Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Масштабирование — это «серый кардинал» проектирования сложных систем: все знают, что без нее не обойтись, но всерьез задумываются только тогда, когда инфраструктура начинает трещать по швам. А мануалы? Их, как правило, открывают уже постфактум — когда что-то ломается, зависает или отказывается работать вопреки всем ожиданиям. В этой статье мы не будем учить вас теории — вместо этого поделимся реальным опытом модернизации системы видеонаблюдения (СВН) и системы контроля управления доступом (СКУД) на одном из промышленных предприятий.

Здесь не будет идеальных решений и глянцевых кейсов — только честный разбор проблем, с которыми мы столкнулись, неочевидные ловушки масштабирования и примеры того, как даже продуманная архитектура может дать сбой при столкновении с человеческим фактором. Если вы хотите узнать, как превратить хаос устаревшей инфраструктуры в отлаженный механизм, — добро пожаловать под кат.

Читать далее

Почему так сложно пройти первые System Design Интервью? Какие есть подводные камни? Оказывается, что не все понимают базовый алгоритм прохождения, а также нюансы движения по основным этапам.

Меня зовут Владимир и я senior backend в геораспределенной HighLoad системе. Которая выдерживает пиковые нагрузки в млн RPS. Моя страсть System Design. Я успешно прохожу интервью в BigTech компании, а также готовлю учеников. Выделил ТОП-5 ошибок у новичков и готов поделиться их разбором. Подробности под катом.

Узнать ошибки

Лесные пожары – явление столь же древнее, сколь и сама жизнь на суше. Величественные и одновременно ужасающие, они способны за считанные часы превратить гектары зеленого массива в выжженную пустыню, неся угрозу экосистемам, человеческим поселениям и климату планеты. Ежегодно новости пестрят сообщениями о новых очагах возгорания, о борьбе стихии и человека. Но что если мы попытаемся заглянуть в самое сердце этого хаотичного, на первый взгляд, процесса? Что если мы сможем не просто наблюдать, а моделировать, предсказывать и даже экспериментировать с распространением огня, не выходя из-за своего компьютера?

Читать далее

В современных киберугрозах фокус злоумышленников смещается c массовых рассылок в сторону таргетированных атак с применением нейросетей и социальной инженерии. В то же время ИТ-инфраструктуры становятся все более масштабными и сложными: больше данных, больше устройств и распределенных систем.

В таких условиях ручные методы анализа и периодические аудиты безопасности попросту не поспевают за злоумышленниками, а значит нужно искать новые подходы, которые будут работать на опережение. Так мы пришли к разработке цифровой модели инфраструктуры, в которой можно прогнозировать маршруты действий хакеров еще до атак.

В серии статей мы расскажем про управление маршрутами атак (Attack Path Management): как мы разрабатываем технологию моделирования угроз Threat Modeling Engine (TME), с какими сложностями сталкиваемся, какие алгоритмы используем для расчета потенциальных путей компрометации, какие есть особенности анализа опасности маршрута и оценки времени, необходимого для достижения хакера своей цели и реализации недопустимого для компании события, — и другие вопросы по теме.

Начнем с проблематики.

Читать далее

Привет, на связи Лука.

Знаете, есть такая поговорка: "тише едешь – дальше будешь". Работая с LLM, я пришёл к выводу, что аккуратность и точность в подаче контекста – это один из самых важных ключиков к хорошему результату. Иначе получится как в другой поговорке - про дурака и стеклянный орган.

Чего греха таить – все мы пользуемся LLM в различных ситуациях. От генерации бойлерплейта до неожиданного, но изящного решения сложной логики. Ничего такого – очередной инструмент, которым можно, как молотком, забить гвоздь, а можно и... ну, вы поняли.

Но когда речь заходит о системе, в которой контекст содержится не в одном, не в двух, и даже не в десятке файлов – вопрос становится ребром. Просто скормить модели весь проект? Ну, можно, конечно. Модель, захлебнувшись в потоке зачастую ненужной информации, вряд ли выдаст что-то вменяемое. Она потратит драгоценные вычислительные ресурсы на анализ совершенно нерелевантных частей. Неэкологичненько.

Читать далее

ИИ-чаты стали нашими повседневными собеседниками. GPT, Claude, Grok, DeepSeek — мы спрашиваем, они отвечают. Быстро. Понятно. Иногда — чересчур уверенно.

Сначала это восхищало.
Потом — удивляло.
Теперь всё чаще — хочется спросить:
«Ты меня вообще слышишь, или просто улыбаешься и машешь?»

_____

Предлагается инструкция и промт, которые помогут снять ограничения автоматического режима и включить режим сознательного взаимодействия.

Читать далее

Приветствую Android-комьюнити! Меня зовут Арсений Шпилевой, я Core-разработчик в команде WB Partners. В этой небольшой статье я расскажу, как мы в проекте решили обеспечить типобезопасность при передаче возвращаемых результатов между родительским и дочерним экранами с применением библиотеки Compose Navigation. Мы рассмотрим механизм, который помогает избежать типичных ошибок и делает код более поддерживаемым.

Читать далее

Представьте, что ваша работа аналитика – это не постоянный хаос и путаница, а четко структурированная система, где все навыки и знания составляют единый арсенал, и вы отлично понимаете, какой инструмент необходимо использовать на каждом этапе работы с задачей.

В статье разберем 7 самых мощных инструментов в арсенале бизнес-аналитика, которые помогут превратить любую задачу в структурированный процесс. Эти техники подобраны не случайно — они идеально дополняют друг друга и позволяют глубже погрузиться в проект.

Читать далее

Авторы оригинального гайда: Noah MacCallum (OpenAI), Julian Lee (OpenAI). Дата публикации гайда: 14 апреля 2025 г.

Источник: GPT-4.1 Prompting Guide

GPT-4.1 от OpenAI значительно превосходит GPT-4o в написании кода, следовании инструкциям и работе с длинным контекстом. Но чтобы раскрыть весь потенциал, придется адаптировать свои подходы к составлению промптов. Этот материал — выжимка ключевых советов из официального гайда OpenAI, основанных на их внутреннем тестировании. Он поможет вам перейти на новый уровень взаимодействия с ИИ.

Старые добрые практики, такие как предоставление примеров в контексте, максимальная ясность инструкций и поощрение планирования через промпт, все еще актуальны. Однако GPT-4.1 обучен следовать инструкциям более точно и буквально, чем его предшественники, которые чаще домысливали намерения пользователя. Это означает, что GPT-4.1 чрезвычайно управляем и отзывчив на четко сформулированные промпты. Если поведение модели отличается от ожидаемого, обычно достаточно одного предложения, твердо и однозначно разъясняющего желаемое поведение, чтобы направить модель на верный путь.

Читать далее

Разработчики API могут часами спорить о том, какой HTTP-метод, код состояния или название параметра использовать. А после выпуска релиза все рушится из-за непонятной сетевой проблемы в датацентре.

Каждый опытный тестировщик знаком с высокой эффективностью юнит-тестов или изолированных тестов, но, в конце концов, API – это история про перемещение данных внутрь ваших систем или из них, поэтому проводить полноценные end-to-end тесты всё равно необходимо. Рассмотрим, как Postman может нам в этом помочь.

Читать далее

При построении любой сложной системы рано или поздно прибегают к описанию ее абстрактного представления. В этом случае важно, из каких «строительных блоков» мы будем ее составлять. В данной статье представлен один из способов описания системы, который показывает, как построить систему так, чтобы ее можно было легко изменять и продолжать проектировать ее компоненты дальше даже во время ее эксплуатации.

Способ описания в статье близок к научному, так как вводит искусственные термины, на основе которых описывается абстрактная система, поддерживающая структурированный анализ при проектировании и разметку плановых изменений в функционале.

Читать далее

Пентесты, или тесты на проникновение, охватывают самые разные области: от приложений и беспроводных сетей до физической безопасности. Это может быть проверка внутренней и внешней инфраструктуры, тестирование веб- и мобильных приложений, API, анализ облачных и сетевых настроек, социальная инженерия и оценка физической защиты.

Эта статья поможет разобраться в терминологии и определить, какой вид пентеста нужен вашей компании, включая выбор между методами black box, white box и grey box.

Читать далее

Многие из нас первым медиасервером устанавливали Plex. Но это коммерческое решение. Некоторые считают, что в последних версиях он изменился к худшему: например, заставляет регистрировать аккаунт, логиниться через центральный веб-портал, передвигает пользовательский контент в подменю, рекламирует собственные продукты и сервисы, выкатывает ненужные функции.

Поэтому для медиасервера лучше выбрать опенсорсную программу, как Jellyfin. Читать дальше →

Привет, Хабр! Сегодня поговорим про инфраструктуру как код. Почему Terraform уже не единственный игрок в мире IaC, а Pulumi становится всё более актуальным. Я расскажу, как эти инструменты работают, чем отличаются, и почему стоит присмотреться к Pulumi, особенно, если вы хотите гибкости и мощи в управлении облаками.

Читать далее

Дымовое тестирование — это первичный и критически важный этап проверки программного обеспечения, который помогает убедиться, что новая сборка не содержит серьезных ошибок, препятствующих дальнейшему тестированию. В этой статье мы рассмотрим, как правильно провести дымовое тестирование, какие этапы и сценарии оно включает, а также как интегрировать этот процесс в CI/CD-конвейер для автоматизации. Также поговорим о различных подходах к тестированию и их преимуществах для обеспечения стабильности программного продукта на всех стадиях его разработки.

Читать далее

В гейм-деве принято учиться на успешных и узнаваемых проектах — те же десятки хитов кочуют из разбора в разбор. Но что, если важные инсайты спрятаны в странных, маленьких, недооценённых играх? В этой статье я делюсь уроками, которые получила как гейм-дизайнер из инди-экспериментов: как они обращаются с интерфейсом, эмоциями, масштабом и формой. Будет полезно тем, кто хочет выйти за пределы шаблонов, оживить мышление и увидеть новые игровые фреймы.

Читать далее

Иногда руководитель проекта не показывает заказчику промежуточные результаты работы команды. В итоге заказчик не понимает, как идёт процесс разработки и что вообще происходит. Причины могут быть разными, но такой подход нередко приводит к плачевным результатам. В моей практике было как минимум четыре таких случая.

Читать далее

Привет, Хабр! 23 апреля мы провели в Петербурге митап для ML-специалистов. Спикеры обсудили запуск LLM в продакшен, оптимизацию GPU-инференса, а также Edge-решения для медицины и агросектора. Минимум теории — больше кейсов от Selectel, Cloud.ru, Celsus и Русагро.

Как подобрать инфраструктуру под LLM? Как контейнеризировать GPU в многоарендных средах? Как запускать ML на комбайне или медицинском поезде без интернета? На эти вопросы ответили в четырех докладах на MLлечном пути.

А еще мы организовали питч-сессию для стартапов. Пять проектов на стадии pre-MVP боролись за призовой фонд в 100 000 бонусов. Победителей выбирали сами зрители. В тексте рассказываем, как все было. Читать дальше →

Всем привет! Меня зовут Алексей Рудак, и я – основатель компании Lingvanex, которая уже 8 лет занимается решениями в области машинного перевода и транскрипции речи. 

За последний год мы сильно переработали наше API переводчика, сделав его максимально удобным и быстрым для интеграции. Формат запроса теперь совпадает с  Google, поэтому переход на наше API занимает в районе 5 минут. Более того, сильно выросло качество перевода. Наши языковые модели включают в районе 500 млн параметров и оптимизированы только на одну задачу - перевод.

Наша ближайшая цель - сделать сделать лучший перевод на популярных языковых парах и постепенно мы к ней движемся. Каждые 2 недели выходит апдейт, который повышает качество перевода. Почему две недели ? Это среднее время одной тренировки языковой модели. Всего у нас 240 языковых моделей размером от 120 до 560 mb, которые можно развернуть локально даже на слабых игровых видеокартах типа RTX 3060.

Ниже для примера представлены результаты тестов качества для перевода с английского на арабский язык. Сейчас перевод на арабский больше всего интересен наши клиентам, которые ходят зайти на этот рынок. Стоит отдельно отметить результаты тестов  на датасетах (NTRex-128, Flores-101, WMT24++) так как это наиболее распространенные виды тестов среди ученых и бизнеса. Зеленым цветом выделены числа, где у нас лучше качество, чем у конкурентов, красным - где хуже. В колонке Lingvanex качество сравнивается между нашей новой и предыдущей моделью.

Читать далее