Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Представьте двух людей, которые в 2024 году собрали новые ПК: один на Intel с сокетом LGA1851, другой на AMD AM5. К 2027 году владелец AMD сможет просто установить новый процессор на Zen 6. Владельцу Intel придется менять не только процессор, но и материнскую плату: его LGA1851 к тому времени устареет дважды, сначала уступив место LGA1954 для Nova Lake в 2026 году, а затем и следующему сокету. Разница между этими сценариями начинается с одной, на первый взгляд скучной детали — сокета.

В статье расскажем, как Intel и AMD пришли к диаметрально разным подходам. А потом обсудим, что лучше для потребителя: апгрейд процессора без смены материнской платы или оптимизация под каждое новое поколение процессоров.

Всем привет! Я работаю в Сбере, в кластере Digital Sales & AI. Последние пару лет у нас, как и у всех, в фокусе работа с искусственным интеллектом. В прошлом году мы внедрили в СберБизнес Giga‑ассистента — ИИ‑помощника на базе GigaChat.

Людям, профессионально занятым в сфере финтеха, работа с ИИ уже не кажется чем‑то новым. Более того, каждая компания строит если не наполеоновские, то вполне серьёзные планы, как применение ИИ поможет увеличить продажи, нарастить количество сервисов и их возможности, а также, чего греха таить, сократить издержки на ФОТ. В это же время по другую сторону находятся те, кто за предоставляемые услуги и сервисы должны платить. Ровно те, кто при приветствии чат‑бота в чате поддержки начинают требовать оператора. Кажется, с одной стороны мы видим готовность и намерение компаний и рынка, а с другой стороны — довольно сильное неприятие потребителя. И с этим что‑то фундаментально не так.

В этой статье я попробую поднять ряд проблем, визуализировать их решение существующими инструментами, местами пофантазировать, попробовать спрогнозировать развитие этих технологий, а также ответить на вопрос пользователей, зачем им это нужно.

Есть момент, когда компания внезапно понимает: «мы уже не стартап на коленке, у нас продукт, клиенты, релизы, ответственность - и, кажется, пора взрослеть». Вот примерно там и появляется РБПО - разработка безопасного программного обеспечения.

В выпуске CrossCheck говорят: РБПО - не «для галочки» и не «для регулятора». Это про то, чтобы выжить в реальности, где код растёт, команды меняются, а рынок всё чаще спрашивает: «а вы вообще понимаете, из чего и как собраны ваши решения?».

Всем привет! На связи Ульяна Айкович и Даниил Гурин — исследователи «БКС Мир инвестиций». Сегодня мы хотим поделиться результатами нашего небольшого, но довольно смелого эксперимента — попытки предсказать конверсию в прохождение опросов.

Каждый исследователь знает, как трудно удержать внимание респондентов. Особенно в опросах. Один лишний вопрос, одна лишняя картинка в анкете или лишняя минута времени для заполнения опроса — и человек закрывает вкладку. А ведь каждый ответ на вес золота. Поэтому мы решили разобраться: что именно определяет, дойдет ли человек до конца опроса или бросит его на полпути? Можем ли мы заранее это предсказать?

В статье более подробно рассказали о первой итерации нашего эксперимента!

В услугах и консалтинге основная часть себестоимости — это человеко‑часы, но управленческий учет чаще всего видит только деньги, а не время. В результате часть проектов годами живет в статусе «крупный и любимый клиент», хотя фактически сжигает в полтора–два раза больше часов, чем заложено в цену. Ниже — как приземлить эту проблему на простой таймшит: связать «время → затраты → рентабельность», посчитать реальную стоимость часа и выявить проекты, которые держатся «в плюсе» только на бумаге.

Компания может показывать прибыль по итогам периода и одновременно сливать маржу на части проектов. Управленческий учет на уровне «вся компания» не отвечает на вопрос, какие конкретно клиенты и задачи выносят команду и бюджет. Таймшит — самый простой способ опустить учет до уровня человеко‑часов и увидеть реальную экономику проектов без тяжелых внедрений.

С вами Айгуль Шадрина, налоговый консультант и генеральный директор S4 Consulting. Этот путь мы проходили еще в 2019 году, когда по отчетности все выглядело нормально, а по ощущениям команда постоянно тащила на себе несколько «черных дыр» из клиентских проектов. Недавно один из клиентов пришел с теми же вопросами — и в этой статье по шагам разобран наш опыт: как мы внедряли таймшиты, что именно начали считать и какие решения приняли, когда увидели честные цифры по часам и марже.

Купил отреставрированную советскую радиолу — чтобы… наконец-то обзавестись умным домом. Реставраторы встроили туда Алису и «гитарный вход».

Но Алиса молчала, пока радиола выключена, а «гитарный» вход оказался 3,5 мм — под наушники.

Пришлось брать паяльник, вскрывать корпус, искать донора для динамика… И в итоге получил то, что хотел: Алиса говорит, гитара звучит — как положено. Подробности читайте в статье.

10 новых российских продуктов для быстрого доступа к информации о кэшбеках на своих картах, создания GEO-оптимизированного контента, создания тренажеров, ИИ-тьюторов и форм автопроверки заданий и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

Билл Гейтс и Стив Джобс. Стив Джобс и Билл Гейтс. Два гения, построивших миллиардные корпорации, чьи изобретения изменили историю человечества. Те, кто помоложе, помнят их вдвоем по породившей множество мемов конференции AllThingsD 2007 года. Однако это был первый — и, как оказалось, последний — раз, когда Гейтс и Джобс встретились в таком тесном и одновременном открытом формате за много лет. А что этому предшествовало? Десятилетия интриг, дружбы и вражды, судов и плагиата — в год 50-летия обеих корпораций и 15-летия смерти Джобса вспоминаем эти страницы истории.

С 1 марта 2026 года в России вступят в силу новые правила, запрещающие онлайн-сервисам автоматически списывать деньги за подписки. Что действительно меняется в законе, какие штрафы и как теперь работать бизнесу по подписке, чтобы сохранить выручку — расскажу в этой статье.

Две недели назад я рассказывал про AI-анализатор договоров на YandexGPT. Система находила риски, но были проблемы: ложные срабатывания и пропуски. Добавил Claude как второй LLM-провайдер и написал 25 текстовых детекторов, которые проверяют математику за нейросетью. На том же договоре поставки Claude нашёл 27 рисков против 11 у YandexGPT. В статье — архитектура двухслойной валидации, сравнение моделей и экономика для бизнеса.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Шафоростов, и я тот самый зумер-айтишник на заводе. Конечно, айтишник — понятие многогранное. Тут трудятся и разработчики, и сисадмины, и тестировщики, а конкретно моя должность связана с сопровождением проектов: компания выпускает решение, а я и мои коллеги поддерживаем его дальнейшую жизнь. 

С 2024 года я ведущий специалист в отделе сопровождения систем управления производством НТМК в компании «ЕвразТехника ИС». В этой статье расскажу о том, как прошёл мой первый год в промышленной разработке, чем я занимался, чему учился. А ещё, когда работаешь на заводе для конечных пользователей, то есть своих коллег, начинаешь повсюду видеть места, где можно прикрутить какое-нибудь решение и улучшить жизнь всем. Так я взял на себя проекты и по своей личной инициативе. Про них тоже расскажу. В общем, если интересно, как выглядят будни разработчика в промышленности, заглядывайте под кат!

Взгляд CPO на дистрибуцию B2B-IT-продуктов и опыт построения SaaS-экосистемы

В статье обсуждается гипотеза о том, что часть B2B-продуктов можно быстрее и дешевле выводить на рынок, если вынести повторяющийся back-office слой (доступы, аудит, биллинг, административный UI) в общую SaaS-платформу, оставив backend и данные у вендоров.

Модель не универсальна, предполагает осознанный vendor lock-in и требует жёстких правил экосистемы. Текст — приглашение к обсуждению применимости такого подхода, а не утверждение, что он подходит всем.

За последние годы разработчики в распределённых системах почти решили инфраструктурные проблемы: масштабирование, деплой, отказоустойчивость. Ценой этого прогресса стал экспоненциальный рост сложности бизнес-логики, которая всё чаще выражается не в коде, а в порядке сервисных вызовов.

Современные команды научились разбивать монолиты на микросервисы, оркестрировать их в Kubernetes и наблюдать через распределённые трассировки. Инфраструктура стала управляемой, но сама бизнес-логика — нет. И чем больше сервисов создаётся, тем сложнее сохранять целостность данных, порядок действий и предсказуемость поведения.

Типичный сценарий: бизнес приходит с задачей "Если в корзине три товара категории "Электроника", положи в подарок чехол, но только если регион доставки не "Дальний Восток". Звучит как if-else на пять строк. Но в распределённой системе это превращается в такой себе квест: BasketService синхронно обращается к Catalog, затем к Warehouse, затем к GeoService. Где-то посередине случается таймаут, где-то - сетевой сбой, и в коде начинают появляться саги, компенсации и ретраи.

В результате бизнес-логика перестаёт быть просто кодом. Она превращается в топологию вызовов: тонкий слой условий, размазанный по HTTP-клиентам и контроллерам. И чем сложнее система, тем страшнее становится трогать эти цепочки.

Я приглашаю сегодня взглянуть на проблему под другим углом. Что если пересмотреть не инструменты, а саму парадигму управления состоянием?

Один из самых ярких споров нашего времени — что лучше: iOS или Android? И с той, и с другой стороны есть представители, готовые с пеной у рта доказывать, что их выбор лучше. Одни обвиняют других в том, что у них нет денег, другие доказывают, что их выбор лучше технически.

Пользователи Android в этом споре чаще всего начинают оперировать фактами, характеристиками, доказывать, что их POCO X6 Ultra (я только что выдумал этот телефон) лучше последнего iPhone 17 Pro Max, а стоит в два раза дешевле. Но для типичного фаната яблочной продукции это вообще не аргумент, он мыслит другими категориями.

У многих есть старые гаджеты которыми уже сложно пользоваться из‑за их возраста, но они до сих пор работают, причём выкинуть их жалко, а дорого уже не продать. У меня так валялся планшет Amazon Fire HD 6 (Ariel), он 2014 года. На досках объявлений такой стоит около тысячи рублей — ищется по фразе «amazon fire планшет».

Как‑то раз я увидел в магазине фоторамку и сразу же подумал про этот старый планшет. Но конечно, самое простое было просто купить готовую фоторамку. Или попробовать без всякой перепрошивки воспользоваться Fire Toolbox чтобы получить расширенный контроль над системой. Но FireOS заточена под amazon, а для меня это не актуально.

А ещё мне было интересно не только увеличение скорости от чистого Android вместо FireOS, но и сам процесс перепрошивки, потому что раньше были времена, когда я активно менял прошивки (ROMs) на своем основном телефоне, экспериментировал с ядрами и модами.

Конечно, рационально — это глупость. Но если вы любите ломать железо — вам сюда. И мне снова захотелось пройти этот квест от получения полного доступа через уязвимость до установки чистого Android.

Каждый Qt-разработчик начинает знакомство с фреймворком с магической строчки qDebug() << "Hello World". Но задумывались ли вы, что происходит внутри этого вызова? Как Qt обрабатывает логи, какие есть ограничения, и главное — как это можно расширить под свои нужды?

В этой статье я разберу внутреннее устройство системы логирования Qt, покажу её сильные и слабые стороны, а затем представлю свою библиотеку QtLogger — надстройку, которая превращает базовый механизм в полноценную систему логирования корпоративного уровня.

Революция свершилась: для большинства музыка, созданная ИИ, уже неотличима от "живой". ИИ-артисты подписывают контракты, NARAS (организаторы "Грэмми") не против использования ИИ, а лидеры рынка — Suno/Udio — играют по правилам больших дядей. Наверное, можно закончить споры, но нет: одни настаивают на "отсутствии души", другие — на ложном векторе развития музыкального ИИ. Мне кажется, есть способ прояснить ситуацию, обратившись к самой природе музыки.

2026 год. Нейросети – теперь рабочий инструмент, который есть почти у каждого.

Но в этом и проблема: их стало так много, что глаза разбегаются. Только собрался освоить один сервис – тут же выходит другой, который обещает быть лучше, быстрее и дешевле. Как не утонуть в этом потоке и выбрать то, что действительно работает?

Мы решили помочь и протестировали 25 нейросетей для самых разных задач: от генерации текста и видео до создания музыки и презентаций. В этом обзоре вы найдёте не только известных гигантов вроде ChatGPT 5.2 или Gemini 3, но и другие решения: ChatPDF для документов, SlidesAI для слайдов, Suno для музыки и отечественный “Кандинский” для изображений.

Если вы устали от поиска “той самой нейросети” – эта статья станет вашей картой сокровищ.

Пришло время поговорить о главной функции сборщика мусора в CPython. В предыдущих частях (1, 2, 3) мы говорили о поколениях, инкрементальной и полной сборке мусора — но все они в итоге вызывают главную функцию, которая и реализует основной алгоритм циклического сборщика мусора — находит и разрывает циклы у объектов, которые уже вышли из использования.

В первой статье на тему устройства сборщика мусора я написал, что история началась, когда я попробовал исправить ошибку в CPython. И вот, в четвёртой статье, я наконец‑то добрался до функции, в которой была ошибка.

Если вам интересно, давайте посмотрим, как работает «сердце» сборщика мусора.

Начиная писать данную статью, меня не покидало ощущение, что я открываю “Ящик пандоры”. Холивар. Так как ну кто признается, что он плохой проектный менеджер? Кто скажет - я плохо управляю проектами? Ну я же… (дальше сами подставьте необходимый спич:))

Тем не менее, в рамках цикла статей по управлению рисками в GameDev данную область просто необходимо рассмотреть.

Четкое понимание целей, целевого состояния проекта, продукта, позволяет лучше понять присущие риски. Эффективное управление игровым проектом и присущими рисками, дает конкурентное преимущество тому, кто знает, как управлять и эффективно этим пользуется.

Мы все часто слышали: “Нужно задержаться”, “Нужно выйти в субботу”, “Вся команда пашет, а ты домой собрался”, “У нас дедлайн, нужно сделать и все”, “It is the Crunch time, baby!” и т.д. в подобном ключе. Я сам, бывало, работал и по выходным, и до утра. Иногда это было дико интересно, а иногда у тебя был просто выбор - либо поработать как просят, либо уволиться.

Давайте разберемся, почему так происходит?