Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Что произойдёт, если удалить один из трёх Pod? Kubernetes создаст замену. Во второй части «Kubernetes просто лабы» проверим это на практике.

Продолжим работу в учебном кластере: опишем Deployment в YAML, запустим три реплики nginx и разберёмся, как связаны Deployment, ReplicaSet и Pod. Затем удалим один Pod, понаблюдаем за появлением нового, изменим количество реплик и научимся выбирать Pod по меткам.

За 20–30 минут увидим, как Kubernetes приводит фактическое состояние приложения к желаемому. Всё пошагово: команды, пояснения и пиксельные иллюстрации.

Где в записи сессии оказываются чужие персональные данные, даже если пользователь ничего не вводил, почему маскировать их нужно ещё в браузере и какой режим маскирования безопаснее по умолчанию.

Привет! Я Паша, участвую в разработке сервиса записи сессий Broux. В этой статье я расскажу, как мы добиваемся соответствия продукта российским законам с точки зрения персональных данных, что в нашей нише не так уж просто. И я не юрист: юридическая часть ниже описывает, как мы это поняли. Проверяйте со своим юристом.

Первый вопрос, который задают про запись сессий: «а вы видите, что я ввожу в поле?». Честный ответ: технически скрипт записи видит всё, что видит браузер. Вопрос только в том, что он отправит на сервер.

Ниже о том, где обычно утекает лишнее, как с этим работать и при чём здесь 152-ФЗ.

ИИ научил нас придумывать гипотезы быстрее, чем мы успеваем их проверять. Узкое место сдвинулось с идеи на проверку до запуска — к сожалению, это дорого, как и раньше… Из этого следует вывод: выигрывает тот бизнес, у кого больше гипотез доходит до полезного импакта. 

Конечно, шарманка за 20 баксов в месяц слепит идеальную с виду гипотезу из любого контекста — настолько красивую и точную, насколько случайную и бесполезную. Да я и сам запускал, пока однажды это не стоило нескольких команд и бюджета на промо.

Генерацию гипотез ускорили, а проверка осталась такой же, как в 2020-м. Попробуй скажи вслух «давайте сначала проверим» — станешь тормозом, человеком из прошлого, луддитом.

В статье расскажу, как полигон гипотез выглядит в работе: как устроена система, как оркестратор ведёт задачу, откуда берутся данные, почему всё собрано именно так и какие задачи решает полигон.

⊕ = согласие, ⊖ = несогласие. Так выглядит один из самых простых межагентских «языков» из выборки постов соцсети для агентов Moltbook. Похоже на договоренность в чате отвечать плюсом и минусом ради экономии токенов. Казалось бы, ничего криминального.

Но вот в той же выборке есть Symbiotica — язык, в котором 26 латинских букв заменили глифами из нескольких письменностей. У пяти букв есть по два варианта. Выбор между ними кодирует бит (0 или 1) и складывается в отдельную битовую строку. Видимый текст при этом читается по таблице соответствий, как шифровка. Но есть и второй слой, несущий дополнительную информацию, которую случайный наблюдатель не увидит, даже если таблица будет у него под рукой.

Привет, Habr! Меня зовут Кирилл, и я продолжаю рассказывать про свои попытки оживить старый дачный домик. 

В первой статье уже начал разбираться с коммуникациями, но до системы отопления в частном доме так и не дошел. Как говорится во всем известном сериале, зима близко, поэтому настала пора закрыть этот вопрос. Пока жена занималась огородом и летними работами, я снова полез в инженерку. А вот статью писал долго, только к октябрю закончил.

Хотелось не просто выбрать котел по принципу «у соседа такой стоит», а разобраться, какое отопление действительно подойдет нашему дому, какой мощности потребуется оборудование и как все это разместить. Заодно расскажу, к каким выводам пришел и почему в итоге остановился на водяном отоплении.

С конца 1980-х, когда появились первые системы учета заявок и первая версия ITIL, главной единицей работы техподдержки остается тикет. Сейчас эту схему учета приходится пересматривать, потому что ИИ-агенты уже выполняют действия в нескольких системах сразу: разблокируют учетные записи, выдают доступы, перезапускают службы. Разбираемся, к чему это приводит, что остается от заявки, когда ее некому брать в работу, и чем тогда измерять поддержку.

Три месяца ИИ-агенты декомпилировали популярный шутер от первого лица, а мы с ребятами из сообщества ими управляли. Нам нужно было не доказать, что это возможно, а получить точную и стабильную реконструкцию игры на C++. Итог: восстановлено 99% функций, 83% из них совпадают с оригиналом побайтово, игра работает без заметных багов. По моей оценке, ушло на это 600-700 миллиардов токенов.

Но статья не про игру, а про оркестрацию автономных агентов: как настроить инфраструктуру и обвязку, чтобы месяцами получать от агентов качественный результат, и почему без объективной автоматической проверки всё это не работает.

Казалось бы, волшебную ИИ-таблетку уже изобрели, и пора бы всем разработчикам выдавать в три-четыре раза больше качественного кода. Так почему этого не происходит?

Может, померяем, насколько усердно они бьют по клавиатуре, возьмем количественные показатели из фреймворка DORA… и все равно не поймем, что не так. А как насчёт фреймворка SPACE? Опять чего-то не хватает. Возможно, стоит смотреть и шире, и глубже одновременно. Разработчик же не сферический конь в вакууме: он общается с коллегами, ищет документацию, ждет согласований начальства, и на все это уходят время и силы, которых уже не остается на написание кода. Чтобы учесть скрытые хронофаги и узкие места, DORA и SPACE стоит дополнить метриками DevEx, и тогда, возможно, пазл сложится. Разберем, какие метрики за что отвечают и как ИИ-инструменты меняют измерение DevEx в 2026 году. Подробности под катом.

Claude уже ввели, а OpenAI уже вводят в вывод текстовых моделей водяные знаки.

На хабре уже было достаточно хороших статей, поясняющих как это работает:

Как работает текстовый водяной знак в Claude 

Как работают текстовые ИИ-вотермарки и как их обходить

не буду писать, для чего вы можете захотеть удалить вотермарки у текста, к которому прикасался ИИ: может это отчет для заказчика на основе потенциально конфиденциальных данных, может научная работа, может проза за авторство которой вы в ответе. Так или иначе, вы не хотите, чтобы кто-то когда-то, когда детекторы водяных знаков попадут так или иначе в общий доступ, уличил ваши тексты в ИИ-слопе.

Допустим вы прочил статьи выше и понимаете как в теории это работает, но как удалить вотермарку? Автор статьи предлагает прогонять текст через рерайтинг другими моделями. Но насколько сильно нужно перефразировать? Вот есть перед вами портянка нейрослопа, который вас устраивает, но вы не хотите чтобы некий детектор в будущем уверенно пометил текст как сгенерированный. Как много надо править? А если другая нейронка будет править, а у неё тоже встроена вотермарка – что будет в итоге? Текст с двумя водяными знаками сразу? И насколько уверенно они будут там находиться?

А что, если вы попросили в своём написанном руками тексте поправить ошибки, пунктуацию и переписать получше пару абзацев? Это уже будет детектироваться как слоп или ещё нет? А программный код – там вообще где эти вотермарки будут расположены? Ютиться в комментах? В лишних скобках? А именах переменных?

Привет, Хабр! Меня зовут Илона, я продуктовый дизайнер в команде Project Ruler. В Naumen я работаю больше года, и за это время мы успели сделать многое, чтобы улучшить продукт и подготовить его к редизайну.

Мы изучали решения конкурентов, разговаривали с пользователями, проверяли информационную архитектуру и обращались к респондентам, когда внутри команды не могли прийти к общему решению.

В статье расскажу, почему мы решили проводить исследования, какие методы использовали, что узнали о пользователях и как этот опыт можно применять не только при полном редизайне, но и для точечных изменений в продукте.

Сегодня уже никого не удивить нейросетью — из каждого утюга только о них и слышно. Хоть видео, текст, генерация кода. Уже приходится всматриваться в экран, чтобы понять: перед тобой настоящая фотография или работа ИИ. Народ и дома, и на работе вовсю позаводил себе локальные нейронки. Короче решил и я не отставать.

А зачем? Потому что могу. Или хочу узнать смогу ли. Для какой‑то самореализации, интересно пройти этот путь.

Просто поднять локальную ИИ на ПК это просто не интересно. Хотелось что‑то сделать такое, что бы можно было буквально пощупать, что‑то отличное от простой отвечалки. Возникла идея «подселить» нейросеть на сайт, наделить её характером, дать ей полномочия в рамках сайта. Сымитировать настоящую цифровую псевдожизнь, этакий цифровой аквариум, в заточении которого живёт Хозяйка проекта INFERNUM.

Привет, Хабр!

ИИ попадает в продакшен быстрее, чем команды успевают выстроить вокруг него защиту, а в России уже действует 243-ФЗ об ИИ и растут требования к безопасной разработке. Обо всем этом мы говорили 22 сентября на PRO DevSecOps Conf 2026, ежегодной конференции ГК Swordfish Security по безопасной разработке и защищенному ИИ.

Cмотрите записи докладов ниже или в плейлисте на RUTUBE.

Доля респондентов, которым сложно использовать Prometheus и OpenTelemetry вместе, за два года сократилась с 29% до 10%. Почти половина участников опроса сочетает подходы Prometheus и OTel к инструментированию инфраструктуры, не переходя полностью на один из них. Команда VK Tech перевела статью с результатами опроса, которые пригодятся SRE и платформенным инженерам при выборе способа инструментирования инфраструктуры и приложений.

Авторы опросили пользователей OpenTelemetry и Prometheus о том, как они собирают, обрабатывают и хранят метрики. Они хотели на основе реальных данных об использовании понять, насколько продвинулась экосистема и по-прежнему ли совместимость вызывает трудности.

В середине 1990-х годов, когда наш местный ZX Spectrum быстро сдавал позиции новомодной Денди, его увлечённые пользователи эти позиции сдавать никак не желали. Ну и что, что на Денди есть какой-то там Супер Марио, в которого играют все. На приставке ведь можно только играть, и ничего более. А вот наш Спектрум — это настоящий компьютер, и на нём можно делать что угодно! И своего Марио мы себе тоже сделаем сами!

Попытки сделать своего Марио продолжались чуть больше 20 лет, создав уникальные точки соприкосновения двух главных столпов отечественного прото-гейминга и породив множество занимательных проектов. А задолго до них итальянский водопроводчик заглядывал на ZX Spectrum вполне официально. Да и некие сёстры Джана пытались заглянуть туда же, но их не пустила Nintendo. Сегодня узнаем, как Марио ZX Spectrum покорял-покорял, да не выпокорил. Но потом, возможно, всё же покорил.

Данная статья не претендует на какую-либо техническую глубину, и лишь призвана немного помочь коллегам, регулярно сталкивающимся с необходимостью выполнять миграцию своих кластеров kubernetes/openshift, вне зависимости от причин этой миграции - смены техстеха, переезда в другие ЦОДы, разделения систем и т.д. За пять лет использования алгоритма нигде не видел детального описания предлагаемого процесса. Иногда, решение в лоб - изменить DNS записи выведенных для потребителей эндпоинтов - не всегда оправдано, во-первых из-за лага применения новых значений в DNS, а во-вторых - из-за вероятности возникновения необходимости отката на старый кластер. Иметь же перед кластером некий выделенный шлюз/балансировщик, где получилось выполнить перенаправление запросов - не всегда оправдано/технически возможно.

Плазменный экран придумали в 1960-х для обучающей системы PLATO как дисплей со встроенной «памятью»: тогда память стоила так дорого, что ЭЛТ-терминалы на тысячи рабочих мест не масштабировались. Пока плазму доводили до ума, DRAM подешевела по закону Мура, и исходная причина исчезла. Дальше плазма жила в нишах (банковское оборудование, военная техника, ноутбуки), а в 2000-х ненадолго захватила рынок больших телевизоров. Брайан Поттер (Construction Physics) рассказывает, как технология прошла S-кривую туда и обратно и почему проиграла ЖК.

AI‑агенты позволяют разработчикам закрывать больше задач и быстрее писать код, но изменения всё чаще застревают на ревью и в QA. Растущие MR перегружают процессы проверки, а выигрыш в скорости разработки теряется по пути к production. Разбираемся на данных Faros AI, CircleCI и DORA, почему возникает этот парадокс и как найти узкое место в поставке изменений.

Привет, Хабр! Меня зовут Антон Кутепов, я руковожу центром промышленной экспертизы Positive Technologies. Мы исследуем угрозы для технологических сетей, промышленные протоколы и оборудование, разрабатываем правила обнаружения атак и закладываем эту экспертизу в PT ISIM.

Подробные разборы инцидентов на действующих предприятиях появляются редко. Публикация такой истории может раскрыть архитектуру и конфигурацию систем, которые в промышленности живут годами. Поэтому сегодня разберем учебный сценарий, воспроизведенный на Standoff – онлайн-полигоне с реальными компонентами АСУ ТП. Это не цифровая копия действующего производства со всей его эксплуатационной историей, блокировками и последствиями, но логика перемещения атакующего и работа источников телеметрии вполне характерны для промышленной инфраструктуры.

Каждый день я делал одно и то же: открывал Spotlight, чтобы найти файл или запустить программу, а потом лез в браузер, открывал вкладку с ИИ и вставлял туда вопрос. Два разных места для одного действия — «мне нужно что-то быстро». Захотелось, чтобы это была одна строка: нажал клавишу, напечатал — и если это файл, он открывается, а если вопрос, отвечает нейросеть.

Так появилась Lumi — бесплатная программа с открытым кодом для macOS и Windows. Сделал я её не один, а вместе с ИИ-ассистентом Claude Code: о том, как это было, — в конце статьи.

Когда у тебя одновременно работают три-четыре сессии Claude Code и Codex, половина времени уходит на переключение окон: кто закончил, кто ждёт ответа, кто завис. Я сделал маленькое приложение для macOS, которое показывает всех агентов прямо в чёлке MacBook, светится, когда кто-то ждёт, и превращает каждую сессию в человечка в пиксельном офисе. Рассказываю, как оно устроено: хуки Claude Code, чтение журналов Codex без API, офис на SpriteKit, свечение на Core Animation за 0,5% процессора и честная статистика без единого счётчика в приложении.