Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Хочу поделиться идеей, как сделать признание в любви особенным, запоминающимся и искренним, не прибегая к классическим цветам или банальным текстам в телеграме/вацапе на миллиард строк. Я расскажу про интерактивный веб-сайтик, который можно создать своими руками, чтобы передать свои чувства. Это не просто слова, а целая история, которая разворачивается на экране, погружая человека в атмосферу тепла и эмоций. Код, который я приложил, пример такого проекта, и сейчас я объясню, как он работает и почему это может стать идеальным способом признаться в любви.

Просмотреть

Greengage DB — это массивно-параллельная реляционная СУБД на базе Greenplum OSS, которая подходит для хранения и обработки данных. Позволяет выполнять сложные аналитические запросы над большими объёмами данных, предоставляя к ним гетерогенный доступ за счёт различного рода коннекторов и средств интеграции.

Но помимо функциональных возможностей, есть и ряд других необходимых вещей, таких как мониторинг, аудит, резервирование и пр. Они требуются для обеспечения полноценной и надёжной работы системы, особенно если речь идёт о промышленной эксплуатации. В рамках данной статьи как раз хочется обсудить подход к резервированию кластера Greengage: какие тут есть возможности, каковы подводные камни и многое другое.

Читать далее

Kubernetes является мощным инструментом для оркестрации контейнеризированных приложений. Построение инфраструктурной платформы на основе K8s является очень нетривиальной задачей, и в этой статье мы рассмотрим основные вопросы и проблемы, возникающие при разработке архитектуры платформы.

Читать далее

Привет, Хабр! В этой статье я расскажу о возможностях API Magic Eden - одного из крупнейших NFT-маркетплейсов на Solana, и покажу, как с его помощью можно создавать интересные проекты.

Читать далее

Сидел я с ними в одном офисе и своими глазами видел, как старший разработчик забирал все сложные и интересные задачи себе, хотя по идее должен был обучать новичка. У этого «младшего» был такой же опыт, просто в других компаниях.

Читать далее

Гиперконвергентная инфраструктура (HCI) зарекомендовала себя как надежный и эффективный способ построения современных IT‑систем. Однако вокруг гиперконвергенции до сих пор существует множество мифов. И несмотря на очевидные преимущества этого архитектурного подхода, многие компании по‑прежнему с осторожностью относятся к его внедрению. Давайте разберем страхи, которые мешают ИТ‑руководителям перейти на гиперконвергентный подход, и проанализируем, насколько они соответствуют действительности.

Сегодня рассмотрим вопросы, касающиеся ТСО (или совокупной стоимости владений).

Читать далее

В рамках проекта продвижения открытого исходного кода в России я подготовил open-source Telegram-бота, реализующего базовую бизнес-логику — и выложил его в открытый доступ под лицензией MIT. Проект ориентирован на предпринимателей, технических специалистов и разработчиков, которым необходимо быстрое, автономное и прозрачное решение.

Почему для меня это важно

В условиях изменений в законодательстве (в частности, вступающий в силу с 1 июля 2025 года запрет на хранение персональных данных россиян на зарубежных серверах) актуальность локальных решений существенно возрастает.

Этот бот не использует сторонние облачные платформы и может быть развернут на обычном локальном ПК с самой распространённой Windows 10 x64 — например, на ноутбуке, постоянно подключённом к сети (даже самый простой конфиг справится).

Читать далее

В последнее время тема собеседований, особенно на Хабре, стала очень актуальна. В каждой статье кандидаты жалуются, что стало много собеседований и советуют друг другу ИИ‑инструменты, которые помогут сломать эту стену. С другой стороны, компаниям не нравится, что просто обычного разработчика средней квалификации уже сложно найти и надо потратить много времени на это.

Совсем недавно появилась статья: «Читерство в законе. Как пройти собеседование и устроиться на работу в дивном новом мире». Если коротко, то в ней говорится о том, что для того, чтобы устроится на работу необходимо специально тренироваться для прохождения собеседований. Все друг друга обманывают (как HR со стороны компании, так и сам кандидат).

И с этим сложно не согласится. Мне иногда приходится иметь дело с наймом. И что я вижу на собеседовании? Или что я проверяю на собеседовании? Правильно: умение проходить собеседования, а не навыки и опыт работы. А ведь не должно быть так!

Читать далее

Привет, Хабр. Меня зовут Антон, я работаю в группе нагрузочного тестирования ЮMoney и занимаюсь исследованием производительности. В статье расскажу про xk6-browser — что у нас было до него, какие у этого решения преимущества и метрики.

Читать далее

В первой части статьи с помощью инструмента Jmix AI Assistant начато создание системы для проведения онлайн курсов.

Были сгенерированы сценарии использования (use cases), разработана UML-диаграмма в формате PlantUML для этих use cases, разработана доменная модель для системы и ее реализация на JMIX. Далее все классы разбиты по пакетам.

Продолжим эксперименты по разработке кода с помощью Jmix AI Assistant, включая следующие:

- Генерация класса, заполняющего доменную модель тестовыми данными

- Генерация REST API для модели домена, включая создание контроллеров и REST сервисов

- Генерация пользовательского интерфейса

Читать далее

START — опенсорсная LLM для точных вычислений и проверки кода. В START решены две главные проблемы большинства обычных моделей: галлюцинации и ошибки в многоэтапных расчетах. В статье разберемся, зачем и как именно эти проблемы решены.

Читать далее

Нам нужны новые системы безопасности, учитывающие их странности

Люди регулярно ошибаются — это часть нашей повседневной жизни. Мы можем допустить промах как в новых, так и в привычных действиях. Одни из них несущественны, другие — фатальны. Они способны подорвать доверие окружающих, испортить репутацию на работе или даже стать вопросом жизни и смерти.

За тысячелетия человечество создало множество механизмов, минимизирующих типичные промахи. В казино, например, часто меняют крупье, поскольку монотонность увеличивает вероятность сбоев. В больницах пациенты перед операциями получают пометки на теле, чтобы врачи не перепутали часть тела, и проводят проверку инструментов, чтобы ничего не осталось внутри. Мы научились справляться с человеческим фактором — от корректуры текстов и двойной бухгалтерии до апелляций в судах.

Теперь в обществе активно внедряется новый тип участника процессов — искусственный интеллект (ИИ). Системы, вроде больших языковых моделей (LLMs), решают когнитивные задачи, которые ранее были доступны только людям. Но и они не безупречны. Порой их «советы» — как есть камни или добавлять клей в пиццу — вызывают недоумение. Однако важен не сам факт наличия сбоев, а природа этих сбоев — она совсем иная, чем у человека.

Многие риски, связанные с ИИ, проистекают из этой разницы. Нам нужны новые системы безопасности, адаптированные под специфику машинного мышления, чтобы свести к минимуму потенциальный вред.

Человеческие ошибки vs. ошибки ИИ

Жизненный опыт помогает нам предсказывать, где и почему может оступиться человек. Обычно сбои происходят на границах знаний: большинство из нас легко допустит ошибку в сложной математике. Мы понимаем, что промахи часто идут "пачкой": неуверенность в одном вопросе тянет за собой другие. Мы также знаем, что на надежность влияет усталость или отвлеченность. И чаще всего человек осознаёт, когда чего-то не знает: тот, кто не силён в матанализе, вероятно, прямо скажет «не знаю».

Читать далее

После громкого дебюта ChatGPT и Midjourney в 2022 году нейросети стали появляться как грибы после дождя. Интернет наполнился большим количеством сервисов, предлагающих генерацию текста, кода, изображений, видео и аудио по текстовым запросам.

Разумеется, многие из таких сервисов существовали и раньше, однако именно на 2022 и 2023 годы пришелся их рассвет — настолько стремительный и яркий, что неподготовленный пользователь может легко заблудиться в этом новом направлении.

Для выбора подходящего инструмента необходима наглядность — знать, какие сервисы существуют, чем они отличаются и какими возможностями обладают. Так проще разобраться и сложнее запутаться.

В этой статье собраны самые популярные платформы для генерации контента, работающие сразу «из коробки» — открыл, ввел, получил. Их можно классифицировать двумя способами — по контенту и по моделям.

Читать далее

Ошибки в приложениях неизбежны, но мы можем их смягчить и упростить отладку. Но как выбрать правильный способ обработки?

В этой статье предлагаю разобраться, как организовать работу с ошибками в Go так, чтобы они не просто сигнализировали о проблеме, но и помогали быстро её локализовать, воспроизвести и устранить. Рассмотрим инструменты и ограничения Go, обсудим подходы к обработке ошибок, а в финале сформулируем регламент, который поможет выбрать оптимальный способ работы с ошибками в разных сценариях.

Я структурировал способы обработки в зависимости от контекста — ситуации и типа программ, в которой возникает ошибка. Типы разделений — условные, в реальных задачах рекомендую опираться на требования к ошибке:

· Библиотека — узкоспециализированная программа, основной потребитель разработчик.

· Command Line Interface — консольные утилиты, где пользователем может быть кто угодно, а даже если это программист, то он не обязан понимать как CLI устроен внутри.

· Сервисы — Worker, WEB/API/RPC-сервисы и др.

Читать далее

Представьте, что можно управлять всеми приложениями, трансляциями фильмов и музыки, бэкапами, дисковым хранилищем, устройствами умного дома — с домашнего сервера. Это есть личное или персональное облако, то есть аналог публичных облачных сервисов, но на своём сервере, дома или на VPS.

Например, система CasaOS изначально создавалась для одноплатника ZimaBoard (на фото), который позиционируется как мини-NAS. Главная ценность — отшлифованный UI с системными гаджетами для домашнего сервера, отобранный список приложений в каталоге, полезных именно для личного облака, и установка всех программ в докер-контейнерах в один клик. Плюс минимальные системные требования, поддержка старых ПК и одноплатников, включая Intel NUC и Raspberry Pi. Читать дальше →

­­­Какие предметы вам нравились в школе? Я очень любила математику.  Меня завораживали цифры, формулы и логические рассуждения. А самое главное, даже если решать задачу несколькими разными способами – единственно верный ответ всегда будет один. И проверив его, можно быть уверенным, что задача решена правильно.

Сейчас, проектируя программные системы, я тоже решаю задачи, но они принципиально отличаются от математических, где всегда есть единственно верное решение. Если в школе небольшого условия задачи было достаточно, при проектировании это не так. Как говорил итальянский программист Альберто Брандолини: «В прод идут не знания экспертов в предметной области, а предположения разработчиков». Поэтому важно не просто полагаться на своё понимание, а проверять предположения на практике.

Для этого необходимо организовать совместное исследование сложной предметной области бизнеса: собрать команду, построить модель процессов и сверить свои гипотезы с реальными знаниями экспертов. По моему опыту, снизить неопределенность в понимании предметной области и проверить предположения на соответствие действительности помогает — Event Storming. Эта техника выявляет и минимизирует влияние ошибочных предположений на качество конечного продукта.

Читать далее 1

Приветствую, хабровчане! Меня зовут Владимир Сергеев, я руковожу практикой UC и ПО для совместной работы в К2Тех. Сегодня немного поностальгируем, вспоминая технологию, которая для многих из нас стала первым окном в мир интернет-телефонии. Помните это характерное «ду-дуп» входящего вызова в Skype? Технически он не был первопроходцем VoIP (Voice over IP), но именно Skype сделал интернет-телефонию по-настоящему массовой, а затем проник в корпоративный сегмент и стал стандартом де-факто. Причем как на западе, так и у нас в России.

В этой статье я разберу технологический путь Skype от прорывного стартапа до заката, его роль в развитии бизнес-коммуникаций и особенности импортозамещения этого сервиса в России. Спойлер: многие альтернативы до сих пор не могут повторить ключевые фишки, которые сделали Skype таким удобным 20 лет назад.

Читать далее

Привет! Меня зовут Александр Плошкин, я руковожу группой развития качества персонализации в Яндексе. Сегодня мы открываем доступ к одному из крупнейших рекомендательных датасетов — Yambda. Он содержит 4,79 миллиардов обезличенных пользовательских действий, собранных за 10 месяцев использования сервиса Яндекс Музыка.

Мы выбрали Яндекс Музыку, потому что это крупнейший подписной стриминговый сервис в России, которым в среднем в месяц пользуются 28 миллионов людей. Существенная часть датасета — агрегированные прослушивания, лайки, дизлайки, а также некоторые характеристики треков, полученные из системы персональных рекомендаций «Моя волна». Все данные о пользователях и треках анонимизированы: датасет содержит исключительно числовые идентификаторы, что обеспечивает конфиденциальность.

Рекомендательные алгоритмы помогают людям находить нужные товары, фильмы, музыку и многое другое — именно они лежат в основе сервисов: от интернет‑магазинов до онлайн‑кинотеатров. Развитие этих алгоритмов напрямую зависит от научных исследований, для которых нужны качественные и объёмные датасеты. При этом опенсорс‑датасеты чаще всего невелики по размеру или уже устарели, так как коммерческие компании, которые накапливают терабайты данных, редко их публикуют.

Публикация больших открытых датасетов наподобие Yambda помогает решить эту проблему. Доступ к качественным большим данным открывает новые возможности для научных исследований и привлекает к области внимание молодых учёных, заинтересованных в применении машинного обучения для решения актуальных задач.

В этой статье я расскажу, из чего состоит датасет, как мы его собирали и как вы можете использовать его для оценки новых рекомендательных алгоритмов.

Читать далее

Компании часто сталкиваются с необходимостью переливать данные между системами. Но нередко это превращается в настоящий квест: форматы данных могут различаться, для интеграции инструментов может не быть готовых коннекторов, самостоятельно гарантировать консистентность данных в целевой системе может быть сложно или невозможно. Поэтому подобные задачи редко обходятся без применения CDC (Change Data Capture).

Меня зовут Андрей Капустин. Я менеджер продукта Tarantool CDC в компании VK Tech. В этой статье я расскажу о Tarantool CDC и о том, как инструмент помогает консолидировать данные из разрозненных хранилищ, в том числе проприетарных СУБД, обеспечивая прозрачность, высокую консистентность и скорость.

Как разрабатывался Tarantool CDC

Компании часто сталкиваются с необходимостью переливать данные между системами. Но нередко это превращается в настоящий квест: форматы данных могут различаться, для интеграции инструментов может не быть готовых коннекторов, самостоятельно гарантировать консистентность данных в целевой системе может быть сложно или невозможно. Поэтому подобные задачи редко обходятся без применения CDC (Change Data Capture).

Меня зовут Андрей Капустин. Я менеджер продукта Tarantool CDC в компании VK Tech. В этой статье я расскажу о Tarantool CDC и о том, как инструмент помогает консолидировать данные из разрозненных хранилищ, в том числе проприетарных СУБД, обеспечивая прозрачность, высокую консистентность и скорость.

Как разрабатывался Tarantool CDC