Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Поехали.

Вообще говоря, я всегда делал бэкенд исключительно на PHP. Я считаю его отличным языком для бэкенда, вернее не только для бэкенда, а отличным языком. Некоторые не любят PHP за малый порог вхождения. Типа через этот малый порог вхождения входит очень много непрограммистов, которые потом пишут говнокод. Но я придерживаюсь мнения, что PHP никак не виноват в этом. Скорее наоборот. На PHP логика просыпается даже у тех, кто кроме говнокода ничего написать не может. Поэтому в любом случае это отличный язык программирования, который каждый год хоронят, но никак похоронить не могут. И в 2026 году он живее всех живых и показывает отличные результаты.

Вторым в списке для сравнения я решил поставить Дарт. Дело в том, что самое узкое место применения Дарта — это как раз-таки применение на серверах. Потому что в мобильной разработке он уже как стандарт, веб, фронтенд мало-мальцевски он тоже подтягивает. Но вот на серверах пока что его используют очень мало. Одна из причин на то, что его мало используют на серверах, — это отсутствие библиотек, таких как, например, есть у PHP. Но, тем не менее, это совсем не значит, а тем более сейчас в эпоху LLM, это совсем не значит, что Дарт негоден на серверах. Как покажет сравнение, он очень-таки годен.

Третий кандидат для сравнения — это C++. Это его фреймворк Drogon, который в каком-то там 2014 или 2015 годах взлетел как самый быстрый фреймворк для серверов на бэкенде по скорости. Если честно, я ни разу не писал бэкенд на C++, поэтому это была первая попытка. Просто хотелось посмотреть, как C++ уничтожит двух других оппонентов со своей 100x производительностью.

Разбираю шесть нейросетей для сокращения текста, чем они полезны редактору, как проверять то, что оставила LLM и почему пару вычеркнутых строк иногда лучше вернуть.

По нормам Минздрава, на прием терапевта отведено 15 минут. За это время врачу нужно успеть выслушать жалобы, поднять историю болезни, изучить анамнез, осмотреть пациента и зафиксировать результат так, чтобы его сразу понял следующий специалист. 

Чтобы это стало возможным, под капотом клиники работают десятки согласованных ИТ-процессов. И любая мелочь вроде дублированной записи или сбоя синхронизации расписания может превратиться в очередь, срыв приема и поток раздраженных пациентов (привет, 90-е). 

В этой статье разбираем цифровой маршрут пациента от онлайн-записи до телемедицинской консультации: как устроен master расписания, что защищает от двойного бронирования, как работает электронная очередь и каким образом ИИ помогает врачу за отведенные минуты принять решение, от которого зависит здоровье пациента. 

Тема биологических вычислений и двоичной логики очень широка и уже не раз рассматривалась на Хабре. Хочу заострить внимание на цифровой природе охотничьего механизма у венериной мухоловки — эту тему, как минимум, дважды рассматривали на Хабре. Первая статья от уважаемого @Seleditor «Смертельно эффективная ловушка: как венерина мухоловка запоминает, что она поймала добычу» вышла в октябре 2020, а «Ужасная тюрьма 2: как щекотать мухоловку и не быть съеденным» от уважаемого @Dmytro_Kikot — в июле того же года. Также не раз на Хабре затрагивалась цифровая природа нейронов — например, в статьях «Как я нейроны паял» от уважаемого @DIZZYLEO «Моделируем электрическую активность нейронов» от уважаемого @esir_pavel и фундаментальный перевод «В коре вашего мозга 17 млрд компьютеров» от уважаемого Анатолия Ализара @m1rko

В этой статье я в широком смысле попробую рассмотреть успешные попытки программирования цифровой логики на материале бактерий и вирусов, какой субстрат для этого существует, а также что представляют собой биохимические логические вентили и транзисторы.

Kubernetes дал платформенным командам единообразный способ развёртывать, масштабировать и эксплуатировать контейнеризированные приложения. Теперь многим из них приходится поддерживать и ИИ-нагрузки.

Переход уже начался. По данным CNCF 2025 Annual Cloud Native Survey, 66% организаций, которые размещают генеративные ИИ-модели, используют Kubernetes для части или всех инференс-нагрузок. Однако ежедневно развёртывают ИИ-модели лишь 7% организаций. Этот разрыв показывает разницу между запуском ИИ-нагрузок в Kubernetes и платформой, которая готова непрерывно эксплуатировать ИИ в production.

Проблема заметна и внутри платформенных команд. Исследование 2025 State of AI in Platform Engineering2 показало, что 35% таких команд всё ещё не оркестрируют ИИ-нагрузки. Это говорит о разрыве между внедрением ИИ и зрелостью операционных платформ, необходимых для его масштабной поддержки.

ИИ не требует от платформенных команд отказываться от Cloud Native-практик. Kubernetes, GitOps, observability, автоматизация и самообслуживание по-прежнему составляют ценный фундамент. Однако ИИ предъявляет дополнительные требования к вычислительным ресурсам, планированию, доставке моделей и эксплуатации.

Команда VK Cloud перевела статью о том, что должно измениться, чтобы Kubernetes-платформа была готова к эксплуатации ИИ-нагрузок.

Заметили, как за последние годы произошла инфляция книг про успешный успех? Все эти «Принципы», «Магия утра», «Атомные привычки», «От нуля к единице» и прочие. Они и раньше‑то работали плохо, а сейчас вызывают какое‑то отторжение. Что же случилось?

Процесс VM везде один, но дьявол в деталях. Где в АСУ ТП нельзя просто запустить сканер, какие сетевые уязвимости встречаются чаще всего, почему полмиллиона камер и роутеров с дефолтным паролем однажды положили половину интернета, что такое prompt injection в ML-системах и где прячутся уязвимости на уровне прошивок и процессоров (Spectre, BadUSB). Обзор специфики разных сред (перезалив)

Меня зовут Никита Мохов. Я отвечаю за цифровое развитие закупок, документооборот и ещё десяток процессов в Цифровом СИБУРе – начиная с закупок и до того, как сотрудники получают ключи в нашем санатории. Сегодня – только про закупки. И про Колю.

Коля – это ИИ-агент. История про него началась не с алгоритмов, а с одного простого наблюдения: наш процесс держался не на регламенте, а на закупщике, который каждый раз молча доделывал за рынок его работу.

4 сентября 2026 года Генеральная Ассамблея ООН приняла резолюцию «Correct the Map». 164 страны проголосовали за отказ от привычной проекции Меркатора в пользу Equal Earth — проекции, которая точнее передает реальное соотношение площадей континентов. Против выступили только США, еще шесть стран воздержались. Инициативу почти два года продвигал Африканский союз — на картах Меркатора Африка визуально выглядит примерно как Гренландия, хотя на самом деле она больше ее примерно в 14 раз.

Equal Earth — хороший повод, чтобы собрать в одном месте сервисы, где можно самому покрутить разные карты — географические, исторические, статистические — и сравнить их между собой для более полной картины мира.

Разбираю, как мы заменили классические SMM-отчёты в таблицах на дашборд, который клиент открывает по ссылке без логина — и как это устроено внутри: связка Google Таблицы и скрипта, отдающего данные наружу.

В кризис ИТ-директор не может менять процессы и внедрять автоматизацию наугад: риск потратить бюджет впустую слишком велик. Когда в планах оптимизация сервисных процессов, обычно нужен бюджет на новое решение, например ESM-платформу. При защите бюджета финдир спросит про пользу и окупаемость, и цифра эффекта должна быть проверяемой.

Дальше в статье — методика расчета эффекта: сколько времени и денег экономит автоматизация сервисных процессов. ROI и срок окупаемости эта методика не считает: они складываются из эффекта и стоимости внедрения, а стоимость внедрения ИТ-директор получает отдельно, от вендора, на этапе коммерческого предложения. Эффект — числитель в формуле окупаемости, и в статье разберём именно его.

Привет, Хаброжители! Принятие качественных решений — это фундамент разработки программного обеспечения, а стратегия — способ регулярно и систематически принимать такие решения. Уилл Ларсон утверждает, что инженерная стратегия существует в компании, но просто не работает.

Опираясь на свой опыт технического директора и лидера в Stripe, Uber и Calm, автор предлагает инженерам уровня staff +, тимлидам, архитекторам и руководителям ИТ-подразделений разработать осознанную стратегию в условиях технической и организационной сложности.

Модель эмбеддингов читает только первые несколько сотен токенов документа, а остальное молча отбрасывает. Теперь Manticore Search сам разбивает длинные документы при INSERT: добавьте chunk_strategy к векторному столбцу и выберите одну из пяти стратегий. Без конвейера загрузки и библиотек для разбиения текста. На нашей документации recall@5 для текста за пределами окна модели вырос с 55% до 83%.

Однажды утром вы читаете новость: новая GPT Astra за ночь решила одну из фундаментальных математических задач человечества. И тут приходит гениальная мысль: раз LLM настолько умна, почему бы ей не поработать за покерным столом на ваше благо?

Звучит как план? Да. Как очень плохой план.

Всем привет, давайте представим ситуацию, у вас есть зоопарк из сервисов и сторонних интеграцией, и вот как-то раз, ваша складская система написанная на 1С присылает к вам на ручку запрос с информацией по товару и дальше все начинает идти не по плану, и ожидаемое действие не произошло, ваш сервис что-то сделал, но вот что именно вы не знаете под валом таких же запросов, а отловить нужный запрос никак не получается. Если ситуация знакома, то решение вам отзовется в сердечке. Мы столкнулись с таким кейсом на проекте заказчика. Чтобы отдебажить весь путь события, пришлось потратить немало времени на поиск всех вызываемых зависимостей и определить момент, в котором всё пошло не так. Повторять такой сценарий не хотелось, поэтому мы решили повысить наблюдаемость за сервисами заказчика с помощью сквозного логирования. Повторение подобного кейса мы не захотели пережить и решили повысить наблюдаемость за нашими сервисами с помощью сквозного логирования.

Как правило, скрытые каналы используются для совершения атак на систему – для утечки информации или, в более редких случаях, для передачи команд внедренному агенту. Но есть и другое применение: скрытые каналы можно использовать для защиты. Конкретно — для аутентификации сообщений в сетях, где на дополнительные байты в сетевых пакетах нет места.

На связи Анна Астахова, директор по развитию ИТ-интегратора «Белый код». В компаниях с развитой сетью партнеров топ-менеджерам нужны оперативные данные. А отчеты в Excel тормозят работу. Сегодня рассказываю, как можно организовать и настроить единое хранилище данных на примере бренда TECNO. 

Пятая часть про локальный ассистент для созвонов. В первой части я написал: ничего не уходит в облако. Облако появилось на второй день проекта, потому что большая модель одним чтением стенограммы находила то, чего локальная не видела. Что уходит с машины при каждом из пяти тумблеров и в каком объёме, почему остался Opus, как каждая третья ревизия не доезжала из-за усилия, а не размера промпта, и где сегодня проходит граница между локальным и облачным.

"Замощение" — одна из интересных головоломок игры Puzzle Hunt Мельбурнского университета 2005 года. Эта игра представляет собой ежегодный квест, цель которого — первыми обнаружить "сокровища", спрятанные где-то на территории кампуса. Задания игры не содержат инструкций. Вместо этого участникам дается сюжет, который постепенно развивается, и в который встраиваются головоломки. Цель игроков: с учетом сопутствующей информации разобраться, как решать головоломку, а затем каким-то образом получить из решения слово или фразу, которые являются ответом на задание.

А вы тоже организуете общение между микросервисами по HTTP/1.1 + JSON? Так вот, адекватные люди на хайлоаде давно так не делают.

Как это выглядит в классическом REST: какой-нибудь сервис заказов стучится в сервис оплаты и отдаёт JSON-файлик: {"user_id": 123, "amount": 1000}. Принимающий сервис этот текст читает, парсит, валидирует, переводит в машинный код...

JSON сделан для людей. Человеку удобно читать JSON, потому что это текст. Но серверу для обработки текста приходится тратить драгоценные такты процессора на поиск и разбиение. Ещё классический HTTP тащит за собой гигантские заголовки с метаданными. Часто они весят больше, чем сама полезная нагрузка. Ещё если вы передаете число 123456789, в JSON оно займёт 9 байт (по байту на символ), а в бинарном виде — всего 4 байта.

Гугл ещё в 90-х это посчитал. Они со своими масштабами столкнулись с проблемами за 10 лет до того, как с ними столкнулся весь остальной мир. Для DNS-а в Гугле сделали внутреннюю систему Borg-NS. Они пытались сделать предка gRPC, чтобы решить две фундаментальные проблемы. Во-первых, зоопарк технологий. Когда у тебя тысячи микросервисов — одни на Java, другие на C++, третьи на Python, четвёртые на Go (ладно, этих тогда точно не было) — им нужен единый язык общения. Нужно было запилить стандарт: описали спецификацию интерфейса в одном независимом стиле — и система сама сгенерировала готовый сетевой код для всех нужных языков.

А во-вторых — это как раз производительность обмена.

Поэтому сейчас используется gRPC. И вот когда началась какая-то там по счёту волна санкций, внезапно выяснилось, что в России нет поддержки серверов gRPC.