш, вырубил логирование — и надеешься, что доживёт до утра. Мы проверили, где эта грань на самом деле проходит и как себя ведёт альтернатива — zVirt Metrics. В статье — архитектура, производительность и честные цифры из тестов. Материал будет полезен инженерам, которые держат на себе мониторинг виртуализации и хотят, чтобы всё работало из коробки и без плясок с бубном при росте числа инсталляций zVirt.

Zabbix — отличный универсальный инструмент. Но как только виртуалок становится не 20, а 200, всё превращается в бесконечный тюнинг: поднял лимит PHP, подкинул кэш, вырубил логирование — и надеешься, что доживёт до утра. Мы проверили, где эта грань на самом деле проходит и как себя ведёт альтернатива — zVirt Metrics. В статье — архитектура, производительность и честные цифры из тестов. Материал будет полезен инженерам, которые держат на себе мониторинг виртуализации и хотят, чтобы всё работало из коробки и без плясок с бубном при росте числа инсталляций zVirt.

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим, как подружить, казалось бы, несовместимое: динамичный мир CI/CD с его автоматизацией и бешеной скоростью и консервативный, бизнес-ориентированный Bitrix24.

Заметил недостаток качественных статей по атомикам. Сам когда-то столкнулся с тем, что хотел прочитать статью, где простым и понятным языком рассказывается об этом, но, к сожалению, найти не смог.

Многие компании запрещают сотрудникам использовать ChatGPT и Claude — инфобез не пропускает иностранные сервисы. При этом российские ИИ-решения от Сбера и Яндекса работают в отечественном правовом поле, проходят аудит и размещены на территории РФ.

В этой статье показываю, как за 20 минут подключить Sber GigaChat к Roo Code — связке, которую мы разбирали в предыдущем материале про автоматизацию рутины аналитика. Понадобится локальный прокси gpt2giga, который принимает запросы в формате OpenAI и транслирует их в облако Сбера.

Пошагово: установка через pip/Docker, получение API-ключа в Sber Studio, настройка .env, подключение в Roo Code. Плюс таблица типичных ошибок и их решений.

Статья для аналитиков, тестировщиков и разработчиков, которым нужен ИИ-инструмент, совместимый с корпоративными политиками безопасности.

Я, Алексей Борискин из команды ТехВилла, рассказываю, как мы сделали первый в России offline-first PWA для курьеров-партнеров. Теперь никакой зависимости от интернета — ваши заказы закрываются своевременно, и сотни курьеров-партнёров работают спокойно даже при полном отсутствии связи.Подробнее об этом проекте и других технических деталях — в моём канале: https://t.me/dostavka_bagov.

Привет! Меня зовут Никита Титков, я бэкенд-разработчик в Банки.ру. 

Создать простую очередь – несложная задача. Но как только очередей становится десятки и через них идут важные для бизнеса процессы, сразу появляются вопросы: как их правильно называть, чтобы не запутаться? Как организовать логирование и мониторинг, чтобы видеть, что происходит с сообщениями? Как обрабатывать ошибки? Мы сталкивались со всеми этими проблемами и решили поделиться опытом.

В своей статье я расскажу, какие задачи и ошибки всплывают при построении системы очередей, и как мы их решили. Поговорим о том: как придумать понятный нейминг для очередей, выстроить явные контракты сообщений между сервисами, настроить логирование и алертинг. Читая эту статью, вы получите общее представление о том, как проектировать систему очередей с нуля и узнаете, как избежать типовых ловушек при их использовании.

Давайте разбираться!

Мне не платят за то, чтобы понимать, как устроен найм. Я не должен об этом думать. Но процесс выше занимает недели, если не месяцы моей жизни. А я ценю это время - это самый дорогой ресурс. Я разработчик, и в этой статье назову главные ошибки компаний в найме кандидатов.

Недавно одна исследовательская организация обнаружила, что к 2035 году в Великобритании из-за ИИ может быть потеряно до трех миллионов низкоквалифицированных рабочих мест. В настоящее время циркулирует множество подобных исследований, утверждающих, что огромные пласты мирового рынка труда будут заменены ИИ, но все они, кажется, упускают нечто совершенно важное - влияние, которое окажет такое внедрение ИИ.

Данная публикация является переводом статьи Jeff-a Atwood-а почти 20-ти летней давности. Jeff Atwood, один из фаундеров StackOverFlow, написал эту статью как некоторое резюме того, как человечество боролось с проблемой O/R Impedance Mismatch.

Я частично принимаю участие в написании разных ORM решений, например, Spring Data JDBC / R2DBC, и скоро мы вместе с Amplicode проведем online событие (оно бесплатное) по Spring Data JDBC. Будем обсуждать Spring Data JDBC, что в ней хорошо а что в ней плохо. Какие trade-off-ы она имеет.

Я решил выпустить данный перевод с целью того, чтобы напомнить людям - silver bullet-а Spring Data JDBC не придумала. Она лишь заняла конкретную позицию по ряду вопросов, из чего следуют определённые ограничения и преимущества. Их мы и обсудим.

Данная публикация является переводом статьи Jeff-a Atwood-а почти 20-ти летней давности. Jeff Atwood, один из фаундеров StackOverFlow, написал эту статью как некоторое резюме того, как человечество боролось с проблемой O/R Impedance Mismatch.

Я частично принимаю участие в написании разных ORM решений, например, Spring Data JDBC / R2DBC, и скоро мы вместе с Amplicode проведем online событие (оно бесплатное) по Spring Data JDBC. Будем обсуждать Spring Data JDBC, что в ней хорошо а что в ней плохо. Какие trade-off-ы она имеет.

Я решил выпустить данный перевод с целью того, чтобы напомнить людям - silver bullet-а Spring Data JDBC не придумала. Она лишь заняла конкретную позицию по ряду вопросов, из чего следуют определённые ограничения и преимущества. Их мы и обсудим.

Рынок электроники в России до сих пор живёт на параллельном импорте: Минпромторг регулярно расширяет списки разрешённых позиций, а объём таких поставок оценивают в десятки миллиардов долларов в год.
На этом фоне у многих айтишников возникает соблазн «подзаработать на разнице» — возить SSD, видеокарты, ноутбуки из США/ЕС/ЕАЭС и перепродавать здесь, но в реальности между «купил дешевле — продал дороже» и живым бизнесом лежит таможня, налоги, правообладатели и куча операционного риска.

Секреты вашего Android‑приложения под надёжной охраной!

Узнайте, как превратить API‑ключи и токены в невидимые в репозитории и APK данные с помощью собственного Gradle‑плагина.

Я работаю DevOps-инженером в команде разработки продукта Колибри-АРМ, аналога Microsoft SCCM, покрывающего потребности в импортозамещении ПО для управления парком АРМ. В данной статье будет описан кейс решения задачи по обеспечению высокой доступности продукта – она будет по большей части описывать перенос непосредственно функциональности, и тут не будут рассматриваться такие аспекты как безопасность кластера и приложения внутри.

Массовые атаки – это конвейерные кампании, которые бьют по тысячам компаний одним махом. По нашим оценкам, за первые три квартала 2025 года каждая пятая успешная атака на организации была массовой, а одна кампания могла затрагивать от десятков до нескольких тысяч жертв. Для атакующих это идеальный бизнес: один сценарий, одна инфраструктура – и огромный охват, тогда как для компаний это лавина инцидентов, утечек и простоев, с которой уже не справиться силами «классического антивируса» и перегруженной SOC-команды.

Поддельные CAPTCHA, сгенерированный ИИ вредонос, отказ в обслуживании Citrix и прочие неприятные сюрпризы от хакеров.

Подготовили для вас подборку самых нашумевших массовых кибератак за первые три месяца.

В 2023–2024 почти каждый второй pet-проект с LLM выглядел как чатик: ты спрашиваешь — модель отвечает, иногда с RAG, иногда без. В 2025-м тренд сместился: на рынке всё чаще говорят про AI-агентов — системы, которые не просто болтают, а сами инициируют действия, ходят в API, планируют шаги и живут в продакшене как часть инфраструктуры.

В прошлых проектах я уже собирал Telegram-ботов: от простого «ресепшена» для малого бизнеса на aiogram 3.x до RAG-консультанта по железу «Кремний» на бесплатном стеке Groq + sentence-transformers. Логичный следующий шаг — научить бота не только отвечать в диалоге, но и самостоятельно выполнять задачи в фоне: следить за ценами на железо, мониторить статусы заказов или пинговать при аномалиях.

В этой статье разберём на практике минимальный AI-агент вокруг Telegram-бота: архитектуру, стек и рабочий код на Python. Получится небольшой, но честный «исполнитель задач», которого можно дорастить до чего-то полезного в проде.