Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В статье будут использоваться символы японских слоговых азбук «Хирагана» (ひらがな) и «Катакана» (カタカナ), и иероглифы «Кандзи» (漢字), перед прочтением рекомендую ознакомиться с японской письменностью

Все, кто учил японский язык, слышали утверждение, что японцы не учат грамматику в школе. Однако, если копнуть в японскую систему образования немного поглубже, то мы встретимся с грамматикой национального языка или 国語文法 (こくごぶんぽう), которую начинают учить еще в младших классах, но углубленно она разбирается в средней школе, так как в дальнейшем знание грамматики будет применяться для анализа текста. Редко встречаю людей, кто бы взялся за эту грамматику, считая ее ненужной или слишком сложной, но я считаю, что рассказать о ней не помешает.

Вы, я уверен, видели мем про автомойку, где моделям задают простую загадку. Только это не мем, а практически бенчмарк, ну и ещё источник всякого смешного контента. Пойдём или поедем?

До выхода на экраны «Чужого» Ридли Скотт ещё не до конца представлял, каким именно будет его фильм. История менялась, сцены переписывались, а визуальные идеи появлялись и исчезали по мере работы над проектом. Многие из них так и остались на бумаге — в виде раскадровок, концептов и рисунков самого Скотта, позднее получивших название «ридлиграмов».

В этом переводе собраны некоторые из самых интересных ранних задумок режиссёра: летающие «мыши», «летающая кровать», хранилище яиц в пирамиде, альтернативные смерти членов экипажа и сцены, которые могли заметно изменить атмосферу и сюжет фильма. Часть идей оказалась слишком дорогой, часть — слишком фантастической, а некоторые просто уступили место более удачным решениям.

В результате перед нами своеобразный «параллельный» «Чужой» — фильм, который мог существовать, но остался лишь в рисунках и воспоминаниях его создателей.

Может ли ИИ не просто избавлять от рутины, а кардинально ускорить профессиональный рост разработчика как, собственно, разработчика? Например, сделать за один вечер из джуна хотя бы мидла. Это была пусть безумная, но гипотеза, и мы решили провести внутренний хакатон, чтобы проверить её в условиях, приближенных к боевым.

Задача была на полчаса: пройтись по списку из 216 адресов вида t.me/имя и понять, какие живы и что это — канал, группа или аккаунт. Ушёл день, и почти весь на то, чтобы перестать верить собственному коду. Ни одна из пяти ошибок не выглядела как ошибка: HTTP 200, валидный HTML, разбор без исключений.

«Ищем Junior‑разработчика с опытом от 3 лет» — мем, который окончательно перестал быть смешным. Пока рынок спорит, заменят ли нейросети новичков, а компании урезают бюджеты на адаптацию, замкнутый круг джуниоров стал только жестче. Но что, если взглянуть на ИИ не как на киллера начальных позиций, а как на катализатор роста?

Я PR‑менеджер в IT, и Laboratory 2.0 — мой любимый кейс. В этой статье разбираю, как наш внутренний 3-месячный буткамп превращает новичков в мидлов и синьоров, почему мы даем оффер с первого дня и как на самом деле выглядят наши цифры удержания и текучести за последние 5 лет.

Многие рекламодатели и блогеры до сих пор находятся в плену опасного заблуждения: «Мы получили токен erid, разместили его на креативе с пометкой «Реклама» и сведениями о рекламодателе — на этом наши обязанности перед законом закончены». Это в корне неверное представление о системе маркировки интернет-рекламы, и цена такой ошибки может достигать 500 000 рублей.

Реальность работы с Единым реестром интернет-рекламы (ЕРИР) гораздо сложнее и многоступенчатее. Да, первым и самым заметным этапом действительно является получение идентификатора у оператора рекламных данных (ОРД) и его размещение на рекламном креативе в формате erid: XXX. Однако с этого момента обязанности не прекращаются — напротив, они только начинаются. Закон требует передавать в ЕРИР еще и сведения об актах выполненных работ, а также статистику показов — информацию о количестве просмотров рекламного сообщения. И вот здесь кроется «подводный камень», о который разбились уже десятки компаний в 2024-2025 годах. И продолжают выноситься штраф и в 2026 году. 

Роскомнадзор активно мониторит рекламное пространство, и его внимание не ограничивается проверкой наличия токена на баннере. Ведомство анализирует полноту и достоверность сведений, переданных в ЕРИР через ОРД. 

Скажу честно, я сама не до конца верила, что это произойдет, но мировые гиганты продолжают медленно но верно затягивать гайки. Наверное, только ленивый не видел новостей о том, что в Android появляется замечательная функция (Developer Verification), которая заставляет 24 часа ждать перед установкой стороннего приложения через APK. Не прошло и недели, как новостные ленты наводнили сообщения о запрете iMazing и других сервисов для устройств Apple — а именно они позволяли устанавливать запрещенные американцами программы, которыми пользуются у нас в стране. Меня эта новость зацепила, как говорится, "по живому", потом что я как раз решила переустановить приложение Сбера...и не смогла! Поэтому я, скрепя зубами, все-таки решила слезать с iOS и попыталась выяснить, какой смартфон можно купить, чтобы в ближайшем будущем он не превратились в тыкву. Под катом делюсь всей информацией, какую нашла.

Сегодня мы посмотрим как довольно бюджетная видео‑модель Seedance 2.0 справляется с оживлением статичных элементов фона в условной игре а‑ля «зомби‑выживач».

Насос на НПЗ ломался каждые три месяца. Ремонтники меняли подшипники, но проблема возвращалась. Мы предложили не просто мониторить вибрацию, а найти скрытую причину в данных. Результат превзошел ожидания: 60 дней упреждения и неожиданный виновник поломки. Рассказываем, как это было и почему модель — это только 20% успеха.

В предыдущей статье 'Энтропия в классической термодинамике' был рассмотрен формализм термодинамики. Для изолированных систем неравенство Клаузиуса приводит к простому заключению, что энтропия изолированной системы является критерием самопроизвольного процесса. В этом случае энтропия при протекании любого возможного процесса возрастает и поэтому с легкой руки Артура Эддингтона стали говорить о втором законе как о стреле времени.

Определенная проблема с этим утверждения в том, что время не входит в явном виде, и со стрелой времени отождествляется знак неравенства — неравенство запрещает протекание процессов в обратном направлении. К этому добавляются утверждения некоторых физиков, что классическая термодинамика (ниже просто термодинамика) не позволяет рассматривать неравновесные состояния. Это приводит к путанице, которая в особенности проявилась в статье Йоса Уффинка. Он хорошо известен работами в области статистической механики, но ему показалось, что можно упростить обоснование статистической механики, если убрать связь неравенства Клаузиуса со стрелой времени. Такая точка зрения изложена в статье в 2001 году с вызывающим названием ‘Блефуйте по-своему во втором законе термодинамики‘. Это статья пользуется популярностью среди философов физики и в настоящее время можно увидеть радикальные заявления об отсутствии стрелы времени в классической термодинамике.

Address Resolution Protocol или ARP появился еще в 1982 году, но до сих пор остается важной частью IPv4-сетей на базе Ethernet.

Представьте школьную перекличку на уроке физкультуры. Учитель называет фамилию, кто-то отзывается. В журнал ставится точка – ученик на месте.

ARP работает похожим образом. Хост спрашивает локальную сеть: «У кого адрес 192.168.1.1?» Кто-то отзывается «Я» и называет свой MAC. Источник запроса сохраняет пару IP-MAC в ARP-кэше и теперь знает, куда отправлять кадры.

В статье пошагово разберем работу ARP на Ubuntu, Eltex и Cisco. Посмотрим, как устройства находят друг друга, как формируются и меняются записи в ARP-таблице и чем отличаются состояния и временные параметры записей на разных платформах.

Начнем с вопроса, который я часто слышу от студентов:

- зачем нужен ARP, если у каждого устройства есть IP-адрес?

Представьте типичную ситуацию. У вас есть сервер на каком-то языке (сейчас какой именно для нас не важно, но допустим, это Rust). И в нём по каким-то причинам нужно исполнить JavaScript-код. Например, фронтенд написан на React, и вы хотите рендерить HTML на сервере (SSR). Или есть бизнес-логика, которая проще пишется на JS. Или библиотека, которая существует только в npm, и переписывать её на Rust нет ни сил, ни желания. Таких примеров можно привести множество: markdown, dompurify, highlight.js и т.д.

В последнее время бизнес активно смотрит в сторону Agentic AI — систем, где нейросети не просто отвечают на промпты в чате, а действуют как автономные цифровые сотрудники.

Когда речь заходит о крупном Enterprise, комплаенсе и работе с чувствительными данными (например, юридическими или финансовыми документами), облачные API от OpenAI или Anthropic сразу становятся стоп-фактором. Безопасность требует полной изоляции.

В этой статье я технически разберу, как мы спроектировали и реализовали On-Premise платформу мультиагентного ИИ «Архангел», способную работать без доступа к внешнему интернету.

1. Поставка и инфраструктурный слой: полный On-Premise в Kubernetes

Для крупных заказчиков критически важно, чтобы софт разворачивался в их собственном закрытом периметре (On-Premise) и управлялся стандартными для их Ops-команд инструментами. Мы отказались от сложных проприетарных установщиков в пользу контейнеризации.

Мы поставляем платформу «Архангел» в виде изолированных Helm-чартов для Kubernetes-кластера заказчика. Это даёт предсказуемое разворачивание и лёгкое масштабирование под нагрузкой. Изоляцию при этом обеспечивает не сама упаковка, а сетевые политики и отсутствие маршрута наружу — об этом ниже.

Как это устроено на уровне инфраструктуры:

- Air-gapped окружение. Все базовые Docker-образы платформы и веса локальных LLM (например, семейств Llama или Mistral, адаптированных под наши задачи) зеркалируются во внутренний приватный реестр (Private Registry) заказчика — Harbor или Nexus.

- Стейт и хранилища. Внутри Helm-чартов описаны StatefulSet'ы для баз данных и брокеров сообщений, которые могут использовать как внутренние K8s-хранилища (через CSI), так и подключаться к уже существующим в контуре заказчика кластерам PostgreSQL или Redis.

Первый файл, который я получил при переезде своего магазина с InSales, парсер прочитал как одну длинную строку мусора. Выгрузка заказов оказалась в UTF-16 LE с BOM и табуляцией вместо запятой — ни один разумный дефолт не подошёл.

Тогда это выглядело как разовая неприятность: поправил чтение, написал скрипт, ночь работы, всё уехало, скрипт лёг в репозиторий. На следующем проекте он не переиспользовался — другая платформа, другие колонки, другие правила. На третьем стало видно, что повторяется почти вся работа: связать заказ с клиентом, не создать дублей, не потерять адреса страниц, уметь перезапуститься. Разное только на входе — кодировка, формат, названия колонок, единицы измерения.

Отсюда вывод, к которому стоит прийти раньше, чем на третьем проекте: середина должна быть одна, а платформенная специфика — жить в тонком слое на входе. Ниже — как этот каркас устроен у меня, с кодом из работающего проекта: собственного магазина, который я перевёз с InSales на свой движок на Next.js и PostgreSQL.

Сразу оговорюсь про доставленные миграции: полностью пройдена одна — та, о которой пойдёт речь. Про требования к адаптерам под 1С‑выгрузки и товароучётные API дальше я говорю как о проектных требованиях к каркасу; готовыми кейсами они не являются. Это важно, чтобы вы правильно оценили вес каждого утверждения.

Резонный вопрос до всего остального: почему не готовый инструмент. Airbyte, n8n, коннекторы к товароучётным системам делают ровно это — вытащить, преобразовать, положить. Для регулярной синхронизации они и есть правильный выбор. Разовая миграция магазина отличается тем, что сложность сидит не в перекладывании строк, а в доменных правилах: как собрать заказ из нескольких строк, что делать с позицией, товара которой больше нет в каталоге, как при повторном прогоне не затереть свежие данные старыми. Эти правила всё равно пишутся руками, а в визуальной цепочке трансформаций их неудобно тестировать и нельзя перезапустить кусочком. Поэтому середина своя, а тонкими остаются края.

Мы в Content AI разрабатываем платформу интеллектуальной обработки документов ContentCapture. И при этом считаем, что IDP и RPA как самостоятельные классы исчезнут в течение пяти лет. Может показаться, что это звучит как самоотрицание, но для рынка это хорошая новость. Ниже расскажем, почему мы пришли к такому выводу и что это значит для тех, кто сейчас выбирает IDP-решение или автоматизирует работу с документами. 

В Go 1.27 encoding/json стал тонким слоем поверх нового encoding/json/v2. Собрал тулчейн из исходников, прогнал один и тот же код в четырёх конфигурациях и разобрался, почему разбор в any стал медленнее в полтора раза.

На связи Сергей Скирдин, технический директор компании «Белый код». Поставил себе цель — сделать обзоры на шины данных из реестра отечественного ПО. Сегодня в обзоре продукт INPOLUS Integration Platform.

Огромное количество разработчиков мечтают создать свой проект, который будет приносить им доход поверх зарплаты на основной работе.

Начинается все с большого энтузиазма, грёз о том, какой классный и полезный будет его продукт. Потом формирование основного функционала, планирование разработки, рисование архитектуры и инфраструктуры, создание репозитория и, конечно же, разработка. У кого-то это длится несколько недель, у кого-то годами. И вот когда заветный проект готов, назначается так называемая дата релиза. Проект уже запущен локально или в стейдж окружении, создатель его протестировал, все работает хорошо, возможно даже дал попользоваться нескольким знакомым, которые нехотя прокликали и сказали, какое же классное и полезное приложение.

В дату релиза проект деплоится в прод. Но почему-то там все также один пользователь — сам создатель.

Ты вроде и понимаешь почему, логично ведь, что без рекламы и маркетинга пользователей не будет, но пока пишешь код - делаешь, что умеешь, а маркетинг это что-то неизвестное и непонятно. На самом деле маркетингом нужно было заниматься с первого дня, даже раньше, чем пришла идея.Но пока вернемся к нашему наивному разработчику.

Он сидит, смотрит на свой проект и прям чувствует, как энтузиазм сходит на нет. Приходит понимание, что нужно как-то привлекать пользователей, но как? На самом деле на этом этапе уже многие так и остаются, и проект просто попадает на так называемое «кладбище пет-проектов».

Но если же нет, то этому разработчику приходится становиться в абсолютно диаметрально противоположное амплуа, к которому он не привык. Ибо с приходом нейросетей разработка стала менее ценной, проектов больше, конкуренция за пользователя выше, соответственно маркетинг сложнее.

Привет, это команда ОС Аврора.

У нас есть проблема, о которой не принято говорить в блоге вендора, но без неё вся эта история не имеет смысла. Про Аврору мы регулярно слышим одно и то же: платформа хорошая, но приложений мало, а переносить на неё уже готовые приложения с Android сложно и дорого. Пет-проект — ладно. Корпоративное приложение — тоже: их у нас уже много, просто они живут внутри закрытых контуров, и вы их не видите. А вот массовое приложение, которому для существования нужна миллионная аудитория, вроде бы обречено: никто не станет переписывать миллион строк legacy-кода ради новой платформы.

Дальше разговор обычно упирается в одну и ту же фразу: у нас всё нативное. Kotlin, Swift, годы накопленного кода, и переписывать это долго и дорого. Кроссплатформа есть далеко не у всех.

Тем, у кого она есть, нам уже давно есть что ответить: Flutter под Аврору поддерживается официально, Compose Multiplatform — тоже, и такие команды переезжают без драмы. А вот всем остальным мы до недавнего времени могли предложить только сочувствие.

Теперь, в эпоху ИИ, появился инструмент мощнее любого SDK и было бы странно его не попробовать. Поэтому мы взяли чужое большое приложение, позвали внешнего эксперта, которого никак не контролируем, и договорились опубликовать результат независимо от того, каким он получится.