IT-инфраструктура *

Эта статья - о шаге, который предшествует настройке маршрутов: как выбрать сигнал, связать его с влиянием на бизнес, определить срочность и проверить, что вызов дежурного действительно оправдан. В качестве сквозного примера возьмём оформление заказа, а в конце свяжем правила детектирования с обработкой в nxs-anomaly.

Электричества в офисной серверной больше не хватает, а купленный под ИИ сервер устаревает раньше, чем окупается. Всем привет! На связи Андрей, руководитель отдела продуктов клиентской безопасности в Selectel. Разбираем свежий опрос Uptime Institute среди 800 владельцев и операторов ЦОД — куда и почему переезжает инфраструктура.

У нашего ИИ-оркестратора более девяноста инструментов: работа с таблицами, документами, почтой, задачами, веб-страницами, презентациями и т.д.

При обработке запросов модель на каждом шаге выбирает, какой из них вызвать. Вопрос, который периодически всплывает: сколько из них ей показывать за раз — все или только те, что подходят к запросу?

Наш оркестратор умеет работать как с большими облачными моделями, так и с маленькими, которые помещаются на бытовой видеокарте. Минимальный рабочий вариант: RTX 3090 24Gb + Qwen3.6 27B.

Цель - заставить минимальный рабочий вариант выполнять корпоративные задачи с приемлемым качеством и с приемлемой скоростью.

Ясно что, для малой и большой моделей способ выбора инструментов должен отличаться, но как найти оптимальный вариант вопрос сложный.

Обычно оркестратор показывает модели весь список инструментов и она уже решает какой нужно выбрать для ответа на запрос. Так делают Hermes, OpenClaw и Ouroboros. Ни один из них не выбирает инструменты по тексту запроса. У некоторых для слабых моделей и маленького контекста есть режим, где модели дают только каталог — имя и короткое описание — и инструмент «подключить», так что нужное она находит и загружает сама. Эти агенты рассчитаны на фронтир-модели уровня Claude и GPT-5, которые держат сотню инструментов без потерь. Моя задача другая: работать на локальной 27B в закрытом контуре. Для неё узкий набор измеримо лучше.

Как устроен узкий набор

Схема простая. Перед основным вызовом модели работает роутер: по тексту запроса он выбирает раздел — «датасеты», «почта», «презентации» ... — и внутри раздела подраздел. Модель получает недевяносто описаний инструментов, а около двадцати. О существовании остальных на этом шаге она не знает.

Synology DS916+ отказался видеть новый Energenie EG-UPS-PS3000-02. В DSM эта модель официально не поддерживается, а автоматически выбранный nutdrv_qx с устройством не заработал. При этом выяснилось, что другой драйвер, уже встроенный в DSM — blazer_usb — прекрасно общается с ИБП по Megatec/Q1. Осталось понять, как заставить саму DSM использовать его правильно.

Ниже — история от первой проверки USB-кабеля до строки UPS on battery в системном журнале.

Вроде бы довольно очевидная мысль — у ручной настройки есть предел масштабирования. Пока кластеров немного, команда может держать локальные различия под контролем. Но со временем инфраструктура растёт, команды меняются, решения накапливаются в документации, сценариях и памяти отдельных сотрудников. Площадки, одинаковые на старте, постепенно начинают жить по разным правилам, что со временем перестаёт быть особенностью эксплуатации и превращается в самостоятельный источник рисков. Хуже того, эти процессы зачастую проходят незаметно для команды, занятой рутинными делами — просто в один прекрасный день приходит осознание, что предел достигнут и надо было еще вчера что-то менять.
История, которую я хочу рассказать, началась несколько лет назад, когда перед нами была поставлена задача развернуть на наших площадках отечественную платформу виртуализации Basis Dynamix Enterprise. Закончилась же эта история внедрением качественно нового подхода к эксплуатации. Но обо всем по порядку.

Всем привет! Команда техподдержки РТК-Сервис на связи. Мы уже познакомили вас с усилителями от Т8, Huawei и Nokia (Alcatel Lucent). Сегодня разбираем DWDM от производителя ECI.

Будет познавательно. Поехали!

Около полугода назад проект Репка выпустил и вывел на рынок пятую версию — Repka Pi 5, сравним производительности Raspberry Pi 5 и Repka Pi 5.
Насколько Repka Pi оказалась быстрая? Если совсем кратко, то вот так:
— производительность процессора в 1,5 раза выше;
— скорость работы с ОЗУ выше более чем в 2 раза;
— производительность графической подсистемы выше в 1,9 раз.

Привет, Хабр!

Меня зовут Илья, я работаю в Группе Rubytech в департаменте информационной безопасности, и в этой статье расскажу, как мы сильно упростили себе жизнь, сделав сброс пароля мультиплатформенным. Если вы вдруг в вашей компании планируете что-то подобное — вам пригодится. А если просто интересно, как все это устроено — добро пожаловать под кат.

Утро началось с того, что ко мне в личку пришел друг и спросил: «Кто это такой, этот Jev? Ты работаешь с ИИ, должен знать».

К этому моменту я уже видел десятки постов в ленте о том, насколько он крут, какие задачи решает, и призывы переносить все свои флоу на Jev. Давайте разбираться.

Электричество не интересуется тем, как хорошо выглядит кабель.

Ему всё равно, уложены ли кабели ровными рядами или свисают из-под потолка кабельной лапшой. Но если беспорядок сразу вызывает вопросы к качеству, то аккуратный монтаж умеет усыплять бдительность. За красивой розеткой может не оказаться защитного проводника, а новый кабель способен провалить проверку ещё до подключения первого сервера.

Развитие искусственного интеллекта в 21 веке — одна из главных вещей в индустрии, я считаю. Казалось бы, пару лет назад нейросеть была сродни умному калькулятору в формате: задали вопрос — он что-то считает, анализирует, пишет или объясняет, а затем ждет следующего задания.

Теперь у нейросетей роль глубже, шире и значительно сложнее. Появились ИИ-агенты — это системы, которые не просто генерируют ответ, а пытаются самостоятельно выполнить поставленную цель, используя инструменты и несколько последовательных действий.

В этой статье я хочу разобраться простым языком, в чем принципиальная разница между ИИ и ИИ-агентами и кто из них полезнее на практике в разных задачах.

Сразу хочу обозначить рамки — я фронтенд-разработчик и не настраиваю BGP, не поднимаю маршрутизаторы и не работаю у интернет-провайдера (хотя было дело).

Но ограничения IP-адресов так или иначе влияют на мою работу, на архитектуру продуктов, в частности, на UX, антифрод, аналитику и т.п.

Мы привыкли считать, что IP-адреса — это где-то внизу, на сетевом уровне, и к разработчику они не имеют отношения.

На практике именно дефицит IPv4 сформировал тот интернет, в котором мы сейчас живём: интернет с NAT, серыми IP, сложным WebRTC, странными rate-limit и иллюзией, что IP можно использовать, как идентификатор пользователя.

Эта статья — не учебник по IPv6 и не гайд по сетям. Это попытка посмотреть на проблему с другой стороны: почему IPv4 закончился, что мы сделали, чтобы с этим жить, и почему последствия этого решения догоняют фронтенд-разработчиков, даже если они никогда не трогали сетевое оборудование.

Вы когда-нибудь задавались вопросами: почему P2P на самом деле не совсем P2P, почему один IP — это не единственный пользователь, и почему IPv6 вроде бы существует, но в обыденность так и не вошёл? Давайте порассуждаем.

Всем привет! Меня зовут Артём, я продуктовый лидер с опытом управления линейкой высоконагруженных продуктов информационной безопасности и клиентского сервиса — IDM, PAM, PKI, SSO, FAM — в крупнейших банках России и коммерческих организациях. На мне в этом плане всегда были стратегия и операционное управление бэклогом, координация 30+ разработчиков, DevOps, архитекторов, аналитиков и инженеров. Причем не в самой дружелюбной среде — с высочайшими требованиями к надежности, безопасности и соблюдению регуляторных стандартов.

Цель статьи — обобщить практический опыт построения крупных IdM-систем в изменчивой среде и предложить рамку для выбора подхода к внедрению. Это не универсальный рецепт, а набор тактических принципов, позволяющих двигаться, не теряя управляемости. В тексте я рассматриваю управление идентичностями в условиях архитектурного сдвига, а также личный опыт построения крупной IdM-системы в информационном периметре Сбербанка.

Я знаю, что многие из вас уже делают это. Но делают интуитивно, не называя вещи своими именами. Эта статья — не про открытие Америки. Она про то, чтобы превратить вашу интуицию в систему и дать вам язык для защиты своей позиции.

Всем привет! Меня зовут Магомед, я инженер поддержки в команде Контента в Банки.ру. За 4 месяца я собрал на n8n несколько автоматизаций. Часть из них дежурит вместе со мной: утренний дайджест по состоянию сервисов, сторож аномалий после релизов и ИИ-агент, который знает наши сервисы, работает с Jira и умеет оценивать задачи. Другая часть работает на авторов контента: уведомляет о комментариях и просмотрах и проверяет, подходят ли к материалу прикреплённые виджеты.

В этой статье я не буду уходить в детали устройства воркфлоу: схем из n8n, промптов и разбора нод здесь не будет. Хочу показать, как конкретно я, инженер поддержки, применяю ИИ в ежедневной работе. Если захочется подробностей по какому-то из ботов, спрашивайте в комментариях, расскажу.

За последние несколько дней Huawei и Alibaba практически одновременно представили новое железо для ИИ. Huawei — 17 сентября на HUAWEI CONNECT 2026 в Шанхае, Alibaba — 22 сентября на Apsara Conference в Ханчжоу. Это разные китайские компании с разными стратегиями, но если сопоставить их анонсы, то вырисовывается некая общая логика. Китайская GPU-индустрия не пытается повторить архитектуру NVIDIA. Вместо этого она начинает создавать собственные решения проблемы «как связать тысячи чипов», когда доступ к западным технологиям ограничен. Подробности — под катом.

15 сентября Армения на десять дней осталась без российского газа — и пережила это на иранском бартере. Именно на этой энергосистеме работают обе ИИ-фабрики из первой части: фундамент — российская труба 1988 года, иранский обмен 3 кВт·ч за кубометр и советский реактор, который продлевает Росатом. Арифметика внутри: заявленные планы фабрик съедают почти треть генерации целой страны. Плюс структура киловатта по Армстату, три вектора фактами без выводов и решатель для CTO — на что смотреть до аренды армянских мощностей.

Большую языковую модель можно скачать с Hugging Face, развернуть на сервере с GPU и отправить ей первый запрос. Технически LLM уже работает: получает текст на вход и генерирует ответ. Но до готового бизнес-сервиса еще далеко.

Пользователю нужен интерфейс. Приложению — API. Модели нужно передавать контекст и корпоративные данные. Доступ к сервису необходимо ограничивать, действия — контролировать, запросы — логировать, а ошибки — обрабатывать.
Чтобы модель делала что-то полезное для бизнеса, ей потребуется передать контекст, подключить внешние или внутренние системы и описать правила работы с ними.

Все эти компоненты вокруг модели часто называют обвязкой, или harness.

В этой статье разберемся, зачем она нужна, из каких частей может состоять и почему выбор самой LLM — только один из этапов создания ИИ-сервиса.

Как EdgeЦентр ускорил сотни тысяч сайтов на Tilda и улучшил качество видеотрансляций

Tilda — платформа для создания сайтов, где делают проекты и начинающие предприниматели, и известные бренды. Скорость загрузки — одно из главных конкурентных преимуществ платформы. Рассказываем, как EdgeCDN и EdgeStreaming помогли сохранить его при росте аудитории.

Бренд раньше в основном держал своё рекламное сообщение и официальные каналы. Сейчас представление о компании складывается из нескольких сигналов сразу: сайт и коммуникации, поисковая выдача, отзывы и пользовательский контент, карточки на картах и маркетплейсах, публикации СМИ и экспертов, социальные сети. С середины 2020-х гг. к этому добавились генеративные ответы и AI-рекомендации. Доверие из одного контакта возникает всё реже. Чаще человек сопоставляет несколько независимых подтверждений. Средний интернет-пользователь узнаёт бренды через несколько типов источников. В локальном поиске большинство потребителей использует больше одного канала до решения. Генеративный ИИ меняет архитектуру: модель может склеить разрозненные сведения о бренде в один ответ. Пользователи такие рекомендации всё равно перепроверяют через поиск, отзывы и первичные источники. Репутация, доступность фактов, согласованность сведений и качество опыта работают как общая инфраструктура доверия. Границы branding, ORM/SERM, SEO, контента и GEO при этом уже не жёсткие.