Две исследовательские группы утверждают, что им удалось значительно сократить количество кубитов и время, необходимое для взлома распространённых технологий шифрования. 

В марте 2026 года две независимые группы объявили о результатах, которые заметно сокращают разрыв между теорией и реальными машинами. Звёздная команда квантовых физиков из Калифорнийского технологического института (Калтеха) представила проект квантового компьютера, способного взламывать шифрование RSA и ECC всего лишь с помощью десятков тысяч кубитов, и заявила о создании компании для его разработки. А исследователи из Google объявили о разработке реализации алгоритма Шора, которая в десять раз эффективнее лучшего из предыдущих методов.

Но почему именно алгоритм Шора так интересует большинство специалистов по квантовым вычислениям? Примерно 30 лет назад математик Питер Шор взял за основу узкоспециализированный физический проект — компьютер, который работал бы по контринтуитивным законам квантовой механики, — и потряс мир.

Шор разработал способ быстрого решения квантовыми компьютерами пары математических задач, которые классические компьютеры могли решить только спустя миллиарды лет. Так вышло, что именно на этих задачах держалась безопасность зарождавшегося цифрового мира. Почти каждый сайт, электронный почтовый ящик и банковский счёт защищает допущение: решить эти задачи за разумное время невозможно. Алгоритм Шора доказал ошибочность этого предположения.

Меня зовут Рене, я сетевой инженер в FirstVDS. В прошлой статье я рассказывал, как мы переезжали из euNetworks в QupraDC и почему даже маленькую площадку полезно строить как нормальную фабрику, а не как одну большую коробку на всё.

Сначала я не планировал писать отдельную статью про второй переезд. Со стороны всё выглядело слишком похоже: снова Amsterdam, снова EVPN/VXLAN‑фабрика, снова временная связность между дата‑центрами и постепенный перенос серверов. Казалось, что получится пересказ той же истории другими названиями площадок.

Но повод был уже другим. В мае‑июле 2026 года в Qupra DC2 произошла серия отказов системы охлаждения: оборудование уходило в аппаратную защиту от перегрева, а локация получала многочасовую недоступность. Аномальная жара стала триггером, но не единственной причиной нашего переезда: единичный сбой превратился в целый каскад проблем, которые вскрыли инженерные и эксплуатационные просчёты площадки. После этого ждать гарантий или доработок со стороны дата‑центра мы не считали надёжным планом. Решение было простым и неприятным: надо переезжать в другой ДЦ.

Сегодня мессенджеры стали одним из основных каналов общения. Но что, если нужно переписываться с корреспондентом, расположенным на расстоянии, измеряемом километрами, а интернет не работает?

Если речь идёт о текстовых сообщениях, помогут каналы связи, созданные с помощью технологии LoRa.

В этой статье мы разберёмся с темой обмена сообщениями через LoRa. Начнём с простого мессенджера, позволяющего обмениваться сообщениями между двумя компьютерами с разъёмами USB под управлением Windows или Linux. Затем перейдём к мессенджеру с  микрокомпьютером Raspberry Pi.

В итоге мы создадим несложную mesh-сеть с ретрансляцией по принципу флуда и TTL-ограничением на микроконтроллерах ESP32-S3-N16R8 и модулях LoRa E22-900T22D. Каждый узел этой сети будет поднимать собственную точку доступа Wi-Fi с веб-интерфейсом чата. Для подключения к узлу и обмена сообщениями достаточно обычного смартфона с браузером. В качестве дополнения сделаем так, чтобы в этой сети можно было работать и с компьютера под Windows, к которому подключён LoRa USB-донгл E22-900T22U.

Когда речь заходит о разработке PHP-расширений, многие сразу представляют C, Zend API и сложную систему сборки. Но сегодня есть более удобный путь. С помощью ext-php-rs можно создавать расширения на Rust, используя привычные инструменты Cargo и практически не сталкиваясь с низкоуровневыми деталями.

В этой статье мы с нуля напишем собственный PHP-экстеншен, подключим его к PHP, разберём, как ext-php-rs связывает Rust с Zend API, а затем посмотрим, в каких задачах такой подход действительно даёт прирост производительности, а где этого ждать не стоит.

CTE в PostgreSQL упрощают код, но могут снижать производительность. Разбираем 4 антипаттерна, примеры EXPLAIN ANALYZE и практические способы оптимизации.

В прошлой статье мы упоминали основные SQL‑антипаттерны, способные замедлять работу базы данных. Продолжаем тему — на этот раз про CTE. 

Common Table Expressions (CTE), или конструкции WITH, — привычный инструмент SQL-разработчика. Чем сложнее запрос, тем выше шанс встретить в нём WITH: код становится чище, а запутанная логика разбивается на понятные блоки. CTE используют как альтернативу вложенным запросам и временным таблицам. Однако за внешней простотой и читаемостью скрываются риски снижения производительности, которые не всегда удаётся предвидеть.

Такие запросы на первый взгляд выглядят правильными, но работают неэффективно, и проблема вылезает только в EXPLAIN ANALYZE (инструмент разбирали в прошлом гайде). Разберём четыре антипаттерна CTE, посмотрим планы выполнения и покажем, как переписать запрос. В конце — короткий чек-лист диагностики.

Эта статья может быть полезна начинающим разработчикам и аналитикам, которые уже полюбили синтаксис CTE, но хотят понять, что на самом деле происходит «под капотом» в PostgreSQL.

В предыдущей статье я рассказывал о том, как предоставить удалённый доступ к данным измерений метеостанции с помощью модулей Heltec Automation HTIT-WB32LAF V3, объединяющих микроконтроллер ESP32-S3FN8 с LoRa-чипом SX1262. При правильной установке антенн и хороших условиях распространения радиоволн возможна передача данных на километры.

Но что, если нужно передавать данные ещё дальше, а возможности антенн с большим коэффициентом усиления исчерпаны и мощность передатчика повышать нельзя? 

Совместное исследование DDoS-Guard и FirstVDS

Раньше считалось, что DDoS-атаки направлены на «крупную рыбу» — корпорации, госкомпании, банки. Но реальность 2026 года говорит о другом: жертвой злоумышленников может стать кто угодно.

За три года число атак выросло с 2,2 до 2,5 млн. Их распределённость увеличилась на 480%. DDoS-атаки стали массовым, доступным и, что самое опасное, автоматизированным инструментом. 

Киберпреступникам больше не нужно тратить недели на подготовку, чтобы атаковать выбранный объект — теперь они используют суперботнеты и сложные алгоритмы, которые автоматически находят уязвимые для удара места за считанные минуты.

Вместе с DDoS-Guard мы решили разобраться, а есть ли кто-то, кто оказывается в красной зоне риска чаще других? Изменился ли характер атак за последние несколько лет? Для этого мы проанализировали данные клиентов, глобальную статистику атак и опросы владельцев бизнеса. В итоге получили портрет идеальной жертвы. 

Дальше рассказываем, как мы это делали и что же удалось выяснить.

Ранее в своих статьях я рассказывал, как подключать модули EBYTE LoRa к Raspberry Pi и Repka Pi (ссылки в конце этой статьи). Но такие микрокомпьютеры потребляют довольно много электроэнергии и не «проживут» долго на аккумуляторе. 

Сами по себе модули LoRa в спящем режиме весьма экономны и могут годами работать на автономном питании, если после передачи данных «засыпают» на длительное время. Но вся эта экономия сработает, только если они будут управляться микроконтроллерами, способными переходить в спящий режим и просыпаться по таймеру.

В этой статье на примере метеостанции я расскажу о том, как создавать узлы сбора данных LoRa на базе микроконтроллера ESP32-S3, установленного в модуле Heltec Automation HTIT‑WB32LAF V3. Микроконтроллер может переходить в состояние глубокого сна, когда работают только часы реального времени и память RTC, а вся периферия отключается. В результате узел сбора данных может работать очень долго, питаясь от аккумулятора.

Десятилетиями странные результаты экспериментов намекали: стерильное нейтрино существует. Оно разом объясняло бы сразу несколько загадок. Новые эксперименты эту надежду похоронили — и физики остались наедине с аномалиями, которые по-прежнему нечем объяснить. 

Нейтрино оказывают минимальное влияние на окружающий мир, какое только может оказывать частица. У них почти нет массы, а электрического и цветового заряда нет вовсе. В результате нейтрино не связаны с большинством сил природы; они могут проскальзывать сквозь целые планеты и звезды, не сталкиваясь ни с одним атомом.

Зато судьбы учёных они меняют легко.

В конце 1990-х годов, когда физики неожиданно обнаружили, что нейтрино обладают массой, Тьерри Лассерр оставил космологию, чтобы полностью посвятить себя изучению элементарных частиц. «Это было так захватывающе, что я просто не смог устоять», — сказал Лассерр, ныне физик в Институте ядерной физики Общества Макса Планка в Гейдельберге, Германия. А Марк Росс-Лонерган собирался стать метеорологом, пока в 2010 году случайно не столкнулся с физикой частиц и не изменил своё решение. Лассерр, Росс-Лонерган и тысячи других учёных посвятили карьеру исследованию этой почти инертной частицы.

Больше десяти лет казалось, что их работа вот-вот приведёт к прорыву. Эксперименты сообщали о странных явлениях, в которых нейтрино появлялись и исчезали. Эти результаты, наряду с загадочной массой нейтрино, указывали на одно потенциальное объяснение: «стерильный» тип нейтрино определённой массы, по-видимому, скрывался за кулисами, оставаясь необнаруженным. 

RAG уже стал стандартным способом научить LLM работать с собственными документами без дорогостоящего дообучения. Но за кажущейся простотой скрывается множество практических вопросов: как разбить документы на чанки, где хранить эмбеддинги, как организовать быстрый семантический поиск и какую модель использовать на каждом этапе.

В статье соберем полностью локальную RAG-систему на Go, PostgreSQL и Ollama без облачных API и сторонних сервисов. Разберем весь путь — от индексации документов до получения ответа LLM на основе найденного контекста.

Это первая статья в серии про LoRa — технологию передачи данных, способную работать с сигналами ниже уровня шума. Протокол LoRa позволяют передавать данные на километры с очень небольшой мощностью передатчика — порядка 10 мВт или 10 дБм. При этом модули LoRa потребляют так мало энергии, что могут работать от одной зарядки аккумулятора год или больше.

На базе LoRa делают системы сбора данных с обширных территорий без подключения к интернету. Это могут быть, например, данные от счетчиков воды и электроэнергии, погодных станций, газовых котлов и другого оборудования. Также можно управлять устройствами на больших расстояниях.

С помощью LoRa можно сделать шлюз, который будет работать далеко от зоны покрытия интернета. Можно даже настроить передачу сообщений на большие расстояния вообще без интернета.

Из этой статьи вы узнаете, как появились устройства LoRa и почему они могут принимать сигналы ниже уровня шума. Вы узнаете, как работать с модулями LoRa, подключенными к микрокомпьютеру Raspberry Pi, научитесь конфигурировать эти модули с учетом ограничений законодательства, а также передавать с их помощью сообщения на километры. В завершение статьи я расскажу, как сделать простую погодную станцию, измеряющую температуру, давление и влажность. Данные будут передаваться через LoRa и отображаться на OLED-мониторах, подключенных к передатчику и приёмнику.

Переход к микросервисной архитектуре неизбежно поднимает вопрос эффективности межсервисного взаимодействия. В PHP традиционный стек на базе PHP-FPM и REST API создает дополнительные накладные расходы: каждый запрос обрабатывается в отдельном процессе, что требует повторной инициализации контейнера зависимостей, загрузки конфигурации и всего контекста приложения. В результате увеличивается latency и снижается пропускная способность сервиса.

В этой статье мы шаг за шагом разработаем высокопроизводительный микросервис на Symfony 7, используя RoadRunner в качестве постоянного приложения-сервера, gRPC для межсервисного взаимодействия и Protocol Buffers для сериализации данных. По итогам вы получите полностью рабочий сервис и поймете, как построить производительную альтернативу классическому стеку PHP-FPM + REST.

Операционный усилитель можно найти почти в любой аналоговой аппаратуре — в аудиоустройствах, таких как микрофоны, усилители, микшеры и эквалайзеры, в медицинском оборудовании, в измерительных приборах и космических зондах.

Разберёмся, как ОУ устроены и почему они стали универсальным строительным блоком аналоговой техники. Пройдём путь от ламповых конструкций до копеечных микросхем, соберём несколько схем на недорогом LM358 с однополярным питанием — и в финале сделаем своими руками простейший электрокардиограф и снимем настоящую кардиограмму.

Несмотря на все усилия Бурбаки, Коши и Вейерштрасса, подлинно формальные доказательства всегда оставались предметом теории, а не практики. Некоторые математики теперь надеются, что компьютеры смогут это изменить.

Начиная с 1960-х годов исследователи разрабатывают компьютерные программы, называемые системами интерактивного доказательства. Используя такую систему, математик записывает каждую строку доказательства (включая каждое определение) на языке, понятном компьютеру, а затем система проверяет логику. Если хотя бы один шаг не вытекает из предыдущего — если не доказана каждая мелочь вплоть до того, что 1 + 1 = 2, — программа не примет доказательство.

Сейчас учёные надеются формализовать всю математику с помощью системы интерактивного доказательства под названием Lean. Уже создана библиотека, содержащая более 120 000 определений, и проверено четверть миллиона теорем. Несколько математиков поддерживают эту базу данных, обновляя её и проверяя новые данные. (Некоторые из них занимаются этой работой полный рабочий день.) Они уже получили более 10 миллионов долларов финансирования, в основном от миллиардера-финансиста Алекса Герко.

Сайты перестали работать: серверы, на которых всё лежало, разом пропали из сети — без предупреждений и без шанса скачать бэкапы. А самих бэкапов у меня к тому моменту не осталось ни одного — по иронии судьбы я потерял их все буквально за пару недель до аварии.

Пришлось в авральном режиме поднимать хотя бы HTML-версию. Рассказываю, как вытащить сайт из веб-архивов, когда копий нет нигде, — и за несколько часов вернуть его в строй.

В своей работе 1874 года Георг Кантор доказал, что бесконечность не просто существует, но и бывает разных размеров, и навсегда изменил математику. Однако недавно обнаруженные письма свидетельствуют: это был ещё и плагиат.  

Когда Демиан Гус 12 марта прошлого года последовал за Карин Рихтер в её кабинет, первым ему бросился в глаза бюст. Бюст лысого пожилого джентльмена со стоическим лицом стоял на высоком постаменте в углу комнаты. Гус не увидел и следа того тревожного, одинокого человека, который занимал его мысли более года.

Таким Георга Кантора видела история. Интеллектуальный гигант: непоколебимый, волевой, полный решимости совершить математическую революцию, несмотря на громкие возражения своих коллег.

Именно здесь, в университете Галле в Германии, Кантор 150 лет назад начал свою революцию. Здесь, в 1874 году, он опубликовал одну из важнейших работ в 4000-летней истории математики. Эта работа кристаллизовала концепцию, долгое время считавшуюся математической угрозой, которую следует избегать любой ценой: бесконечность. Она заставила математиков пересмотреть некоторые из их самых давних предположений и потрясла математику до основания. И она дала начало новой области исследований, которая привела к переосмыслению всей науки.

В современных веб-приложениях хранение файлов часто отдают специализированным объектным хранилищам, таким как S3. Это удобно, масштабируемо и надежно. Однако здесь возникает классическая проблема проектирования: как обеспечить безопасный доступ к файлам, когда архитектура требует, чтобы хранилище было приватным, а бизнес-логика прав доступа — централизованной? Оставлять S3-бакет публичным — плохая практика, а проксировать каждый запрос на скачивание через бэкенд-сервис — значит, превратить его в «бутылочное горлышко», которое неизбежно захлебнется при росте трафика.

В этой статье я познакомлю вас с реализацией бэкенд-сервиса, который решает эту проблему элегантно: S3 отвечает за хранение и отправку данных, а мое приложение — за проверку прав и генерацию одноразовых, короткоживущих ключей доступа (Pre-signed URL). Я разберу архитектуру решения, покажу, как настроить безопасное разграничение доступа между публичными и приватными объектами, а также продемонстрирую механизм, который позволяет клиентам скачивать файлы напрямую из хранилища, минуя сервер приложения.

Материал будет полезен бэкенд-разработчикам, системным архитекторам и DevOps-инженерам, которые сталкиваются с задачами организации безопасного хранения и выдачи файлов, ищут способы снижения нагрузки на API своего сервиса и стремятся построить надежную систему разграничения прав доступа с использованием современных объектных хранилищ.

Разработчики часто сталкиваются с проблемой: сайт успешно протестировали на мастере, выкатили на прод, провели контрольное тестирование — вроде всё хорошо. Сайт работает пару месяцев — и вдруг приходит задача от SEO «увеличить скорость загрузки сайта» или «исправить просевшее количество баллов в PageSpeed». Причём ничего принципиально нового не добавляли, просто наполняли контентом.

Начинаем разбираться — и выясняется, что есть общая проблема, которая почти всегда повторяется. А именно — изображения. В статье расскажем, что с ними делать — как оказывается, проблема распространённая и до сих пор актуальная.

Наткнулся на старую веб-камеру, которая валялась без дела. Дешевый вариант с посредственным качеством. С такой камерой не стать звездой онлифанс. Но выкидывать жалко. Пришла в голову мысль — почему не соорудить управление жестами для компьютера?

Полноценное управление компьютером, как в фильмах с Томом Крузом, пока остаётся фантастикой: руки затекают, случайные движения превращаются в случайные команды. А вот привязать к жестам пару действий — выключить звук, свернуть окна, прокрутить ленту — реально и за один вечер. Понадобится старая веб-камера, Python и готовые модели Google. В статье — пошаговая сборка, разбор кода и инструкция, как обучить модель реагировать на жесты.

Сегодня в интернете какой только нет информации об искусственном интеллекте или его применении в разных сферах. Можно сказать, что он уже плотно вошел в обычную жизнь — многие используют ИИ в повседневной работе (и не только), а компании всё чаще внедряют нейросети для автоматизации процессов и борьбы с рутиной. Тем более, что LLM стали заметно умнее и позволяют решать самые разные задачи: проводить быстрый анализ новых направлений, искать решения типовых проблем, генерировать изображения, видео и так далее.

В мае этого года мы расширили линейку VDS с GPU и запустили тарифы с виртуальными видеокартами (vGPU). Поскольку цена на тарифы с физической (GPU Passthrough) и виртуальной картами отличается, решили сравнить их между собой. Основная цель тестирования — понять, насколько vGPU уступают в реальных задачах, а где разница не так критична, чтобы помочь своим клиентам с выбором. 

В этой статье представляем результаты нашего тестирования, которые могут пригодиться для реализации ИИ-инструментов — как нашим клиентам, так и всем, кому интересна эта тема.