Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Питание для ЦНС вместо постоянной стимуляции. Создание режима дня с учетом приоритетов и пожеланий. Сокращение расстояния между реальным и идеальным образами себя, по заветам Тимоти. Эти три правила помогут если не отменить стресс, то снизить его степень к минимуму. И вот как это работает.

Эта история началась с исследования проблем производительности на высоконагруженной базе данных Postgres. Табличка, которая была предметом исследования, довольно небольшая (~100,000 записей), но очень активно используемая.

В процессе исследования я увидел, что Postgres использует индексный доступ по абсолютно неселективному критерию, фактически это был "INDEX FULL SCAN" в терминологии Oracle. Интуиция, наработанная на другой промышленной базе, вопила: "что-то здесь не так!"

Но что?

Предположим, вы построили RAG-сервис на SQL, и он отлично работает. Довольно быстро, очень точно, и очень дорого, ведь каждый запрос к сервису требует обращения к LLM для генерации ответа по чанкам, извлеченным из базы знаний. И чем больше мы извлекли таких фрагментов, тем больше входных токенов тратится на составной промпт, даже если ответ будет состоять из одного предложения. 

Можно, конечно, заранее срезать количество извлекаемых чанков, но это отразится на качестве ответов.

Можно настроить кэш, который экономит на обращениях к сервису, когда приходят одинаковые вопросы. Но когда пользователь спрашивает "How to get developer support?”, и тут же другой пользователь спрашивает "How to ask development-related questions?", ваш сервис каждый раз будет генерировать ответ заново, сжигая ваши токены и заставляя пользователя ждать. Обычный кэш тут бессилен: для него эти две фразы — абсолютно разные ключи. 

В этой статье я расскажу, как развернуть мощный семантический кэш на базе AlloyDB Omni (PostgreSQL от Google), используя векторный поиск ScaNN, автоматическое партиционирование и планировщик задач. Мы пройдём путь от настройки Docker-контейнера до продакшн-архитектуры.

Я сейчас занимаюсь, пет-проектом: создаю систему контент-продвижения для начинающего коуча. Недавно написал промпт для создания постов в ТГ-канал. Результат – сверх всяких ожиданий.

Особенно тестировщиц привели в восторг посты на тему «Почему все мужики – козлы» и «Почему мужчина не любит ходить с женщиной по магазинам».

Промпт приведу чуть ниже, а сейчас о важном:

Я писал промпт не начиная с его функций. И даже не начиная с Роли из которой он должен работать.

Я писал промпт начиная с ответа на вопрос «Как нейросеть должна об этом думать».

Это называется «Культурно-когнитивный код».

Термин этот известен, погуглите. Но я еще не встречал, чтобы он использовался  применительно к промптам.

Умных людей много, подобные подходы используются.

Это Cultural prompting / cultural identity prompting, Cultural anchors и ментальные модели, Мета‑промптинг.

Но термин «культурно-когнитивный код» наиболее точно отражает смысл того чего мы хотим добиться.

Можно это называть «Код мышления», но это мало что объясняет. А у термина «Культурно-когнитивный код» есть устоявшееся понимание. Весь фокус – в применении именно к промптам.

Дальше по тексту я, для краткости, буду использовать аббревиатуру CCC.

Да, CCC позволяет делать действительно сильные вещи. Кроме того резко увеличивается стабильность и уменьшается дрейф.

Стабильность – не в том смысле, что все посты – «под одну гребенку», хотя явно читается, что они написаны ОДНОЙ ЛИЧНОСТЬЮ.

Стабильность в том что получаемый контент теперь весь в тему, весь интересный и глубокий, практически не требующий правки. Брака нет.

В образовательном ИИ привычная логика развития продукта перестаёт работать. Продукт растёт в среде, где внешние изменения происходят быстрее, чем он успевает стабилизироваться, поэтому собрать монолит и рассчитывать на долгую устойчивость становится невозможно.

Фичи, которые сегодня выглядят ключевыми, через несколько месяцев теряют значение. Архитектурные решения быстро устаревают: то, что вчера выглядело как завершённая продуктовая конструкция, сегодня снова требует пересборки.

В этой статье — о том, что происходит с образовательным ИИ‑продуктом в условиях постоянных изменений рынка и технологий. Все выводы основаны на практическом опыте разработки и эксплуатации Кэмпа: от проектирования генерации до продуктовых решений.

Record-классы удобны, пока класс = «состояние, всё состояние и ничего кроме». Любое отклонение (API канонического конутруктора не равно внутреннему представлению, нужно наследование) ломает «автогенерацию» и паттерн-деструктурирование (destructuring).

В новом переводе от команды Spring АйО статьи Brian`а Goetz`а, архитектора Java Language, предлагается следующий шаг в направлении data-oriented programming in Java: классы-носители и интерфейсы-носители (они же Carrier classes & interfaces). Концептуально, carrier классы родились из record-ов путем ослабления части их ограничений.

Комментарий от Михаила Поливаха: Друзья, помните, пожалуйста, что данная статья по сути является суммированием обсуждения Carrier классов из JDK Project Amber Mailing List. Я это к тому, что пока непонятно, в какой версии языка carrier классы появятся, и появятся ли они в том виде, в котором представлены в статье. Статью стоит рассматривать как пищу для размышления.

Пока размышляла по теме нашла столько интересностей. Поэтому разобью статью на 2 части. Первая – страшилки, исследования, факты и прочие реалии.
Вторая – ответ по теме: Роль и влияние карьеры в жизни человека. Поехали!

Всем привет, меня зовут Диана Шигаева. Я основала своё бюро и руковожу крутой бандой международных консультантов. Эх, жаль, что тут нельзя произносить его название вслух! Но правила есть правила, к делу!

<...> причина, почему все эти скрам-атрибуты теоретически могут появиться в командах, — это если сами команды нуждались в этом и ввели все осознанно. Но это какая-то фантастика, такого не бывает. – Из статьи «Я убрал оценки задач, спринты, планирование и ретроспективы — и ничего не сломалось»

Или все-таки бывает?

Привет, меня зовут Рома. Я разработчик и последние 4 года я руковожу командами разработки в бигтехе и в пет проектах. Сегодня я хочу рассказать, как в моих командах появляются атрибуты Agile-методологий и почему часть из них я считаю необходимыми.

На дворе 2026 год, вы открываете глаза утром, зеваете и наливаете себе чашку ароматного кофе. Затем вы достаете кусок хлеба и кладете его в тостер. Вместо того чтобы крутить механический таймер наобум, он за секунду сканирует кусок: «Ржаной, вчерашний, толщина 18 мм, слегка подсушен на воздухе. Рекомендую режим 3 - хрустящая корочка с сохранением влаги внутри». Он не подключен к облаку. Весь его интеллект живёт в чипе размером с рисовое зерно где-то на его плате. Это и есть главный тренд 2026 года: нейропроцессоры (NPU) массово перекочевали из флагманских гаджетов в обычную бытовую технику.

Согласно прогнозам ABI Research, к 2026 году более 70% продаваемой мелкой бытовой техники среднего и высшего ценового сегмента будут иметь специализированный AI-ускоритель. И речь не о голосовом помощнике, который тупит, если пропал Wi-Fi. Речь о локальном ИИ, который мгновенно и без интернета распознаёт образы, звуки, текстуры и адаптирует работу устройства под конкретную ситуацию. Ваш пылесос будет отличать рассыпанный сахар от шерсти кота, а стиральная машина - анализировать степень загруженности барабана и тип пятен на лету.

Почему это происходит прямо сейчас? Что это за чипы? И главное, как это изменит нашу жизнь, начиная с кухни и заканчивая ванной? Разбираемся в обзоре процессоров и платформ, которые превратят ваш дом из набора приборов в тихого и полезного помощника.

Приятного прочтения!

Пролог: Почему бизнесу нужна эволюция, а не революция

Представьте сцену: Вы запускаете первый ИИ-агент для поддержки клиентов. Первые две недели — восторг. "Он отвечает! Он работает!" Месяц спустя — разочарование. "Он повторяет одни и те же ошибки. Не умеет работать со сложными запросами. Требует постоянного контроля".

Знакомо? Это классическая история "пилотного проекта, который не масштабируется".

Моя команда прошла этот путь. Мы потратили 18 месяцев на эволюцию от примитивного бота до системы, которая:

Самостоятельно обрабатывает 85% сложных запросов

Снизила операционные затраты на 40%

Еженедельно улучшает свои показатели на 3-5% без вмешательства разработчиков

В этой статье я покажу конкретные шаги этой эволюции с кодом, схемами и бизнес-обоснованиями. Вы узнаете не "как сделать крутого ИИ", а "как построить систему, которая сама становится круче".

Привет, Хабр! Меня зовут Аскар Мусаев, я эксперт по непрерывности бизнеса в «Инфосистемы Джет». В статье я разберу, как системно проверить готовность компании не к предотвращению атак, а к действиям после успешного взлома, когда критические системы остановлены, а время на восстановление ограничено.

При создании киберустойчивой инфраструктуры много внимания уделяется проверкам защищённости: пентестам, Red/Purple Teaming, программам Bug Bounty и кибериспытаниям. Оценка часто сводится к бинарному вопросу «Взломали / Не взломали?». Однако, даже если взломать пока не удалось, это ещё не говорит об устойчивом к атакам бизнесе, ведь в тени остается вопрос: «А что будем делать, когда всё-таки взломают?».

Когда большая часть систем остановлена, масштаб бедствия неясен, а СМИ уже публикуют инсайды, многие действуют реактивно и вслепую, полагаясь лишь на опыт и интуицию. При этом действия после инцидента тоже можно и нужно проверять заранее.

Микросервисы на схемах выглядят стройно, но в проде часто вырождаются в распределённый монолит: общая БД, синхронные цепочки вызовов и каскадные падения. В этой статье разберемся, как проводить границы сервисов так, чтобы система оставалась автономной — почему декомпозиция по слоям ломает независимость, как опираться на bounded context и бизнес-возможности, как аккуратно выводить legacy через Strangler, и где на практике помогают Database per Service, CQRS и Saga.

Коллега Сертаков, известный в том числе по нашему разбору мышления рашн-манагемента, готовит разбор про сломанный найм руками в первую очередь глупых кадровичек (мнящих себя называть HR / рекрутер, хотя право на такое название у явного меньшинства в профессии) и во вторую очередь манагемента, который этих кадровичек нанял на фильтрацию кандидатов. Но что есть вообще сломанный найм, и в чем его фундаментальная проблема, кроме того, что очередной деятель от IT не может найти работу полгода-год?

Так вот, сломанный найм - это проблема идентичная безобразному судейству или его отсутствия в спорте. Фактически кадровичка при первичной фильтрации выполняет роль арбитра, проверяющего действия спортсменов на соответствие правилам. Но есть проблемы, из-за которых кадровичек уничижительно называют "хрюшами"

Движение FIRE (Financial Independence, Retire Early — финансовая независимость, ранний выход на пенсию) стало популярным в 2010-е, особенно среди людей из digital-индустрии. В западных блогах FIRE выглядит как понятная формула: сократил расходы, накопил сбережения, инвестировал и больше не работаешь. Но в российском контексте FIRE почти никогда не работает как история про раннюю пенсию. 

Всем привет! Меня зовут Алексей, я тимлид команды разработки в SENSE. Помимо работы мне интересна тема финансовой независимости и управления личными финансами. В этой статье разберём:

— что такое классическая модель FIRE;
— почему она плохо переносится на российские реалии;
— какие факторы сильнее всего ломают расчёты;
— и чем подход полезен, даже если не достижим в России. 

И даже если выйти на пенсию в 35 не получится, принципы этого движения помогут лучше понимать свои деньги, риски и цену свободы. 

Поехали!

Картинка: fabrikasimf, freepik.com

Буквально на днях появилась интересная новость, что Китай разработал микроволновое оружие для уничтожения низкоорбитальных спутников. Быстрая перезаряжаемость, дальнобойность, а также «трудная доказуемость» — видимо, именно эти факторы стали ключевыми стимулами для разработки подобного устройства. 

В связи с этим мне кажется достаточно интересным разобраться глубже: а что, собственно говоря, представляют собой излучатели микроволн в целом?

Для рассмотрения возьмём наиболее близкий для нас пример — обычную бытовую микроволновку :-)

Telegram давно стал для нас основным каналом общения с клиентами. Это быстро, привычно и не требует создания отдельных порталов, заполнения логинов-паролей и форм. Клиенты пишут нам так же легко, как друзьям, а инженеры отвечают скринами, логами и командами из терминала.

Но у этого удобства есть обратная сторона. Когда чатов становится не десятки, а сотни и тысячи, начинает побеждать хаос. В какой-то момент мы поняли: либо мы научим Telegram жить по правилам SLA, либо сами перестанем в эти правила укладываться.

В статье расскажем, как мы поддерживаем пилотных и VIP-клиентов прямо в Telegram — без классического Service Desk, но с измеримым и контролируемым SLA.

Всем привет! Меня зовут Максим, я Go-разработчик в Wildberries & Russ. В высоконагруженных системах сотни сервисов взаимодействуют ежесекундно, и любой малейший простой системы напрямую влияет на прибыль бизнеса. Чтобы уметь быстро находить причины и устранять их за короткие сроки придуманы инструменты, обеспечивающие наблюдаемость приложения. Сегодня поговорим о том, как обеспечить observability и почему без нее жизнь продукта превращается в «черный ящик».

Представьте: вы технолог на нефтехимическом заводе. Вам нужно смоделировать работу новой установки — как сырьё будут нагревать, охлаждать и разделять на компоненты. 

Поскольку вы сталкиваетесь с этим впервые, есть два пути: либо разбираться в теории по справочникам и собирать решение самостоятельно, либо найти готовый кейс с расчётами и результатами в открытых источниках.

Логичнее смотрится второй вариант. Но тогда возникает другая проблема. Вы открываете источники — и видите политику, слияния-поглощения, биржевые котировки, санкции. Узнать, кто кого купил или какая сегодня цена на нефть, можно за секунды.

А чтобы найти информацию о том, как снизить коксование в печах пиролиза, какие катализаторы сейчас тестируют мировые химические компании вроде BASF, или как сократить энергопотребление на установке полимеризации, приходится изучать десятки исследований и журналов. На это уходит много времени.

Поэтому я решил попробовать сделать агрегатор знаний на базе AI, хотя у меня нет ИТ-образования.

Что такое двухфакторная аутентификация

Двухфакторная аутентификация (2FA) — это способ проверки подлинности пользователя, при котором для входа в систему требуется не только пароль, но и дополнительное подтверждение. Таким образом, личность пользователя подтверждается сразу по двум независимым факторам.

Необходимость 2FA возникла из-за уязвимости паролей. Их могут подобрать, перехватить с помощью фишинга или получить из утёкших баз данных. Даже сложный пароль не гарантирует безопасности при компрометации.

Использование двухфакторной аутентификации значительно снижает риск несанкционированного доступа. Даже если пароль стал известен злоумышленнику, без второго фактора вход в систему остаётся невозможным.

Из чего состоят два фактора аутентификации

Двухфакторная аутентификация опирается на использование двух различных категорий факторов, каждая из которых подтверждает личность пользователя по разному принципу. Классически выделяют три типа факторов.

Первый тип — фактор знания. Это информация, которую знает только пользователь, например пароль, PIN-код или ответ на секретный вопрос.

Второй тип — фактор владения. Он подтверждает, что у пользователя есть физический или цифровой объект: смартфон с приложением-аутентификатором, SIM-карта для получения SMS, аппаратный токен или USB-ключ безопасности.

Третий тип — биометрический фактор. К нему относятся уникальные характеристики человека, такие как отпечаток пальца, распознавание лица или радужки глаза.

Двухфакторная аутентификация использует комбинацию факторов из разных категорий, что делает подмену личности существенно сложнее.

Всем привет! Из этого руководства вы узнаете, как подключиться для отладки практически к любому ARM-чипу с помощью Arm Development Studio — когда ни J-Link, ни ST-Link сделать этого не могут (по разным причинам).