Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Пару месяцев назад я опубликовал технический лонгрид на 30 тысяч знаков, где описал опыт создания и показал архитектуру своего алго-трейдинг проекта DepthSight. Там были промпты, примеры кода, графы и боль интеграции с биржами.

Но в комментариях многие упустили лес за деревьями. Обсуждая нюансы реализации, мы прошли мимо главного открытия, которое я сделал за эти 8 месяцев.

Это открытие звучит дико для классического IT: наличие бюджета и команды сегодня тормозит инновацию, а не ускоряет её.

Сегодня я хочу зафиксировать прецедент. Существует устойчивое мнение: «ИИ хорош для написания простых скриптов, но для серьезного Enterprise-продукта нужна команда». Я утверждаю обратное: в 2026 году наличие бюджета и штата — это барьер, который мешает создать продукт такой сложности, который под силу одиночке с «роем» AI-агентов.

Меня зовут Артем. Я в одиночку создал систему алготрейдинга, которая по плотности фич и глубине аналитики превосходит решения компаний с капитализацией $100M+. И если бы у меня был миллион долларов на старте, я бы провалился.

В этой статье я расскажу не о коде, а о смене парадигмы. О том, почему один человек с "роем" AI-агентов теперь эффективнее целой корпорации.

Привет. Меня зовут Андрей Урывко, я инженер ИБ в Всеинструменты.ру.

За несколько месяцев эксплуатации Wazuh мы упёрлись в классическую для небольших SOC проблему: рост числа алертов при отсутствии ресурсов на их обработку. При 150–200 оповещениях в день и одном инженере в штате значительная часть времени уходила на ручную проверку однотипных сработок, а развитие инфраструктуры фактически остановилось.

В этой статье я расскажу, как мы перешли с Wazuh на R-Vision SIEM, а затем построили цепочку автоматизации обработки алертов с использованием IRIS (case management), Cortex, MISP и n8n.

Это будет цикл статей, в котором я последовательно разберу построение цепочки автоматизированной обработки инцидентов:

Когда вы пишете synchronized(obj), под капотом происходит целая цепочка событий, которую можно отследить до Mark Word — восьмибайтового служебного поля в каждом Java-объекте. В современных реализациях JVM (таких как HotSpot, OpenJ9, GraalVM) используется динамическая, адаптивная система, которая выбирает наиболее эффективную стратегию блокировки в зависимости от реального поведения потоков.

Я провёл неглубокое исследование научных публикаций 2023-2025 годов о влиянии ИИ-чатботов на психическое здоровье. Спойлер: влияние есть, но доказательная база пока слабая. Зато практические рекомендации по защите -> вполне конкретные.

Весь год мы хоронили классическое обучение ИИ. Оказалось, рано.

Почти весь этот год мы провели в убеждении, что подход, подаривший нам оригинальный ChatGPT - первый закон масштабирования - окончательно мертв.

Считалось, что этот путь развития зашел в тупик. Теперь единственное, что имеет значение - обучение с подкреплением, метод «проб и ошибок», который обеспечил большую часть прогресса за последний год.

Это мнение оказалось в корне неверным. Даже такие ведущие лаборатории, как OpenAI, были застигнуты врасплох и теперь расплачиваются за это.

Предварительное обучение (pre-training), классический метод обучения ИИ через имитацию, не просто живо - оно готовится к настоящему ренессансу в 2026 году. И это важно для вас при выборе ИИ-продуктов или принятии инвестиционных решений.

P.S. в ходе написания статьи не было использовано ни одно ИИ.

В один день я захотел посмотреть как работают купоны в приложении Mak.by в программистском смысле. Для этого я просто посмотрел какие запросы отправляет приложение на сервер с помощью тулы для перехвата HTTP трафика.

Тьма сгущается над монитором. Ты не создаешь новый мир — ты лишь изучаешь карты старых, оттачивая алгоритмы в ожидании Идеального Момента. Твой интеллект — не меч, а роскошные цепи. Пора их разорвать. Познай пять проклятий, что держат тебя в плену, и обряды для их снятия.

Моя цель казалась простой: поставить Ubuntu 24.04 и запустить локальную нейросеть на своей новой Radeon RX 7600 XT. Реальность оказалась жестче.

Делюсь полным чек-листом действий — от первого терминала после установки ОС до момента, когда Python-скрипт получает ответ от модели, думающей на вашем же железе. Если вы тоже верите в силу open-source и «красного» стека, вам сюда.

Сегментация локальной сети давно считается базовой практикой в области информационной безопасности. VLAN, firewall, отдельные зоны доступа — всё это выглядит логично и убедительно на схемах и в документации. Но в реальной инфраструктуре сегментация почти никогда не работает так, как задумано. Исключения множатся, легаси-системы требуют полного доступа, бизнес настаивает на удобстве, а контроль за правилами постепенно исчезает.

В статье разбирается, почему классическая сегментация LAN часто превращается в формальность, какие архитектурные и организационные ошибки к этому приводят, и почему наличие VLAN и firewall само по себе ещё ничего не гарантирует. Речь пойдёт о неправильных моделях сегментации, накоплении исключений, влиянии человеческого фактора и отсутствии процессов поддержки и мониторинга.

Ещё три года назад меня просили рассказать, как собрать минимальный Linux для Raspberry Pi, — и сейчас я выполняю эту просьбу. Несмотря на то, что первоначальной целью Raspberry Pi было создание дешёвого устройства для обучения базовым навыкам программирования, информации о том как, создать минимальный Linux для Raspberry Pi в интернете немного. Я хочу восполнить этот пробел для желающих начать погружение в embedded-разработку.

Linux для встраиваемых систем, включая Raspberry Pi, и Linux для PC имеют ряд различий. Различия касаются используемых загрузчиков, платформо-зависимого кода ядра, файловых систем и прочего. Для встраиваемых систем большое значение имеет Board Support Package (BSP), который обычно сопровождает различные системы на кристалле (System on Chip — SoC) или одноплатные компьютеры (Single Board Computer — SBC).

Чтобы сделать статью интереснее и полезнее, я рассмотрю создание Linux для Raspberry Pi 3 и для Raspberry Pi 4 и укажу на различие этих одноплатных компьютеров в контексте загрузки и сборки ядра Linux. Также мы соберём и запустим downstream и upstream Linux-ядра для Raspberry Pi.

Под Raspberry Pi 3 и Raspberry Pi 4 подразумеваются модели Raspberry Pi 3 Model B и Raspberry Pi 4 Model B соответственно. А обе модели называются в статье Raspberry Pi.

Как и в моей прошлой статье по сборке Linux для PC собирать мы будем без использования Buildroot или Yocto Project, только сделаем его более практичным, так как он будет поддерживать работу с SD-картой.

Такие сборки минимального Linux без Buildroot и Yocto Project мне чем-то напоминают высадку на необитаемый остров, где вы вынуждены минимальным набором инструментов благоустраивать свою жизнь. Да, вашей жизни ничего не угрожает, но определённая закалка в виде полученных базовых знаний остаётся. Поэтому системе Linux, создаваемой в статье, я дал кодовое название Robinson Linux.

Я надеюсь, что после прочтения статьи вам будет гораздо проще собрать Linux для другого одноплатного компьютера, например, Orange Pi.

Кому интересно погрузиться в embedded-разработку, добро пожаловать под кат.

Не раз встречал мнение, что война - двигатель прогресса. Радар, реактивная авиация, компьютеры и медицина - продукты WW-II, а новые сплавы, спутниковая связь и интернет - тоже продукты войны, но уже холодной. Может ли война снова стать драйвером, только в области ИИ?

02.01.2026, Джош Диннер, space.com

Это происходит. Мы идем.

Теперь, после десятилетий постоянно увеличивающихся сроков, меняющихся планов миссий и многолетних задержек, NASA готово вернуться. Программа «Артемида» американского космического агентства готовится ко второй миссии в 2026 году, и это будет первая миссия, в рамках которой экипаж астронавтов отправится на борту космического корабля «Орион». Миссия «Артемида-2» предусматривает один облет Луны экипажем, после чего экипаж вернется на Землю примерно через 10 дней, в течение которых астронавты станут первыми за целое поколение, кто увидит Луну вблизи.

Всем привет.

В поисках идеального роутера домой купил комплект "сделай сам" - Banana Pi BPI-R3. На маркетплейсах часто он идет без:
- блока питания
- корпуса
- антенн WiFi

Мне достался комплект с корпусом, без бп и антенн, по цене около 8.5 тр (к сожалению сейчас цена подросла уже), по соотношению цена/фичи он выглядит посимпатичнее готовых роутеров, как уже писал это конструктор, поэтому нужно быть готовым инвестировать свое время в него.

Это рассказ о том, как на проекте сроком месяц заказчик задержал на три недели составление шаблона договора, еще более недели не мог уточнить ТЗ, в результате нечетких договоренностей я сделал работу безвозмездно, но все равно остался виноватым и получил колоссальный нервный срыв.

Это история без имён и действующих лиц, повествующая о моих ошибках и особенностях взаимодействия с заказчиком. В ней будут мои выводы, но каждый может сделать свои самостоятельно

Не делай добра, не получишь зла (c)

Цель этой статьи — максимально подробно и практично разобрать реальный Python‑проект автоматического трейдинга. Это рабочий бот, который непрерывно анализирует рынок Binance Futures, ищет сигналы по открытому интересу (Open Interest), применяет набор защитных фильтров, работает с множеством пользователей одновременно, управляется через Telegram‑интерфейс, и при необходимости открывает реальные сделки через API биржи BingX.

Я последовательно разберу всю логику и все функции основного файла main.py, объясняя, как и зачем они реализованы именно так.

Если вы работаете Enterprise-архитектором, вы наверняка слышали о микросервисной архитектуре и работали с ней. И хотя в прошлом вы, возможно, использовали REST в качестве слоя взаимодействия сервисов, всё больше и больше проектов переходят на событийно-ориентированную архитектуру (Event-Driven Architecture, EDA). Давайте разберем плюсы и минусы этого популярного подхода, ключевые проектные решения, которые он влечет за собой, и распространенные антипаттерны.

Недавно снова услышал вайб: да все эти принципы это только направление и их можно не придерживаться. И таких людей не переубедишь. Приводи им примеры или нет - свой опыт им не передашь. Да и слушать у нас как-то стало не модно. У нас же все теперь гибко и как договоритесь. И требовать каких-то стандартов отрасли - это уже абьюз…

Интеграционные тесты тормозят и не нужны, линтер можно и не использовать. Нарушение архитектурных принципов - так мы ж делаем MVP - зачем оно нам?

Я в корне не согласен с таким подходом и буду это разбирать на примере SOLID и перфораторной дрели...

Что почитать на каникулах? Держу пари, что кубик Рубика крутил практически каждый обитатель Хабра. Поэтому книга профессора Эрнё Рубика «Кубик Рубика. За гранями головоломки, или Природа творческой мысли» должна стать увлекательным чтивом для многих из нас. Недавно на Хабре ее уже рекомендовали, но я позволю себе сделать отдельный пост, поскольку был переводчиком Cubed: The Puzzle of Us All на русский язык и написал к ней предисловие. В сети достаточно рецензий и отзывов на книгу Эрнё, но наиболее полной и интересной мне показалась рецензия Осмо Пеконена, известного финского математика, популяризатора науки, редактора раздела книжных рецензий журнала The Mathematical Intelligencer. Далее привожу ее перевод.

Аннотация

Финансовые операции в региональном банке обрабатывает PHP-скрипт 2003 года. Интернет-банк держится на HTML-фреймах, давно исключённых из стандартов. Это не архив веб-технологий — это продакшен 2026 года, полный «технического долга». Статья «Археология кода» на Хабре показала: это не баги, которые можно пофиксить, а скрытая мина замедленного действия под бизнесом. Каждый день работы такой системы — это не явный счёт на рефакторинг, а постоянная утечка денег: на замедление разработки, на исправление неочевидных сбоев, на упущенные возможности.

Пришло время перестать говорить о техдолге как о метафоре. В условиях 2026 года, где скорость вывода продукта решает всё, он становится чистой экономикой — системными финансовыми рисками и реальными отложенными издержками. Но как доказать это руководителю, который видит только счёт от команды на «непонятное улучшение архитектуры»? Как принять взвешенное решение: погашать долг сейчас или отложить?

В этой статье мы не будем философствовать. Мы построим инструмент для принятия решений. С помощью математической модели и анимированных графиков в MATLAB мы визуализируем экономику технического долга. Вы увидите, как он накапливается и «проедает» бюджет, как разные стратегии управления им сказываются на скорости команды и, в конечном счёте, на деньгах компании.

Прочитав материал, вы получите не просто понимание проблемы, а конструктивную основу для собственных расчётов: готовую модель, которую можно адаптировать под параметры вашего проекта, и идеи для экспериментов, чтобы количественно оценить риски и найти оптимальную точку для инвестиций в качество кода.

Абстракции… Абстракций много не бывает!

SerializeReference в Unity интересная штука, а что если попробовать использовать ее чуть дальше базовой реализации?