Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Построение отказоустойчивой гибридной сети между локальной инфраструктурой и облаком — одна из ключевых задач при миграции. Стандартных решений здесь не существует: выбор архитектуры и технологий зависит от требований безопасности, производительности и желания избежать vendor lock-in.

Я хочу показать один из способов решения такой задачи на примере облака VK Cloud с учетом специфики его SDN-сети. Отдельно хочется добавить, что рассматриваемый в статье подход к построению сетевой связности может быть успешно применен не только в VK Cloud.

В основу статьи легли вопросы и задачи, с которыми клиенты часто обращаются к командам Presale архитекторов и Professional services VK Cloud, когда они хотят построить надежное гибридное решение для своего бизнеса.

Мне хотелось написать статью, которая будет не научно-популярным повествованием, а практическим руководством, систематизирующим имеющиеся знания по разным продуктам и сетевым технологиям.

Построение отказоустойчивой гибридной сети между локальной инфраструктурой и облаком — одна из ключевых задач при миграции. Стандартных решений здесь не существует: выбор архитектуры и технологий зависит от требований безопасности, производительности и желания избежать vendor lock-in.

Я хочу показать один из способов решения такой задачи на примере облака VK Cloud с учетом специфики его SDN-сети. Отдельно хочется добавить, что рассматриваемый в статье подход к построению сетевой связности может быть успешно применен не только в VK Cloud.

В основу статьи легли вопросы и задачи, с которыми клиенты часто обращаются к командам Presale архитекторов и Professional services VK Cloud, когда они хотят построить надежное гибридное решение для своего бизнеса.

Мне хотелось написать статью, которая будет не научно-популярным повествованием, а практическим руководством, систематизирующим имеющиеся знания по разным продуктам и сетевым технологиям.

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей, я занимаюсь беспроводными технологиями и сегодня хочу рассказать об опыте проведения большого исследования - опроса абонентов провайдеров, который охватил почти сто тысяч абонентов и длился больше трёх лет. История, которая началась как товарищеский спор, но которая быстро смогла нас всех увлечь и поразить полученными результатами. Это был действительно увлекательный опыт. Первые опросы мы проводили в домовых чатах, до которых могли достучаться, и нужно сказать, что это, наверное, самый действенный механизм взаимодействия с целевой аудиторией. Затем мы создавали опросы в Google и Яндекс.Формах, пробовали даже поднять свою опросную платформу на базе Limesurvey, привлекали в качестве помощников в опросе студентов (спасибо коллегам из вузов и студенческих профсоюзов). Некоторые ответы ставили нас в тупик, а некоторые порождали ещё больше вопросов. Тогда мы отступали на шаг, проводили проблемные интервью с некоторыми из опрашиваемых и вновь повторяли опросы.

Управление состоянием — один из ключевых аспектов разработки приложений на Flutter. Часто для этой задачи выбирают тяжелые и многофункциональные решения вроде BLoC, Riverpod или GetX. Однако во многих проектах подобная инфраструктура избыточна: не каждое приложение требует сложной архитектуры и дополнительного уровня абстракции.

В данной статье мы расскажем про встроенные инструменты Flutter, которые позволяют реализовать надежный и предсказуемый state-менеджмент без сторонних фреймворков. Вы узнаете, как использовать ValueNotifier и Provider для удобной работы с состоянием и когда такой подход является оптимальным.

Последние громкие кибератаки показали: для безопасности корпоративной инфраструктуры требуется комплексный подход. Всё большую роль играют системы поведенческого анализа трафика, такие как NTA/NDR, которые позволяют выявлять обход средств защиты периметра и угрозы в сети на ранних стадиях.

В статье разбираем, почему эффективность NTA/NDR напрямую зависит от качества данных на входе и почему брокер сетевых пакетов с нужным функционалом становится ключевым фактором успешного внедрения.

Всем привет! На связи Александр Синичкин, ведущий архитектор CTCS – CrossTech Container Security – решения для обеспечения комплексной безопасности контейнерных сред: от сканирования образов до контроля запуска рабочих нагрузок и реагирования на инциденты в средах выполнения. Сегодня я расскажу, как и почему мы решили разрабатывать продукт CTCS, с какими сложностями столкнулись и каких ошибок могли бы избежать, куда планируем развиваться.

Привет! Меня зовут Анастасия Криулина, я специалист по обучению и фасилитатор в КОРУСе. Ранее в своих материалах я рассказывала о практике фасилитации, и о том, как она помогает работать с командами. А сегодня поделюсь ретроспективой и расскажу, как я запускала этот сервис и к чему пришла за 3 года.

Материал будет полезен руководителям, лидерам или HR крупных командоцентричных компаний, которые рассматривают внедрение внутреннего сервиса фасилитации или ищут новые форматы для улучшения командного взаимодействия. А еще это очень личная история о том, что методичная работа воплощает мечты в реальность. 

Организовать понятный рабочий процесс сложно, когда не знаешь, с чего начать.  На такой случай подготовили 10 готовых канбан-досок с этапами работы: от простой Scrum-доски до большого пространства для целого отдела. Читайте статью и забирайте.

Каждый язык программирования мечтает о своём символе. Кто-то рисует змей, слонов, кто-то выбирает чашки кофе… Но Go пошёл по другому пути и сделал своим лицом существо, которое выглядит так, будто родилось после скрещивания морской свинки, бобра и кролика.

Современная IT-индустрия — простор для развития, роста и постоянного прокачивания навыков. Пока одни застревают на одной позиции годами, другие постепенно становятся экспертами, мидлами, тимлидами или архитектороми. Для этого нужно не только работать, а постепенно развивать hard и soft-скиллы, искать новые форматы обучения и правильно расставлять приоритеты.

Как можно расти в IT, какие навыки прокачивать и какие учебные платформы в этом помогут — рассказываем в статье.

Привет, Хабр! Меня зовут Валентин Малых, я - и.о. руководителя направления фундаментальных исследований в MWS AI. Сегодня я расскажу об одном нашем исследовании по сжатию LLM. Если простыми словами, то это про то, как сделать большую модель чуть-чуть менее требовательной в плане памяти и времени выполнения. Для это придумано три базовых техники: квантизация (загрубление весов модели), дистилляция (обучение уменьшенной копии) и прунинг (удаление части сети). Этот пост как раз будет про третий способ, точнее – недавно разработанный нами в сотрудничестве с зарубежными коллегами метод структурного прунинга по глубине без дообучения, который мы назвали ReplaceMe. Например, модель LLaMA-2 после нашего сжатия на 25% сохраняет 92,5% качества. Ниже – о том, как это работает.

В этом посте хочется поделиться 20-летним личным опытом в тестировании и приходу к частичному отказу от тестовой модели с использованием тестовых кейсов. Переход был плавным. Не планировала загружать статью сложными метриками и цифрами, но хотела показать постепенную эволюцию сквозь призму личного опыта в стиле некоторого ревью. Для многих мой опыт наверняка окажется созвучным с их личной практикой, но также допускаю, что есть ситуации, компании или продукты, где стоит использовать классические подходы. Так или иначе, кто-то подкрепит свои догадки и сложившиеся подходы, а кому-то будет интересно почитать, как оно все происходит у других, и почему они выбрали именно такой подход.

Про eBPF уже сказано и написано достаточно много, поэтому я хочу сделать следующий шаг и чуть глубже рассмотреть практические аспекты работы c таким механизмом, как kprobe, который позволяет использовать функции ядра Linux для динамического запуска пользовательского кода.

Статья поможет ответить на вопросы:

- Как понять, какую функцию ядра выбрать для использования с механизмом kprobe?

- С чего начать ее поиск?

- Какими инструментами пользоваться?

kprobe — это, по сути, ловушка, или брейкпоинт, который можно установить почти в любом месте кода ядра Linux. 

В этой статье я структурировал весь опыт и подходы к тому, как мониторить и трейсить LLM и AI-агентов на их основе. Это очень большая статья, но мне хотелось полностью закрыть всю тему за раз и создать крепкий бейзлайн для погружения в тему observability и трейсинга агентов.

Поговорим про то, почему все LLM-based решения требуют новых подходов, обсудим ключевые проблемы агентов, посмотрим несколько самых популярных решений и обзор всех опенсорсных и зафиналим трендами и направлением, куда все это движется.

Здесь будет про Langfuse, Phoenix, OpenLIT, Langtrace, LangWatch и Lunary. Про оценку (evaluations или evals) здесь не будет, но обязательно скоро будет отдельная статья и про это.

Поехали!

Интерес к современным CRM постоянно растёт, что обусловлено потребностью в сквозных решениях для продаж, маркетинга и клиентского сервиса. Сегодня работа разных отделов не должна вестись обособленно – при анализе и планировании активностей нужно учитывать разноплановые данные по всем клиентам, которые накоплены в системе. 

Необходимы широкий инструментарий для разных процессов, отраслевые модули и практики, а также возможность дополнить их кастомом с помощью low-code.

Для выбора CRM с low-code движком необходима объективная оценка рынка, для которой формируется ряд требований к инструментарию разработки, интеграционным возможностям и параметрам масштабирования. Важно составить оптимальный список требований и в деталях проанализировать опыт крупных заказчиков из своей отрасли.

Оценить уровень с точки зрения функциональной готовности помогут: 1. Функциональные, 2. Технологические и 3. Организационные критерии.

Конечно, список критериев в каждой компании уникален, но в этой статье мы решили представить универсальный вариант, который может быть полезен при первичном формировании и сэкономить время. Его можно переосмыслить, сократить и дополнить.

1.    Функциональные критерии.

1.1. Мастер-данные 

Мы любим код и не всегда любим... говорить о нем. Особенно, когда речь заходит о повышении, перформанс-ревью или защите проекта перед людьми, которые мыслят не строчками кода, а квартальными отчетами. Мы можем неделями дебажить сложнейший код, но на простой, казалось бы, вопрос «а в чем ценность твоей работы за полгода?» впадаем в ступор.

Эта статья — про то, как перестать саботировать самого себя и научиться рассказывать о своей работе так, чтобы ее оценили по достоинству.

Классические театры часто строились во времена, когда об инклюзивности не задумывались. Однако сегодня даже легендарные сцены адаптируют пространство под нужды всех зрителей. Яркий пример – Большой театр в Москве. При грандиозной реконструкции, завершенной в 2011 году, архитекторы и строители заложили специальные решения для зрителей с инвалидностью. В театре появились:

Команда разработчиков FreeBSD рада объявить о выпуске FreeBSD 15.0-RELEASE. Это первый релиз ветки stable/15.

( читать дальше... )

 bsd, freebsd, release

Всем привет. Решил написать об относительно новой и достаточно нашумевшей уязвимости, а именно CVE-2025-33073, получившей от исследователей неофициальное название The Reflective Kerberos Relay Attack. От коллег в сообществе доводилось слышать, что это ни много ни мало "новый ms17-010", поэтому захотелось разобрать эту уязвимость, что называется, in the wild.

Сразу оговорюсь, в данной статье не буду рассматривать глубокую теорию и погружаться в то, что вы можете самостоятельно узнать из первоисточников. Впервые я услышал об этой уязвимости от исследователей из Synacktiv, также подробно и интересно о ней можно почитать по ссылке. Я же постараюсь описать именно практическое применение, эксплуатацию и возникающие у меня при этом проблемы.

Естественно, эта статья носит исключительно образовательный и ознакомительный характер, все действия следует воспроизводить в изолированной среде или с согласия заказчика.

Когда я впервые начал всерьез работать с кодинг-агентами, казалось, что это магия: просишь поправить модуль, а через пару минут у тебя уже пулл-реквест. Но чем больше я ими пользовался, тем чаще ловил себя на одном и том же: агент то ломает билд, то игнорирует важные договоренности по архитектуре, то переписывает код "как ему удобнее". И каждый раз приходилось руками разгребать последствия "умной" автоматизации.

Со временем стало очевидно: проблема не в модели, а в том, как мы ее онбордим в проект. Один и тот же Claude в одном репозитории ведет себя как сильный мидл, а в другом как растерянный стажер. Разница почти всегда в том, что написано (или не написано) в CLAUDE.md и его аналогах для агентов.

Я перепробовал кучу подходов: от огромных "библий" с правилами до минималистичных заметок и автогенерации. Что-то работало, что-то категорически нет. В итоге вырисовались простые, но хорошо проверенные на практике принципы того, каким должен быть CLAUDE.md, чтобы не было мучительно больно ни вам, ни агенту.