Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

«Сейчас выберем тот самый сервис деск и решим наши проблемы» — иногда кажется, что при внедрении нового решения или замене текущего именно так и рассуждают. Реальность готовит адептам этого подхода жесткую посадку. Мало подобрать систему под текущие потребности и учесть запас функций для роста — без аудита внутренних процессов старт затянется, а беспорядок не уйдет. 

В статье расскажем, как не повторить распространенные ошибки и что нужно сделать перед запуском, чтобы не натягивать систему на неудачные паттерны.  

Всем привет.

Если начинать путь в 3D графике с воксельного рендеринга и дойти до многопоточной обработки бесконечных чанков, рано или поздно наступает момент истины. Вы осознаете: всё, что отображается на экране — это лишь визуальная репрезентация «физического» слоя данных. То, как эти данные структурированы и хранятся, напрямую определяет возможности взаимодействия с ними. Именно поэтому я всегда рекомендую воксельное представление мира как лучшую школу для знакомства с трехмерной графикой.

Сегодня мы поговорим не о самих вокселях, но они станут тем «кирпичиком», который поможет понять глобальный процесс. Наша тема — деревья BVH (Bounding Volume Hierarchy) и то, как простые кубики — AABB (Axis-Aligned Bounding Box) — ускоряют прототипирование и понимание пространственной логики. Покажу к чему я приблизился.

Системы хранения данных и резервного копирования часто выпускают разные вендоры, поэтому основная задача специалистов — обеспечить бесперебойную работу и выжать максимум скорости из тандема. Чем быстрее данные резервируются и восстанавливаются, тем лучше для бизнеса. В статье расскажем, как лучше всего настроить связку «Бересты» с системой хранения данных TATLIN.BACKUP под конкретные сценарии. Тесты скорости передачи данных с разными настройками ждут вас под катом. 

Всем привет! Меня зовут Саша, и последние 12 лет моя жизнь — это дизайн. Сегодня я руковожу дизайн-командой в KISLOROD, а в прошлом — помогал крупным брендам и миллионным сервисам обрести их уникальный голос и форму.

В этой статье мы собрали 10 интернет-магазинов в сегменте DIY и разобрали, какие UX- и юзабилити-решения делают их сайты удобными и понятными для покупателей. Мы не оцениваем визуальный стиль — фокус именно на функциональных элементах интерфейса и навигации, которые помогают пользователю быстрее находить нужные товары и совершать целевые действия.

Цель материала — показать работающие решения, которые уже используются в крупных интернет-магазинах, и помочь командам e-commerce ориентироваться в актуальных UX-подходах при развитии своих проектов.

Работа продуктового аналитика состоит не только в построении дашбордов и отслеживании метрик. Она подразумевает комплексную работу с данными, продуктовое мышление и бизнес-стратегию. В разных компаниях функциональность и набор инструментов таких специалистов могут отличаться, а путь в профессию у каждого уникальный.

Мы в Lamoda Tech решили сделать срез по рынку и провели исследование среди аналитиков топовых ИТ-компаний (по версии исследования Хабр и ЭКОПСИ). В опросе приняли участие 115 специалистов из электронной коммерции, сервисных IT-компаний, банковской сферы, образовательных технологий и развлечений, продуктов, путешествий и телекоммуникаций.

Так мы получили портрет продуктового аналитика — с основными задачами, метриками, критериями успеха в профессии. А чтобы сделать картину объемнее, попросили рассказать свои истории коллег из Lamoda Tech, Лемана Тех, Сетки (hh.ru) и Яндекс Практикума.

С результатами исследования вы можете ознакомиться здесь, а за развернутыми ответами следуйте под кат. Это может быть полезно начинающим специалистам и тем, кто планирует дальнейшее развитие в профессии.

В этой заметке мы обсуждаем проблему удаления ненужных фич из информационной системы, почему это бывает редко и какие заблуждения мешают наладить этот (необходимый!) процесс.

Эта статья — не критика Agile или Kanban как подходов и не попытка доказать, что в IT «всё делают неправильно». Я делюсь наблюдениями из собственного опыта работы с качеством в промышленности, энергетике, а затем — в IT‑продуктах.

Речь пойдёт не о терминах и инструментах, а о том, как часто теряется системное мышление, когда сложные управленческие модели упрощаются до ритуалов.

Если у вас уже выстроена работа и всё стабильно — это отлично. Если нет — возможно, некоторые наблюдения покажутся полезными.

Переезд всегда застаёт врасплох. Врасплох застал и переезд на облако. Опыт подсказывал, что потребуется неделька, чтобы освоиться на VMware'вской платформе, но ничто так легко не недооценивается, как трудозатраты.

Переезд по прежнему в активной фазе, но здесь в формате руководства уже собраны булыжники, о которые пришлось запнуться, прежде чем обжиться на новом облаке.

Выпуск Mesa 26.0 долго откладывался, чтобы дать возможность внедрить в релиз оставшиеся функции. Это пошло на пользу драйверу Radeon Vulkan «RADV», поскольку к моменту выхода Mesa 26.0 поступило несколько интересных запросов на слияние:

• Оптимизация управления памятью (VRAM): устранена избыточная «прогревка» локальной памяти при использовании Host Visible Heap, что решает проблему резкого снижения FPS в некоторых играх при первом запуске или загрузке новых ресурсов.
  
• Кэширование конвейеров: драйвер реже пересобирает одни и те же шейдеры, что ускоряет загрузку уровней и уменьшает замирания, рывки или микро-подвисания изображения.
  
• Оптимизация для игрового движка Unreal Engine 4/5: внесены изменения для более эффективной работы с UE, что должно положительно сказаться на многих современных играх.
  
• Исправления для компилятора ACO (компилятор шейдеров для Vulkan).
  
• Фикс для игры Strange Brigade с рендерингом Vulkan на RADV.
  
• Фикс для Crysis 2/3 Remastered DriConf для RADV.
  
• Исправления для драйвера R600 Gallium3D.

 mesa, radv, драйвер

Некоторое время назад Intel официально подтвердила планы по выпуску процессоров поколения Core Ultra 400 под кодовым названием Nova Lake. Ждать осталось недолго, ведь новинка появится уже в 2026 году. Теперь это не просто слухи, а официальная информация, которую подтвердил генеральный директор компании Лип-Бу Тан на конференции, посвященной финансовым результатам. Новое поколение займет ключевое место в клиентской линейке Intel на 2027 год и станет важным шагом в борьбе за рыночные позиции. Осталось только разобраться в ее особенностях.

Представьте: вы прыгаете с парашютом, дергаете кольцо, а из ранца вместо купола вылетает записка: «404: Not Found». В ИТ-инфраструктуре бэкап — именно такой парашют. И проблема в том, что 90% инженеров уверены: раз ранец за спиной висит, значит, гравитация им не страшна. Мало кто проверяет его «укладку» (валидацию) и тренирует само приземление (DR). Чаще всего процесс строится либо на слепой вере в собственную память, либо на тотальном доверии древним скриптам, которые DevOps-археолог написал еще пять лет назад. В момент свободного падения времени на исправление конфигов этих скриптов уже не будет. Поэтому под катом — краткая инструкция по «укладке парашюта»: быстро и без воды про классические ошибки и как их обойти.

Привет, Хабр! Заметил, что в феврале вокруг вайбкодинга взорвался целый шквал новостей. Если коротко, то намечается зрелость вайбкодинга — на смену наивным «промптам» приходят агенты с четкими рамками, правилами и проверками. И этот переход привёл к буре дискуссий о безопасности, ролях разработчиков и будущем софта. Разберёмся, что случилось за месяц и к чему это приведёт.

Привет! Меня зовут Антон, я ведущий программист департамента аналитических решений ЮMoney. Хочу поделиться историей о том, как наша команда ускорила один из самых рутинных процессов в работе дата-инженера — загрузку информации из нового источника данных в хранилище. Мы не просто оптимизировали процесс, а практически свели к нулю многодневную рутину и тем самым высвободили время для решения более интересных задач.

Наше технологичное решение помогает превратить сложный и долгий процесс в понятный и быстрый. Если вы строите хранилище данных, развиваете data-платформу или просто устали от однотипных ETL-задач, отнимающих недели, — этот разбор будет вам полезен. Покажу, какие архитектурные решения мы рассматривали и что в итоге сработало.

Управление строительными проектами и документацией становится проще с системой TDMS Фарватер Web. Для быстрого освоения системы команда «Нанософт» подготовила серию коротких обучающих видео.

Кому это будет полезно? Техническим директорам, руководителям проектов, ГИПам, ГАПам, главным специалистам, проектировщикам, BIM-менеджерам и ИТ-специалистам.

1. Установка и настройка системы TDMS Фарватер Web

От лицензирования до первого запуска. Показываем все ключевые шаги за семь минут. Смотреть видео

2. Как настроить права доступа сотрудников?

Управление уровнем доступа в зависимости от роли (кто и что может делать в системе): от администратора до проектировщика. Смотреть видео

3. Как просматривать файлы из TDMS Фарватер Web?

Работа с документами проекта: просмотр PDF прямо в системе, скачивание и права доступа. Смотреть видео

4. Как создать проект с разбивкой на стадии?

Настройка этапов, объектов и документации. Смотреть видео

5. Как создавать и визуализировать рабочий процесс?

Настройка последовательности согласований, проверок и утверждений позволяет контролировать статус каждой задачи. Смотреть видео

6. Как автоматизировать работу с замечаниями?

Создание замечаний прямо в PDF, их назначение и возврат документов на доработку позволяют контролировать каждую правку и ускорить согласование. Смотреть видео

Бесплатная пробная версия

Оцените все возможности TDMS Фарватер Web на практике – получите бесплатный доступ на 30 дней.

Скачать пробную версию TDMS Фарватер Web

Руслан Рахметов, Security Vision

В конце августа 2025 года мир всколыхнула новость - ИБ-компания ESET обнаружила первый в своём роде вирус-шифровальщик PromptLock на базе генеративного ИИ, который генерировал вредоносный код «на лету», отправляя промпты на его создание через API к LLM gpt-oss-20b от OpenAI. На самом деле, вирус оказался экспериментальным учебным проектом Школы инженерии Тандон при Нью-Йоркском университете - для проверки исследователи загрузили созданный ими прототип на площадку VirusTotal, где он и был найден ИБ-аналитиками из ESET. Несмотря на экспериментальный характер данного образца, тревога может считаться ложной лишь отчасти - исследователи продемонстрировали, что вирусы с ИИ могут выполнять типичные действия настоящих атак шифровальщиков, включая обнаружение и анализ данных, их кражу и шифрование, требование определенной суммы выкупа в зависимости от ценности файлов. На создание подобных продвинутых вирусов злоумышленники ранее тратили значительные ресурсы, но теперь ИИ значительно упрощает их разработку: указанный прототип потребляет примерно 23000 токенов для проведения тестовой атаки, что составляет менее 1 доллара США при использовании коммерческих сервисов для доступа к флагманским LLM, но можно использовать и вообще бесплатные Open Source ИИ-модели.

Для того, чтобы понять, какие угрозы характерны для ИИ и как эффективно защищать ML-модели, надо разобраться с основными понятиями и концепциями. Начнём с нейросетей и машинного обучения.

Привет, Хаброжители! Узнайте, как управлять кластерами Kubernetes и конфигурациями приложений с помощью Argo CD — простого и удобного инструмента GitOps с открытым исходным кодом. Благодаря этому практическому руководству команды разработчиков быстро освоят базовые навыки использования Argo CD для развертывания контейнерных приложений и управления ими — без полного доступа к существующей среде Kubernetes.

Когда производитель с дилерской сетью из 85+ партнёров решает стандартизировать их сайты — первый инстинкт понятен: сделать JSON-фид с основного домена, настроить синхронизацию, и пусть у всех будет одинаковый актуальный каталог.

Проблема в том, что «одинаковый» и «хорошо индексируемый» — противоречащие друг другу требования, если реализовано наивно. Яндекс видит 85 сайтов с идентичным контентом и поступает предсказуемо.

Под катом — как мы решали эту задачу для крупнейшего производителя сельхозтехники в России (150+ моделей комбайнов и тракторов, 50 000 SKU запчастей): архитектура Lock/Edit на уровне инфоблоков Битрикс, Manticore Search для артикулов со спецсимволами, OpenAI Batch API для обогащения каталога и Python-автоматизация развёртывания 85 поддоменов.

Это говорят не слабые дизайнеры.

Это очень распространенная проблема:

• Стартап без аналитики
• Отдел в корпорации, в котором есть только верхнеуровневые метрики или вообще никаких
• Клиент, который просто хотел красиво

И вот ты сидишь с кейсом, а в графе результаты у тебя пусто и как то даже стыдно.

Не так давно на моей текущей работе впервые за весь мой немногочисленный 4-летний опыт бэкендера понадобилось для нового микросервиса рассчитывать ресурсы под PostgreSQL для данного сервиса. Раньше для меня данная тема было чем-то, чем занимаются DevOps/DBA и никогда прежде не задумывался и не исследовал информацию о том, как качественно рассчитать необходимые ресурсы, чтобы бизнесу не пришлось переплачивать за очень дорогие железки лишние деньги, чтобы потом оказалось, что от купленных мощностей в реальности используется 20-40% (опыт на нескольких работах показывает, что такое случается ну очень часто).

Q: Для кого эта статья?
A: Да в целом для любых технических специалистов, которые так или иначе взаимодействуют с технической поддержкой PostgreSQL и которым впервые нужно для новой БД (например, под микросервис) и сформулировать задачу для DevOps команды на поднятие СУБД для вашего сервиса.

Q: «Зачем мне это? Ну прикину я на глаз, что здесь нужно 50ГБ диска, 64ГБ RAM и нормально поедет»
A: Очень часто в условиях микросервисной архитектуры используется парадигма database per service и в таком случае нельзя просто запросить максимально мощную виртуальную машину. Ресурсы стоят много денег, инфраструктура должна масштабироваться, а значит необходимо уметь определять, какой именно мощности ВМ требуется и какие параметры PostgreSQL следует задать на старте.

В статье вы получите пошаговый расчёт диска, RAM, CPU и базовые рекомендации по конфигу PostgreSQL, а также в подарок готовый промпт для ИИ, если захотите делегировать все расчёты нейромозгу.

Когда на сайте усиливают защиту от ботов и аномальной нагрузки, под ограничения часто попадают не только злоумышленники, но и легитимные краулеры – поисковые роботы и клиенты генеративных систем, которые читают публичные страницы как источники. Итог: нагрузка частично снизилась, но одновременно ухудшилась индексация, доступность контента и шансы быть источником в «ответном слое».

Важно: это статья не о том, что «боты нейросетей опасны». Она о более распространенном сценарии: защита от L7-злоупотреблений включается так, что вместе с атакующим трафиком перекрывается чтение публичных страниц – и это не всегда заметно, пока не просядет индексация/видимость/цитируемость.

В статье – практический разбор, как избежать такого сценария: