Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Классическая ловушка при проектировании отказоустойчивости — разрыв между ожиданиями бизнеса и возможностями инфраструктуры. На бумаге в SLA может быть зафиксировано RTO в 4 часа, но если терабайтный бэкап PostgreSQL физически разворачивается 8 часов из-за лимитов дисковой подсистемы, такой SLA не выдержит первого серьезного инцидента.

На практике планы Disaster Recovery (DR) часто пишутся «для галочки» и в полном отрыве от реальной архитектуры. Под катом — техническая изнанка проектирования отказоустойчивости: как приземлить RTO и RPO на реальную инфраструктуру, связать их со стоимостью простоя и взять эти метрики под контроль с помощью правильных инженерных подходов. Также в статью включены практические инструменты: пошаговый чек-лист для безопасного проведения DR-учений и перечень ключевых параметров, которые необходимо непрерывно мониторить для контроля рисков.

Уже много лет PHP выпускает мажорные версии примерно в конце ноября. PHP 8.5 вышел 20 ноября 2025 года, а PHP 8.4.0 — в конце ноября 2024 года. Если проект сохранит тот же ритм, PHP 8.6 с наибольшей вероятностью выйдет в третью неделю ноября 2026 года. Разумно ожидать релиз в четверг (как и у последних мажорных версий), так что ориентируйтесь примерно на 19 ноября 2026 года или 26 ноября 2026 года, а точная дата будет зависеть от того, сколько потребуется RC.

40+ часов даунтайма, лежащие базы и тонны упущенной прибыли. Что делает премиальный хостинг с ценником выше рынка, когда у него без конца падает инфраструктура, и как на это реагируют клиенты.

Начнём с предыстории. Когда я опубликовал первую статью про клон Flappy Bird, я хотел получить результат, который был бы мне приятен, но вместо этого получил всего понемногу. Можно сказать, сработал эффект Зейгарник, когда незавершённая задача создаёт когнитивное напряжение, которое буквально «заставляет» нас возвращаться к мыслям о ней. Вроде поучил физику, посмотрел, как лучше работать с рендерингом, узнал, почему птица стала такой популярной игрой, но один комментарий заставил задуматься, что на этом нельзя останавливаться и стоит сделать ещё что-то, пока эффект не пропал.

Привет, Хабр! Меня зовут Илья Благородов, я 30 лет в разработке, в том числе — выступаю экспертом в онлайн-магистратуре «Фронтенд-, бэкенд-разработка и ИИ-решения» ИТМО в партнёрстве с Яндекс Практикумом. В этой статье я хочу поговорить о том, как я использую ИИ в разработке и почему, несмотря на это, больше программирую. А ещё — чем IDE отличается от ИИ и почему ИИ не заменит хороших специалистов.

Доменные имена не резолвятся, страницы висят, а по IP всё доступно. В логах DNS‑сервера при этом чисто, BIND запущен, конфигурация на первый взгляд выглядит рабочей.

Разбираемся, как одна ошибка в forwarders может отправить DNS‑запросы по кругу и превратить обычный резолвинг в цепочку таймаутов.

Несколько лет назад я озаботился покупкой YubiKey 5 NFC в надежде, что он станет для меня своеобразным ключом от всех дверей. Ожидания оправдались, он успешно трудится каждый день в роли 2FA и снабжает меня одноразовыми кодами TOTP. Но под некоторые задачи мне хотелось иметь отдельные ключи, вот только жаба душила отдавать по 70-80 евро за штуку.

Однажды я наткнулся на проект Pico Keys, который позволяет превратить Raspberry Pi Pico или ESP32-S3 в персональный security key, некую альтернативу Yubikey. С учетом стоимости и доступности, это выглядело как неплохой вариант, а в реальности оказалось еще интереснее. Так что наливайте кофейку и приятного чтения.

Каждые два-три года появляется новый обязательный навык будущего: то Scratch, то Python, то нейросети, то снова что-то новое. Родителям от этого тревожно, более того, 91,6% родителей считают, что в школах должны появиться IT-секции. 

Но угнаться за всем списком модных технологий невозможно, да и не нужно. Технологии меняются быстрее, чем ребёнок успевает закончить школу, а вот то, как именно он думает и работает с информацией, остаётся с ним надолго. 

В статье разберём не языки программирования, а более общие навыки, которые помогают ребёнку не растеряться даже при постоянном развитии технологий. 

Привет! В первой части бы поговорили о нашем подходе к мирофронтендам, модульной федерации и о том, как устроены интеграции. В этой, как и обещал, про шаринг и изоляцию библиотек, ленивую загрузку, а также немного советов и рекомендаций.

Делимся веб-компонентами

Приложения у нас самодостаточные, так что друг о друге они не знают. Нам необходимо каким-то образом поделиться веб-компонентами. Есть два способа.

Узнайте, как сделать фото на паспорт онлайн с помощью нейросетей. Пошаговый гайд по редактированию готовой фотографии, актуальные требования 2026 года и промпты для идеального результата.

Всех приветсвую! В данной статье я не буду пояснять какие-то сложные вещи касательно нагрузочного тестирования. Просто хочется поделится своей болью, пронесенную сквозь года в разных enterprise системах. Может я не один такой?

Итак, представьте, что вы инженер по нагрузке...

Итеративный дизайн на самом деле не только про дизайн, но и про подход к созданию продукта. Он связывает дизайнеров, команду разработки, PO (product owner), PM (project manager) и пользователей в систему, где каждый влияет на то, каким становится продукт.

Дизайнер перестаёт быть исполнителем макетов и становится участником продуктовых решений. Разработчик перестаёт просто отрисовывать экраны по макету и влияет на продукт на протяжении всего его жизненного цикла, замечает то, что не видно на этапе проектирования, и предлагает свои гипотезы. Пользователь получает возможность формировать будущее продукта через свою обратную связь, а команда быстрее проверять гипотезы и корректировать направление работы. PO перестаёт быть просто постановщиком задачи, он помогает расставлять приоритеты и принимает решения на основе того, что показала каждая итерация.

В этой статье поделимся опытом использования итеративного подхода в дизайне в разных масштабах: на крупных веб-сервисах и больших продуктовых итерациях, на маленьких недельных спринтах и на более локальных задачах — презентациях, сайтах, лендингах. С какими сложностями столкнулись, в чём преимущества и недостатки.

На прошлой неделе исследователи «Лаборатории Касперского» опубликовали разбор ландшафта угроз для малого и среднего бизнеса. По данным отчета, небольшие компании остаются мишенью как для операторов массовых вредоносных кампаний, так и для тех, кто использует подрядчика как точку входа в инфраструктуру более крупной организации. Авторы статьи отдельно отмечают, что в 2026 году одной из главных приманок стали популярные ИИ-сервисы.

Главная новость в отчете: с января по апрель 2026 года защитные решения «Лаборатории Касперского» зафиксировали 33 352 атаки на малый и средний бизнес, в которых вредоносное или потенциально нежелательное ПО маскировалось под один из пяти популярных ИИ-сервисов. Это почти в пять раз больше, чем за аналогичный период 2025 года. Всего было обнаружено более 1100 уникальных образцов такого ПО — на 21% больше, чем в прошлом году. В основном это разнообразные троянские программы, в том числе загрузчики, которые подтягивают на скомпрометированную машину дополнительную нагрузку. Среди приманок авторы называют сервис Claude и приложение OpenClaw (бывший Clawdbot, он же Moltbot), ставшие особо популярными в 2026 году. Как и следовало ожидать, чем более на слуху конкретный инструмент, тем выше вероятность столкнуться с его поддельной копией в Сети. Разбивку по типам популярных сервисов, под которые маскировались вредоносные кампании, можно посмотреть на скриншоте выше.

Здравствуйте, уважаемые читатели!

Предлагаю вашему вниманию частичку советской электроники.

Попался мне в руки самодельный аппарат, законченное решение, выполненное на отечественной элементной базе. Его предназначение — генерировать случайные числа. По сути, это электронная кость, генератор случайных чисел (или виртуальный кубик), имитирующий бросок физической кости. Цель — получение непредсказуемых числовых результатов. В данном очерке, мы заглянем внуть этого аппарата, посмотрим на какой элементной базе он выполнен, увидим составляющие и посмотрим в работе.

В июне этот экономический тупик стал главным драйвером изменений в индустрии. Компании перестали гнаться за брендами вроде OpenAI и начали массово переходить на китайские модели, а это уже холодный расчет.

Но, согласитесь, экономия на API — это лишь верхушка айсберга. Нужно смотреть на весь ИИ-стек сверху вниз. В этом дайджесте мы разберем три главных инфраструктурных сдвига июня.

У нас на проекте десятки прайсингов на топливо: один вендор шлёт CSV, другой Excel, третий JSON на вебхук. Данные одни и те же, но колонка цены везде называется по-своему, даты в трёх форматах, единицы то литры, то галлоны, а половина нужных полей просто отсутствует. И под каждый источник у меня жил отдельный парсер на сотню строк if-else. Сначала их было три, потом восемь, потом я перестал считать. А по-настоящему добило другое: эти парсеры ломались молча. Вендор тихо переименовывал колонку.

В третий раз за месяц копируя один и тот же парсер, я понял, что так нельзя, и вынес логику маппинга из кода в данные. Из этого выросла библиотека fidelis: ты описываешь данные один раз как Pydantic-модель, а соответствие под каждый кривой источник один раз пишет LLM — в виде читаемой YAML-спеки, которую ты ревьюишь и коммитишь. Дальше LLM не нужен: чистый детерминированный Python, валидация каждой строки и отлов изменений схемы ещё в CI. Рассказываю, как дошёл до жизни такой и как это устроено.

Привет! Я Маша, лидер стрима в HR Tech команде Альфы. В этой статье расскажу, как мы сделали «Открыточную» и теперь помогаем доставлять эмоции сотрудникам.

Будет про мемные открытки, поздравления с повышением и дизайн-ревью — даже в эмоциональном проекте без этого никак. Увидите, какой инструмент мы сделали, что с цифрами и откликом коллег.

Статья написана на основе интервью с Алексеем Марковым, автором «Хулиномики», финансовым блогером, писателем и музыкантом.

Я двадцать лет рассказываю людям про деньги, а сейчас по приглашению Славы Рюмина могу показать свои собственные. Сколько у меня выходит в месяц, из чего это складывается, на что мы с семьёй тратим и сколько остаётся на инвестиции. Сразу предупрежу: доход у меня нестабильный и размазан по куче разных занятий, трачу я довольно скромно, а коплю по скучным правилам. Начну с самого начала.

Привет! Я Андрей Иванов, NLP-исследователь в R&D-лаборатории red_mad_robot.

Когда мы собираем AI-агента, первым делом выбираем модель под задачу. Но в реальном приложении она не работает в одиночку, ей нужен агентский harness — программная обвязка. Поэтому выбирать приходится не просто модель, а связку «модель + harness».

Чтобы делать этот выбор осознанно, мы создали Harness Bench — открытый фреймворк, который тестирует связки на реальных задачах в одинаковых условиях. В статье расскажу, как он устроен, разберу баги опенсорсных обвязок, которые ломают автоматический прогон, а потом покажу на цифрах, как смена harness влияет на способности одной и той же модели.

Через несколько лет после сдачи проекта новая команда открывает модель. Формально всё на месте: проектная документация сохранена, каталоги и базы данных переданы, архив доступен. Но как только нужно продолжить работу — внести изменение, проверить выпуск или подключить нового подрядчика, — появляется главный вопрос: можно ли понять, почему данные устроены именно так?