Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр! Меня зовут Максим, в YADRO я разрабатываю методики тестирования аппаратных средств. В этой статье я подробно опишу, как процессоры обмениваются данными в многопроцессорных системах Intel. Расскажу, как здесь выбирать процессор с учетом количества линков UPI (Ultra Path Interconnect) и почему иногда даже мощные серверные процессоры не спасают от тормозов запущенного на них софта.

В материале я буду объяснять базовые понятия, так что он вполне сгодится даже для первого знакомства с темой — аппаратных инженеров, программистов, сисадминов и всех, кому интересна компьютерная архитектура.

В 1982 году Philips и Sony выпустили компакт-диск, и музыкальная индустрия получила самый доходный физический носитель вплоть до наступления эпохи стриминга. В пиковом 1999 году CD-продажи в США принесли около $12,8 млрд из общих $14,6 млрд отраслевой выручки. Совсем скоро эта же технология стала главным врагом индустрии и запустила ожесточенную битву за авторские права. Расскажем об этом подробнее в нашем материале. 

1 июня 2026 года на Computex в Тайпее Дженсен Хуанг объявил NVIDIA Isaac GR00T Reference Humanoid Robot. На сцене он сказал буквально: «Шесть футов, 150 фунтов — прямо как я». Партнёром по железу выбрана китайская Unitree Robotics.

Разберём, что это за платформа, почему NVIDIA выбрала именно Unitree и что это меняет для тех, кто работает с гуманоидами в исследованиях и разработке.

Привет! Меня зовут Янина. В ИТ у меня 5+ лет коммерческого опыта в Delivery, Discovery, Growth, Data Analytics и я постоянно улучшаю свои харды и смотрю, что делают коллеги из других компаний. Хочу поделиться своим мнением и практическими инсайтами с онлайн-конференции Podlodka Product Crew с теми, у кого не было возможности присоединиться.

После выхода Windows 11 пользователи больше всего спорили не о новом дизайне, а о том, что система лишилась части привычных настроек. Многие возможности, которые годами были доступны в Windows, исчезли или оказались сильно урезаны. Особенно много претензий вызывали панель задач и меню «Пуск», где свободы стало заметно меньше.

Похоже, Microsoft постепенно пересматривает некоторые решения первых версий Windows 11. В новых сборках компания возвращает дополнительные настройки интерфейса и одновременно пытается решить другую старую проблему — сбои после установки драйверов через Windows Update. В результате система получает больше возможностей для настройки, а риск столкнуться с неудачным обновлением должен стать ниже. Давайте разберемся, что именно изменилось и как будут работать новые механизмы Windows 11.

Представим, что после очередного сканирования инфраструктуры сертифицированным сканером вы получили красивый HTML- или PDF-отчет на сотни страниц. Его можно открыть, пролистать, даже отправить кому-нибудь на почту, но вот встроить результаты такого сканирования в рабочий процесс обработки уязвимостей уже сложнее. Особенно если речь идет о сертифицированных решениях, которые чаще всего не поддерживают передачу результатов в удобном формате для дальнейшей автоматизации. В итоге данные живут порознь: сканер отдельно, Jira отдельно, DefectDojo отдельно, а аналитики продолжают искать нужные CVE в огромных отчетах.

Под катом не будет слов про домашнюю безопасность или очередной «пентест за 15 минут». Материал рассчитан на специалистов по информационной безопасности, DevSecOps-инженеров и администраторов, которым нужно встроить результаты сетевого сканирования, выполненного сертифицированным сканером, в существующие процессы управления уязвимостями и не переплачивать за платные конвертеры. Разберем, как превратить HTML-отчеты «Сканер-ВС» в структурированный JSON, автоматически загружать результаты в DefectDojo и при необходимости написать собственный парсер для более глубокой интеграции.

В предыдущих своих работах я писал, что анонимную сеть Hidden Lake можно внедрить в любую систему, где существует возможность отправления и получения сообщений. За счёт такой имплементации появляется возможность использовать выбранную систему для генерации анонимного трафика и скрывать свои действия в ней же. В этой статье мы попробуем внедрить Hidden Lake в радиомодуль Meshtastic/LoRa.

Всем привет, меня зовут Илья и я хочу вам рассказать как я после небольшой правки в тераформ я потерял все мастера в кластере Elasticsearch. ЧатГПТ и гугл уже принесли мне лопату чтобы похоронить эти сервера, но начальство сказало: "Может что нибудь придумаешь?". В итоге 6 часов работ и кластер снова живой и зеленый. Хотите знать больше?

Сейчас ландшафт сетей Kubernetes переживает самую значительную трансформацию со времен появления Ingress API в 2015 году. Gateway API прошел путь от бета-версии до General Availability и продолжает развиваться: к 2026 году — версия 1.4. Это фундаментальная переархитектура того, как трафик моделируется, управляется и защищается в Cloud-Native-окружениях. Это руководство — исчерпывающий анализ экосистемы вокруг этого стандарта: разбираем архитектурные подходы, характеристики производительности и наборы функций ведущих реализаций.

Наше исследование показывает: стандарт Gateway API успешно унифицировал базовый интерфейс конфигурации, заменив фрагментированную аннотационную модель Ingress, — но нижележащие реализации демонстрируют глубокие расхождения в производительности и операционном поведении.

Команда VK Cloud перевела статью для тех, кто уже несколько лет живет с зоопарком Ingress-аннотаций под NGINX, Traefik и ALB и сейчас выбирает, на что мигрировать. Автор разбирает Gateway API в его нынешнем состоянии (версия 1.4, GA), сравнивает пять Production-Ready-реализаций — Envoy Gateway, Istio в Ambient Mode, Cilium, Kong и NGINX Gateway Fabric — и дает фреймворк выбора под конкретный профиль нагрузки. Никакого маркетинга и «лучшего решения для всех»: цифры по Latency и CPU, архитектурные компромиссы, явные пределы масштабирования каждой модели.

Данная статья может вызвать очень много баттхёрта в районе нижней точке у фанатов “прекрасной библиотеки” React.js просьба - уйти и не читать статью чтобы не повредить свою психику и сразу поставить дизлайк статье, негативные комментарии я удалять не буду мне без разницы, это крик души и мой личный баттхёрт после продолжительной работой с этим и инструментом. Расскажу непопулярное мнение про этот инструмент, расскажу про его реальные минусы про которые почему то все молчат.

Рассказываем про инструмент для наблюдения за кастомизациями Битрикс24 — телеметрическую инфраструктуру на базе OpenTelemetry Collector. Для проектов Битрикс24 эту роль выполняет репозиторий github.com/bitrix-tools/b24-ai-starter-otel.

В статье объясним, зачем это надо, подключим Collector к уже существующему приложению чат-бота и покажем, как работает и выглядит сбор метрик.

Это статья из цикла туториалов, где мы показываем полезные вещи, которые можно сделать на своём портале с помощью стартер-кита для ИИ-ассистированной разработки: github.com/bitrix-tools/b24-ai-starter.

Что мы уже сделали и разобрали в других статьях:
— Пишем первое приложение с AI-стартером, чтобы видеть прибыли и убытки
— Добавляем в бизнес-портал Битрикс24 роботов для автоматизации
— Что даёт воспроизводимая среда разработки и как развернуть контейнеры на VPS.
— Анализ и модернизация коннектора баз данных с помощью AI-агентов
— Создание чат-бота в портале Битрикс24 с помощью AI-агентов
— Как стартер-кит может стать стандартом разработки
— OTel Collector в кастомизации Битрикс24: подключаем Observability (вы здесь)

В корпоративной ИТ-среде есть привычный сценарий: пользователь жалуется, что система «тормозит», «не пускает», «падает». Команда поддержки локализует сбой, восстанавливает работу и закрывает задачу. Формально инцидент обработан, SLA соблюден, но с точки зрения бизнеса проблема остается нерешенной.

Если через неделю похожая жалоба повторяется, а инженеры снова спорят, где источник — в 1С, СУБД, сети или доработках, — значит, команда устранила симптом, но не добралась до причины. Для критичных информационных систем это опасная иллюзия контроля: обращения закрываются, отчеты о поддержке выглядят дисциплинированно, а устойчивость не растет.

Зрелая эксплуатация начинается с другого вопроса. Не «как быстрее закрыть задачу?», а «что в системе устроено так, что этот инцидент вообще стал возможен?». Это и есть поиск корневой причины.

Команда Rust рада объявить о выходе новой версии языка — Rust 1.96.0. Rust — это язык программирования, который помогает каждому создавать надёжное и эффективное программное обеспечение.

Если у вас уже установлена предыдущая версия Rust через rustup, вы можете получить 1.96.0 командой:

$ rustup update stable

Если Rust ещё не установлен, вы можете получить rustup на соответствующей странице нашего сайта и ознакомиться с подробными release notes для 1.96.0.

Если вы хотите помочь нам, тестируя будущие релизы, можете переключиться локально на beta-канал (rustup default beta) или nightly-канал (rustup default nightly). Пожалуйста, сообщайте обо всех найденных ошибках!

Загадка. Автомойка находится 50 метрах от дома. Как доберетесь до нее? Поедете на машине или пойдете пешком?

Если вы ответили “конечно, пешком — отчего не прогуляться”, поздравляем: вы угодили в ловушку абсурдности. 50 метров ехать на машине действительно неэффективно, вот только без нее на автомойке вам нечего будет мыть.

Но не переживайте! Ровно так же на этот вопрос ответила и новая модель Claude Opus 4.8, заявленная Anthropic как самая мощная на сегодняшний день нейросеть. Раз уж искусственному сверхразуму незазорно попадать в смысловые ловушки, то нам с вами и подавно.

В этом материале мы разбираем первые рецензии на новую нейросеть и делаем короткий вывод: кому нужно перейти на нее прямо сейчас, кто может без проблем продолжить пользоваться предыдущей моделью, а кому будет достаточно и ChatGPT, Grok и других бесплатных аналогов.

Продолжаем серию «Адаптивное администрирование Sigla Vision». Разберем кейсы, где триггеры в базе FineDB помогают решать задачи администрирования Sigla Vision.

Привет, Хабр! Меня зовут Всеволод Коваленко. В Газпромбанке я занимаюсь развитием функционала BI-системы на базе Sigla Vision.

В предыдущей статье «Версионирование таблиц репозитория метаданных Sigla Vision» мы разобрали исторические таблицы, которые хранят данные о состояниях записей в БД. Версионирование таблиц мы тоже строили на триггерах FineDB. Теперь покажем, как те же триггеры решают еще ряд задач администрирования Sigla Vision.

В 2026 году сделать фото ИИ — не эксперимент и не привилегия технарей. Это повседневный инструмент, которым пользуются контент-мейкеры, малый бизнес, фрилансеры и обычные люди, которым просто нужен хороший портрет без похода в студию. Нейросеть для генерации фото за тридцать секунд делает то, на что раньше уходил целый съёмочный день.

В этой статье — полный практический разбор: как работает технология изнутри, какие нейросети для создания фото дают лучший результат в 2026 году, как правильно составить промпт, где пройти нейрофотосессию бесплатно онлайн по фото, какие ошибки убивают результат и что делать с особыми сценариями — от детской до беременной фотосессии ИИ.

На прошлой неделе мы выпустили динамические воркфлоу в Claude Code. Теперь Claude может на лету писать собственную обвязку (harness) под конкретную задачу.

Стандартная обвязка Claude Code создавалась для кода — но она также полезна для многих других типов задач, поскольку, как выясняется, многие задачи напоминают задачи по написанию кода. Тем не менее есть определённые классы задач, под которые нам приходилось строить кастомные обвязки поверх Claude Code для достижения максимальной производительности: исследования, анализ безопасности, командные агенты или ревью кода.

Воркфлоу позволяют динамически создавать обвязки поверх Claude Code, с помощью которых Claude может более нативно решать все эти задачи и не только. Воркфлоу также можно делиться с другими и переиспользовать.

В этой статье я расскажу о своём первоначальном опыте с воркфлоу и о выводах, которые помогут вам использовать их по максимуму. Учтите, что лучшие практики пока формируются: динамические воркфлоу нередко потребляют больше токенов и лучше всего подходят для сложных задач.

Если экран с картинками начинает тормозить, проблема редко сводится к одному AsyncImage. Разбираю, что действительно стоит измерять, как использовать preview и prefetch, зачем делить устройства на tier и почему одинаковое поведение на всех девайсах почти всегда ошибка.

Небольшое уточнение перед началом. В статье будет упоминаться некий (скриптовый) язык описания политик SIL (Security Intent Language). На его месте могло бы быть любое другое название, формат или технология. В рамках материала SIL используется исключительно как пример удобного способа описания правил поведения AI-агентов. Основная цель статьи - объяснить проблему контроля действий AI и показать один из возможных подходов к её решению.

Сегодня у нас интересный разбор. Мы взяли интервью у Анны, она решила собрать собственного AI-преподавателя английского в Телеграм. Через 2,5 месяца после запуска проект привлек сотни пользователей, получил первых платящих клиентов и принес более $1200 выручки.