Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

За последние полтора года мы с вами стали свидетелями десятков «революций» в мире искусственного интеллекта. Каждый месяц кто-то выпускает модель, которая «наконец-то всё меняет». Но в начале февраля 2026 года я понял, что ситуация и правда начала меняться. Появились инструменты, которые позволяют по-другому выстроить само взаимодействие с ИИ. Я говорю об OpenClaw. Эта штука больше других похожа на полноценный автономный искусственный интеллект. Она решает самые разные задачи благодаря набору свойств, которые делают его полезным на практике. Внутри моя архитектура и юзкейсы для разведки и создания цифровых продуктов.

Привет, Хабр! На связи команда SoftStore. В последнее время информационное поле бурлит: СМИ открыто заявляют о финальной блокировке Telegram уже в первых числах апреля 2026 года, WhatsApp давно находится под жесткими ограничениями и регулярно сбоит, а мобильные операторы вовсю обкатывают пресловутые «Белые списки» (White Lists). Панические настроения множатся каждый день, обрастая мифами и неработающими советами.

Давайте остановимся, выдохнем и посмотрим на ситуацию через призму инженерии. Эмоции в IT не работают, работают протоколы и физика сетей.

Реальность такова: механизмы белых списков появились не сегодня. Это планомерное развитие систем ТСПУ (Технические средства противодействия угрозам). На данный момент эти ограничения наиболее агрессивно применяются на сетях мобильного интернета. В моменты активации такого режима логика DPI (Deep Packet Inspection) меняется на противоположную: вместо того чтобы блокировать запрещенное (Black List), система начинает отбрасывать (drop) все пакеты, кроме тех, что идут к явно разрешенным ресурсам.

Анатомия мобильного White List: Трафик ходит только до инфраструктуры экосистем: Яндекс, VK, Сбер, личные кабинеты операторов связи, маркетплейсы (WB, Ozon) и ограниченный пул банков. Если вы попытаетесь отправить TCP-пакет на любой другой IP-адрес — он просто исчезнет. ТСПУ не будет ждать передачи 16 КБ данных для анализа сессии, пакет дропнется на этапе хендшейка.

Я потратил на GenAI инструменты уже более 700$, протестировал для больших компаний десяток разных моделей, в том числе локальных и понял - сфера настолько быстро меняется, что в этом шуме трудно уследить за главным и не поддаться FOMO. Каждый месяц моделей появляется на рынке все больше, одни закрываются, другие безнадежно устаревают. Еще месяц назад, королем среди генеративных моделей в видео считалась Veo 3.1 , а теперь ее сместили ребята из Китая. Поэтому это самый актуальный срез на рынке на Q1 2026 года, согласно личным тестам и наблюдениям, лидербордам (по типу арены) и бенчмаркам. В статье к каждой модели приводится мой подсчет стоимости 1 секунды видео, чтобы вам было удобнее сравнить, а также область ее применения, где прямо сейчас ее используют в коммерческих целях.

Добрый день, дорогие читатели!

Поделюсь с вами опытом составления артефакта, который объединяет уровни абстракции проектируемого решения в одном месте: развертка вариантов использования по статусной модели с маппингом на API.

Ошибки шаблонов в C++ — отдельный жанр: вы ожидаете простой контракт к типу, а получаете десятки строк из глубин STL. Проблема не в компиляторе, а в том, что сами требования к типам в классических шаблонах долгое время оставались неявными. Concepts это меняют: они позволяют формализовать ожидания к типу прямо в коде, сделать перегрузку осмысленной, а ошибки — читаемыми. В этой статье разберём, как работают concepts, зачем они действительно нужны и как использовать их не как «синтаксический сахар», а как инструмент проектирования.

Вообразим себе картинку: бабушка записывает в блокноте каждый просмотренный эпизод “Поле чудес”, а потом сотрудники аналитического агентства, пытаясь разобрать ее почерк, неделю вручную вводят данные в таблицу. Так выглядела аналитика просмотров в доцифровую эпоху. Зрители вручную заполняли дневники просмотра - что и сколько времени смотрел. Затем задау немного автоматизировали и так появились пиплметры - устройства, измеряющие телеаудиторию в относительно автоматическом режиме.

Сегодня все проще. Заглянул в аналитику стримингового сервиса и у тебя уже есть все нужные данные, собранные автоматически. Или нет?

В этом материале разбираем, что такое пиплметр, кому он нужен и почему в мире больших данных он не ушел в прошлое вместе с прочей техникой из 90-х - видеомагнитофонами, двухкассетниками и кнопочными домашними телефонами.

Каждая фаза активного роста Биткоина наполняет медиапространство хайпом вокруг крипто-индустрии и приводит сюда десятки, а то и сотни тысяч наивных юзеров, обреченных на одну и ту же историю. Наслушались про «неизбежные иксы», купили монеток, ждали, хотели, надеялись, но… Но через несколько месяцев потеряли 70-80-90% вложенного.

На старте важна не столько техничка (как работает блокчейн, как завести денег на биржу или как купить Биток), сколько понимание принципов рынка, финансовой психологии и правил работы с капиталом. Именно это убережет от финала, где ваши деньги превратились в тыкву. И именно об этом статья.

Поехали!

Меня зовут Диана, я работаю тестировщиком больше полутора лет. Когда я только приходила в профессию, мои представления складывались из статей, курсов и разговоров с друзьями из ИТ. Казалось, что работа у тестировщика довольно простая: технических знаний нужно немного, а зона ответственности ограничена.

Практика быстро показала, что это не так. В статье я собрала мифы о тестировании, в которые я сама верила, и то, как все оказалось на самом деле.

PwrBlock (Power Block) — открытый программируемый источник питания для тестовых стендов и автоматизации проверки электроники.

Его уже можно потрогать руками, а скоро — заказать себе такой или собрать самостоятельно: проект полностью open source. Рассказываю, из чего он сделан, что уже работает, что показал тест на максимальной мощности и какие выводы появились после первых измерений.

Осенью мы запустили генератор презентаций как продолжение текстовых работ и решения задач. Наша логика была такой: если Кэмп умеет собирать структуру и писать текст, то собрать слайды — технический вопрос.

Генерация работала. Пользователи — не возвращались.

Стало понятно, что «собрать слайды по теме» — это не то же самое, что сделать рабочий инструмент для презентаций. Чтобы разобраться, где именно мы ошиблись, пришлось разложить процесс по слоям: от продуктовой гипотезы до архитектуры.

Эта статья — первая в цикле о релизе нового генератора презентаций. Наши продакт-менеджеры поделились, почему старая версия не взлетела, и что пришлось пересобрать.

Во второй поговорим о технической архитектуре генератора, а третью отдельно посвятим ИИ-редактору.

Разберем, почему попытки оцифровать интеллект через нормо-часы и коммиты ведут к деградации продукта, и как на самом деле устроена невидимая зона создания ИТ-решений, где ценность рождается из исследования и анализа, а не из скорости стука по клавишам.

Практический разбор на примерах: сбор требований, диаграммы, Use Cases и ТЗ. Плюсы, минусы,подводные камни и промт-чеклист для системного аналитика.

Недавно я опубликовал статью, где попытался сравнить налоговую нагрузку в России и США на примере дохода в 100 000 рублей. На что, в комментариях мне указали, что сравнивать такие абсолютные цифры напрямую нельзя, поскольку если в России 100 тысяч это зарплата, с которой налоги удерживаются по полной программе, то в США 1300 долларов это уровень бедности, который американская прогрессивная шкала освобождает от федеральных налогов.

И таким образом сравнивая принципиально разные уровни жизни, мы получаем искаженную математику. Кроме того, многие подметили, что сравнения одних только процентных удержаний недостаточно, если не учитывать структуру обязательных расходов.

Пример - медицина. В России базовая медицинская помощь (ОМС) уже оплачена государству, она заложена в те 30% взносов, которые отчисляет работодатель. В США ситуация устроена иначе. Medicare в основном работает для людей 65 лет и старше, а для большинства работающих вопрос медицинского покрытия решается через частную страховку от работодателя или купленную отдельно.

Но и в России есть свои скрытые издержки. Различные обязательные требования к бизнесу, обслуживание онлайн-касс, утильсборы или система «Честный знак» формально не всегда называют налогами, однако в итоге такие расходы всё равно закладываются в конечную цену товаров и оплачиваются из кошелька покупателя.

Поэтому в этом разборе я буду смотреть не только на прямые удержания, но и на нагрузку, с которой человек сталкивается уже после получения дохода.

Привет, Хабр! Эту статью пишет авторский коллектив Центра экспертизы по комплексному сервису К2Тех: я, Пётр Михнюк, руководитель группы инженеров по поддержке системного ПО, и мои коллеги Александр Овчинников, старший инженер по поддержке вычислительного оборудования, и Алексей Яковлев, руководитель практики ИТ‑мониторинга. У нас на поддержке около 550 клиентов из сегмента enterprise, многие с географически распределенной инфраструктурой, и практически все они так или иначе опираются на Zabbix или его наследников.​

По нашему опыту, главная угроза для эффективного мониторинга — иллюзия контроля. Часто бывает так, что система развернута, графики рисуются, алерты шлются, но команда тонет в сотнях уведомлений и не успевает ловить действительно важные события: вместо одного «критического инцидента» получаются десятки разрозненных тикетов. При этом проблемы с лавиной оповещений, тарированием порогов и общей логикой мониторинга почти не зависят от того, используете ли вы «голый» Zabbix или его форки вроде «Пульс», Glaber или UDV ITM. Учитывая, что в большинстве случаев «наследием» наших клиентов является именно Zabbix, мы будем опираться на конкретные примеры из работы с ним. Под катом — не теория, а наши подходы и примеры: как перестать тонуть в алертах и превратить Zabbix в инструмент, которому можно доверять.

BIP39 вместо номера телефона, ECDH P-256 + AES-256-GCM, non-extractable CryptoKey, трафик неотличимый от HTTPS. Как это устроено, что сломалось в процессе и почему некоторые решения были болезненными.

После десяти лет работы с качеством печатных плат большинство типовых дефектов я определяю ещё до того, как кладу плату под микроскоп. Но этот случай – первый за всю карьеру.

Дефект прошёл три уровня контроля. Потом встало производство у заказчика. Двадцать четыре тысячи плат под вопросом, санкции за простой, а в отчётах всё чисто.

Меня зовут Александр, я занимаюсь контролем качества в компании ГРАН. Расскажу, как устроено расследование сложного дефекта – от первого звонка заказчика до изменений в производственных регламентах.

Насколько восприятие нами себя может повлиять на взаимоотношения – вопрос, который в середине 80-х стал темой исследований психологов Роберта Клека и Анжелы Стрент.

В ходе эксперимента нескольким девушкам был нанесён уродующих их лица грим – шрамы, царапины. После грима девушкам предстояло побеседовать с приглашёнными к эсперименту добровольцами.

Девушки видели своё лицо при нанесении грима в зеркале, но непосредственно перед собеседованием им, под предлогом освежить макияж, грим со шрамами быстро снимали – уже без зеркала и поэтому девушки не знали об этом.

Привет, Хабр! Меня зовут Павел Степуро, я исполнительный директор ДИТа «Занять и Сберегать» в Сбере.

Вы по-прежнему работаете в ИТ, сопровождаете автоматизированные системы и уже ознакомились с моей первой статьёй про путь от создания базовой системы мониторинга к системе автоматизации и принятия решений

Именно поэтому вы находитесь здесь… И это продолжение пути.

Итак, вы создали систему мониторинга мечты! У вас уже есть посекундный сбор критичных метрик: инфраструктурных, прикладных и бизнес-метрик, и вы думаете о дальнейшем развитии.

В этот момент вы понимаете, что после создания системы, которая обнаруживает инциденты в моменте, вам нужно решение, которое будет их предотвращать, своевременно предсказывать сбои и устранять их причины до того, как они повлияют на клиентов и пользователей.

И сделать это можно с помощью ML predict-модели, которая будет предсказывать поведение метрик на 15 минут вперёд.

В корпоративной инфраструктуре точек входа почти всегда больше, чем хотелось бы. Почта, VPN, внутренние порталы, системы разработки, облачные сервисы — у каждого ресурса свой механизм аутентификации, свои требования к паролю и, как следствие, своя зона риска.

Со временем это приводит к типичным проблемам: пользователи начинают повторно использовать пароли, записывать их в заметки, клеить стикеры с паролями на монитор или просто забывать. ИТ-поддержка тратит время на сбросы, а служба информационной безопасности получает дополнительные точки потенциальной компрометации.

На этом фоне технология Single Sign-On (SSO) из удобной опции превратилась в базовый элемент современной инфраструктуры доступа. Она позволяет централизовать аутентификацию и убрать избыточные проверки, не снижая (а при правильной реализации — повышая) уровень безопасности.

Разберёмся, как SSO устроен на уровне протоколов и архитектуры, и как эта технология реализована в системе для многофакторной аутентификации и контроля доступа MULTIFACTOR.

Средний и малый бизнес тратит на ИТ-инфраструктуру по остаточному принципу — пока что-то не упадёт. Необслуживаемая сеть, устаревшее железо или резервная копия «на тот же сервер» обходятся дороже, чем год профилактики. В статье я продолжаю искать баланс и стараюсь наглядно показать конкретные инструменты с ценами, российские альтернативы и свободно распространяемые решения по каждой категории. Плюс калькулятор чтобы наглядно.

Есть условный «ИТ-отдел» из одного-двух, может 5 и более человек на 200\300\500 сотрудников. Они тушат пожары. Постоянно. Потому что система не обслуживается — она латается. Сервера куплены в 2015-м, обновления откладываются, документации нет в принципе, резервные копии «вроде настроены», политики паролей — «у всех одинаковые, зато никто не звонит в службу поддержки».

Это не катастрофа. Это хроническое заболевание. И у него есть вполне понятная цена.