Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Управляйте маршрутами в рантайме сообщением: start, stop, suspend, restart, плюс консюмер, превращающий события жизненного цикла маршрута в сообщения.

Работающая интеграция это не статичная штука. Деплою нужно слить очередь и остановить маршрут, прежде чем новая сборка перехватит управление. Нижестоящий сервис падает, и маршрут, который его долбит, должен отступить, а не громоздить ретраи. Оператору нужно приостановить одну ветку потока, не перезапуская весь процесс. Что-то ломается в три ночи, и дашборд дежурного должен загореться сам, а не потому что кто-то тейлил логи.

Apache Camel решил операционную половину этого давно, паттерном Control Bus: маршрутами управляют, отправляя сообщение на специальный эндпоинт, ровно так же, как двигают любое другое сообщение. redb.Route приносит этот паттерн в .NET, с набором команд Camel, и добавляет то, чего у Camel нет: консюмер, превращающий события жизненного цикла маршрута обратно в сообщения, которые можно роутить.

То есть направлений тут два...

Несколько раз в год отдел оптимизации офисного пространства Альфа‑Банка думает над тем, как разместить сотрудников бэк‑офиса по локациям на несколько лет вперёд. Раньше ребята делали это вручную: было медленно (месяц работы), больно (Excel) и неоптимально (никто не мог гарантировать, что найденная рассадка удовлетворяет всем ограничениям).

Коллеги хотели автоматизировать ручную работу — с этим они и пришли к нам. 

В целом, получаем самую стандартную задачу оптимизации, которая решается с помощью одной библиотеки. Постараюсь рассказать о некоторых нюансах, которые не с первого раза гуглятся (со второго).

В один прекрасный день в ретро-музей «Луноход» в Москве принесли небольшой пакет с интригующим содержимым: залакированная ISA-плата с микросхемами со стертыми номерами, инструкция и дискета с данными. Всё это носило название «Жучок» — программно-аппаратный комплекс для защиты программ от несанкционированного копирования и использования. Привет из тех времен, когда программа могла потребовать от тебя воткнуть в компьютер отдельную железку, чтобы просто запуститься. 

Подобные системы защиты от пиратства встречались нередко. И мы были уверены, что разгадать историю Жучка будет несложно: документация должна была где-то сохраниться, да и люди, заставшие такие устройства в работе, наверняка еще есть. Но Жучок почему-то не спешил находиться ни в интернете, ни в человеческой памяти.

Это статья не только о Жучке, но и о слаженной работе сообщества ретроэнтузиастов из России и Казахстана. Над Жучком работала скромная группа исследователей: хранители Лунохода Techn0maniac и Limows, уже известный вам аппаратный хакер из Бастиона Иван Глинкин, вирусный аналитик Бастиона Дениев Майер, робототехник Cybermonah, а также коллеги-ретроэнтузиасты Romaleksin и S1nka, с которым мы активно расследовали историческую часть.

В материале — как мы вместе собирали историю Жучка по кусочкам.

Задача звучала как задача из учебника: перенести кредитный домен банка с Oracle на PostgreSQL. 70+ таблиц, чуть больше терабайта данных, 500–3000 RPS на чтение и 50–300 на запись в пике. Одно ограничение: система обслуживает клиентов и не может остановиться. Ни на ночь, ни на выходные, ни «на 15 минут на переключение».

Эта статья — не туториал «как мигрировать за 10 шагов». Таких на Хабре десятки, и половина из них сводится к «запустите ora2pg». Здесь — список мест, где у нас всё ломалось, в порядке от «это все знают, но всё равно наступают» до «об этом мы узнали за неделю до переключения».

Если вы планируете такую миграцию, читайте как чеклист. Если уже прошли — сверьте, сколько совпало.

Дисклеймер: проект под NDA, поэтому названия, точные объёмы и часть деталей изменены. Порядок величин и сами проблемы — настоящие.

Мы в tutu реализовали очень крутой проект — школу тимлидов. Всегда считал, что вкладываться в кадровый резерв — это лучшая стратегия. Сели, расписали модули обучения, начали думать а каким же материалом открывать школу. И я предложил начать с основ — самые распространенные ошибки начинающих руководителей. Как говорится, знакомим коллег с граблями заранее, до тесного взаимодействия. Затем с этим же докладом я выступил на UlCamp26, где собрал немало замечательных слушателей и получил положительную обратную связь и подсвет, что проблемы действительно актуальны. Поэтому материал из этого вводного урока решил перенести на хабр, потому что он может быть интересен широкой аудитории.

Данная статья будет полезна как непосредственно начинающим руководителям, так и их начальникам, в качестве помощи при онбординге новичков.

Ставить WordPress руками — занятие на полтора часа: веб‑сервер, PHP с десятком расширений, база данных, конфиг Nginx, права на файлы, лимиты загрузки, сертификат. Я устал повторять этот ритуал и собрал скрипт, который делает всё сам и спрашивает только то, что действительно зависит от меня.

Итог, к которому мы придём: работающий сайт с настроенной админкой, ЧПУ‑ссылками, русской локализацией, при желании — с сертификатом Let’s Encrypt, phpMyAdmin и защитой от подбора паролей. Все доступы будут лежать в одном файле на сервере.

Полгода назад в нашем продукте был один автотест. Сейчас их 878, и заметная часть написана командой ИИ-агентов. Рассказываю, как устроен харнесс из специализированных ролей, почему новый инструмент не попадает в него без RED/GREEN-доказательства пользы, и почему в системе, где код пишут агенты, самой дефицитной компетенцией оказывается тестирование.

Какой кодер, такой и result, друзья.

При проектировании эксперимента мы тестируем разные архитектуры. В прикладном применении нам важен выход и побочные характеристики (скорость, поддержка фреймворками, современном), а вот в теоретическом — мы пробуем найти интересный результат.

Как не найти результат там, где его нет, сравнивая модели разных архитектур? Что существует в архитектуре по её определению? Этим чудесным вопросам и посвящена статья.

Корпоративный ИИ постепенно выходит за пределы диалогового окна. Чтобы языковая модель приносила пользу бизнесу, ей недостаточно уметь отвечать на вопросы. Она должна получать разрешенные данные из информационных систем, работать по заданному сценарию и выдавать результат, который сотрудник может использовать в конкретном процессе.

Такой подход лежит в основе платформы ИИ-агентов, которую развивает Инфостарт. Ее ключевая идея - создавать не универсального цифрового помощника, а отдельных агентов с определенной ролью, источниками данных, правилами и форматом результата…

Один из факторов роста рынка ГОСТ VPN – необходимость замены зарубежных криптошлюзов и перехода на отечественные решения. Для распределенных организаций такая миграция редко сводится к простой замене одного устройства на другое: нужно сохранить связь между десятками и сотнями площадок, не остановить бизнес-процессы и одновременно контролировать стоимость инфраструктуры.

Основная часть затрат при таком переходе возникает не обязательно на этапе закупки самих криптошлюзов. На итоговую стоимость влияют архитектура сети, количество дополнительных устройств, лицензирование, централизованное управление и стоимость дальнейшего сопровождения.

На двух обезличенных сценариях внедрения линейки «ЗАСТАВА» разбираем, как эти факторы влияют на стоимость миграции и какие архитектурные решения позволяют сократить затраты.

Рынок ГОСТ VPN и факторы роста

По оценке ГК «Солар», объем российского рынка оборудования для ГОСТ VPN вырос с 20,4 млрд рублей в 2024 году до 23,5 млрд рублей в 2025-м. По прогнозу, в 2026 году рынок достигнет 27 млрд рублей, а в 2027-м – около 31 млрд рублей. В среднем рынок растёт примерно на 15% в год.

Один из факторов роста – замена иностранных криптошлюзов на отечественные решения. Для территориально распределенных организаций такой переход может затрагивать десятки и сотни узлов, поэтому стоимость миграции зависит не только от количества заменяемых устройств, но и от архитектуры всей сети.

ГОСТ VPN – одно из динамичных направлений сегмента сетевой и облачной безопасности. Для организаций с распределенной инфраструктурой всё более актуальной становится задача защиты каналов связи между удаленными объектами, площадками и внешними системами.

Предлагаю вашему вниманию обзор профессионального длиннофокусного зум-объектива топ-класса для зеркальной системы Four Thirds (4/3), выпущенного в октябре 2007 года. В эквиваленте полного кадра диапазон фокусных расстояний 100–400 мм. Объектив позиционировался для съёмки репортажей, спорта и дикой природы.

Искал объектив подруге для съёмки птичек, изучал фотографические форумы. На одном сайте наткнулся на топик, где владелец нахваливал это стекло. Полез на барахолку и нашёл объявление с адекватной ценой. Продавец был отзывчивый и вежливый. Легко согласился отснять тестовые кадры. Меня очень порадовала резкость присланных снимков.

В истории бизнеса есть патентные войны, которые меняли целые отрасли. Противостояние Pampers и Huggies — одна из них: борьба за эластичные манжеты, суперабсорбенты и другие инженерные решения продолжалась почти десятилетие. О «войне подгузников» — рассказываем в нашем материале.

Служба каталогов Active Directory Domain Services, к сожалению, достаточно часто недооценивается бизнесом или ИТ-персоналом с точки зрения её критичности.
Она представляет из себя не просто базу данных пользователей - а целый набор информационных систем, компрометация которых даёт злоумышленникам полный контроль над всеми сервисами, интегрированными в доменную среду (файловые и веб-сервера, СУБД, иногда среды управления виртуализацией, резервным копированием, сетевым оборудованием и т.д.), позволяя беспрепятственно эскалировать привилегии и осуществлять горизонтальное перемещение в сети.
Именно поэтому сегодня я постараюсь агрегировать в данном материале релевантную информацию касательно харденинга AD DS для нашего профессионального сообщества.

Решил посчитать, сколько раз языковые модели отзываются плохо о конкретной компании. Вроде простая задача: прогнать запросы через несколько моделей, разметить тональность ответов, поделить негативные на общее число. У меня получилось три негативных ответа из 358 — 0,8%. Число выглядело спокойным, и я чуть не отправил его в отчёт как есть.

Потом я открыл сами эти три ответа, чтобы понять, из-за чего именно модель поставила минус. Одна и та же модель, один и тот же запрос, три прогона подряд. И тональность была отрицательной не про ту компанию, которую я измерял, а про однофамильца с похожим названием — совсем другой бизнес.

Это заставило меня пересчитать всё заново и обнаружить, что у доли негатива как метрики есть минимум три момента, где она молча врёт: неправильный знаменатель, отсутствие проверки, что модель вообще говорит про вашу компанию, и отказы моделей, которые не относятся ни к одной из двух категорий.

Кэшировал агентный цикл ИИ‑триажа в своём security‑гейте — 80% входных токенов из кэша, ≈ 61% экономии. По пути нашёл 4 реальных бага, читая сырой вывод модели, вместо того чтобы верить цифрам в отчёте.

Бывает так: код хороший, задачи закрыты, к технической части претензий нет. Но и повышения тоже нет. Или идею не взяли. А на интервью — отказ без внятной причины.

Каждый раз я понимал, что дело не в инженерных скиллах. Только понимал медленно — на каждый такой инсайт уходили месяцы и годы. И стоило разобраться с одной ситуацией, как наваливалась следующая, где работал совсем другой механизм.

Два года назад несколько секунд мыльной генерации считались прорывом. Сегодня нейросети выдают кинематографичные ролики в 4K качестве, держат консистентность персонажей и работают с референсами — и это активно применяется в работе.

В статье разобрал, какие технологические скачки произошли с 2024 по 2026 год, как они повлияли на рынок и какие направления будут определять развитие рынка дальше.

После нескольких успешных пилотных проектов с агентами многие организации начинают тихо обнаруживать, что прирост эффективности куда-то утекает. Разрозненные агенты создают повторную работу, конфликты и пограничные случаи, за которые никто не отвечает. Разговаривая с заказчиками, я понял, что уже видел этот фильм.

У каждой технологической волны есть вопрос, который задним числом кажется очевидным, но в разгар всеобщего энтузиазма его пропускают. Для микросервисов это был вопрос: кто на самом деле отвечает за сквозной поток клиентского сценария? Для агентов, думаю, вопрос тот же.

Обещание микросервисов заключалось в том, что команды разработки смогут оставаться независимыми и двигаться быстрее — сервисы просто будут реагировать на события, без необходимости координации. Вначале это даже работало. Добавить новый сервис было легко: достаточно было начать потреблять события из уже существующей системы, не нужно было разговаривать ни с одним производителем событий. Команды двигались быстро.

Доминирующий стиль координации назывался хореографией: сервисы не общаются друг с другом напрямую. Вместо этого они генерируют события (например, заказ размещён, платёж подтверждён, товар зарезервирован), а другие сервисы независимо реагируют на эти события. Таким образом, не нужен центральный координатор и, возможно, даже не нужно задавать явную последовательность. Каждый сервис занимается своим делом, в результате чего получается слабо связанная архитектура (спойлер: слабо связанной она не была — как я разобрал в докладе под названием «Слабая или паршивая связанность? Понимаем паттерны коммуникации в микросервисных архитектурах»).

# tl;dr:

* взять механизм Ginfull для контроллера Xbox 360 с датчиками на эффекте Холла (датчики выкинуть);

* взять TMR датчики для использования с механизмами ALPS, например, от той же Ginfull;

* прифранкенштейнить TMR датчики к механизму;

* ???

* Profit

Нейросетям в современном виде — несколько десятилетий. А вопросом «как вообще возникает знание?» люди занимаются больше двух тысяч лет. Значит, рассуждал я, где-то между Платоном, Аристотелем, Пирсом, Гегелем и Кантом наверняка лежит забытый метод обучения. Осталось перевести его с философского на PyTorch, вызвать backward().

План был отличный. Я взял список методов машинного обучения, наложил его на философские теории познания и сначала получил двенадцать «неиспользованных» идей. Потом начал проверять литературу — и половина списка исчезла.

Абдукция Пирса уже живёт в Abductive Learning и нейросимвольных системах. Скептическое воздержание от суждения называется selective prediction. Воплощённое познание ездит по лабораториям в роботах. Телеология устроилась в goal-conditioned reinforcement learning. Даже диалектика уже добралась до отдельных алгоритмических работ.

То есть бесплатной оптимизации у Платона не нашлось, а то что нашлось я упковал здесь https://github.com/webzuweb/philosophia_torch

Зато обнаружилось кое-что полезнее: философия чаще даёт машинному обучению не готовые алгоритмы, а постановки задач. «Что значит знать пределы своего знания?», «как понять часть через целое?», «как сохранить оба полюса противоречия?», «что останется, если временно отключить привычную предпосылку?» — это уже почти техническое задание. Не хватает состояния, оператора, функции потерь и эксперимента, в котором идея может проиграть.

В этой статье я разделю философские аналогии на три класса, затем разберу шесть механизмов, которые всё ещё формализованы лишь частично, и покажу объединённый PyTorch-модуль. В отличие от первой версии, здесь есть не только формулы и тесты, но и два воспроизводимых синтетических эксперимента.