Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Возьмём типичную IT-компанию со штатом в 100 человек. Как думаете, сколько учётных записей существует в их облачной инфраструктуре? 150? 200?

В действительности — около 2000.

И самое удивительное, что только десятая часть из них принадлежит реальным людям. Остальные — это боты, сервисные аккаунты, API-ключи, агенты ИИ, токены CI/CD систем. Они работают 24/7, имеют доступ к критичным данным и почти никогда не попадают в фокус отделов безопасности.

Пока CISO требует от сотрудников двухфакторку и регулярную смену паролей, в том же облаке живёт сервисный токен с правами администратора, созданный три года назад разработчиком, который давно уволился. Никто о нём не помнит. Но он продолжает «работать».

Несколько цифр:

14 января 2026 Anthropic выпустили MCP Tool Search — автоматическую оптимизацию загрузки MCP серверов (читать оригинальную статью). Вместо того чтобы грузить все 7-8 серверов сразу (~82,000 токенов!), Claude Code теперь умно подгружает только нужные (~5,700 токенов baseline + по требованию).

Рано или поздно ты задумываешься о том, что засиделся на одной должности, готов прокачивать навыки, брать больше ответственности и двигаться дальше по карьерной лестнице. Бывает и такое, что ты уже вырос из текущей позиции: берешь задачки сложнее, решаешь их быстрее. Например, ты джун, а в работе у тебя то же самое, что и у коллег-мидлов.

Как понять, что ты уже готов к переходу на следующую позицию или чего еще не хватает для этого? Да и как подступиться к разговору о повышении с руководителем...

На помощь приходит карта компетенций, в которой зафиксированы soft- и hard-компетенции для разных уровней одной профессиональной роли. И отличаются эти уровни именно разными наборами знаний и компетенций. Например, в рамках роли DevOps-инженера есть джуны, которые запускают существующие плейбуки, и сеньоры, которые выстраивают DevOps-процессы в компании.

Меня зовут Настя Логина, я менеджер по оценке персонала в Cloud.ru. В статье расскажу о картах компетенций и о том, как составить такую карту самостоятельно.

За 10+ лет создания продуктов в российском enterprise я накопил... нет, не мудрость. Я накопил знания. Тонны документов, приказов, протоколов, шаблонов, процессов, ментальных моделей, контекстов решений. Всё это живёт где-то между корпоративными папками, чатами, почтой и, конечно же, моей головой.

И вот приходит тот радостный день: я могу выйти из операционки и передать дела новому наёмному менеджеру! Но радость быстро сменяется вопросом: как передать всё это богатство?

Классический сценарий:

Идея «умного» рабочего стола у меня появилась давно. Под "умным" я понимал не виджеты, прогнозы погоды и не очередную анимацию, а максимально простую идею: фон рабочего стола должен соответствовать тому времени суток, которое сейчас у меня за окном. Без условностей. Только солнце.

Кейс: как использовать frontend-фичи и UX для оптимизации сетевого трафика запросов на примере Дзена и других сервисов

Привет, меня зовут Алексей, я руковожу ML-отделом в Профи.ру. И в статье хочу рассказать о нашем особенном пути. А конкретно — про три проблемы, с которыми мы сталкиваемся каждый день.

Спойлер: до конца мы их пока не решили, но кое-что придумали.

Доброго времени суток, «Хабр»!

В предыдущей своей статье я рассматривал различные функции потерь - важную часть машинного обучения. Но даже такие функции совершенно беспомощны перед лицом беспорядка. Сегодня мы рассмотрим то, что предшествует любой тренировке - разметку данных.

Как и в предыдущей статье, приведу простенькое сравнение. Если модель - ученик, то разметка данных своего рода учебник, по которому она занимается. При этом создание такого учебника часто оказывается трудоемким, медленным и дорогостоящим этапом всего цикла ML-проекта.

Принимайте стратегические удобное положение, ну а я начинаю свое повествование.

Типовая ситуация: в проект приходят умные люди, менеджеры внедряют эффективные процессы, а проект все равно превращается в болото. Фичи разрабатываются месяцами, релизы откладываются, а на ретроспективах все жалуются на зависимости. При этом на схемах все выглядит красиво: микросервисы, CI/CD, облака. Что с этим миром не так?

Понятно, что «не так» может быть что угодно и как обычно it depends, но здесь и сейчас разберем одну из возможных причин, а именно ситуацию, при которой архитекторы и техлиды работают только с одним видом сложности – технологической. Рисуют квадратики, проводят стрелочки, выбирают базы данных. Реальность разработки при этом гораздо сложнее: в любом проекте одновременно живут три вида сложности, и они постоянно влияют друг на друга.

Несколько месяцев назад я разрабатывал свой пет проект. YumCut – сервис для создания коротких вертикальных видео полного цикла: от написания текста и генерации изображений до монтажа и добавления субтитров. 

Быстро обнаружилась критическая проблема: цена. Для одной минуты видео требовалось примерно 20 сгенерированных изображений или $0.8/мин. Кроме видео-ряда, еще нужно сгенерировать и аудио - $0.2/мин и дополнительные незначительные расходы на монтаж и генерацию субтитров.

Я начал искать выход. Эта статья — о том, какие нестандартные техники помогли снизить стоимость в разы и какое open-source решение позволяет генерировать картинки в 8 раз дешевле, чем коммерческие API. Полный код и инструкции доступны на GitHub.

Ценности в IT-контексте 2026 — это не абстрактные формулировки на странице «О компании». Это конкретный, измеримый фреймворк, который должен интегрироваться во все бизнес-процессы, подобно API.

Всем, кто работает с данными, знакома ситуация: цифр много, а понятных инсайтов — мало. Рутинные отчеты в Excel съедают время, а ответ на внезапный вопрос от руководства превращается в многочасовой квест.

В этой статье мы на реальных примерах разберем, как современные OLAP‑системы (на примере платформы Polymatica BI) позволяют не просто строить отчеты из больших данных, а проводить живой анализ данных, находить скрытые зависимости и быстро проверять гипотезы.

Несмотря на на то, что статья описывает проблемы заказчика в АПК, аналогичные задачи встречаются во многих отраслях.

В Google я устроился где-то 14 лет назад и тогда думал, что моей работой будет написание хорошего кода. Отчасти так и оказалось. Но чем дольше я там трудился, тем больше понимал, что преуспевающие разработчики — это не обязательно лучшие программисты. Обычно это те люди, которые научились лавировать среди всего, что окружает код — среди людей, внутренней политики и условий неопределённости.

В конечном итоге за всё это время я освоил множество уроков, которые определённо пригодились бы мне изначально. Некоторые избавили бы меня от многих месяцев фрустрации. На понимание других ушли годы. Причём ни один не касается каких-то конкретных технологий, которые меняются слишком часто, чтобы играть важную роль. Все эти уроки связаны с паттернами, которые продолжают встречаться раз за разом — в каждом проекте и каждой команде.

Я решил поделиться ими, так как мне самому помогли освоить их другие разработчики. Поэтому в некотором смысле я передаю эстафету.

Сейчас уникальное время, когда заблокировали почти все мессенджеры в стране и продвигается единый и национальный WeChat макс.

У китайцев есть свой макс, и если вас там забанят, то это катастрофа и вам придется идти писать заявление на разблокировку. (это не шутка, вот источник)

Представили...? Вас забанили в максе, а вы в слезах идете в кремль извиняться за мат в сообщении.

Мы обсудим смогут ли нас пересадить с телеги на какой-то там мессенджер с упором на реальную историю

2025 год стал для компании МУЛЬТИФАКТОР временем комплексных изменений. Вместо точечных доработок мы сосредоточились на развитии продуктовой системы в целом: полностью переработали логику аутентификации и запустили новый облачный сервис для внешнего мониторинга доступности.

В этой статье мы собрали ключевые обновления продуктов МУЛЬТИФАКТОР за год.

Настоящее исследование посвящено экспериментальной проверке общепринятой рекомендации по снижению параметра vm.swappiness для серверов PostgreSQL . В ходе нагрузочного тестирования на синтетической рабочей нагрузке, имитирующей аналитические запросы, было оценено влияние значений vm.swappiness = 10 и vm.swappiness = 1 на производительность СУБД и инфраструктуры. Результаты выявили неожиданные закономерности, ставящие под сомнение универсальность данной рекомендации.

В статье представлены результаты нагрузочного тестирования PostgreSQL на синтетической рабочей нагрузке, имитирующей аналитические запросы (OLAP). Цель исследования: определить - как снижение параметра vm.swappiness влияет на взаимодействие СУБД с подсистемой ввода-вывода Linux.

Глоссарий терминов | Postgres DBA | Дзен

GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL

Всем привет!

Мы гордимся тем, с каким успехом и рвением выпускаем на русском языке крутую литературу по языку Rust. Мы занялись этим, когда Rust ещё далеко не был мейнкуном мейнстримом - и нашим первым (и сразу же очень успешным) заходом в тему была ныне легендарная книга Тима Макнамары "Rust in Action". Она вышла в издательстве "Manning" в 2021 году, а на русском языке мы выпустили первый тираж "Rust в действии" в ноябре 2022 года. Очередная допечатка закончилась к новому 2026 году, и мы решили разместить здесь переводную статью о книге для привлечения внимания к свежей допечатке (тираж ограничен!)

С тех пор эта книга стала базовым введением в Rust и пропуском в отрасль, но мы на ней, конечно, не остановились. Далее мы выпустили:

1.      Преамбула

40 лет тому назад я разработал геометрический язык и написал транслятор чертежей, но бросил разработку на произвол судьбы, т.к. отчетливо понимал, что по-хорошему, чтобы транслятор "взлетел", в него нужно встроить интерпретатор простого алгоритмического языка. Честно говоря, я был не готов к этому, и было лень этим заниматься, да и в тот момент я поменял место работы. Все один к одному...

А на днях я закончил разработку интерпретатора Forth (пока без API обёртки), исполнив свой 40-летний долг, после того как мне потребовались числовые движки в узлах ориентированного графа процессов на базе GenServer OTP в Elixir.

Для развития технологии мне требовалось реализовать Forth в объеме, описанном в известном начальном учебником [1]. Разработанный интерпретатор Forth на языке Elixir получил рабочее название Forth-ibE, в котором суффикс произносится [айби] и составлен из двух слов: in-built и Elixir.

На разработку ушло 5 месяцев вместе с первоочередным патентным поиском. Именно с него начались неожиданные интересные эпизоды разработки. Поэтому я решил рассказать не о технических деталях реализации, а о нечто большем: об психологическом квесте в ходе разработке.

С техническими деталями реализации Forth-ibE можно познакомится на сайте GitHub https://github.com/VAK-53/Forth-ibE. Прикладные аспекты Forth-ibE заключены в приложении «ТУ на интерпретатор Forth-ibE» в конце данной статьи.

2.        Патентный поиск. По теме интерпретатор Forth на языке Elixir было найдено достаточно много примеров, но они поставили передо мной одну задачу, которую я потом решал 3 месяца.

Продолжение истории про Rust-based log viewer для VS Code. Теперь с AI: описываешь что искать на человеческом языке — получаешь regex. Плюс объяснение непонятных строк в один клик.

Разговоры про ИИ давно перестали быть чем-то необычным: LLM внедряют везде — от банков до ритейла. Здравоохранение не стало исключением. Но если в e-commerce ошибки алгоритма могут повлиять исключительно на конверсию, то в медицине уровень ответственности совсем другой. Поэтому процесс запуска ИИ-инструментов, способных отвечать на вопросы, связанные со здоровьем, требует особого подхода и тщательной проработки многих аспектов. 

Привет, Хабр. Меня зовут Орлан. Я ведущий специалист по обеспечению безопасности данных в команде медицинской компании СберЗдоровье. В этой статье я расскажу, как мы запускали AI-помощника по здоровью в мобильном приложении, с какими вызовами столкнулись и какие решения в итоге сработали — с точки зрения комплаенса, защиты данных и безопасности пациента.