Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет! На связи Сергей Иванов, аналитик технологий машинного обучения R-Vision.

В этой статье разберем, почему для задач SOC можно начинать с одной профессиональной GPU, какие сценарии уже доступны на такой конфигурации и где проходят реальные пределы ее производительности.

Материал будет полезен ML-инженерам, работающим с LLM, а также CISO и SOC-командам, которые оценивают применение генеративного ИИ в задачах кибербезопасности.

Если кратко, я создаю свою домашнюю лабораторию, которой планирую пользоваться в повседневной жизни. В неё я решил внедрить и трекер задач, так как это был единственный инструмент, который выбивался из моего привычного workflow и существовал полностью отдельно. Из-за этого список ежедневных дел мне приходилось копировать в Obsidian, чтобы в случае удаления старого трекера не бояться, что мои планы пропадут.

После недолгих поисков я пришел к Habitica. Геймификация в ней меня действительно зацепила, и, пользуясь этим подходом последние несколько дней, я не жалею. Поэтому я хочу поделиться тем, как я настраивал все для себя, чтобы добиться лучшего результата.

Лучше сотрудничать или обманывать?

Этот вопрос лежит в основе так называемой дилеммы заключённого, одной из самых известных идей в теории игр. Предположим, есть двое подозреваемых, задержанных за одно и то же преступление; их разделили и предложили сделку со следствием. Они могут или «сотрудничать», не выдав напарника, или «обмануть», предав его и согласившись на сделку. Если оба из них будут молчать, то оба получат короткие сроки. Если один промолчит, а другой его сдаст, то один получит максимальный срок, а второй выйдет на свободу. Но часто бывает так, что обманет и тот, и другой. Опасаясь предательства, каждый подозреваемый действует в собственных интересах, соглашается на сделку и потом долгие годы сидит в тюрьме. (Такой исход называется равновесием Нэша в честь Нобелевского лауреата, математика Джона Нэша.)

Дилемму заключённого уже давно используют для понимания множества различных процессов, от взаимодействия конкурирующих микробов в чашке Петри до поведения человеческих обществ, стремящихся развязать ядерную войну.  Эта модель всегда озадачивала учёных: сотрудничество необходимо для выживания биологической жизни, но как оно может возникнуть, если обман всегда обеспечивает наибольший выигрыш?

Репозиторий проекта: https://github.com/karen07/openwrt-mesh-builder

openwrt-mesh-builder почти полностью автоматизирует построение routed-сети из OpenWrt-роутеров и Ubuntu/VPS-серверов: с leaf/spine-топологией, несколькими exit-узлами, динамической маршрутизацией Babel, point-to-point WG/AWG-линками, IPIP data-plane, policy routing, access-подсетями, split DNS и автоматическим переключением при отказах.

Вся сеть описывается в одном config.json. На его основе проект рассчитывает топологию и адресацию, генерирует конфигурации роутеров и серверов, ключи, access-клиентов, firewall-правила, настройки DNS, DHCP и Wi-Fi, собирает готовые образы OpenWrt, устанавливает их на роутеры и развёртывает exit-серверы.

То есть почти весь путь — от описания сети до её развёртывания и последующих обновлений — автоматизирован.

Разберем кейс о сборке полностью кастомного 3D принтера. Можно ли, имея бескрайний энтузиазм и скидочные купоны в AliExpress, собрать на своем балконе авторский принтер? Может ли Rust быть эффективным инструментом для встроеной разработки? Давайте посмотрим‑с.

Когда мы первый раз приехали на этот участок, посреди него был гигантский овраг. Старое русло пересохшего притока реки Нудоль. Перепад от начала до конца пять-шесть метров, всё замусоренное, заиленное, весной затопленное.

Стоишь и думаешь, что с этим делать. Вариантов ровно два. Можно засыпать: пригнать самосвалы, свезти грунт из-под дорог, выровнять и продать это как обычные участки. Можно оставить овраг и сделать из него то, ради чего сюда потом поедут люди.

Мы выбрали второе. Из оврага получился каскад прудов на полтора гектара.

Гагары, чайки, тупики и буревестники — вот лишь некоторые из 100 видов птиц, способных и летать, и плавать. Эти ныряющие птицы могут погружаться в воду, чтобы догнать добычу, а затем взмывать в воздух и улетать.

Вдохновившись этими природными «водными летунами», инженеры из Массачусетского технологического института (MIT) и Швейцарской федеральной политехнической школы в Лозанне (EPFL) разработали робота, который может плавать под водой, а затем, взмахивая крыльями, выныривать из воды и продолжать полёт в воздухе, подобно ныряющим птицам.

«Воздушно-водный аппарат с маховыми крыльями» (FAAV) весит менее 300 граммов и предназначен для того, чтобы помочь учёным изучить механизмы, позволяющие ныряющим птицам летать в воздухе и плавать в воде.

Робот состоит из центрального корпуса (фюзеляжа), двух гибких машущих крыльев и управляемого хвоста. Крылья и хвост можно заменять на детали других размеров. В ходе экспериментов, проведённых в водяном резервуаре и на местном озере, инженеры определили комбинации размера крыльев, частоты взмахов и угла наклона хвоста, которые позволяют роботу плавно переходить от плавания в воде к выходу на поверхность и дальнейшему полёту в воздухе.

Всем привет! Меня зовут Андрей, я технический директор в компании “КЕДР Солюшенс”. Как коллеги вы, наверняка, разделяете мнение, что не стоит изобретать велосипед там, где можно обойтись стандартными, проверенными временем решениями. Но сегодня я хочу честно поделиться историей одного нашего проекта, в котором этот постулат дал сбой. Я покажу, как стандартная архитектура хранения данных загнала нас в тупик и какие шишки мы набили при попытке все исправить с наскоку.

Как ускорить Hash Join в PostgreSQL, отбросив 99% строк ещё до самого соединения? Рассказываем о фильтре Блума в СУБД Tantor Postgres на живых и синтетических примерах.

Нам очень хотелось поговорить о том, в каких местах важно оставаться приверженцами классического ML, а где хотелось бы идти в сторону инноваций, внедрять в компании LLM, автоматизировать процессы с помощью различных AI-подходов и идти в будущее, о котором все сейчас говорят.

Обзор дискуссии, где обсуждаем: когда нужны большие языковые модели, а когда задачу проще, дешевле и надёжнее решить другими технологиями.

Классический VPN подключает пользователя к сети, а не к конкретному приложению. Получив учётные данные одного сотрудника, атакующий становится участником корпоративной сети: может сканировать хосты, обращаться к сервисам, пробовать аутентификацию на внутренних системах. Устройство при этом никак не проверяется — ноутбук без антивируса и корпоративный компьютер в управляемом состоянии подключаются одинаково.

Ideco NGFW Novum решает эту задачу через встроенный ZTNA и IPSec/SSL VPN для совместимости с любыми устройствами.

Всем привет! Меня зовут Юрий, я руковожу группой прикладной разработки в департаменте мультивендорной поддержки YADRO. Мы занимаемся развитием собственного сервисного инструмента «Гегелло», который позволяет работать с диагностическими данными различного оборудования и визуализировать проблемы в системах. 

Какую задачу решает платформа, почему это не просто «Grafana у нас дома» и что в основе архитектуры «Гегелло» — читайте в статье.

Меня зовут Саша Бобков, я UX-исследователь в Контур.Диадоке. Расскажу, как мы командой исследователей сыграли в «Оракл»: вытянули вслепую по пять карт, за 15 минут собрали из них продукты — местами вполне абсурдные — и защищали их друг перед другом.

Будет полезно, если вы ищете лёгкий формат для встречи команды и хотите размять продуктовое мышление без серьёзных слайдов и долгой подготовки. У нас вышло шумно, весело и неожиданно по делу :)

Приступив к сборке откачного поста [1] для изготовления любительских электровакуумных и ионных (газонаполненных) приборов в домашней мастерской [2], неизбежно столкнулся с выбором средств измерения остаточного давления в «системе». Делом, как оказалось, мудрёным, но и прелюбопытным. Прямые измерения отрицательного давления, как, например, в манометрах барометрических [3] и компрессионных — процесс небыстрый, громоздкий и хлопотный, часто требующий ртуть и немало. Применять подобные средства измерения, например, U-манометры c маслом, разумно только для градуировки рабочих вакуумметров косвенного измерения — где используется какой-то из физических эффектов связывающий давление и некую электрическую (не всегда и не везде) величину. Например, в манометрах сопротивления (Пирани) [4], ухудшение вакуума в колбе лампы-преобразователя увеличивает потери тепла нагретой током металлической нити. Регистрируемая величина — изменение сопротивления нити или количество затраченной на нагрев энергии. Рассмотрим же ещё один тип очень распространённых манометров — тепловые термопарные — как включаются, как работают, особенности, ретро и современные заводские варианты, измерительные блоки для них.

За полгода написал ряд интеграций с Битрикс24 в разных архитектурах: приложение для Маркета (PHP, 6 порталов), клиентский расчётный сервис (Node.js + PostgreSQL) и cron-синхронизатор legacy-CRM без UI и без OAuth вообще. Мультитенант везде решён по-разному, и это не случайность, ведь каждая архитектура точно закрывает свою нишу.

Внутри: сравнение трёх способов хранить OAuth-токены под 6+ порталов, разбор пяти неочевидных деталей REST API (oauth.bitrix24.tech-обход, POST vs GET на рефреше, rate limit 2 req/sec, batch на 50, буфер 5 мин), куски кода на PHP и TypeScript.

Отдельная часть — лицензирование через материнский смарт-процесс. У продукта, распределённого по клиентским порталам, нет своего backend’а, поэтому control-plane я вынес на служебный портал агентства: смарт-процесс «Лицензии», бизнес-процесс на изменение счётчика запросов, webhook approve/decline с secret. Такого паттерна в документации Битрикс24 нет — а он работает уже несколько месяцев и не требует ничего сверх штатной функциональности платформы.

Матрица «что выбирать под задачу» в конце.

Прохожу полный путь новичка на Хабр от регистрации до заполнения профиля и отмечаю критические ошибки в интерфейсе с позиции UX/UI дизайна и принципов эвристики доступности

Настоящая проблема — не отсутствие одной платформы, а разнородность сред, в которые нужно доставить одно и то же приложение. Каждая среда тянет доставку к своему механизму, а инфраструктурный код — тот самый «второй API» с сотнями параметров установки — форкается под каждую цель.

Цель принести Kube-way туда, где Kubernetes под запретом!

Этот гайд содержит ряд рекомендаций, лайфхаков и советов по тому как получить заветный оффера в международной компании.

Гайд написан на личном опыте и опыте десятков людей, которые успешно получили офферы в Европе.

В статье рассматривается планирование ребаланса кластера Greengage DB (open-source fork Greenplum) после shrink, декомиссии и добавления хостов: формальная модель размещения primary- и mirror-сегментов, минимизация числа перемещений, сравнение точных и эвристических алгоритмов и реализация планировщика в ggrebalance

Эта яркая, свежевыкрашенная машина (я про робота, конечно), точно повторяет одно и то же движение по три смены в день , пять лет подряд без капремонта. Современный промышленный манипулятор — само совершенство, но кто его изобрел?

Если коротко, то никто. Точнее, никто конкретный.

В запястье этой роборуки скрыта передача, которую в 1955 году придумал инженер американской обувной компании.В основании стоит редуктор, запатентованный немецким инженером, который еще до Второй мировой продал лицензию в Японию. В контроллере крутится математика, которую формализовал стэнфордский ученый в 1968-м для защиты диссертации. На в локте используется балансир, который крановщики знали еще в XIX веке, а в каждом суставе — инвертированный тормоз, изобретение лифтостроителей 1900-х. Эти люди не были знакомы, и все же их изобретения работают вместе, будто созданы друг для друга.

Промышленный робот — сумма остроумных инженерных решений, упакованных в машину, с настолько удачной конструкцией, что она принципиально не менялась десятилетиями. Переделывать ее никто не берется. Сегодня я проведу вас по этой руке от основания до инструментального фланца и покажу красоту мысли ее создателей.