Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабраюзер! Если ты всегда хотел не только читать про сети, но и ставить эксперименты, настраивать разное сетевое оборудование, прокачать свои навыки - то тебе точно нужен классный симулятор сети. И это … GNS3.

Я просто собрал пошаговый план, который работает у меня под m-процессором. Ну а в следующих статьях частях мы с вами пошагово будем проектировать сети, увеличивая их сложность.

Большая часть литературных источников, посвящённых проектированию информационных систем и использованию информационных технологий, содержит детальное описание графических нотаций по моделированию бизнес-процессов [1-3]. Читая подобные научные работы, возникает вполне закономерный вопрос: выходит, что любой проект внедрения информационной или корпоративной системы требует проектирования бизнес-операций? Так ли это на самом деле? Применим ли этот подход к проектам имплементации ERP-систем? Разберемся в этом вопросе на страницах текущей статьи. Это позволит сэкономить драгоценное время дюжины технических специалистов на проекте.

Вспомним основные моменты проектирования процессов. Под бизнес-архитектурой подразумевается совокупность двух взаимосвязанных составляющих: организационной структуры и бизнес-процессов. Оргструктура бывает линейной, функциональной, дивизионной и матричной, каких-то сложностей с ее моделированием обычно не бывает. Бизнес-процессы описывают в моделях «Как есть» и «Как будет», где последняя характеризует работу компании после внедрения ИТ-решения. Моделирование подразумевает собой последовательную декомпозицию процесса с дальнейшим проектированием операций в той или иной графической нотации. Выделяют нотации верхнего и нижнего уровней, к которым можно отнести ARIS VACD, BCM, IDEF0 и UML AD, BPMN 2.0, ARIS eEPC [1-3].

Все множество методов проектирования процессов можно соотнести с содержимым табл. 1, из которой легко заметить, что последующие графические нотации функционально усиливают предыдущие [4]. В литературе часто пишут, что проектирование элементарных операций ведется на 7-8 уровнях декомпозиции [5], в реальности же 3-5 уровней более чем достаточно.

Недавно я решал задачу, которая знакома почти любому e-commerce: как поднять конверсию и апсейл в магазине, где по бенчмаркам все и так “нормально”.

Ограничение было простое: решение должно быть на базе ИИ. Мне было важно не “прикрутить чатик”, а проверить, насколько зрелы ИИ-агенты для продакшна, когда они работают с реальными данными, ограничениями и метриками.

Сразу обозначу рамки. Это не статья про то, как увеличить маркетинговый бюджет, переделать витрину или заняться дисраптом. Здесь ровно один фокус: может ли AI-агент улучшить ключевые метрики: конверсию, средний чек и удержание, в классическом fashion e-commerce.

Перед тем как строить решение, я разложил клиентский путь на этапы и посмотрел, где теряется конверсия. Самый болезненный участок оказался предсказуемым: переход из карточки товара в корзину. На этом шаге у клиента чаще всего включаются сомнения, размер, посадка, материал, и “с чем это носить”. Про конкретный магазин не пишу по понятным причинам.

После миграции с ClickHouse на StarRocks NAVER существенно оптимизировала обработку многотабличных JOIN. StarRocks повысил производительность запросов, обеспечил бесшовное масштабирование и позволил построить единый слой запросов, совместимый с множеством источников данных. Эти улучшения позволили предоставлять инсайты в реальном времени и поддерживать принятие решений на основе данных во всей экосистеме NAVER.

Часто ли бывает, что вы скачали программу с зеленого магазина, залили на VirusTotal, увидели 0 угроз и пошли открывать? Так вот, вирустотал это не детектор вирусов, а фраза 0 угроз после сканирования буквально НИЧЕГО

Как работает VirusTotal и почему его очень ЛЕГКО обойти?

В современных фронтенд-приложениях работа с файлами встречается постоянно: загрузка изображений, экспорт CSV, превью и интерактивные редакторы. Но когда файлы увеличиваются в размере или их количество растет, начинаются проблемы: интерфейс подвисает, расход памяти увеличивается, а браузер иногда просто падает.

В этом руководстве мы разберем шесть практических приемов работы с Blob, которые помогают обрабатывать файлы эффективно и безопасно:

правильное создание Blob

разбивка больших файлов на части (chunks)

сжатие и конвертация изображений

реализация надежных превью файлов

экспорт данных в виде загружаемых файлов

управление памятью во избежание утечек Blob URL

Цель руководства — сделать работу с файлами быстрой, стабильной и готовой к продакшну.

Ежегодный список Fintech 100 от CB Insights - это не просто подборка «перспективных стартапов», а срез того, как меняется сама архитектура финансовых сервисов. В выпуске 2025 года особенно заметен сдвиг от пользовательских приложений к инфраструктурным решениям: платежным слоям, embedded finance, AI-first системам управления рисками, автоматизации бэк-офиса и институциональному DeFi.

В этой статье мы разберем карту Fintech 100 по ключевым сегментам, которые выделяет CB Insights, и внутри каждого блока подсветим компании, выглядящие наиболее перспективно с точки зрения технологий, бизнес-модели и рыночного контекста. Это не рейтинг и не инвестиционная рекомендация, а попытка понять, где именно сегодня формируется финтех следующего поколения.

2025 вышел богатым на игровые релизы. Геймеры получили Clair Obscur: Expedition 33, Kingdom Come: Deliverance II, Split Fiction, Battlefield 6, Death Stranding 2, Borderlands 4, Hollow Knight: Silksong, переиздание Doom и другие новинки. А вот GTA VI, увы, не получили, хотя именно эта премьера от Rockstar должна была затмить собой вообще все. Что ж, давайте же посмотрим, что нам обещает игровая индустрия в 2026.

Во многих случаях при разработке веб-сервисов и сайтов возникает необходимость в поиске готовых UI-компонентов — как для вдохновения, так и для ускорения работы над интерфейсом. Подобные решения будут полезны всем, кто занимается веб-дизайном и веб-разработкой.

В статье представлена подборка ресурсов с качественными и интересными UI-компонентами. Список будет дополняться по мере появления действительно достойных сайтов и сервисов.

Автоматизированную упрощённой систему налогообложения (АУСН) подают как максимально простой и удобный режим: никаких деклараций, минимум отчётности, автоматический расчёт налогов. Но с другой стороны, может возникнуть ощущение, что речь идёт не просто о новом специальном налоговом режиме, а о принципиально иной модели налогового контроля.

Я хочу посмотреть на АУСН именно с этой точки зрения: как на систему, к которой государство целенаправленно стремится, и которая, по сути, может стать (а по моим наблюдением уже становится) будущим налогового администрирования для малого бизнеса, а в перспективе и для среднего.

Для тех, кто читает меня впервые: за плечами почти 12 лет работы в ФНС, поэтому обозревать этот налоговый спецрежим я буду с позиции бывшего налоговика.

Разбираем архитектуру, не пугаем. LLM — полезный инструмент при адекватном использовании. Но если марафоните сутками — это сигнал.

Кризисная линия: 8-800-2000-122 (анонимно, 24/7).

Знаю, знаю... Прочитав заголовок, хочется голосом волка из мультфильма "Жил был пёс" сказать - "Шо, опять?" . Ведь битва этих подходов давно закончилась и разработчики Spring уже поставили точку.

Но недавняя публикация в одном довольно крупном Telegram-канале заставила меня вернуться к этому вопросу. В качестве главных аргументов против field injection там приводились лишь сложность изоляции в тестах и неудобство создания экземпляров для unit-тестов.

И хотя с этими пунктами не поспоришь, у многих разработчиков и не только начинающих, остаются вопросы: каковы реальные последствия для самого объекта? Можно ли считать его полноценным сразу после создания new? И почему все современные рекомендации так настаивают на конструкторах?

Поиск ответов показал мне, что аргумент о тестах лишь верхушка айсберга. В глубине, куда я Вас сегодня приглашаю заглянуть, скрываются куда более фундаментальные вопросы принципов объектно-ориентированного дизайна, гарантий Java Memory Model и уважения к жизненному циклу объекта.

Знаю, знаю... Прочитав заголовок, хочется голосом волка из мультфильма "Жил был пёс" сказать - "Шо, опять?" . Ведь битва этих подходов давно закончилась и разработчики Spring уже поставили точку.

Но недавняя публикация в одном довольно крупном Telegram-канале заставила меня вернуться к этому вопросу. В качестве главных аргументов против field injection там приводились лишь сложность изоляции в тестах и неудобство создания экземпляров для unit-тестов.

И хотя с этими пунктами не поспоришь, у многих разработчиков и не только начинающих, остаются вопросы: каковы реальные последствия для самого объекта? Можно ли считать его полноценным сразу после создания new? И почему все современные рекомендации так настаивают на конструкторах?

Поиск ответов показал мне, что аргумент о тестах лишь верхушка айсберга. В глубине, куда я Вас сегодня приглашаю заглянуть, скрываются куда более фундаментальные вопросы принципов объектно-ориентированного дизайна, гарантий Java Memory Model и уважения к жизненному циклу объекта.

Сегодня мы поговорим про такую, казалось бы, простую и привычную штуку, как функция drop в языке Rust. Что может быть банальнее?

Создали переменную, и в конце области видимости она сама очистится. RAII за нас делает всю работу, а мы просто выдыхаем и не боимся утечек памяти. Но не все так радужно!

Иногда даже маленькая функция drop() способна подбросить неприятный сюрпризик и буквально поломать вашу программку, причём сделать это тихонько и незаметно. С чего бы вдруг такая базовая вещь приводит к ошибкам?

Меня зовут Виталий и я пишу уже который год самую большую книгу по математике для 4–11 классов, а так же автор поста (рекомендую почитать) о ней. Пишу я ее в LaTeX и считаю, что современный учебник не должен быть черно-белым, а так же должен быть удобен для использования и учеником и учителем. Здесь я собрал базовые фишки, которые я использую (что-то чаще, что-то реже). Надеюсь, вы найдете что-нибудь полезное для себя:)

Постараюсь все подробно описать, но не гарантирую идеального кода. Компиляция в основном с помощью pdflatex, но есть места, где требуется lualatex. Для себя я сделал около 35 стилевых файлов для использования в преамбуле, но тут я написал полный код чтобы в каждом случае можно было запустить "из коробки".

Кстати, в следующем посте будут еще <<круче>> функции.

Base64 — это схема кодирования двоичных значений в текст, преобразующая произвольные двоичные данные (например, изображения, файлы или любые байтовые последовательности) в безопасную печатную ASCII-строку, состоящую из 64-символьного алфавита (A–Z, a–z, 0–9, +, /). Браузеры применяют эту схему в JavaScript для встраивания двоичных данных непосредственно в код/HTML или для передачи двоичных данных в виде текста.

Недавно в браузерах появились удобные и безопасные функции для обработки Base64: Uint8Array.toBase64() и Uint8Array.fromBase64(). Хоть у них и есть множество параметров, смысл их сводится к кодированию и декодированию.

При кодировании они берут 24 бита из входных данных и разделяют их на четыре сегмента по 6 бит, и каждое 6-битное значение (в интервале от 0 до 63) соотносится с конкретным символом из алфавита Base64: первые 26 символов — это буквы A-Z в верхнем регистре, следующие 26 — a-z в нижнем, затем идут цифры 0-9 и, наконец, символы «+» и «/» в качестве 62-го и 63-го символов. Если длина входных данных не кратна трём байтам, то в качестве заполнителя используется знак «=».

Насколько же быстро могут работать эти функции?

Как работает чистый код?

Ниже моё облыжное мнение о том, почему «Чистый код» — чистой воды инфоцыганщина, и почему если вы слышите в аргументации собеседника эти слова — нужно бежать, ведь разговаривать с зомби бессмысленно.

Проник в банк не через вайфай и не через фишинг — а просто пристроился к аудиторам с улицы. Никто не спросил имени. Никто не проверил. А через час уже сидел у них в сети с рабочим пропуском. Как это случилось — и почему «следовать инструкции» не спасло — в новой статье.

За 5 лет работы в B2B и B2C сегментах у телеком-провайдеров я столкнулся с одной из проблем: абоненты годами сидят на архивных дорогих тарифах или пользуются услугами операторов, которые не идут на уступки, не снижают цены на тарифы, пользователи просто не знают, что в их же доме есть альтернативные провайдеры с тарифами более выгодными для них.

Я решил объединить свой опыт в телекоме с навыками в программировании. Так появилась идея по парсенгу тарифов. Цель — создать инструмент, который автоматически мониторит провайдеров, избавляя пользователей от ручного сравнения и помогая им находить оптимальные условия по тарифу.

Сейчас я работаю аналитиком БД, параллельно изучаю архитектуру, построение данных. Решил начать проект с проектирования структуру на PostgreSQL по схеме "Звезда". Таблицей фактов у меня будет таблица со связью города с провайдером, таблицы измерений – таблица с информацией о тарифах, городами и провайдерами.

С инженерной точки зрения поиск работы — это процесс с низкой энтропией. Есть входящий поток данных (JSON с вакансиями) и есть необходимость отправить ответный сигнал (POST-запрос с откликом). Задача кажется тривиальной для автоматизации: написал парсер, настроил cron, пошел пить кофе.

Однако, если вы попробуете автоматизировать отклики на крупных job-board платформах (особенно на hh.ru) в 2026 году, вы столкнетесь с серьезным противодействием. WAF (Web Application Firewall), анализ TLS-отпечатков, поведенческая биометрия и теневые баны — это реальность, которая убивает скрипты на requests за пару часов.

В этой статье разберем архитектуру решения, которое позволяет автоматизировать процесс отклика, используя подходы RPA (Robotic Process Automation), мимикрию под поведение пользователя (Human Mimicry) и LLM для обхода смысловых фильтров.

(Дисклеймер: Статья носит исследовательский характер. Мы не призываем нарушать правила площадок, а разбираем технические методы эмуляции браузера).