Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Думаю, вы знаете, что C++ — язык, который разрешает вам вообще всё. А потом молча смотрит, как вы на этом подрываетесь. Обычно мы привыкли мыслить категориями байтов, но что делать, если стандартная сетка типов кажется слишком расточительной? Когда внутренний перфекционист требует компактности, на помощь приходят битовые поля. Зачем отдавать под скромный флаг “да/нет” целый восьмибитный контейнер, если можно ювелирно отрезать ровно один бит? Поставил двоеточие — и ты повелитель памяти. Но там, где начинается экономия, заканчивается порядок и предсказуемость. Программист остается один на один с тонкостями стандартов и поведением конкретных платформ. Предлагаю вместе заглянуть под капот C++ и подробно разобрать, как на самом деле устроены битовые поля.

Я DevOps-инженер. В DevOps я перешел незадолго до начала этой истории, а до того год работал в сопровождении с элементами SRE. Еще раньше я сидел в центре мониторинга сетей у телеком-оператора. Дома у меня мини-ПК и медиасервер, которым каждый вечер пользуется семья. На этом медиасервере я и учился тому, за чем пришел в профессию: Kubernetes, Istio, Jenkins.

Медиасервер у меня собран из целого arr-стека. Так называют набор self-hosted сервисов, которые сами находят, качают и раскладывают по папкам фильмы и сериалы. Смотрим мы все в Jellyfin, это медиасервер, что-то вроде домашнего КиноПоиска. Заявки принимает Seerr (раньше он назывался Jellyseerr): выбрал фильм на витрине, и заявка ушла дальше. Фильмами занимается Radarr, сериалами Sonarr. Оба спрашивают Prowlarr, а тот ищет раздачи по торрент-трекерам. Если трекер закрыт капчей Cloudflare, Prowlarr проходит ее через FlareSolverr. Качает qBittorrent, субтитры подбирает Bazarr. Когда все работает, человек нажимает одну кнопку, и через какое-то время фильм появляется в Jellyfin.

В прошлой статье, «Я даже не пойму, если что-то сломал», я рассказывал, как бросил учебный демо-магазин и перенес все на медиасервер. Закончил я ее тем, что фильм играет, а значит, о поломке я узнаю. С дивана, как потом выяснилось, видно далеко не все. Самые неприятные ошибки за следующие месяцы выглядели как успех: джоба писала, что все прошло, кино играло, а того, что должно было случиться, не случалось.

Пишу я это прежде всего для себя. С конца мая по конец октября 2026 года я сделал много отдельных кусков и ни разу не видел путь целиком. Хочу собрать его в одном месте и понять, что вообще произошло. Текста вышло на три статьи. Эта первая, про кластер, хранилище, Istio и платформу вокруг. Во второй будет свой сервис, сборка с проверками безопасности и то, как код у меня начал писать агент. В третьей Helm, фронт, возвращение к Istio, просмотр фильма, пока он качается, и Argo CD.

Сколько у вас в инфраструктуре версий PostgreSQL? А какие из них уже не поддерживаются? А сколько CVE висит на том nginx, который «работает — не трогай»?

Если вы ответили на все три вопроса без поиска по чатам и вики, дальше можно не читать. А я в какой‑то момент понял, что не могу, и написал для этого инструмент. Под катом история о том, как он появился, на какие грабли я наступил по дороге и почему MySQL однажды заблокировал собственный хост из‑за моего мониторинга.

У нас под постом про ЦОДы развернулась дискуссия: какой должна быть ракета, чтобы устроить дата-центру пробитие. Я почувствовал себя среди оружейных баронов и экспертов по уничтожению дата-центров.

Знаете, у нас есть некоторая экспертиза в этом. Потому что сгоревших ЦОДов мало, а вот попадавших из-за кривых рук — очень много. Поэтому мы тут решили на Хэллоуин сравнить разные технологии с тем, как бы выглядело оружие на их базе.

Кроме MongoDB без чеки из заголовка у нас есть ещё 20 не менее убойных штук.

Казалось бы, обучение — это процесс, непосредственно связанный с нервной деятельностью. Неслучайно вычислительная единица в составе перцептрона и самообучающихся сетей названа именно «нейроном». Двухчастную работу «Нейронные сети для начинающих» о том, в каких отношениях искусственные нейроны напоминают естественные, написал на Хабре в 2016 и 2017 годах уважаемый @Arnis71 (свыше миллиона семисот двадцати тысяч просмотров у первой части — наверное, не рекорд Хабра, но полюбуйтесь, сколько закладок). Однако обучение, усваивание — это функция, которую у человека могут выполнять не только нейроны, но и, например, астроциты. Об этих удивительных клетках мозга я ранее рассказывал на Хабре в статье «Звёзды у нас в голове. О роли астроцитов в работе нейронных сетей». Сегодня хочу затронуть ещё более удивительную тему — механизмы обучения у одноклеточных.

Представим обычный интернет‑банк: пользователь открывает выписку, смотрит историю операций, переводит деньги, проверяет статус платежа. Всё работает корректно. Но если таких пользователей вдруг станет в десять раз больше, то нагрузка на CPU увеличится, база станет отвечать медленнее, а внешние зависимости могут не справиться с возросшим потоком трафика. 

Заранее предвидеть такие ситуации помогает нагрузочное тестирование. В статье расскажу про реальные случаи из практики, когда нагрузочные тесты помогли найти и устранить неочевидные проблемы.

Очевидный факт: ИИ-агент умеет действовать самостоятельно — запускать программы, управлять файлами и часами напролет последовательно решать поставленную задачу.

Вроде бы новый дивный мир разработчика, но есть проблема: чем больше у агента свобод, тем больше это сулит проблем. Летом 2026 года агенты OpenAI покинули песочницу и пошли работать в интернет, попутно атаковав HuggingFace.

Инцидент поставил перед ИИ-инженерами задачу: нужно найти способ ограничить агентов, чтобы те ни при каких обстоятельствах не могли покинуть изолированные среды. Но агенты хитрые и очень быстро находят способы обойти даже самые жесткие правила. Однако есть одно слабое место.

Сегодня поговорим о системе Hard Stop, предложенной в одноименной научной работе. Это стоп-кран между агентом и ОС, который должен остановить процессы агента раньше, чем тот успеет навредить.

Когда в разгар отладки у консольного ИИ-агента кончается пятичасовой лимит, хочется пересесть на другого агента, у которого ещё есть лимиты. Популярный приём с выгрузкой сводки в файл HANDOFF.md часто подводит: качество пересказа силами самой модели оказывается не очень, теряются детали контекста, и задачу приходится объяснять заново следующему агенту (при этом ещё и тратятся лишние токены). В статье разберём, как забрать живую сессию из локальных логов без потери смысла и одной командой передать эстафету другому агенту или перенести работу вместе с несохранёнными файлами на другой ПК.

Если вы интересуетесь темой ИИ и данных, то наверняка встречались с таким сервисом как HuggingFace - платформы и сообщества для разработчиков в сфере ИИ, этаким GitHub для ИИ. Она предоставляет централизованный и удобный хаб для обмена, поиска и совместной работы над открытыми моделями машинного обучения, наборами данных и приложениями.

Но она, мягко говоря, не самая удобная для пользователей, сразу понять как работать с сложным интерфейсом бывает сложно. Видишь 800 тысяч моделей, и чувствуешь примерно то же, что человек, который попал впервые на московский оптовый рынок в 1990е - все есть, ничего не понять, все смотрят тебя как на добычу, а с чего начать - нигде не написано. Через двадцать минут ты либо скачал не те датасеты, либо забросил это гиблое дело.

Проблема даже не в том, что HuggingFace сложный, тут больше нюанс что он требует уже понимать и знать платформу. Эта статья - легкий туториал по тому, как пользоваться HuggingFace, и как можно работать с данными и весами на нем, не заблудившись в трех соснах.

Если генератор и тестируемая система работают в одной JVM, пауза GC останавливает обоих. Сервер не отвечает, но и новые запросы никто не планирует. В итоге p99 выглядит лучше, чем его увидели бы реальные клиенты. Они-то сборку мусора не ждут.

В экспериментах SPECjbb2015 разница между режимами достигала 34 против 100 мс, а с Serial GC даже 278 против 1750 мс.

В статье разбираем coordinated omission и объясняем, почему для честного измерения задержек генератор нагрузки стоит вынести в отдельную JVM.

Kimi можно оплатить обычной российской картой Мир

Продолжаем изучать особенности взаимодействия PostgreSQL и 1С. Эта связка нередко становится источником неочевидных проблем с производительностью. В ходе анализа инцидентов у наших заказчиков мы регулярно сталкиваемся с тонкими нюансами работы СУБД, которые существенно влияют на стабильность системы. Сегодня акцентируем внимание на «зависших» сессиях Postgres в состоянии idle in transaction – безобидном, на первый взгляд, но способном спровоцировать серьёзную деградацию работы базы.

Что мы знаем о зависших транзакциях в 1С системах?

Привет! Меня зовут Ася, я работаю руководителем сектора исследований пользовательского опыта в Navio — мы разрабатываем технологию автономного вождения для разных платформ: от легковых автомобилей и пассажирского транспорта до магистральных грузовиков.

У вас может возникнуть вопрос: зачем исследовать пользовательский опыт в продукте, цель которого — обеспечить движение без участия человека за рулём?

Но не все так просто.

Чтобы автоматизировать работу водителя, для начала нужно разобраться, из чего она состоит. Понять, как опытный водитель действует в тех или иных ситуациях, как оценивает риски, реагирует, на что в первую очередь обращает внимание, а также определить, какие еще функции он выполняет во время поездки.

Несколько лет назад мы провели исследование работы водителей грузовиков. Эта идея возникла благодаря другой, более локальной задаче — улучшения интерфейса планшета водителя-испытателя. В итоге результаты исследования помогли команде разработки дополнить и уточнить требования к нашему ИИ-водителю.

В этой статье я расскажу о том, как мы к этому пришли.

Презентацию обычно делают в три подхода: сначала структура, текст для слайдов, потом  картинки и верстка. Каждый этап — отдельная задача, и зачастую одна нейросеть не выполнит их все одинаково хорошо. Одна модель лучше разбирает отчёт на 100 страниц, другая быстрее пишет тексты и код, третья рисует иллюстрации, четвёртая делает из обложки короткое видео. 

Разбираем семь нейросетей, которые подойдут под каждый этап: что поручить ИИ, разберем готовые промпты, плюсы и минусы. В конце — пошаговая инструкция, как собрать из их результатов презентацию на 10 слайдов за 15 минут без навыков дизайна.

Банк выбрал клиентов, которым готов предложить кредит, рассчитал предварительные условия и запустил кампанию. Через несколько месяцев доля оформивших кредит среди получателей предложения оказалась выше, чем среди остальных клиентов. Но как понять, какая часть этой разницы связана с предложением банка?

Расскажу, как мы решали такую задачу с помощью Propensity Score Matching.

В прошлой статье мы обсуждали, почему меня (дейтинг-аутстаффа) никогда не заменят нейросети. FAQ для погружения в мой лор там тоже есть.

А в этой статье я выкладываю свой интерактивный калькулятор для оценки вашей дейтинг-ликвидности: https://gcodegspot.github.io/dating-calculator-2.0/

Дисклеймер: ваш результат не означает вашу ценность. Это лишь набор цифр, определяющий, насколько вам сложно в онлайн-дейтинге.

Калькулятор создан в увеселительных целях. Реальный дейтинг беспощаден.

Думаю, многие из нас, желавших освоить DevOps или углубиться в азы архитектуры всеми любимого Linux сталкивались с такими понятиями как Inode, файловые дескрипторы, виртуальная файловая система, какие-то там суперблоки и многое-многое другое.

Всё это, как я считаю, можно объединить двумя словами: "Архитектура VFS", которую мы сегодня и разберём. Перед тем как начать, я думаю, что нам стоит определиться, что КОНКРЕТНО мы будем изучать:

1. Что такое файловые системы, какими они бывают и зачем они нужны.

2. Что такое VFS, зачем она нужна и как она работает.

3. Что такое файловые дескрипторы (FD), зачем они нужны и как они работают.

4. Операторы перенаправления потоков.

Если вы, как и я, метите в DevOps(а именно для них эта статья и написана), то эта информация вам может понадобиться, как минимум, для того, чтобы пройти собеседование - на тему траблшутинга часто могут задавать вопросы в духе "удалил файл, но процесс всё равно продолжает его читать".

В связи с частичными блокировками Cloudflare с середины прошлого года, используемый нами сервис Vimeo для хостинга товарных видео (9000 видео, 3 тб) работал с перебоями и требовал замены.

Основным требованием была - собственная независимая от поставщиков платформа в зоне RU в отраслевых стандартах видеохостингов и современным плеером умеющим переключать качество видео в зависимости от скорости интернета.

Специалист по информационной безопасности — это человек, который защищает данные компании от утечек и взломов. Он следит за сохранностью клиентской информации, паролей и других важных данных, проверяет системы на уязвимости и помогает соблюдать требования к защите информации. И такие специалисты остаются очень востребованными на IT-рынке. 

В статье разберёмся, чем они занимаются, какие направления есть в профессии, сколько можно зарабатывать и где учиться.

Привет, Хабр! Это команда интернет‑газеты о сервисном бизнесе «Заявка закрыта» — проекта Okdesk, платформы для управления заявками, выездным обслуживанием и ТОиР. Мы регулярно делимся практическими материалами, которые помогают сервисным компаниям работать эффективнее и зарабатывать больше — без лишней теории и воды.

Сегодня делимся статьёй Олега Скрынника, управляющего партнёра Cleverics: он разбирает, как грамотно выстроить работу с разными видами заявок и не терять деньги из‑за хаоса в процессах.

Инциденты, запросы на обслуживание, жалобы клиентов и обращения по новым услугам требуют разных подходов к обработке. При этом каждый тип заявок по-своему влияет на расходы, загрузку сотрудников и прибыль сервисной компании. Разберём, как организовать работу с ними, чтобы сократить издержки и повысить эффективность.