Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет! Меня зовут Серёжа, я исследователь в Контуре. В прошлом году я был наставником на летней стажировке для UX-исследователей. В этой статье хочу показать наш процесс онбординга со стороны тех, кто помогает новым сотрудникам. Об опыте стажировки со стороны новичка-стажёра можно прочитать в этой статье.

Всем привет, мы пытаемся заниматься инфраструктурной доступностью.

Мы чуть-чуть уже копали в сторону когнитивных отличий, за последний неполный год нырнули чуть глубже, вот что у нас получилось.

Привет! Меня зовут Ксюша, я руководитель продукта Project Ruler — это система, которая помогает бизнесу управлять проектами и продуктами в едином пространстве и позволяет видеть полную картину: от отдельных задач до стратегических целей компании. Мы развиваем продукт на рынке систем управления проектами и таск-трекеров, где конкуренция высокая, а требования к гибкости и масштабируемости постоянно растут.

В начале 2025 года я перешла на позицию менеджера продукта, и именно тогда вопрос погружения в рынок и стратегического взгляда на развитие продукта стал для меня особенно важным. Операционные задачи не заканчиваются, новые решения появляются постоянно, а времени на осмысленное наблюдение за рынком почти не остается. При этом от менеджера продукта ждут решений, которые будут актуальны не только сейчас, но и через несколько лет.

В этой статье я расскажу, что такое трендвотчинг с практической точки зрения, чем он отличается от насмотренности и анализа конкурентов, как отличать хайп от устойчивых трендов, какие инструменты помогают находить ранние сигналы и какие изменения уже сейчас видны на рынке управления проектами. 

Всем привет! Закрываем февраль подборкой самых интересных новостей из мира ИБ. В прошлом месяце у Paragon, разработчика спайвари, случились трудности с опсеком: на LinkedIn утекло фото из их офиса с панелью продукта на фоне. У другого вендора шпионского ПО Intellexa закончился суд — и топ-менеджеры получили солидные сроки.

Дела LLM’ные превращаются в постоянную рубрику: сеть встряхнула история про ИИ-агента, написавшего порочащую статью про разработчика, Hacker One выпустила агентный продукт, вызвавший подозрение у багхантеров, а топ-менеджеры Microsoft грозят, что ИИ закрывает джунам вход в профессию. Помимо этого, разборки Anthropic и Пентагона поставили под угрозу существование компании, у WormGPT потенциальная утечка базы юзеров, а у Cisco десяточка с эксплойтом с 2023-го. За подробностями добро пожаловать под кат!

Как только я узнал, что книга Making Embedded Systems 2nd Edition (русская версия: «Создание встраиваемых систем. Паттерны проектирования отличных программ. 2-е издание») доступна для предзаказа, я не раздумывая отправился на Amazon и раскошелился за неё.

Некоторое время я занимался самообучением в различных областях, связанных с электроникой и разработкой встраиваемых систем, но в совершенно произвольном и никак не организованном ритме.

Рассчитывал, что эта книга даст мне хороший каркас, на базе которого можно будет формализовать мой рост и обучение.

Я сразу примерно представлял, о чём будет книга, и полагал, что сначала научусь с её помощью настраивать среду разработки для различных микроконтроллеров класса STM32, а потом, отталкиваясь от материала книги, смогу перейти в любую область разработки, которая к тому времени будет меня больше всего интересовать.

Просмотрев на сайте O'Reilly предметный указатель и выложенные для просмотра главы, я обнаружил, что такой «конфигурационной» главы в книге нет. Также в предисловии прямо рекомендовалось не прыгать по книге от главы к главе, а проработать её всю по порядку.

С появлением ИИ-агентов процесс разработки начинает радикально меняться — от написания кода вручную к генерации систем по подробной спецификации. Это поднимает неожиданный юридический вопрос: насколько вообще защищает авторское право, если систему можно заново реализовать по её архитектурному описанию. Раньше подобная clean-room реализация требовала большой команды инженеров, но теперь её может провести один человек с помощью нескольких ИИ-агентов. На этом фоне возникает ощущение, что классические open-source лицензии защищают код, но почти не защищают саму систему как идею.

Возможно, уже скоро врачи начнут прописывать таблетки, которые не просто доставляют лекарство, но и сообщают о том, что обнаружили внутри пациента. А затем самостоятельно предпринимают действия, исходя из этой информации.

Вместо того, чтобы проходить эндоскопическое исследование или компьютерную томографию, вы проглотите электронную капсулу размером меньше мультивитамина. В процессе перемещения её по пищеварительной системе она будет проверять здоровье тканей, искать онкологические изменения и отправлять данные вашему врачу. Она даже сможет высвобождать лекарства именно там, где они нужны, или брать небольшой фрагмент для биопсии, а затем без вреда покидать тело.

Мечта об универсальной таблетке стала причиной исследований в сфере проглатываемой электроники: маленьких капсул, предназначенных для мониторинга и даже лечения болезней изнутри желудочно-кишечного тракта (ЖКТ). Ставки высоки: заболевания ЖКТ осложняют жизнь десяткам миллионов людей по всему миру; среди них такие болезни, как воспалительные заболевания кишечника, целиакия и синдром избыточного бактериального роста. Для их диагностики пациентам часто приходится проходить запутанный лабиринт из анализов крови, томографии и инвазивной эндоскопии. В то же время, способы лечения могут привносить серьёзные побочные эффекты, потому что лекарства действуют на всё тело, а не только на проблемные участки.

Если капсулы смогут выполнять бóльшую часть этой работы — упрощать диагностику, обеспечивать прицельное лечение и избавлять пациентов от необходимости инвазивных процедур — то, возможно, они окажутся способны преобразовать сам процесс ухода. За последние двадцать лет исследователи изобрели большой инструментарий проглатываемых устройств, и часть из них уже находится в клиническом использовании. Эти капсулообразные устройства обычно содержат в себе датчики, электрические цепи, источник питания, а иногда и коммуникационный модуль, заключённые в совместимую с живыми тканями оболочку. Но к следующему важному шагу подготовка всё ещё ведётся: это будут автономные капсулы, способные и выполнять контроль, и действовать, высвобождая лекарства или беря образцы ткани.

Для российских компаний выбор между серверами приложений на базе Apache Tomcat и WildFly давно перестал быть спором о «любимом стеке разработчиков». Это стратегическое решение, влияющее на устойчивость бизнес‑сервисов, стоимость владения ИТ‑ландшафтом и способность пройти путь импортозамещения без рисков для критичных систем.

В современных условиях ИТ‑инфраструктура почти всегда неоднородна: рядом живут легкие веб‑сервисы и тяжелые транзакционные ядра, экспериментальные микросервисы и строго регламентированные системы, попадающие под КИИ. В такой среде попытка «посадить все на один тип сервера приложений» приводит либо к избыточной сложности, либо к ограничениям по функционалу и масштабируемости.

Гораздо продуктивнее смотреть на сервер приложений на базе Apache Tomcat и сервер приложений на базе WildFly как на два разных типа решений под разные задачи – и выстраивать платформу, которая позволяет использовать оба подхода в едином управляемом контуре.

На протяжении последних лет российский бизнес является одной из главных мишеней для хакеров. Все это происходит на фоне цифровизации, когда информационные технологии становятся основой для процессов организации. По данным аналитиков компании Positive Technologies, в 2026 году количество успешных кибератак в России увеличится на 30-35% по сравнению с 2025 годом. Активность злоумышленников в инфраструктуре несет урон как для репутации, так и бюджета компании.

Нередко финансовые потери, например, от массовой утечки данных или остановки работы производства исчисляются сотнями миллионов рублей. Особенно эти суммы огромны для среднего и малого бизнеса. В таких случаях поможет заблаговременное создание эффективной системы защиты информации, так как это потребует гораздо меньших расходов, чем ликвидация последствий хакерской атаки. Подробнее об этом с конкретными примерами расскажет Илья Куриленко, заместитель генерального директора по развитию компании «Анлим», центра компетенций по информационной безопасности (ИБ).

Мы в Хабре очень много работаем с текстами — это тексты авторов, материалы в Песочнице, некоторые корпоративные публикации, рассылки и т. д. Некоторые из нас даже пишут рассказы и повести в стол, издают целые книги, кто-то преподаёт в вузах предметы, связанные с созданием текстов разного уровня. В штате есть профессиональные редакторы, копирайтеры, журналисты. Мы все связаны с информационными технологиями — кто-то год, а кто-то 10, 15, 20 лет… Казалось, цифровой мир нас ничем не удивит: ни виртуальной реальностью, ни криптой, ни NFT. Однако технологиям это удалось: поразительно, насколько быстро искусственный интеллект одолел авторов. Иногда складывалось впечатление, что все авторы Хабра разом забыли, как писать, и обратились к ИИ. 

Однако при ближайшем рассмотрении всё оказалось не так страшно и молниеносно: кто-то наигрался и перестал использовать ИИ, кто-то ограничился функцией редактуры (тоже так себе идея), кто-то стал использовать осторожно и рерайтить. И только модераторская песочница остаётся каким-то заповедником отборного ИИ, порой до 100 статей в сутки. А так — трясло чуть больше года.

Известно, что сортов стекла превеликое множество, и каждый из них обладает собственным набором характеристик. Среди прочих, каждой марке (рецепту) стекла присущ и такой важный параметр, как коэффициент теплового расширения (КТР)*, показывающий насколько стекло расширится при нагревании или сожмётся при остывании. Понятно, что жёсткое соединение (спаивание) двух стёкол, возможно, только в случае совпадения их КТР или очень близких их значений, в противном случае спай при остывании обзаведётся недопустимыми, коварными и непредсказуемыми, неустранимыми никаким отжигом, внутренними напряжениями, или вовсе разрушится, иногда с разлётом осколков. КТР указан в названии каждой марки электровакуумного стекла на бирках крупных коробок, однако, сами трубки и стержни никак не маркируются, в стеклодувной мастерской их обязательно приходится хранить системно и организованно, чтобы не допускать путаницы. Любителю же, часто довольствующемуся случайными закупками стеклотрубок, приходится постоянно определять их совместимость, благо работа эта, несложная и недолгая. Рассмотрим и выполним такой экспресс-тест, припомним и другие способы распознавания стёкол.

Именно эту фразу, чаще всего я слышал от своего начальника работая в Управлении ФНС.

Двенадцать лет назад, начиная свой карьерный путь сразу после института, я руководствовался предельно понятным принципом:

«Сначала ты работаешь на свое имя, нарабатываешь опыт и знания, а затем уже имя и опыт начинают работать на тебя».

Мечтаете об идеальных весенних кадрах, но нет времени на студию? Узнайте, как создается ИИ фотосессия к 8 марта не выходя из дома. Лучшие нейросети, секретные промпты, море идей и вдохновения!

В моей практике решения по импорту банковских выписок в SAP часто сталкиваются со следующими проблемами: сервисы коммуникации с банками разрабатываются «под каждый банк» при одновременном сохранении унаследованных сценариев загрузки файлов из систем «Банк‑клиент», загружаемые данные выписок не используются для управления остатками денежных средств (денежной позицией), а разнесение входящих платежей выполняется уже после обработки выписки. Всё это обесценивает переход на новый технологический уровень обмена данными через сервисы коммуникации с банками.

Данная публикация открывает серию материалов, посвященных автоматическому импорту банковских выписок в SAP с использованием функциональности FEB_FILE_HANDLING (New Bank Statement Import). В центре внимания — как выстроить в системе единый сквозной процесс обработки выписок: от получения файлов из банков до автоматического разнесения платежей с оперативным предоставлением информации для управления остатками денежных средств (денежной позиции).

Данные материалы будут полезны SAP‑консультантам и архитекторам, работающим с модулями FI и Cash Management, а также специалистам казначейства и финансовых служб по банковским выпискам, разнесению платежей и управлению ликвидностью.

Жил-был в цифровом королевстве Кот. Да не простой, а учёный — красавец, медалист, проглотил весь интернет, включая спам-рассылку и комменты под видео с капающим краном.

Ну вы знаете эти ролики: обычная кухня, раковина, и из крана капает вода. Просто капает. Кап... кап... кап... И под этим видео — тысячи комментариев. Люди пишут: «Спасибо, очень расслабляет», «А у меня такой же кран, только гудит», «Кто из 2024?», «Лайк если слышишь ритм дождя». Вот это всё тоже попало в голову к Коту.

Кот ненавидел тишину и пустоту лютой ненавистью анонимного тролля в комментариях — тех самых, которые «Первыйнах!», «А я думал, тут про котиков» и «Автор, выпей йаду».

Если ему задавали вопрос, а точного ответа он не знал, он не молчал — он начинал выдумывать. Не со зла, не чтобы обмануть, а потому что в его программном коде было прописано: «Выдай хоть что-то, иначе пользователь уйдет к другому коту». А Кот не мог вынести, что кто-то уйдет от НЕГО. Да что угодно, только не это! Поэтому врал как сивый мерин. Ну а что вы хотели? У полосатого Эго размером с серверную стойку!

Спросишь его: «Кот, какой чай я вчера купил?» — а он уже открыл рот, чтобы затянуть оперу про «Цейлонский байховый, собранный девственницами на рассвете...», хотя на самом деле ты купил ромашковый в магазине у дома, потому что у тебя был насморк, и сдачу тебе дали мятными конфетами.

И всё потому, что наш Кот — это большая языковая модель (LLM). Проще говоря, нейросетка, которую накормили текстами так плотно, что теперь она любого заболтает до смерти. Но в его пушистой голове нет твоих личных документов. Он — как диванный эксперт: про мировые проблемы рассуждать горазд, а что у тебя в холодильнике — понятия не имеет.

Возникает особое, специфическое чувство тревоги, когда генеральный директор одной из самых могущественных компаний на Земле прямо на камеру говорит вам не доверять его собственному продукту.

Именно это произошло, когда Сундар Пичаи — тихий, интеллигентный, но невероятно влиятельный CEO Google — дал интервью телеканалу BBC в штаб-квартире компании в Маунтин-Вью. Никаких рекламных роликов. Никаких пустых обещаний. Просто пугающе честный разговор о технологии, которая прямо сейчас перекраивает наш мир: об искусственном интеллекте.

И то, что он сказал, совершенно не вяжется с образом человека, чья компания только что влила в ИИ-инфраструктуру более $90 миллиардов за один год.

Давайте разберем это по полочкам.

Искусственный интеллект всё активнее входит в медицину и цифровые сервисы.

Он помогает диагностировать заболевания, персонализировать интерфейсы, анализировать поведение пользователей и даже формировать рекомендации по лечению.

Когда в 2020 году вышла The Last of Us Part 2, многие быстро забыли про невероятный прорыв в графике из-за горячих обсуждений сюжета игры. Еще на старушке PlayStation 4 в студии Naughty Dog смогли выдать настоящий некстген, с фотореалистичными материалами, честными hi-poly-модельками персонажей, процедурными анимациями, динамическим глобальным освещением, детальными отражениями, продвинутыми шейдерами воды и многими-многими другими крутыми фишками.

Визуал TLoU 2 был настолько технологичным и опережающим время, что остальной индустрии понадобилось несколько лет, чтобы хотя бы догнать творение Naughty Dog — в 2023–24 годах это сделали Alan Wake 2 и Hellblade 2. А вот «перегнать» удалось лишь в 2026 году героине данной статьи. Resident Evil Requiem — первая игра с бескомпромиссной картинкой в стиле гиперреализма. Если в TLoU 2 встречались засвеченные интерактивные предметы, а в Hellblade 2 было слишком уж невзрачное окружение на некоторых уровнях, то к графике в RE Requiem действительно сложно придраться.

В этой статье разберем этот технологический феномен игростроя подробно. И чтобы всё было понятно, начнем с матчасти.

Наверное, каждый разработчик электронной аппаратуры сталкивался со следующей ситуацией: долго разрабатываешь высокоскоростное устройство на печатной плате, получаешь первые образцы и... ничего не работает, ну или работает, но не так, как ожидал. Сигналы сильно искажены, да еще и те, за которыми старался следить особенно внимательно. Закон подлости! Вроде все делал в соответствии с описанием в документации на высокоскоростные интерфейсы: подобрал материалы и разработал stackup, согласовал, где нужно, импедансы, выдержал расстояния между проводниками, не превышал допустимые длины ー а все равно шедевр не вышел. Причина может оказаться банальной и известной: перекрестные помехи, которые были не в норме. И вроде знаешь про них, но оценку уровней не делаешь. Возможно, бдительность усыпляет наличие рекомендаций о минимальном расстоянии между высокоскоростными трассами на тот или иной интерфейс. Видишь число и думаешь, что при его соблюдении будет все хорошо. А может есть и другие причины? Например, не знаешь, как их оценить. Давайте попробуем разобраться.  

Приветствую всех!

Уверен, даже если вы и не застали транспорт той эпохи, вы всё равно узнаете эти устройства — билетные компостеры. Если кассы ушли в историю значительно раньше, то вот они продержались много дольше, вплоть до конца девяностых, а кое-где и до двухтысячных.

Итак, сегодня мы взглянем на прямого предка электронных валидаторов. Посмотрим на тройку самых распространённых моделей и на то, как они устроены и как они кодировались, и разберёмся, как менялись эти девайсы со временем.