VK Tech открывает исходный код коннектора Tarantool Java EE и переименовывает его в Tarantool Java SDK. Дистрибутив станет доступен в Maven Central, что упростит интеграцию с Java-приложениями в корпоративных средах. 

Меня зовут Артём Дубинин, я старший программист в VK Tech. Я разрабатываю коннекторы к Tarantool, а также участвую в разработке различных продуктов в VK Tech. Однажды я понял, что материала про совместную работу Java и Tarantool очень мало и из-за этого может казаться, что совмещать их сложно. Но на самом деле это не так — и иногда альтернативы Tarantool могут быть даже сложнее во взаимодействии. Поэтому я и решил написать эту статью. 

Цель статьи — показать через код, что Tarantool реально совместить с Java без больших полотен кода, а итеративно с небольшими сниппетами (не считая java импортов и xml 😄). Мы будем использовать такие, чтобы каждый мог попробовать провести у себя на компьютере эти эксперименты и понять, что Tarantool легок в использовании.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Галаганов, я ведущий разработчик систем доставки почты в Mail. Занимаюсь в основном почтовым сервером, но сегодня расскажу о другой задаче — как мы меняли вендора антивирусного решения. API нового решения кардинально отличался от старого, и пришлось изрядно поизобретать, чтобы всё заработало.

Расскажу о миграции по порядку: с чего начинали, какие проблемы возникли в процессе, как их решали. Поделюсь опытом эксплуатации — на что смотрим в проде. И в конце — выводы и рекомендации для тех, кому предстоит подобная задача.

Привет, Хабр! Меня зовут Ринат Валеев, я старший аналитик в R&D-команде VK Видео.

Команде любого видеосервиса важно оценивать, какой эффект видеоконтент оказывает на аудиторию. Это нужно, чтобы оптимизировать продукты, повышать вовлечённость пользователей, увеличивать конверсию и экономить ресурсы на производстве материалов. В рамках стратегии непрерывного развития сервиса такие задачи решаем и мы в VK Видео.

В этой статье покажу, как мы адаптировали метод propensity score под задачи видеосервиса, автоматизировали расчёты и собрали на их основе удобный self-service инструмент.

Shadow Data — данные, которые существуют вне поля зрения ИБ и compliance-команд. 

Хорошая новость в том, что такие теневые данные легко найти даже в очень крупной облачной инфраструктуре. В этой статье разберем, как сделать все без ручного перебора и буквально за час найти и геолоцировать данные.

На фоне OKR (objective key results), метрик и релизов UX почти всегда живёт где-то сбоку. Формально все согласны, что «UX важен», но на практике он часто остаётся вне мейнстрима и воспринимается как что-то полезное, но расплывчатое: на уровне целей вклад UX-практик в интерфейсные решения редко отображается в результатах и не формализован, а эффект работы над UX-зрелостью сложно измерим. В таких условиях UX держится на отдельных энтузиастах, и без связи с целями продукта культура не масштабируется, она выгорает.

Для этого мы в RuStore за последние три года осознанно научились управлять UX-зрелостью: доказали ценность исследований и поставили их на поток, научились работать с UX-долгом, собрали Atomic Research, внедрили доступность и быстрые тестирования интерфейса. Но со временем возник новый вопрос: как понять, куда развиваться дальше и как соотнести всё это с OKR и целями продукта, а не с личным энтузиазмом нашей UX-команды?

В этой статье я, Екатерина Бессчётнова, руководитель отдела UX-исследований RuStore, отвечу на этот вопрос и расскажу про следующий шаг — как собрать всё это в осмысленную систему, чтобы: видеть, где UX действительно встроен в ежедневные процессы, а где всё ещё держится на личной инициативе; измерять развитие не кейсами, а наблюдаемым поведением команды; и наконец — связать UX-культуру с продуктовыми и бизнес-целями.

Привет, Хабр, как слышно?

Я Эльвира Слободян, аналитик-исследователь в Mail. В последний год я не только провожу исследования сама, но и помогаю с этим продуктовой редакции. За 2025-й мы проверили 23 гипотезы, связанные с текстами. Рассказываю, как пришли к такому результату — как вообще появилась эта инициатива, из чего состоит процесс, в чём плюсы для редакции и что от всего этого получаю я как исследовательница.

Поскольку этот текст был бы невозможен без второй стороны — редакторов, — в нём будет много комментариев от них. А ещё — реальные примеры из нашего опыта совместных исследований.    

Привет, Хабр. Меня зовут Екатерина Гражданкина, я аналитик-исследователь в Одноклассниках.

Ежемесячная аудитория ОК достигает 34 млн пользователей в России. Основная аудитория старше 35 лет, и значительную часть из них составляют пользователи старшего поколения. В связи с этим, команде ОК крайне важно развивать соцсеть таким образом, чтобы она была одинаково комфортной для пользователей всех возрастов, особенно для людей старшего поколения, так как зачастую именно им сложнее разбираться в нововведениях в продукте.

Рынок вакансий для системных аналитиков меняется. Растет спрос на работу с данными, облачные технологии и инструменты ETL/ELT. Бизнесу нужны специалисты, которые понимают архитектуру хранения данных, знают процессы их преобразования и принципы управления. Но требования в таких вакансиях часто пугают — со стороны это выглядит как другой мир, требующий совершенно новых знаний.

На своем примере перехода из финтеха в data-платформу VK Tech покажу, что все не так страшно. Расскажу, что в профессии системного аналитика остается неизменным, какие есть ключевые концепции и инструменты Data-направления и что на самом деле нужно знать для перехода.

Компании ежедневно генерируют большие объемы данных, но далеко не вся информация одинаково важна: со временем многие данные становятся менее востребованными, продолжая занимать дорогие и высокопроизводительные накопители (SSD, RAM). В результате хранение таких «холодных» данных обходится неоправданно дорого, поскольку потребность в постоянном доступе к ним минимальна.

Решение проблемы — технология охлаждения данных, которая предполагает перемещение редко используемой информации на более дешевые и емкие носители, то есть файлы остаются доступными, но перестают нагружать дорогие и быстрые устройства. Именно такой механизм охлаждения данных мы добавили в Tarantool DB 3.0.

Привет, Хабр. Меня зовут Сергей Фомин. Я старший менеджер продукта Tarantool DataBase. В этой статье я расскажу, как именно мы реализовали механизм охлаждения и какие бизнес-выгоды могут получить компании при его использовании.

Привет, Хабр! Меня зовут Влад Почернин, я разработчик в команде видеоформатов Дзена. Сегодня я расскажу, как мы мигрировали контент Дзена на видеоплатформу VK — инфраструктуру, обслуживающую видеоконтент соцплатформ ВКонтакте и Одноклассники, а также видеосервисов VK Видео и VK Клипы.

Привет! Меня зовут Александр, я ведущий разработчик VK Tech в коман��е, которая занимается сервисом Kubernetes в нашем публичном облаке. Все чаще провайдеры отказываются от модели, где пользователь получает полный контроль над кластером и всеми управляющими компонентами, в пользу управляемых (managed) решений. В такой архитектуре вы остаетесь администратором внутри своего кластера — создаете неймспейсы, деплоите приложения, настраиваете RBAC, — но инфраструктура, control plane и системные компоненты полностью управляются провайдером и скрыты от глаз пользователя. 

В начале декабря наша команда выпустила новый сервис managed-k8s, в котором как раз реализован такой подход. Я расскажу вам про то, как выглядит наш Kubernetes с точки зрения архитектуры и каким образом Gatekeeper делает архитектуру безопасной.

Привет, Хабр! У платформы VK Cloud есть продукт, который позволяет компаниям частично или полностью перенести свою инфраструктуру не в публичное, а в частное облако. То есть хранить все в своем ЦОД и под личным контролем — но пользоваться при этом интерфейсом и инструментами, разработанными VK Tech.

В этой статье расскажем, как работает платформа VK Private Cloud и чем на самом деле она отличается от публичного облака. Будет много технических примеров, деталей и конфигураций и минимум общих описаний — только для уточнения нюансов. А также подробности о новой версии 4.3.

Построение отказоустойчивой гибридной сети между локальной инфраструктурой и облаком — одна из ключевых задач при миграции. Стандартных решений здесь не существует: выбор архитектуры и технологий зависит от требований безопасности, производительности и желания избежать vendor lock-in.

Я хочу показать один из способов решения такой задачи на примере облака VK Cloud с учетом специфики его SDN-сети. Отдельно хочется добавить, что рассматриваемый в статье подход к построению сетевой связности может быть успешно применен не только в VK Cloud.

В основу статьи легли вопросы и задачи, с которыми клиенты часто обращаются к командам Presale архитекторов и Professional services VK Cloud, когда они хотят построить надежное гибридное решение для своего бизнеса.

Мне хотелось написать статью, которая будет не научно-популярным повествованием, а практическим руководством, систематизирующим имеющиеся знания по разным продуктам и сетевым технологиям.

Привет! На связи Андрей Аргаткин, руководитель научной группы исследований эффективных архитектур нейронных сетей ИМШ ВШЭ. Я хочу рассказать о нашем текущем исследовании в рамках совместного образовательного проекта с VK. В ходе исследования мы надеемся выделить волшебную формулу из недавней архитектуры DANet (1, 2) и экстраполировать её на широкий спектр других моделей, что позволит им стать такими же крутыми по качеству, но гораздо более быстрыми и эффективными, чем бессменный король мира нейронных сетей — Трансформер. Эта формула должна избавить от побочных эффектов предыдущих архитектур, пытавшихся стать ему заменой. Но сначала поговорим, зачем всё это вообще нужно.

Видео стало неотъемлемой частью нашей жизни: мы смотрим его на смартфонах, ноутбуках и всё чаще — на телевизорах. Несмотря на то, что видеосервисы традиционно ориентировались на мобильные устройства, за длинным контентом пользователи идут именно на большие экраны, и это подтверждается ростом времени просмотра. Сегодня среднее дневное время смотрения VK Видео на Smart TV достигает 216 минут.

И тут начинается самое интересное: телевизоры — это особый мир со своими капризами и законами. Официальные спецификации обещают поддержку HLS, DASH, 4K, 60 FPS. На практике поддержка функций зависит не столько от новизны модели, сколько от того, как это реализовано у конкретного производителя. В одних устройствах всё работает корректно, в других — частично или вовсе не запускается. Новая модель при этом не всегда гарантирует лучшее воспроизведение видео.

Меня зовут Игорь Горяйнов, я программист в команде веб-технологий Единой видеоплатформы VK. Ниже расскажу, как команда прошла путь от нативных плееров к собственному веб-решению для ТВ, какие задачи пришлось решать и что это дало пользователям.

Сейчас в открытом доступе мало крупных датасетов сервисов коротких видео, но это уникальный формат для рекомендательных алгоритмов. В отличие от музыки или длинных видео они не могут потребляться в фоновом режиме, а каждый показанный ролик получает от пользователя реакцию. Даже если он не оставит лайк, досмотр видео до конца или пропуск уже считаются обратной связью. Именно поэтому мы выложили в открытый доступ датасет VK-LSVD. С его помощью инженеры и ученые смогут развивать и совершенствовать рекомендательные алгоритмы.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Саранчин, и я разработчик СУБД Tarantool в VK Tech. Вот уже полтора года мы строим MemCS — новый колоночный движок Tarantool для HTAP. И вот парадокс: даже с индексами иногда не уйти от сплошного прохода таблицы. Поделюсь, почему мы не смогли миновать Sequential Scan и как мы смягчили эту проблему с помощью Data Skipping.

Эта статья написана по мотивам доклада для Saint HighLoad++ и отражает одну из проблем, которую мы затрагивали в этом докладе.

Привет, Хабр. Меня зовут Алексей Бруевич, и я руковожу продуктовой разработкой Почты Mail. Хочу поделиться своим опытом и наблюдениями о том, с какими барьерами сталкиваются руководители в рамках своей работы. Я управляю командами уже больше 7 лет, и за это время собрал большой опыт и «зоопарк» проблем руководителей, когда заходит вопрос о развитии команды. Считаю, что материал будет полезен всем, кто задумывается о развитии команды и себя. 

Если бесконечный поиск экспертов, вопросы модерации, метрики и борьба с критиками в профессиональных сообществах звучит как боль — эта статья точно для вас. Сегодня будем мирить, казалось бы, непримиримое.

Привет, Хабр! Я — Таня Дудо, уже очень много лет помогаю людям и командам обмениваться знаниями. Сейчас занимаюсь в VK развитием внутренних профессиональных сообществ, а также обучением, развитием экспертов и культурой HiPro.

В этой статье мы поговорим о том, что такое профессиональные сообщества в VK, кто такие критики, как с ними работать, разберём метрики и один неожиданный инсайт. И конечно, в этом материале по мотивам доклада на KnowledgeConf 2025 будет несколько инструментов от меня.

Debezium — популярный фреймворк для Change Data Capture (CDC), позволяющий отслеживать изменения в источниках данных (таких как базы данных) и передавать их в потоковые платформы вроде Apache Kafka. Одним из компонентов Debezium является JDBC Sink Connector, предназначенный для записи данных из Kafka в реляционные базы данных посредством интерфейса Java Database Connectivity (JDBC). 

Debezium JDBC Sink Connector может решать множество задач: от репликации данных между БД и синхронизации обновлений между микросервисами до создания резервных копий данных для целей тестирования или разработки. Мы в VK Tech используем Debezium JDBC sink connector, чтобы строить перформанс-интеграции. Но в нагрузочных тестах столкнулись с проблемой производительности, которая не решалась никакими обходными путями. Поэтому нам пришлось детально погрузиться в нюансы обработки событий в Debezium JDBC connector.

Привет, Хабр. Меня зовут Артём Дубинин. Я старший разработчик Backend в команде Tarantool CDC — решения для репликации данных в реальном времени между системами управления базами данных (СУБД). В этой статье я изложу свою интерпретацию создания Debezium, расскажу о том, как работает Debezium JDBC connector, а также о нашем варианте оптимизации перформанса, который попал в Open-source версию.