Привет, Хабр!

При проектировании инфраструктуры виртуализации вопрос выбора типа хранилища и модели доступа к данным нередко становится самым дискуссионным. Особенно, когда, с одной стороны, нужны высокие IOPS, низкие задержки и гарантированная отказоустойчивость. С другой — разумный бюджет, гибкость и простота масштабирования.

В этой статье мы разложим основные типы хранилищ по полочкам, разберем их различия и покажем, как современные платформы виртуализации автоматизируют рутинную настройку хранилищ в масштабах кластера.

Если Вы безоговорочный поклонник искусственного интеллекта (Ai) в нынешней его трактовке и не приемлете другие решения, то я бы не рекомендовал читать и комментировать эту статью. Если Вы занимаетесь приложениями для банковской сферы, или для торговли, или создаёте чат-боты общего назначения, то эта статья, скорее всего, будет Вам не интересна. Разработчики игр, так же не найдут в этой статье ничего полезного.

Но, возможно, вы участвуете в проектах связанных с автоматизацией проектирования в машиностроении или создаёте экспертные системы медицинского назначения и тесно взаимодействуете с предметными специалистами (инженерами, технологами, врачами). В таком случае идеи и решения из этой статьи могут пригодиться в Вашей работе. Если же вдруг Вы связаны с преподаванием прикладных дисциплин не связанных с информационными технологиями, то подходы к формализации знаний и созданию прикладных приложений с минимальным привлечением ИТ-специалистов могут Вас заинтересовать и оказаться ещё одним инструментом закрепления знаний наряду с курсовым и дипломным проектированием.

В других ранее опубликованных статьях достаточно подробно обсуждались аспекты технологии поиска решений управляемого данными. Был предложен понятийный аппарат и дано определение информационного блока, как единицы формализации знаний предметной области.

Однако остались в тени некоторые важные детали. Полагаю, что данной публикацией удастся убедить читателя, что решение достаточно широкого класса задач возможно, простыми и не требовательными к вычислительным ресурсам средствами.

Каждый, кто хоть немного работал с объектно-ориентированными языками, наверняка сталкивался с принципом подстановки Лисков. При этом мало кто знает, откуда этот принцип взялся и в каком контексте Лисков его формулировала. Мы перевели ее доклад, прозвучавший на OOPSLA'87, чтобы дать каждому возможность обратиться к первоисточнику. Прочитав этот текст, вы увидите, насколько сложным и неочевидным было отношение Лисков к наследованию и как она связывала его с идеями абстракции, инкапсуляции и полиморфизма.

24 февраля 2026 года в 16 часов по Хабаровскому времени в мессенджере MAX от аккаунты папы приходит сообщения вида "Посмотри, это ты на фото" и следующим сообщением приложен файл "Фото(3).apk". Я сразу же позвонил отцу - интернет отключили, симку вытащили, а на следующий день он сходил в МФЦ и поменял пароль. Файл с вирусом скачать я не смог - через полчаса после этого аккаунт отца удалили за спам, плюс само сообщение я удалил. Но пока файл ещё был я попросил брата переслать его мне, но скачать я его уже не мог - из-за удаления аккаунта.

Работу пояснительную хоть и проводили, но "был без очков, что-то тыкнул" и установил - когда у тебя телефон от Huawei без гугл сервисов, то все приложения плюс минус так и ставились. Прошло время - аккаунт через месяц папе дали вновь зарегистрировать, телефон тот мы отложили от греха подальше, выдал свой старый Samsung A50 и про случай забыли. Но одним вечером, когда я лежал в кровати я подумал - "Стоп, если аккаунт восстановили, то и файл я могу скачать?" Зашел в чат с братом, долистал до пересланного сообщения и решил скачать файл вновь. И что вы думаете - я его скачал! Б - Безопасность. А раз файл скачан, то надо его проанализировать - о чём и будет статья.

В 2026 году злоумышленники проводили рассылки, ориентированные на бухгалтеров, в адрес более 3000 компаний из разных отраслей в России, Беларуси, Казахстане и Узбекистане. По нашим оценкам, с начала 2026 года группировка Hive0117 совершила около 400 успешных атак. Средняя сумма ущерба от этих атак составила 10 млн рублей. Специалисты F6 Fraud Proteсtion изучили весенние атаки Hive0117 и разобрали инструменты, которые используют злоумышленники.

Привет, Хабр! Я Анна Афонина, уже более 6 лет занимаюсь сообществом IT Recruiter SPb. Рынок сильно изменился в сторону работодателей, и вместо рекрутеров, которые были хотя бы приветливыми, появилось новое поколение, от которых у опытных рекрутеров волосы встают дыбом. Я люблю сложный поиск, а сейчас даже вакансии с поиском единорогов закрываются за пару часов, поэтому я углубилась в поиск работы для кандидатов, где сейчас реально сложно.

Конечно, треш бывал и раньше. Но раньше с ними хоть как-то могли бороться, а теперь на крики о помощи кандидатов никто не обращает внимания. Но мы их слышим, и решили сами взяться за этот вопрос.

Цель этой статьи - привлечь внимание всего рекрутерского комьюнити, нанимающих менеджеров и HR Brand специалистов, чтобы починить отношения между работодателями и кандидатами. Мы рассмотрим ТОП-5 примеров, которые попали к нам сами за последние 3 месяца. Дальше мы планируем продолжать формат прожарки рекрутеров, которая оказалась очень ценна их руководителям. Вы можете нам помочь собрать больше кейсов, в конце статьи мы прописали важные правила, соблюдая которые мы сможем вам помочь в ответ.

Луковичную (onion) архитектуру обычно продают аргументом «легко поменять БД или фреймворк». Только базу в проде меняют раз в пятилетку, а чаще вообще не меняют — ради этого городить слои не выгодно.

Реальная ценность в другом, и она ежедневная: глядя на правку, ты заранее видишь её радиус. Поменял формат ответа одной ручки — изменение осталось в одном handler'е, соседние ручки и cron не задеты. Тронул бизнес-правило в сервисе — и сразу понятно, что эффект расходится на всё, что выше.

Понадобилось параллельно писать ещё в одно хранилище — горячий кэш, поисковый индекс, аналитическую базу рядом с основной — это добавляется в одном репозитории, и весь код, который через него пишет, начинает писать в оба места разом. Ничего не переписываешь и, главное, негде забыть: точка подключения одна, а не разбросана по всем местам, где идёт запись.

Ubuntu Server ставит security-обновления сам, по умолчанию — это не настройка, которую кто-то включил, а поведение из коробки. У механизма два типичных следствия, которые админ месяцами не может опознать.

Одиночный сервер «моргает» каждое утро в районе 06:xx на 10–30 секунд: сервис остановлен и тут же запущен, виновного в журнале будто нет, и даунтайм списывают то на сеть, то на GC. Кластер из трёх–пяти узлов, который спокойно переживает падение одного узла, в какой-то момент роняет себя сам: обновление с перезапуском прилетело на все узлы в одно утро — кворума не осталось.

Источник у обоих один: таймеры автообновлений с узким окном после шести утра плюс needrestart, который перезапускает не только обновлённый сервис, но и всё, что слинковано с обновившейся системной библиотекой (libssl3, libc6, zlib1g). Разберём, как подтвердить диагноз за две минуты и как развести узлы во времени — от drop-in к таймеру до координации через Ansible и PodDisruptionBudget.

"О спорт, ты — мир!" — это замечательная фраза основателя современных Олимпийских игр Пьера де Кубертена.

И с этим трудно не согласиться, ведь спорт, не только укрепляет здоровье но и объединяет людей. В этой статье я хочу рассказать, как я объединил некогда популярный вид состязаний "Охота на лис" с современными технологиями, ведь его основные принципы лежали в плоскости геолокации и радионаблюдения. Рожденный ещё в далекие 50-е, этот вид спорта неумолимо двигался по планете привлекая все больше и больше своих поклонников.

Несмотря на своё название, никакой реальной охоты здесь не было. Участники состязаний занимались поиском скрытых источников сигнала радио-маячки работающие в коротковолновом диапазоне частот, используя специальные приёмники-пеленгаторы. Сегодня "Охота на лис" по-прежнему существует, однако ее популярность заметно снизилась. Одной из причин является остутствие финансирования и низкая осведомленность среди молодежи.

Мне захотелось возобновить погасший интерес к этому увлекательному виду спорта и перенести идею классической радиопеленгации в современный мир технологичных приложений. Так появился проект виртуальной "Охоты на лис" под названием "Foxbusters", построенный на использовании технологий геолокации.

Это вторая статья в нашем цикле, посвещенном созданию системы круглосуточной ситуационной осведомленности. Благодаря замечаниям читателей, выделившим недостатки, которые имели место быть в прошлом материале, мы будем стараться совершенствовать подаваемый нашим читателям контент.

Когда у вас один AI-агент в браузере, всё просто. Когда их пять и они параллельно ходят по разным сайтам через Playwright MCP, начинается война за вкладку. Штатный @playwright/mcp работает в общем BrowserContext, и агенты перехватывают страницы друг у друга. Отдельный контекст через newContext() решает изоляцию, но убивает логины.

На основании собственных мучений, в этой статье разбираю, как получить и то, и другое: изолированные окна на каждого агента с общими куками профиля, используя недокументированный contextGetter в createConnection. С кодом, граблями и честными ограничениями.

Как связаны когнитивные карты (кстати, что это?) и финансовые пузыри? Причём тут бифуркации и теория хаоса, как хайп уничтожает IT бизнес и так далее и тому подобное, попробуем разобраться на простой математике или запутаться окончательно. Ударные волны -- для привлечения внимания (или нет?).

Первым перевод на русский этой работы Роберта Зубрина, выдающегося американского аэрокосмического инженера, писателя, публициста и главного идеолога пилотируемой колонизации Марса, сделал ЖЖ-юзер keldoor в Живом Журнале, в сообществе Движение за Русский Космос’s Journal.

Однако, тот перевод был распределен по нескольким постам, журналы уже давно не ведутся, и с того времени (статья впервые опубликована в октябре 1995 года, перевод на русский сделан в 2012) появилось много новых данных о возможности и технологиях колонизации Марса. Поэтому я взял на себя смелость сделать новый перевод, снабдив его своими комментариями с точки зрения ситуации на середину 2026 года.

Статья стала классической и обязательна к прочтению всем интересующимся историей и технологиями космоса! Для тех, кто не в курсе идей и технологий освоения Марса, статья и критические замечания дадут хорошее введение в тему.

Каждый владелец бизнеса делает десятки одинаковых действий в день. Отвечает на одни и те же вопросы клиентов. Переносит заявки в таблицу. Собирает отчёт из пяти источников. Пишет посты, которые откладываются, потому что «нет времени».

По оценкам отраслевых исследований, около 84% компаний тратят минимум четверть рабочего времени на повторяющиеся задачи. Для малого бизнеса это особенно дорого: штат маленький, размазать рутину не на кого, и нанимать ещё одного человека ради механической работы невыгодно.

В 2026 году у этой проблемы появилось решение, до которого дотягивается обычный предприниматель без программиста. Автоматизация рутины нейросетями перестала быть историей про «дорогое внедрение за миллионы». Нейросети научились работать сами: по расписанию, по событию, без вашей команды каждый раз.

Ниже разберём, что именно поменялось, какие задачи уже можно отдать ИИ, сколько это стоит в рублях, за сколько окупается и где новичок чаще всего теряет деньги.

Когда мы выпустили Auto Embeddings — функцию автоматического преобразования текстов в векторные представления — без развёртывания отдельного сервиса для работы с ML-моделью, — главный запрос пользователей касался скорости работы. Ранее для генерации эмбеддингов использовался только стек SentenceTransformers поверх Candle (Rust-рантайм Hugging Face для ML-инференса), и ресурсы CPU использовались далеко не полностью: в большинстве сценариев нагрузки показатель QPS держался на уровне нескольких десятков документов в секунду независимо от способа подачи данных, а параллельные запросы обрабатывались последовательно в рамках одной сессии модели.

Поэтому мы в течение нескольких недель оптимизировали механизм запуска ONNX-моделей в Manticore. Новый бэкенд ONNX Runtime доступен начиная с Manticore Search 27.1.5 . ONNX (Open Neural Network Exchange) — переносимый формат моделей, в котором уже публикуется большинство популярных open-source моделей для эмбеддингов: MiniLM, BGE, E5 и другие. В результате получилось решение, которое в среднем в 14 раз быстрее прежней реализации SentenceTransformers/Candle на том же оборудовании (обычный недорогой сервер с 16 ядрами / 32 потоками), с той же моделью и теми же весами, если усреднить по всей матрице замеров threads × batch, — и это преимущество сохраняется как при одном клиентском потоке, так и при тридцати двух. Предыдущая реализация во всём диапазоне нагрузок показывала 5–11 документов/с; новая реализация работает в диапазоне 70–230 документов/с.

Продолжаем исторический обзор странных, но порой гениальный нательных технологий! Во второй части мы поговорим о более новых наработках, исторически близких к нам по времени.

Многие российские компании привыкли к 1С:УПП (Управление производственным предприятием) и активно ее использовали. Но весной 2026 года разработчики прекращают поддержку этой программы. Это значит, что больше не будет ни обновлений, ни исправлений багов, ни технической помощи от создателей.

В I квартале 2027 г. вендор не будет выпускать обновления 1С:УПП кроме тех, которые потребуются для сдачи отчетности за 2026 г. Законодательные изменения, которые вступят в силу с января 2027 г., поддерживаться в УПП не будут. С 1 апреля вендор приостановит любые консультации по конфигурации (письмо 1С №30064 от 09.12.2022).

В Яндексе постоянно растёт количество задач, где GPU требуются не только для классического машинного обучения, но и для генерации тяжёлого визуального контента: 3D‑сцен, видео, цифровых аватаров, симуляций и синтетических данных для обучения нейросетей.

Ярким кейсом стал проект к премьере сериала «Кибердеревня». Мы сканировали гостей мероприятия, создавали их 3DGS‑аватары (3D Gaussian Splatting) и интегрировали в подготовленные Unity‑сцены. Этот пайплайн наглядно подсветил узкое место: при масштабировании производства скорость упирается не в креатив или алгоритмы реконструкции, а в возможности инфраструктуры рендеринга. Стало очевидно, что нам нужно решение, способное ускорить обработку в десятки раз.

Традиционно такие задачи решаются на локальных рабочих станциях или через специализированные внешние рендер‑фермы. Однако в Яндексе уже есть YTsaurus — распределённая система с GPU‑кластерами, поддержкой контейнеризации и отработанными механизмами планирования задач. Меня зовут Анатолий Томилов, я разработчик инфраструктуры VR и 3D‑реконструкции, в Фантехе. В статье я расскажу, почему идея использовать YTsaurus в качестве внутренней рендер‑фермы выглядела логичной, но её реализация оказалась нетривиальной.

Не знаю как для вас, но мне всегда казалось очень странным, что, любой энтузиаст, желающий собирать какие-либо самоделки на базе микроконтроллеров, всегда сталкивается с весьма странной проблемой: как подключить двигатели наиболее простым способом?!  

Потому что, самое первое, с чем придётся иметь дело при попытках разобраться с этим вопросом, так это с тем, что в глаза бросается просто какое-то безумное количество плат расширения, какое-то безумное количество датчиков, подключаемых удобным и не совсем образом…. 

А двигатели? А двигатели в пролёте в прокруте (на первый взгляд)…:-B 

Ниже я рассмотрел пару решений, которые нашёл для себя в разные моменты времени в прошлом — возможно, они, в чём-то, будут полезны и для вас! ;-) 

Блетчли-Парк, центр британской разведки во время Второй мировой войны, был хранилищем секретов в то время, когда нацистская угроза продвигалась по Европе. Но для некоторых эти секреты не исчезли и после окончания войны.

В начале XXI века много говорилось о мучительной личной жизни Алана Тьюринга — от его символического помилования британским правительством в 2009 году (после того как в начале 1950-х годов он был привлечён к ответственности и подвергнут химической кастрации за гомосексуальные отношения, которые тогда считались незаконными) до оскароносной биографической картины 2014 года «Игра в имитацию», в которой было показано его величайшее достижение военного времени — расшифровка сообщений, закодированных нацистской машиной «Энигма».

Однако по мере того, как жизнь и наследие Тьюринга становились всё более известными, вскрывались и новые загадки. Недавно обнаруженные документы свидетельствуют о том, что в тот же период, когда Тьюринг прославился как дешифровщик кодов, он также занимался другой, ранее неизвестной линией исследований, которая, возможно, привела к его самой революционной инновации.

Эти документы известны как «Документы Бейли» — по имени их прежнего владельца, Дональда Бейли, который в 1944–1945 годах был помощником Тьюринга в Ханслоуп-Парке и хранил эти документы до самой своей смерти в 2020 году. Как написал Джек Коупленд в статье для журнала «IEEE Spectrum», именно Бейли, недавно окончивший университет по специальности «электротехника», научил Тьюринга «практическим навыкам», необходимым для воплощения идей в области электротехники в реальные схемы. Бейли, который называл Тьюринга «профессором», делал обширные записи о мыслях и экспериментах Тьюринга во время их совместной работы над электротехническими проектами в Ханслоуп-Парке. Проработав там несколько часов, Тьюринг ехал на велосипеде пятнадцать километров до Блетчли-Парка, чтобы заняться своей тогда ещё секретной деятельностью по взлому кодов. Записи Бейли составляют значительную часть вышеупомянутых документов и дают совершенно новое представление о том грандиозном проекте под кодовым названием «Далила», над которым они оба работали.