Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В данной статье рассматривается архитектура проекта, позволяющая модульным образом интегрировать инфраструктурные фреймворки, такие как Spring, Quarkus и Micronaut, без необходимости модификации ядра предметной области (domain) или внешних API.

Я не экономист и не связан с менеджментом, тем более никогда не интересовался складской логистикой. У меня свой взгляд человека со стороны, разобравшегося и осмыслившего частную проблему. Хочу описать то понимание, которого мне не хватало изначально, как программисту. Хочу сохранить это понимание и, возможно, донести эти мысли для профессионалов в своей области. Возможно, хочу сохранить свои эмоции.. Без формул и заумных терминов, эта несложная математика уровня средней школы, которая может различаться у разных групп людей. Например, кто-то подгоняет lcr под 100%, а другие считают обратное значение и добиваются зеленного уровня в 25-35%, и это просто местные привычки, которые погоды не делают. Поэтому в дальнейшем буду оперировать словами "хороший" и "плохой" lcr, потому что каждый менеджер сам знает, какие цифры под этими словами подразумеваются. Другое дело, есть ли вообще понимание, зачем это считать? Оказывается, самое сложное не посчитать, а объяснить, зачем мы это считаем.

Привет, Хабр. Меня зовут Павел Муханов. Я руководитель лаборатории качества видеоплатформы VK.

ВКонтакте, ОК, VK Клипы, VK Видео и другие сервисы VK, предоставляющие возможность просмотра видео, используют в качестве core-технологии видеоплатформу VK. Она объединяет видеохостинг, стриминг и облачное хранилище и предоставляет аудитории бесшовный доступ к огромной библиотеке контента. Чтобы гарантировать стабильную работу видеоплатформы — предсказуемое качество видео и корректную работу плеера, — мы в лаборатории качества внимательно следим за метриками.

В статье на примере VK Видео расскажу, как мы оцениваем качество и какие результаты получили, когда ввели регулярный мониторинг качества видео и перформанса.

Индустрия информационной безопасности развивается не менее стремительно, чем технологии. Если ещё несколько лет назад хватало базового знания сетевых протоколов и основ криптографии, то в 2026 году специалист по кибербезопасности — это инженер, который понимает атаки, уязвимости, весь жизненный цикл продукта, архитектурные решения, процессы DevOps и угрозы в облачных системах.

Какие навыки действительно нужны на рынке, как их развивать и где можно учиться, чтобы идти в ногу со временем, — разбираем в статье.

В 1623 году немец Вильгельм Шиккард создал первые известные чертежи механического калькулятора. Спустя двадцать лет Блез Паскаль разработал машину улучшенной конструкции, чтобы помочь справляться с огромным количеством утомительных арифметических расчётов, необходимых в его работе сборщика налогов.

Интерес к механическим вычислениям не ослабевал последующие века: поколения людей по всему миру продолжали дело Паскаля и Шиккарда, разделяя их убеждение, что перекладывание умственной нагрузки на машину принесёт облегчение.

Аферу на доверии можно разбить на три этапа:

Те, кто застал эпоху диалап-модемов, знают о нём не понаслышке. Через FTP передавали файлы, заливали первые сайты на хостинги и по ночам скачивали драйверы — другого варианта тогда просто не было. Сейчас ссылки с ftp:// почти не встречаются, а сам протокол всё чаще вспоминают только при разборе легаси-систем. Под катом расскажу, почему один из столпов интернета фактически доживает свой век и пора ли готовить для него прощальную речь.

AI-driven — это не «без человека». Инженер необходим. Просто LLM становится основным инструментом. Смена парадигмы инструментов - не сингулярность.
Не будет волшебных палочек. Не будет AGI, который всё сделает за вас (ну в ближайшей реальности). Но будет инструмент, который уже сейчас необходим для освоения - потому что это основной инструмент уже наступившего будущего.

Однажды при мониторинге мы обратили внимание на запрос, который занимал первое место по длительности: 40+ секунд на выполнение при 657 вызовах за день. Причина состояла в том, что из-за неточной статистики распределения данных выбирался неподходящий индекс. В статье расскажем о том, как с помощью параметра STATMULTIPLIER в СУБД Tantor Postgres этот проблемный запрос удалось ускорить примерно в миллион раз — до 0.042 миллисекунды, — просто повысив точность статистики без изменения кода или структуры базы данных.

Решил 434 задачи на Leetcode и прошёл все кодинг-интервью за последние 4 года — X, Google, Careem, TrustWallet, Yandex. Делюсь тем, что понял: какие мифы уже не работают, как готовиться, и главное — ритуал решения задачи, который оценивают интервьюеры.

Привет всем! Меня зовут Аркадий Воронов, старший специалист по качеству. В команде у меня гибридная роль: ручной тестировщик и TestOps. О второй ветке моего развития расскажу подробнее.

В статье будут затронуты темы:
- контекст ИБ: что и зачем мы тестируем;
- основные боли и ограничения,
- инсталляционное и конфигурационное тестирование,
- матрица совместимости,
- инструменты, которые укрощают «зоопарк стендов»,
- путь развития TestOps.

Я проанализировал эпизоды с упоминанием алкоголя в полном корпусе произведений Довлатова и посмотрел, как и для чего он использует алкоголь в рассказах.

В ходе обучения и прохождения практики в вузе МГУТУ им Разумовского, мы выявили проблему: студенты тратят почти до 40 часов на поиск существующих исследований перед запуском новых проектов. Анализ показал, что многие работы дублируют уже выполненные исследования по AR/VR - технологиям

Началом для разработки нашего проекта V-Avatar послужил анализ научного задела факультета цифровых технологий. Мы интегрировали методы и алгоритмы, которые были уже созданы до нас, вместо того, чтобы начинать с нуля. Эти методы были описаны в данных ВКР:

1)Теоретический фундамент (ВКР за 2025 года): «Применение AR/VR-технологий в обучении сотрудников». Из этого метода был взят концепт моделирования, который стал основой для архитектуры V-Avatar. Мы воспользовались данной моделью для взаимодействия аватаров внутри образовательной среды.

2) Технологическая реализация (ВКР за 2024 год): «Разработка виртуального интерактивного музея на основе WebVR». Из данной работы были позаимствованы методы создания интерактивного 3D-контента. Также подходы к симуляции действий были адаптированы для функционала наших аватаров.

Самый важный алгоритм моделирования из ВКР 2025 года интегрирован в программный модуль src/legacy_methods.py. Это позволило создать не только визуальное решение, но и ссылаться на обоснованные методы оценки вовлеченности пользователей именно в VR-обучение.
Для создания MVP проекта V-Avatar мы выбрали гибкий технологический стек, который позволит быстро масштабировать решение и привлечь open-source контрибьюторов.

Привет, Хаброжители! Базовые модели открыли путь множеству новых сценариев применения AI, одновременно снизив входной порог для создания продуктов на основе искусственного интеллекта. Так AI из тайного учения превратился в мощный инструмент разработки, доступный каждому — даже тем, у кого еще нет опыта работы с ним.

На любом производственном предприятии для осуществления своей деятельности выстраиваются материальные и информационные потоки. От того, насколько эффективно они будут выстроены и какой будет механизм управления зависят результаты деятельности всего предприятия.

Создание материальных потоков на предприятии следует за постановкой задач, которые необходимо выполнить с последующим определением способов их выполнения. Это обычный метод формирования операционной деятельности на любом производственном предприятии, который достаточно полно изучен и описан, так как использует разработанные технологии производства и последовательность работы с материальными продуктами. Поэтому для того, чтобы произвести и реализовать готовую продукцию выполняются следующие основные задачи:

1. Закупить сырье и материалы, необходимые для производства продукции.

2. Доставить сырье и материалы на склад сырья и материалов.

3. Подготовить сырье и материалы к перемещению на производство.

4. Доставить сырье и материалы на производство.

5. Изготовить готовую продукцию.

6. Доставить готовую продукцию на склад готовой продукции.

7. Подготовить готовую продукцию на складе готовой продукции к отгрузке или выдаче покупателю.

8. Передать (доставить) товар покупателю.

Перечисленные выше задачи являются основными задачами верхнего уровня на производственном предприятии, которые далее детализируются вплоть до заданий (задач) для конечных исполнителей. Конечно, производственные предприятия различаются по виду деятельности и объему выпускаемой продукции, но основные задачи у них одинаковые и, соответственно, образуются похожие материальные потоки. А вот информационные потоки могут отличаться по разным причинам и многое здесь зависит от понимания руководства предприятия что и как надо делать и от разработанной стратегии.

Привет, Хабр! Меня зовут Даниил Смородин, я работаю техническим писателем в Just AI — компании, которая разрабатывает решения на базе искусственного интеллекта. Когда каждый день пишешь об AI, рано или поздно задаёшься вопросом: а можно ли применить его в собственной работе? В этой статье расскажу, как мы автоматизировали подготовку release notes и первичную вычитку с помощью наших продуктов.

Выскажу свое мнение относительно использования этих слов в контексте программного обеспечения как развлекательной так и образовательной направленности в т.ч. с использованием систем формирования виртуальной реальности (VR).

Исследовательская компания Gartner представила тренды развития технологий на 2026 год. Обозреваем ключевые любопытные тезисы.

В 2026 году темпы изменений ускоряются, и ИИ больше не является опцией «по желанию». На конференции Gartner IT Symposium/Xpo 2026 вице-президент Garter Джин Альварес и аналитик Тори Полман подчеркнули, что ключевые стратегические технологические тренды этого года — это необходимые инструменты для CIO и ИТ-лидеров, позволяющие создавать устойчивые основы, выстраивать интеллектуальные системы и защищать ценность бизнеса.

Эта статья была вдохновлена статьей https://addyosmani.com/blog/next-two-years/. Постить на Хабре просто очередной перевод выполненный LLM, на мой взгляд, не имеет смысла и ценности не несет. Плюс разработка в России ≠ разработка в США, у нас много своих нюансов и специфики. При этом я заимствовал вопросы, и части текста автора , потому что полностью разделяю его мнение в некоторых вопросах, а в некоторых вопросах наши мнения расходятся (да, да, можете считать, что это с одной стороны урезанный, а с другой дополненный перевод статьи).

Про вайбкодинг не высказался только ленивый, буквально пару дней назад на Хабре была любопытная статья Перестань вайбкодить: почему «разработка на расслабоне» убьет твою карьеру. Я тоже хочу поделиться с вами своим мнением.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Федосов, я руковожу отделом наступательной безопасности в Positive Technologies. В этой статье мы с ведущим специалистом нашего отдела Владиславом Дриевым расскажем про автоматизацию рутины в пентесте на основании нашего опыта построения результативной безопасности.

Вообще, автоматизация рутины пентеста — довольно очевидная идея, но на пути от идеи до работающего средства множество препятствий: от неочевидных багов популярных инструментов до проблем с масштабированием и конкуренцией за сетевые ресурсы.

В статье речь пойдёт о том, как автоматизация меняет сам подход к оценке защищенности инфраструктуры. Разберем, с каких атак начать исследователю, как избежать скрытых проблем с Masscan, Kerbrute, Impacket, и почему на рынке до сих пор так мало готовых решений.

Нейросети помогают решать множество повседневных задач. Однако идея, сначала "развалить" всё и токенезировать, а затем пытаться сложить из фрагментов целое - с точки зрения математики выглядит, конечно, красиво, но с точки зрения простой логики идея спорная.

Это статья о том, что такое инженерное мышление и, как правильная формализация предметных знаний способствует реализации экспертных систем с применением простой логики.