Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Сфера IT развивалась семимильными шагами с 1990-ых годов. Разработка приложений и их поддержка не была на столь высоком уровне, но техническая сложность приложений была неоправданная высокая, что давало определенный барьер для попадания на профессии даже близкими к IT. Профессия разработчика была унифицирована и расплывчата на множество профессий. Именно поэтому компании в те годы были мотивированы обучать специалистов напрямую вышедших из ВУЗов с техническим образованием.

Но проходят годы и вот уже в 2000-ых годах появляются и закрепляются на рынке более простые в реализации технологии, системы расширяются и данный барьер попадания в профессию начинает пропадать. Данная система стажировки в компаниях начинает давать первый сбой. Cами технологии упрощались с технической точки зрения, но программы наполнялись все более непонятной логикой создания. Из-за упрощения разработки вход на рынок труда был довольно низок[2], мелким и среднем компаниям приходилось нанимать новых сотрудников из вышедших ВУЗов студентов, так как те были просто дешевле с точки зрения рынка.

 В это время появление множества новых бизнесов сопутствовало развитию IT сферы в экономическом секторе России. Но множество разработчиков просто обучаясь в компаниях профессиональным навыкам начинали уходить к конкурентам либо к более крупным компаниям на более высокие должности в короткий миг. Обучение специалистов становилось не выгодным занятием для компаний. Появлялось первое разделение «программиста» на несколько должностей таких как Data Engineer и DevOps Engineer.

Coolify это инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет удобно хостить бэкенд- и фронтенд- веб-приложения, базы данных и многие популярные open-source сервисы, вроде n8n.

И хотя начать пользоваться Coolify не так уж сложно, но как и везде, тут есть свои особенности. Поэтому мы и решили написать инструкцию. Однако в процессе стало понятно, что просто рассказать про работу с Coolify недостаточно. Потому что нужно показать и подготовительную работу — как правильно выбрать VPS, как купить домен, как настроить DNS и файрвол (firewall).

Поэтому мы решили первую часть нашей инструкции посвятить исключительно вопросам подготовки. Расскажем максимально подробно, чтобы разобраться мог даже человек, который впервые слышит про сервера и домены. А уже во второй части, которая выйдет чуть позже, мы непосредственно займемся самим Coolify — его установкой, настройкой и использованием.

Наличие всевозможных методологий по управлению проектами внедрения ERP-систем может запутать новичка [1-3]. Ведь проекты внедрения могут вестись согласно каскадной однопроходной модели или многопроходным, к которым относят итерационную и спиралевидные модели [4]. В первом случае говорят о применении PMBoK [1], во втором Agile направленных подходов [2], к примеру: Scrum, Kanban и др. Несмотря на информационный хайп и сложность внедрения корпоративных систем в подавляющем большинстве применяются каскадные способы имплементации. Поэтому понимание сути и особенностей применения PMBoK становится критичным.

Свод знаний по управлению проектами (PMBoK) дает базис понимания того, как управлять любым проектом, в том числе в области ИТ. Поэтому содержательная часть заполняется активностями и задачами, специфичными для корпоративных информационных систем [5]. Достаточно часто руководителями проектов внедрения информационных систем являются выходцы из функциональных консультантов. Последнее не исключает и обратную ситуацию, когда проектный менеджер есть лицо далекое от ERP-систем. Проходя через множество проектов имплементации, консультант обретает те необходимые знания, которые позволяют понять структуру и организацию проекта, однако дефициты в понимании проектного управления все равно могут остаться.

Основная цель статьи состоит в том, чтобы погрузить человека, вышедшего из среды функциональных консультантов ERP, в повестку управления проектами для обеспечения эффективного и качественного решения проектных задач. В рамках этой работы попытаемся ответить на все те критичные вопросы, которые часто остаются вне зоны охвата PMBoK. И начнем мы, пожалуй, с самого главного: кто есть и чем должен заниматься менеджер проекта со стороны подрядчика.

Shadow Data — данные, которые существуют вне поля зрения ИБ и compliance-команд. 

Хорошая новость в том, что такие теневые данные легко найти даже в очень крупной облачной инфраструктуре. В этой статье разберем, как сделать все без ручного перебора и буквально за час найти и геолоцировать данные.

Shadow Data — данные, которые существуют вне поля зрения ИБ и compliance-команд. 

Хорошая новость в том, что такие теневые данные легко найти даже в очень крупной облачной инфраструктуре. В этой статье разберем, как сделать все без ручного перебора и буквально за час найти и геолоцировать данные.

Привет, Хабр! На связи Владимир Туров, разработчик в Selectel. В рекомендациях одного маркетплейса мне попалось чудо китайской киберпанковой мысли — часы и по совместительству пиксельный дисплей Divoom Timegate. Мне понравился визуальный стиль и потенциальная возможность выводить любую информацию. У часов есть свое приложение с регистрацией, что навевает грустные мысли… Вдруг часы управляются исключительно через серверы производителя? 

Я купил девайс и немного разобрался в его интерфейсах. В этой статье проведу минимальный обзор устройства и расскажу про возможности API и локального управления на примере шуточной интеграции с Baldur’s Gate 3.

2025 год стал годом агентов — ИИ вышел за пределы чата и начал взаимодействовать с окружением, например, кодом или системами. Но действительно ли мы близки к созданию по-настоящему разумных агентов, или этого ещё предстоит ждать десятилетие? И главный вопрос: какую долю экономически полезной работы эти агенты могут выполнять?

Чтобы ответить на этот вопрос, сообщество стало оценивать не отдельные ответы модели, а её способность выполнять цепочки действий: искать информацию в базе знаний, вызывать внешние API, управлять файлами и брать на себя рутину пользователя в реальных рабочих сценариях. Для специалистов по тестированию и постобучению 2025 год фактически превратился в год сред обучения с подкреплением (RL‑сред) — виртуальных миров, где модели шаг за шагом собирают компьютеры, оформляют заказы, ведут переписку с клиентами и осваивают сложные многошаговые задачи.

Мы решили «нанять» девять моделей ИИ, чтобы они выполнили 150 заданий в одной из наших RL-сред, имитирующих реальный мир с API-инструментами, задачами и верификаторами.

Мир стремительно развивает цифру: сегодня за минуты удалённо можно сделать многое из того, для чего ещё пару лет назад нужно было идти в офис и сканировать бумажные справки. Теперь наравне с бумажными документами действуют электронные. Это удобно, быстро и надёжно.

ПСБ тоже решил идти по пути упрощения и внедрил Цифровой профиль Госуслуг в свои сервисы. В этой статье мы расскажем, какой потенциал увидели в этой интеграции, как она помогает упростить опыт клиентов и как банк может повысить доверие пользователей к цифровым услугам.

Осторожно, спойлеры! Не читайте, пока хотите решить задачу самостоятельно.

В этой челлендж-серии статей, начатой с прошлогоднего эвента, попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2025.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

Мы привыкли рассматривать ложь как этическую дилемму или социальный конструкт. Но если отбросить морализаторство и взглянуть на данные нейровизуализации и лонгитюдных исследований, картина меняется.

Я долго уклонялась от написания этой статьи. Чем больше я узнаю о больших языковых моделях (LLM), тем сложнее становится найти единую концепцию, которая бы по-настоящему отражала их суть. Но сегодня я увидела твит Андрея Карпати, призывающий людей думать о LLM как о симуляторах, а не о сущностях, и что-то щёлкнуло.

Итак, позвольте мне начать с упрощённого и интуитивно понятного объяснения того, как работают LLM. Затем мы рассмотрим те «строительные леса», которые превращают базовую модель в чат-бота для потребителя. И, наконец, мы разберёмся, почему Claude, Grok, Gemini и ChatGPT - это не «цифровые библиотеки» или «автозаполнение на стероидах», и исследуем, как ваши собственные запросы формируют то, что вы получаете в ответ.

В статье я сравниваю четыре реализации одного и того же сервиса поверх PostgreSQL:

1. Spring MVC + JDBC

2. Spring WebFlux + R2DBC

3. Ktor + JDBC

4. Go + pgx

Все сервисы крутятся в Docker с одинаковыми ресурсными лимитами и прогоняются через один и тот же JMeter-план. Для каждого стека я ищу максимальный RPS при соблюдении SLO по p99-латентности.

Я подробно разбираю:

- как устроен стенд (Docker-compose, Postgres, Prometheus, Grafana, JMeter);

- как реализованы сервисы и чем различаются модели конкурентности;

- методологию нагрузочного тестирования и расчёта RPS@p99≤SLA;

- как реально ведут себя блокирующий стек, реактивный стек и Go под честной нагрузкой.

По результатам внутренних тестов на проникновение, проведенных нашей командой для компаний из различных отраслей, в 79% случаев организации оказались незащищенными от атак потенциального злоумышленника. Эта цифра показывает, насколько уязвима может быть внутренняя инфраструктура компаний. Полагаться на абстрактные модели угроз в таких условиях — уже недостаточно. Ключ к построению эффективной защиты — понимание реальных векторов атак, которые используют злоумышленники прямо сейчас.

В этой статье мы расскажем о реальных векторах атак, которые сработали в уходящем году, разберем ключевые тренды, а также дадим прогноз на 2026 год и предложим рекомендации по усилению защиты.

Ранее я уже делился опытом, как мой приятель искал работу в Германии в 2025 году (см. статью [Личный опыт] Поиск работы в Германии в середине 2025). И вот теперь уже нашей компании самой пришлось искать Middle Data Engineer в команду на замену увольняющемуся сотруднику, что позволило мне взглянуть на процесс с другой стороны баррикад, так как я выполнял в этом найме роль основного технического эксперта. Как это выглядит со стороны работодателя, а также своими наблюдениями я хочу поделиться в данной статье.

Спойлер - от результата (кого в итоге мы наняли) я выпал в осадок %)

Совокупные расходы крупнейших технологических компаний на ИИ-инфраструктуру достигли максимума и в 2025 году составили до 60% от операционного денежного потока. 

За этой гонкой стоят триллионы долларов инвестиций, которые уже стали ключевым драйвером роста мировой экономики и фондового рынка. Но ряд факторов вызывает опасения, и возникает логичный вопрос — не очередной ли это финансовый пузырь, который лопнет и запустит очередной кризис.

Представьте, что ваша команда только что получила доступ к новейшей AI-модели или внедрила умный чат-бот. Коллеги в восторге от точности, скорости и функциональности инструмента. Но как понять, насколько он действительно хорош?

Стоит попытаться разобраться, и вы утонете в дебрях специальных терминов: F1-score, perplexity, BLEU, энтропия. Кажется, оценить качество искусственного интеллекта могут только учёные с дипломом в области data science. Но так ли это?

К счастью, нет. Есть и другой путь - прагматичный и понятный, основанный на здравом смысле и наблюдательности. Вы не обязаны разбираться в сложной математике, чтобы отличить полезный инструмент от сырой игрушки.

В этой статье мы разберем пять практических методов, которые позволят вам, как руководителю, разработчику или просто вдумчивому пользователю, провести аудит качества ИИ. Вы научитесь проверять его на логику, стабильность и практическую пользу, задавая правильные вопросы и наблюдая за поведением системы. 

Начнем проверять - без формул и страха. Приятного прочтения!

В R&D есть золотое правило: прежде чем что-то улучшить, надо это «что-то» измерить. В IT с этим просто — есть логи, метрики, A/B-тесты. В химии — спектрометры и хроматографы. Проблема начинается тогда, когда появляется задача в стиле объективного измерения запаха мужских трусов.

Нет, серьёзно. Это очень важный аспект, если вы разрабатываете средство для гигиены, влияющее на микробиом. Можно насоздавать красивые антибактериальные составы, от которых группа альфа-тестеров будет ходить как доктор Зойдберг и жаловаться на то, что они теперь странно пахнут. При этом, помимо недоброго взгляда тестеров неудачных итераций, есть ещё специальные E-nose, которые оценивают летучие компоненты человеческого пота. Финальным штрихом будут «тренированные сенсорные панели». Под этим термином и методологией скрывается методология и особые люди, которые знают, как правильно оценивать запах пота по образцам. Возможно, им просто нравится нюхать чужие футболки и трусы, но зато они делают это строго научно.

Мы в Гельтеке чаще фокусируемся на других вещах. Мы обычно ловим стабильность витамина С или, как вы помните, ужинаем интимными гелями на брудершафт. Но когда мы взялись за разработку геля для мужской интимной гигиены (того самого, который Артемий Лебедев назвал «х**гелем» и распродал нам весь склад), мы по традиции зарылись в научный поиск. И то, что мы нашли, оказалось гораздо серьёзнее, чем просто запах.

Поэтому сегодня буду рассказывать, зачем вообще мужику отдельное мыло для стратегически важных участков и о вещах, которые меня впечатлили:

1. Бритье — это зло. Не потому, что «не по-мужицки», а потому что наука говорит: у экстремальных грумеров (кто бреет всё) риск подхватить кожные ЗППП, вроде герпеса и ВПЧ, в 3,5―4 раза выше. Бритва создаёт эпидермальные микроразрывы — открытые ворота для вирусов, которые презерватив не закрывает.

2. Солодка — это не просто «травка». Это молекулярное оружие. Мы нашли исследования, где глицирризиновая кислота (из солодки) подавляет раковые белки ВПЧ E6 и E7 на 88 и 82% и восстанавливает главный белок-супрессор опухолей p53 на 516%. А ещё она необратимо инактивирует герпес при контакте.

3. Мужчины и женщины — разные. По крайней мере, в паховой области. У женщин там кислая среда (pH ~4,5―6,3), у мужчин — нейтральная (pH 6,0―7,5). И когда вы моетесь обычным щелочным мылом (pH ~10) или воруете у жены её кислый гель, вы устраиваете своей микрофлоре химическую войну.

Реализация системы процедурной генерации текстур, направленной на создание динамических и гибких анимаций для отображения 2D-эмоций персонажей

В этой статье — компактный DIY-проект на стыке 3D-печати, механики и минимальной электроники: шариковая машинка, упакованная в прозрачную ёлочную игрушку. Автор показывает сборку по шагам: печать деталей, мотор + шестерни, пайка питания, аккуратное сверление сферы и сборка «внутренностей» так, чтобы механизм стабильно работал в замкнутом объёме. По ходу — практические нюансы (вплоть до направления вращения мотора) и честный результат: работает, медитативно, но шумно.

Если попробовать выбрать наиболее технологичный и, в то же время, интересный, а также существенно повлиявший на историю цивилизации способ сохранения информации, то, среди таковых, несомненно, особняком будет стоять магнитная запись на проволоку! 

Появившись достаточно давно, она положила начало целым направлениям в науке и технике и, любопытным следствиям из этого, которые сулят интересные перспективы!