Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

К-of-N или all-must-agree? Два подхода к quorum-логике в multi-region мониторинге. Я остановился на all-must-agree с consecutive-failure threshold. С Redis-схемой, кодом и разбором edge-кейсов где каждый подход ломается.

В современных реалиях, когда интернет всё чаще напоминает минное поле с

блокировками и замедлениями, надежда на зарубежные (да и на некоторые

локальные) сервисы тает с каждым днем. В какой-то момент я пришел к выводу:

если хочешь, чтобы инструмент работал стабильно и не зависел от настроения

провайдеров или геополитики — напиши его сам.

Так появился, например, Fury Messenger (о котором я уже писал здесь) — мессенджер для

Android, заточенный под нестабильное соединение. Но решив проблему текстового

общения, я столкнулся со следующей «болью»: обмен файлами и документооборот. Именно на большом обьеме, а не кидая файлики или фоточки через мессенджер.

 В этой статье расскажу, как я реализовал систему прямой передачи данных между

компьютерами, почему облака — это иногда лишнее звено, и как мой «велосипед»

в итоге уехал в B2B-сегмент.

Проблема: Танцы с бубном вокруг VPN

 Типичный сценарий обмена файлами сегодня выглядит так:

 1.  Залить в Telegram (ограничение по размеру, скорость иногда «режут»).

2.  Закинуть на Google Drive/Dropbox (нужен VPN, который нужно то включать, то

    выключать, чтобы не отвалились другие сервисы).

3.  Передать через локальную сеть (сложно настроить права доступа, если люди

    сидят в разных сегментах или городах).

Мне хотелось простоты: как в старой доброй Windows Shared Folder, но через

интернет и без необходимости быть системным администратором 80-го уровня.

Чтобы можно было просто «расшарить» папку конкретному человеку и передать файл

на максимально возможной скорости канала.

Помните длинные закрученные цепочки молекул ДНК с красивых картинок? Так вот, в реальности они выглядят несколько иначе.

Во-первых, клетке нужно очень много днк. Если растянуть всю днк содержащуюся в одном ядре, то получится около двух метров. Чтобы всё это поместилось в ядро, размеры которого составляют 6 мкм (6 миллионных метра), днк многократно скручивается или, как говорят учёные, спирализуется. Так как толщина нити днк очень маленькая, то в скрученном в некоторое подобие клубка состоянии она занимает не так уж и много места. Но скручивается она не полностью. Те части молекулы днк, которые нужны клетке в данный момент не спирализуются или спирализуются в меньшей степени. На знаменитое изображение двойной спирали (на самом деле грамотнее говорить двойного винта) похожи только те части, которые недавно работали или собираются приступить к работе.

ИИ-автоматизация сейчас стала одной из самых горячих тем для бизнеса.

Откройте LinkedIn, YouTube, Telegram-каналы про технологии или предложения новых SaaS-сервисов — почти везде один и тот же мотив: автоматизируем продажи, поддержку, заявки, отчётность, документы, внутренние процессы, коммуникации с клиентами.

Спрос быстро родил рынок. Появились no-code-платформы, агентные системы, микро-агентства, фрилансеры, интеграторы и консультанты, которые предлагают бизнесу «внедрить ИИ» почти в любой процесс. Часть этих предложений действительно полезна. Часть основана на сильной инженерной работе. Часть просто пытается оседлать волну.

Но почти во всех этих разговорах есть одна слепая зона.

Бизнесу подробно объясняют, что можно внедрить. Гораздо реже объясняют, как этим потом управлять.

Это не одно и то же.

Современные аллокаторы общего назначения умеют оптимизировать выделение памяти для небольших объектов и не только, но зачастую они не дают строгих гарантий отсутствия системных вызовов при очередной аллокации или освобождении памяти.

Для высоконагруженных систем, чтобы эффективно выделять и освобождать память под объекты без лишних вызовов malloc/free и потенциальных системных вызовов, используют паттерн пулов объектов.

Брендинг больше не начинается с пустого листа и мучительного вопроса «а как это должно выглядеть?». Сейчас можно быстро проверить десятки направлений: минималистичный логотип, фирменную палитру, визуальную концепцию, упаковку, постер, аватар бренда, стиль соцсетей, иллюстрации и даже moodboard для будущего дизайнера. Если нужно сгенерировать изображение для первой версии айдентики, нейросеть помогает не заменить стратегию, а ускорить визуальный поиск.

Нейросеть для разработки бренда бесплатно особенно полезна на старте: когда есть идея проекта, но еще нет понимания, каким должен быть визуальный язык. Можно протестировать строгий технологичный стиль, мягкий lifestyle-бренд, премиальную эстетику, яркую pop-art-подачу, минимализм, ретро или футуристический образ.

Нейросеть для создания бренда бесплатно не делает всю работу за предпринимателя или дизайнера, но помогает быстрее собрать первые варианты. Вместо долгого поиска референсов можно описать продукт, аудиторию, характер бренда и получить визуальные направления: логотип, цвет, стиль, упаковку, графику и настроение.

Нейросеть для брендинга бесплатно подходит для малого бизнеса, личного бренда, блога, стартапа, онлайн-школы, кафе, магазина, приложения, медиа или творческого проекта. Главное — понимать, что ИИ дает не финальную стратегию, а быстрые визуальные гипотезы, которые потом можно отобрать, доработать и привести к единой системе.

Мир цифрового маркетинга меняется с невероятной скоростью. То, что еще вчера казалось фантастикой, сегодня становится базовым инструментом для выживания в конкурентной среде. Как эксперт кластера «Искусственный интеллект» РАЭК, я постоянно анализирую тренды развития нейросетей. Но знать теорию — это одно, а применять технологии в собственном бизнесе, получая измеримый финансовый результат, — совсем другое.

В этой статье я хочу подробно разобрать свой личный кейс: как я автоматизировал лидогенерацию, первичную консультацию и продажу своих услуг на своем сайте leolukin.ru с помощью умного ИИ-ассистента от платформы Bot4Web.ru.

Этот материал будет особенно полезен независимым экспертам, фрилансерам, владельцам маркетинговых агентств и представителям инфобизнеса, которые хотят кратно увеличить конверсию своего сайта, не раздувая при этом штат сотрудников.

Как банки превратили «выгоду» в головоломку: семь карт, куча кешбэков — и один способ из этого выбраться.

Когда я начал ковыряться с локальными LLM, главная боль была не в установке моделей, а в понимании, что вообще влезет в моё железо. Документация Hugging Face говорит “Llama 3.1 8B” — что это значит для моей видеокарты с 16 GB? А если хочу 32k контекст? А с Q4_K_M? Несколько недель назад мне попался open-source калькулятор whatmodelscanirun.ru. Прогнал его на трёх своих сетапах (4060 Ti, 3090, M2 Pro), сравнил предсказания с реальными запусками через llama.cpp и разобрался, как работает математика внутри. Спойлер: алгоритм правильный, но систематически переоценивает скорость на 15-25%.

К лету 2026 года игровая индустрия окончательно перешла к смешанному формату: крупные шоу возвращаются в офлайн, но онлайн‑презентации остаются основным способом быстро охватить аудиторию. Получился достаточно плотный календарь сезона, в котором платформодержатели обозначают стратегию, издатели показывают релизы ближайших лет, а независимые студии получают шанс выделиться.

В этом материале мы собрали все крупные игровые конференции, выставки, фестивали и трансляции лета 2026 года — с кратким разбором их роли и ключевых мероприятий.

Крупномасштабные планы по развитию советского дирижаблестроения начала 30-х годов, столкнувшись с не осознававшимися на старте трудностями, не сбылись. Крупнейшим советским дирижаблем так и остался построенный при поддержке Умберто Нобиле полужёсткий «Осоавиахим», трагически погибший по пути в полярную спасательную операцию. В последние предвоенные годы строительство и даже эксплуатацию последних остававшихся мягких дирижаблей было решено прекратить, сделав ставку на самолёты, и производственные мощности сердца советского дирижаблестроения в Долгопрудном переориентировали на авиастроение. Однако в Великую Отечественную для «Малыша» и более крупного СССР В-12 нашлась работа по перевозке водорода к центрам подготовки советских десантников в Подмосковье. Для этой роли машины мягкой конструкции подошли идеально — и в 1944 году в Долгопрудном построили ещё и «Победу», весьма сходную с В-12. После завершения сражений она успела поработать в Севастополе, разыскивая в Чёрном море мины и опасные для судоходства остовы. Опыт эксплуатации этих дирижаблей несколько смягчил отношение к ним в руководстве страны — и начались обсуждения того, что дирижабли ещё могут пригодиться Советскому Союзу.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Тимакин, сейчас учусь на первом курсе онлайн-магистратуры «Специалист по работе с данными и ИИ» НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Яндекс Практикумом и параллельно работаю в Озоне аналитиком данных. В этой статье я расскажу, как я столкнулся с трудностями в понимании слоёв и моделей данных — и как разобраться в этой теме.

В голливудском блокбастере «Загадочная история Бенджамина Баттона», действие которого происходит в Америке XX века, мы видим, как Бенджамин Баттон появляется на свет с телом 80-летнего мужчины, но затем молодеет. Символизм здесь очевиден: пережив радости молодости, он всё равно возвращается в младенчество — это тонкий намёк на тщетность попыток бросить вызов природе.

И всё же, по мнению Юрия Дейгина, соучредителя компании YouthBio Therapeutics из Сиэтла, Голливуд ошибается в одном простом вопросе: нельзя сделать так, чтобы 80-летний человек внезапно стал 20-летним. Обращение старения вспять — это не радикальная перезагрузка всего организма. «В первую очередь это будет означать восстановление более молодой функциональности отдельных клеток, тканей и органов», — говорит он.

И в этом заключается цель Дейгина: перепрограммировать клетки, чтобы они вернулись к более молодому состоянию, не теряя при этом того, что делает их теми, кто они есть. Он представляет себе не внезапное омоложение всего организма, а скорее постепенный процесс, который начинается в определённых тканях и нарастает со временем. По его словам, ранние версии таких методов лечения могут начать появляться в течение следующего десятилетия. Если они сработают, то речь не будет идти о косметических эффектах. Этот процесс изменит то, как мы лечим болезни, сместив медицину в сторону поддержания базовой биологической функции.

Возможно, вы слышали про дешёвый жёлтый дисплей, он же CYD (Cheap Yellow Display). Если нет, то это плата с ESP32, с дисплеем, жёлтая и, сюрприз, дешёвая. У платы достаточно активное сообщество, хотя готовых проектов не так уж много. Но на Instructables мне встретился один, который использует эту плату для создания ретро-консоли. При этом она получилась приятной на вид и рекомендуется самим сайтом (то есть имеет метку featured). Поэтому я сразу захотел собрать её.

В данной статье расскажу о процессе создания этой консоли полностью в домашних условиях, который не обошёлся без небольшой и, как оказалось, простой головоломки. Покажу, как она работает, и расскажу, сколько действительно она стоит. Если вы размышляли, что бы такое собрать самому, то, возможно, вам будет интересно почитать про данный проект.

В этой подборке — несколько устройств, созданных специально для работы с текстом. Все они устроены по-разному: одни используют E Ink-экраны, другие построены на Raspberry Pi, третьи позволяют подключить собственную клавиатуру. Но идея у них одна и та же: после включения пользователь сразу попадает в текстовый редактор и может сосредоточиться на работе. Что предлагает рынок? Оказывается, подобных моделей немало.

Когда разработчик впервые применяет языковую модель, ошибка часто возникает ещё до первого ответа. Он переносит на модель собственный способ работы и ожидает, что она будет действовать как человек: запоминать информацию «в голове», уставать, понимать интерфейс и спорить. Это некорректный перенос.

Языковая модель — не человек. Это инструмент, порождающий код на основе статистических связей. Данная статья родилась как небольшая помощь моим юным коллегам, позволяющая получить набор эргономичных правил для взаимодействия с нейросетевой моделью и организации труда с целью получить максимальную выгоду для себя и не навредить проекту.

Каждое утро начинается одинаково. Лайк, бесконечный скролл, покупка «по рекомендации». Кажется, что это приметы исключительно нашей современности, но эти механизмы были описаны еще десятки лет назад. Через час вы уже не помните, на что смотрели, но фоновая тревога никуда не исчезает. Перед нами те самые «хищные вещи века» — термин, который братья Стругацкие ввели еще в 1964 году, задолго до появления таргета и дофаминовых петель соцсетей. 

Но поначалу мечта была другой. В мире «Полдня, XXII век» Земля — цветущий сад. Реакторы и звездолеты здесь лишь фон для главного — человека-творца. Формула счастья тогда казалась простой: «Главное — это то, что мы работаем, и то, что нам интересно жить». Технический прогресс виделся прямой магистралью к всеобщему благу.

Однако утопия разбилась о реальность. Стругацкие пришли к пугающему выводу: изобилие ресурсов само по себе не гарантирует счастья. Техника победила голод — но тем самым открыла дорогу другим проблемам: скуке, внутренней пустоте, бегству в искусственные стимулы. Почему при сверхмощных компьютерах мы рискуем превратиться в «сытых животных»?

Попробуем найти ответы в их антиутопиях.

← Первая часть

AP-102 и VHSIC

В середине 1980-х IBM выпустила компьютер AP-102. К 1992 году он стал самым популярным из процессоров авионики IBM: компания продала тысячу таких устройств. AP-102 стал технологическим шагом вперёд по сравнению с AP-101, потому что в нём использовались два чипа VLSI (Very Large Scale Integration) по 12 тысяч вентилей каждый: один чип реализовывал Instruction Processing Unit, а второй — Extended Arithmetic Unit (умножение и деление с фиксированной и плавающей запятой). Эти чипы были изготовлены по двухмикрометровой технологии N-МОП. Для хранения данных в AP-102 применялась статическое КМОП-ОЗУ , которое было гораздо плотнее, чем память на сердечниках, потребляя при этом в десять раз меньшую мощность. Так как КМОП-ОЗУ теряет своё содержимое при отключении питания, AP-102 имел резервный аккумулятор — литий-тионилхлоридные элементы, способные обеспечивать питание памяти в течение семи лет.

AP-102 был компактным, в половину ширины AP-1011. Он весил 9,4 кг и потреблял 95 Вт. В нём использовался стандартный военный набор команд 1750A; он исполнял более одного миллиона команд в секунду. В 1980-х AP-102 применялся во многих летательных аппаратах, в том числе в истребителях F-117A Nighthawk, вертолётах для специальных операций MH-53J, в системе навигации и доставки боеприпасов к цели (AN/ASQ-203), «неуказанном боевом вертолёте» и в засекреченном проекте.

1️⃣ Записываю разговоры в Zoom. Встреча обрывается через 40 минут, обычно это 2 аудиофайла по 40 минут. Плюс еще аудиосообщения в Телеграме вдогонку.

2️⃣ Для расшифровки аудио я использую сервис TurboScribe, он дает в сутки 3 аудио по 30 минут. Поэтому мне надо сделать так, чтобы все наши аудио уместились в 3 файла меньше 30 минут. Все аудиоматериалы встречи закидываю в программу Audacity и там сплошной аудиопоток разделяю на 3 кусочка (30 + 30 + 20).

3️⃣ Закидываю все эти 3 файла в TurboScribe. Выставляю там галочку «Определять говорящих». После распознавания речи удостоверяюсь, что в каждом тексте Speaker 1 — это я (иногда это бывает психолог, тогда приходится переименовывать, думаю, это зависит от объема разговора).

4️⃣ Создаю текстовый файл с датировкой встречи, типа 20260515.txt, и копирую туда все 3 части разговора из TurboScribe.

5️⃣ Загружаю получившуюся расшифровку в NotebookLM, прошу сделать презентацию. Внимательно читаю презентацию, разглядываю рисунки и схемы, которые создала нейросеть, восхищаюсь, как она превращает с трудом рожденные в разговоре образы в красочные иллюстрации.

6️⃣ Прошу сделать аудиообзор — перед сном слушаю подобие подкаста о том, что мы обсудили на встрече. Иногда там мелькает новая информация, о которой я даже не задумывался.

7️⃣ Когда накопился большой объем встреч (16 на данный момент), захожу через Codex в папку со всеми расшифровками разговоров и прошу проанализировать их и подсветить самое важное. ИИ прочитывает этот объем (небольшая книга разговоров за 4 месяца) и делает наблюдения общего характера. Советует что-то. Например, говорит, что идея жить в доме в деревне может быть не самой удачной, потому что я в одном из разговоров рассказывал, как я счастлив жить в центре города со всеми удобствами (всё рядом: спортзал, аптека, поликлиника, офис, английский клуб). Советует тему для следующего разговора: «Эта проблема мелькала много раз, но вы её ни разу нормально не обсудили, возможно, в этой проблеме точка роста».

Всем привет! Меня зовут Макс, я Lead Backend и автор YouTube-канала PyLounge. 

Это третья часть мини-серии о Django-миграциях. В первой части мы готовились к миграциям и разбирались с конфликтами, во второй чинили типичные подводные камни. Если их не читали, то рекомендую начать именно с них, а затем вернуться сюда.

В этом же материале поговорим о самом интересном: что происходит, когда python manage.py migrate запускается в 17:30 в пятницу на проде, под 3k RPS и таблицей в 200 миллионов строк. 

Расскажу какие блокировки в PostgreSQL берёт каждая операция Django, что внутри atomic = False, как пишется правильный паттерн expand-migrate-contract, зачемнужны AddIndexConcurrently, AddConstraintNotValid, SeparateDatabaseAndState и как обновлять данные на больших таблицах.

P.S. примеры намеренно упрощены, чтобы влезли в статью и не задушили. В реальной жизни всё ещё хуже - но шаги те же.

P.S.S. При подготовки этого материала ни одна продовая база данных не пострадала.