Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

14 августа 2026 года, 15:00 UTC.

CEO Anthropic Дарио Амодей срочно созвал заседание. Экс-глава Apple Тим Кук пожалел, что встроил в айфоны облачную Gemini, так и не дождавшись локальной модели нужного уровня. Где-то в датацентрах Alibaba щёлкнул рубильник, на Hugging Face слетел обратный отсчёт, и в мир вышла Qwen3.8-27B – новая dense-модель на 27 миллиардов параметров, которую даже прозвали «локальным Opus’ом», поскольку она позиционируется как одно из самых мощных открытых решений для локальной генерации.

Ждали её всем миром: обратный отсчёт на huggingface, первые пиксельные пеликаны на великах – всё как положено.

Если вкратце, это открытая (Apache 2.0) мультимодальная модель, которая понимает текст, картинки и видео, влезает в одну ооочень мощную домашнюю видеокарту, а временами по бенчмаркам обгоняет закрытые облачные модели уровня Claude Opus 4.6.

Если не вкратце – читайте дальше, потому что там есть и триумф, и зависания на 49 минут раздумий!

Сервер отвечает с задержкой, сайт еле открывается, а причина нагрузки неочевидна. В статье разберём пошаговую диагностику Linux‑сервера: как проверить CPU, память и диск с помощью top, free, vmstat, iostat и iotop, найти процесс‑виновник и понять, куда копать дальше.

Я Полина, директор по продукту в компании, где мы делаем бытовую технику. Я выбираю будущие модели, тестирую и дорабатываю их, прежде чем они попадут к покупателям. Недавно в продаже появился наш новый робот-пылесос. 

Расскажу, как вообще родилась идея его выпустить, как я выбирала образец, что в нём дорабатывала и почему принципиально не читаю инструкции.

С развитием генеративных нейросетей в Сети появилось множество советов, как повысить видимость сайта в ИИ-поиске. Проблема в том, что многие рекомендации пока не подтверждены или вовсе основаны на мифах, которые постепенно начали воспринимать как проверенные факты.

В этой статье эксперты click.ru:

Apache Kafka можно бесплатно скачать, развернуть и подключить к приложениям. При небольшом проекте этого может быть достаточно: создали несколько топиков, настроили потребителей — и обмен сообщениями работает.

Но по мере роста инфраструктуры Kafka перестает быть просто брокером. От нее начинают зависеть функциональность микросервисов, интеграции, тестовые стенды, CI/CD‑процессы и рабочие системы. Вместе с нагрузкой растет и список вопросов: как обновлять кластеры, отслеживать очереди, устранять уязвимости и восстанавливать работу после отказа.

Меня зовут Илья Виссарионов, я директор департамента «Аппаратно‑системная платформа» компании «Диасофт», и в этой статье расскажу, как мы используем Kafka в DevOps‑инфраструктуре «Диасофта», какие проблемы обнаружили при эксплуатации под высокой нагрузкой и почему в итоге стали рассматривать брокер сообщений не как отдельный open‑source‑компонент, а как полноценную инфраструктурную платформу.

Самое опасное в больших языковых моделях — то, насколько легко с ними можно что-нибудь сделать. Вернее, даже не так: прототип продукта с LLM сделать удивительно легко, а вот хорошее приложение на его основе — удивительно трудно. Именно об этот подводный камень и спотыкаются большинство разработчиков на этапе перехода от минимально работоспособной модели к созданию полноценного продукта. Причина, на самом деле, банальна: между «смотрите, я за вечер навайбкодил работающего чат-бота» и «этим ботом ежедневно пользуются десять тысяч человек» лежит примерно такая же пропасть, как между собранным в гараже прототипом карта из водопроводных труб с мотором от триммера и гоночным болидом «Формулы-1».

Именно эта проблема рассматривается в книге Сухаса Пая «Разработка приложений на базе больших языковых моделей. Целостный подход к LLM», вышедшей недавно в издательстве «БХВ».

Полтора месяца ушло на то, чтобы среди кучи вакансий, не стыкующихся с моей учебой в универе, найти этот бриллиант. Вернулся я однажды с пар, сижу на бирже труда — и нахожу объявление: «Учитель информатики для детей, без опыта, требования — студент вуза на технической специальности».

Шел на собеседование с мыслью: раз я инженер, с техникой работаю нормально, то и детям объяснить получится, слова попроще подберу. Никогда до этого отклика я всерьез не рассматривал себя в роли преподавателя. Да и какой из меня преподаватель — для этого вроде педагогический нужно оканчивать.

Через пару дней такой работы я был приятно удивлен. Я думал, что шел на эту работу как на простой способ заработка: отработал норму — свободен. А по факту я стал смотреть на мир совсем другими глазами. Этому меня научили дети.

Всем привет! Меня зовут Алёна, я руководитель группы аналитики отдела Compliance и безопасности данных в Ozon. Звучит длинно, поэтому мы с командой называем себя просто датасеками — от Data Security. В информационной безопасности я почти 13 лет, из них 4,5 года в Ozon. До этого больше восьми лет работала в интеграторе и занималась в основном персональными данными и банковской безопасностью — вопросами чистого compliance. Сейчас у меня команда из 11 человек, и мы занимаемся безопасностью данных в Ozon.

Сегодня хочу поговорить об одной важной теме — аудитах безопасности данных. Речь не про пентесты, нет, у нас совсем другая история. Мы смотрим на безопасность данных — и персональных, и финансовых, и любых других данных, которые нужно защищать по требованиям закона, компании или здравого смысла. Расскажу вам о сложностях и о том, как мы с ними справлялись.

Высокий уровень observability в наше время — такое же необходимое условие для любого проекта, как и высокая доступность или производительность. Мы стараемся собрать и сохранить максимум метрик, чтобы понимать, в каком состоянии находится наша система и куда это состояние дрейфует. Собираем максимум логов, чтобы понимать, что происходило. Но даже когда логов и метрик настолько много, что для них собираются свои логи и метрики, иногда этого бывает недостаточно. Иногда нужно понимать не ЧТО и КОГДА, а ПОЧЕМУ.

В мире Kubernetes такой источник есть — events: именно они отвечают, почему под перезапустился, почему не смог подняться, почему не встал на ноду. Парадоксально, но эти чрезвычайно важные сведения довольно неудобно извлекать, а по умолчанию через час они уже исчезают. С этим обычно мирятся — ровно до утра, когда нужно объяснить, почему ночью упали сборки. Дальше история одного такого утра: начинается она с двух неудачных пайплайнов, заканчивается часовым окном нестабильности, задевшим 46 namespace'ов, и ни одной улики к моменту расследования в кластере уже не остаётся.

Переменные в сервере Angie используются для расширенного управления обработкой запросов, более гибких конфигураций, а также получения подробной информации о клиентах и запросах. Постараемся разобраться со всем спектром возможностей переменных в Angie.

Ну что же — то, чего все ожидали (не путать с «ждали») случилось. Многие российские сайты и сервисы начали переходить на сертификаты Минцифры — и у пользователей начали ломаться работавшие ранее сервисы, пользователи начали получать сообщения, что подлинность ресурса не может быть проверена. Кто‑то просто не смог продлить свой сертификат, у других сертификаты вообще были отозваны — но, в конечном итоге, это приводит к одному и тому же результату — из-за проблем с сертификатом сайты некоторых российских компаний перестают открываться через HTTPS (каковой де‑факто уже давно стал стандартом), а получить новые сертификаты становится проблемой.

Для того, чтобы обойти это ограничение, многие российские подсанкционные компании начали использовать так называемые сертификаты Минцифры — сертификаты, подписанные российскими удостоверяющими центрами с корневым сертификатом, вылущенным Минцифры. Чем это грозит пользователю?

VPN шифрует содержимое трафика, но это не делает соединение невидимым для сети. IP‑адреса, handshake, размеры пакетов, тайминги и поведение потока могут использоваться для классификации даже без расшифровки данных. Разберемся, что видит DPI, как работают fingerprinting и active probing и какую роль в этой архитектуре играют VLESS, XHTTP и REALITY.

Как современные LLM получают разные настройки reasoning effort: системные промпты, SFT, RLVR, штрафы за длину, reasoning budgets и on-policy-дистилляция. Разбираем DeepSeek V4, Nemotron 3 Ultra, Kimi K2.5 и K3, GLM-5, Qwen3 и Inkling.

Привет, технари, я на Хабре недавно, решил делиться своей экспертизой и общаться с единомышленниками, чтобы иметь окружение схожих себе и обмениваться опытом. Сам своими руками сделал более 70 интеграций Битрикс24 и AmoCRM за 3 года, есть что выложить из опыта.

Отделам продаж постоянно нужны отчеты: конверсии, звонки и так далее, но особо развитым кампаниям надо отчеты уже кастомные, не шаблон. Если брать шаблонные отчеты в Битрикс24, то там кусок фронта достаточно шаблонный, что и обычно для CRM которая «для всех», это же не самописка. Там есть Конструктор отчетов, но там тоже очень много ограничений.

А если РОП или директор по продажам хочет кастомный отчет? В Rest API лезть?

При большом желании можно и в API лезть, но в Битрикс24 есть промежуточный вариант, полушаблон, полукод (кастом) — BI конструктор.

[В статье немеряно скриншотов — прим. НЛО]

Сегодня речь пойдет про некоторый парадокс в аналитике, понимание которого приходит лишь со временем.

Представим, что каждый год данных становится всё больше и у компаний появляются новые системы, витрины, дашборды, десятки KPI, выгрузки на миллионы строк и всё это просто пачками валиться, хочешь смотреть так или эдак, можно посмотреть продажи / непродажи по регионам, сотрудникам, товарам, часам, минусам, секундам и еще по 25 разрезам.

И вроде, чем больше данных, тем лучше. Но это не всегда так, и иногда после появления пятого дашборда понимания становится даже меньше, чем было после одной нормальной таблицы.

Один try/finally внутри метода — и он работает в разы медленнее. Сам блок тут ни при чём, он не выполняет ни одной лишней инструкции.

Причина в решении JIT. В .NET 10 его поменяли — но не для всех методов и не при любых настройках.

Первый тур голосования за доклады INFOSTART TECH EVENT 2026 завершен. После него сформировано около 30% программы конференции. Рассказываем, какие доклады уже прошли в программу, кто набрал больше всего голосов и что происходит дальше.

При отборе учитывались два фактора: голосование участников и экспертная оценка модераторов секций.

Кроме конкурсных заявок, в программу вошли доклады экспертов и модераторов:

Привет всем заглянувшим!

В этой статье я поделюсь опытом автоматизации API‑тестирования связкой Postman + Newman, но с небольшим «секретным ингредиентом». Мы не просто будем запускать коллекции в Jenkins напрямую, а используем универсальный Python‑скрипт, который превращает стандартный прогон в мощный инструмент мониторинга.

В чем «фишка» этого подхода?

Обычно Newman выдает довольно сухие отчеты. Мой скрипт выступает в роли умной прослойки: он обрабатывает результаты тестов на статус‑коды, собирает данные и упаковывает их в наглядный Allure‑отчет. Более того, здесь добавлена функция почтовых уведомлений, чтобы контролировать состояние системы, не заходя в Jenkins.

У меня есть RAG‑сервис: проверяет фактологические утверждения в бизнес‑отчётах против реальных источников — SEC EDGAR, World Bank, FRED, Wikipedia. Это капстоун LLM Zoomcamp (DataTalksClub). Курс закончился, оценку поставили (peer review, 42/42), а я решил дотянуть проект до состояния «не стыдно показать на собеседовании как рабочий код», а не просто «закрыл критерии оценки курса».

Всем привет! Меня зовут Илья, я frontend‑разработчик.
Но сегодня хочу поговорить не о JavaScript, а о терминале.

Несмотря на то, что я уже много лет работаю разработчиком, активно пользоваться терминалом я начал всего около года назад. До этого терминал для меня был просто местом, где запускается сборка проекта, немного Git и иногда еще пара команд. Думаю, у многих так же.

Обычно мысли о терминале вызывают ступор. Кажется, что это что‑то непонятное, черно‑зеленое и предназначенное только для «настоящих программистов», и на практике большинство ограничивается npm run dev, git status и на этом все.

В этом гайде я хочу показать, как можно превратить терминал в красивую и удобную среду разработки, которая не уступает IDEA и другим редакторам.

Сразу оговорюсь: речь пойдет исключительно о терминале, а не о NeoVim.
NeoVim — это отдельная большая тема.