Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Сложный был год. Бюджеты, санкции и хайп ИИ. Он не обошёл стороной ни один enterprise, вот и я решил рассказать вам историю, в которой собран до боли знакомый кейс. История выдуманная, решение – реальное.

Я – Андрей, senior backend в одной из команд разработки большой компании, и это история про перестройку жизненного цикла разработки с ИИ в небольшой команде.

Привет! Меня зовут Василий, и я разработчик СУБД РЕД База Данных в компании РЕД СОФТ. Сегодня я расскажу про передачу данных из СУБД РЕД База Данных в платформу для обработки потоковых данных Apache Kafka с помощью специального плагина. В этой статье: про создание плагина, его отличия от аналогичных решений для других СУБД, репликацию и возможные кейсы использования.

В продакшене CDC обеспечивает аналитику данными практически в реальном времени и позволяет синхронизировать объекты с минимальной задержкой, например кэши. Технология дает возможность объединять данные из различных источников без дополнительной трансформации, а также проводить миграцию без даунтайма. Кроме того, CDC помогает решать задачи аудита инцидентов и поддерживать согласованность сервисов.

Но для начала немного вводной части. Сегодня данные – основа любого бизнеса. Но они очень редко хранятся в одном месте. Данные обрабатываются в OLTP-системах, анализируются в OLAP, поисковых движках, кэшах, потоках микросервисов.

Основная сложность распределения данных – передать их из одной системы в другую. Обычно такую проблему решают с помощью выгрузки данных в определенный формат и загружают их в целевую систему. Но этот подход имеет серьезный недостаток – данные быстро устаревают. К тому же сохранение большого объема данных требует дополнительного места на носителях информации, что увеличивает финансовые затраты.

Change Data Capture (Захват измененных данных) позволяет решить эту проблему. Это не просто технология, а архитектурная модель, описывающая подход, при котором в базе данных отслеживаются изменения (добавление, изменение и удаление записей) и оперативно передаются в другие системы, обеспечивая надежность и доступность данных. Простыми словами, CDC перехватывает только измененные строки, а не всю базу целиком.

Недавно я начала разбираться в российских заменах Confluence и быстро обнаружила, что под одним названием предлагают совсем разные продукты. Одни рассчитаны на техписателей, другие — на службы поддержки, третьи просто добавляют документы к задачам.

При этом переехать чаще всего нужно не с одной пустой страницей. В базе уже есть статьи, вложения, ссылки на задачи и макросы, которые придётся переносить или переделывать.

В статье — 12 аналогов и подробный разбор цен, плюсов, минусов и особенностей.

Это вторая статья из серии статей про подводные камни заказной разработки ПО. Первая - здесь.

В какой-то момент осмысливая работу с клиентами и задачу удешевления разработки клиентского решения я пришёл к тому, что в нашей индустрии существует шкала видов клиентских решений, которая практически плавно простирается от коробочного решения до полной и бескомпромиссной заказной разработки.

Есть в инфобезе сценарий, который повторяется с завидным постоянством. Инцидент вроде бы закрыли, отчитались, выдохнули — а через пару недель выясняется, что атакующий никуда не уходил. Он просто переждал. Именно так и произошло здесь, и именно поэтому эта история стоит того, чтобы её разобрать не по верхам, а по-настоящему.

Два сайта — appeal и new портал на 1С-Битрикс — несли один и тот же веб-шелл WebShellOrb (WSO). В первый раз инцидент обнаружили по логам Nginx, а вот дальше началось самое неприятное. Через некоторое время злоумышленник снова был внутри. Инцидент растянулся почти на три месяца, и повторная компрометация случилась уже после того, как были приняты меры.

И вот тут очень легко ошибиться в выводах. Соблазнительно сказать: «ну, значит, меры сделали плохо». Но это было бы неправдой. Дальше — почему меры не сработали и что оказалось «под капотом».

Можно ли купить место в рекомендациях нейросети? Разбираемся, как устроена реклама в ChatGPT и Алисе AI, чем она отличается от GEO и как бизнесу попасть в органические ответы ИИ.

Из новостей: у Arkane есть ещё 1 месяц, всего 400к продажу у Gears of War: E-Day, продажи Probably Stolen достигли 200к копий за несколько часов, издатель Heart Abyss предпочёл нейроарт, в Valve пояснили за ИИ-слоп на Фесте.

Задача простая: снять с телефона фото и видео и получить их на ПК с Windows без кабеля, облака и установки чего-либо на телефон. Готовые решения либо требуют приложение на обе стороны, либо гоняют файлы через чужой сервер, либо жмут видео в мессенджере. Я сделал «Тропку»: ПК поднимает у себя маленький HTTPS-сайт, телефон открывает его в обычном браузере по адресу из QR-кода.

Разбираемся, что такое JEV, чем модели принятия решений отличаются от привычных LLM и какие у них есть открытые аналоги. А заодно поднимаем Laya и Gemma 4 на собственном сервере и собираем полноценного AI-агента на Python с веб-интерфейсом, классификацией новостей и автоматической публикацией статей. Без облачных API и агентных фреймворков. Все исходники — на GitHub.

Привет, Хабр!

В прошлой статье я кратко упомянул о третьей версии своего PET-проекта — голосового ассистента с функциями управления умным домом, не зависящего от сторонних сервисов. Новая версия отличается от двух предыдущих появлением нейропроцессорного модуля, что значительно расширяет возможности голосового ассистента. В этой статье я попытаюсь описать процесс интеграции NPU в проект «Альфы». Присоединяйтесь, будет интересно!

Сегодня примерно в каждой компании smm-щик написал пост в ChatGPT, дизайнер собрал иллюстрацию в Midjourney, разработчик попросил Claude дописать модуль, потом поправил код и отправил его в прод. Компания заплатила зарплату, подписку на сервис, налоги, авторское вознаграждение. Кажется логичным, что все права теперь у компании. Но в споре могут всплыть неприятные детали, которые не кажутся достойными внимания на первый взгляд....

Потому что:
- нейросеть не может быть автором по российскому праву;
- сотрудник тоже не обязательно становится автором только потому, что он написал промпт;
- результат может совпасть с чужим или содержать фрагменты, права на которые принадлежат третьим лицам;
- вместе с запросом сотрудник может отправить иностранному провайдеру персональные данные и коммерческую тайну

Гоу разбираться, кому могут принадлежать права на ИИ-контент, что изменилось с появлением нового закона об ИИ и что делать компании с этим всем.

Дисклеймер: Все персонажи, диалоги, упомянутые схемы и события в этом тексте — художественный вымысел и собирательный образ. Материал написан в жанре производственного романа исключительно в ознакомительных целях, чтобы показать эволюцию систем кибербезопасности и правовые последствия обхода правил онлайн-платформ. Автор настоятельно не рекомендует повторять описанные трюки: то, что начиналось как игра со скидками, сегодня квалифицируется по ст. 159.6 УК РФ и заканчивается реальными сроками.

Хроники выжженной халявы

В три часа ночи кулеры системного блока воют так, будто мой компьютер собирается взлететь с прожженного ламината съемной однушки в спальнике на окраине Москвы. На столе — банка теплого энергетика, пепельница и три монитора, разбитые на сорок мелких окон. В каждом окне живет отдельный человек.

Вот в левом верхнем углу «Марина, 34 года, домохозяйка из Химок» кладет в корзину три килограмма зернового кофе Lavazza и две упаковки капсул для посудомойки. Правее «Игорь, 22 года, студент из Подольска» заказывает доставку четырнадцати банок тушенки и дорогого оливкового масла. Все эти люди — я. И все они прямо сейчас собираются заплатить ровно половину чека за счет чужого маркетингового бюджета.

Когда я читаю в интернетах сопливые посты очередных «мамкиных темщиков» про легкий заработок на промокодах и рефералках, мне хочется рассмеяться им в лицо. Они думают, что абуз — это кнопка «бабло», где ты сидишь на Бали с ноутбуком и попиваешь смузи за счет глупых корпораций. На деле это потная, нервная каторга в четырех стенах, вечная война с нейросетями, замороженные сотни тысяч рублей на заблокированных дроп-картах и холодный липкий страх каждый раз, когда в шесть утра кто-то слишком настойчиво звонит в домофон.

Мы запускаем новую рубрику Лучшие практики SpaceVM 6.5.9, ориентированную на системных администраторов, сетевых инженеров и специалистов по виртуализации. В этой серии публикаций мы последовательно разберем ключевые архитектурные и прикладные сценарии развертывания, настройки и эксплуатации платформы SpaceVM.

TL;DR

В Ginux первые исправления по моим отчётам попали в main за десять часов. Мой патч для Linux добрался до дерева Линуса за 69 дней. Между этими числами — два очень разных процесса разработки, в которых мне довелось поучаствовать найти баг, воспроизвести, отправить мейнтейнеру.

М.Видео расширяет применение искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения и операционных процессах. ИИ-инструменты уже помогают командам проверять программный код, готовить тестовые сценарии, обрабатывать товарные данные и анализировать обращения покупателей. Компания также развивает решения, которые позволят сотрудникам использовать ИИ в повседневных задачах, и готовит основу для создания корпоративной платформы с доступом к ИИ-помощникам.

В разработке программного обеспечения искусственный интеллект применяется для предварительной проверки изменений кода. Система анализирует предлагаемые изменения и формирует комментарии для разработчиков. В отдельных командах ИИ-агенты также готовят тестовые сценарии, которые затем проверяют специалисты.

В клиентском сервисе ИИ-агент помогает сотрудникам находить информацию в диалогах с покупателями и анализировать обращения. Параллельно компания развивает ИИ-инструменты для поддержки продавцов маркетплейса и автоматизирует обработку товарных данных.

Для расширения доступа к ИИ создан чат-бот, который проходит тестирование в ограниченной группе пользователей. Доступ планируется расширять с учетом результатов тестирования и оценки нагрузки. В дальнейшем на основе этого решения компания планирует развивать корпоративную ИИ-платформу с отдельными рабочими пространствами подразделений. Сотрудники смогут искать информацию во внутренних документах и готовить материалы с учетом прав доступа. Также планируется интеграция ИИ-помощника с корпоративными системами управления проектами и базами знаний.

Я работаю в Red Hat Senior SRE в команде Konflux Infra. Мы отвечаем за инфраструктуру вокруг Konflux CI,‑ системы сборки, которую развивает Red Hat. За кластеры, на которых он живёт, за Terraform под ними, за бэкапы и аварийное восстановление, за выкатку новых версий. За всю ту обвязку, которая обязана просто работать, чтобы команды, собирающие на Konflux свои продукты, о ней вообще не вспоминали.

Сам Konflux, пожалуй, стоит представить отдельно, потому что за пределами Red Hat о нём пока мало кто слышал. Это открытая Kubernetes‑native система сборки. Kubernetes‑native в самом буквальном смысле: пайплайны здесь — это кастомные ресурсы, которые лежат в кластере и выполняются как поды, и никакого отдельного сервера сборки рядом не стоит. От обычного раннера пайплайнов его отличает то, что он построен вокруг безопасности цепочки поставок. Сборка идёт с отключённой сетью, образы подписываются, на выходе появляются SBOM и провенанс SLSA, а перед релизом стоит гейт, который решает, можно ли вообще выпускать то, что получилось. Ничего из этого включать не надо. Это поведение по умолчанию.

Но вот в чём штука. Эксплуатировать инфраструктуру под инструментом и пользоваться самим инструментом, это две разные вещи. Konflux я неплохо знал со стороны самой инфраструктуры и куда хуже,‑ со стороны человека ('end‑user'), которому просто надо выкатить контейнерный образ. Поэтому я решил собрать что‑нибудь сам, от начала до конца, как это сделал бы любой пользователь. В основном чтобы наконец разобраться.

Есть тип задач, который выглядит как «нажми кнопку и скачай файл», а на деле упирается в три вещи: кабинет не отдаёт данные за нужный период целиком, позиции чеков лежат отдельно от шапок, а выгружать надо не разово, а каждую неделю. В статье — как это устроено у меня изнутри, с кодом и с тем, что ломалось.

Мы делаем kaeru — память для ИИ‑агентов вроде Claude Code и Codex. Несколько месяцев мы строили ее по ощущениям, а потом пошли читать логи своих агентов и проверять, как они на самом деле пользуются памятью. Многое оказалось не так, как мы думали, и почти все выводы — не про kaeru, а про агентов вообще. Если вы пишете свой MCP‑сервер, хук или просто длинные инструкции для агента, часть этого пригодится и вам.

Самая частая причина отказов плат с повышенным напряжением не медь, не пайка и не компоненты. Это диэлектрик, который пробило там, где никто не ждал. Причём плата при этом может выглядеть абсолютно нормально: никаких следов перегрева, никаких вздутий. Просто в один момент цепь перестает держать напряжение, и устройство уходит в отказ. А когда начинаешь разбираться, выясняется, что толщина изоляции в проблемной зоне была меньше, чем нужно, или препрег в этом месте пропитался неравномерно.

Именно поэтому я считаю, что напряжение пробоя диэлектрика — это параметр, который заслуживает не меньшего внимания, чем толщина меди или класс точности. И если в вашем устройстве есть цепи с повышенным напряжением — силовые преобразователи, источники питания, гальваническая развязка, промышленная автоматика эта статья для вас.

Почти каждый, кто выкатывал релизы, видел такую картину. Сайт открывается, сервер отвечает 200, сертификат в порядке, и мониторинг весь вечер показывает зелёный статус. А кнопка «Оформить заказ» после релиза перестала работать, и узнают об этом утром из писем покупателей.

Обычная проверка доступности такой сбой не заметит: она узнаёт, отвечает ли сайт, а не можно ли им пользоваться. Чтобы это узнать, проверка должна сама пройти путь пользователя: открыть страницу, войти в кабинет, положить товар в корзину. Так в Statuser появились сценарные проверки: тесты на Playwright, которые мы запускаем по расписанию в настоящем браузере.

Снаружи это ещё один тип мониторинга, а внутри Statuser впервые выполняет код, который написал клиент. Почти вся работа над фичей свелась к двум вещам: выполнять этот код безопасно и показывать человеку, что именно сломалось на его сайте.

Меня зовут Михаил Шпаков, я развиваю Statuser. В прошлых статьях я рассказывал, зачем научил Statuser следить за DNS и почему 200 OK от гейтвея ничего не значит, а сегодня расскажу, как устроены сценарные проверки.