Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Optimistic UI и autosave выглядят как естественное улучшение интерфейса. Хочется, чтобы новый элемент появлялся сразу, текст не терялся, статус сохранения успокаивал пользователя, а редактор не дёргался на каждом символе. Но здесь интерфейс начинает врать. Новый проект уже нарисован в списке, хотя сервер его ещё не подтвердил. Статус показывает saved, хотя это был ответ от старого запроса. updatedAt обновился, хотя запись на сервере не прошла. В какой-то момент становится ясно, что скорость интерфейса и правдивость интерфейса это разные вещи.

В моем учебном проекте Workbench эта граница показана на двух местах. Первое это optimistic create для inline CRUD. Второе это autosave редактора и отдельное демо с requestId. В обоих случаях задача одна и та же. UI должен быть быстрым, но не должен придумывать серверную истину раньше времени. Иначе вместо отзывчивости получается рассинхрон.

По репозиториям на Git часто видно: вложенные пайплайны в GitLab CI остаются редкой экзотикой, а в проде в основном живут линейные сценарии. Тем не менее я убежден, что грамотные downstream'ы прекрасно связывают процессы в единый поток, снимают ручной труд с команды и добавляют архитектуре гибкости. Конечно, запутаться в многоуровневой логике может даже опытный DevOps-инженер или тимлид, но чтобы вы не блуждали в сложной структуре, я подготовил для вас практическую шпаргалку по работе с ними.

Последние несколько лет я занимался сопровождением вендорской разработки, строил CI/CD преимущественно на базе Gitlab CI и мне есть что рассказать. Помните фильм «Начало»? Сегодня он станет нашим наглядным гидом по архитектуре наследуемых пайплайнов и, надеюсь, поможет вам взглянуть на многослойный CI‑конвейер под другим углом.

Привет, Хабр! В день, когда весь мир в очередной раз обсуждает «умные» ассистенты, генеративные сети и спорит, заменит ли ИИ разработчиков, хочется немного сместить фокус. Генеративные модели — это вершина айсберга, но весь его вес держится на менее заметном, куда более приземленном ИИ: на системах, которые ежедневно переваривают терабайты данных, считают сложные модели и обслуживают высокопроизводительные вычисления. Меня зовут Вячеслав Дегтярев, я руковожу развитием продуктовых решений в К2 НейроТех, и в этой статье мы как раз поговорим об этой «инженерной» стороне искусственного интеллекта — инфраструктуре и платформах, без которых никакой модный LLM или ассистент в IDE просто не взлетит в проде.

16 июля, во Всемирный день ИИ, особенно заметен разрыв между хайпом и реальностью: с одной стороны — обещания «магии» генеративного ИИ, с другой — очередной упавший инстанс с CUDA-конфликтом и рабочий день, потраченный на согласование доступа к GPU-серверу. Поэтому я предлагаю поговорить о критически важном уровне ИИ — готовой инфраструктуре для ML, которая просто работает и позволяет командам дата-сайентистов запускать эксперименты, а не заниматься администрированием. Ниже — о том, как мы подошли к задачам ИИ и высокопроизводительных вычислений через ПАК‑ML и как организована современная зрелая инфраструктура для внедрения технологий искусственного интеллекта в enterprise-мире.  

Известный в Linux-сообществе автор технической литературы Роб Кеннеди опубликовал историю создания Linux.org — одного из первых веб-сайтов, посвящённых Linux, — а также рассказал о его недавнем возрождении.

В 2005 году Nokia продала свой миллиардный мобильный телефон – недорогой аппарат, доставшийся покупателю из Нигерии. К тому моменту компания из финского города Эспоо выпускала каждый третий сотовый телефон в мире. Но всего девять лет спустя производитель избавился от всего своего телефонного подразделения, продав его Microsoft за бесценок – если сравнивать со стоимостью на пике.

Ниже – история Nokia за 14 лет, с 1998 по 2012 год, когда она была крупнейшим в мире производителем телефонов. О том, как её аппараты определяли свою эпоху, как технологии меняли представления о том, чем может быть телефон и что он умеет, и как удача в телефонном бизнесе в итоге отвернулась от компании.

В большинстве случаев для Fanless Mini-PC достаточно естественного охлаждения, под которое они и спроектированы.

Однако сейчас лето, жара, июль… Жарко всем, в том числе и компьютерам, и им тоже может захотеться прохлады.

Некоторые Fanless Mini-PC (и в частности Industrial Mini-PC) даже имеют штатное место для установки дополнительного вентилятора.

Однако как правильно его расположить и от чего зависит эффективность его работы? В каких сценариях он может пригодиться, да и нужен ли он вообще?

Об этом, а также о других очевидных (и не вполне очевидных) особенностях Fanless Mini-PC мы сейчас и поговорим.

Наша команда боролась с летней жарой, чтобы отполировать ваш любимый браузер и подготовить его к праздникам. Благодаря большому количеству исправлений Vivaldi на мобильных устройствах стал лучше, чем когда-либо. Но это ещё не всё!

Почти все причастные к разработке сталкивались с CI, и я уверен, что большинство знает про существование раннеров, на которых крутится наш CI. Но, как показывает практика, далеко не все знают о том, что раннеры бывают разных видов и что под разные сценарии DevOps в вашей команде подготовил разные окружения. Да и сами DevOps иногда оказываются в ступоре, когда на техническом интервью их спрашивают, чем docker от docker autoscaler отличается. Поэтому я решил собрать весь основной материал в виде большой шпаргалки. Сегодня разберём: какие раннеры бывают, какие плюсы и минусы у каждого, где какой лучше использовать, ну и на какие грабли вы можете наткнуться при работе.

Данная статья написана для версии GitLab / GitLab Runner 18.x. GitLab постоянно подчищает хвосты в работе раннеров, поэтому будьте внимательны, на других версиях что-то может быть деприкейтед, а что-то просто не существует.

Пользоваться приложением на перегретом устройстве некомфортно: падает плавность, замедляется отклик, а само устройство неприятно держать в руках. С пользовательской точки зрения проблема очевидна — но насколько сильно нагрев влияет на UX на самом деле? Как часто пользователи вообще с ним сталкиваются? Разбираемся, как измерить эффект нагрева не на уровне ощущений, а через метрики: thermal state, FPS, jitter и touch latency.

Раз в пару месяцев в любом железном чате кто-нибудь да спрашивает, сколько ещё протянет его SSD и не пора ли паниковать. Обычно такие вопросы задают после того, как паникёр открыл CrystalDiskInfo, увидел там цифры TBW, которые сверил с даташитом, и загрустил. Логика вроде железная. Ресурс у флеша конечный, ячейки безбожно изнашиваются, а значит, рано или поздно диск попросту сотрётся в труху, и следить за ним надо начинать ещё вчера. Но на практике почти вся эта цепочка разваливается. Твердотельники изнашиваются совсем не так быстро, как пугает даташит, а умирают SSD чаще по совсем другой причине.

Возьмите любую задачу, которую вы делаете не один раз, а раз в неделю с небольшими отличиями. Пост под новый продукт. Сторис под новую акцию. Короткое видео под новый шаблон. Каждый раз вы садитесь и повторяете почти те же самые действия руками, только с другими картинками на входе. С этой рутиной я и разбиралась, когда собирала пайплайн для генерации коротких видео.

Видеоигры стремительно уходят в цифру – точнее, уже почти полностью в ней. Но исчезает ли вместе с этим сама идея «владения» игрой? Еще недавно мы ставили на полку коробки с дисками или картриджи, собирали коллекции и физически ощущали результат покупки. Сегодня вместо диска в коробке – код, вместо коллекции – библиотека в PS Store или Steam, а вместо покупки – подписка.

На первый взгляд, судьба физических носителей предрешена. Их доля на рынке стремится к статистической погрешности; заметным исключением остается разве что Япония, где они все еще занимают более 30%. При этом «коробки» не исчезают, а трансформируются: в коллекционные издания с мерчем или в гибридный формат, где на полках магазинов продаются уже не игры, а коды активации.

На фоне последних событий вспомним, на каких физических носителях мы покупали – и отчасти все еще покупаем – игры, и попробуем определить, когда именно индустрия прошла точку невозврата.

AI уже вошёл в работу IT- команд. Доступы выдали, обучение провели, демо показали, и как будто активность в инструментах растёт. А Lead Time (время от взятия обязательств до прода), Throughput (сколько работы команда делает) меняются гораздо медленнее. Иногда не меняются вообще.

Сопротивление AI в такой ситуации полезно читать как диагностику системы. Оно показывает место, где команда ещё не договорилась: про цель, инструмент, ответственность, безопасность или поток работы.

В корпоративном реестре может числиться полторы сотни приложений, хотя реальная инфраструктура давно вышла за его пределы: сотрудники заводят личные аккаунты в SaaS, оплачивают подписки со своих карт и поднимают временные облачные ресурсы, которые продолжают работать годами. Каждый такой инструмент появляется по понятной причине — его можно запустить за несколько минут, пока согласование занимает недели, но затем он обрастает данными, доступами и интеграциями, оставаясь вне общего контура управления. 

Так формируется Shadow IT, которое обычный discovery видит лишь фрагментами. Разберём, откуда берётся этот скрытый слой инфраструктуры, во сколько он обходится компании и как вернуть его под контроль без тотальных запретов.

Сплиттер работает корректно, метрика посчитана, а p‑value уверенно опустился ниже 0,05 — результат кажется готовым к раскатке. Однако ошибка в оценке дисперсии способна превратить случайное различие в статистически значимое.

В этой статье разберём четыре типовых сценария, в которых тест подтверждает эффект, которого в данных нет, и посмотрим, как исправить расчёты.

Не история успеха, а хроника одного месяца: что сломалось, что починили и какая идея всё ещё меня не отпускает.

На Хабре я обычно веду хронику этого пути — как стартап пока не выстрелил и почему это нормально. Реальность без прикрас, серия за серией.

Привет, Хаброжители! Умение писать код — это все, что нужно, чтобы извлекать из данных ценные выводы и находить ответы на сложные вопросы. В этом полностью переработанном издании статистические концепции представлены не в виде громоздких математических формул, а как стройный вычислительный процесс на языке Python. На практических примерах с использованием реальных датасетов изучите весь цикл разведочного анализа данных — от первичной обработки данных и подсчета статистик до выявления закономерностей и проверки гипотез.

Юрий Подгорбунский, Security Vision

Итак, начнем с основных определений

Объекты КИИ – информационные системы, автоматизированные системы управления, информационно-телекоммуникационные сети.

Значимый объект КИИ – объект, которому присвоена одна из категорий значимости.

Угроза безопасности информации – совокупность условий и факторов, создающих потенциальную или реально существующую опасность нарушения безопасности информации.

Уязвимость – недостаток (слабость) программного (программно-технического) средства или системы и сети в целом, который может быть использован для реализации угроз безопасности информации.

Основания проведения оценки (моделирование) угроз

В соответствии с информационным сообщением ФСТЭК России от 15 февраля 2021 г. №240/22/690, ФСТЭК России разработала и утвердила «Методику оценки угроз безопасности информации» (далее – Методика) от 5 февраля 2021 г.

В общем, Методика определяет порядок и содержание работ по определению угроз безопасности информации, реализация (возникновение) которых возможна в информационных системах, автоматизированных системах управления, информационно-телекоммуникационных сетях (далее – объекты КИИ).

Зачем нужна оценка угроз?

Оценка угроз безопасности информации проводится в целях определения угроз безопасности информации, реализация (возникновение) которых возможна в системах и сетях (это тоже об объектах КИИ) с заданной архитектурой и в условиях их функционирования. Результатом этой работы является перечень актуальных угроз безопасности информации.

Привет, «Хабр»! Представляю вашему вниманию практическое руководство по созданию умной 3D-модели комнаты из обычного видео на телефоне.

Что делать, если нужно спроектировать мебель для комнаты, но жутко не хочется возиться с рулеткой и делать замеры вручную? Можно взять смартфон, наспех отснять пространство и позволить алгоритмам сделать всю рутину за вас. В статье подробно описывается, как вдохнуть семантический смысл в облако точек, масштабировать его под реальные метры и получить чертеж, не обучив при этом ни одной нейросети.

Нейросети в процессе не обучались заново, в ход идут готовые модели – SAM, CLIP и DINOv2. Весь фокус в том, как их правильно оркестровать.

Гений, миллиардер, плейбой, филантроп — цитата из «Железного человека», которую знают все. И полетать в железном костюме, конечно, тоже все хотели. Но раз уж собрать его на коленке в гараже не получится (а попытки были), можно начать с малого — настроить умного помощника, который управлял мастерской, да и этой броней.

Команда из Стэнфорда как раз выпустила OpenJarvis — открытый фреймворк для создания персональных ИИ-агентов. Давайте посмотрим, как его развернуть на собственной инфраструктуре и действительно ли проект оправдывает свое название.