Привет, Хабр! В июле мы добавили выгрузку аудит-логов в объектное хранилище, расширили географию сетевых дисков, улучшили работу Managed Kubernetes и реализовали еще несколько важных обновлений. Обо всех обновлениях в продуктах Selectel читайте под катом!
Дисклеймер. Пишу от своего имени и излагаю своё мнение — с учётом 15-летнего опыта в робототехнике. Прежде чем сесть за этот текст, я провёл порядка 20 полноценных встреч с разными специалистами: среди них геодезисты, маркшейдеры и поставщики оборудования. Так что это не пересказ встреч, а попытка свести в одно то, что я услышал «с земли».
Безопасная разработка для Staffcop (системы расследования инцидентов внутренней инфобезопасности) — это не отдельная проверка перед релизом, а процесс, который команда постепенно встраивает в работу с кодом. С одной стороны, это связано с требованиями регулятора и подготовкой продукта к сертификации. С другой — помогает находить уязвимости раньше, до того как код попадёт в общую ветку, пройдёт все стадии разработки и дойдёт до пользователя.
В команде уже тестируют инструменты для разных видов анализа: статического, композиционного, динамического, фаззинга и поиска секретов. Один из первых подробно разобранных этапов — пилот статического анализатора кода.
Привет! Я — Аля, старший продакт-менеджер выделенных серверов в Selectel. За последние полтора года в мире сетей для ИИ произошла серия событий, которые по отдельности выглядят как обычные корпоративные новости, но вместе они складываются в любопытную картину.
Broadcom с октября 2025 года серийно отгружает коммутатор Tomahawk 6 «Davisson» с оптикой, встроенной прямо в корпус чипа, а его предшественник разошелся десятками тысяч штук. NVIDIA анонсировала собственные коммутаторы с той же технологией и уже запустила их в производство. Marvell в феврале 2026 года купила стартап Celestial AI, сумма сделки — около $3,3 млрд. Стартап Ayar Labs в марте 2026 года привлек $500 млн при оценке $3,75 млрд, и среди его инвесторов одновременно NVIDIA и AMD. А Lightmatter инвесторы оценили в $4,4 млрд еще до первого массового продукта.
Все эти ставки сделаны на одну и ту же технологию — совместно упакованную оптику, CPO (co-packaged optics), то есть оптику, собранную в одном корпусе с чипом. Да, но оптика в дата-центрах — вообще-то не новость. Оптоволокно носит трафик между городами уже полвека, а между серверными стойками пару десятилетий. Что такого могли придумать в этой области, чтобы настолько разные компании синхронно понесли туда свои миллиарды?
В статье разберемся, что такое совместно упакованная оптика, при чем тут фотонный интерконнект и что все эти компании на самом деле покупают.
С 1 сентября 2026 года прием цифрового рубля становится обязанностью — пока не для всех, а для первой волны: выручка свыше 120 млн ₽ за 2025 год и эквайринг в системно значимом банке, оба условия одновременно. Для компании с розничными продажами или подпиской для физлиц это вопрос не идеологии, а интеграции: обновить ПО кассы или платежного сервиса под универсальный QR-код, а с 1 января 2027 года заложить комиссию 0,3%, но не больше 1500 ₽ за операцию. Отдельный слой — бухгалтерия: Минфин предложил три варианта учета, и выбор между счетом 53, субсчетом к 55 и аналитикой на 51 нужно закрепить в учетной политике.
Разбираю, кого касается волна 1, почему проверять нужно банк эквайринга, а не расчетного счета, что делать после закрытия открытого списка банков — участников платформы и как цифровой рубль ложится в проводки.
Когда я говорю руководителям слово «политика», многие отвечают: «Я в эти игры не играю». Я прекрасно их понимаю. Хочется заниматься продуктом, архитектурой, людьми и сроками. Хочется верить, что решения принимаются на основании фактов, а ресурсы получают объективно важные задачи.
Желание понятное, но есть один нюанс. Компания живет по формальным и неформальным правилам независимо от того, замечаем мы их или нет. Если руководитель не понимает, в какой игре оказалась его команда, последствия все равно наступят: у него заберут людей, ему дадут задачи без реального заказчика, команду не позовут на важные встречи. Результат работы, скорее всего, присвоит тот, кто первым о нем расскажет.
Меня зовут Татьяна Костенкова. Я предприниматель, ментор руководителей и ex-CEO IT- и маркетинговой компании. Эта статья о том, как видеть политические процессы в компании и уменьшать ущерб для себя и команды. Я не предлагаю превращать офис в «Карточный домик». Моя цель проще и практичнее: дать тимлиду понимание и приемы, которые помогут не быть съеденным первым.
Многие представляют IT‑безопасников суровыми дядьками без чувства юмора и с нулевой терпимостью к окружающим. Однако это не так. Перед вами — сатирический монолог о жизни в информационной безопасности. Возможно, некоторые персонажи слишком похожи на ваших коллег.
Вместо долгого начала про июльские отпуска и шуток про жару просто похвастаемся цифрами. Тридцать секунд — столько теперь занимает создание сервера. 2,7 миллиарда — столько объектов лежит в нашем S3. До 12,5 миллионов — столько токенов начисляем на первого AI-агента.
А если серьезно, за месяц у нас: два новых провайдера AI-моделей, обновления в S3, сертификаты Минцифры, приватные агенты, новая площадка для Амстердама и многое другое.
Не сбавляем темп — насыщенный на события июль ниже ↓
Откройте серверную любой компании, которая работала с иностранными вендорами до 2022 года, и найдете коммутатор Cisco, СХД от Dell или сервер HPE. Все это до сих пор в работе: коммутатор передает трафик, СХД хранит данные, сервер обслуживает запросы. Только патчей для такого оборудования больше нет, гарантия не действует, а нужная плата для ремонта едет через третьи страны и обходится кратно дороже прайса.
С 27 мая 2026 года эта плата вообще не может попасть в Россию легально: Минпромторг исключил из параллельного импорта серверы, рабочие станции и накопители Cisco, HPE, IBM, Intel, Samsung и десятков других брендов. Для значимых объектов КИИ — тех, которым по итогам категорирования присвоили одну из трех категорий значимости, — действует отдельный срок: переход на доверенные программно-аппаратные комплексы к 1 января 2028 года, который Минцифры готово сдвигать до 2036 года при заключении отдельного проекта с правительством, но не отменяет совсем.
В этой статье команда SimpleOne ITAM разбирает, как найти оборудование ушедших вендоров в своей инфраструктуре, посчитать реальную стоимость его содержания и выстроить приоритеты замены на основе критичности, а не даты закупки.
«Мы ищем уже три месяца.»
Эту фразу сегодня можно услышать практически от любой компании, которая пытается нанять сильного backend-разработчика, DevOps-инженера или Tech Lead. Обычно первое объяснение звучит так: «На рынке просто нет специалистов.»
Дефицит действительно существует. Например, Python- и Java-разработчики остаются одними из самых востребованных специалистов, а опытные DevOps-инженеры зачастую получают десятки предложений одновременно. Но, если посмотреть на ситуацию глубже, становится очевидно: во многих случаях компании сами значительно усложняют себе поиск.
Разберем семь ошибок, которые чаще всего превращают поиск сотрудника в многомесячную историю.
Китайские техногиганты (Alibaba, Baidu, Tencent, ByteDance и другие) разрабатывают и используют нейросети в бизнесе практически с самого появления ИИ-технологий в их нынешнем виде. Захватывая рынок, бренды упрощают жизнь пользователям и рекламируют себя как лидеров технологического роста. Это, в свою очередь, вызывает доверие у потребителей. Рассказываем в нашей статье, как разработчики защищают свои интеллектуальные права.
TL;DR. Финансовая модель в таблице разваливается при смене периода расчёта. Я честно старался, был аккуратен как мог, но период в модели хранится в геометрии листа: колонка — это месяц, а формулы адресуют ячейки по абсолютным координатам. На Хабре на эту боль есть два описанных ответа, оба уходят от таблиц: перенести логику в OLAP-куб с семантическим слоем или написать модель на Python. Здесь описан третий: оставить табличный интерфейс, но вынести диапазон и период в параметры модели, а адресацию перевести с координат ячеек на имена строк и колонок. Перевод модели из 10 листов с месяцев на кварталы стоит тогда 2 действия вместо 460–3060 — расчёт по шагам приведён в тексте.
Всё началось на обычной стратегической сессии в конце 2025 года. Мы с коммерческим директором обсуждали планы на следующий год, пересматривали процессы и думали, где теряем время. Тогда и появился вопрос: а где искусственный интеллект действительно может быть полезен нашей команде?
Расскажу, что мы перепробовали, какие задачи отдали машине и почему начинали совершенно не с нейросетей.
Сразу скажу: это не история успешного успеха. Где-то мы правда сократили время в разы, где-то только учимся, а где-то честно признали, что человек пока справляется лучше.
Чистых случаев не бывает. Никто не приходит к этому решению с пустым бэклогом. Приходят так: два старых проекта ещё дышат — мелкие доработки, лицензионные отчисления, поддержка по договору. Деньги идут. На команду их не хватает, но они идут — предсказуемо, каждый месяц, в одну и ту же дату. Плюс переговоры, и не одни: вероятность, что хотя бы одни закроются к осени, кажется вполне приличной.
Баланс отрицательный, и это видно. Но отрицательный он не на всю сумму фонда оплаты труда, а на разницу. Разница выглядит преодолимой. Именно поэтому решение откладывается: будь поток нулевым, его приняли бы в первую неделю.
Так что вопрос звучит не «всё кончено, что делать», а гораздо мягче: ждать новые проекты или сокращать?
Дальше — о том, почему этот вопрос поставлен неправильно и почему цена промедления начинает начисляться заметно раньше, чем кончаются деньги на счёте.
Оговорка на входе. ИТ-рынок труда сжимается, о причинах спорят — конец импортозамещающего цикла, стоимость денег, сжатие корпоративных бюджетов. Этот текст не о причинах и ни одной из них не защищает. Он о том, как устроено одно управленческое решение в уже сжимающемся рынке.
Пока одни запускали GPT-5.6 Sol Max, другие ломали копья в холиварах «Kimi K3 vs Claude Opus 5», Alibaba тихо (ага, с ростом акций на 7% в моменте – очень тихо) вкатила модель, которую сама называет «новой планкой для кодинга и совместной работы». Знакомьтесь: Qwen3.8-Max, 2,4 триллиона параметров(всего-то), контекст на миллион токенов и обученная не просто быстро отвечать, а не сдаваться днями.
Привычный рефлекс «очередной китайский флагман – очередные астрономические циферки – очередное “мы почти догнали Anthropic”» отчасти правдив. Но тут три вещи, ради которых стоит потратить пять минут: во-первых, Alibaba внезапно впервые открывает веса модели Max-класса; во-вторых, независимая проверка разошлась с вендорскими цифрами, и это отдельная маленькая драма в твиттере; в-третьих – релиз подсвечивает тренд, который многие стараются не замечать – дело, возможно, не в модели, а в том, что вокруг неё построено.
Ну что, поехали. Разберём по порядку.
Оба числа - про одно и то же испытание двигателя ПД-8. Разница в том, где оно проходило.
Испытания двигателя ПД-8 в АО «ОДК-Сатурн». Натурный эксперимент: оценочно 1,1 млрд рублей и около года с учётом изготовления опытных образцов, монтажа и подготовки к испытаниям. То же самое на комплексных инженерных моделях: 8 миллионов рублей и два месяца. Плюс к этому в цифре удалось оптимизировать конструкцию двигателя и поднять его характеристики.
Разница в 137 раз по деньгам и в шесть раз по срокам - это не эффект удачно купленного софта. Это эффект того, что гипотезу проверили до того, как она превратилась в металл. И дальше я хочу объяснить, почему такая разница возникает закономерно, а не как счастливое исключение.
В основе теории Моргана лежит принцип объяснения реальности повседневной жизни организации не исходя из объективных и независимых законов природы, а путем интерпретации людьми — некого образа сообщества, для которых такое представление имеет субъективную значимость (коллективный вымысел). Такой процесс трактования действительности, формализованный по предложенным Морганом шаблонам, как раз и воплощает социальное конструирование, с использованием инструментов управления.
В этом контексте (по Моргану) понятия: компания, культура, иерархия, стратегия существует только потому, что в сообществе договорились в это верить, и все это прекрасно функционирует до тех пор, пока такая вера сохраняется. Но как только по той или иной причине договоренность упраздняется (кризис, смена лидера) — реальность рассыпается, как карточный домик и требует новой отстройки.
Даем гайд, как надо продвигать себя в обсуждениях любых соцсетей. Если что, он в самом конце.
Мы со своими сотрудниками привыкли к деловой дружеской атмосфере в англоговорящих социальных сетях разработчиков, среди которых, кстати, огромное число русскоговорящих юзверей. Даже, если твоя идея или статья отстой, там все пытаются как-то поддержать, дать совет, пожелать развития и процветания, похвалят твою аватарку, на худой конец…
А тут мы попадаем в нашу родную совковую коммуналку, где почти каждый чем-то не доволен. (Оставьте эту фразу, если следующая не пройдет цензуру.) Сначала было ощущение, что мы заехали на зону.
Под каждой статьей бегают какие-то ругательные люди с синдромом Туретта, проверяющие тебя на слабо, провоцирующие на нарушение лагерного режима. Они вообще не спят, потому что постят круглосуточно, сразу же после твоего поста шлют свой унизительный коммент, порой с презирающей картинкой. И сколько бы ты ни отвечал, сколько бы ты ни пытался найти общий язык или хотя бы смысл, ни один твой пост не остается не обгаженным. Ощущаешь себя в тюремной камере…
Meta* впервые стала иметь вес в направлении кодинга, выпустив сразу два продукта:
- Muse Spark 1.2 — представителя нового поколения reasoning-моделей, заточенного под программирование;
- Muse Code — кодинг-агента, который предназначен для написания программ и разработки ПО и работающего поверх Muse Spark 1.2.
Ниже разберем, насколько честны бенчмарки новой модели, почему Meta* умалчивает об успехах китайских конкурентов и как их новая стратегия монетизации может изменить рынок ИИ-разработки.
Меня зовут Антон Омельяненко, я Head of Software Development в EXANTE. Менеджер управляет командой так, чтобы она приносила бизнесу результат. Чтобы понимать, насколько хорошо люди справляются с задачами, ему нужны данные о работе и система оценки. С разработкой это сложнее, чем кажется.
В статье я разберу три вопроса: почему классические метрики не подходят для оценки эффективности разработчиков, как измерять её правильно и что делать, если вам кажется, что сотрудник работает не только на вас.
