Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Представьте: пользователь добавляет одного сотрудника в группу где‑то в глубине иерархии — и сидит, смотрит на крутящийся лоадер почти минуту. А запрос «покажи всех участников этой группы» отрабатывает так долго, что проще сходить за кофе. Стоит иерархии стать чуть глубже — база и вовсе падает по тайм‑ауту. Именно так вела себя наша старая схема хранения оргструктуры, когда бизнес пришёл с новыми аппетитами: сотни тысяч человек в одной группе и вложенность втрое больше, чем та, на которую всё проектировалось.

Так выглядела наша точка отсчёта. Речь о Директории — компоненте B2B‑платформы Яндекс 360, который отвечает за жизненный цикл организаций и служит единым источником истины об их оргструктуре для других сервисов: Календаря, Почты, Мессенджера, Диска. Когда вы ставите встречу на целый отдел или отправляете общую рассылку для бухгалтерии, под капотом к Директории прилетает запрос «Дай мне всех пользователей этой группы с учётом всей вложенности». Это наш самый горячий запрос, и старая архитектура с ним перестала справляться.

Привет! Меня зовут Малик, я занимаюсь развитием B2B‑платформы в Яндекс 360. В этой статье я расскажу, зачем нам вообще понадобился граф при хранении оргструктур, почему мы решили засунуть этот граф именно в PostgreSQL и как мы это реализовали. А ещё — как нам удалось выкатить такое масштабное архитектурное изменение в продакшен без даунтаймов и что мы получили в итоге.

Мониторинг температуры в холодильном оборудовании кажется простой задачей. Особенно если речь идет всего о нескольких десятках ларей на одном производственном участке. Но когда эти лари от разных вендоров, с разными протоколами, и их еще и перемещают по цеху, задача перестает быть тривиальной. В этой статье в блоге ЛАНИТ - опыт внедрения IoT-решения без замены оборудования, с примерами ошибок и неочевидных решений. Материал будет полезен тем, кто сталкивается с промышленным мониторингом, выбирает между машинным обучением и простой логикой или пытается подружить разнородное оборудование и создать из него единую систему.

Как держать несколько проектов на одном VPS так, чтобы каждый работал на своём домене с HTTPS, а все порты были закрыты снаружи — без Kubernetes и ручных конфигов Nginx. Nginx Proxy Manager, Docker-сети и три реальных проекта на практике.

Пароли часто живут где угодно: в браузере, заметках, скриншотах, старом телефоне и переписке с самим собой. В статье — спокойная лестница от простых решений до более контролируемой схемы

Realtime в приложении есть, а WebSocket — нет: сервер отдаёт сообщения через long-polling. Разбираю на примере боевого iOS-сервиса, где такой realtime реально ломается — гонки при переподключении и токен поколения, full jitter в backoff, два независимых потока сообщений в одном ответе и как не задублировать локальные пуши на холодном старте.

Сегодня история Diaverse — мобильного приложения, которое помогает сформировать привычку ежедневно проходить 10 000 шагов через игровые механики и элементы геймификации.

На первый взгляд идея выглядит пугающе банальной. В мире уже существуют Apple Health, Google Fit, Fitbit, сотни, если не тысячи шагомеров и фитнес-приложений. Кажется, что придумать что-то новое в этой нише уже невозможно.

Тем не менее за первый год работы проект получил около 300 000 регистраций, привлек пользователей из 104 стран и сделал примерно $930 000 оборота.

Я поговорил с основателем проекта Игорем и узнал, как появился Diaverse, что это такое, откуда пошли первые деньги и почему пользователи готовы платить сотни долларов за виртуальных питомцев.

У разработчиков есть крепкое убеждение: стать тимлидом значит навсегда потеряться в созвонах, потерять хард-скилы и оказаться в ловушке из которой не выбраться. В конце 2024 года на Хабре набрала больше 200 плюсов статья с говорящим названием «Не надо быть тимлидом». Она начала просачиваться в чатики, каналы и умы людей. И закрепила страх: тимлидство карьерный тупик.

Евгений Антонов, ведущий технический менеджер в Yandex Infrastructure и автор телеграм-канала «Тимлид Очевидность», с этим категорически не согласен. 18 лет в IT, последние 10 в менеджменте, плюс 5 лет консалтинга с десятками тимлидов в клиентах. Достаточно, чтобы смотреть на карьерные страхи без паники. Доклад на Saint TeamLead Conf 2025 в Петербурге он посвятил разбору этого популярного тезиса.

Спойлер: тимлид это не тупик. Это развилка.

Привет!

Я Саша Гордеева, руковожу процессным офисом в ПСБ.

В этой статье поделюсь взглядом нашей команды на процессную модель крупного государственного банка: как она из просто реестра блок-схем становится элементом бизнес-архитектуры, который помогает связывать стратегию, операционную деятельность и ИТ-ландшафт банка.

Ранее я делилась нашим взглядом на развитие схематизации мыследеятельности и переход к бизнес-нотациям, а мой коллега Евгений Рошковский рассказывал, как мы выстраиваем работу с процессным репозиторием.

Сегодня я расскажу о том, как мы проводили оценку зрелости процессного управления в ПСБ, почему процессная модель — это один из взглядов на организацию, а не «единственно верное» её описание, как регуляторные требования формируют структуру и содержание модели и какое место она занимает в корпоративной архитектуре банка.

Под катом делюсь обзором своего самописного PHP-фреймворка Gy — попытки сделать легковесного «убийцу» Битрикса весом 350 Кб. Расскажу, как я реализовал вызов компонентов, зачем написал кастомный SQL-движок на текстовых файлах PhpFileSql.

Костыли, велосипеды, 3 года разработки по выходным, 315 коммитов, 14232 строки кода, поддержка практически всех версий PHP и ровно 0 пользователей.

Хотел разобраться где заканчивается простой вызов локальной LLM и начинается backend система.

Сначала всё выглядело просто: frontend отправляет вопрос, FastAPI принимает POST /ask, backend вызывает локальную модель через Ollama и возвращает ответ. Но стало понятно: для помощника по документации этого мало. Модель отвечает, но непонятно на какие документы она опирается, какие фрагменты попали в prompt, сколько времени занял каждый этап и что делать, если индекс устарел.

В статье показываю не "как вообще устроен RAG", а путь от простого вызова локальной LLM к небольшому backend/RAG-проекту с API контрактом, request_id, логированием, sources, timings, rebuild index, negative tests и честными ограничениями.

Продолжаем изуяать модуль Satellite симулятора сетей NS-3. В этой статье цикла мы обратим свое внимание на средства вывода результатов моделирования и классификацию примеров моделирования, прилагаемых к модулю Satellite.

Принято считать, что для анализа макроэкономики и прогнозирования ВВП необходимы мощные серверы. Обычно разработчики используют Python и тяжелые библиотеки вроде TensorFlow или PyTorch. Однако бывают случаи когда надо чтобы модель была доступна на обычно ноутбуке или мы хотим применить наработки модели и переложить их на платы ардуино с лимитом памяти 32 кб и ценой в розничном магазине 300 - 400 рублей за штуку?

Решением проблемы становится полный отказ от сторонних фреймворков. Вся математика нейронных слоев написана с нуля на чистом C++20, а для быстрого подбора весов на ПК применяется технология NVIDIA CUDA. Сама модель имитирует реальные циклы оборота капитала. Четыре скрытых слоя нелинейной сети сжимаются до шести проекционных нейронов по методологии Всемирного банка.

Вообще идея применять нейронные сети для предсказания экономических процессов зародилась в конце XX века. Ученые искали замену обычным линейным моделям. Одними из первых нелинейные свойства ИНС для макроэкономических рядов США исследовали N. R. Swanson и H. White [2]. Они доказали, что гибкие связи лучше находят скрытые циклы.C.-M. Kuan и T. Liu [4] выявили, что очистка данных перед подачей в сеть сильно снижает ошибку. В начале 2000-х годов началось активное сравнение нейронных сетей с классическими методами вроде ARIMA. M. Marcellino [5], K. Neusser и M. Wagner [9] доказали превосходство многослойных сетей при анализе ВВП европейских стран на длинных дистанциях, а переключение весов C.-M. Lin и P.-H. Chen [7] помогает предсказывать кризисные периоды. Современный этап связан с обработкой больших массивов информации. В Индии S. Ghosh [6], M. C. Medeiros с соавторами [8] успешно применили нейросети для поиска скрытых зависимостей в индийской экономике.Q. Zhang и Y. Bian [3] в 2024 году провели масштабные тесты по отслеживанию темпов роста китайского ВВП. Они подтвердили преимущество нелинейных функций активации.

Представьте, вы наконец-то получили загранпаспорт и выкладываете фото с подписью «ура, получил». Или сфотографировали своего милого питомца на фоне открытого ноутбука. А может, просто поделились историей гневной переписки с магазином, потому что получили некачественные услуги. Такие посты часто встречаются в социальных сетях.

А через несколько дней вам звонит «сотрудник магазина», называет ваши последние покупки и просит подтвердить код из смс, или приходит уведомление о регистрации на вас электронного кошелька, или на вашей рабочей почте появляется письмо с восстановлением доступа к сайту.

Вполне реальный сценарий развития событий, потому что мошенники знают, где искать информацию.

В этой статье разберем, какие данные точно не стоит публиковать в интернете, почему это опасно и как мошенники используют открытую информацию из социальных сетей.

Сегодня разберемся, что такое кросс-фильтрация в Apache Superset и какую неожиданную опасность она может нести.

Проектирование систем противопожарной защиты за последние три года изменилось до неузнаваемости.Обновленные своды правил – СП 484.1311500.2020, СП 6.13130.2025, СП 3.13130 кардинально усложнили требования к зонированию объектов, расчетам резервированного электропитания и формированию огнестойких кабельных линий. Параллельно нарастает давление со стороны ТИМ: технология информационного моделирования становится обязательной для государственных объектов и все более востребованной в коммерческом секторе.

Мне кажется, у каждого управленца есть любимый дашборд. Лично мой внешне совсем не похож на “красивую BI-аналитику”.

В нем нет сложных графиков, нет круговых диаграмм, нет презентационной магии. Есть несколько карточек с красными цифрами:

— аварии в очереди;
— юридические лица в очереди;
— заявки, по которым не было звонка клиенту;
— незаполненные слоты на 9:00;
— количество техников, загруженных менее чем на 80% сегодня;
— количество техников, загруженных менее чем на 80% завтра.

Это дашборд по координации заявок, в котором можно увидеть актуальную картину по процессу прямо сейчас. Например, сегодня в одном из наших филиалов утром можно было увидеть: 12 аварии в очереди, 151 заявок без звонка, 28 незаполненных слотов на 9:00 и 9 техников, загруженных менее чем на 80% на сегодня. 

С точки зрения “красивого BI” это выглядит очень просто. С точки зрения управления — это один из самых полезных инструментов.

Потому что такие цифры не нужны для отчета по итогам месяца. Они нужны для действия прямо сейчас.

Если на завтра не заполнены утренние слоты, ждать закрытия месяца бессмысленно. Завтра уже наступило в прошлом. Инженеры вышли на смену, часть времени была потеряна, клиенты не получили подключение или сервис вовремя, заявки еще немного повисели в очереди, а потом ушли в отказ, а потом кто-то на итоговом совещании спросил: “Почему у нас просел показатель?”

Но проблема возникла не на итоговом совещании.

Она была видна раньше.

Вопрос только в том, был ли у нас дашборд, который ее показал.

Я сделал анти-шагомер на Expo и React Native: приложение, которое считает шаги моральным ущербом, награждает за неподвижность и отправляет токсичные локальные пуши. Внутри шутки внезапно оказались Android step counter, background tasks, Zustand, локальные уведомления, state machine для чек-апа и несколько production-граблей, о которых лучше узнать до публикации в стор.

Чтобы стать «мидлом, недостаточно выучить десяток новых инструментов и отсидеть пару лет на проекте. На деле тимлиды смотрят не на стек инженера, а на то, как он мыслит: закрывает ли задачу в вакууме или видит, как решение повлияет на всю систему. 

В статье разобрали типичные ошибки джунов, которые незаметно убивают прогресс, и дали конкретные шаги, как сменить угол зрения. Читайте, чтобы проверить себя и понять, что на самом деле отличает готовность к росту.

Думаю, многие сталкивались с этим: нужно быстро объединить PDF, проверить подсеть или декодировать JWT. Открываешь первый попавшийся сервис, загружаешь файл и надеешься что данные никуда не сохраняются.

Главный принцип простой: если задачу можно выполнить прямо в браузере, зачем вообще нужен сервер?

Так появились два проекта. Каждый - один HTML файл.

Привет, Хабр! Я Руслан Боярский, SRE-инженер в Т-Банке, где мы строим и поддерживаем Sage — внутреннюю платформу наблюдаемости для 7 000+ инженеров. У нас собираются миллионы метрик в секунду, работают десятки тысяч алертов, и на нас завязаны решения о стабильности критически важных сервисов.

В какой-то момент мы задались вопросом: насколько на самом деле надежна наша платформа? У нас были SLA, но не было уверенности, что они отражают реальные ожидания пользователей.

В статье по мотивам моего доклада на DevOpsConf 2025 — наш путь от гипотез и «галлюцинаций» до рабочих SLO: как мы с помощью глубинных интервью с клиентами перестали гадать о надежности и начали измерять ее по-настоящему.