В 1993 году два американских учёных, Дуглас Норт и Роберт Фогель, получили Нобелевскую премию. Формулировка звучит так: «За возрождение исследований в области экономической истории благодаря приложению к ним экономической теории и количественных методов, позволяющих объяснить экономические и институциональные изменения».

Но можно сказать и понятнее.

Благодаря этим двум учёным появился новый способ исследовать прошлое, лучше понимать настоящее и даже немножко предсказывать будущее.

Клиометрика, направление на стыке истории и экономики, дала учёным новый инструмент, через который те, не будь дураками, немедленно начали рассматривать разные исторические факты. Они узнали, что железные дороги переоценены, рабовладение было вполне эффективным, а эмигранты изменили морские перевозки гораздо сильнее, чем любая технологическая инновация.

И ещё много интересных вещей.

Всем привет! На связи команда Amnezia. В честь нашего дня рождения мы расскажем историю нашей компании, может, она будет вам полезна, если у вас есть свой стартап, или хотите еще раз вспомнить, что происходило с интернетом в последние годы.

Сегодня нам исполнилось 5 лет, и мы хотели бы поблагодарить вас – аудиторию Хабра – за тёплый приём нашего проекта на старте и по сей день. Благодаря вам мы понимали, что наше приложение действительно нужно, и это давало нам сил и мотивацию двигаться дальше.

Uptrace v2.0 использует новый JSON-тип ClickHouse для хранения observability-данных. Результат: запросы по трейсам ускорились в 10 раз.

Делюсь практическим опытом внедрения: установка за 5 минут через Docker, настройка data transformations для обработки данных на лету, гибкие retention policies для экономии на хранении.

В статье:

Пошаговая инструкция от установки до production

Примеры кода на Node.js с OpenTelemetry

Кейсы настройки: снижение cardinality URL, парсинг данных, удаление PII

Чеклист для продакшена

Подходит для микросервисных архитектур на 5+ сервисов, где нужна скорость поиска по атрибутам трейсов.

В самом традиционном и привычном понимании этого слова. Они могут уволиться в тот же день, когда устроились на работу, резко сменить вид деятельности и быть недовольными даже прекрасными условиями труда и самыми «упакованными» офисами. Разбираемся, как думает зумер, и каковы его ценности.

Я разобрала историю Discord, потому что этот кейс хорошо иллюстрирует: во многих компаниях рост — результат серии экспериментов, из которых выстреливают не все. Главное — понимать, почему.

Сейчас Discord — вторая по популярности платформа для онлайн-образования с выручкой в 725 млн долларов и 656 млн зарегистрированных пользователей. А началось всё с неудачной игры. 

Хочу показать, как они это сделали. Конкретные решения, цифры и результаты.

Одна из открытых пока задач в области баз данных - поддержание базы данных в консистентном состоянии одновременно на нескольких экземплярах СУБД (узлах), принимающих клиентские соединения независимо друг от друга. Суть проблемы заключается не в том, чтобы синхронизировать состояние удалённо по сети, а в том, что в случае отказа одного из узлов такой системы остальные должны продолжить свою работу без перерыва: принимать соединения, коммитить транзакции не потеряв при этом консистентность. Аналогией для случая одного экземпляра СУБД здесь может быть, к примеру, обеспечение работы при отказе планки оперативной памяти или прерывающемся доступе к нескольким ядрам процессора.

Здесь я хочу возобновить обсуждение проблемы мультимастера на базе Postgres: его практическую ценность, реализуемость, стэк технологий, которые нужно создать. Возможно, что поставив проблему более узко, мы сможем прийти к решению, которое будет полезно для отрасли...

Тренд на использование больших языковых моделей (LLM) не ослабевает, но облачные решения вроде ChatGPT или Gemini имеют ряд ограничений: зависимость от интернета, платные подписки и, что самое важное, конфиденциальность данных. Особенно остро последний вопрос стоит при работе с корпоративной или чувствительной информацией, которую нельзя загружать в чужие сервисы.

В этой статье я хочу поделиться опытом создания полностью локального AI-ассистента на основе Microsoft Phi-3-mini — компактной, но мощной модели, способной анализировать данные из CSV, JSON и TXT файлов. Весь проект представляет собой набор Python-скриптов с открытым исходным кодом, которые автоматизируют установку и предоставляют интуитивно понятный чат-интерфейс.

Почему Phi-3-mini?

Microsoft позиционирует семейство моделей Phi-3 как "достаточно маленькие" (Small Language Models), но при этом "достаточно умные". Phi-3-mini, обладая 3.8 миллиардами параметров, демонстрирует производительность, сопоставимую с моделями вроде Mixtral 8x7B и GPT-3.5, но в значительно меньшем размере. Это делает её идеальным кандидатом для локального запуска на потребительском железе.

Компактность: ~7-8 ГБ против десятков и сотен ГБ у более крупных моделей.

Эффективность: Оптимизирована для работы на GPU с ограниченными ресурсами.

Качество: Поддерживает контекст до 4K токенов и отлично справляется с логическими и аналитическими задачами, включая код.

150 млн чтений в секунду — итог скрупулёзной инженерии кэша. В этом кейсе Uber — как ужесточить консистентность без удушения записи: инвалидация «по пути записи» из слоя запросов, дедупликация по commit-timestamp из БД, сочетание TTL и CDC на бинлогах, плюс измерение «черствости» через Cache Inspector. Разобраны реальные источники stale-данных (лаг CDC, реплики, негативное кэширование) и компромиссы вроде read-your-writes — с практическими схемами, которые масштабируются до сотен миллионов RPS.

Как поддерживать свыше 2300 кластеров MySQL без заметных простоев? В Uber это решают разделением на плоскости данных, управления и обнаружения и строгим приведением фактического состояния к desired state. В материале — анатомия control plane (Odin, Cadence, контроллер с правилами), как устроены плавные и аварийные переключения primary, замена узлов и онлайн-изменения схемы; как discovery на etcd и реверс-прокси даёт стабильный VIP; как наблюдаемость, CDC (Storagetapper→Kafka→Hive) и бэкапы закрывают эксплуатацию. ФВ фокусе — инженерные решения, которые позволяют удерживать 99,99% доступности без ручной магии.

Продолжение статьи о разработке B2B платформы международной торговли

Прошло несколько месяцев с момента публикации первой части, где мы рассказали о концепции и начальном этапе разработки LiqTrade. За это время проект прошел путь от MVP до полноценной production‑ready платформы.

В этой статье я хочу поделиться реальными проблемами, с которыми мы столкнулись, и способами их решения. Никакого идеализированного «как всё прекрасно работает» — только честный разбор косяков, рефакторинга и технического долга.

Дисклеймер: Если вы ищете статью в стиле «10 строк кода, и ваш стартап взлетел» — это не здесь. Здесь будет про то, как мы 3 раза переписывали систему ролей, боролись с circular dependencies и почему наш bundle вырос до 1.2 МБ (спойлер: мы его победили).

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: Deloitte потеряли полмиллиона баксов из-за глюков AI в отчете, секреты гипнотизирования нейросетей от Anthropic, новые рекорды для золота, в ЕС запретили веганские бургеры, взлом Asahi и Discord, а также доказательство инсайдер-трейдинга в Polymarket.

Знаменитая «Игромания» появилась позже многих игровых журналов, но всего за три года вырвалась вперёд и превратилась в самое популярное игровое издание России. У истоков журнала стояло два человека — Евгений Исупов и Александр Парчук. В 1995 году они открыли маленькую типографию, подключились к чудовищно медленному интернету, купили ризограф и начали печатать книги и брошюры по играм в издательстве «Астрея». Начинали с брошюры по Mortal Kombat 3, позднее напечатали сборник «112 игр на Dendy» и несколько книг с чит-кодами для Sega Mega Drive. Вскоре у них родилась идея создать собственное игровое издание.

Что, если каждый правильный ответ в викторине приносил бы тебе крипту?

Я решил проверить эту идею — и собрал Solana Quiz, децентрализованное приложение, где пользователи проходят ежедневные квизы с вопросами от OpenAI и получают Solana‑токены за правильные ответы.

Да, это реально работает. И да — токен мы тоже создаём сами 😎

Всем привет. Недавно пришлось решать проблему идентификации пользователя по номеру телефона в маленьком стартапе, позволяющим оформлять и оплачивать заказы онлайн. Почему именно номер телефона, а не электронная почта, например, или авторизация через соц. сети? Телефон сейчас, как мне кажется, де-факто стандарт для таких кейсов - это во-первых, а во-вторых, используя телефонный номер, можно подключать разные варианты его подтверждения: от смс до звонков с дальнейшим вводом либо кода из смс, либо последних цифр звонившего номера. Думаю, тут всем знакомы подобные механики.

Изначально я сразу и предложил использовать механику с СМС-шлюзом, но так как я тут имею дело со стартапом без инвестиций, то меня попросили придумать как на первоначальном этапе можно сэкономить (в идеале обойтись на этом этапе совсем без затрат), так как основной целью запуска было тестирование бизнес-идеи.

По предварительным исследованиям целевая пользовательская аудитория продукта является пользователями мессенджера Telegram. Вот в эту сторону я и начал думать. “Коробочный” механизм авторизации через виджет Telegram не отдает номер телефона пользователя, а нам именно он и нужен. Городить велосипед по получению номера телефона по id пользователя идея не самая лучшая, поэтому я решил сделать своего ТГ-бота для механики авторизации. Я на паре сайтов уже видел подобные решения, быстрый поиск по примерам реализации этой механики не дал внятных результатов. При поиске “авторизация telegram” я наткнулся на сайт, который был первым в поисковой выдаче. Пошел смотреть как у них все устроено, рассмотрим по шагам:

Не секрет, что штатные возможности мониторинга Nginx довольно скромны. Решалась эта задача различными способами: либо парсингом логов, либо сторонними модулями. При создании Angie эту проблему решили радикально и сразу несколькими способами. Начнём с исторического модуля stub_status.

Docker давно перестал быть просто инструментом для упаковки приложений в контейнеры. Сегодня это целая экосистема с множеством возможностей, о которых многие разработчики и даже DevOps специалисты догадываются лишь поверхностно.

В этой статье я расскажу о некоторых функциях Docker, которые редко попадают в учебные руководства и официальные туториалы, но которые могут облегчить жизнь разработчикам и понять Docker чуть глубже. По ходу статьи фичи будут переходить от более известных к менее известым (подобно когда-то популярному формату айсбергов)

Привет! Это команда Яндекс Практикума. В первой половине года мы провели исследование рынка Python-разработки и узнали, как меняются требования работодателей и к чему стоит готовиться джуниору при трудоустройстве. Рассказываем самое важное.

Прокси-контракты: Сравнение подходов OpenZeppelin и EVMPack

Обновление смарт-контрактов в mainnet - задача нетривиальная. Развернутый код неизменяем, и любая ошибка или необходимость добавить функционал требуют сложных и рискованных миграций. Для решения этой проблемы используется паттерн "прокси", позволяющий обновлять логику контракта, сохраняя его адрес и состояние.

Что такое прокси-контракт?

Прокси-контракт - это простой контракт-переадресатор. Он хранит адрес основного, "логического" контракта. При вызове функции на прокси, он перенаправляет вызов (через delegatecall) на контракт с логикой.

Особенность delegatecall в том, что код исполняется от имени прокси-контракта, то есть в его контексте хранилища (storage). Это позволяет менять адрес контракта с логикой, в то время как все данные (состояние) остаются на адресе прокси. Для обновления достаточно просто указать прокси новый адрес реализации.

Привет, Хабр! Если последние годы вас не отпускала фантомная боль от вечного выбора между ураганной скоростью ClickHouse, невозмутимой простотой SQLite и порой адской сложностью настройки InfluxDB, — возможно, вы, как и мы, дождались чего-то по-настоящему нового.

На горизонте появился проект Arc от команды Basekick Labs. Это не просто очередная попытка, а дерзкая заявка на соединение всего лучшего из мира time-series и lakehouse-подхода. Забудьте о тяжёлых серверах и мучительной шардированной архитектуре. Arc предлагает:

Итак, в прошлых частях (первая, вторая, третья) мы проследили историю итальянской пасты со средневековья до наших дней, а также коснулись того, как макароны с сыром попали в кухни англоязычных стран. Теперь пришла пора вернуться под родные берёзы и разобраться с тем, как итальянские макароны стали органичной частью отечественной кухни. Информация об этом местами противоречива и разбросана по разнообразным источникам, но мы попробуем разобраться с тем, как и когда макароны пришли в Россию, и из итальянского деликатеса превратились в органичную часть русской кулинарной традиции. А также узнаем, где и в каких неожиданных местах ел макароны с пармезаном Пушкин, почему друзьям Гоголя не очень понравилась аутентичная итальянская паста, кем и где были построены первые заводы по производству макарон и как менялись рецепты с ними в российских кулинарных книгах. Итак, поехали!