Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет. Я Backend разработчик, в основном на Python и немного Go. Хотел бы рассказать про свой опыт оптимизации docker образов и написать некий «туториал». Он скорее будет полезен для разработчиков или начинающим DevOps. Для опытных DevOps инженеров, возможно будет мало интересного и полезного.

18 марта 2026 года опубликован проект федерального закона «Об основах государственного регулирования применения технологий искусственного интеллекта».

Документ масштабный, это первая попытка системно описать правила игры для ИИ в России. Разбираю, что в нем действительно важно и как это повлияет на компании.

Сейчас будет лонгрид с выдержками из закона и потенциальными последствиями для бизнеса.

Если хочется краткую выжимку, welcome в конец статьи.

Закон вводит понятийный аппарат от «больших фундаментальных моделей» до «эксплуатации уязвимостей человека» и прописывает правила игры для всех, от стартапов до гигантов вроде Яндекс и Сбера.

Статья 1.3: «Действие настоящего Федерального закона распространяется на физических и юридических лиц, осуществляющих деятельность в области разработки, применения, внедрения технологий искусственного интеллекта на территории Российской Федерации».

Главная цель, заявленная в статье 1 «обеспечение государственного технологического суверенитета». Если переводить с бюрократического на русский: государство хочет, чтобы критически важные нейросети были российскими, обучались в России, на российских данных и российскими руками.

Важное исключение, закон не работает там, где начинается оборона и безопасность.

> Статья 1.4: «Действие настоящего Федерального закона не распространяется на отношения, возникающие в связи с применением технологий искусственного интеллекта для целей обороны и безопасности государства и охраны правопорядка... если иное не предусмотрено федеральными законами или актами Президента Российской Федерации».

Синхронные вызовы кажутся простыми и знакомыми, пока не превращаются в цепочки, которые рушат всю систему. Событийная архитектура выглядит элегантно, но таит подводные камни: что класть в событие? как быть с долгими операциями?

В статье вы найдёте:
▫️ живые примеры из реальных аварий (включая историю с бесконечными ретраями в очереди),
▫️ три готовые диаграммы в формате Mermaid, которые можно сразу использовать в документации,
▫️ чёткий алгоритм выбора стиля под вашу задачу.

Материал будет полезен архитекторам, ведущим разработчикам и всем, кто проектирует распределённые системы. Покажу, как не повторять ошибок, которые стоили компаниям миллионов.

Как я без Mac, с помощью Claude AI и GitHub Actions, создал кроссплатформенное приложение для шифрования сообщений поверх любого мессенджера. Android на Kotlin, iOS на Swift без MacBook, десктоп на Python. AES-256, три платформы, два отказа от Apple и один баг с буквой «а».

Ничем не примечательный летний день, жаркая пятница. Неделя была насыщенная и про себя я решил, что было бы недурно закончить сегодня пораньше. Как говорится: хочешь рассмешить бога, расскажи ему о своих планах.

Все началось с утреннего звонка коллеги - не может подключиться к корп сети через VPN, не проходит соединение. Ок, открываю Cisco AnyConnect, пытаюсь соединиться иии, действительно. Выдает какую-то ошибку (уже не помню какую), но при этом IP пингуется и я могу подключиться к циске через ASDM. Странно, конечно. Штош, придется ехать в серверную и смотреть на месте. Неспешно собираюсь, а в это время начинают поступать все новые звонки и сообщения. Возникает нехорошее предчувствие. Доезжаю до серверной, жму кнопочку на KVM, вижу работающий TS. Логинюсь на него и на рабочем столе вижу файл Your_files_have_been_encrypted.html

Я. Понял. Сразу. Все.

Достаю телефон, звоню генеральному и спокойно говорю: «Нас взломали». Все, точка невозврата. Начинается приключение.

Решил на днях приобрести корпус для апгрейда компьютера. И выбор пал не на интернет-магазин массовой торговли, а на обычный офлайн-магазин DNS, так как цены на его отдельные товарные позиции дешевле, чем в Озоне, более чем вдвое. Тем более в нашем городе получать товар в Озоне или Валдберис нужно идти ножками в ПВЗ и нести его домой самостоятельно, а у DNS есть доставка до двери.

И все было бы хорошо и не было бы текущей статьи, если бы я не выбрал "доставку курьером" и способ оплаты "по карте при получении товара". В результате меня чуть не развели как лоха.

Точнее, это я думаю, что меня попытались развести, а на самом деле, может быть, никакого развода не было, и это пошла такая тенденция - прикрываться якобы блокировками интернета, предлагать непонятные и крайне сомнительные способы безналичной оплаты.

Исследователи компании Eclypsium в свежем отчете сообщают об обнаружении целого набора уязвимостей в четырех пользовательских адаптерах IP-KVM. Такие адаптеры, как следует из названия, позволяют удаленно управлять компьютером, эмулируя клавиатуру, мышь и внешний дисплей. Компрометация таких адаптеров, соответственно, позволяет полностью перехватить контроль над управляемым устройством. В Eclypsium справедливо предположили, что дешевые (от 30 до 100 долларов) пользовательские устройства будут хуже защищены, чем аналогичные решения для применения в корпоративных сетях.

С тех пор как физик Фриман Дайсон впервые предложил эту концепцию в 1960 году, «сфера Дайсона» стала святым Граалем для охотников за техносигнатурами. Считается, что высокоразвитая цивилизация могла бы построить «сферу» (или, согласно нашему более современному пониманию, «рой» из более мелких компонентов) вокруг своей звезды, чтобы собирать (почти) всю её энергию. Мы знаем, по крайней мере теоретически, что такой рой может существовать — но как бы он выглядел на самом деле, если бы мы смогли его наблюдать? Новая статья, доступная в препринте на arXiv и скоро выходящая в журнале Universe, написанная Амирнезамом Амири из Университета Арканзаса, исследует этот вопрос — и в процессе раскрывает типы звёзд, вокруг которых наиболее вероятно найти такие рои.

Как обычно, статья посвящена имеющимся у меня идеям, которые я не могу воплотить сам, но, возможно, они будут полезны другим. Сейчас речь пойдет о технических музеях. Недавно я  посетил 2 музея в Москве: Музей Времени и Часов и Музей Истории Телефона. Отличные музеи: богатая коллекция, приятный персонал, уютная атмосфера, демократичная цена (а в музей Времени и Часов вход вообще бесплатный). В общем, горячо рекомендую их для посещения. 

Двадцать лет. Столько Кеплер перебирал случайные теории о том, как устроена Солнечная система. Платоновы тела, вписанные между орбитами планет. Музыкальные гармонии небесных сфер. Астрологические корреляции. Он пробовал всё подряд — и большая часть оказалась мусором.

Но в этом мусоре нашлись три закона планетарного движения. На них Ньютон потом построил всю классическую механику.

Когда я услышал эту метафору в свежем интервью Теренса Тао, меня пробило. Это же LLM. С temperature=1.0. Генерирует тысячу гипотез, 99% — слоп, но если есть датасет для верификации (спасибо Тихо Браге и его двадцати годам ночных наблюдений невооружённым глазом) — рано или поздно что-то попадает в цель.

Причём книга, в которой Кеплер записал свой третий закон, называлась «Гармонии мира» — и по большей части состояла из рассуждений о том, какие ноты соответствуют каким планетам. Третий закон стоял там между абзацами про то, что на Земле столько бед, потому что её нота — ми-фа-ми. Полезный сигнал, утопленный в шуме. Знакомо?

Если вы администрируете Postgres Pro Enterprise и ваша инфраструктура охватывает несколько дата-центров, вы наверняка сталкивались с одной и той же проблемой: репликация начинает «есть» межцодовый канал и нагружать основной сервер. В новой версии BiHA появилось решение — каскадная репликация. Рассказываем, как она работает и когда стоит использовать её.

В статье предлагается практическое руководство для начинающих по работе с нейросетями.

Вы узнаете как разрабатывать базовые промты, которые помогу твам избежать абстрактных и «водянистых» ответов от бесплатных ИИ-моделей.

Представлены примеры качественных промптов, которые помогут улучшить взаимодействие с нейросетями и достичь более точных и полезных результатов.

Бывший технологический предприниматель, а ныне буддийский монах, 40 лет проживший в России, обнаружил в тайском лесу алгоритм, который переворачивает представление о запуске IT-продуктов. Наблюдая за муравьями, он понял: хаос — это не поломка, а режим поиска, а синхронная «река» — фаза мобилизации. Так родился протокол «Хаос-Река» v.1 — способ создавать цифровые продукты без венчурного капитала, используя роевой интеллект распределённого сообщества и бесплатные ИИ-инструменты.

Алготрейдинг давно вышел за пределы простых индикаторов и пересечений скользящих средних. Современные подходы опираются на анализ ликвидности, зон спроса и предложения, поведения цены внутри этих зон и реакции на них.

В этой статье разбирается полностью автоматизированная система, которая:

Начиная с версии 21.2 Ангуляр внедрил поддержку чистых JS функций в html шаблонах. Теперь можно инлайнить функции без необходимости определения их в классе компонента. Фича, на мой взгляд, довольно противоречивая, поэтому давайте разбираться.

Когда персональные данные пользователей попадают в LLM-агента, возникает выбор: либо передавать их как есть, либо предварительно анонимизировать. Второй вариант очевидно безопаснее, но появляется вопрос — насколько агент деградирует, если вместо "Иванов Иван" он видит "PERSON_1" или "XXXXXXXX"?

Мы проверили это на быстро поднятом минималистичном банковском агенте с помощью Hivetrace Dataclean. Отправили в него по 102 синтетических запроса в трёх вариациях входных данных (чистые, маска, псевдонимы), оценка через DeepEval LLM-as-a-judge. Результаты — ниже.

Всё началось с тупой идеи. 

У меня есть мышь Logitech MX Vertical, которая постоянно перемещается между моей домашней машиной, рабочим ноутбуком и другими устройствами. Однажды я задумался: у этой штуки есть флэш-память. Она обязана быть, иначе как мышь запоминает настройку DPI между подключениями? А можно ли в этой памяти хранить что-то ещё?

Ага, мне было скучно.

Я решил использовать мышь в качестве крошечного USB-накопителя. Так как она физически перемещается между компьютерами, то, строго говоря, способна и переносить между ними данные.

Все сейчас говорят об ИИ-гонке. Или об ИИ-пузыре и о том, когда он лопнет.

GPU от NVIDIA, дата-центры на миллиарды долларов, гигантские тренировочные прогоны. OpenAI, Google, Claude, Microsoft.

Весь мир технологий наблюдает, как ИИ-гиганты выясняют, кто построит модель покрупнее.

Об Apple говорят редко. А если говорят — в основном негативно. «Apple уже проиграла ИИ-гонку». Siri — посмешище. Никаких реальных ИИ-функций. Никакого реального рывка — только сделка с Google, чтобы Gemini в итоге питал Siri. Которая, конечно, снова отложена.

И всё? Серьёзно?

Apple стала неактуальной, потому что не строит кластеры из H100 и не тренирует базовые модели? Просто компания, выпускающая хорошие ноутбуки, классные планшеты и дорогие телефоны?

Думаю, мы упускаем кое-что важное. Apple не играет в ту же игру, что все остальные. Они не вливают миллиарды в ИИ, как Meta, Google, Microsoft или Amazon. Не в том же смысле.

Пока NVIDIA строила всё больше и больше — Apple строила всё меньше и меньше. И эта разница может на самом деле значить больше, чем кто-либо осознаёт.

Привет, Habr! Меня зовут Костя Козлов, я работаю в команде анализа и валидации экспериментов A/B-платформы Ozon. В предыдущей статье коллеги рассказали, как создать высокопроизводительную платформу сплитования пользователей на группы и стенд метрик. В этой статье расскажу, как построить поверх этого инструмент, который автоматически оптимизирует бизнес-метрики продукта за счёт "умного" перебора возможных вариантов его параметров.

Статья будет касаться всех кейсов, где необходимо найти оптимальные по бизнес-метрикам непрерывные параметры системы на данных из онлайн-экспериментов. Например, у вас есть алгоритм рекомендаций товаров, и вы хотите за счет настройки его параметров вырастить число заказов, не уронив при этом рекламную выручку.

Привет, хабровчане!

Мы команда «Исходного кода» и уже полгода системно занимаемся нагрузочным тестированием (НТ). Раньше такие проверки были от случая к случаю - оттуда и взяли базу знаний. Сегодня хотим поделиться историей одного показательного фейла, который заставил нас пересмотреть весь подход и прийти к системе, которая показала себя, как работающая. 

Все мы знаем эту боль: фича идеально работает на деве и предпроде, проходит все тесты, а когда под реальной нагрузкой на нее заходят сотни пользователей одновременно - все начинает тормозить, сыпать ошибками или просто падать. Чтобы этого избежать, мы решили, что НТ должно стать обязательным этапом для всех фичевых задач, которые серьезно меняют логику, затрагивают запросы к серверу, кэширование или обработку данных.

Главный толчок был простой и жизненный: уже на стадии рассмотрения сервиса мы понимаем, какая нагрузка на него ляжет, поэтому мы выводили правило: «Сервис должен стабильно держать N запросов в секунду», и мы берем эту планку и начинаем работу.