Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Наткнулся на интересный материал про тестирование GitOps на масштабируемость и нагрузку. Его целых три недели проводила компания iits-Consulting. Оригинал читать не меньше 40 минут, поэтому сократил его, сохранив все самое важное — и теперь делюсь со всеми обитателями Хабра.

Всем привет! Меня зовут Оля, я руководитель направления в канале Sber API. Сейчас расскажу, как мы сделали инновационный для российского рынка MCP, и как это решение может упростить вам работу.

ИИ быстро развивается и получает новые функции. Есть LLM-решения для генерирования текста и изображений, для автоматизации персональных задач, для нефинансового сектора и заказа еды, и многие другие. Однако их всё ещё тяжело применять в реальных бизнес-задачах.

Я расскажу, как мы с командой попробовали внедрить в ИИ функцию работы с финансовыми сервисами банка для корпоративных клиентов. 

Привет, Хабр!

Меня зовут Жуйков Андрей, занимаюсь развитием и продвижением СУБД Digital Q.DataBase.

Сегодня для многих организаций импортозамещения СУБД - уже практическая задача, которую необходимо решать без остановки бизнес-процессов и без многомесячной переработки прикладных систем. Одним из ключевых требований при выборе новой платформы становится возможность сохранить существующую прикладную логику и минимизировать объем изменений в коде приложений.

В этой статье я покажу, как установить Digital Q.DataBase 18.2 на РЕД ОС 8.0.3, познакомлю с новой архитектурой СУБД и продемонстрирую подключение к каждому из поддерживаемых диалектов.

15 лет назад небольшая команда начала делать собственную систему учета для бизнеса — без подписки, венчурных инвестиций и большой команды разработки. Сегодня в СКИФ 183 модуля и интеграции, а ядро компании по-прежнему состоит всего из двух человек.

Поговорили с создателем системы о том, зачем понадобился еще один учетный продукт, почему Freemium оказался ошибкой, как они пришли к модели платных доработок и зачем небольшой команде сегодня ИИ.

Первый день работы нового филиала банка: кажется, что может пойти не так? Сотрудники держатся уверенно, но в глазах заметно напряжение. Один ищет скрипт в планшете, другой вспоминает, какой шаблон использовать для заявления, третий отвлекает старшего менеджера банальным вопросом. А клиент ждет: для него это не «технические трудности», а плохой сервис.

Печатая эти строки, я вижу мир вокруг, слышу его звуки, чувствую, как течет время. Ветер колышет верхушки елей, птица выводит трель, пахнет ивовой корой, горное солнце печет мою кожу. Я ощущаю себя, и это ощущение само по себе кажется мне чудом. Как оно рождается? Как множество разрозненных и неразумных клеток, потоков жидкостей и электрических импульсов внутри моего тела объединяются в единое целое и становятся тем, что мы называем собственным "Я"?

Можем ли мы математически описать природу самоощущения, можем ли мы построить машины, которые обладали бы им наподобие нас?

Всем привет! Сегодня я хочу вам рассказать о Peertube — некоммерческой децентрализованной видеоплатформе с открытым исходным кодом. В нем есть возможность загрузки контента, комментирования, поиска, а также изменения видео, когда оно уже опубликовано.

Peertube основан на технологии P2P (peer-to-peer) для обмена видео по принципу всех известных торрентов. Исторически PeerTube использовал WebTorrent, но уже несколько лет (начиная с версии 6.0) проект полностью перешел на протокол HLS в связке с WebRTC.

Что лучше — централизация или децентрализация? Что такое Fediverse? И наконец — как создать свой инстанс-сайт для сохранения видео на случай, например, блокировки ютуба? Давайте-ка погрузимся в теорию и практику!

В конце концов мы опубликуем свой децентрализованный видеохостинг!

Привет, Хабр! Меня зовут Екатерина Горшкова я старший аналитик Битрикс24 в ZeBrains. Девять лет в продажах, шесть в IT, ещё год в образовании. Звучит как разные вселенные, но если честно, это одна и та же профессия под разными вывесками. Потому что везде нужно было понять человека напротив и договориться так, чтобы результат устроил обе стороны. 

Последние несколько лет я работаю системным аналитиком и заметила, что один проект идёт как по маслу, а другой со скрипом при абсолютно одинаковом уровне команды. Раз техническую часть проекта я разбираю на молекулы за вечер, решила разобраться и с этим вопросом. Делюсь тем, что получилось.

Недавно я решил проверить на себе классический сюжет: может ли нейронка зарабатывать на бирже. Не «взял стратегию с ютуба», а как положено инженеру: собрал данные Мосбиржи, построил честный walk‑forward пайплайн, зашил комиссии в каждую цифру и стал измерять.

Эта статья — про самый неочевидный урок, который я получил. Он не про рынок и не про архитектуры. Он про то, что результат бэктеста нейронной сети — случайная величина с разбросом в десять процентных пунктов годовой доходности, и если вы это не учитываете, все ваши выводы — шум.

Подозреваю, что этим страдает заметная часть статей вида «я обучил LSTM на котировках и получил X% годовых». Проверить легко: спросите автора, что будет, если поменять random seed.

Идея была простая: сделать что‑то небольшое в свободное время, что может превратится в параллельный источник дохода, не требуя от меня много личных часов. Остановился на Telegram‑боте, который генерирует персонализированные сказки на ночь: родитель задаёт участников, обстановку, тему — бот пишет сказку, при желании озвучивает.

Секрет попал в Dockerfile, разработчик спохватился и добавил RUN rm. Файла в контейнере больше нет — значит, всё в порядке? Нет: строку по-прежнему можно достать из образа, даже не запуская контейнер. Я собрала восемь образов, в каждом передала секрет своим способом и разобрала результат на слои и метаданные. Ниже — где именно оседает секрет в каждом случае и какие два способа действительно не оставляют следов.

Все эксперименты выполнены на Ubuntu 24.04.1 LTS, Docker Engine 29.1.3, BuildKit v0.26.2.

Идея Andrej Karpathy с LLM-wiki набирает сторонников. На Хабре уже было несколько публикаций (1, 2, 3), в том числе и моя про сравнение LLM-wiki и RAG-системы. Ещё больше статей я нашёл на medium.

У вас есть Claude Code? Собрать персональную википедию можно менее чем за час. А что делать, если Claude Code и ему подобные инструменты по разным причинам недоступны? Можно ли алгоритмизировать процесс и использовать «слабые» модели? На сколько получившаяся структура будет хуже и как их сравнивать? В статье попробую ответить на эти вопросы, а также расскажу как построить персональную wiki на Ollama или GPT-моделях.

Собрал полностью открытый IP-KVM на ESP32-P4: две платы без единой капли припоя, прошивка прямо из браузера, а по возможностям он уже почти догнал “взрослые” KVM-over-IP - видео с автоопределением режима, виртуальный привод, ATX, Tailscale и даже маленький экранчик со статусом на корпусе (которого пока нет). Внутри - вся история проекта: от “сервер не грузится, а монитор на антресоли” до граблей с H.264, microSD…

Многие представляют IT‑безопасников суровыми дядьками без чувства юмора и с нулевой терпимостью к окружающим. Однако это не так. Перед вами — сатирический монолог о жизни в информационной безопасности. Возможно, некоторые персонажи слишком похожи на ваших коллег.

Как отделить платные enterprise-функции от open-source кода так, чтобы их нельзя было взломать с помощью ИИ — показываю на примерах Dokploy и Pangolin.

Всем привет! Меня зовут Александр, я бэкенд-инженер в Банки.ру.

Пару месяцев назад мы поймали проблему, которая жила у нас довольно долго и которую мы упорно списывали на случайность. После каждой выкатки сервис первые несколько минут отвечал заметно медленнее обычного, а потом сам собой приходил в норму. Ушло около десяти релизов, прежде чем мы перестали считать это совпадением, и еще пара дней, чтобы найти настоящую причину. Ей оказался холодный старт JVM, а точнее то, что Kubernetes пускал на новые поды боевой трафик раньше, чем они были к нему готовы.

Дальше расскажу, что мы видели на графиках, какие версии проверили и отбросили, что происходит внутри JVM в первые минуты жизни процесса и что мы сделали.

Полтора года назад MCP-серверов были десятки, сейчас десятки тысяч. Найти нужный стало отдельной задачей: официальный реестр хранит голые метаданные, awesome-списки устаревают за неделю, а у большинства каталогов нет главного, установки и проверки безопасности.

Я строю Unyly, агрегатор MCP-серверов. Сейчас в каталоге больше 80 тысяч записей из девяти источников. Расскажу, как это устроено технически: пайплайн агрегации, дедупликация, резолв установочных команд, security-сканы, health-чеки remote-серверов и шлюз, который отдаёт весь каталог агенту через одно подключение.

Кажется, что слово «революция» применительно к искусственному интеллекту используют слишком легко. Каждый новый продукт теперь «революционный», каждая новая модель «меняет всё», а через полгода выходит следующая.

Но если отойти от конкретных моделей, чат-ботов и маркетинговых заявлений и посмотреть на происходящее в масштабе истории, картина получается интереснее.

Я считаю, что революция искусственного интеллекта уже началась.

Не в том смысле, что ИИ уже заменил людей, наступил AGI или мы точно знаем, каким будет рынок труда через десять лет. Как раз этого мы не знаем.

Революция — это процесс. И процесс уже идёт.

Причём во многих отношениях происходящее удивительно похоже на предыдущие технологические революции: сначала появляется новая фундаментальная технология, затем она быстро совершенствуется и дешевеет, после чего проникает в разные отрасли. Старые процессы сначала пытаются просто делать немного быстрее. Потом выясняется, что технологию выгоднее использовать вообще иначе. Начинается перестройка компаний, профессий, инфраструктуры и в конечном счёте общества.

Именно так происходило раньше.

Привет, Хабр! Меня зовут Антон. Я работаю в группе разработки аппаратной поддержки СнК в YADRO. Моя команда занимается разработкой аппаратной и программной частей стендов для тестирования полупроводниковых продуктов, поэтому наша деятельность находится на стыке железа и программирования. А тестовая лаборатория — неотъемлемая часть нашей работы.

Мой рассказ будет состоять из двух частей. В первой я расскажу, как мы организовали лабораторию и разместили стенды. Во второй — покажу, какое оборудование помогает сделать работу инженеров быстрее и удобнее. 

Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я венчурный инвестор и основатель фонда Mento VC. Мы инвестируем в технологические компании на стадиях Seed / Series A в США, а в своем телеграм-канале рассказываю, как вижу рынок и принимаю инвестиционные решения.

Вчера Марк Цукерберг опубликовал огромный манифест о том, каким он видит будущее с AI и сверхинтеллектом. Мне он показался интересным, поэтому мы с командой его изучили и перевели для вас. Приятного прочтения!