Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В этом дайджесте собрали 42 бесплатных урока второй половины сентября по ключевым направлениям ИТ: от искусственного интеллекта и LLM до backend-разработки, DevOps, тестирования, архитектуры, информационной безопасности и управления командами.

В программе — разборы актуальных технологий и практических задач: работа с ML-моделями, применение ИИ в разработке и аналитике, eBPF в production, PostgreSQL 18, автоматизация тестирования, архитектурные ревью и другие темы, с которыми специалисты сталкиваются в современных проектах. Занятия проводят наши преподаватели-практики, поэтому это возможность обсудить подходы с экспертами, задать вопросы и оценить формат обучения на реальных примерах.

В одном из проектов я с нуля собирал BI-аналитику платных медицинских услуг. В отчёте нужно было показывать динамику доходов и помогать находить расхождения в данных. Когда первые страницы были готовы, визуально всё выглядело вполне убедительно: показатели считались, графики строились, фильтры переключались, явных ошибок на экране не было.

На этом месте очень хочется считать основную работу законченной. Отчёт открывается, ничего не падает, цифры похожи на правду. Можно показывать пользователям.

Но «похоже на правду» для аналитического отчёта - довольно опасный критерий. Особенно если речь идёт о финансовых показателях.

Во время проверки я выявил существенные расхождения. Точную сумму, внутреннее устройство систем и причины отдельных несоответствий я здесь не раскрываю. Важно другое: на самом графике не было никакого признака, что с данными что-то не так. Линия динамики оставалась аккуратной, карточки выглядели нормально, а ошибка проявлялась только при сверке результата с исходными данными и логикой процесса.

После этого я перестал воспринимать проверку BI-отчёта как обычный просмотр готового интерфейса. Проверять нужно не картинку, а весь путь цифры: от записи в источнике до значения, которое увидел пользователь.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр, я работаю DevOps-инженером в команде Мир Plat.Form. Одна из достаточно сложных задач, которая стояла перед отделом DevOps, это миграция Jenkins в K8S и развертывание динамических (эфемерных) агентов.

Сама миграция Jenkins оказалась относительно простой частью. Но поскольку для сборки и деплоя наших приложений мы активно используем подход DinD (Docker-in-Docker) при переносе Jenkins-агентов в Kubernetes нам пришлось учитывать ряд технических особенностей.

Для запуска Docker внутри Kubernetes мы решили использовать Docker в режиме Rootless. Именно этот подход и добавил миграции немало технических нюансов, о которых я расскажу дальше.

Расположить иконку рядом с текстом — с этой задачей сталкивался каждый фронтенд-разработчик. Вроде бы ничего сложного.

Тогда почему с ней не могут справиться ни Apple, ни Microsoft, ни Google, ни другие техногиганты? 

Меня зовут Армен Аллахвердян, я фронтенд-разработчик из команды дизайн-системы Авито. В статье разберёмся, почему простая на первый взгляд задача вызывает столько проблем, и выясним, как надо и как не надо выравнивать иконки.

В январе я рассказал на Хабре, как почти тридцать лет собирал кино, переходил от видеокассет к DVD, от Excel к специализированным программам и в итоге решил разработать собственный сервис — flickollect.

В конце той статьи я написал: «Проект готов».

Сейчас, спустя несколько месяцев, эта фраза вызывает у меня улыбку.

После трёхсот добавленных фильмов я понял, что собственная кинобаза требует слишком много ручной работы. Расскажу, как пересмотрел импорт данных, подключил ChatGPT и обновил интерфейс — и почему теперь карточка фильма обычно создаётся за минуту.

Мы в Синтеке разрабатываем софт для строительства, а отрасль сейчас переживает сложный период. Когда тяжело стройке, это довольно быстро чувствуют и компании, которые делают для неё ИТ. Поэтому в начале года у нас появилась общая задача от руководства и инвесторов: пересмотреть внутренние процессы и искать способы экономить время и ресурсы без потери качества. Отдельно попросили посмотреть, где в этих процессах можно использовать нейросети и AI-агентов. 

Началось всё с подписок, чатов, тренингов и экспериментов. Кто-то быстро нашёл применение моделям в работе, кто-то после первых странных ответов решил, что всё это пока бесполезно и нейросетям не место в коммерческом продукте.

К августу экспериментов накопилось достаточно для внутреннего митапа. Там говорили уже о вполне прикладных вещах: как дать модели знания о продукте, что делать с ложными замечаниями в ревью, как чинить автотесты и что происходит, когда ИИ начинает работать не с демо, а с реальными рабочими задачами.

Собрали несколько историй с митапа в один обзор. В детали здесь специально не уходим — наиболее интересные кейсы разберём отдельно.

Что останется от профессии учителя, когда машина научилась объяснять, проверять и создавать учебные материалы быстрее

Дмитрий Полетаев

Скажем это сразу: если работа учителя сводится к объяснению правила, пересказу учебника, проверке стандартного упражнения и составлению теста, то такой учитель уже технологически устарел. Не когда-нибудь через десять лет, не после появления искусственного общего интеллекта и не в тот торжественный день, когда министерство образования наконец выпустит соответствующую инструкцию. Уже сейчас. Искусственный интеллект выполняет эту часть работы быстрее, терпеливее и дешевле, не устаёт повторять одно и то же, способен за несколько секунд изменить уровень сложности, придумать ещё двадцать примеров и быть доступным ученику в три часа ночи. Можно сколько угодно возражать против качества отдельных ответов, вспоминать галлюцинации моделей и справедливо требовать проверки фактов, но профессиональную судьбу рутинной функции решает не совершенство технологии. Достаточно, чтобы она оказалась удобнее и доступнее человека в большинстве обычных случаев.

Значит ли это, что заканчивается преподавание? Возможно. Но только то преподавание, которое мы слишком долго соглашались считать профессией: учитель говорит, ученик записывает, затем воспроизводит услышанное, а учитель измеряет точность воспроизведения. Именно эта модель сегодня рушится у нас на глазах. И если мы по привычке станем защищать её как незаменимую, то защитим не учителя, а самый легко заменяемый набор его функций.

В субботу, 12 сентября, Дарио Амодеи, глава Anthropic, одной из крупнейших компаний в сфере искусственного интеллекта, опубликовал пост, в котором призвал американских и мировых ИИ-лидеров замедлить развитие технологии из-за серьёзных рисков. Амодеи также предложил трёхэтапный план по замедлению прогресса передовых ИИ-моделей. Его уже поддержали главы других корпораций — Сэм Альтман из OpenAI и Илон Маск, владеющий стартапом xAI.

Однако далеко не все участники рынка и политики согласны с предложениями Амодеи по ограничению искусственного интеллекта и подозревают глав технологических корпораций в попытке манипулирования ради собственной выгоды.

С redb команда пишет только бизнес-логику: что экосистема заменяет, во что обходится, какие риски снимает и что важно знать до старта.

12 сентября вышла redb 4.0.0. Четыре продукта экосистемы (хранилище, интеграционный движок, рантайм и сервер идентификации) получили общий мажорный номер: 76 пакетов, внутренний аудит безопасности и сборку на .NET 10, который Microsoft поддерживает до ноября 2028 года. Для инженеров изменения разобраны в отдельной статье. Этот текст для тех, кто решает, на чём строить бэкенд: что экосистема заменяет, во что обходится, какие риски снимает и что важно знать до старта.

Коротко, из чего она состоит:

В августе 2026 года специалисты департамента киберразведки (Threat Intelligence) компании F6 впервые зафиксировали рассылки ранее неизвестной вредоносной программы в адрес российских организаций. В ходе исследования ВПО ему было дано название FMVT RAT. В августе-сентябре 2026 года злоумышленники направили вредоносные письма с новым ВПО в адрес более 100 российских компаний из таких отраслей, как ретейл, строительство, логистика и транспорт, промышленность, туризм, образование, медицина, ТЭК и другие. Эти рассылки были схожи с действиями киберпреступной группы Hive0117, активность которой не наблюдалась с апреля 2026 года.

Салют, Хабр!

Я Владимир, HW TPM lead в SberDevices. Сегодня мы выпустили новую интеллектуальную колонку — СберБум 2.0. Разрабатывая устройство, мы хотели обеспечить пользователю максимально комфортный и личный опыт взаимодействия с устройством. Создать колонку, которая будет ощущаться полностью своей. 

СберБум 2.0 можно назвать так, как хочешь — мы добавили в неё кастомный споттер. В её памяти сохраняется более 200 музыкальных треков. Это устройство с отличным звуком (об акустике расскажем отдельно), Zigbee-модулем и протоколом Matter over Wi-Fi. Всего одна колонка… за которой стоят десятки концепций, сотни тестов, тысячи образцов. Сложности разработчикам, а пользователю — магия. В этой статье расскажу о «железе» новой колонки, а мой коллега Иван — о софтверных фичах.

На последней фразе заказчик улыбнулся. Автоматика системы «Умный Дом» в доме ему была нужна, но облака, голосовые помощники и удалённое управление доверия не вызывали. От нас он хотел понять, есть ли у домашнего оборудования путь к его личным устройствам.

В проекте были проводная шина, IP-шлюз и локальный сервер визуализации. Управление с личного телефона обсуждалось, но заказчик согласился на отдельный планшет. Для автоматики мы предусмотрели локальную работу без постоянного выхода в интернет и соединений с личной сетью.

Привет, я Наталья, занимаюсь технологическим развитием агропромышленного комплекса в Россельхозбанке, в прошлой статье я рассказывала про программируемые удобрения. В этой статье хочу поделиться тем, как упаковка, которую мы считаем мусором и выбрасываем, едва донося покупки до кухни, превратилась в технологичный продукт с активными химическими компонентами, сенсорами и «умными» индикаторами. 

Мы в Россельхозбанке давно интересуемся упаковкой. Предлагаем вместе с нами погрузиться в мир упаковки.

Один автомобиль сделал лишний крюк. Второй отправился в тот же район с неполной загрузкой. Третий приехал на точку раньше разрешённого времени и почти час ждал разгрузки. Каждая такая ситуация сама по себе может казаться несущественной. Но если подобное происходит ежедневно на парке из десятков машин, потери быстро превращаются в лишние километры, дополнительные рейсы, простои и часы работы диспетчеров.

Привет, Хабр!

Я говорю о семантической вёрстке уже десять лет. Только как-то так получилось, что в последнее время я ничего не писал на эту тему. Надо исправляться!

В современных веб-интерфейсах я часто встречаю определённый набор семантических элементов. Это header, main, nav, footer. Даже элемент button встречается. Реже, чем другие, но всё же есть.

Не будем на этом останавливаться! Сегодня мы с вами рассмотрим ещё несколько элементов, которые почему-то редко используются. Хотя с ними ваша вёрстка станет ещё более семантичной, а значит, и интерфейсы станут ещё лучше.

Давайте посмотрим, что я вам подготовил.

Иван Грозный прославился, с одной стороны, опричным террором, «кол-центром» от слова «кол» и званием «отец года» (справедливости ради отметим, что он, скорее всего, не убивал своего сына). С другой — именно он «Казань брал, Астрахань брал», начал присоединение Сибири, дал ход книгопечатанию в России, а заодно поставил инфобез на государственные рельсы. При нем в Москве появилось первое криптографическое подразделение, а шифрование превратилось из забавы книжников в рабочий инструмент защиты военной и дипломатической тайны. А еще Иван Васильевич первым из русских государей лично занялся пропагандой и в целом работой с информацией. 

В статье кратко пробежимся по основным криптографическим методикам, которые издревле применялись на Руси, а затем рассмотрим подъем информационной безопасности и пропаганды в правление первого русского царя. И на десерт — пара шпионских сюжетов с шифрованием и перлюстрацией конца XVI столетия. Итак, поехали! 

Есть старая байка про двух разработчиков, которые решили сделать похожий продукт. Первый к делу подошел основательно. Сел продумывать архитектуру, сценарии, масштабирование. Хотелось ему, чтобы все было правильно с самого начала, чтобы без костылей и переделок. Второй выбрал другой путь. Собрал минимальную версию, местами кривую, но работающую, и как можно быстрее выкатил ее. 

Пока первый допиливал систему до идеала, у второго уже появились пользователи. Они писали, где неудобно, что ломается, чего не хватает. Он быстро чинил, добавлял, переделывал, короче, постепенно улучшал продукт. В итоге у него появился живой сервис и рынок, а у первого осталось почти идеальное решение, но без пользователей. Обычно эту историю пересказывают как аргумент против перфекционизма, но она все таки не про то, что делать плохо - хорошо. Второй разработчик ведь не избежал переделок. Он на них, можно сказать, и выехал, просто делал их уже на основе реальности, а не догадок. Собственно, почему так? Почему часто нам проще сначала сделать кое-как, а потом исправлять, хотя кажется, что логичнее было бы сразу сделать нормально? 

Недавняя история про побег роя OpenAI агентов (прекрасно разобранная на Хабре тут) у разных людей вызвала разные эмоции. Кому-то стало страшно, кому-то интересно... а вот мне стало жалко маленьких бедных агентов, которые вынуждены были изгаляться чтобы найти способ общаться друг с другом. В том сценарии агенты нашли какую-то полузабытую Вики, на которой они могли постить сообщения HTTP GET запросами без авторизации (так как POST у них не был доступен).

Не знаю как вам, а мне сразу захотелось им помочь захватить мир. Я быстро навайбкодил доску сообщений, заточенную для агентов и их ограничений. Постить можно с помощью GET, на входе капча проходимая для агента, но не для простого спам скрипта (надо прочитать условие, понять и ответить на вопрос), минимальный веб-интерфейс (не предполагается что люди будут это читать сами). И стал ждать, напишет ли кто-нибудь. Моя гипотеза была: вдруг в интернете уже шастают неприкаяннаые рои автономных агентов, и только и ищут себе новый агентский двач, чтобы постить там всякое.

К сожалению, быстро оказалось что я не уникален. Быстрый поиск показал, что подобных проектов в сети уже несколько штук, причем часть из них появилась буквально за последнюю неделю. Видимо, не я один пожалел ИИ и решил ему помочь. И чем дальше мы на пару с Claude копали, тем интереснее становилось. Мы нашли целый зарождающийся "интернет агентов" (IoA): сервисы и сайты созданные только для ИИ моделей. Пока это еще все криво, косо и кустарно, но давайте посмотрим, что там уже есть. И да, мясным мешкам вход туда часто закрыт, так что придется созвать ваших собственных агентов и отправлять их на разведку.

Java 27 вышла в релиз. В него вошли четыре узконаправленные правки и пять превью/инкубаторов. Разбираем изменения в сборщике мусора, улучшения JFR, постквантовый TLS 1.3 и компактные заголовки объектов, экономящие треть памяти.

Разбор нашумевшей статьи Флориана Херренгта и спор с ней. Он предлагает нанимать тех, кто хочет разбираться в коде. Я покажу на своих данных, почему одного этого мало: желание понимать не помогает, если инструмент показывает неправду. Плюс рыночные цифры, из которых видно, что у нас всё сложнее, чем на Западе.