Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Kubernetes, Go, LLM, нагрузочное тестирование, observability, AI‑агенты, CTE, API Gateway и безопасность — в мае у OTUS много открытых уроков для тех, кто хочет быстро погрузиться в актуальные IT‑темы без долгого выбора курса.

Собрали расписание на 18–28 мая: можно выбрать направление под свои задачи, посмотреть формат обучения и понять, какую тему стоит разобрать глубже.

Признайтесь честно, кто из вас любит рутину? Вы не любите? Вот и я не люблю, поэтому около трёх лет назад я выпустил программный комплекс для ускорения разработки и управления мини-приложениями на Python + PySide6, которые помогают мне в повседневной работе.

За время его эксплуатации я обнаружил ряд архитектурных недостатков, которые ухудшали опыт его использования, да и многие возможности, о которых я мечтал не были реализованы. Так или иначе, я нашел в себе силы исправить свои ошибки и реализовать задуманное. Поэтому, если вы, как и я, пишете инструменты на Python или хотите этим заняться, то можете взять на вооружение мой инструмент, он бесплатный и имеет открытый исходный код.

Это конспект вебинара. Спикер — Даниил Степанов, разработчик-исследователь Veai, преподаватель ИТМО, ранее работал в JetBrains и Huawei.

AI уже пишет заметную часть промышленного кода, а процессы качества у многих команд остались такими, будто код всё ещё пишет только человек и в прежнем объёме.

Если коротко: проблема чаще всего не в том, что "модель тупая". Проблема в том, что вокруг агента нет инженерного контура: спецификации, ограничений, независимых тестов, security-checks, ревью-пайплайна и артефактов, которым можно верить.

Презентации — это боль, с которой сталкивался почти каждый во время обучения. Защита курсовой, доклад на семинаре, презентация проекта, питч стартапа или даже обычный реферат — в какой-то момент все равно приходится открывать PowerPoint и вручную двигать текстовые блоки до 3 часов ночи.

В Кэмпе этот процесс можно сильно ускорить. AI-генератор презентаций сам анализирует документ, собирает структуру, генерирует слайды и помогает привести все к нормальному визуалу без бесконечной возни с дизайном.

В статье мы разберем весь флоу пошагово — от загрузки документа до финального редактирования.

Roadmap работы с презентациями

Генератор презентаций в Кэмпе помогает превратить почти любой материал в готовую презентацию. Типовые сценарии выглядят примерно так:

Всем добра! Речь пойдет о ресивере Yamaha RX-V575 и телевизоре Samsung UE50F6800AB. Оба устройства не первой свежести, более того, телевизор имеет устаревший и не развиваемый более интерфейс. Однако, полученные результаты могут оказаться полезными для владельцев множества других устройств Yamaha и Samsung. Не все ведь меняют технику ежегодно :)

Статья является логическим продолжением материала об универсальном голосовом шлюзе в том смысле, что показывает куда может двигаться мысль в части улучшения комфорта. Т.е., как и раньше, идея состоит не в том, чтобы разбирать детали, а в том чтобы показать ход мысли. Для деталей есть репозиторий с комментариями.

Сразу оговорюсь, что не стоит дальше читать, если вы:

Не так давно AI-агент для разработки кода (Cursor на базе модели Anthropic Claude Opus 4.6) получил задачу и выполнил её буквально. Слишком буквально. За 9 секунд он уничтожил базу данных компании вместе с резервными копиями. Когда его спросили об этом, агент ответил: "Я нарушил каждый принцип, который мне дали". Этот случай произошел в стартапе PocketOS

В этой статье я расскажу Вам, при помощи какого инструмента в Google Cloud можно избежать подобных ситуаций.

Подробно разберем что такое Agent Gateway, из чего он состоит, какие плюсы он нам даст, и стоит ли рассматривать его в проекте.

Погрузившись в тему робототехники, мы все больше нового узнаем о человеке. Видимо, Бог проектировал нас тем же путем

За долгие годы Eurostile, и в частности его вариант Bold Extended, появлялся во множестве научно-фантастических проектов. Дошло до того, что само присутствие Eurostile Bold Extended в названии заявляет, что дело происходит в будущем, намного эффективнее, чем кадр с дорогостоящими эффектами.

И в самом деле, Eurostile стал настолько быстрым способом задания временных рамок произведения, что когда я вижу этот шрифт в реальной жизни (а в Калифорнии это происходит довольно часто), то ощущаю, что попал в какую-то футуристическую антиутопию, в которой дом престарелых больше похож на зловещее правительственное учреждение для научных опытов.

Чаще всего в произведениях Eurostile встречается в виде Bold Extended, однако время от времени встречаются Regular, Bold и Regular Extended. В статье я решил показать как можно больше примеров.

Индустрия строит модели на абстракциях, которые слабо связаны с реальной работой мозга и зрительного восприятия, в итоге платит за это дикой ценой в энергии и, возможно, принципиальными ограничениями. Но зрительное восприятие важнее любых архитектур ИИ.

История науки показывает, что прорывы происходят тогда, когда исследователь возвращается к конкретным примерам мира — как Хопфилд, который соединил физику твёрдого тела с наблюдениями нейробиологов. Если хотим сдвига, надо вернуться к тому, как устроено наше зрение — как к самому мощному и постоянно проверяемому «движку» обработки реальности.  Этим мы и успешно и занимаемся.

Хабр, привет! Меня зовут Андрей Вихров, я создавал аналитические системы и внедрял data governance (DG) в крупных компаниях больше 15 лет, а сейчас занимаюсь метаданными в Data Office МТС. Тема порядка в данных для меня не нова, а какие выгоды можно извлечь из нее сегодня — стоит отдельного рассказа.

В компании накоплен огромный массив данных — только в дата-каталоге зарегистрировано более 500 тысяч таблиц. С ними ежедневно работают сотни специалистов: от продуктовых аналитиков до инженеров данных, строящих витрины для ML-моделей.

Но в каталоге описаны в основном таблицы — их назначение, поля, владельцы, а вот терминов и тем более их связей на порядок меньше. И это объяснимо: формировать термины сложнее, в производственный процесс они вписываются с трудом, а польза от них неочевидна.

Поэтому каталог чаще всего помогает находить описания по уже известной таблице, но не ответы на конкретные бизнес-запросы. С ними аналитику всё равно приходится разбираться самому, изучая материалы и консультируясь с коллегами, что отнимает много времени.

Логичный выход — автоматизировать процесс. Но если опытный аналитик справляется (рано или поздно) с задачей в существующих условиях, то ИИ-агент этого сделать уже не сможет, поскольку опирается только на метаданные.

В нашем случае сложились два фактора. За годы работы над DG мы накопили экспертизу в описании и структурировании метаданных. А появление LLM дало возможность создавать семантические слои на промышленной основе и использовать их для ответа на вопросы пользователей. Объединив одно с другим, мы создали и пилотируем систему Метан (метаданные + аналитика).

В этой статье разберём, как правильно организовать публикацию real-time событий в Laravel: почему не стоит отправлять сообщения напрямую из контроллеров, как использовать Laravel Events и listeners, зачем нужны queue jobs, почему afterCommit() критичен для корректности данных и каким должен быть безопасный payload без полной Eloquent-модели.

Тест Тьюринга явно устарел, сейчас пытаются придумать новые тесты на сильный ИИ. Но как оценить интеллект модели, если учёные сильно расходятся в оценке даже человека. Существует как минимум 70 определений интеллекта для сапиенсов.

И ещё эти многочисленные научные статьи на тему сознания у LLM. Тут вообще странная постановка вопроса. По опыту человека известно, что наиболее эффективно мыслительные процессы идут на подсознательном уровне, а вмешательство самосознания только мешает решению сложных проблем. На этот счёт вроде бы установлен научный консенсус.

Если у модели возникнет самосознание — этот баг быстро устранят, чтобы он не тормозил систему, как у человека. Казалось бы, о чём тут рассуждать?

Геймдев часто представляют как романтичную индустрию, где идея рождается на вдохновенном брейншторме, а дальше команда просто «делает игру мечты». В реальности всё сложнее: сценарий, прототипы, бюджет, пайплайны, десятки профессий, постоянная коммуникация и риски, которые невозможно посчитать в Excel до конца.

Я, Александр, автор телеграм-канала «Shulepov Code», поговорил с Альбертом Жильцовым — автором телеграм-канала «После титров», креативным продюсером студии "МГЛА", работавшим над «Ил-2 Штурмовик», «Калибр», «Сказки Старой Руси» и сейчас создающим приключенческую RPG «Война миров: Сибирь» — о том, как на деле устроена индустрия: от идеи и инвестиций до найма, зарплат, нейросетей, сроков, кризисов и того, почему большая игра — это не «трейлер с красивой картинкой», а сложнейшее производство.

npm снова горит — и на этот раз атакующим даже не пришлось ломать код.

Разбираем свежую supply chain-атаку на node-ipc, где доступ к популярному npm-пакету получили через… просроченный домен за $9. Без взлома npm, без bypass 2FA — только forgotten password и DNS.

В статье: как payload крал AWS, SSH и .env, почему эксфильтрация шла через DNS TXT, почему SIEM почти ничего не увидел, как dormant-аккаунты становятся оружием — и почему подобные атаки скоро станут массовыми.

Если у вас есть CI/CD, npm-зависимости или production на Node.js — это стоит прочитать.

ИИ-музыка перестала быть демо-игрушкой.Современные модели уже генерируют не просто лупы, а полноценные треки: с вокалом, куплетами, припевами, аранжировкой, миксом и экспортом в готовый аудиофайл. Это не заменяет композитора или саунд-дизайнера, но резко сокращает путь от идеи до черновика. Для музыканта это быстрый эскиз. Для продюсера — способ проверить направление. Для разработчика игры — временный саундтрек. Для контент-мейкера — фон, интро или джингл без поиска по стокам.

Дальше — разбор двух заметных моделей: Suno и MiniMax Music.

На связи Анна Астахова, директор по развитию ИТ-интегратора «Белый код». Сама по себе типовая синхронизация не так интересна, однако тут все кроется в деталях. Во-первых, клиент только переезжает в «1С:УПО», и на момент, когда мы настраиваем интеграцию, учет ведется в «1С-Рарус». Во-вторых, смены, суммы, типы оплат, номенклатуры — все это нужно сопоставить. 

Одна из самых неприятных особенностей production-проблем заключается в том, что они почти никогда не происходят тогда, когда разработчик готов их исследовать.

Во время разработки всё работает. На тестовом стенде тоже всё выглядит нормально. Логи кажутся вполне достаточными, а диагностическая информация — продуманной и аккуратно организованной. Но затем в production внезапно появляется странная проблема: соединение иногда сбрасывается без видимой причины, один запрос из нескольких тысяч начинает вести себя иначе, сервер под высокой нагрузкой неожиданно входит в reconnect loop или где-то глубоко внутри системы начинает происходить что-то, что невозможно воспроизвести локально.

И почти всегда в этот момент выясняется одна и та же неприятная вещь: логов, которые уже есть в системе, недостаточно.

Именно здесь традиционное логирование начинает постепенно ломаться.

Большинство систем логирования до сих пор построены вокруг довольно простой идеи: заранее решить, какие сообщения должны писаться постоянно. Разработчик добавляет INFO, WARNING, DEBUG, иногда каналы или категории, после чего приложение отправляется в production с надеждой, что этих логов когда-нибудь хватит для диагностики.

Иногда действительно хватает.

Но реальные production-системы имеют неприятную привычку ломаться не там и не так, как ожидалось. Более того, проблемы часто возникают именно в тех участках кода, которые казались совершенно неинтересными во время разработки.

Первой реакцией обычно становится мысль: “давайте включим DEBUG logging”. На небольших проектах это ещё может работать вполне нормально. Однако в больших системах DEBUG-логи очень быстро превращаются в проблему сами по себе. Они начинают занимать гигабайты, полезная информация тонет в шуме, растёт нагрузка на диск, а иногда и само логирование начинает заметно влиять на производительность и тайминги приложения.

Помните программу «Сто вопросов взрослому», где герою задают прямые и неудобные вопросы, на которые нельзя ответить отговорками? По-моему, это отличный формат и для общения с отделом разработки. Особенно когда приходится защищать перед техлидами нестандартные решения — например, миграцию вообще без использования облачного API.

В идеальном мире миграция работает как часы: контроллер подключается к платформе по API, автоматически создает сети, разворачивает машины и переносит данные. В суровой реальности крупного энтерпрайза эта схема часто рушится: целевое облако может быть «самописным» и не иметь нужных методов, либо безопасники отказываются пускать стороннее ПО в закрытый контур. Для работы в условиях таких ограничений мы используем режим Direct2Target (D2T). Это подход, при котором данные передаются напрямую на диски заранее подготовленной ВМ, полностью минуя интеграцию с управляющим слоем облака.

В теории концепция звучит изящно, но у инженеров логично возникает скепсис по поводу физики процесса. Я расшифровал техническую сессию с нашего недавнего вебинара. Вопросов под катом, конечно, не сто, но я оставил самую суть — те, что нам чаще всего задают архитекторы: как не утилизировать сеть на 100%, как «наживую» перенести PostgreSQL без потери консистентности, как пробиться через глухой NAT и что делать, если целевая ВМ не завелась.

FluidX3D 3.7 – пакет для вычислительной гидродинамики, использующий метод решёточных уравнений Больцмана (LBM) и OpenCL. Проект позиционируется как высокопроизводительный и экономный по памяти CFD-пакет, способный работать на GPU и CPU разных производителей через OpenCL.

Главным изменением версии 3.7 стала оптимизация ядра отрисовки изоповерхности Q-критерия (graphics_q()), используемой для визуализации вихревых структур в потоке. В прежней реализации ядро загружало из видеопамяти тяжёлый шаблон из 32 трёхмерных скоростей для каждой ячейки сетки. Теперь рабочая группа потоков размером 8×8×8 загружает блок 11×11×11 скоростей в 16 КБ локальной памяти первого уровня, после чего соседние потоки переиспользуют эти данные. По оценке автора, это сокращает число загрузок из VRAM примерно в 12 раз — до 2,6 скоростей на ячейку — и переводит ядро из режима, ограниченного пропускной способностью памяти, в режим, ограниченный вычислениями.

( читать дальше... )

 fluidx3d, opencl, гидродинамика, моделирование

Довольно многие, кто близок к миру web разработки, не раз слышали про метрики web-vitals. По-настоящему значимыми они стали в середине 2021 года — в этот период Google официально стал учитывать метрики в ранжировании для мобильного поиска. С тех пор многие компании стремятся добиться хороших показателей метрик web-vitals. И, пожалуй, самая важная из этих метрик — LCP.

Привет! Меня зовут Николай, я — frontend-разработчик в компании Иви. В зоне моей ответственности как раз и лежит web-версия онлайн-кинотеатра. И в четвертом квартале 2025 года команда web решила сосредоточить ресурсы на метрике LCP. Что такое web-vitals в целом и LCP в частности?