Привет, Хабр. На связи Сергей Пушкарёв, я руковожу отделом разработки BIOS в YADRO. Расскажу об устройстве UEFI и его применении в компании. Мы разрабатываем и выпускаем разные аппаратные платформы: серверы, системы хранения данных, клиентское и телеком-оборудование. 

Один из «кирпичиков», который обеспечивает инициализацию и функционирование оборудования, — это BIOS (но правильнее говорить UEFI 🙂). В статье кратко разберем историю этой системы и ее современную реализацию — UEFI. Также поговорим о подходе к разработке и отладке этого ПО в YADRO.

Вы узнаете, зачем нам нужна «синяя коробка» Intel, как мы прошиваем BIOS и проводим диагностику «в полях».

Многие из вас — особенно, те, кто успели поработать в крупных компаниях или сменили много мест работы — наверняка, слышали аббревиатуру «KPI».

Эти три буквы обозначают то, что часто любят руководители и не менее часто ругают сотрудники. А именно, когда людей в компании хвалят или ругают, в зависимости от значений тех или иных показателей.

В сети очень легко найти информацию о том, насколько управление по KPI улучшает работу компании, и насколько это прекрасная методология. А вот про минусы и про подводные камни говорят гораздо‑гораздо реже. Хотя научных статей об этих самых минусах, камнях и ограничениях системы написаны сотни.

В этой статье рассказано:

— что такое система KPI
— как она теоретически должна работать
— как она работает на самом деле
— что это значит для нашего понимания, как устроен мир и как лучше всего с ним взаимодействовать

Один из популярных инструментов BPMN (Business Process Model and Notation) — стандарт графического моделирования бизнес-процессов, разработанный Object Management Group (OMG). Он широко используется для визуализации, анализа и оптимизации процессов внутри организаций.

Но в отличие от прочих нотаций, BPMN может использоваться совместно со специальным BPM-движком (engine), встроенным в различные ИТ-платформы. То есть бизнес-процессы, описанные с помощью BPMN, не просто визуализируются, а управляют логикой выполнения в реальных ИТ-системах, превращая нотацию в исполняемый код, который интерпретируется движком, При этом продвигая процессы в соответствии с описанной в диаграммах бизнес-логикой, BPMN-движок следит за выполнением шагов, направляет задачи сотрудникам, вызывает API сервисов, генерирует события, фиксирует в Базе Данных (далее – БД) результат и тому подобное. Помимо того, такой инструмент выполняет мониторинг и логирование каждого запущенного экземпляра процесса и фиксирует прогресс и актуальные состояния в БД.

«А сколько пользователей выдержит наш сервис?»

Вопрос звучит просто, но каждый раз ставит в тупик. Его задают на демо, на встречах с заказчиками, менеджеры, иногда даже сами разработчики.

Когда‑то, ещё в школьные годы, я читала журнал «Хакер» и мечтала, как было бы здорово «ломать серверы» и находить их слабые места.

Теперь я занимаюсь этим вполне законно — через нагрузочное тестирование. И, честно говоря, это одно из самых приятных занятий в моей работе.

Видеть, как система реагирует на рост нагрузки, оптимизировать запросы, отслеживать поведение метрик в реальном времени — это настоящее инженерное удовольствие. Ведь за каждой цифрой стоят реальные пользователи, для которых важно, чтобы всё работало быстро и стабильно, даже в пиковые моменты.

Тем не менее, многие команды избегают нагрузки.

«Мы уже проверяли это в начале проекта — зачем снова?»

«Сложно, долго, не для нас.»

«Сделайте отчёт, главное чтобы красиво смотрелось.»

А иногда — просто страшно увидеть, как система покажет себя в реальных условиях.

На самом деле всё гораздо проще. Главное, понимать ключевые метрики и уметь смотреть на них не как на сухие цифры, а как на отражение реального опыта ваших пользователей.

Паяльник в руках мастера как меч у самурая: он должен быть надежным, всегда рядом и быстро решать проблемы. Сегодня принес обзор двух портативных мечей паяльников: Pinecil V1, проверенный временем умник с открытым кодом, и FNIRSI HS-02B, стильный новичок с коротким жалом и быстрым нагревом. Первый у меня уже пару лет (почти с момента анонса производителем), второй я только купил и успел протестировать в ходе пары ремонтов. Сегодня сравню обе модели. Мне стало интересно, чем они отличаются и в чем схожи. Кстати, если у вас есть свой фаворит в мире инструментов для пайки, обязательно расскажите об этом в комментариях.

Привет, на связи Андрей Шведов, руководитель проектов ГРАН Груп!

Разработчики электроники стремятся сделать свой проект с минимальным количеством вопросов и доработок со стороны производителя. Служба качества всегда хочет получить минимальный уровень брака. Сотрудникам монтажного производства хотелось бы видеть оптимизацию под линию монтажа для достижения максимальной производительности. А вопросы минимизации стоимости печатных плат и сокращения сроков поставки всегда крайне важны для компании в целом. Но как возможно отвечать всем этим требованиям одновременно?

Всего этого можно добиться, соблюдая набор принципов концепции DFM (англ. design for manufacturing) – "проектирование с учетом производства". Она имеет довольно простой смысл: задуманные в проекте решения следует реализовывать, учитывая особенности технологических процессов и возможности производств.

Следуя принципам DFM, вы получаете надежные и соответствующие функциональным характеристикам печатные платы, поставленные в срок, с минимальным риском дефектов и по оптимальной стоимости.

Цель нашей статьи – показать, что соблюдая простые рекомендации и имея представление о "популярных" ошибках, можно заметно сэкономить время.

С каждым месяцем развитие ИИ выходит на новые, ранее неизведанные рубежи. Март не стал исключением и снова повысил планку достижений. OpenAI представила первые инструменты для создания автономных агентов, а Google DeepMind решила, что виртуальным ассистентам пора обзавестись руками физическими манипуляторами. Тем временем Anthropic выяснила, что LLM научились распознавать, когда их тестируют, и подгонять ответ под ожидания проверяющих (немного тревожно, не правда ли?). И это лишь вершина айсберга!

Разбираем главные события марта в ИИ: от моделей с контекстом в миллион токенов до китайских систем, которые достигают уровня GPT-4 по цене чашки кофе. По традиции также поделимся подборкой новых инструментов и исследований. Будет интересно!

С вами снова Юля, системный аналитик из EvApps и мы продолжаем разбираться в технологии WebSocket. В первой части (WebSocket для начинающих системных аналитиков: просто о сложном. Часть 1), мы познакомились с основами WebSocket, а теперь давайте заглянем под капот реального сайта, например, криптобиржи. Попробуем понять, как работает этот сложный механизм: что происходит, когда вы видите мгновенно меняющиеся котировки и графики, и что происходит “за кулисами”.

Архитектура, управляемая событиями (Event Driven Architecture, EDA) получила широкое распространение при разработке программного обеспечения, способного легко масштабироваться и обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени.

В этой статье мы подробно рассмотрим EDA и продемонстрируем, как распределенная потоковая платформа Apache Kafka, может быть использована для создания масштабируемых систем.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Фикс, и я менеджер продукта в K2 Cloud. В этой статье я хотел бы рассказать о том, как мы решали задачу замены корпоративных облачных ресурсов собственным сервисом. Под катом — подробный рассказ про архитектуру NextCloud в K2 Cloud, а также разбор нашего опыта разработки плагинов, чтобы довести файловое хранилище до корпоративного уровня.

Многие люди, кто не работает в сфере разработки электроники, представляют себе процесс разработки достаточно просто: разрабатываем схему, трассируем плату, пишем прошивку. А что еще надо?

В статье я опишу, как устроен типовой процесс разработки электроники на самом деле – на примере и с картинками (это может быть маленькая или большая компания, процесс плюс-минус схож). За пример мы возьмем некую материнскую плату компьютера (процессор в данном случае не принципиален) и разберем типовой процесс разработки такой материнской платы.

Всем привет! Это Глеб Тильтиков, Chief Technical Officer платформы МТС OmniChannel. Я уже опубликовал две подборки книг (первая и вторая), помогающих ИТ-специалистам оставаться в тренде разработки, прокачивать софт- и хард-скилы. Сегодня предлагаю вашему вниманию третью часть, заключительную. Надеюсь, она окажется для вас не менее полезной, чем предыдущие!

Давно было понятно, что генерация видео с помощью нейросетей станет возможной локально на ПК. Это полезно для всех, кто не готов платить за подписки, но готов платить за мощное железо. Потому что видео-модели требуют значительных вычислительных ресурсов.

На текущий момент существует несколько ключевых моделей, которые подходят для локальной установки: stable Video Diffusion, Mochi 1, Hunyan Video и LTX Video. Каждая из них имеет свои уникальные особенности, которых ниже.

Stable Video Diffusion (SVD)

Эта модель, разработанная Stability AI, является одной из первых открытых моделей для генерации видео из изображений. Она основана на латентных диффузионных моделях и может генерировать короткие клипы с высоким разрешением. Согласно данным, SVD доступна на платформе Hugging Face, и пользователи могут запускать ее локально с помощью фреймворка Diffusers. Для эффективной работы требуется NVIDIA GPU с минимум 16 ГБ VRAM, что делает ее довольно ресурсоемкой.

Mochi 1

Модель разработанная Genmo AI, специализируется на генерации видео из текстовых подсказок. Она открыта под лицензией Apache 2.0, что позволяет скачивать код и веса модели с GitHub. Модель поддерживает разрешение 480p с частотой 30 кадров в секунду и может генерировать видео длительностью до 5,4 секунды. Точные требования к оборудованию не указаны, но предполагается, что требуется мощный GPU.

Hunyan Video

Эта модель от Tencent выделяется своими 13 миллиардами параметров, что делает ее одной из самых крупных открытых моделей для генерации видео. Код и веса модели доступны на GitHub. Она поддерживает разрешения до 720p x 1280p и требует минимум 45 ГБ GPU-памяти для базового разрешения, с рекомендацией 80 ГБ для оптимальной производительности.

В этой статье мы поделимся своим опытом разработки приложений в Телеграм и подробно остановимся на следующих вопросах:

‭• Что представляют из себя Telegram mini apps?
‭• Чем они отличаются от других платформ?
‭• Какие перспективы развития у Telegram mini apps?
‭• Как правильно тестировать Telegram mini apps с учетом особенностей платформы
‭• Как настроить окружение для будущего приложения и инициализировать telegram-apps sdk?
‭• Какие нюансы существуют при разработке Telegram mini apps?

Привет, Хабр! В прошлом материале мы поговорили о том, чем серверные видеокарты отличаются от потребительских, а теперь немного углубимся в технические аспекты профессиональных ускорителей и поговорим о решениях, которые доступны (или скоро будут доступны).

Всем привет! Это Глеб Тильтиков, Chief Technical Officer платформы МТС OmniChannel. Недавно я поделился подборкой книг, которая поможет ИТ-специалистам быть в тренде разработки. Сегодня будет вторая часть. Все книги из списка, которые вы увидите ниже, в разные этапы жизни помогли мне развивать софт- и хардскилы. Надеюсь, вам подборка тоже будет полезна!

В этой статье мы хотим поделиться опытом разработки экосистемы (если есть слово поудачнее, то обязательно поделитесь в комментариях) сервисов для упрощения процесса разработки моделей и решений по CV. Идея написать статью укрепилась после того как мы пообщались со специалистами из разных промышленных компаний и поняли, что опыт у всех довольно разный, а средний уровень зрелости еще не такой высокий.

В данной статье сделаем акцент не на получающиеся ML-модели, их интеграцию и бизнес кейсы, а на обычно скрытый от глаз процесс разработки решений с ML (и CV в частности) в промышленности.

Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Зорин, я ведущий разработчик в центре инноваций Future Crew. У моего проекта достаточно компактная команда. Нам постоянно нужно проверять критически важную функциональность, и часто это может сделать только сам разработчик. С появлением современных LLM, таких как ChatGPT, возникла идея об их внедрении для ревью кода. В качестве подопытного кролика был выбран Swift. В этом материале я расскажу, чего мы добились, какие инструменты использовали и как LLM справляется с поставленной задачей.

Рассказываю про способы, как можно установить китайскую модель локально и использовать без интернета. Причем так, чтобы работать не через консоль, а через удобный интерфейс чат-бота.