Часто ли вы сталкиваетесь с проблемой потери данных, неконсистентными состояниями или ошибками в Sentry о внезапно закрытых соединениях при рестарте сервисов? Если вы когда-нибудь пытались это исправить, то наверняка слышали про Graceful Shutdown.

Привет! Меня зовут Антон, я бэкенд-разработчик Python в Selectel. В этой статье поделюсь опытом внедрения Graceful Shutdown в наши сервисы и расскажу, с какими сложностями мы столкнулись.

Август 2026 года выдался насыщенным с точки зрения новинок. Hot Chips 2026 и Flash Memory Summit принесли целую волну анонсов железа: от рекордных SSD до процессоров с гигабайтами кэша, а еще все, что раньше считалось памятью, теперь становится хранилищем, и наоборот. Собрали самое интересное из того, что появилось на рынке в августе, в традиционном дайджесте Selectel.

TL;DR: После миграции отказоустойчивого DHCP-сервера из «брони» QinQ-туннеля в «плоский» VLAN ответы от бэкап-ноды начали бесследно исчезать. Пакет физически покидал хост, но до адресата не доходил, при этом коммутаторы клялись, что их счетчики дропов равны нулю. 

Вооружившись tcpdump, тотальным port mirroring и дзен-терпением, мы раскрыли заговор: dhcp snooping молча уничтожал пакеты на уровне аппаратного ASIC. Самое пикантное: стек M-LAG с идентичной прошивкой вел себя радикально иначе, чем одиночный коммутатор в той же сети.

Добро пожаловать в мир сетевой магии, где порт 67 (six-seven) — это не просто абсурдный вирусный мем, а реальная причина, по которой инфраструктура вдруг решила сыграть в прятки.

Привет! Меня зовут Иванов Владимир, я системный администратор отдела выделенных серверов в Selectel. Статья будет полезна тем, кто сталкивался с ситуацией, когда пакет «в провод уходит, но не приходит», а сетевое оборудование клянется, что ничего не дропает.

4 сентября 2026 года Генеральная Ассамблея ООН приняла резолюцию «Correct the Map». 164 страны проголосовали за отказ от привычной проекции Меркатора в пользу Equal Earth — проекции, которая точнее передает реальное соотношение площадей континентов. Против выступили только США, еще шесть стран воздержались. Инициативу почти два года продвигал Африканский союз — на картах Меркатора Африка визуально выглядит примерно как Гренландия, хотя на самом деле она больше ее примерно в 14 раз.

Equal Earth — хороший повод, чтобы собрать в одном месте сервисы, где можно самому покрутить разные карты — географические, исторические, статистические — и сравнить их между собой для более полной картины мира.

Привет! Я Денис, старший бэкенд-разработчик в Selectel. В предыдущих частях мы познакомились с архитектурой Apache Iceberg, а также развернули и настроили каталог метаданных.

Итак, у нас есть данные в S3‑хранилище, аккуратно организованные средствами Iceberg, и каталог, который знает расположение актуальной версии каждой таблицы. Казалось бы, все готово. 

Однако при ручном просмотре S3-бакета ничего похожего на таблицу не обнаружится — видны лишь вложенные папки с Parquet-файлами и JSON-метаданными. Да, Iceberg и каталог решили задачу хранения и версионирования, но не ответили на вопрос, как читать эти данные с помощью SQL.

И вот возникает практическая задача: как аналитику или инженеру обратиться к Iceberg-таблице посредством SQL, не поднимая Spark-кластер и не перенося данные в отдельную СУБД?

Проводя за компьютером больше восьми часов в день, я начал понимать, что мой уютный рабочий уголок дома не такой уж и уютный. Обычно ближе к вечеру шея и спина в районе лопаток начинали ощутимо ныть, глаза слезились и фокусировались хуже, а перепутанные провода с каждой минутой нервировали все с большей силой.

Люди очень любят хвастаться сложными, дорогими и крутыми сетапами домашнего рабочего места ценой в почку. Покупают мониторы шириной со взлетную полосу, кастомные механические клавиатуры, «геймерские» кресла и тому подобное. Про то, как девайсы влияют на организм, обычно никто не задумывается.

Я перестал видеть в рабочем пространстве лишь стол и стул. Теперь мой сетап — это настроенное под мое тело и задачи рабочее место. Комфорт не всегда зависит от количества вложенных денег, его можно достичь и без огромных вложений. Об этом и пойдет речь дальше.

«Закину промпт в ИИ, а через секунду получу готовый интерфейс, свой сайт или дашборд» — такая идея наверняка приходила каждому, кто не связан с дизайном или разработкой. ИИ-инструменты для этих сфер активно распространяются и обещают такие фантастические результаты, что закрадывается мысль: а что, если скоро дизайнеры будут не нужны?

Все же между картинкой и рабочим прототипом большая пропасть. Иерархия элементов на экране, адаптивность, доступность, логика сценариев и продуктовые метрики — это лишь ограниченный список пунктов, которые очень сложно уложить в один промпт. 

Забыла представиться: меня зовут Камила, я проектировщик интерфейсов в Selectel. Вместе с бумом ИИ коллеги чаще начали ко мне приходить с вопросами такого рода: «Мне ИИшка макет сделала, сделай ревью, пожалуйста». Так что я решила разобраться со своей дизайн-колокольни — где ИИ может помочь, а где создает привлекательную, но не самую работающую концепцию. 

Разбирал старые методички по линейной алгебре (да, у меня правда есть такая привычка, не спрашивайте) и наткнулся на отрывок про химию. Автор пишет: «Молекула воды — это вектор (2, 0, 1). Молекула метана — вектор (4, 1, 0)». И дальше без смущения переходит к линейной зависимости векторов, как будто написанное выше — самая естественная вещь на свете.

Сначала я подумал, что это методическая вольность ради упражнения. Потом посидел с этим с полчаса и понял, что автор-то прав, а заодно и случайно объяснил, почему вообще из любой предметной области можно слепить нейросеть. Просто в 1990-х это называлось линейной алгеброй, а не representation learning.

Выкатили новую фичу, а потом бэкендер со своим Firefox пишет, что у него что-то не работает? Или пользователь с Safari жалуется на неудобства? Ничего страшного: поищу причину в интернете, починю баг и продолжу использовать для разработки Chrome </sarcasm>.

В этой статье рассмотрим, почему проблемы кроссбраузерности никуда не пропали в 2026 году, и попробуем понять, как заранее определять появление ошибок.

Не открою секрет, если скажу, что обычный поиск по ключевым словам уже не особо помогает. Чтобы нейросети могли отвечать точно, опираясь на ваши корпоративные базы знаний, им нужно «понимать» смысл текста. А это уже сложнее, чем просто искать точные совпадения букв. 

В этой статье мы разберем, как устроены векторные базы данных, почему без них не работает современный RAG, чем они отличаются от привычных реляционных БД и как выбрать подходящий инструмент для своего проекта.

Крупные дата-центры требуют все больше электричества, а системы охлаждения — еще и воды. Строить ЦОД можно далеко не везде: требуются свободные мощности в энергосети, быстрые каналы связи. А ведь еще нужно покупать/арендовать землю, на которой строятся объекты. Это крайне дорого. Поэтому некоторые компании начали всерьез обсуждать перенос части вычислений в космос. Почему и зачем? 

На орбите спутниковые ЦОД могут почти постоянно получать свет, землю покупать не нужно, а тепло отводится через радиаторы. Вроде все отлично, но есть два огромных «но»: апгрейд и ремонт. Об этом сегодня и поговорим.

В августе 2026 года ОС Haiku отметила 25-летие, а спустя неделю разработчики выпустили R1/beta6. Это, конечно, забавно: проекту четверть века, а единицы перед точкой все еще нет. Однако шестая бета — это вполне себе самостоятельная ОС с собственным ядром, графической средой и свежим Firefox. Она способна загрузиться на компьютере с Pentium II, при этом ее разработчики уже пробуют ARM64 и Apple M1. Правда, пока получается не очень. Давайте вспомним, как появилась ОС и посмотрим на главные этапы ее развития.

Инфраструктура Selectel насчитывает тысячи серверов, которые круглосуточно обеспечивают работу клиентских проектов: процессоры обрабатывают инструкции, память хранит данные, диски читают и записывают информацию. Такая постоянная нагрузка заложена в архитектуру оборудования, но риски сбоев — будь то аппаратные ошибки, перегрев, сбои питания или проблемы с сетью — есть всегда. 

В случае нештатной ситуации инженеры быстро восстановят работу. Однако лучше обнаружить проблему еще до того, как она затронет клиентскую инфраструктуру. Именно для этого существует IPMI-мониторинг — своего рода приборная панель сервера, которая показывает состояние оборудования и помогает замечать первые признаки возможных неисправностей.

В этой статье расскажем, что такое IPMI-мониторинг серверов и рассмотрим принцип его работы. Также посмотрим, как настроить IPMI-мониторинг для выделенных серверов в Selectel.

В августе мы добавили aish в открытый репозиторий, расширили каталог ИИ-моделей и реализовали возможность хранить данные за пределами дата-центра. Об этих и других обновлениях читайте в дайджесте Selectel под катом.

Скорее всего, вы знаете, что агенты — это ИИ-модели, способные вызывать внешние и внутренние инструменты и циклично выполнять задачи. Они умеют рассуждать, планировать и выполнять бескрайнее множество действий. Агенты сохраняют в своей «памяти» действия пользователя, ответы модели, используемые инструменты и многое другое. Короче говоря, информацию вообще обо всех действиях — как модели, так и пользователя. 

Звучит очень удобно! Агент уже после первого объяснения запомнит, что заданное пользователем форматирование нужно сохранять и что, к примеру, текст всегда нужно переводить только на русский. Не надо писать лишних уточнений по чем зря. Пользователь получает персонализированную модель, которая сохранила контекст диалога, знания о его стиле общения, о его привычках. И о нем самом. 

И вот это уже немного пугает. А что еще может запомнить персональный ИИ-помощник? С кем он может поделиться этой информацией? Можно ли удалить информацию о себе, при этом сохранив эффективность модели? Сейчас расскажу.

Применение WAF (Web Application Firewall, межсетевой экран уровня приложения) в современном Вебе — стандартная и обязательная практика. В руках злоумышленников — большое количество профессиональных и, главное, доступных инструментов анализа защищенности и взлома. Приходится ответственно подходить к выбору WAF, понимать, где его правильно разместить и как грамотно настроить.

Сегодня мы познакомимся с решением Coraza, развернем его в инфраструктуре Selectel, а также разберем, как писать свои правила для выявления вредоносных запросов. Интересно будет всем, кто так или иначе вовлечен в защиту общедоступных ресурсов.

За последние полгода вышли сотни материалов об ИИ-агентах. Особенно много говорят про OpenClaw и Hermes. Я изучил, пожалуй, добрую половину из них, протестировал сам и хочу поделиться выводами.

Давайте признаем: полезных кейсов применения сейчас действительно немного, денег вся эта инфраструктура ест прилично, а половину демонстрируемых функций проще вызвать в обычном чате с ИИ. И это вполне валидные претензии к OpenClaw как к готовому продукту. Вот только рассматривать его исключительно как потребительский продукт — ошибка. Когда я это понял, мой взгляд на технологию кардинально изменился. Революция действительно произошла, но не там, где ее привыкли искать.

В этой статье мы подробно разберем, почему OpenClaw стал важной вехой в развитии ИИ, хотя и не предложил ничего принципиально нового, а затем рассмотрим архитектуру автономных агентов и пошагово пройдем процесс создания и деплоя вашего собственного цифрового помощника.

тобы приложение работало одинаково хорошо у пользователей с разными моделями смартфонов, его желательно протестировать на таких же устройствах. Но что делать, если аудитория насчитывает десятки тысяч человек и у каждого разные смартфоны: у кого-то Samsung последней модели, флагманский Huawei, REALME, INFINIX или старенький Xiaomi, а кто-то из ностальгии купил iPhone 4? Разные модели, разные операционные системы… Как вариант, в таком случае можно использовать мобильную ферму — собрать свою или использовать готовое облачное решение. 

Привет, Хабр! Я Саша, руководитель направления поддержки в Selectel. Мне стало интересно посчитать, сколько стоит собрать мобильную ферму своими руками и насколько это выгодно для среднего и крупного бизнеса в сравнении с облачным решением. Что получилось — рассказываю под катом.

Когда компакт-диски только появились, их позиционировали почти как вечный носитель (не кварц, конечно, но близко к тому). И ведь логично - если не царапать поверхность, то работать такой диск должен действительно много, много лет. Многие считали, что информацию с лазерного диска, записанную в 2000-х, можно будет без проблем считать и через полвека. На практике все оказалось немного не так.

Срок службы конкретного диска предсказать невозможно. Даже два внешне одинаковых CD одного возраста могут стареть по-разному: один без проблем проработает несколько десятилетий, а у другого начнет разрушаться отражающий слой или мутнеть поликарбонатная основа. При этом первые повреждения часто остаются незаметными, а проявляются лишь зависаниями и ошибками чтения. Что происходит и как предотвратить потерю информации? Давайте обсудим.

Представьте себе грустного школьника, которому приходится решать тысячи задач по математике. Учебник в целом хороший, но примерно в одном проценте случаев в нем напечатаны неправильные ответы. Ученик все равно занимается по этому учебнику и в конце концов начинает решать все новые и новые задачи.

Интуитивно кажется, что результат должен быть хуже, чем при обучении по идеальному учебнику. И обычно так и происходит: неправильные данные действительно вредят обучению. Но есть любопытный нюанс, что при определенных условиях небольшое количество ошибок в обучающих данных может не только не помешать, но и привести к лучшему качеству на новых данных.

Звучит парадоксально: если учиться на неправильных ответах, откуда вообще может взяться улучшение? Об этом и поговорим.