Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Добрый день, меня зовут Владимир Павлунин, я архитектор технологической платформы в ИТ-команде «Северстали». В компаниях часто складывается такая ситуация, что каждая команда управляет проектом по-своему: пишут код, строят системы исходя из своего опыта. В итоге — куча похожих решений, которые никак не связаны друг с другом. Происходит увеличении энтропии, сложно понять, что где сделано, еще сложнее это связать между собой. То, что можно было сделать один раз и потом переиспользовать в других проектах, делается каждый раз с нуля во всех проектах, и  по-разному.

Год назад наша компания столкнулась с проблемой, знакомой многим крупным организациям. Разные команды, работая над похожими сервисами, каждый раз решали одни и те же задачи: настраивали CI/CD, поднимали окружения, интегрировали мониторинг и управляли зависимостями. В результате мы получили дублирование усилий, фрагментированность подходов и значительное замедление стартовой фазы проектов.

Платформа, как и правила дорожного движения, нужна для создания единого стандарта, который обеспечивает порядок, безопасность и удобство взаимодействия всех участников. Без неё возникает хаос: каждый действует по своим правилам, что приводит к конфликтам, рискам и неэффективности. Например, когда на дорогах появились ГИБДД, водители стали соблюдать правила только в присутствии инспекторов, а при их отсутствии часто позволяли себе нарушения. С внедрением автоматизации, таких как камеры контроля скорости и светофоры с датчиками, соблюдение правил стало постоянным, так как система работает всегда и везде, а не только "при виде инспектора". Это показывает, что платформа упрощает взаимодействие, делает его предсказуемым и позволяет легко адаптироваться к новым условиям, сохраняя баланс между старыми и новыми участниками системы.

Привет, Flutter-разработчики!

Однажды на собеседовании меня попросили привести примеры написанного мной кода: один — которым я наиболее горжусь, и другой — который я считаю наиболее неудачным. Не долго думая, я осознал, что на оба вопроса у меня готов ответ, и это один и тот же фрагмент кода. Горжусь я им потому, что это, пожалуй, из всей моей практики именно этот код оказался наиболее весом, а стыжусь из-за него, так как по мнению большинства из его читателей этот код начался с костыля, который затем стали развивать: 

К 2028 году НАСА намерено высадить на Луну «первую женщину и первого цветного человека» в рамках миссии «Артемида 3». Это будет первый выход человека на поверхность Луны с момента последней прогулки астронавтов «Аполлона» в 1972 году. Вместе с международными и коммерческими партнёрами НАСА надеется, что «Артемида» позволит реализовать «устойчивую программу исследования и освоения Луны», которая может включать строительство долгосрочных объектов и мест обитания на Луне. Учитывая расходы на запуск полезной нагрузки, нецелесообразно отправлять на Луну всё необходимое оборудование и материалы для строительства.

Многие представляют базу знаний как эдакую внутреннюю википедию, где описаны основные процессы, в отдельных папках хранятся регламенты и инструкции, все красиво упаковано, на лугах пасутся розовые пони. Никто не суется в эту базу знаний, потому что информация устаревает до того, как будет опубликована. 

Да, это – пустая трата ресурсов, потому что она не становится топливом для роста. Тогда что есть база знаний в современном энтерпрайзе?

Если коротко, то все: любая информация о новых решениях, инструкции, ретро и разборы полетов, правовая информация, данные о подрядчиках, та самая внутренняя википедия, как словарь терминов, и т.д. 

Это те знания на кончиках пальцев, которых может не быть у ваших конкурентов, но которые должны быть у команды. 

Весь этот комплекс данных мы рассматриваем в качестве базы в управлении бизнесом на основе знаний. И о нем речь и пойдет в нашей статье. 

В мире разработки ПО тестирование играет ключевую роль в обеспечении качества и стабильности продукта. Однако, несмотря на свою важность, оно часто остаётся в тени других этапов разработки. В этой статье мы подробно разберём, что представляет собой процесс тестирования, какие существуют его виды и методы, а также как выбрать правильный подход для каждой задачи. Мы также обсудим, как ошибки, возникающие на разных этапах тестирования, могут быть минимизированы с помощью грамотной стратегии и инструментов. Будет особенно полезно начинающим тестировщикам.

Вы наверняка видели логотипы, придуманные Иваном Чермаевым. Среди его клиентов были Showtime, National Geographic, NBC, Mobil и многие другие. Он считается одним из наиболее одаренных американским дизайнеров XX века. О его работе и судьбе мы расскажем в нашем материале.  

Обычно мы оцениваем способности больших языковых моделей через бенчмарки вроде MMLU, RussianSuperGlue или первых версий MERA, которые напоминают экзаменационные тесты с выбором правильного варианта ответа. Однако на практике пользователи задействуют модели для принципиально иных целей — создания текстов, генерации идей, переводов, составления резюме и прочих задач. Как оценивать результат в этом случае? В этой статье мы расскажем, как решали проблему оценки открытой генерации и что у нас получилось.

Мне очень нравится знаменитая цитата Ричарда Фейнмана:

«То, что я не могу создать, я не понимаю»

Она кажется мне великолепной, и я считаю, что она справедлива для многих областей знания (если немного творчески подойти к значению слова «создать»). Наверно, этому принципу я обязан за всё, в чём по-настоящему хорош. Кто-то скажет, что стоит стараться не изобретать велосипед, но они ошибаются: нужно изобретать собственный велосипед, потому что так вы узнаете о его устройстве больше, чем после прочтения тысячи книг.

Сегодня, в 2025 году, красота и ремесло написания ПО подвергаются разрушению. ИИ угрожает тем, что заменит нас (или, по крайней мере, заберёт все самые приятные аспекты нашего ремесла), а разработка ПО становится всё более стандартизированной, выверенной, упакованной и индустриализированной. Разработке программного обеспечения нужно больше простых удовольствий. Я выяснил, что создание хобби-программ — отличный способ снова напомнить себе, почему вообще я начал работать с компьютерами.

Сегодня уже сложно удивить рынок кейсами активного применения панельных компьютеров Qbic в таких локациях, как корпорации, медицинские учреждения или ВУЗы.

SSH — один из самых важных инструментов в арсенале любого специалиста, работающего с данными. Как человек, который провел бесчисленные часы, подключаясь к удаленным серверам для обучения моделей, могу сказать: без SSH никуда.

Мы в OpenYard внимательно следим за тем, как развивается инфраструктура для искусственного интеллекта — от железа до сетей и архитектуры дата-центров. Причём это не просто рабочая необходимость, а и то, что нам самим по-настоящему интересно. В эту статью попали материалы, которые мы собираем и анализируем в процессе исследований для наших новых продуктов. Здесь собраны ключевые тренды, которые уже начинают влиять на то, как мы будем строить свою инфраструктуру и запускать модели ИИ в ближайшие 5–7 лет.

Материал подойдет тем, кто работает с железом, инфраструктурой, занимается высокопроизводительными вычислениями или просто интересуется, как будут выглядеть дата-центры завтрашнего дня.

• Непрофессиональные астрономы пополняют каталог затменных звёзд НАСА

• Новое исследование разочарует детей и перепишет историю динозавров

• Углеродная летопись показывает, что люди стали повсеместно использовать огонь ещё 50 000 лет назад

• Дайсон представил «колесо обозрения» для выращивания клубники

• Китай достиг отметки в 1 ТВт солнечной энергии

В быстро меняющемся мире веб-разработки постоянно появляются новые технологии и подходы к созданию системы обмена данными между приложением или сервисом. Одной из таких технологий, позволяющей запрашивать только необходимые данные, является GraphQL. Меня зовут Дмитрий и я python-разработчик. В этом материале я дам сравнительный обзор на REST и GraphQL.

Один из наиболее популярных примеров использования GraphQL — это применение в социальных сетях, где множество пользователей связаны между собой определёнными отношениями. К GraphQL мы прибегаем, когда нам требуется избирательно получить много данных о них. Такая организация пользователей имеет сетевую модель и представляется в виде графа, отсюда и связь с названием GraphQL (Graph — граф, QL — язык запросов).

Итак, почему компании, однажды выбравшие GraphQL, решают изменить свой курс и вернуться к стандартному способу реализации систем? Ответ на этот вопрос лежит на пересечении технических возможностей, бизнес-потребностей и экономических соображений. Давайте разберёмся в этом подробнее.

Мы в EasyProTech часто работаем с инфраструктурой, в которой нет места сложным обёрткам, тяжёлым тулзетам и веб-интерфейсам. Нужно просто:

Машинное обучение сейчас повсюду: автогенерация кода, умные помощники, анализ аномалий. Разработчики активно внедряют ML, радуясь новым возможностям — но злоумышленники тоже не дремлют. Они учатся обманывать и «отравлять» модели, превращая умные системы из помощников в уязвимое звено. Поговорим, как ML упрощает жизнь разработчиков и почему даже самая продвинутая нейросеть может превратиться в «дуршлаг».

Меня зовут Павел Попов, я руководитель группы инфраструктурной безопасности в Positive Technologies. Расскажу, как сами применяем ИИ и каких результатов нам удалось достичь с внедрением ML-моделей в MaxPatrol VM. А также попробуем ответить на вопрос, заменит ли ИИ разработчиков и есть ли вероятность, что мы все останемся без работы. Если вам тоже интересно, как технологии меняют ИБ-ландшафт и какие решения уже работают сегодня — добро пожаловать.

Из новостей: Dune Awakening достигла миллиона проданных копий, Peak разошлась тиражом в миллион копий за 6 дней, Крис Авеллон работает над новой RPG, Riot закрывает Hypixel Studios и отменяет Hytale после десятилетия разработки.

Из интересностей: цифровое воровство и справедливость, как мужик пошёл искать Лихо Одноглазое, почему вы откладываете битву с финальным боссом, тапатульки в Майке.

В текущих реалиях тестировщики часто остаются в тисках рутины: трудозатраты на создание тест-кейсов и их ручной импорт в TMS (системы управления тестированием) съедают до 40-60% рабочего времени QA-инженера (по данным World Quality Report). Это не просто неэффективно, это тормозит весь релизный цикл.

Но что, если рутину можно переложить на ИИ, не ломая процессы? Представьте: вместо часов кропотливой работы — готовые тест-кейсы за минуты, сразу загруженные в вашу TMS (Allure, Zephyr, TestLink, Test IT и др.) без танцев с авторизациями, VPN и десятками открытых вкладок. Звучит как фантастика? Это уже реальность, и работает она там, где вы бываете каждый день, в Telegram.

Таким образом, получим взрывной дуэт: Telegram-бот + GPT на службе QA.

Данное решение — Telegram-бот, который использует мощь GPT для мгновенной генерации структурированных тест-кейсов по вашему ТЗ (User Story, спецификация, даже голосовое сообщение!). Но главная магия — прямая интеграция с вашей TMS.

Китай анонсировал Lisuan G100 — свой первый графический процессор, созданный по 6-нм техпроцессу. Этот проект — часть стратегии страны по развитию автономности электронной отрасли вне зависимости от американских компаний. Сегодня разберем, что представляет собой G100, как он показывает себя в тестах. Ну и узнаем, почему его сравнивают с Nvidia GTX 660 Ti и AMD Radeon HD 7950 — видеокартами 2012 года. Поехали!

В большинстве реализаций 2FA всё держится на устройствах и секретах: телефонах, кодах, токенах. Это удобно, пока не теряешь доступ. А что если бы вторая проверка шла не через устройство — а через людей, которым ты доверяешь?

Так появилась CB2FA (Community-Based Two-Factor Authentication) — проект, где вход подтверждается живыми людьми в Matrix-чате. Без телефонов. Без TOTP. Без внешних сервисов.