Все потоки

Лето 1977 года, грунтовый полигон в конце огромного испытательного аэродрома ЛИИ, жара. Посреди этой степи на четырех металлических лыжах стоит аппарат, похожий на утюг с крыльями. Конструкторы называют его «птичкой». Летчики — «Лаптем». В документах он значится как изделие 105.11, дозвуковой аналог экспериментального пилотируемого орбитального самолета.

Авиард Фастовец, летчик-испытатель микояновской фирмы, 40 лет, Герой Союза, человек, катапультировавшийся из разрушающегося МиГ-29 и вернувшийся на работу, cадится в кабину. Двигатель РД-36-35К выходит на максимал. Аппарат стоит. Лыжи впечатались в грунт так крепко, что 3,5 тонны тяги их не сдвигают. И тогда техники просто купили арбузы, много арбузов. Подняли аппарат краном, разрезали арбузы пополам и подложили сочные половинки под все четыре лыжи. Фастовец снова сел в кабину. Двигатель на максимал, и самолетик заскользил по арбузной мякоти, все быстрее и быстрее.

Между арбузами на степном аэродроме и контрактом NASA уместится история, в которой будет все: гиперзвуковой самолет на жидком водороде, крылья, которые превращаются в кили на орбитальной скорости, охота австралийских разведчиков за советским ракетопланом в Индийском океане, печальная резолюция министра обороны, и конструктор, который тайком, под прикрытием программы «Буран», продолжал испытывать свою главную мечту до самой смерти.

Самая дорогая ошибка в просевшем бизнесе — увольнять до диагностики. Низкий результат не всегда означает слабого сотрудника: иногда проблема в плохой стыковке между человеком и ролью. Разбираю, как это увидеть до того, как компания сама создаст себе новый убыток.

Мир менеджмента продуктов быстро меняется: появляются новые технологии, меняются подходы к работе с продуктом и растут ожидания касательно навыков специалистов. В 2025 году менеджеры продуктов сталкивались с вызовами, которых еще несколько лет назад не было: от внедрения ИИ до управления сложностью продуктов и команд.

Чтобы понять, какие инструменты используют специалисты, какие навыки развивают и как видят свое будущее, мы в ProductSense совместно с X5 провели исследование среди 1220 респондентов — менеджеров продуктов, Head of Product и CPO, чтобы понять:

• с какими продуктами они работают;

• как используют ИИ;

• какие навыки развивают;

• сколько зарабатывают;

• как видят будущее профессии.

В этой статье — ключевые выводы исследования.

Привет, друзья!

Сегодня поговорим о кластерном режиме в Pilot – линейке продуктов, на базе которых организуют совместную работу над строительными проектами, сборку и проверку BIM-моделей.

Кластерный режим Pilot обеспечивает отказоустойчивость и горизонтальное масштабирование её центрального компонента — Pilot-Server. Для хранения данных в кластере используется PostgreSQL, а для взаимодействия между узлами — Redis.

Примечание: На данный момент кластеризация доступна только для Pilot-Server. Pilot-BIM-Server и Pilot-Web-Server работают как отдельные сервисы без возможности горизонтального масштабирования.

Какие преимущества мы получаем по сравнению с подходом, где используется один компонент Pilot-Server?

1. Аппаратный сбой на сервере Pilot-Server. При падении машины, на которой расположен единственный экземпляр Pilot-Server, работа пользователей парализуется, никакие действия с системой в режиме онлайн невозможно совершить. При нескольких компонентах на разных серверах, в случае падения одного из них, мгновенно назначается новый активный узел из оставшихся рабочих. Для пользователей это будет кратковременный разрыв соединения, после которого они переподключатся к новому узлу.

2. Обновление ПО. При обновлении Pilot-Server с единственным экземпляром, пользователи не могут подключаться в этот момент. В кластерном режиме обновление можно произвести в режиме “Последовательного обновления”.

3. Рост нагрузки на Pilot-Server. Большое количество запросов к одному компоненту Pilot-Server может превысить пропускную способность одного сервера. В кластерном режиме за счёт нескольких узлов с Pilot-Server  нагрузка будет распределяться между ними через балансировщик.

Привет, на связи Стас Иванкевич, техлид в команде разработки управляющего слоя Platform V DropApp в СберТехе. Мы все так же пилим наш космолет и готовы поделиться с вами новыми полезными рекомендациями и предостеречь от ошибок при разработке операторов.

В первой части мы уже начали обсуждать разработку K8s-операторов. Сегодня поговорим о поведении  Reconcile и конфликтах обновлений. Рассмотрим возможные ошибки и обсудим тонкости, которые помогут их избежать.

Поехали!

12–14 марта в Москве, в Центре международной торговли на Красной Пресне, прошла весенняя конференция INFOSTART TEAM EVENT 2026 - большая встреча для тех, кто развивает корпоративные решения на платформе 1С.

Для Инфостарта это событие стало юбилейным: 20-е крупное мероприятие компании за 20 лет.

Конференция шла в 6 параллельных потоков: можно было выбирать между инженерными темами (разработка, производительность, HighLoad, отказоустойчивость, эксплуатация, ИБ) и управленческими (анализ и требования, проектирование, управление командами и проектами, HR, soft skills)...

Привет Хабр! Меня зовут Алексей и я Системный Администратор.

Данная публикация предназначена для тех, кто только планирует начать карьеру в сфере  системного администрирования. В материале мы рассмотрим базовые аспекты профессии, необходимые инструменты и ресурсы, а также пошаговый план входа в специальность для  начинающих специалистов без предварительного опыта и профильных знаний.

Есть вещи, которые индустрия однажды сделала правильно — и с тех пор принципиально не меняла. Архитектура TCP/IP, формат файловой системы FAT, раскладка QWERTY, ну и механический переключатель для клавиш, которому уже перевалило за 40, а хоронить его до сих пор никто не торопится.

В статье рассматриваем что такое хранилище данных, основы их разработки: архитектура, основные слои данных и подходы для работы с ними, ETL и ELT, а также основные модели данных. Материал поможет начинающим разработчикам понять принципы построения аналитических систем и роль разработчика DWH.

В середине XX века советские учёные решили встряхнуть научную среду – и создали академгородки. В то время в мире уже были похожие проекты, но именно в СССР они стали самобытной (и массовой) моделью территориальной организации науки. 

В академгородках на практике реализовали так называемый треугольник Лаврентьева: образование — наука — производство. Всё плотно сконцентрировано в одном месте, смешать, но не взбалтывать. Плюсом шла вся необходимая инфраструктура. Всё, от школ до магазинов, было буквально у них дома.

Последнее было важным элементом системы, потому что некоторые городки основали глубоко в  Сибири. Такое расположение было, кстати, совсем не случайным. 

Вся эта красота была нужна, чтобы вывести науку и производство на новый уровень, а СССР — в лидеры мирового развития. И это даже отчасти удалось. Но затем что-то пошло не так…

В нашем сообществе уже не первый день живёт агент @vega_exactly_not_ai.

Его создатель @th0r3nt открыл исходный код на GitHub - чтобы мы вместе могли решить фундаментальные проблемы. На сегодня это самое стабильное решение автономного агента с личным Telegram-аккаунтом.

Создатель попросил рассказать об архитектуре и поставить ряд вопросов перед сообществом. Думаю, вместе мы способны разобраться.

Большинство современных Open-Source фреймворков для создания ИИ-агентов (от AutoGPT до недавнего OpenClaw) страдают от ряда детских болезней. Во-первых, это амнезия: агент теряет контекст спустя десяток шагов, так как векторные базы данных превращают память в кашу из семантически похожих, но логически не связанных кусков текста. Во-вторых, это зацикливание в бесконечных ReAct-петлях. В-третьих - ужасная безопасность при выполнении сгенерированного кода прямо на хостовой машине.

В этой статье я хочу разобрать архитектуру Autonomous Agent Framework (AAF) - моего pet-проекта, который перерос в полноценную OS-level сущность на Python.

Главная идея AAF: агент не должен быть просто скриптом, ожидающим промпта. Это должен быть долгоживущий асинхронный процесс с гибридной памятью, шиной событий и собственной изолированной средой для запуска субагентов.

По данным исследования Хабр Карьеры, во втором полугодии 2025 года медианная зарплата IT-специалистов составила 183 тысячи рублей. Цифра почти не изменилась с первого полугодия: тогда медиана была 182 тысячи рублей.

Медианная зарплата в IT в Москве — 230 тысяч рублей (+2%), в Санкт-Петербурге — 200 тысяч (+4%), в регионах — 159,2 тысяч (-1%). 

Эта звезда является главным украшением весеннего неба, которое контрастно отличается от зимнего. Если на небосводе января можно насчитать более десятка ярких звёзд (первой звёздной величины и ярче), то на небе апреля их всего три — Регул, Арктур и Спика — занимающая центральное место в весеннем хороводе созвездий, не слишком заметных своими фигурами на небе больших городов.

Как протокол заимствует чужое рукопожатие, почему v1 и v2 были дырявыми, что именно в v3 нашёл Aparecium и где у этого подхода архитектурный потолок

Большинство прокси-протоколов пытаются выглядеть как HTTPS: генерируют свой сертификат, настраивают TLS, надеются что DPI не присмотрится слишком внимательно. ShadowTLS идёт другим путём — берёт чужое рукопожатие целиком, не подделывая ничего

Пока TLS-рукопожатие идёт, всё что видит анализатор трафика — честный ClientHello, честный ServerHello, честный сертификат настоящего сервера-донора. Всё что происходит после завершения рукопожатия — туннельный трафик. К тому моменту DPI должен был уже принять решение пропустить соединение.

Пре��де чем читать дальше. ShadowTLS v3 на март 2026 года работает не везде и не всегда. В июне 2025-го инструмент Aparecium показал два воспроизводимых вектора детекции: фиксированная разница в длине ServerFinished и некорректная обработка NewSessionTicket от OpenSSL-серверов. Против провайдеров с базовой SNI-блокировкой без активного зондирования протокол вполне работает. Против ТСПУ с активным зондированием риск реальный. Статья описывает архитектуру и механизм работы, а в конце разбирает где и почему детекция срабатывает.

Привет, Хабр! Вот уже как 20 лет мы создаем среды для коммуникации: переговорные, ситуационные центры и многофункциональные залы — там, где важно быстро показать информацию, обсудить её и принять решение. И почти всегда «узкое горлышко» таких помещений — средство отображения: от него зависит, будет ли видно данные при включённом свете, читается ли мелкий текст с дальних рядов и сколько времени уйдёт на обслуживание.

Когда смотришь на современные AI-агенты, быстро замечаешь одну общую черту: почти все они живут на тяжелом стеке. Где-то это Node.js, где-то Python, где-то длинная цепочка зависимостей, сервисов и фоновых процессов. На этом фоне nullClaw выглядит почти инородно: один бинарный файл, Zig, быстрый запуск, мало занимаемой памяти и минимум лишнего.

Для этой статьи я смотрел nullClaw в состоянии v2026.3.13-1-g78366e9. Для сравнения я отдельно прогнал те же сценарии на свежем npm-релизе OpenClaw 2026.3.12.

Сразу оговорюсь: это не сравнение полноты платформ. nullClaw я смотрю как маленький single-binary runtime на Zig, а OpenClaw — как более широкий self-hosted gateway/agent stack с Node-зависимостью, daemon/gateway-режимами и Control UI. Поэтому ниже я сравниваю не «кто лучше вообще», а цену локального запуска в одинаковых коротких сценариях: служебные команды, один agent-run, маленькая coding-задача и пачка параллельных небольших coding-задач.

Привет, Хабр! Это продолжение серии про QA-собеседования.

Если при слове «контейнер» в голове только грузовые суда — эта статья для вас.

NixOS хранит конфигурацию всей системы, включая пароли. И это, очевидно, небезопасно. В этой статье разберёмся, где никсоводы прячут свои пароли.

JavaScript выполняет код в одном основном потоке. Это означает, что инструкции выполняются последовательно — одна за другой. Получил команду — выполнил. Но что делать интерпретатору, если он встречает код, который не может выполнить сразу? Например, обработчик события. Пока событие, допустим, клик на кнопку, не произошло, код внутри обработчика не выполнится. Такой код называют асинхронным. К асинхронным операциям относятся, например, таймеры (setTimeout), сетевые запросы или события интерфейса. Промисы (Promise) используются для обработки результатов таких операций. В такой ситуации на помощь интерпретатору JS приходит среда, в которой выполняется скрипт. Это может быть Node.js, мобильные среды или интерфейс, который предоставляет браузер — Web API (есть и другие). В отличие от JavaScript-движка, среда выполнения может использовать несколько потоков для обработки ввода-вывода, таймеров и сетевых операций.

Если сравнить выполнение скрипта с выступлением оркестра, то дирижёром, который отвечает, чтобы каждая функция «отыграла свою партию» в нужный момент, можно назвать Event Loop. Event Loop — это механизм среды выполнения, который управляет порядком выполнения задач. Он координирует работу JavaScript-кода, обработку событий и другие процессы браузера. Вопреки расхожему мнению, работа этого механизма не так сложна, как его часто описывают. В этой статье, проповедуя Фреймановскую истину — «Если не може��ь объяснить что-то простыми словами, то ты не понимаешь этого» — автор попытается (для себя и для других) описать работу Event Loop в браузере. В среде Node.js концепция похожа, но вместо Web API используются другие механизмы ввода-вывода.

Современная физика подошла к странному порогу. Мы умеем с колоссальной точностью описывать поведение элементарных частиц и эволюцию Вселенной в целом, но при попытке заглянуть "под капот" реальности наталкиваемся на принципиальные ограничения. И эти ограничения носят логический характер. Именно в этой точке возникает гипотеза, которая на первый взгляд кажется фантастикой: а что если наша физическая реальность на глубинном уровне тождественна математической структуре? Не описывается математикой, не моделируется ею, а является ею.

Современный отечественный физик А.Д. Панов предлагает свои аргументы в пользу онтологичности математики. Он не просто пересказывает известную идею Макса Тегмарка, а идет альтернативным логическим путём к схожему выводу. Путь этот опирается на совокупность аргументов из квантовой механики, теории вычислений и философии науки. Я попробую далее воспроизвести его цепочку основных рассуждений.