Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет, на связи Дмитрий Иванов, технический директор ВебРайз. В последнее время несколько раз сталкивались с типовой задачей в страховом секторе – необходимо разработать продуктовый каталог для страховой компании, с возможностью быстрого создания продуктов - конструктор продуктов, каталог справочников НСИ, калькулятор расчетов и страховой премии, фронт для онлайн продаж и, желательно, постпродажное обслуживание.

Доступ к грамотному выстраиванию процессов в сфере информационной безопасности должен быть у каждой компании, даже со скромным бюджетом — именно такой подход исповедуют в компании SECURITM. В рамках этой концепции, пять лет назад специалисты компании запустили бесплатную Community-версию ресурса — SECURITM Community.

Её философия проста: дать специалистам по ИБ возможность обмениваться опытом, пользоваться готовыми инструментами и строить эффективную систему безопасности с нуля. И один из свежих примеров того, как это работает на практике, — кейс Пятигорского завода «Импульс». На нём объясним, как работает сообщество.

В России (да и не только) высшее образование воспринимается как безусловное благо и сильное преимущество. В нашей стране наличие диплома делает тебя, если не профессионалом, то как минимум достойным человеком. Этому паттерну уже не один десяток лет, а корни его уходят глубоко в историю СССР, когда наличие «бумажки» или «корочки» считалось универсальным ключом от большинства дверей, «выходом в люди». Ценность диплома сегодня по-прежнему поддерживается этой культурной инерцией.

В IT это правило даёт сбой. Если взглянуть на образование с позиции рыночной экономики и посмотреть на него как на продукт, который студент покупает за время и деньги, мы столкнёмся с закономерным вопросом: соответствует ли этот продукт запросам рынка?

Проблема падения поискового трафика после редизайна сайта или смены домена стара почти как мир. О ней знают все администраторы, о ней предупреждают студентов на курсах digital-маркетинга и почти каждый SEO-специалист может привести подобный кейс из своей практики. Тем не менее, примеры безграмотных переносов сайтов всё ещё встречаются. Владельцы таких ресурсов часто замечают проблему слишком поздно, когда трафик и продажи уже просели, а восстановить прежние позиции становится гораздо сложнее.

В этой статье разберем, как грамотно провести перенос сайта, чтобы не потерять деньги, позиции в поисковой выдаче и накопленный авторитет домена.

Инструменты вроде OpenSearch, Elastic или Kibana давно стали стандартом для поиска и визуализации логов благодаря удобству и мощной поисковой системе. Однако, когда речь заходит о сложном анализе — агрегациях, парсинге, выявлении сложных закономерностей — их встроенные средства быстро достигают предела возможностей. Особенно сложно становится, если структура логов далека от идеала: например, как у нас — всё содержимое свалено в одно поле Message в формате JSON.

Меня зовут Игорь Щегловитов, я работаю экспертом по тестированию в QC облачной инфраструктуры и веб-порталов. Раньше наша команда решала такие задачи кастомными утилитами на C#, которые выгружали логи из ELK и анализировали их локально. Однако каждое новое требование превращалось в мини-проект: доработать код, написать новые парсеры, скрипты агрегации и фильтрации. Работа замедлялась, техдолг рос.

Я решил использовать связку AI-агентов с кастомными промптами, собственный сервисный слой (MCP) для доступа к логам и LLM-модель, чтобы превращать пользовательские запросы в автоматический алгоритм анализа. Так, кейсы вроде «Посчитай уникальных пользователей за сутки» или «Проанализируй ошибки за период» решаются без ручного кодинга.

Под катом мой кейс: расскажу, как это сделал, поделюсь ссылкой на гитхаб, так что, если хотите упростить себе анализ логов, — эта статья для вас.

Если значение вашего экранного времени уже перевалило за двузначное число, а дурацкие прогулки для дурацкого ментального здоровья не вдохновляют, у нас есть решение. Совместно с креативным бюро «Глазами инженера» мы разработали пешеходную экскурсию «Вычисляя архитектуру». С профессиональным гидом вы пройдете несколько тысяч шагов по центру Москвы и узнаете об истории авангарда с точки зрения инженеров-архитекторов.

Под катом расскажем, как появился уникальный маршрут на стыке физической и цифровой архитектуры и почему стоит купить билет на экскурсию.

Неоднократно встречал мнение, что Golang не слишком хорош для сложной бизнес-логики на больших проектах. Я попробовал найти комментарии в сети по теме сложностей с реализацией бизнес-логики на Golang, составил из них список и попросил ИИ проверить их на актуальность. Решение сделать из этого отдельную статью возникло в результате спонтанной переписки по данной теме. Для большей объективности дополнительно проведено сравнение с Java. Кроме этого замечу, что, безусловно, оба языка достойны для того, чтобы их использовали в разработке современных сложных программных систем, что, собственно, уже было доказано временем. Статья в целом носит информационный характер и побуждает скорее к более глубокому изучению современных языков программирования, чем дает законченные ответы.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, как правильно группировать сабтесты в Go. Автор показывает, что в большинстве случаев достаточно держать тесты плоскими, а когда нужна разная инициализация и очистка — добавить лишь один уровень вложенности. В статье разбираются плюсы и минусы разных подходов: от ручных t.Run до reflection-хаков и сторонних библиотек.

Тесты — один из важных инструментов проверки ИТ-продуктов и обновлений на работоспособность, наличие уязвимостей, багов и других проблем. Поэтому написание тестов — неотъемлемая задача в контексте поддержки и развития любых проектов. Но часто самих тестов недостаточно — если проект большой, то ручной запуск и контроль может стать непосильной ношей. Поэтому лучшая практика — автоматизация тестирования и оптимизация написания автотестов.

Привет, Хабр. Меня зовут Антон Нечаев. Я ведущий инженер обеспечения качества в MedTech-компании №1 в России — СберЗдоровье. В этой статье я расскажу, какие бывают нюансы при написании автотестов и как мы их решали, а также о том, как ускорили работу с тестами с помощью собственного плагина для IntelliJ IDEA.

Традиционные подходы к генерации SQL-запросов часто полагаются на инструктированные языковые модели, но они могут быть неэффективными и неточными. Мы рассмотрим новый подход, основанный на использовании Reinforcement Learning для дообучения моделей, который может улучшить точность и эффективность генерации SQL.

Бадди — это не персонаж из Fallout, «Гриффинов» или My Little Pony. В HR-сфере так называют сотрудника, который помогает новичку влиться в команду. Его основная задача — быть проводником, своим человеком внутри. 

Это необходимо, потому что значительная часть увольнений происходит именно на испытательном сроке — новичок теряется в процессах и не чувствует поддержки. Для бизнеса же адаптация каждого сотрудника обходится в десятки, иногда и сотни тысяч рублей.

Зачем нужна бадди-программа, как грамотно ее настроить и почему правильный подход выгоден для новичка, команды и всей компании, рассказываем в статье.

Привет! Меня зовут Денис, я руковожу группой R&D в Naumen Service Management Platform. В этой статье — разбор виртуальных потоков (VT) в Java: почему исторически обычные потоки упирались в I/O, как и зачем появились виртуальные потоки, что пошло не так в Java 21, что исправили в JDK 24–25, а также когда виртуальные потоки необходимы, а когда — лучше от них отказаться.

Всем привет! На связи Сергей Козлов, директор Мегаплана — системы управления бизнесом для небольших команд. В сентябре 2025 года мы выпустили масштабное обновление продукта: улучшили интерфейс и пересобрали тарифы. Для нового старта нам не пришлось массово нанимать новых сотрудников. Сегодня расскажу о плюсах подхода «всё своими силами». А ещё дам 5 советов тем, кто тоже задумывается о глобальном изменении продукта, но пока по каким-то причинам на него не решается. 

В ходе одного из недавних собеседований, я столкнулся с нестандартной задачей. Вместо привычных вопросов о метриках, процедурах эскалации и методах решения инцидентов, мне предложили составить детальный план по формированию службы ИТ-поддержки в крупной компании, на первые шесть месяцев её существования.

Несмотря на то, что я обладаю практическим опытом создания технических команд с нуля, внедрения CMDB и разработки корпоративных регламентов, ранее эти процессы не были формализованы в виде единого стратегического плана. За 6,5 лет работы в холдинге FIBA Group, я глубоко изучил все этапы развития ИТ-команд и проектов изнутри. Данное тестовое задание стало для меня отличной возможностью систематизировать накопленные знания и представить их в виде структурированного документа.

Открыв свою любимую библиотеку ITIL 4, я начал обдумывать проект. У каждого проекта должны быть цели, а значит, и мне нужно их определить. Какими они могут быть для новой службы ИТ-поддержки? В первую очередь - достижение ключевых показателей эффективности (KPI).

Оптимизацию цен часто упрощают: учимся прогнозировать спрос, зная его при заданных ценах — оптимизируем цены, фиксируем прибыль.

И, казалось бы, данные о продажах в прошлом найти нетрудно, готовых фреймворков с алгоритмами оптимизации — десятки, осталось только немного «поиграть в kaggle», обучив хорошую модель для предсказания спроса и всё готово!

Но на практике всё намного сложнее. Почему модель, идеально прогнозирующая спрос, может предлагать цены, разоряющие бизнес? Может ли максимизация прибыли привести к потере покупателей в долгосрочной перспективе? Почему оптимизатор может считать, что яблоки должны продаваться по цене iPhone? В этой статье разберём эти и прочие «смертные грехи» ценообразования с помощью ML.

386 — редкий случай, когда топология кристалла напрямую пересекается с историей индустрии. В этой статье разберём, как переход x86 на 32 бита и смена NMOS на CMOS отразились на самом чипе: где живут тракт данных и ПЗУ микрокода, почему shrink с 1,5 до 1,0 мкм дал ~60% экономии площади, но потребовал переложить блоки и переосмыслить разводку. Посмотрим, чем DX отличается от SX на уровне бонд-площадок и шин, и почему у 386 SL транзисторов стало втрое больше — из-за интеграции контроллеров, SMM и логики управления питанием.

Это взгляд на 80386 через микрофотографии — и на эпоху, в которой Compaq перехватил архитектурное лидерство у IBM.

На связи Ульяна Айкович, UX-исследователь и адепт статистики из БКС Мир Инвестиций. Сегодня я расскажу, в каких случаях применять статистические тесты, как легко реализовать их в гугл-таблицах, а также, как интерпретировать результат этих тестов. Не бойтесь, будет много практики и совсем немного важной теории.

В статье детально расскажем, как и когда применять биноминальный и χ²-тесты на наших кейсах.

В данной работе мы доказали, что структура параметров в ECDSA является строго детерминированной и не зависит от случайности . Это свойство вытекает из линейного соотношения , которое формирует регулярную сетку параллельных линий на торе. Мы применили методы топологического анализа данных (Mapper, персистентная гомология) для визуализации этой структуры и показали её криптографические последствия.

В статье развенчивается распространённый миф о том, что ИИ в алгоритмической торговле является «волшебной таблеткой» для автоматической генерации прибыли. Автор утверждает, что успех возможен только на основе глубоких исследований, и выделяет два ключевых направления применения ИИ:

Для профессионалов: как инструмент для ускорения и масштабирования проверенных торговых систем.

Для новичков: как интеллектуальный помощник для снижения порога входа, обучения программированию и быстрого создания первых торговых алгоритмов.

В практической части на примере платформы AmiBroker демонстрируется, как с помощью ИИ (модели DeepSeek) можно написать код простой моментной стратегии для фьючерса на акции Сбербанка. Приводятся результаты бэктестирования стратегии, которые показывают её потенциальную доходность, но также и значительные просадки, что подтверждает тезис о необходимости дальнейшего анализа и доработки.

Основной вывод статьи: ИИ — это мощный инструмент, который не заменяет глубоких знаний, но значительно ускоряет процесс обучения и тестирования идей, особенно для начинающих трейдеров.

Все мы любим свои пет-проекты. И порой кажется, что они для чего угодно, но не для заработка денег. Их максимум — прокачаться, пощупать новое, закрыть рутину, нести добро в мир. А что, если я вам скажу, что это не так? Что ваши «питомцы», помимо всего перечисленного, могут (и должны) приносить прибыль.