Все потоки

Чистые улицы Калифорнии и свободный доступ к передовым технологиям — мечта любого айтишника 90-х. Но он предпочёл вернуться в страну, где ещё ничего не было, и построить своё с нуля.

В подкасте  «В Офисе» я, Ваня Ботанов, автор телеграм-канала «Деплой» вместе с Олегом Бартуновым. Поговорили о том, почему AI не заменит инженера, и зачем сегодня так важно инвестировать в ИТ-образование. Это вторая часть интервью — не только история развития одного из главных российских open source проектов, но и редкий разговор про деньги, принципы и долгосрочное мышление.

— Какое-то время назад начался отток IT-специалистов из России. Как вы к этому относитесь?

— Я не считаю это чем-то критически страшным. В основном уезжают молодые ребята, и для молодежи нормально поехать, посмотреть, как живут в других странах. Многие большие проблемы в мире и в политике возникают из-за того, что люди не путешествуют. Недавно читал статистику: до недавнего времени 98% граждан не имели загранпаспорта. Что они могут думать о других странах, если никогда в них не были? У них нет критического мышления. А те, кто ездят, видят другую жизнь, понимают, как и где живут люди, какие плюсы и минусы, и их гораздо сложнее зомбировать.

— Где, на ваш взгляд, лучше жить?
— Конечно, там, где родился. Мы родились здесь, у нас своя ментальность. Хотя, например, я был 26 раз в Непале, и мне там очень нравится — чувствую себя комфортно. Думаю, это связано с историческими корнями, я как бы — степной кочевник, но подозреваю, что мой народ всё-таки пришёл из гор. А молодежь, которая уехала, посмотрела мир — если создать им условия, они вернутся.

Привет, Хаброжители!

Большинство книг об алгоритмах фокусируются на нотации «О большое» и основных принципах проектирования, однако эта книга предлагает уникальный подход, выводя разработку и анализ на уровень предсказуемой практической эффективности. В ней обсуждаются базовые и классические алгоритмические задачи, возникающие при создании приложений больших данных, для которых демонстрируются элегантные решения постепенно возрастающей сложности. Анализ решений дается в рамках как классической RAM-модели, так и более значимой с практической точки зрения модели с использованием внешней памяти, позволяющей оценивать сложность ввода-вывода.

В книге рассматриваются различные типы данных, включая целые числа, строки, деревья и графы, разные алгоритмические инструменты, такие как выборка, сортировка, сжатие данных и поиск по словарям и текстам. Наконец, вы найдете здесь информацию о последних разработках, связанных со сжатыми структурами данных. Алгоритмические решения сопровождаются подробным псевдокодом и множеством работающих примеров, что позволит обогатить инструментарий студентов, исследователей и профессионалов, заинтересованных в результативной и экономичной обработке больших данных.

Только представьте: вы покупаете б/у жесткий диск, а там — пароли от корпоративной почты, базы клиентов известной компании и договоры с поставщиками. Звучит как страшилка для тренинга по информационной безопасности, но это реальность.

Мы провели эксперимент: купили несколько списанных корпоративных дисков на торгах по банкротству и онлайн-барахолке, взяли бесплатную программу с открытым исходным кодом, которую может скачать любой школьник, и… восстановили с них данные реальных компаний — от небольшой транспортной фирмы до гигантской корпорации. Одну из утечек мы расследовали по горячим следам: приобрели у продавца ещё двадцать дисков, встретились с ним лично, выяснили источник и передали всю информацию службе безопасности компании.

Хотите узнать, как легко купить чужие секреты и почему компании продолжают их выбрасывать в 2025 году? Рассказываем подробно.

IT-специалистов разных мастей на текущий момент много. Сначала этому способствовал общий престиж отрасли на старте, затем - зарплаты разработчиков, которые ощутимо отличались от средних по рынку, потом был бум с откровенным «пылесосеньем» спецов со стороны крупных банков и бигтеха, а вишенкой (возможно, не самой полезной) стало засилье курсов для желающих «войти в айти», которые обещали вход в специальность и высокую зарплату чуть ли не за пару месяцев с нуля.

В последние несколько лет ситуация меняется из-за откровенной перегретости рынка, местами искусственной раздутостью штата в разных компаниях и других факторов.

Но в этой статье мы хотим обсудить не количественный состав ИТ в целом, а, скорее, психологический климат в разных сферах работы. Для примера сравним, пожалуй, самые распространенные отрасли для ИТ, финтех и бигтех, с теми, что на слуху куда меньше - с девелопментом, туризмом и спортом. К слову, ситуация скоро может измениться, как минимум в плане девелопмента. 

Во-первых, сами девелоперы осознают, что использование цифровых инструментов для них становится насущной необходимостью (что всем привычных, что и созданных специально для отрасли). Во-вторых, намечается и поддерживающий тренд со стороны государства - для строительной отрасли создают единое информационное пространство, уже запущена стартовая версия «Отраслевой платформы данных строительной отрасли». Вполне вероятно, что уже в ближайшее время поток айтишников, стремящихся в девелопмент, возрастет.

Всем привет! В этой статье поговорим про бэкапы PostgreSQL в Kubernetes через призму самого популярного опенсорс-оператора для этой СУБД — CloudNativePG. Мы расскажем о том, как внедрение нового решения на основе WAL-G позволило ускорить резервное копирование и восстановление больших баз данных и поделимся своим опытом доработки CloudNativePG.

На связи Иван Архипов, ведущий разработчик в команде платформы данных в Yandex Cloud, и я приглашаю под кат всех, кому интересна эксплуатация PostgreSQL в Kubernetes!

Привет, Хабр! Меня зовут Эдуард, и сегодня я хочу рассказать о своём проекте Kabardian Translator — локальном переводчике с озвучкой для кабардинского языка. Эта история началась с сотрудничества с командой Silero TTS и превратилась в инструмент, который, надеюсь, поможет соотечественникам за границей учить родной язык.

Пока у нас бомбит от блокировок WhatsApp, в конце ноября взорвалась единственная площадка для пилотируемых пусков на Байконуре. Разбор причин аварии, и как Хабр выдал пророчество о грядущей катастрофе.

Меня зовут Андрей Серебрянский, и я люблю Apache Kafka. И гарантии доставки exactly once. И рассказывать обо всём этом на конференциях. Пять лет я строил платформы потоковой обработки данных в финтехе, а теперь вместе с командой работаю над YDB Topics: частью YDB (СУБД Яндекса), которая заменяет Apache Kafka в роли брокера сообщений. СУБД Яндекса уже некоторое время поддерживает Apache Kafka API. Недавно мы расширили этот API, добавив поддержку Kafka-транзакций.

Но наличия транзакций в брокере сообщений недостаточно для получения гарантий exactly once. Чтобы неудачно зависший или перезагрузившийся сервер не привёл к дублированию или потере сообщений, нужно хорошо понимать, как именно работают транзакции в брокерах сообщений вообще и в Apache Kafka в частности.

Эта статья будет полезна начинающим разработчикам и тем, кто хочет освежить знания или разобраться в тонкостях exactly once обработки данных с помощью YDB Topics или других брокеров сообщений.

Чтобы продвигать свои новые продукты среди людей, которые не мечтали о собственном компьютере в течение многих лет, создатели второй волны микрокомпьютеров должны были прямо ответить на вопрос, для чего на самом деле нужен микрокомпьютер. В чём заключалась его ценность, если не в том, чтобы служить игрушкой для увлечённых компьютерами энтузиастов? Чтобы ответить на этот вопрос, они сделали несколько изобретательных набросков о том, как каким образом может компьютер помочь в повседневной домашней жизни. Они также использовали символическую силу компьютера. К 1977 году атомная энергетика и ракетостроение начали терять блеск своих славных дней 1950-х и 1960-х годов — компьютер стал символом прогресса, движущей силой ещё не завершившегося следующего этапа современности.

Некоторые из первых пользователей, несомненно, покупали компьютеры, руководствуясь этой перспективой, убеждённые, что наличие компьютера в доме каким-то образом лучше подготовит их детей к будущему. Другие находили удовольствие в программировании компьютера, не имея дела с аппаратным обеспечением.

Но большая часть аудитории, не являвшаяся любителями, на которую рассчитывали продавцы компьютеров, хотела покупать программное обеспечение для своих компьютеров, а не писать его. Производители компьютеров пытались удовлетворить эту потребность, создавая собственные библиотеки программного обеспечения, но они всегда были ограничены как по объёму, так и по качеству. К счастью для них, доступность дешёвых и простых в использовании компьютеров подготовила почву для появления большого числа сторонних производителей программного обеспечения. Их самые популярные продукты делились на две очень разные категории: бизнес-программы для создания цифровых рабочих артефактов и игровое программное обеспечение для развлечения. Чтобы удовлетворить рыночный спрос на каждую из этих категорий, производители компьютеров разработали две новые категории продуктов: высокопроизводительные бизнес-компьютеры и простые недорогие компьютеры, предназначенные в основном для игр.

Доброго времени суток, господа и дамы! Иногда у некоторых людей возникает желание заняться откровенным непотребством в программировании — то, что не несет практической пользы напрямую, но помогает развлечься. И я — не исключение. В этой статье я хочу рассказать вам о лайфхаках, трюках (магических и не очень), алгоритмах на языке C!

Идея написать эту статью зародилась из моего поста, после него я написал статью «Математика, биты, магия и немного ненормального программирования на C», которая раскрывала много интересных моментов. Увидев, что многим понравилась, я задумался: почему бы не изучить еще какие-нибудь трюки, заодно практикуясь в программировании на C? В этой статье мы погрузимся глубже и раскроем больше тем, такие как генераторы псевдослучайных чисел, трюки с побитовыми сдвигами и прочие быстрые алгоритмы на C!

Всех, кто заинтересовался — прошу под кат.

Задача компьютерной игры — удержать геймера как можно дольше. Отсюда эти поиски предметов, выполнение ачивок, нелинейные сюжетные кампании с альтернативными концовками, обилие необязательных побочных заданий, открытые миры и прочее. Но замечали ли вы, что порой разработчики добавляют в игры очень редкие и хорошо спрятанные детали? И эти находки нельзя положить в инвентарь, употребить или обменять: это редкие явления, которые раскрывают красоту, глубину, атмосферу и логику игрового мира.

В этой статье собраны редкие и не всегда очевидные находки и явления из игр. Они потребовали от разработчиков не меньше усилий, чем проработка уровней или создание новых механик. Все они предназначены для тех, кто умеет остановиться, заметить нюанс, вдохнуть атмосферу, эти моменты становятся настоящей наградой: открытием уникального мира, который живет по своим правилам, а не просто как часть геймдизайна.

Привет, Хабр! ИИ-агенты и производные от них стремительно вошли в повседневную рутину разработки, зажигая глаза менеджеров и добавляя головной боли архитекторам. И если с одиночным агентом в целом никаких проблем не возникает, то когда агентов становится много, возникает настоящая проблема: как ими управлять? В этой статье попробуем разобраться в основных подходах к созданию управляющего слоя в такой системе, разберём на примере, почему не все очевидные подходы будут работать и какие классические архитектурные паттерны актуальны в новой моде. И, конечно же, расскажу, как это работает на практике в Домклик. Будет интересно!

27 ноября после запуска ракеты-носителя «Союз-2.1а» с экипажем и кораблём «Союз МС-28» со стартовой площадки 31/6 космодрома Байконур произошла авария. Запуск прошёл успешно, и экипаж в составе космонавтов Роскосмоса Сергея Кудь-Сверчкова и Сергея Микаева, а также астронавта НАСА Кристофера Уильямса благополучно прибыл на МКС. Однако беспилотник, пролетавший над стартовым комплексом, зафиксировал, что на стартовое сооружение упала кабина обслуживания 8У216.

Край, на котором всё решается

В мире IT редко появляется слово, которое не звучит из каждого утюга, но производит тихую революцию. «Edge computing» - одно из таких. После того, как датчик научился проводить вычисления быстрее, чем кто-то моргнет, сломалось сразу несколько привычных концепций. Датчики теперь не глупые, весь трафик не обязательно гнать на удаленный сервер или в облако, а децентрализация систем вышла на какой-то новый уровень.

Edge-вычисления стремительно ворвались в IT-сферу, но не как очередной модный термин, а как вынужденная эволюция. Мир нарастил такое количество данных и устройств, что централизованная модель - «собираем всё в облако и там разбираемся» - просто перестала справляться. Задержки, медлительность протоколов IoT, приватность. Список проблем рос быстрее, чем дата-центры.

И вот - вычисления переезжают на край сети. Буквально.

Сегодня попробуем разобраться, что такое edge-контроллеры, зачем они нужны и почему без них не будет ни автономных машин, ни умных заводов, ни нормального Интернета вещей.

Иногда мне требуется этакий логгер напряжения и мощности. Например, построить график разряда аккумулятора, следить за этим аккумулятором в режиме реального времени или собрать исторические данные потребления какого-либо прибора. И вот беда: готовые ваттметры уже давно изобретены, но они в лучшем случае считают пиковые значения и прошедшую из них энергию. Готовые дешёвые ваттметры с логгированием данных также существуют, но они собирают данные на флешку (а бегать с флешами и строить потом графики в Excel мне не очень удобно) либо передают эти данные в своё закрытое и не очень удобное приложение. Мне же хочется беспроводного решения с красивыми графиками в браузере, и будет хорошо, если я смогу выбирать свой шунт.

Это личный опыт, оказавшийся для меня неожиданным. Настолько неожиданным, что я решил разобраться, почему результат оказался намного эффективнее, чем я ожидал. Когда я разобрался, мне захотелось поделиться новым пониманием. Блог ЛАНИТ показался лучшим местом для этого.

Компания Volts выпускает накопители электрической энергии для квартир и домов. Мы уже бывали на их производственной площадке два года назад — и вот вернулись снова. С первых минут стало ясно, что производство заметно изменилось: появилась собственная ультразвуковая сварка аккумуляторов, автоматическая сортировка ячеек, SMD-монтаж плат управления, уличная версия корпуса и обновленная BMS. То, что раньше обсуждали как перспективу, теперь работает в регулярном режиме.

Мы прошли путь от склада до тестовой зоны и посмотрели, как сегодня собирают накопители Volts — какие решения используют, какие процессы изменили и какие задачи удалось решить за эти два года.

В 2025 году рынок моделей продолжает стремительно развиваться. Достаточно вспомнить недавний выход новой модели от Microsoft или обновление Nano Banana. Российские разработки также не стоят на месте.

В сегодняшней статье мы поговорим о GigaChat и Alice AI, разберем их место на мировом рынке и, конечно, сравним в нескольких тестах. Устраивайтесь поудобнее, я начинаю.

Пока бедолаги из NANDA жалуются, что 95% их ИИ-проектов не выгорают, мы, как взрослые люди, считаем финансовый эффект от ИИ, ML и LLM в банке без магии — с калькулятором.

Меня зовут Михаил Войтко, я работаю в Альфа Банке руководителем по внедрению решений продвинутой аналитики в Дирекции ботов и виртуальных ассистентов. И я не люблю, когда на вопрос «Ну как там с деньгами в вашем ИИ-проекте?» говорят: «Мы улучшим пользовательский опыт, а там как пойдёт».

Не-не-не. Утром деньги, а вечером проекты. 

Привет, сегодня я расскажу о том, как наша команда строила платформу обработки и хранения данных для обучения GenAI-моделей в Сбере, и как мы выросли до 70 ПБ сырых данных. Меня зовут Александр, я работаю в Сбере и два года занимался развитием этой платформы.