Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

За четыре месяца работы в паре с Claude Code вокруг проекта наросла инфраструктура, которой в первый день не было и в помине: пять скиллов, четыре хука, 2066 строк собственных скриптов. Разбираю четыре проблемы, которые пришлось решать не промптом, а кодом — и три случая, когда агент уверенно врал.

Использовать нейросети для работы с внутренними данными компании — идея классная, но скармливать их внешним API банально опасно. Никому не хочется, чтобы коммерческая тайна или уязвимости инфраструктуры утекли в сеть.

Выход — поднять модель в своем закрытом контуре. В этой статье мы пошагово развернем языковую модель nvidia/MiniMax-M2.7-NVFP4 на GPU-сервере и подключим ее к S3-совместимому объектному хранилищу. Под катом разбираемся, как подобрать конфигурацию сервера для запуска, создать преднастроенную виртуальную машину, запустить MiniMax-M2.7 через vLLM, подключить S3 и загрузить туда тестовые логи, а также передать модели технический контекст из S3 и сохранить сформированный отчет обратно в бакет.

Рассказываю о корпоративной культуре Японии и её популярных стереотипах внутри страны и за её пределами. В статье — личный опыт, мнение, наблюдения и небольшие исследования. 

Это цикл статей для тех, кто интересуется Японией, её современной жизнью и культурой повседневных деталей. В прошлый раз я писал о культуре печатей в Японии.

Привет, Хабр! В прошлых статьях мы уже обсуждали эволюцию подходов к мониторингу — от ручного анализа данных до использования MCP-серверов для взаимодействия с LLM  и сравнивали философию open-source стека (Prometheus + Grafana) с готовыми APM-платформами . Сегодня я хочу применить этот опыт к специфичной, но крайне важной области — мониторингу систем на платформе «1С:Предприятие».

Задача мониторинга 1С-ландшафта традиционно считалась нетривиальной. Причин несколько: это и закрытость платформы, и специфические источники данных, и сложность интерпретации происходящего для бизнеса. Однако за последние годы инструментарий сильно шагнул вперед. Давайте разберем, какие вообще существуют способы заглянуть под капот работающей 1С — от классических штатных средств до современных решений, строящих единую картину наблюдаемости.

Компания «Нанософт», ведущий российский разработчик САПР/ТИМ-решений, объявляет о выходе нового программного продукта для хранения и визуализации данных 3D-сканирования – PointCloudVault.

Сегодня проектные и строительные компании сталкиваются с серьезным вызовом: объем данных лазерного сканирования достигает десятков и сотен гигабайт, их передача между отделами занимает многие часы, а работа с «тяжелыми» облаками точек часто приводит к сбоям в локальных сетях и, как следствие, к простоям. Отсутствие единого корпоративного хранилища разобщает команды, замедляет принятие решений и увеличивает риск потери актуальных версий данных.

PointCloudVault – серверное решение для создания корпоративной инфраструктуры хранения данных лазерного 3D-сканирования. Продукт предназначен для проектных и изыскательских компаний, предприятий промышленности и строительства, а также других организаций, которым необходимо надежное и масштабируемое хранилище больших массивов данных.

Ключевые возможности

В прохладе лондонской весенней ночи, под пасмурным небом, вокруг меня раскрывается знаменитая Трафальгарская площадь. Адмирал Нельсон возвышается на своём пьедестале, за его спиной — Национальная галерея, а неподалёку — церковь Св. Мартина-ин-зе-Филдс. С XIII века это место служило королевскими конюшнями для соколов, а затем — для лошадей. К 1844 году оно стало общественным пространством в самом сердце одного из крупнейших городов мира. 

Несмотря на то что эта площадь была свидетельницей столь грандиозных исторических событий, я здесь не ради этого. Меня интересует гораздо более конкретный вопрос: я хочу выяснить, что происходит с подобными местами, когда в них проникает искусственное освещение, в частности, от светодиодов (LED). Сегодня вечером моим спутником является Саймон Торп, местный дизайнер по освещению, который, держа в руке экспонометр, притаился в тени у шпиля памятника Нельсону. «Два люкса, — сообщает он, — и здесь очень уютно». Два люкса — это в 10–20 раз больше освещённости, чем при полной луне. Мы хорошо видим друг друга, а расположенная поблизости табличка уверяет нас, что в целях безопасности здесь работает система видеонаблюдения (CCTV). 

В этой статье я расскажу тебе про перспективные подходы в использовании MCP связок для решения задач в области автоматизации тестирования, ручного тестирования и в целом QA области.

Генеративный ИИ всё активнее проникает в корпоративные процессы, но во многих компаниях его продолжают внедрять по-старому — точечными решениями под каждый отдельный кейс. Почему такой подход упирается в потолок и что приходит ему на смену, рассказывает Илья Радченко, директор по платформенным продуктам SimpleOne.

«Люди понимают то, что им дают понять», — говорил Фрэнк Абигнейл. Модели — тоже. Статья о том, как jailbreak обходит защиту LLM не силой, а формой: легендой, стилем, поддельной ролью.

О гиперавтоматизации обычно говорят как о способе быстро сократить издержки и избавиться от рутины. Это подход к автоматизации, сочетающий в себе набор технологий, включая RPA и AI. На презентациях все выглядит просто: выбрали процесс, настроили робота c ИИ, получили экономический эффект.

На практике все оказывается сложнее — многие проекты заканчиваются успешным пилотом, но дальше автоматизация не масштабируется. Меня зовут Мирза, я руководитель проектов ROBIN компании SL Soft и за время работы я сопровождал десятки инициатив, в которых RPA использовалась вместе с ИИ, поэтому сегодня я поделюсь с вами самыми распространенными ошибками внедрения, из‑за которых гиперавтоматизация не оправдывает ожиданий.

Привет, Хабр! Еще 5 лет назад интеллектуальные функции камер в переговорных комнатах в основном ограничивались автоматической регулировкой экспозиции и простым шумоподавлением. Сейчас к этому добавились нейросетевые детекторы людей, отслеживание по голосу и видео, режим мультикадра и режиссерские сценарии переключения. Но даже самая продвинутая камера будет бесполезна, если ее тип и расположение не соответствуют размеру комнаты и сценариям встреч, а свет настроен неправильно.

Меня зовут Дмитрий Белозеров — я работают в МТС Линк и моя команда отвечает за ПО и оборудование для переговорных комнат. На основе своего опыта и опыта коллег составил гид по основным типам камер, ИИ-функциям и сценариям для разных помещений. Материал пригодится новичкам и тем, кто хочет быстро погрузиться в тему.

Если вы работаете с системами для управления корпоративным контентом, то понимаете, что главная их проблема — это недостаточный уровень производительности. То, что прекрасно работает на 20 документах, тормозит и выдает ошибки на 2 млн. Как узнать об этой проблеме до того, как система сдана клиенту в промышленную эксплуатацию? Ответ: провести нагрузочное тестирование.

Привет! Мы — Владимир Семенов, старший системный архитектор LDM (входит в холдинг LANSOFT), и Олеся Панкова, инженер по нагрузочному тестированию. В нашей статье — не сухие цифры из отчета, а экспертиза инженеров команды.

По всей Северной Америке дата-центры растут как грибы и превратились из второстепенного элемента экономики в критическую инфраструктуру. Они обслуживают облачные вычисления, онлайн-банкинг, стриминг, электронную коммерцию, блокчейн, государственные системы и самое главное — искусственный интеллект.

В США действует более 5 400 дата-центров, ещё 1 500+ находятся на разных стадиях строительства. Согласно анализу Pew Research Center, картина меняется радикально: если сейчас 87% действующих объектов расположены в городах, то 67% запланированных — уже в сельской местности. Строительство смещается на Юг и Средний Запад — эти два региона получат три четверти всех новых объектов. Лидеры по числу запланированных строек: Вирджиния (287), Техас (170), Джорджия (141), Иллинойс (123), Аризона (86).

Уже сегодня 38% американцев живут в пяти милях от хотя бы одного действующего дата-центра. Ещё 4% — вблизи запланированного. Итого 42% населения уже стали соседями этой индустрии — и это ещё до завершения большей части запланированных строек.

На этом фоне растёт недовольство у простых американцев, которые испытывают нехватку электроэнергии, чистой воды и страдают от шума дата-центров. Они пытаются всеми силами остановить строительство новых объектов.

Масштабирование – это всегда стресс для компании. То, что работало в небольшой команде, перестает быть эффективным, когда сотрудников становится в разы больше. И чаще всего бизнес спотыкается не о внешние обстоятельства, а о собственную неготовность управлять знаниями и процессами.

Первого января 1864 года из Иркутска ушла телеграмма. По содержанию — ничего особенного: поздравление императору с Новым годом, дежурный верноподданнический жест. Интересно другое. Ответ из Петербурга пришел через 17 часов.

Семнадцать часов. Вроде много, да? Но вдумайтесь.

Еще лет за десять до этого депеша из Иркутска в столицу ехала с фельдъегерем. Хороший фельдъегерь покрывал шесть тысяч верст недели за три (Транссиба еще не было). Благодаря строгому документированию таких пересылок мы знаем примерные нормативы доставок: три недели считались отличным результатом. Обычная же почта шла месяц-полтора.

А тут — ответ через 17 часов. Вместе с очередями на промежуточных станциях и переписыванием депеши на узлах. Отличный результат.

Власти этой экономией времени были впечатлены настолько, что к 1870 году телеграф Российской империи стал самым протяженным в Европе — 91 тысяча километров.

Давайте проследим его историю и посмотрим, через что ходили депеши в нашей стране в XIX веке. Начнем с того, как провод вообще дополз до Иркутска. А закончим тем, как телеграмма из Лондона стала доходить до Владивостока — и кто по дороге пытался ее читать.

AI уже умеет быстро писать отдельные функции, но в большой системе перед изменением нескольких строк агенту приходится читать сотни файлов и заново восстанавливать архитектурный замысел. Увеличение контекста и подробные спецификации помогают, но на масштабе рядом с горой кода может появиться гора документации, которую тоже нужно анализировать и синхронизировать.

В статье я рассматриваю другую возможность: формальное архитектурное представление между намерением и кодом. Типизированный исполняемый граф может одновременно задавать границы для AI, валидировать архитектурные изменения, генерировать сервис и локальные SDD-задачи, а в runtime служить картой наблюдаемости. Это инженерная гипотеза о том, каким может стать интерфейс совместной работы человека и AI.

Вы держите личный и рабочий аккаунты на одном сервисе — просто чтобы не путать переписку и не смешивать процессы. Или ведете пару разных аккаунтов для фриланс-клиентов. А потом сервис ограничивает сразу оба аккаунта, потому что решил, что за ними один и тот же человек.

VPN меняет ваш адрес, но не меняет того, кем вас считает сайт. Большинству из нас не нужно исчезнуть из сети. Вместо этого нужна изоляция сфер интересов, чтобы они перестали склеиваться в один поведенческий профиль. Сегодня мы разберемся, как сайты узнают вас по железу.

Мировой кризис взвинтил цены на память и комплектующие. В такой ситуации лучшая стратегия — рационально относиться к старому железу. Например, у Meta* в новых DDR5-серверах работает старая память DDR4 через кастомную ASIC-микросхему Vistara без потери производительности. То есть ребята разработали собственный чип, карту-переходник для CXL и драйверы для ядра Linux — лишь бы использовать старую память.

Если пойти ещё дальше, то в качестве серверов подходят старые смартфоны, ноутбуки, игровые приставки и даже одноразовые вейпы. Эта тема поднималась и раньше, но сейчас всплыло несколько интересных примеров.

Как построить гибкий реактивный граф обработки данных, где узлы изолированы друг от друга, а связи между ними строятся автоматически на основе их возможностей? Рассказываю о разработке Transferum — легковесной TypeScript-библиотеки для реактивных потоков. Внутри: разбор системы вычислимых типов для проверки контрактов в compile-time, управление маршрутизацией данных в графе и примеры построения динамических пайплайнов для IoT-датчиков и панелей управления.

Лет десять назад я сконструировал и изготовил пару анемометр и флюгер, которые описал тогда вот в этой статье. Сейчас устройства, конечно, износились: если флюгер еще в общем работает, то анемометр практически дохлый. Сказывается еще то, что на зиму их приходится убирать: под снегом они отказали бы гораздо быстрее, а периодический монтаж-демонтаж сказывается на их состоянии не лучшим образом. Поэтому вплотную встал вопрос замены на более долговечную конструкцию.

Об ультразвуковом принципе работы измерителей различных потоков (морских и речных течений, ветра, жидкостей и газов в трубопроводах) я осведомлен издавна, так как в 80-90-е годы вплотную занимался измерителями морских течений. Ультразвуковой датчик ветра хорош тем, что объединяет функции анемометра (измерителя скорости) и флюгера (измерителя направления) в одном приборе. При этом датчик не имеет никаких движущихся частей, максимально изолирован от непогоды, следовательно, гораздо долговечнее, чем любая механическая конструкция. Измерение скорости производится на основе эффекта Допплера в двух взаимно перпендикулярных направлениях, так что значение направления получается автоматически из двух измеренных векторов. В некоторых конструкциях используется также принцип измерения составляющих вектора в трех направлениях по периметру треугольника.

Попытки десять лет назад найти что-то из этой области по части ветра натолкнулись на ценовой порог: в продаже имелись лишь ультразвуковые измерители профессионального класса, как импортные, так и отечественные (или, правильней сказать, под отечественным лейблом), с соответствующей ценой с тремя нулями в долларах. Но в прошлом году решил проверить новинки по этой теме, и с изумлением обнаружил большое количество моделей бытового уровня ценой от единиц до десятков тысяч обычных рублей.