Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Ханин, я работаю в Сбере и участвую в разработке Платформы ЦА — системы на базе блокчейн, занимающейся привлечением средств юридических и физических лиц. Сегодня хотелось бы рассказать про тот путь, который мы прошли за несколько лет, как организовали взаимодействие между разными приложениями и чем нам это помогло.

Рассказ разделён на две части. В первой рассмотрим путь проекта и проблемы, с которыми сталкивались, а во второй разберём, как мы решали часть этих проблем.

BIM (информационное моделирование зданий) — подход, который позволяет создавать цифровые копии объектов ещё до того, как они будут построены. Применяется при строительстве дорог, мостов, гражданских и промышленных объектов. С прошлого года использование BIM-технологий стало обязательным для застройщиков, занимающихся капитальным строительством. А с января 2025 года на эти технологии должны перейти и при возведении малоэтажных домов. В этой статье мы расскажем о некоторых масштабных проектах, реализованных в нашей стране с использованием технологии BIM.

В предыдущей статье мы обсудили недостатки решений Spring в части доступа к данным.

В ходе анализа решений Spring стало очевидно, что оба фреймворка используют радикально разные подходы в работе с данными. Казалось бы, контроль над запросами очень важен для приложений, особенно высоконагруженных. Но Spring Data JPA такого контроля не даёт. Лёгкость и простота изменения кода является залогом его чистоты и работоспособности, однако с этим есть сложности уже у Spring JDBC.

Всего-то нужен фреймворк, предоставляющий полный контроль над запросами со стороны разработчика и не создающий трудностей при развитии, изменении и рефакторинге кода. В этой статье мы разберём две альтернативы, которые, на мой взгляд, в меньшей степени подвержены проблемам Spring Data JPA и Spring JDBC.

Это будут jOOQ и Exposed.

Частота DDoS-атак неуклонно растёт. Их количество в 2024 году в мире увеличилось на 108 % по сравнению с 2023 годом. Например, специалисты Центра мониторинга угроз в прошлом году отразили почти 11 тысяч DDoS-атак на российские организации. А самая длительная кибератака длилась более 108 часов. Ни одна компания не застрахована от потенциального ущерба, поэтому нужно знать как распознать DDoS-атаки и предотвратить их.

Добрый день, уважаемый Хабр. Совсем немного времени прошло с первой публикации, но я уже спешу поделиться с вами своими наработками по тестированию «синтетических» данных и анализу их соответствия реальным данным. В прошлой части я кратко рассмотрел существующие методики применительно к генерации данных, также указал возможные предпосылки нарастающего тренда и самых значимых игроков на этом рынке, коих набралось уже немало. И, признаться сразу, качество их генераций заставляет уже призадуматься (например вот, вот и вот).

Здесь же мне захотелось сосредоточится исключительно на инструментальной части и предложить свой подход к анализу «синтетики». То есть посмотреть, как можно «развернуть» задачу, оптимизировав подход к ней более комплексно, так как уже поднадоело без конца «шить» лоскутное одеяло из множества тестов и метрик (Perplexity, BLEU, ROUGE, METEOR, BERTScore, GLUE, MMLU). Основной идеей было представление имеющихся данных через другие форматы, чтобы конвертировать и находить повторяющиеся паттерны, тренды, аналогии, элементы и возможные аномалии в данных. Ведь любой алгоритм, каким бы он сложным не был, не может выйти за пределы своей генерации, а следовательно, так или иначе будет создавать одни и те же «детектирующие» элементы.

В современных компаниях корпоративные хранилища данных (Data Warehouse) играют критически важную роль, обеспечивая централизованное хранение и обработку больших объёмов информации. Данные поступают из разнообразных источников: операционных систем, CRM, ERP, IoT-устройств, веб-аналитики, мобильных приложений и других платформ, отражая все аспекты деятельности организации. На основе этой информации компании формируют разного рода отчётность, отслеживают ключевые показатели эффективности (KPI), оптимизируют бизнес-процессы, прогнозируют рыночные тенденции и принимают стратегические решения.

Эффективная работа с хранилищем невозможна без участия бизнес- и системных аналитиков, которые проектируют структуры данных, очищают и объединяют информацию, адаптируя решения под меняющиеся задачи. С ростом объёмов данных и требований к скорости анализа даже опытные команды сталкиваются с вызовами. Рутинные операции — проектирование схем, поиск таблиц, проверка качества данных — требуют не только технических навыков, но и глубокого понимания бизнес-контекста. Большую часть времени занимает написание и оптимизация SQL-запросов, что становится «узким местом» в условиях динамично меняющихся требований.

Ошибки в SQL-запросах или недостаточное знание структуры данных приводит к потерям времени и снижению точности аналитики. Для решения этих проблем на помощь приходят технологии на основе больших языковых моделей (LLM), таких как GigaChat, GPT, BERT или DeepSeek. Обученные на исторических данных и журналах запросов, они способны автоматизировать подбор таблиц, JOIN-условий и шаблонов SQL. 

Почему в 2025 году многие компании возвращаются к технологиям середины прошлого века, выкупая радиовышки по всему миру? И как связаны скорость света, радиоволны и миллиарды долларов в современных финансах?

С точки зрения доступа к базе данных, Java-сообщество однозначно делится на два лагеря: одни любят Spring Data JPA за его простоту и низкий порог вхождения, другие предпочитают Spring JDBC за его точность и возможность тюнинга запросов. И кого останавливает, что и то, и другое — Spring?

Какую сторону выбрать? И Spring Data JPA, и Spring Data JDBC, при их очевидных достоинствах, имеют недостатки, делающие разработку на них не очень подходящей для прода. Эти решения являются двумя крайностями, а нам нужна золотая середина.

Вы спросите: какие альтернативы? И я отвечу: давайте посмотрим на проблему шире. Вы джавист? Вам повезло — есть хорошая альтернатива. Котлинист? Ещё лучше — есть отличная альтернатива!

О них и поговорим.

Салют, Хабр! В прошлом году мы рассказали о наших исследованиях и разработках в сфере генеративных моделей для 3D-контента, а теперь открываем доступ для тестирования. Встречайте первый российский сервис для генерации 3D-моделей по текстовому описанию или изображению — Kandinsky 3D.

Данную статью написали Александр Чекунков, Android-разработчик, и Антон Ушаков, аналитик. Мы работаем в СБЕРе и ежедневно взаимодействуем, чтобы превращать бизнес-требования в понятные, логичные и реализуемые решения. В своей работе мы ежедневно сталкиваемся с процессами формирования требований, их обсуждения, реализации и доставки фичи до промышленных стендов. От того, насколько правильно выстроена наша работа, напрямую зависит скорость и качество разработки продукта.

В этой статье мы рассмотрим зоны ответственности обеих ролей и покажем, как, по нашему мнению, должен выглядеть идеальный процесс взаимодействия. Наша цель — помочь командам выстроить прозрачное и продуктивное взаимодействие, избежать типичных ошибок и сделать совместную работу более эффективной.

Привет, Хабр! Я — один из инженеров Сбера, и сегодня хочу поговорить с вами не о технологиях, которыми мы обычно делимся в корпоративном блоге, а о том, что волнует каждого айтишника, проводящего долгие часы за монитором — о зрении и способах его коррекции. И нет, это не очередной пост про то, как синий свет от монитора убивает наши глаза (хотя и убивает; вроде бы), и не про то, как сидеть ровно и моргать каждые 20 минут (хотя и нужно; но это не точно).

Привет всем! Судя по всему, человечество ещё даже не приблизилось к разгадке тайны нашей Вселенной: менее 5 % от всего содержимого космоса составляет видимая материя, известная учёным, а что из себя представляют остальные 95 % материи и энергии им неизвестно, это тайна, покрытая мраком. Поэтому и «тёмная». По мнению учёных, тёмна энергия и материя имеют решающее значение в природе Вселенной и её эволюции.

Разговоры о проблеме изменения климата в последние годы превратились в нечто вроде общего вопля (ну или почти общего). Попробуем разобраться, действительно ли всё так серьёзно.

Эта статья задумана не с целью перечислить основные пугалки сторонников теории глобального потепления, а скорее даже наоборот. Сомнения в целесообразности «климатической истерики» у многих возникали давно, ещё с момента появления фигуры Греты Тунберг и раньше, но последнее известие добило: недавно в Бразилии вырубили километры охраняемых тропических лесов ради проведения климатического саммита. Это уже явное безумие: именно лес предохраняет планету от изменений климата, причём делает это гораздо более спокойно и эффективно, чем способны сделать все докладчики на саммите.

На самом деле идея глобального потепления не является аксиомой — у неё немало противников, но их мнение в последние годы не принимается всерьёз, а их самих часто упрекают в ангажированности и вообще пытаются заклевать.

Столетиями нас завораживает идея существования других миров и иной жизни. Экзопланеты, вращающиеся в других звёздных системах, в последние десятилетия стали объектами особого интереса. 

В 1584 году итальянский мыслитель Джордано Бруно выдвинул гипотезу о том, что Вселенная бесконечна, а звёзды в ней — это далёкие солнца с «бесчисленными мирами». В 1917 году Ван Маанен заметил первые признаки существования экзопланет, обнаружив первый загрязнённый белый карлик.

И вот Александр Вольщан и Дейл Фрайл в 1992 году подтвердили существование экзопланет.

В конце прошлого года мы рассказывали про эксперименты с аудиомодальностью GigaChat, эксклюзивно показывали стенд на нашей конференции. Теперь аудиомодальность GigaChat доступна всем — в веб-интерфейсе giga.chat и Telegram-боте!

Сегодня мы расскажем, почему ушли от классической схемы ASR (Automatic Speech Recognition) + LLM и построили end-to-end модель, которая понимает речь; как устроена наша новая модель; на каких данных мы её обучали; и что из этого получилось.

Никто так не доминировал на ранней компьютерной сцене так, как Compaq. Компания даже создала первые в истории IBM PC-совместимые компьютеры и стала второй организацией, которая когда-либо законно провела обратную разработку BIOS. С таким наследием за плечами можно было бы подумать, что Compaq будет процветать. Но в век смартфонов, ноутбуков и мощных компьютеров она осталась в пыли технологической революции. Так что же случилось с Compaq и что привело к её краху?

Привет, Хабр! Меня зовут Николай Литковец, я инженер-разработчик в СберТехе, развиваю СУБД Pangolin — это реляционная СУБД, целевая в Сбере и не только. До недавнего времени у нас было два типа обновлений СУБД — минорное и мажорное. Минорное обновление — быстро и сравнительно просто, мажорное — долго, муторно, со значительными затратами ресурсов сервера. Мы стали думать, можем ли мы где-то обойтись без перехода на мажорные версии? Нашли сценарий, где это было возможным и через время у нас появилось минорно-мажорное обновление, которое теперь экономит нам силы и время. В этой статье расскажу про создание инструмента, который позволил нам устроить эту реформу, как мы его делали и обходили риски и что нам это дало.

Любая крупная компания сталкивается с «проблемами, упавшими между стульями» — так называют ситуации, когда рабочие задачи теряются среди множества подразделений и служб. Сотрудники не понимают, к кому обратиться за помощью, ответственность распределяется между командами, а стандартные подходы урегулирования малоэффективны.

Чтобы избежать подобного, в Сбере создали и развивают сервис АйболИТ+. Каждый день айтишники бигтеха работают над задачами с множеством зависимостей, в том числе в среде разработки, доступа к стендам, кибербезопасности, удалённой работы. Для простых случаев работает портал — оставляешь заявку и получаешь результат. А в нестандартных ситуациях как раз помогает АйболИТ+.

Всем привет! Меня зовут Анастасия Шмалько, я лидер команды «Персонализация контента» в кластере Кампании продаж Сбера. В нашем кластере создаётся контент разных видов, но сегодня я расскажу о рекламных SMS. А точнее, о том, как с помощью машинного обучения мы составляем более личные послания каждому адресату. Это помогает нам чаще достигать главной цели — заинтересовать человека, чтобы он перешёл по ссылке и оформил продукт (наши клиенты — это ИП и собственники бизнеса). 

Всем привет! На связи Денис Кириллов, главный архитектор Platform V SOWA в СберТехе. Наше решение — это высокопроизводительный, гибкий и надежный шлюз безопасности API.

Недавно мы с вами начали обсуждать способы защиты API в современном мире. Я рассказал о принципах безопасности API, о том, как спецификации API влияют на его защищённость и как валидация на соответствие спецификации помогает минимизировать потенциальные риски.

Сегодня поговорим о проблемах валидации API и совместном использовании механизмов валидации и WAF. Разберёмся, почему необходим внешний компонент для валидации, который реализовывал бы функцию безопасности по отношению к API. И рассмотрим возможности продукта, который мы создали для решения этих задач.

Если работаете в области информационной безопасности, сопровождения и разработки, то материал будет для вас особенно полезным.