Маскот (от англ. mascot) - это то, что по-русски назвали бы талисманом, приносящим удачу символом. Маскотов используют для узнаваемости компаний на рынке. С той же целью их придумывают для отдельных ИТ-продуктов и языков программирования. 

Как только не изворачиваются авторы образов для того, чтобы они стали успешными сквозными персонажами и элементами фирменного стиля для ИТ-брендов. Иногда герои получаются милыми, иногда нелепыми. Но все-таки на большинство из них вся айтишная и не айтишная общественность смотрит с улыбкой. 

С работой Капитана Очевидность справились. Теперь перейдем к ностальгической визуализации некоторых ИТ-маскотов вперемешку с информативностью. Если повезет.

Я поступил в институт в 1978 году, когда игра «Быки и коровы» была на пике популярности. В серии игр никто не мог меня победить, а все благодаря относительно несложному алгоритму, разработанному мною на основе теории информации. Изучив современные источники, я не нашел среди них чего-то похожего на мой подход. Поэтому я решил поделиться своей стратегией в блоге ЛАНИТ, чтобы обсудить его с техническим сообществом.

Истории успеха многих мировых ИТ-гигантов давно стали хрестоматийными. Намного меньше мы знаем о становлении высокотехнологичного бизнеса в России, который прошел путь от зарождения в 90-х до глобальной конкуренции с международными лидерами.

В этой подборке мы собрали книги последних лет об отечественных технологических компаниях. Сначала мы старались найти издания именно об ИТ-бизнесах и знаковых персонах этого рынка. Но потом решили, что стоит добавить в список книгу о международном онлайн-сервисе для заказа пассажирских и грузовых перевозок inDrive. Ей трудно отказать в технологичности. Все описанные издания вышли в свет в период с 2019 по 2025 год.

Я занимаюсь технической поддержкой и сопровождением в компании «Онланта». Сегодня в блоге ЛАНИТ я расскажу о решении реального кейса по замене ОЗУ (оперативной памяти) в СХД Huawei.    

Согласно рекомендациям и техническим руководствам вендоров, когда в контроллере возникают неисправности, рекомендуется выполнять его замену, оставляя без изменений установленные внутри компоненты. Такой подход помогает минимизировать время простоя оборудования, а также снизить риски некорректной диагностики.

Однако на практике при детальной диагностике зачастую можно выявить конкретный неисправный компонент — например, модуль оперативной памяти (ОЗУ) — и заменить только его. Это позволяет значительно сократить затраты по сравнению с заменой всего контроллера, стоимость которого может быть в разы выше стоимости отдельных комплектующих.

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.

Управление секретами — одна из наиболее критичных задач в корпоративной ИТ-инфраструктуре. От того, насколько надежно и централизованно хранятся ключи API, пароли, токены и сертификаты, зависит не только безопасность сервисов, но и устойчивость всего бизнеса.

С ростом популярности отечественных решений особое внимание уделяется возможности интеграции с российскими СУБД. В этом материале команда «Онланты» делится опытом тестирования StarVault — системы управления секретами — в связке с Postgres Pro в лабораторных условиях.

Цель эксперимента — проверить, насколько Postgres Pro подходит для использования в качестве внешнего хранилища StarVault, оценить производительность и устойчивость конфигурации, а также проработать сценарии аварийного восстановления.

Ручная обработка заявок на обслуживание — это вечные звонки, потерянные письма и бесконечные уточнения. Особенно в крупных компаниях, где сотрудникам ежедневно нужна помощь ИТ-поддержки и хозяйственной службы. Поэтому сегодня в блоге ЛАНИТ на Хабр поделимся, как мы разрабатывали систему, которая облегчила работу канцелярии, с какими вызовами столкнулись и каких результатов удалось достичь.

Всем привет! Я работаю разработчиком Java в компании bpm (ранее “ЛАНИТ - Би Пи Эм”). Приглашаю вас погрузиться в увлекательную тему оптимизации запросов в Spring Data — использование проекций. Если вы часто сталкиваетесь с необходимостью выборки лишь нескольких конкретных полей из большой сущности, понимая, насколько ресурсозатратно извлечение всей структуры целиком, этот материал специально для вас.

Если обычный человек посмотрит на исходный код программы, написанный на популярных языках вроде JavaScript или Python, то по контексту и знакомым словам он сможет понять, что происходит. Но регулярные выражения со стороны похожи на случайный набор символов – будто кошка прошла по клавиатуре. В этом случае даже код на Ассемблере выглядит более читаемым.

Мы в «ЛАНИТ-Интеграции» не понаслышке знаем, как бывает сложно собрать воедино данные из нескольких источников, привести их к общему виду и создать на их основе единую таблицу с полным отчетом. Для решения этой задачи был создан плагин «Аналитика» для Р7-офис как инструмент автоматизации для выгрузки и обработки данных. В этой статье в блоге ЛАНИТ хочу рассказать вам о новых возможностях поиска данных в плагине в сочетании с функционалом RegExp (они же регулярные выражения или просто регулярки).

Всем привет! Я руковожу группой технической поддержки и сопровождения в компании «Онланта». Мы занимаемся поддержкой оборудования различных вендоров. Сегодня расскажу о кейсе по решению проблемы с СХД Dell: система не определяет SFP.

Сегодня сложно представить технологическую компанию, которая бы всерьёз занималась разработкой и не использовала инженерные расчёты. CFD-, FEA-, тепловые, а также одномерные (1D) симуляции давно стали повседневными инструментами.

При этом расчёты могут быть очень дорогим удовольствием: бывает расчет требует сотни часов машинного времени, а также участия нескольких специалистов. А значит, результаты – это не просто «файлы», а важный и ценный актив компании.

И вот тут возникает парадокс: всё это богатство может храниться где угодно (на рабочем компьютере, на кластере, на каком-то внешнем жестком диске), но в целом никто толком не знает, где именно, в каком виде и насколько это вообще пригодно для повторного использования. На поиск информации может уходить больше трети рабочего времени расчетчика.

Если расчёты – это актив, то ими нужно активно управлять. Расскажу, как подойти к этому шаг за шагом.

Привет! Я работаю в компании «ЛАНИТ Экспертиза» тест‑лидом на проектах по внедрению систем электронного документооборота и хочу поделиться практическими наработками в области формирования тестовой модели с использованием средств визуализации. В профессиональной деятельности часто встречаются ситуации, когда необходимо быстро погрузиться в систему или часть функционала и приступить к тестированию. Однако сделать это может быть невозможно по ряду таких причин, как фрагментированное описание, высокая сложность и многомерность процессов, отсутствие коммуникации с экспертами по системе. В этом случае одним из способов решения задачи быстрого погружения и старта может стать формализация процессов системы в графический вид или их комбинации, удобные для актуализации, использования и масштабирования количества участников процесса тестирования.

Каждый, кто работал над проектами, знает, рано или поздно приходится наступать на одни и те же грабли. Ошибки повторяются, и, если их не анализировать, они будут снова и снова тормозить работу. Я руководитель проектов в компании «ЛАНИТ-Интеграция» с семнадцатилетним управленческим стажем. В моей практике были инфраструктурные проекты, проекты по аудиту и информационной безопасности, телекоммуникациям, а среди заказчиков, с которыми я работал, есть крупнейшие банк, авиакомпания, автомобилестроительный завод, предприятие атомной отрасли России. 

Сегодня в блоге ЛАНИТ я расскажу про инструменты, которые помогают минимизировать риски в проектной работе. 

Привет, Хабр! Я работаю фронтенд-разработчиком в ЛАНИТ. В этой статье я поделюсь опытом изменения подхода к интернационализации и опытом внедрения автоматизированной проверки переводов, что позволяет снизить риски появления багов и ускорить релизы приложения.

Про find можно писать много и долго, а если еще перевести мануал и снабдить каждый параметр развернутыми примерами, то материала получится на целую книгу. Пока эту книгу никто не написал, я решил рассказать о некоторых особенностях работы утилиты с регулярками и другими функциями.

Регулярки освоить нетрудно. Буквально за пару часов можно получить почти средний уровень владения и научиться читать и писать выражения для поиска ip-адресов, e-mail, html-тегов, телефонных номеров, дат и прочих несложных конструкций. Я думаю, все это вам знакомо, но на всякий случай в конце статьи я добавил несколько ссылок для изучения.

Я уже прошел «курс молодого бойца» по регуляркам, написал свою, вставил в find, и она не сработала. Но пойдем по порядку.

Привет! Я руковожу группой технической поддержки и сопровождения в компании «Онланта». Наша команда заметила, что в процессе эксплуатации All‑Flash систем хранения данных OceanStor Dorado 5000 V6 примерно после двух и более лет в работе начинают проявляться дефекты, которые потенциально могут повлиять на доступность данных и работу СХД в целом.

Одна из таких проблем — встроенные M2 SATA SSD накопители. Они используются и как системные, храня на себе ОС контроллера, и как конфигурационные базы данных, и как Coffer — диски, куда сбрасывается Write‑cache при аварийном отключении системы, пока BBU (модуль резервного питания) обеспечивает работу оборудования.

В этой статье — рассказ о том, как мы анализировали, решали и предотвращали подобные неприятности.

Пока разработчики по всему миру мучаются с ChatGPT, пытаясь выжать из него хоть что-то приличное для технической документации, команда Artezio пошла другим путем. Вместо того, чтобы полагаться на сырой ИИ, мы создали «Кентавр» — гибридную систему, которая объединяет возможности больших языковых моделей с экспертизой опытных аналитиков.

В результате то, на что enterprise-команды тратят месяц (на подготовку полного пакета требований на 60-100 страниц), задействуя несколько специалистов, «Кентавр» делает за пару дней силами одного аналитика. При этом документы качественнее: структурированные, непротиворечивые и главное — повторяемые от проекта к проекту.

О том, как создавалась эта система, с какими проблемами столкнулись разработчики и почему простого ChatGPT недостаточно для серьезной документации, рассказали Андрей Шагалов, директор по маркетингу Artezio, и Денис Харченко, директор по развитию бизнеса компании. Они поделились техническими деталями архитектуры, объяснили концепцию Human-in-the-Loop и раскрыли планы по превращению нового инструмента в популярный коммерческий продукт.

Дизайн-система — это набор правил, компонентов и инструментов, который помогает дизайнерам и разработчикам программного обеспечения работать наиболее эффективно и согласованно. Она включает в себя всё: от цветовых палитр и шрифтов до кнопок, форм и правил взаимодействия с ними. Когда в проекте есть своя дизайн-система, команды могут быстро создавать новые элементы и страницы, избегая неразберихи и повышая качество своего продукта, а пользователи в свою очередь получают интуитивно понятный интерфейс, с которым приятно иметь дело. 

Я разработчик в компании bpm (ранее “ЛАНИТ - Би Пи Эм”). Столкнувшись с хаосом в интерфейсах и постоянными правками, я решила изучить, как можно организовать процесс создания дизайн-системы самостоятельно. Результат вы видите в этой статье. Очень надеюсь, что описанные правила помогут вам сделать первые шаги в создании дизайна для вашего проекта.

Дорогие мои рыцари-джедаи инженеры-конструкторы! Возможно, наблюдая за успехами нейросетей в последнее время, вы тоже задумывались, каким образом можно применить все это великолепие для собственной работы, особенно, если ваша работа связана с передовыми разработками в науке и технике. Меня тоже постоянно терзала мысль, что лодка с самыми классными разработками в сфере машинного обучения проплывает совершенно мимо. Не в силах терпеть такое положение, я решил разобраться в современных способах применения машинного обучения в нашей сфере и подготовить обзор инструментов и технологий, пригодных в нашем нелегком труде. Если вам интересно узнать, как ИИ может помочь в инженерной деятельности, добро пожаловать под кат.

Jira — это гибкая система отслеживания задач и багов от Atlassian, которая помогает командам разработки и тестирования вести единое хранилище требований, задач и дефектов. Позволяет ловить баги и фичи на одном бэклоге: по словам Atlassian, в Jira можно «уловить, отследить, решить и отчитаться о багах и проблемах» на протяжении всего процесса разработки.

При этом инструмент предлагает «единый вид всех элементов бэклога — будь то баг или задача по новому функционалу», что помогает приоритизировать общие цели команды. Это значит, что QA могут иметь в Jira общее пространство тест‑кейсов, задач на тестирование и найденных дефектов.

В этой статье рассмотрим, как использовать функционал Jira в задачах тестирования: от сохранения запросов до интеграции с другими системами.

Статья будет полезна для всех участников QA‑команд (тестировщиков, тимлидов), кто базово уже разбирается с инструментом и хочет в него углубиться.