Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В поддержке было 148 инцидентов по одной проблеме, а в бэклоге разработки — всего 3 дефекта

Для разработки проблема выглядела редкой. Для поддержки — массовой

Разбираем, почему инциденты не доходят до продукта и как выстроить процесс от обращения пользователя до релиза исправления

Представьте: менеджер по продажам уходит из компании. Уходит со скандалом, забрав часть клиентской базы. Через три месяца он всё ещё состоит в рабочем Telegram-чате отдела, читает обсуждения новых сделок, видит, кто из клиентов недоволен. Использует эту информацию или просто злорадствует — неважно. Важно то, что компания об этом не знает.

Если в первой части было много теоретизирования на уровне мотивирующих книжиц, то сейчас будет рассказ про то, как научится творить везде.

Первое, к чему стоит привыкнуть: творить каждый день. Хоть по пять минут, хоть по часу, но творить. Ждать вдохновения не следует. Вдохновение - это для мажоров с большим количеством свободного времени. Придётся выдавливать из себя, по-чеховски, раба по капле. Для этого своё хобби придётся носить с собой в сумке/рюкзаке/клатче/редикюле (нужное подчеркнуть).

Платные модели embedding не гарантируют качество на малоресурсных языках. На задаче кроссязыкового сопоставления EPG-заголовков (EN/RU/HY) бесплатная LaBSE набирает R@1 = 0,83, а OpenAI text-embedding-3-large -- 0,21. Протестировано 19 моделей, код и данные открыты.

Представьте, что у вас в руках легендарный, но безнадёжно устаревший актив. 

К концу XIX века Сандуновские бани выглядели как классический спагетти-код. Ветхая застройка, никакой документации плюс «кусочная» система управления: разные зоны отданы разным арендаторам, каждый живёт своей логикой и оптимизирует только свой кусок. 

Перед новыми владельцами встал выбор: поддерживать умирающий проект или всё остановить и переписать систему с нуля. Риск был колоссальным: любая ошибка в расчётах превратила бы главное наследие семьи не в дворец, а в долговую яму.  

Но они выбрали второй вариант.  

Дальше вскрылась проблема нагрузки. Новые бани требовали 20000 вёдер воды в час, а городской водопровод падал по тайм-ауту и блокировал других пользователей. Чтобы уйти от зависимости от внешнего вендора, пришлось строить собственную инфраструктуру — прокладывать водовод от Бабьегорской плотины и бурить скважины. Внедрили тройное резервирование: городская вода + своя труба + скважины. Внутри здания реализовали переход на мазут и установку гигантского теплоаккумулятора (12 тонн чугуна). Топка ночью обеспечивала отдачу тепла днём.

Наконец, пришлось искать новую модель экономики, так как бани окупаются долго.  

Сами бани давали лишь 60% выручки, допмонетизация шла через сервисы аренды жилья, ресторанов и медицины. Главным вызовом стала балансировка продукта: нужно было сделать так, чтобы «бесплатные пользователи» (отделения за пять копеек) не распугали «премиум-подписчиков» (нумерные бани) и при этом инфраструктура выдержала общую нагрузку.  

Оправдан ли был такой риск? История показала, что да.

В статье даны формальные определения понятиям задача, способ, случай, действие и его свобода, причина, измерение, предположение и его верность, игра, поведение и ум, а также еще около 80. Предлагается основанный на исконно русских словах новый язык теории вероятностей, теории игр, теории алгоритмов, математической статистики, философии. Указаны недостатки существующей терминологии.

Вы открываете горячую функцию в профилировщике, видите миллионы вызовов, добавляете #[inline(always)]. Бинарник распухает, время сборки подскакивает, а производительность не меняется. Или ваще падает. Проблема не в атрибуте. Проблема в том, что #[inline] делает совсем не то, что подсказывает интуиция.

Раньше наш способ собрать данные из всех микросервисов в одно место (в витрину) напоминал копролит (только не древний, а наш собственный ИТ-артефакт). Он был сложный, медленный, постоянно ломался и требовал много ручной работы. Данные размазывались по куче баз данных. Чтобы сделать отчёт или отправить данные во внешнюю систему, надо было собирать их вместе. 

Высока вероятность, что у вас такой же или похожий. Если нет — приходите рассказать «а я же говорил» в комментариях.

Мы тратили время на латание дыр, а не на разработку. В какой-то момент решили, что пора выкинуть этот велосипед и внедрить нормальный, промышленный подход к работе с данными — Data Lakehouse с медальонной архитектурой.

В чём были наши ошибки:

— Спроектировали сложную доменную модель для витрины, которая не соответствовала ни моделям в исходных сервисах, ни требованиям пользователей. Одна таблица из микросервиса могла раскладываться на 5 таблиц в витрине.

— Превращали данные из сервисов в эту модель — это был ад.

— Схема данных на фронте, в сервисе, в витрине и у потребителя была везде разная. Это постоянные баги из-за того, что кто-то ждёт ID, а ему приходит business_number.

— Чтобы отдать данные потребителю, приходилось делать кучу JOIN-ов. Это ломало SLA по производительности.

— Любое изменение в схеме БД микросервиса (добавил колонку) требовало сложной доработки витрины. Всё тесно связано и хрупко.

— Сервисы писали изменения в свои локальные outbox-таблицы, а отдельный обработчик забирал их и складывал в витрину. Данные из разных сервисов приходили в разное время. Запрос к витрине мог пытаться сджойнить данные о клиенте и его заказе, но данные по заказу ещё не приехали. В итоге потребителю уходило неполное или вообще никакое сообщение.

— Разработчики сервисов вместо одного события «Заказ сохранён» генерировали 20 событий на каждое изменение поля в UI. Это забивало очередь и создавало дикую нагрузку.

— Тестирование — тоже ад.

Для таких ситуаций есть понятный шаблон — трёхслойная архитектура с понятным дата-пайплайном.

В Wordle принято начинать с «хороших» слов – с частыми гласными и согласными. Однако анализ показывает, что менее очевидные варианты иногда дают больше информации. Возникает простой, но неудобный вопрос, можно ли доказать, что одно стартовое слово лучше другого. Краткий ответ – да. Я рассмотрел Wordle как задачу теории информации и количественно оценил каждый ход, используя Excel и официальный словарь игры. Эту статью я публикую в блоге ЛАНИТ, чтобы обсудить полученные результаты с техническим сообществом.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Шукшов. Я пишу YNMT в Яндекс R&D — это движок инференса, на котором работают почти все наши большие языковые модели (LLM). Бо́льшую часть времени я пытаюсь понять, почему некоторые вещи работают медленно и как сделать так, чтобы у них это получалось чуточку быстрее.

Если вы запускали локальную LLM, то, возможно, тоже удивлялись: почему железо, способное рендерить фотореалистичные миры в реальном времени, работает в темпе печатной машинки? В своей статье я попробую хотя бы отчасти ответить на этот вопрос. Под микроскопом посмотрим на механизм Attention в режиме генерации (декодирования) и, вооружившись лучшими современными практиками ускорения на GPU, объединим всю математику в один эффективный kernel, который выжмет максимум производительности из имеющегося у нас железа.

Каждый раз, когда вы соединяете ноды в Blueprint и нажимаете Play, Unreal Engine запускает маленький процессор. У него свои инструкции, свой стек, своя защита от бесконечных циклов. Он написан в ~4000 строках C++ и живёт в одном файле. Через него проходит каждый Event Tick, каждый Event BeginPlay, каждый вызов Blueprint-функции.

Этот процессор - Blueprint VM (Virtual Machine). И сегодня мы разберём его по винтикам.

Эта статья продолжает цикл BPMN: Beyond the Basics, и сегодня мы поговорим о том, как BPMN управляет временем. Спойлер: весьма посредственно.

Нотация BPMN изначально создавалась как инструмент для описания последовательности действий, а не временных зависимостей. Основное внимание в моделях BPMN уделяется тому, что должно произойти, в каком порядке, при каких условиях — но не когда именно.

Привет всем, на связи снова Дарья Борисова, системный аналитик из ПСБ. Продолжаю развеивать мифы о REST API.  В первой статье цикла мы разобрали фундаментальные заблуждения о природе REST. Сегодня переходим к более прикладным, но не менее спорным вопросам — к мифам о реализации. Мы разберем тонкости работы с методами, поговорим о настоящем смысле «stateless» и выясним, правда ли, что новые технологии отправляют REST на покой. Погружаемся глубже.

В 1988 году бортовой компьютер с памятью 128 КБ посадил космический корабль в шторм. Сегодня ваш смартфон с многоядерным процессором заикается при скролле списка контактов. Мы привыкли думать, что данные невесомы, а JSON – это «просто текст». В этой статье мы препарируем один обычный fetch-запрос и посчитаем его реальную цену: в байтах, миллисекундах и скрытых архитектурных издержках. Разберемся, почему мы стали «поколением JSON» и как вернуть себе инженерную осознанность в эпоху избыточности.

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир и это вторая часть материала о трассировке LLM-агентов. В первой части мы настроили инфраструктуру: подняли LangFuse, организовали трассировку и научились управлять промптами как кодом. Если вы ещё не читали — рекомендую начать с неё.

В этой части перейдём от теории к практике: соберём агента, который пишет сказки. В графе будут задействованы инструменты, условные переходы и циклы обратной связи.

Предыстория. Ну как ИИ-стартап, в общем-то обычный SaaS но с ключевыми задачками в бизнес-процессах для LLM. 

Задача основателю казалась простой. Нужно было построить систему, которая принимает пользовательский запрос, анализирует контекст пользователя, извлекает релевантные данные и формирует ответ.

На первом этапе архитектура ИИ-слоя выглядела очень просто и типично:

user request ⭢ RAG retrieval ⭢ LLM ⭢ answer

В прототипе все работало отлично. Но после запуска в реальном продукте начались первые проблемы. Именно тогда этот стартап и попал ко мне.

«Первый этап любого проекта — неправильно оценить сроки и бюджет проекта.»

История о разработке программы для «Честного знака» с традиционными ироничными сетованиями о том, почему даже простой проект не может быть без подводных камней.

OpenAI недавно объявила о привлечении 110 миллиардов долларов. Тридцать — от SoftBank, тридцать — от Nvidia, пятьдесят — от Amazon. Это больше чем вдвое превышает прошлогодние 40 миллиардов — крупнейшую частную технологическую сделку в истории. Оценка компании взлетела до умопомрачительных 840 миллиардов. При этом, судя по всему, OpenAI урезала планы по расходам: инвесторам сообщили, что к 2030 году компания планирует потратить на вычислительные мощности «всего» около 600 миллиардов — это значительно меньше половины от ранее заявленных 1,4 триллиона.

Денег приходит больше, уходит — вроде бы — меньше. Это поворотный момент? Может ли это превратить OpenAI из чёрной дыры для капитала во что-то хотя бы отдалённо устойчивое?

Если коротко — нет. Совсем нет. 110 миллиардов даже не почувствуются. Сейчас объясню почему.

Разбираюсь, почему рука тянется закрыть вкладку, когда текст очевидно сгенерирован нейросетью — с точки зрения психологии. Параллельно ставлю эксперимент: эту статью я написал сам, а вторую — целиком отдал Claude. Посмотрим, какую заминусят первой.

Time-travel debugging — это возможность сохранять снимки состояния приложения и перемещаться между ними. Традиционно он ассоциируется с инструментами отладки, такими как Redux DevTools. Однако пользователи современных приложений (Figma, Google Docs, VS Code) ожидают функциональности по перемещению между состояниями и от форм и веб-приложений.

Эта статья делится на две части:

Теория (Часть 1): Универсальные паттерны и концепции, которые останутся актуальны независимо от используемых библиотек.

Практика (Часть 2): Туториал по реализации пользовательского time-travel с использованием Nexus State.