Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Маркетолог прислал мне скрин дашборда и одно слово: «пусто».

На скрине — панель «Количество пришедших по реферальной ссылке за период». Ноль. Под ней — график регистраций. Тоже ноль. Ссылка, по которой он пришёл, вела на дашборд с фильтром по конкретному slug — тому самому, который он неделю крутил в закупке.

Я открыл ту же ссылку, поменял в урле from=now-6h на from=now-30d и увидел 16 регистраций.

Дефолтный интервал в Grafana — 6 часов. У бота ночью в этой гео никого нет. Аналитика работала идеально и показывала абсолютно честный ноль.

Это самая безобидная из историй, которые тут будут. Дальше — про то, как мы строили продуктовую аналитику для Telegram-бота с AI-персонажами на ~300K MAU, ~75 RPS в пике и ~1.5M событий в день: без ClickHouse, без Amplitude, без единой event-таблицы. Двенадцать дашбордов в Grafana поверх боевой MySQL. Три из них какое-то время врали, и это выяснилось не сразу.

Главный парадокс всего проекта помещается в одну строку: через систему проходит полтора миллиона событий в день, и ни одно из них не записано как событие. Есть только строки в продуктовых таблицах и их created_at. Всё, что вы прочитаете ниже, — следствие этого факта.

Статья — не туториал «подключите MySQL к Grafana за 10 шагов». Это разбор того, что происходит, когда продуктовые метрики приходится доставать из схемы, которую проектировали под продукт, а не под аналитику, — и когда по этим метрикам прямо сейчас решают, лить трафик дальше или нет.

Дисклеймер: проект под NDA, поэтому названия, точные объёмы и часть деталей изменены. Порядок величин, схема и сами проблемы — настоящие.

Привет! В предыдущей статье https://habr.com/ru/articles/1042328/ я рассказал о математической оценке коэффициента шума (КШ) методом отношения сигнал-шум. Сегодня перейдем от теории к практике - к автоматизации радиоизмерений. Покажу, как построить гибкую систему управления измерительными приборами на Python, которая не боится разношёрстного парка оборудования в лаборатории.

Я не вижу себя в качестве писателя. Но так случилось, что я столкнулся с прекрасным.

Занимаясь археологическими изысканиями в микрокоде МК-61, я задался вопросом: а как же деды запихали столько ума в такие ограниченные ресурсы, и даже без умножителей? Сейчас на целочисленном кортексе использование одной плавающей запятой приводит к взрыву прошивки (да, утрирую, но эмоционально оно так).

Если коротко: есть калькулятор МК-61 (1983). Внутри пять микросхем, которые соединены в однобитовую последовательную кольцевую шину: две памяти и три вычислителя со своей специализацией. Фактически они работают параллельно и синхронизируются через этот канал связи. Можно сказать, что это прообраз парадигмы NOC (network on chip) в современном железе применительно к FPGA.

Собственно о красоте. Чип ИК1303 (1980) отвечает за математические расчёты. В нём восемнадцать вычислительных операций: четыре бинарных (+ — * /) и четырнадцать F‑функций (10^x e^x lg ln arcsin arccos arctg sin cos tg sqrt x^2 x^y 1/x). Сверх них — обмен x<→y и служебные, видные только изнутри: нормализация, генератор констант, приведение угла.

Никаких CORDIC, никакой двоичной плавающей запятой! Но как?! Просто и изящно. Одна функция для большей части операций! ОДНА!

Продолжаем исследовать настройки памяти в Postgres и сегодня поговорим о связке настроек в ОС и СУБД. Речь пойдет о связке hugepages (Linux) и shared_buffers (Postgres).

Триггером для исследования послужила реальная жизненная ситуация у нашего клиента на поддержке производительности его ИТ-системы. Однажды утром…поступило обращение, что Postgres перестал запускаться вроде бы без видимых на то предпосылок: «мамой клянусь, ничего не делали с базой».

Провёл исследование способов оплаты AI подписок для компаний в РФ, поскольку столкнулся с такой необходимостью для своей команды. Да и вообще тема довольно актуальная, часто по чатикам видел этот запрос.

Второго сентября Google выкатил Gemini 3.8 Flash. В анонсе разработчики упирали на автономных агентов и решение сложных инженерных задач с длинным контекстом. Маркетологи, понятное дело, пообещали серьезный качественный скачок в кодинге.

Я прочитал релиз, посмотрел видео с демонстрации. И вот именно увиденный клон Майкрафта, подбросил идейку проверить, правда ли она что-то такое умеет, т.к. ранее у нас с ходу получалось сдлеать только что-то уровня Арканоида.

Когда мы запускали IDM, задача казалась понятной: избавиться от хаоса в компании. Не было единого места, где можно узнать, у кого какие права, кто их выдал и почему. 

IDM стал таким местом — и почти сразу мы уперлись в проблему. Очередь на подключение к IDM начала превышать количество уже подключённых систем, а фич-реквесты от команд копились быстрее, чем мы успевали их разобрать. Инструмент против хаоса сам стал источником хаоса.

OpenAI переизобрела способ, которым модель думает.

Или просто вернулась к хорошо забытому старому? В GPT-6 Astra слово рождается не за один проход по слоям, а за несколько кругов по одному и тому же блоку. Идею предлагали ещё в 2018-м, а рекуррентность трансформеры когда-то вытеснили.

За 11 лет работы студии рекламы мы пережили пандемию, блокировку Instagram-запрещён-в-России и несколько резких перестроек рынка. Где‑то реагировали правильно, а где‑то сами теряли деньги из‑за собственных решений. В статье разбираю семь таких ошибок: от попыток спасти умирающее направление до сокращений команды и пересчёта экономики услуг.

По моим публикациям на «Хабре» нетрудно догадаться, что я очень люблю винтажную технику и при первой же возможности стараюсь приобрести в свою коллекцию тот или иной любопытный экземпляр. Однако мне ещё ни разу не удавалось раздобыть какой-нибудь древний аппарат новым, в заводской упаковке… буквально до недавнего времени. Наконец, это свершилось — по счастливому стечению обстоятельств я купил в интернете совершенно новый девайс с говорящим названием Nova 5000 — очень необычный планшет образца 2006 года на Windows CE 5.0, о котором хочу сегодня рассказать вам во всех подробностях. Приготовьтесь, будет много картинок!

Разбираем необычную конструкцию async void

В чем отличие от написания async Task? Какие проблемы могут за ней скрываться? Для чего ее ввели в язык? Как ей правильно пользоваться?

Ответы на все эти вопросы далее в статье

Сломаю руку — пришьют новую. Откажет сердце — поставят помпу. Постареет кожа — натянут, подкрутят, распечатают на биопринтере свежую партию.

Этой фантазией живёт и дышит добрая половина разговоров про биохакинг и носимые устройства. Тело — черновик. Организм — машина на гарантии, и гарантия, если повезёт, продлевается бесконечно. Сел аккумулятор — сменил. Обновил прошивку — стал версией себя 2.0.

Удобная мысль. С железкой не страшно, железку не жалко, железку можно улучшать бесконечно.

Вопрос один: судя по тому, что происходит в реальных клиниках на реальных телах — мы точно уже там? В светлом биохакнутом будущем.

Публикация приложения в App Store — процесс волнительный, однако потеря этой возможности — уже катастрофа. В этой статье мы разберем способы продления членства в программе Apple Developer осенью 2026 года и подводные камни с которыми можно столкнуться. Если вы тоже столкнулись с этой проблемой или знаете рабочие варианты — эта статья для вас.

Если судить по новостям, то мы в шаге от светлого кибернетического будущего. Авторитетные исследователи утверждают, что к 2026 году генеративный ИИ будут использовать до 80% крупных компаний. Капитализация Nvidia бьет исторические рекорды, а венчурные фонды льют деньги в ИИ-стартапы.

Но если посмотреть макроэкономические отчеты Федеральной резервной системы США или OECD Data, картина будет другой. Глобальная производительность труда топчется на месте, прибавляя лишь по 1–1,5% в год. Никакого скачка или технологического прорыва в масштабах государств в цифрах реального ВВП нет.

Получается парадокс, когда, с одной стороны, есть колоссальные инвестиции и отчеты о превосходстве моделей над человеком, а с другой — статистика, показывающая, что макроэкономика этого бума не замечает.

Кому же верить? Маркетологам, раздувающим очередной пузырь, или государственным ведомствам, которые не научились еще оценивать новые метрики?

Экономические прогнозы сейчас медленно меняются от предположений в духе «ИИ заменит половину профессий» в сторону сдержанного эконометрического анализа. Взвешенную позицию можно увидеть у Национального бюро экономических исследований США (NBER), сформулировавшего идею о том, что экономика столкнулась с феноменом, который уже проходила сорок лет назад.

В этой статье мы рассмотрим свежие научные публикации, где обсуждаются слабые места, из-за которых буксует светлое ИИ-будущее.

«Почему для компании «Ромашка» ваша СЭД стоит 5 рублей, а для нашей ООО «Василек» –15 ₽?». В статье рассказали, как цена системы и скорость запуска зависит от того, кто ее будет внедрять.

Приветствую всех!

Уверен, многим из вас знакомы домофоны этой фирмы. У кого-то из вас, возможно, прямо сейчас стоит на подъезде именно такой.

С чего же начиналась история всего этого? Мне повезло достать один из первых их устройств — оптический считыватель и контроллер доступа. Сейчас и узнаем, как он устроен и что из себя представляет.

После внедрения AI‑агентов дашборд разработки может показать красивую картину: больше PR, выше velocity, быстрее закрываются задачи. Но за этими цифрами иногда скрываются новые узкие места — перегруженное ревью, рост переделок и снижение прозрачности процесса.

Разберём практический маршрут, как за четыре недели настроить атрибуцию AI‑изменений, сегментацию по риску и метрики полного цикла поставки, чтобы оценивать реальный эффект от использования агентов.

Не хадваром единым насыщался старый рынок технологий. Софт не отставал ни на йоту, и кучи корпораций, стартапов и просто энтузиастов, писавших код у себя в спальне, пытались занять лакомые ниши. И многое из написанного тогда софта было тихим ужасом.

Автоматизация тестирования не только упрощает рутинные процессы и экономит время, но и позволяет проверять приложение на десятках и сотнях устройств за считанные минуты. Однако настроить ее бывает не так просто. Разные версии Android, кастомные оболочки вендоров, особенности экранов — все это часто становится неприятным сюрпризом после нажатия кнопки Deploy. 

Меня зовут Максим, я QA-специалист команды развития мобильной фермы Selectel. В этой статье я проведу вас от уже привычного многим ручного тестирования до полноценной автоматизации с доступом к коллекции из ~400 разных устройств и интеграцией в CI/CD. В качестве примера приведу простую инструкцию по созданию Compose UI-теста под Android-устройство для проверки логики и верстки в вашем приложении.   

В прошлой статье я расписала механику: девять месяцев, 35+ глубинных интервью, один маркетолог. Здесь расскажу про ошибку, которую совершила следом, применяя ту же методику к новому сегменту. Ошибка типовая, и вижу я её теперь у большинства коллег.