Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Серверный рынок снова лихорадит: память дорожает на десятки процентов, GPU в дефиците, облака готовятся поднимать цены. Разбираем, что происходит в 2026 году и как не переплатить.

Почему Cache Read и Cache Write стоят денег и как работает Prompt Caching? Разбираем KV-Cache через 9 ключевых вопросов.

В данной статье опишу реализацию доменной авторизации на коммутаторах D-link, с разграничением прав для техника (чтение) и (чтение+запись) для системного администратора. Этим мы решаем задачу по смене пароля каждые 90 дней, согласно моей групповой политике в домене. А так же при увольнения сотрудника у вас пропадёт надобность менять пароли на коммутаторах, заблокируем в домене этим мы исключаем компрометацию логина и пароля на наше сетевое устройство.

Даже человек без новостных лент явно слышал о том, что Valve готовит новую Steam Machine — компактный игровой ПК на SteamOS, который можно поставить в гостиной вместо PS и XBOX, или подключать к монитору. Первый заход в 2015-м закончился провалом. Но на этот раз вокруг SteamOS формируется экосистема, которая заставила Sony свернуть PC-порты эксклюзивов, Microsoft — переосмыслить идею Xbox, а игроков — задуматься: а зачем вообще нужна Windows для игр? Давайте кратко и без лишней воды разберем, почему пришло время отказываться от игр на Windows.

В последнее время я увлекся подборками инструментов, которые используют нейросети для разных задач. Уже рассмотрены сервисы для программирования, генерации текста, рерайта, создания презентаций и сжатия информации. В какой-то момент мне пришло в голову: а что если взять более широкую сферу, которая объединяет сразу несколько узких?

Для меня ИИ – в первую очередь полезный инструмент, но не для того, чтобы делать все за человека. Нейросети могут как облегчить жизнь, так и усложнить ее, если полностью забить на учебу и переложить все на алгоритмы.

Сегодня я покажу подборку нейросетей для студентов и школьников. Некоторые сервисы помогут быстро выполнить фрагмент работы, но настоятельно рекомендую не забывать: они могут ошибаться. Поэтому все лучше перепроверять. А в таких сферах, как программирование, стоит разобрать предложенный код, доработать его или создать на его основе что-то свое.

Принимайте стратегически удобное положение, ну а я начинаю.

Рассказываю, как создал расширение для Chrome, которое автоматически отменяет рейды на Twitch. Разбираю архитектуру на Manifest V3, логику обнаружения модальных окон через текстовый анализ и подводные камни при работе с динамическим DOM.

Современная разработка погрязла в driven, first и based подходах, недавно этот зоопарк пополнился еще одним заморским зверем под названием AI-driven (пусть меня простят свидетели AGI, но я сознательно не выделяю этот подход на фоне остальных и в конце объясню почему). Но не пытаются ли все эти подходы на самом деле решить одну и ту же проблему, известную еще с середины прошлого века, проблему "абстрактного перехода"?

Не нутеллой единой, как говорится: эта весна богата на инфоповоды, связанные с Луной. Помимо истории с запуском второй «Артемиды», мы узнали, что отменилась американская программа строительства лунной орбитальной станции (решено строить сразу налунную). Получили первые данные от частных луноходов (окраина Луны оказалась чуть менее холодной и зловещей, чем мы думали). Стряхнули пыль с проекта строительства АЭС на Луне. Словом, лунной повестки накопилось не только на статью, но и на целый День космонавтики, который в 2026 году неизбежно будет озарен скупым светом земного спутника с невысоким альбедо. 

Но поговорим о фундаментальном — 1 апреля РАН наконец-то одобрила концепт создания российского сегмента совместной с Китаем Международной научной лунной станции. Напомним, проект такой базы существует еще с 2021 года, однако почти все, что мы слышали о нем, — это крушение «Луны-25» в 2023-м. Между тем, дело со станцией движется, хотя и мутировало в процессе. А значит, пришло время обновить космические карты. 

9-го апреля состоялся выпуск 3.53.0 компактной кроссплатформенной встраиваемой СУБД SQLite. Код проекта написан на языке C и распространяется как общественное достояние (public domain).

( читать дальше... )

 c, sqlite, базы данных

Способности LLM писать код растут очень быстро. А вот инженерные практики вокруг них – заметно медленнее. Поэтому на рынке одновременно существуют две реальности.

В одной AI действительно ускоряет разработку: команда быстрее выполняет задачи, реже тонет в рутине и, что немаловажно, не проигрывает в качестве. В другой – тот же самый AI плодит тонны кода, который потом приходится дольше ревьюить, переписывать и отлаживать.

Именно поэтому главный вопрос сегодня состоит уже не в том, насколько мощную модель вы смогли себе позволить, а на каком уровне зрелости находится ваша работа с агентами.

Однако на пути к автоматизации становится заметнее другой тренд: AI выходит за пределы автодополнения и простого чата и движется в сторону более автономной работы. Но с ростом автономности ключевым становится уже не сам факт генерации кода и не интерфейс как таковой, а инженерный контур, в котором агент видит контекст задачи, понимает ограничения, проходит проверки и может оценивать последствия своих действий. На этом фоне меняется и роль самой IDE: она постепенно становится не просто местом редактирования кода, а рабочей средой, где агентами управляют и где им задают рамки для работы.

Удобную рамку из восьми уровней agentic engineering предложил Bassim Eledath: от tab completion и агентов в IDE до асинхронных AI-помощников и даже систем из нескольких AI-агентов:

1–2. Копилоты помогают быстрее писать и править код, но почти не меняют сам процесс разработки.

3. Инженерия контекста задает, какой контекст агент видит в конкретной задаче и в каких границах работает.

Привет!

Я Юлия Санина, директор по персоналу в МТ Интеграция. Компания — системный интегратор, примерно 1400 человек, несколько юридических лиц.

Хочу рассказать про задачу, с которой сталкивается, наверное, большинство HR-директоров в растущих компаниях. И про то, как мы её решили.

Все самое лучшее от Anthropic в одном месте: нейросети, промты, гайды. Подойдет предпринимателям, создателям контента, разработчикам софта и всем кто интересуется нейросетями.

Мы, разработчики на Java, используем параметризованные типы каждый день: List<String>, Map<Long, User>, Optional<Order> и так далее. Однако у параметризованных типов есть важная особенность: в Java они существуют в полном виде только на этапе компиляции.

JSON в PostgreSQL давно перестал быть экзотикой, но работать с ним по-реляционному до сих пор приходилось не самым изящным способом: jsonb_array_elements, LATERAL, ручные касты, обработка ошибок на честном слове. В PostgreSQL 17 появился JSON_TABLE — стандартный SQL/JSON-механизм, который превращает JSON-документ в табличное представление одним выражением. В статье разберём, как он работает, чем отличается от привычного подхода, где действительно упрощает запросы и какие ограничения по производительности и применению у него остаются.

Я работал над Pizza Legacy — опенсорсным воссозданием игры 1994 года Pizza Tycoon для DOS. В игре есть вид на улицы города, при скроллинге которого игрок наблюдает постоянный поток машин. Это примерно 20-30 маленьких спрайтов, однако они едут по дорожной сети, создают очереди на перекрёстках и в целом выглядят как оживлённый город. Да, симуляция иногда глючит, машины проезжают друг через друга, но этого достаточно, чтобы придать карте ощущение жизни. И всё это на процессоре 386 с частотой 25 МГц.

Когда я приступил к реализации своего проекта в 2010 году, то первым делом создал этот вид улиц, но мне понадобилось ещё четырнадцать лет, прежде чем машины начали двигаться по нему так, как это меня устраивало; за эти годы я совершил множество попыток, но каждый раз сталкивался с проблемами и заходил в тупик из-за создания переусложнённой системы.

В 2017 году я попробовал сделать так, чтобы каждый тайл отслеживал занятые позиции, а каждая машина запрашивала разрешение, прежде чем двигаться вперёд, резервируя и освобождая слоты в процессе перемещения. По сути, это превратилось в систему блокировок, необходимую для того, чтобы всего лишь перемещать несколько пикселей; машины и тайлы при этом постоянно пытались синхронизироваться.

Всё это время мне не давала покоя одна мысль: если оригинальная Pizza Tycoon работала на процессоре с частотой 25 МГц, то почему мои версии всегда оказывались столь сложными?

Наконец, я решил заняться ассемблерным кодом (на медленное понимание и документирование которого я уже потратил много лет), чтобы разобраться, что же происходит в оригинале; кроме того, я воспользовался помощью LLM, которые на тот момент (пару лет назад) были новой и увлекательной технологией, способной разбираться в ассемблерном коде лучше, чем я.

В предыдущих статьях я описывал модель «снизу», начав с самых основ онтологической простоты и введя минимальную единицу бытия — бинарный коррелят, «Атом смысла».

Кратко напомню ключевую интуицию.

Когда мы пытаемся приблизиться к фундаментальным единицам бытия, то используем классическую редукцию, упрощая известные нам составляющие вещества. Сначала мы говорим о молекулах, затем переходим к элементарным частицам и полям. В теории струн речь уже идет о многомерных вибрирующих струнах как базовых кирпичиках, из которых построено всё материальное.

В какой‑то момент мы останавливаемся и говорим: это и есть фундаментальная основа всего. Однако на чём бы мы ни остановились, это нечто всё равно обладает внутренней структурной сложностью. Если это струна, то она многомерна, она вибрирует, у неё есть разные моды, и всё это разворачивается на уже готовой сцене пространства-времени, которое мы принимаем как данность. Где же здесь настоящая простота?

Взгляд снизу с необходимостью заставляет нас оттолкнуться от единственно-честного ничто. Не физический вакуум, не пустое пространство, а абсолютное онтологическое ничто — полная противоположность всякому «есть». То самое атеистическое ничто, которое наступает после смерти или предшествует рождению, когда нет даже возможности помыслить наличие чего бы то ни было.

Таким образом, у нас есть база, на фундаменте которой имеет смысл создавать нечто фундаментально простое, что я и называю Атомом смысла. Опустив все промежуточные рассуждения, Атом смысла можно описать как чистую бинарную корреляцию: потенциал быть «да» или «нет», «различимо» или «неразличимо». Не само значение, а именно потенциал значения — коррелят в чистом виде.

С интересом прочитала статью @maybe_elf «Проекту IPv6 исполнилось 30 лет». Но очень удивилась некоторым комментариям к ней. К сожалению, у многих российских ИТ инженеров до сих пор нет понимания неизбежности перехода на IPv6. Поддерживаю позицию Сергея Федотова @FSA. И полностью согласна с мнением Сергея @kovserg, что «на самом деле проблема не в ipv6, а в том что людям лень разбираться в дебрях спецификаций».

Решила поделиться опытом проектирования и внедрения IPv6 соблюдая отраслевые спецификации. Накопился внушительный объем материала (разработка, внедрение, безопасность), но начинать надо сначала и сверху. Так что цель этой статьи – предоставить информацию и рекомендации, касающиеся аспектов планирования адресации при развертывании IPv6.

Но прежде, чем начать я бы хотела добавить еще один аргумент за IPv6. Ну, согласитесь – это красиво!

Год назад я опубликовал первую статью про разработку приложения календаря тренировок. Спустя 5 месяцев опубликовал рассказ о 10 обновлениях. Сейчас время финала истории - ещё 7 обновлений за 7 месяцев.

Сам регулярно пользуюсь приложением - оно добавляет мотивации заниматься спортом дальше, сохраняет график тренировок, следит за объемом выполненных упражнений. На текущий момент в приложении больше 150 зарегистрированных пользователей.

Времени на пет-проект уделял крайне мало, но основная функциональность была уже готова ранее. Сейчас на нём можно пробовать что-то новое - получается хороший полигон для испытаний.

Исходный код

Приложение в RuStore

Веб-версия

Frontend: Typescript, Vitest, Vite, Vue, Tanstack Query, Vue I18n, Tauri

Backend: Typescript, Vitest, Esbuild, Fastify, Mongoose, MongoDB, Swagger

TL;DR: В статье описаны 5 методов запуска маркетинга без бюджета: ручной аутрич в VK/Telegram/LinkedIn (конверсия ~1% в сделку), контент-маркетинг на Habr/VC.ru/Дзен (0-5 обращений на статью), нетворкинг в профессиональных Telegram-чатах (1-2 обращения в месяц на чат), карточки в Яндекс.Картах и 2ГИС (30-50 звонков в месяц при попадании в топ-3), использование бесплатных нейросетей для создания контента (экономия 50-70% времени). Реалистичный результат через 3 месяца регулярной работы: 23-50 лидов в месяц без затрат на рекламу.

AI-сообщество активно продвигает Skills как новый стандарт для расширения возможностей LLM. Я с этим не согласен. Skills отлично работают как чистая передача знаний — когда нужно объяснить модели, как использовать уже установленный инструмент. Но для подключения к реальным сервисам Model Context Protocol остаётся более правильным архитектурным решением. Нам нужно строить коннекторы, а не плодить CLI.