Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Комплекс pg_expecto помогает администраторам PostgreSQL собирать и структурировать статистику производительности, превращая сырые метрики в понятные отчёты. Однако ключевая проблема всегда оставалась неизменной: интерпретация данных. Именно здесь на помощь приходят большие языковые модели. Интеграция pg_expecto с DeepSeek позволяет выйти за рамки сухих цифр и графиков — нейросеть выступает в роли эксперта, который не просто фиксирует аномалии, но и объясняет причинно-следственные связи между падением скорости, ростом ожиданий и состоянием инфраструктуры.

В представленных отчётах DeepSeek не только выявил переход от проблем с записью к проблемам с чтением в первом инциденте, но и точно определил во втором случае виновника деградации — новый тяжёлый запрос на фоне острого дефицита памяти. Благодаря pg_expecto, нейросеть оперирует не догадками, а точными статистическими показателями (корреляциями, трендами R², приоритетами ожиданий), превращая процесс расследования инцидента из гадания по графикам в быстрый и доказательный анализ.

GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL

Глоссарий терминов | Postgres DBA | Дзен

Привет, Хабр!

Меня зовут Виктор, и я хочу рассказать, как бытовая рабочая задача привела меня к тому, что я написал полноценный аудиоредактор, который работает целиком в браузере - без единого запроса на сервер. Под капотом - Web Audio API, OfflineAudioContext, порт LAME-энкодера на JavaScript и немного стыдных архитектурных решений, о которых тоже расскажу.

Сегодня утром я прошёл лайв-кодинг в одну англо-продуктовую компанию. Написал ноль строчек кода руками. Задеплоил результат на свою VPS прямо во время звонка. Интервьюер сказал: "It's so wonderful just how much everything has changed." А неделю назад другая компания не зачла мне тестовое, потому что я забыл про запрет AI.

20+ собесов за последние месяцы. Фронтенд, бэкенд, фулстек, AI-инженер. Python, TypeScript. Разные рынки, разные компании, совершенно разное отношение к одному и тому же инструменту. Я не теоретик, который рассуждает о будущем. Я прямо сейчас хожу на эти собесы и вижу, как рынок разламывается пополам.

В этой статье решим следующую задачу с межрегионального химического турнира

2023:

В советское время в каждом ресторане и крупном кафе выступали полноценные ансамбли: гитаристы, барабанщик, клавишник, духовая секция и певица. Содержание такого коллектива стоило дорого, а их синхронная игра требовала долгих репетиций. С появлением мощных синтезаторов надобность в огромных ансамблях отпала: оказалось, что для качественного звука достаточно дуэта — клавишника за пультом и солиста.

Сегодня мы видим то же самое на рынке развлечений: корпорации с неограниченными бюджетами по инерции заказывают живые ансамбли. Кто считает деньги — нанимает дуэты. Кто хочет максимальной рентабельности — зовет диджея. А в авангарде уже выступает ИИ, который сам генерирует музыку и вокал, оставляя человеку лишь роль слушателя или заказчика настроения.

В Enterprise-разработке программного обеспечения прямо сейчас происходит точно такой же тектонический сдвиг, финал которого изменит не просто ИТ-индустрию, а само мироустройство.

Работая в крупном финтехе и пройдя путь от разработчика и техлида до руководителя направления разработки (управляя пятью командами) и ведущего архитектора решений, становится очевиден один факт: классическая кросс-функциональная Agile-команда из 7-8 человек необратимо теряет свою экономическую эффективность. Изменилась сама природа создания систем.

Я год наблюдал, как в нашей команде junior и middle разработчики почти полностью пересели на автогенерацию кода. Сначала это выглядело как ускорение. Через несколько месяцев начали всплывать странные эффекты: деградация архитектурного мышления, рост скрытого техдолга и зависимость от подсказок. В этой статье — не морализаторство, а практические наблюдения, конкретные примеры кода и вопросы, которые мне самому пришлось себе задать.

Я думаю, многие айтишники не любят принимать заявки от пользователей по телефону. Многим знакома ситуация, когда служебный телефон находится в режиме «без звука», и только индикатор активности линии выдаёт, что кто‑то пытается дозвониться до IT‑отдела. Или когда айтишники редко находятся на рабочем месте, а координатора в отделе, который бы принимал заявки и передавал их затем своим коллегам, нет. Раздавать свой личный номер всем я, например, не хочу — иначе замучают потом звонками по всякой ерунде.

И вообще, в наше время коммуникация чаще всего асинхронная, и лично для меня такая связь предпочтительна: ты лишний раз не отвлекаешься на звонок, пользователь как бы сам записывает свою заявку в виртуальный журнал, а ты затем его открываешь и идёшь решать проблему.

Мы с коллегой долго решали, что всё‑таки использовать для решения задачи сбора заявок от пользователей в нашей небольшой поликлинике. Пробовали различные мощные Service Desk и Help Desk‑системы, даже настроили GLPI — кто не знает, это такой «монстр», который может много: начиная от инвентаризации всех устройств в сети до работы в качестве Service Desk‑системы для сбора заявок от пользователей. Но чтобы настроить шлюз для получения почты, нужно столько лишних движений сделать, что просто диву даёшься, как можно было так «заоверинжинирить» систему, что ею просто не хочется пользоваться. К тому же работа через email — это не то, чего мы хотели. Это сложно и как‑то уж чересчур формализованно.

Немного подумав над различными вариантами, мы пришли к выводу, что, наверное, проще всего использовать мессенджеры, которые есть у подавляющего большинства наших пользователей. Даже люди в возрасте уже почти повсеместно пользуются смартфонами; они почти всегда у всех под рукой. И проще открыть чат и написать несколько слов боту, а иногда просто добавить фотографию и небольшую подпись — и уже становится понятно, что случилось и что нужно сделать в сложившейся ситуации.

Мы проводим Школу программистов hh уже в 16-й раз. За это время через программу прошли сотни студентов, 115 выпускников в итоге стали частью команды hh и продолжают с нами работать. Формат Школы остается практичным и прозрачным: три месяца теории и четыре месяца командного проекта под руководством наших инженеров — реальная работа над продуктом с ментором из компании, а не сухие учебные примеры.

Преподаватели — наши сотрудники, практикующие разработчики, менеджеры и дизайнеры, которые делятся своим богатым опытом. Целевая аудитория Школы — студенты и начинающие специалисты, готовые показать свои знания и сделать первые серьёзные шаги в профессии. Конкурс высокий: ежегодно мы получаем тысячи заявок, но в финал проходят лишь самые мотивированные и подготовленные.

В этой статье я проведу традиционный разбор вступительных заданий в нашу Школы программистов, которая для многих становится реальным шансом попасть в hh.ru.

Человек всю свою история учился справляться со страхом. Сначала он молился богам, потом возводил стены, потом научился считать. Теперь он роет убежища — не в панике, а с расчётом. Девять квадратных метров спасают людей каждый день. Подвал за двадцать тысяч долларов даёт неделю независимости. Люксовый комплекс за десять миллионов пытается решить задачу, которую деньги не могут полностью решить: как остаться человеком, когда ты заперт под землей? Поговорим об инженерии, которая встречается с психологией. И том, как мы считаем риски и покупаем время.

Началось с того, что в умах зародилась мода на автономность. Человек, привыкший к городскому комфорту, вдруг почувствовал его хрупкость и решил, что бетонная плита толщиной в полметра способна уберечь от социальных потрясений. Так появились «мамкины выживальщики» — люди, верящие, что спасение можно купить в строймагазине или заказать с доставкой в виде тридцати ящиков армейских сухпайков.

Это разбор реального опыта внедрения доступности в крупном веб-продукте с десятками микросервисов и сложным фронтендом. Без лозунгов, зато с кодом, ошибками, переработками дизайн-системы и неожиданными проблемами в CI. Поговорим про ARIA, серверный рендеринг, мобильные скринридеры, автоматическое тестирование и про то, почему доступность — это не про alt у картинок, а про архитектуру.

Когда я впервые услышал фразу сделаем доступность, я честно подумал: окей, добавим alt, поправим контраст, закроем задачу. Спойлер — это был самый наивный момент за весь проект.

Мы работали над крупной B2B-платформой. Много форм, таблиц, кастомных контролов, графиков, drag-and-drop, модалки внутри модалок. И в какой-то момент заказчик сказал: продукт должен соответствовать WCAG 2.1 AA. Причём не формально, а чтобы им реально могли пользоваться люди с ограничениями по зрению и моторике.

Если вы думаете, что это история про дизайнеров, то нет. Это история про архитектуру, состояние UI, серверный рендеринг, события клавиатуры, правильный фокус и даже про бэкенд-валидацию.

Давайте по порядку.

Если первая часть моего репортажа по конференции алготрейдеров в Москве была об инфраструктуре, то вторая часть будет про искусственный интеллект.

ИИ в 2026 году это неполноценная замена трейдера — всего лишь промежуточная стадия. Кто‑то видит в нём помощника в предсказаниях движения рынка, кто‑то маркетинговый баннер для привлечения клиентов частных лиц, а кто‑то просто удобный инструмент автоматизации.

Дальше покажу каждую из этих стратегий:

ИИ как исследователь.

ИИ как маркетинговый интерфейс.

ИИ как торговый помощник.

И нигде в докладах не было что — ИИ как гарантированный источник альфы.

Небольшое пояснение — альфа — это доходность сверх рыночной (беты), которую стратегия получает благодаря своему преимуществу: лучшей модели, данным, скорости. Это не «просто прибыль», а прибыль после компенсации за риск. Например: если рынок вырос на 10%, а ваша стратегия — на 15% при том же уровне риска, то ваши +5% — это и есть альфа.

Я решил перестать гадать, почему к вечеру код превращается в тыкву, а мозг — в перегретый сервер. Вместо очередного поста про выгорание я полез в нейрофизиологию, собрал немного собственных данных, поигрался с ЭЭГ-гарнитурой, трекером сна и статистикой коммитов. В этой статье — что реально происходит с вниманием, рабочей памятью и дофаминовой системой разработчика в течение 8 часов за ноутбуком. Будет и биология, и цифры, и немного кода.

Полгода назад я понял, что мы проигрываем не конкурентам и не техдолгу. Мы проигрываем времени суток. В этой статье — мой практический разбор того, как я замерял хронотипы команды, собирал телеметрию активности, анализировал коммиты и встречи, строил простенькую модель продуктивности и в итоге полностью перестроил рабочий график удалённой команды. Будет немного биологии, немного математики, немного кода и много личных факапов.

Я всегда с осторожностью смотрел в сторону искусственного интеллекта, но, в целом, старался не оставаться в стороне от современных технологий и тенденций. Работал локально с LLM, локально же генерировал картинки и даже видео, использовал публичные сервисы для работы, общался с разными чат-ботами и иногда писал об этом статьи. Но до поры до времени не касался темы вайбкодинга.

Что ж. Настал тот день и час, когда обстоятельства и звезды сложились должным образом. За полчаса я сделал работающее полезное расширение для браузера. Эта немного ироничная статья о том, как я ко всему этому пришел, что и как делал и что в итоге получилось.

Разработка любого ИТ-продукта, если она ведётся осознанно и целенаправленно, а не спонтанно и хаотически, требует чёткой постановки задачи – что должно быть получено в результате. Соответственно, необходимо описание требований к создаваемому продукту, которое и принято называть «ТЗ» – Техническим заданием.

Необходимость разработки формального документа со спецификацией требований, когда продукт делается не собственными силами для собственного потребления, а выделяются заказчик и исполнитель, очевидна. Особенно, если речь идёт о достаточно сложном продукте, не являющимся типовым решением.

Однако, возникает логичный вопрос – ДЛЯ КОГО должно быть написано ТЗ.

Из этого уже вытечет следующий вопрос – ЧТО должно быть включено в ТЗ, т.е. какие требования составляют спецификацию (как, собственно, в иностранных языках ТЗ обычно и называется – «спецификация требований»).

Конечно, можно (и, в большинстве случаев, нужно) использовать существующие стандарты – например, отечественные ГОСТ 19.201 для программы и ГОСТ Р 34.602 для автоматизированной системы. Есть и другие стандарты, которые достаточно хорошо описывают структуру и содержания таких документов. Но увы, в большинстве случаев эти стандарты описывают спецификации «внешних» требований заказчика к целевому продукту (что, в сущности, верно), т.е. продукт рассматривается как «чёрный ящик», который что-то и как-то делает, и вот эти «что-то» и «как-то» в их внешнем проявлении в ТЗ как спецификации требований и описываются. А вот вопрос о том, может ли быть ТЗ «для разработчика», остаётся открытым.

Вы, читатель, как и автор, тоже досадуете, когда в промтах проскакивают досадные опечатки или грамматические конструкции, которые заставляют даже терпеливую LLM «задумчиво» переспрашивать: «What do you mean?»

Если да, то эта статья для вас. Мы разберем, как с помощью минимума кода получить автоматический анализ ваших языковых ляпов и рекомендации по прокачке профессионального английского, не отрываясь от процесса создания кода.

OpenZFS — это продвинутая файловая система и менеджер томов, первоначально разработанная для Solaris и теперь поддерживаемая сообществом OpenZFS.

Поддерживаемые платформы:

• Linux: совместимость с версиями ядер 4.18 - 6.19
• FreeBSD: совместим начиная с версии 13.3+, 14.0+

В этом выпуске:

• исправлен учет доступного пространства для записей special/dedup;
• совместимость с Linux 6.19: сборка из дерева исходного кода: исправление дублирующихся функций сборки GCM;
• zfs_vnops_os.c: вызов vput() перемещен после zfs_setattr_dir();
• Исправлена ​​ошибка активации large_microzap при получении данных;
• Исправлено разрешение send:raw для команды send -w -I;
• Всего более 80 исправлений.

 freebsd, linux, openzfs, zfs, файловая система

Здравствуйте, дорогие читатели. Хочу поделиться сокровенными знаниями о том, как я довожу до конца большинство запланированных дел. Если быть точным, это мой подход к использованию методов, описанных в книге Atomic Habits. Если вас заинтересует этот пост, всячески советую ее прочитать.

Начнем с базовых утверждений, на основании которых мы будем строить стратегию. Многие вещи я буду сильно упрощать, чтобы уместить их в формат поста.

Уже вечер, ты активно пишешь код. Тревожность вместе с тобой. Утром на дейли сказал, что добьёшь таску: да она не сложная, каких‑то 2 стори поинта. Но вот вечер, и ты точно не успеваешь. Завтра на дейли спросят статус задачи, а ты — не сделал. Да, ты общался с архитектором по решению, отвечал на вопросы поддержки и помогал решать проблемы с тестовым окружением. Ещё был синк с другой командой, помог решить проблему с локальным окружением другому разработчику и готовил контракт для фронта для будущей таски. И на обед ты не сходил. Но кого это заботит, если твоя задача все ещё в InDev? Точно придётся посидеть ещё пару часов ночью, чтобы закрыть должок.

Или другой вариант. Ты — менеджер. У тебя за день от 5–6 встреч. Всё нужно решить. Ну и текучка не отпускает: нужно решить конфликт в команде «А», есть запрос на согласование обучения для Иванова, нужно ещё согласовать технические работы и выдать пару доступов. А ещё Сергей из команды «B» недостаточно открыто ответил на вопрос своего коллеги, и тут просят твоего внимания. И, кстати, ещё нужно запланировать изменение процесса и предложить расчёт новой метрики.

Знакомо?

Тогда тебе точно нужен курс по time management ряд привычек, которые каждый может внедрить в свою работу.

Мы привыкли думать, что главным узким местом ИТ-разработки является capacity — количество рук, способных перевести бизнес-требования в рабочий код. Долгие годы индустрия строила "фабрики фич" и масштабировала пирамиду разработчиков. Но генеративный ИИ сломал эту физику.

Сегодня производство артефакта (кода, лендинга, дизайна) стремится к нулю по стоимости. Кодинг перестает быть рычагом конкуренции: он коммодитизируется и больше не ограничивает ни рынок, ни организацию. Объем кода и скорость коммитов превращаются в шум — они больше не коррелируют с ценностью продукта.

Если код стал дешевым, куда сместился дефицит? И почему ИИ, способный написать любую систему, никогда не станет в ней полноценным CEO?