Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Обзор многофункциональной программы для работы с жёсткими дисками, SSD и флешками на «физическом» с точки зрения OS Windows уровне, независимо от файловой системы или её отсутствия. Проверка секторов, анализ SMART а том числе Seagate FARM, определение фейковых флешек, чтение и запись посекторных образов дисков (клонирование).

Великий немецкий мыслитель Иммануил Кант утверждал, что пространство — это линза в человеческом уме, через которую разум смотрит на чувственные данные, упорядочивая воспринимаемые нами формы, цвета и звуки. Поэтому чтобы разобраться в чём‑то, наш ум всегда стремится свести это что‑то к визуальной модели геометрического пространства. В этом эссе мы с вами поговорим о нескольких таких пространствах и их свойствах: физическом пространстве, гомотопическом пространстве типов в математике и типизированных языках программирование, пространстве смыслов в больших языковых моделях, пространстве вариантов в человеческой жизни, пространстве фактов в истории, а также свяжем некоторые понятия из французской философии постмодерна с понятиями из физики.

Представьте, что вы наконец-то выстроили надежный периметр вокруг своих контейнеров, сканируете образы и настраиваете политики в соответствии с общепринятыми стандартами безопасности. И кажется, всё под контролем. Но что, если атака началась в уже запущенном контейнере? Как обнаружить, что прямо сейчас легитимный микросервис крадет ваши данные или майнит криптовалюту?

В данном случае на классические средства защиты рассчитывать не приходится: они охраняют контейнеры снаружи и не видят, что происходит внутри. А большинство инструментов для выявления угроз в среде выполнения — сложные и дорогие. Тем не менее выход есть: недавно специалисты из команды PT Container Security представили рынку первое в России открытое решение для защиты рантайма контейнерных сред — Runtime Radar. Подробнее о нем в нашей статье рассказывают руководитель разработки Никита Ладошкин и эксперт Виталий Шишкин (@JCD3nt0n).

Разбираем типовые сценарии на основе опыта Cloud4Y

Более чем за 15 лет работы мы видели сотни гибридных инфраструктур. Часть из них приносит клиентам ощутимую экономию и окупается за год. Другая часть работает, но особой выгоды не дает. Есть и проекты, где гибридное облако было ошибкой с самого начала. В этой статье разбираем типовые сценарии: когда гибрид работает, когда нет, и как не попасть в ловушку.

Служебная записка Департамента человеческих ресурсов «Кибер-Фарм Инк.» Совету директоров, Отделу стратегического развития.

Документ №ДЧ-344/Б от 15.03.2042

Пилотная программа «Вечный средний». Отбор кандидатов 1-й волны.

Синдром профессионального выгорания (средний срок эффективной работы ведущих разработчиков упал до 4,4 лет), падение продуктивности на 32% и рост расходов на медицинскую страховку за последние 3 года привели к катастрофическим последствиям. Штат сотрудников постоянно растет, а прибыль компании падает ежегодно на 4,5%. 

Рекомендую к запуску программу добровольной биотехнической оптимизации сотрудников. 

Напомню, что это позволит увеличить срок эффективной службы персонала до 25-30 лет и стабилизировать продуктивность на уровне 90-95% от пиковой, а кроме того максимально исключить потери трудочасов по болезням, депрессивные состояния и нерациональное использование рабочего времени.

Оптимальный кандидат - №384 (Дмитрий С., 34 года).

Профессиональный профиль - идеален. 97% совместимости с программой. Автор 3 ключевых патентов компании.

Медицинский профиль типичен для группы риска: 

В современных высокопроизводительных системах используются мощные вычислительные компоненты с высоким тепловыделением, при этом требования к энергоэффективности дата-центров ограничивают реальный тепловой режим работы сервера. Задача инженеров здесь — снизить риск перегрева компонентов и избежать потери производительности.

Меня зовут Анатолий Белановский, я старший инженер по методикам тестирования. В прошлом занимался спинтроникой, работал над разработкой STTMRAM, ReRAM, а также в области сверхпроводниковых кубитов. В статье расскажу о методике, которая позволит быстро определить тепловые ограничения процессоров, модулей памяти, накопителей, сетевых контроллеров и элементов питания. Инженеры могут использовать ее при аудите существующей инфраструктуры, оптимизации компоновки и нагрузок, приемочных испытаниях и ускоренного прототипирования систем охлаждения.

Привет, я директор по маркетингу в IT-компании, много лет работаю в этой нише и впервые наблюдаю такие жесткие сокращения на рынке. Этот текст — попытка отрефлексировать все, что произошло в айти за последний год. Увы, тут не будет позитивных прогнозов.

На SQL-собеседованиях интервьюер часто формулирует условия устно, просит рассуждать вслух и быстро писать запрос в реальном времени. Это непривычный формат — и именно поэтому он становится испытанием даже для тех, кто много практиковался.

Привет, Хабр!

Этой осенью Google порадовали нас релизом AlphaEvolve — фреймворка, который комбинирует способности LLM к написанию кода с эволюционным подходом к вычислению. Новый метод доказал свою эффективность на сложных алгоритмических или математических задачах, но, как это часто бывает у таких компаний, технические детали AlphaEvolve остаются коммерческой тайной. Тогда мы в AIRI решили создать свой фреймворк. 

Так усилиями научной группы «Мультимодальные архитектуры ИИ» лаборатории «Сильный искусственный интеллект в медицине», научной группы «Генеративное проектирование» лаборатории FusionBrain, лаборатории «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» и отдела научно‑технической разработки увидел свет GigaEvo — эволюционный фреймворк для автоматизации ML и LLM‑ориентированных задач, который мы представили в ноябре на AIJ и чей код выложили на GitHub. 

Здесь хотелось бы рассказать о нём подробнее, описать его внутреннее устройство и дать рекомендации к использованию.

Привет, Хабр! На связи Иван Жирнов и Степан Рыбалов, тимлид и QA группы разработки чат-ботов в компании «Передовые Платежные Решения». В работе мы используем чат-боты собственной разработки. До AI-революции чат-боты были сценарные и весьма ограниченные. С нейросетями же их возможности стали головокружительно шире. В этой статье мы расскажем о том, как и зачем перешли на чат-ботов с ИИ, чтобы наш опыт мог помочь в проекте и вам.

Ежемесячно клиенты генерируют более 73 тысяч диалогов в текстовых ботах, и более 92% этих диалогов обрабатывается без участия человека — в чатах, мобильном приложении и личном кабинете. Голосовой чат-бот на горячей линии получает в месяц более 15 тысяч звонков, и здесь автоматизация достигает 20–30%. Именно голосовой бот навел нас на мысли об ИИ: здесь вопросы обычно оказывались сложнее и индивидуальнее.

Обсуждать переход мы начали в четвертом квартале 2024 года. Нас привлекла возможность LLM решать комплексные вопросы из одного запроса клиента. Сценарный бот же реагирует только на одну команду за раз, выдает целый список возможных связанных вопросов, из которых пользователю снова приходится выбирать. Потом, вероятно, выбирать еще и еще… так что терпения хватает не у всех. Тогда клиент в лучшем случае обращается к голосовому боту или попадает к оператору поддержки.

GPT же может сможет понять контекст, разбить сложный вопрос на несколько простых и собрать полноценный ответ.

Принимая архитектурные решения, часто так или иначе приходится идти на компромисс: между качеством и скоростью разработки, сложностью реализации и удобством поддержки, быстротой решения бизнес-задачи и гибкостью. Со временем небольшие уступки накапливаются и проект покрывается легаси. Даже если исправно разгребать техдолг, то в любом случае на достаточно длинной дистанции решения и технологии устареют, и станет невозможно обойтись «генеральной уборкой» — потребуется смена архитектуры.  

В статье расскажу, как мы столкнулись с неизбежной необходимостью переделки веб-плеера RUTUBE — сервиса, который существует с 2006 года, пережил несколько смен команд и парадигм разработки и при этом достаточно большой и высоконагруженный, чтобы нельзя было «просто так взять и всё переписать». 

В 2025 году AI окончательно вышел за рамки экспериментальных функций и стал инфраструктурным слоем цифровых продуктов. Он всё чаще определяет не отдельные возможности, а логику развития экосистем, скорость запуска новых продуктов и качество пользовательского опыта.

​​Именно в этом контексте в 2025 году red_mad_robot и Билайн заключили стратегическое партнёрство. Мы развиваем сразу несколько направлений — от AI-сервисов до клиентских продуктов, где технологии усиливают ежедневный UX.

Одним из первых шагов стало создание полноценного AI-слоя для платформы Билайна «план б.» на базе Agentic-First решения Daisy. Рассказываем, как мы подошли к проектированию AI-функциональности, какие решения легли в основу архитектуры и что получилось на практике.

Российская компания «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработала метод автоматизации настройки ключевых СВЧ-компонентов базовых станций и ретрансляторов сетей 5G с помощью технологий искусственного интеллекта. Разработка поможет ускорить и упростить процесс производства оборудования для сетей пятого поколения, что особенно важно для крупных городов, где требуется быстрая и точная настройка тысяч базовых станций.

Работа выполнена по предложению входящей в «ИКС Холдинг» компании YADRO, одно из направлений деятельности которой — разработка и производство телекоммуникационного оборудования операторского класса.

Базовая станция должна одновременно принимать и передавать сигнал через общую антенну. Для этого применяется частотное разделение каналов, за которое отвечает дуплексер. Точность подбора его параметров напрямую влияет на качество связи. При этом настройка дуплексера — трудоёмкий процесс, требующий несколько часов работы опытного специалиста. Одна базовая станция может содержать более десяти радиомодулей и используемых в них дуплексеров. При масштабных установках — в объёме нескольких тысяч станций — потенциальный эффект от автоматизации настройки оценивается в десятки и сотни тысяч часов автоматизированной ручной работы.

Для автоматизации настройки разные исследователи пытались применять методы обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL), но такой подход давал результат только на упрощённых моделях. В «Криптоните» переформулировали задачу так, что её теперь можно решить традиционным и более надёжным методом — обучением с учителем (supervised learning, SL). Разработанная нейросеть анализирует частотные кривые дуплексера и предсказывает корректировки регулировочных винтов. Дополнительный алгоритм пошагово применяет предсказания нейросети, что снижает риск ошибочной настройки.

В этом материале мы детально рассмотрим, какие архитектуры и подходы применяются в средних и крупных интернет‑магазинах, с какими проблемами они сталкиваются и какие решения оказываются наиболее эффективными. Эпизодически мы будем смотреть на лидеров российских маркетплейсов, поскольку они дальше продвинулись в развитии поисковых технологий и зачастую задают тренды российского рынка.

Снова приветствую всех читателей Хабр.

В предыдущей статье был приведен пример создания кода проекта для задачи автоматизации обработки данных, в результате чего получилось подготовить нужную информацию по модели данных ЛОЦМАН: PLM. Эти данные планируется использовать для построения механизмов обработки поисковых запросов пользователей к базе ЛОЦМАН:PLM — в частности, для распознавания сущностей в тексте запроса. Это позволит понимать, на какие объекты модели данных ссылается пользователь: изделия, их параметры, типы документов и так далее.

Для решения новой задачи я решил опробовать возможности библиотеки spaCy, в которой сущности можно распознавать на основе заранее заданных паттернов. В ходе экспериментов с библиотекой и её модулями EntityRuler и SpanRuler я столкнулся с рядом особенностей, и в данной статье делюсь накопленным опытом и наработками — надеюсь, они окажутся полезными и для вас.

В 2018 году @Milfgard предложил пособирать самые холиварные вопросы, которые заботливо можно собрать в игру, чтобы гарантированно устроить драку в любой компании. Вот этот пост.

Прошло 7 лет. Мы создали даже небольшое научное сообщество — и собрали вопросы до конца. 120 вопросов. Вот они. Принесите карточки с ними на корпоратив, предложите открывать случайный вопрос и отвечать. Хана вашему корпоративу, друзьям и психике эйчара. Вот вопросы:

В новой части цикла статей «что взять бизнесу из профессионального спорта» (часть 0, часть 1) речь пойдет про скорость мышления и скорость принятия решений – вещь, которую я пытаюсь вдолбить рашнбизнису уже несколько лет, и очевидно, надо продолжать вдалбливание, потому что с той стороны нет ни осознания проблемы, ни попыток подхода к снаряду. А те, кто это осилили, по странному стечению обстоятельств являются либо крупным бизнесом, либо одним из лидеров в своей рыночной нише. Попутно будет разобрана далеко не всем очевидная тема «элита тянется к элите», которую можно и нужно использовать на рынке, если, конечно, вы не вице-президент «Норникеля» (там в голове только про деньги). В общем, план понятен, давайте приступать.

Борьба с последствиями плохого ТЗ иногда ценится выше, чем работа по его предотвращению.

Кратко о парадоксе: все ругают костыли и авралы, но они повторяются вновь и вновь. Значит, это кому-то нужно? Посмотрим на экосистему проекта не с технической, а с экономической и карьерной точек зрения.

Когда‑то мне виделась отличная идея использовать YouTube как надёжное облачное хранилище для своих видеоархивов. Зачем тратить место на локальных дисках, если можно выгружать туда смонтированные ролики или склеенные клипы — всё удобно, всегда доступно с любого устройства в любой момент, без необходимости хранить копии локально. Доступ через браузер или приложение, бесконечное онлайн-хранилище, и видео якобы остаётся в первозданном виде. Но со временем выяснилось, что не всё так просто и безоблачно, как казалось на первый взгляд. Давайте разберёмся, что пошло не так.

Привет, Хабр!

Я Владимир Колпаков, инженер-проектировщик СПД в центре сетевых решений

«Инфосистемы Джет». Сегодня расскажу, как работает система автоматизации сетевой фабрики, которую мы сделали для одного из заказчиков.

Автоматизация управления сетевым оборудованием давно превратилась в must-have для бизнеса. Если коротко, то это применение программных инструментов для автоматизации работы сетевых устройств. Цель — не просто упростить жизнь инженерам, а напрямую влиять на бизнес-метрики. В цифрах: развертывание новых сервисов ускоряется на 50–70%, а количество ошибок при конфигурировании снижается на 30–40%.

Почему White Box? Совокупный среднегодовой темп роста рынка White Box-коммутаторов составляет 16,2%. В первую очередь привлекательность White Box-коммутаторов обусловлена ценой, которая может быть ниже на 30–70% по сравнению с традиционными коммутаторами. Ответ на вопрос, за счет чего получается такая разница, раскрывается в идеологии White Box- оборудования.

White Box — это модель поставки сетевого оборудования, в которой аппаратная платформа и сетевое ПО поставляются отдельно. White Box («белый ящик») возник как ответ на классические программно-аппаратные комплексы (ПАК) от известных вендоров, которые представляют собой так называемый черный ящик — Black Box.

Благодаря концепции ONIE (Open Network Install Environment) White Box или baremetal- коммутаторы идут с минимальным набором ПО, который состоит из загрузчика и предустановленной минималистичной ОС ONIE, выполняющей функцию установщика основной сетевой операционной системы без доступа к аппаратной части коммутатора, отвечающей за data plane (плоскость данных).