Разработка

Импортозамещение аналитических систем остаётся одной из наиболее трудоемких задач в корпоративной ИТ-среде. Особенно когда речь идёт о платформах уровня SAP BW/4 HANA: больших объемах данных, сложной архитектуре, множестве отчетов и строгих нефункциональных требованиях. В подобных проектах важны не только выбор стека и корректная миграция хранилища, но и организационные решения, планирование и работа с пользователями.

Всем привет! Меня зовут Михаил Синельников, я лидер кластера импортозамещения аналитической отчетности в ВТБ. Вместе с моим коллегой Владимиром Ведяковым, ИТ-лидером проекта со стороны компании «Сапиенс Солюшнс», мы описали в этой статье перенос системы аналитической отчетности SAP BW/4 HANA на импортонезависимый стек. В этом материале представлен наш практический опыт: ключевые решения, подходы к планированию, особенности реализации и выводы, которые могут быть полезны командам, работающим с аналогичными задачами.

Запуск WPF на Linux долгое время казался невозможным. Но благодаря связке Docker и Wine теперь это реальность. Рассказываю о своем практическом опыте, как заставить эксклюзивную технологию Microsoft работать вне Windows.

Всем привет! Меня зовут Сергей Бунатян, я руководитель службы в Техплатформе Городских сервисов Яндекса. 

На сегодняшний день существует довольно много брокеров сообщений. Наиболее часто используемыми в индустрии, пожалуй, будут те, которые, реализуют парадигму очереди сообщений. Самых известных представителей вы наверняка знаете, — Apache Kafka и RabbitMQ, а внутри Яндекса широко используется Logbroker. И, тем не менее, как нетрудно догадаться из этого вступления, мы зачем‑то решили написать свой брокер сообщений.

Сегодня я расскажу про нашу систему, которая называется STQ — Sharded Tasks Queue. По названию системы можно было бы подумать, что это ещё один сервер очередей, однако это будет не совсем верно. STQ — это скорее message broker. 

В этой статье я постараюсь рассказать о том, какие задачи перед нами стояли и как это нас привело к решению написать что‑то своё. А заодно поделюсь опытом эксплуатации нашей системы и расскажу про влияние STQ на опыт разработчиков.

Привет, Хабр! Я Анжела Большакова, разработчик направления Digital Interview в Т-Банке.

Мы в T активно развиваем внутренние инструменты, а иногда такие проекты перерастают в продукты для внешних пользователей. Так произошло с платформой для интервью, которой занимается моя команда.

Поделюсь опытом создания инструмента: почему мы решили развивать платформу для интервью, что она умеет, как помогает Т-Команде. В конце расскажу о планах развития платформы как полноценного внешнего продукта.

Привет, Хабр!

В прошлой статье я рассуждал о том, почему Fortran в 2025 году всё ещё жив и даже растет в рейтингах. В комментариях справедливо заметили: «Философия — это хорошо, но как это применить современному разработчику? Зачем мне Fortran, если я пишу на Python?».

Это правильный вопрос. Сегодня я хочу ответить на него кодом, а не словами.

Я покажу, как использовать Fortran в качестве «числодробилки» для Python. Мы возьмем задачу, на которой интерпретатор Python гарантированно просядет, и ускорим её в ~150 раз, используя инструмент, который уже есть в вашем numpy.

Речь пойдет не о замене Python, а о симбиозе: удобный интерфейс Python + сырая мощь Fortran.

Кажется, что головоломка NYT Pips — это просто игра с домино и цветными клетками. Но если взглянуть на неё как на задачу удовлетворения ограничений, она превращается в удобный полигон для современных решателей вроде MiniZinc.

В статье автор показывает, как описать Pips не в виде алгоритма перебора, а в виде системы ограничений: сетка, домино, суммы по областям, симметрии и «мусорные» решения. По ходу дела выясняется, что войти в мир constraint solving можно буквально за пару часов, а заодно на практике понять, почему эти инструменты умеют разруливать экспоненциальный хаос вариантов за миллисекунды — но иногда внезапно «залипают» на одной и той же головоломке.

В своём последнем обращении к Уолл-стрит Nvidia упомянула Майкла Бьюрри, прославившегося благодаря «Игре на понижение», чтобы опровергнуть его анализ пузыря ИИ и заверить общественность, что «они - не Enron».

Давайте начистоту: если многотриллионная компания вынуждена публично обращаться к одному-единственному финансовому аналитику по имени и заявлять, что она не Enron, - это лучший способ заставить всех думать, что вы и есть новый Enron. Бьюрри ответил на этот довольно забавный выпад в своей статье на Substack, указав, что Nvidia совсем не похожа на Enron, а скорее напоминает Cisco. Это невероятно точное сравнение. Оно прорезает всю словесную шелуху и обнажает гниль в самом сердце пузыря ИИ. Однако я не думаю, что его предупреждение зашло достаточно далеко, потому что у Nvidia есть потенциал стать чем-то гораздо худшим, чем Cisco.

Научить нельзя - научиться можно. Привет, меня зовут Максим Иванков, уже 9-ый год я развиваю робототехнику и программирование для детей. В статье хотел поделиться опытом ведения занятий и описать формат обучения к которому пришёл сегодня, где дети самообучаются, а преподаватель не ведёт лекции. Подход отличается от привычного лекционного формата, поэтому как минимум заслуживает внимания)

С появлением AI-агентов разработка программного обеспечения изменилась кардинально. Я, как и многие разработчики, начал активно использовать Claude, Cursor и другие инструменты для автоматизации написания кода. Результаты поначалу впечатляли: за один вечер, занимаясь системным анализом, проектированием архитектуры и промпт-инжинирингом, я мог сгенерировать до 100 000 строк кода.

Процесс был увлекательным. Не нужно было вручную писать реализацию - достаточно было описать требования, обсудить с AI архитектурное видение, уточнить детали, и код появлялся сам. Я мог работать по вечерам над своими pet-проектами, общаясь с искусственным интеллектом как с коллегой. Это был настоящий вайб-кодинг - приятный, творческий процесс, не отягощённый рутиной.

Проблемы начались не сразу. Первые несколько дней работа шла гладко: AI быстро генерировал код, тесты проходили, функциональность работала. Но затем, примерно через неделю-две активной разработки, я стал замечать тревожные симптомы.

Привет! С вами Ярослав Хныков — senior ML engineer в Авито. В статье расскажу, как мы повысили разнообразие и релевантность рекомендаций на главной странице. Материал будет особенно интересен специалистам, которые работают с рекомендательными системами.

Продолжаю серию публикаций про наши Java-онлайн курсы. Предыдущие посты:

Тесты на дженериках. Параметризация AssertJ и сравнение Json через объекты

Контроллеры на дженериках: пишем кода в 3 раза меньше

Миграция Java Spring Boot на Kotlin

Работа с документами в Java

Как многие знают, недавно вышел Spring Boot 4 / Spring 7.0. В постах компании@spring_aio есть несколько статей по новому функционалу.

Я мигрировал наш небольшой учебный демо-проект Spring Boot 3.x HATEOAS (ссылка на GitHub) на Spring Boot 4 и добавил API версионирование. В статье даю ссылки на новый функционал, описываю шаги миграции и код проекта. Буду рад читателям:)

Представьте: на заводе в Тобольске сломалась установка иностранного производителя. Нужен их эксперт. Он находится в Китае или в лучшем случае в Москве. Пока оформят визит, пока доберется — минимум трое суток. Установка стоит. Производство теряет миллионы рублей каждый день.

Один выезд такого специалиста стоит от 500 тысяч до миллиона рублей. А таких ситуаций десятки в год на каждом заводе...

Это третья статья из цикла по разработке ОС на С++. В данной статье я познакомлю читателя, с прерываниями x86 реализуем ее поддержку. Добавим работу с клавиатурой. Познакомимся с такими устройствами как PIC и напишем код для работы и инициализации. Я так же буду делать упор, на абстракцию и высокоуровневый код.

Заходите будет интересно.

Вообще-то на Хабре уже были статьи про Go-ассемблер, но они перегружены мудрёными терминами, разной низкоуровневой спецификой и не дают ясного понимания когда и зачем нам помогут помочь ассемблерные функции.

В этой статье я постараюсь дать больше сути, необходимый минимум, чтобы стало ясно, в каких случаях и зачем нам может помочь ассемблер в Го. Ну и с чем его едят.

Вышла OpenIDE 2025.2 — первая российская IDE с поддержкой Java 25. Мы идём в ногу с платформой и остаёмся на самом острие технологий. Но не только этим релиз интересен: в нём появилась улучшенная отладка виртуальных потоков, обновления связанные с UI, а ещё пара важных обновлений экосистемы.

Поехали по порядку.

Два года каждое утро селлера Дмитрия начиналось одинаково: 35+ новых отзывов, 10+ вопросов и 2 часа потраченного времени на ручные ответы. Игнорировать нельзя, иначе упадет рейтинг карточек товаров, отвечать шаблонно тоже - клиенты злятся.

Оборот магазина рос, и чтобы справиться, Дмитрий временно нанимал отдельных людей на зарплату, пока те не выгорели. В итоге Дмитрий нанял ИИ агента за косарь ...

За долгий период существования IT в прод уходила не одна тысяча багов. Большинство из них были безобидными и исчезали после следующего патча. Но отдельные приводили к катастрофам. Буквально. Анализируя тему крупных техногенных провалов, я удивился одному: за большинством этих инцидентов стояли не сложные цепочки событий, а маленькие, пустяковые на первый взгляд детали. Вот тут что-то забыли дописать, тут понадеялись, что пронесет, там решили что «и так сойдет». А итог — многомиллионные убытки, удар по репутации и потерянные жизни.

Рассмотрим на примерах, почему не стоит недооценивать баги.

С момента первого релиза Postgresus прошло 6 месяцев. За это время проект получил 246 коммитов, новые функции, а также ~2.7 звёзд на GitHub и ~40к загрузок из Docker Hub. Сообщество проекта тоже подросло, сейчас в проекте числится 11 контрибьюторов, а группа в Telegram — 85 человек.

В этой статье я расскажу, что поменялось в проекте за полгода, какие новые возможности появились и какие планы дальше.

2025-й заканчивается сдвигом в индустрии ИИ: фокус уходит от масштабного обучения к энергоэффективному инференсу, где универсальные GPU Nvidia уступают специализированным TPU и Trainium. Техногиганты вроде Google и AWS анонсировали чипы с преимуществами в 4–5 раз по цене и энергопотреблению, а сделки на миллиарды фиксируют новый расклад сил. Разберем, почему 2026-й станет годом экономического дарвинизма для железа и софта.

Задумывались ли вы когда-нибудь, как построить самое стабильное приложение в мире? Какими свойствами оно должно обладать и какие архитектурные подходы делают это возможным? Впечатляет, что приложения вроде Discord и WhatsApp выдерживают миллионы одновременных пользователей, тогда как другие задыхаются уже на нескольких тысячах. Сегодня посмотрим, как Erlang позволяет обрабатывать огромную нагрузку и при этом держать систему живой и стабильной.