Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Здравствуй, читатель! Меня зовут Владимир, мне уже 36 лет и в ноябре 2025 года в моей жизни произошло событие, благодаря которому я могу назвать себя начинающим разработчиком игр - в Steam вышла моя первая игра. И в этой статье мне бы хотелось поделиться своей историей. Историей о том, как я шел, шел и пришел в текущую точку своего бытия. Это не история успешного успеха и, тем более, не настольная книга. Скорее очерк на тему. Лично мне всегда были интересны статьи подобного формата, так что надеюсь, что и мои потуги не останутся без интереса.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Лемаев, я ведущий аналитик в ГК «Солар». Если ваш старый прокси-сервер больше не обновляется, а количество успешных фишинговых атак растет — эта статья для вас. По данным центра исследования киберугроз Solar 4RAYS, во 2 квартале 2025 года на одну российскую организацию пришлось в среднем более 160 заражений вредоносным ПО – это на 20% больше, чем в предыдущем квартале. Хакеры всё чаще используют комбинированные кибератаки на сетевую инфраструктуру, а APT-группировки активизировались во втором полугодии. Перед компаниями стоит задача не просто импортозаместить решения зарубежных вендоров, таких как Symantec (Blue Coat), Сisco WSA, FortiProxy или McAfee, а построить эшелонированную защиту сети.

В этой статье расскажу о классе решений Secure Web Gateway (SWG) – о том самом «сетевом шлюзе безопасности», который стоит между пользователем и интернетом. Покажу архитектуру изнутри: из каких компонентов состоит современная SWG-система, какие протоколы (от классического HTTP до FTP и SSH) она обязана контролировать, и как она закрывает новые вызовы – например, фильтрацию трафика AI-сервисов и защиту от утечек данных.

Главное – перейдем от теории к практике на примере Solar webProxy – одного из немногих зрелых отечественных решений в этом классе. Разберем его архитектуру, поддержку DPI (глубокого анализа трафика) и возможности интеграции с внешними системами. А на реальном кейсе – проекте «Единая сеть передачи данных» – посмотрим, как решение масштабируется под нагрузкой в рамках одного из самых масштабных ИТ-проектов страны.

На любой DevOps-конференции рано или поздно возникает один и тот же момент. Слушаешь про архитектуру, пайплайны, масштабирование, observability — всё звучит разумно и красиво. А потом в голове появляется простой вопрос: «Окей, а чем вы это всё делаете?». То есть буквально: какие инструменты стоят под капотом, как они внедрялись, где с ними было больно и где они действительно экономят время команде.

Именно для таких бесед на DevOpsConf 2026 будет отдельное пространство — продуктовая аллея!

Baidu Maps — китайский картографический сервис с собственным API. Он активно используется внутри КНР и поддерживает стандартные сценарии: отображение карты, маркеры, полигоны, кластеры.

На первый взгляд интеграция выглядит как обычно. Но при работе с реальными данными появляются отличия. Используется система координат BD-09. Мир не повторяется по долготе. Поведение геометрии отличается от Google Maps и Яндекс Карт.

Привет, я Екатерина Плаксина, фронтенд-разработчик Далее. В этой статье разберу каждую проблему отдельно и поделюсь своими решениями.

Привет! Меня зовут Иван Откидач, я DevOps-инженер в команде DBA. Моя основная специализация — NoSQL-базы данных, в частности Redis и MongoDB. С каждым месяцем количество Redis, находящихся на нашей поддержке, растёт, поэтому обеспечение их стабильной и надёжной работы — один из приоритетов нашего подразделения. В этой статье мы разберем, как устроен механизм отказоустойчивости в Redis Cluster и почему он может давать сбои в multi-AZ-инфраструктуре. Также покажем один из практических подходов к решению этой проблемы.

Привет, Хаброжители!

Сегодня стартует наша сезонная распродажа! Встречаем весну с приятными скидками.

Выкатили mcp llm ассистента во fusion360. Я сразу попробовал сделать то, что проектировал уже 60 раз и пытался автоматизировать сам - лестницу(деревянную).
Смотрим какой Vibe-design в 2026

Александр Лонин, руководитель группы полигонального моделирования, C3D Labs, рассказывает о функциональности и перспективах развития модуля C3D PolyShaper. Рассматриваются методы создания и обработки полигональных объектов, новые алгоритмы сшивки и улучшения в триангуляции, а также диагностика и исправление дефектов сеток. Автор делится планами по реверс-инжинирингу органических форм, работе с неявными поверхностями и учету неманифолдности в булевых операциях.

Мы консолидировали все наработки по полигональному моделированию, результатом чего стал новый модуль в составе C3D Toolkit — C3D PolyShaper. Этот модуль официально зарегистрирован в реестре отечественного программного обеспечения. Он представляет собой набор классов и функций для работы с полигональными объектами и топологией. Рассмотрим текущую функциональность модуля, направления разработки и перспективы дальнейшего развития.

Полигональный объект с топологией может быть получен несколькими способами: путем конвертации из ранее существовавшего объекта MbMesh, считыванием данных из файлов форматов JT, STL и OBJ, созданием на основе параметрической оболочки или построением вручную. При чтении данных из файла необходимо восстановить топологическую информацию — другими словами, выполнить сшивку модели. Алгоритм сшивки был усовершенствован и теперь способен обрабатывать случаи с совпадающими треугольниками, что особенно актуально при работе с моделями строительных конструкций.

Привет, Хабр! На связи команда Рунити под руководством Антона Ивахненко: Дмитрий Виноградов, руководитель направления разработки, менеджер продукта Карина Калеева, ML-инженер Александр Михеев и тех.лид Владимир Устьянцев. 

В этой статье мы рассказываем про RAG-ассистента, который скоро у нас появится. Этот ассистент ищет по Confluence и GitLab одновременно, уважает права доступа и не отправляет корпоративные данные наружу. Но обо всём по порядку. 

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский, и я пилил веб-компоненты, когда их ещё не придумали, делал полноценные компоненты на AngularJS, когда там ещё были только директивы, и разработал компоненто-ориентированный фреймворк $mol с инверсией контроля и статической типизацией, когда это ещё не было мейнстримом. Короче, я немного в теме. И сейчас я расскажу вам, почему мы сразу отказались от Web Components и почему у них нет никаких перспектив.

В работе тестировщика логи — такой же повседневный инструмент, как тест-кейсы или баг-репорты. Они помогают подтвердить проблему, понять, на каком этапе произошёл сбой, и собрать данные, которые действительно полезны разработчику. В этой статье разбираем, что нужно знать тестировщику о логах.

Можно ли делать RAG на MacStudio M3 Ultra? CAG - убийца RAG? Самый лучший RAG от OpenAI и Grok?

Ответы на эти вопросы мы узнали во время участия в соревновании Agentic RAG Legal Challenge. Стоит отметить хорошую организацию соревнования и продуманные метрики. Более 300 команд со всего мира.

Недавно я посмотрел большое интервью с основателем и руководителем Revolut - компании, которую можно описать как «Т-банк в мировом масштабе». Revolut работает в 40 странах, у неё нет физических офисов для клиентов, но по своей сути это мощная ИТ-компания с банковской лицензией.

Самая интересная часть интервью касалась принципов управления столь крупной и стремительно растущей организацией. Вся система менеджмента там выстроена вокруг одного фундаментального принципа:

Как бесконтрольное использование ИИ для генерации кода превращает сеньоров в уборщиков чужого кода: разбираем метрики, которые выявляют проблему, и три практики, позволяющие встроить управление ИИ-долгом в процесс разработки.

Кандидаты доводят резюме до идеала с помощью ИИ. Компании внедряют алгоритмы для их фильтрации. В итоге обе стороны играют в гонку вооружений, а рынок получает поток одинаково «идеальных» откликов, за которыми не видно реального человека. Разбираемся, почему классическое резюме потеряло свою ценность как инструмент оценки, и на что бизнесу (и соискателям) нужно смотреть прямо сейчас.

Многие ещё помнят характерный звук диалап-модема при подключении к сети, кто-то даже хранит у себя эти коробочки, а некоторые вообще не слышали о коммутируемом доступе. Однако модемная эпоха не просто прошла, она оставила после себя огромное наследие, которому и будет посвящена эта статья. 

Несколько лет назад я делал внутренние доклады по PostgreSQL для команды — разбирали транзакции, блокировки и уровни изоляции на живых примерах. Потом ушёл на другой стек, а недавно вернулся к PostgreSQL и пересмотрел свои записи. Материал до сих пор актуален — базовые концепции не изменились. В статье: почему UPDATE из двух сессий «висит», чем Read Committed отличается от Repeatable Read на практике, почему Serializable падает даже без логического конфликта, и как VACUUM на самом деле работает с мёртвыми строками. Всё с SQL-примерами, которые можно повторить.

Системные программисты годами живут в вынужденном компромиссе. Когда вы пишете ОС, гипервизор или драйвер ядра, у вас два пути. Первый — чистый ассемблер (NASM/GAS), где вы имеете 100% контроль над железом, но теряете систему типов и тонете в ручном управлении памятью. Второй — использование inline asm вставок в C/C++, которые превращают ваш код в строковый «черный ящик», ломают пайплайн оптимизатора и могут взорваться в рантайме из-за ошибки в одной букве (Fragile Constraints).

Мы решили исправить эту историческую несправедливость.

Спустя месяцы безумной разработки мы представляем AsmX Raptor Engine — первый в мире конвейер компиляции, где высокоуровневая типизация и машинные инструкции живут в едином, неразрывном абстрактном синтаксическом дереве (AST).

В этой статье мы заглянем под капот нового движка и разберем:

Frontend-Backend Split: Как Pratt Parser (алгоритм сортировочной станции) и логика lookahead навсегда избавили нас от костылей C++.

Reference Collapsing и CV-квалификаторы: Почему наш тайпчекер ударит вас по рукам, если вы попытаетесь перезаписать const или неправильно примените reinterpret_cast<T>.

Kernel-Mode Orchestration: Как мы научили компилятор быть Version-Agnostic и собирать модули ядра (.ko) под любую версию Linux на лету через вытягивание метаданных из dmesg.

Operand Bridge: Трансляция абстракций в интеллектуальные инструкции железа.

Мы не пытаемся заменить C++. Мы возвращаем инженерам абсолютный контроль над каждым байтом, не лишая их мощи статического анализа. Добро пожаловать в манифест эффективности AsmX Raptor.

По данным Financial Times, AI-агент Amazon получил operator-level доступ к продакшену - и выбрал «удалить окружение» как оптимальный способ починить баг. 13 часов аутейджа. Собрал хронологию трёх инцидентов марта 2026 и разбираюсь, что именно пошло не так на уровне permissions, review gates и CI/CD.

У Figma давно был MCP-сервер. Работал он в режиме read-only, и сценарий выглядел так: дизайнер (или вы сами) рисовали макеты руками, потом разработчик скармливал агенту ссылку на файл в Figma, агент разбирал его по слоям, вытаскивал структуру, цвета, отступы, шрифты, и на выходе генерил код, который более-менее соответствовал тому, что было нарисовано.

Вчера Figma обновила свой MCP-сервер, и теперь она умеет не только читать, но и рисовать дизайн. Причём речь не про "нарисуй мне кнопку" или "сделай один экран". Агент может собрать полноценный лендинг целиком или выстроить UX-флоу на несколько экранов. И самое ценное: он делает это в рамках вашей дизайн-системы. Берёт ваши компоненты, ваши токены, ваши стили и собирает из них макет, который выглядит как часть вашего продукта, а не как что-то из генератора 2015 года.

До этого обновления все попытки генерировать дизайн через AI выглядели так себе. Результат глючил, визуал был устаревший, компоненты не из вашего UI Kit, а откуда-то из дефолтных библиотек. Пользоваться этим в проде было нельзя, максимум для наброска. Сейчас ситуация другая. Вы подключаете свою дизайн-систему (UI Kit), и агент собирает макеты, которые реально пригодны для использования.
Я считаю для быстрых экспериментов и проверки гипотез это гигантский шаг вперёд.

Параллельно обновился Stitch от Google. У них тоже появились новые возможности по генерации интерфейсов, и для стадии брейншторма он вполне подходит: накидать вариантов, посмотреть на разные подходы к экрану, быстро визуализировать идею.