Внедрение современных инструментов Data Governance (управления данными) часто воспринимается как финальная точка в построении культуры работы с данными. Компании инвестируют в Data Quality-проверки (качества данных), создают каталоги данных и выстраивают красивые дашборды, которые сигнализируют о полном порядке. Однако на практике бизнес часто обнаруживает, что за фасадом «зеленых галочек» скрывается хаос: отчеты не сходятся, ключевые метрики вызывают вопросы, а доверие к аналитике падает. Этот разрыв между формальным качеством данных и их реальной ценностью для бизнеса приводит к финансовым потерям и неверным управленческим решениям. 

Меня зовут Сергей Петриченко. Я продуктовый менеджер VK Data Platform. В этой статье я покажу типовой путь компании и расскажу, как сделать работу с данными не самоцелью для ИТ, а инструментом, который полезен для бизнеса.

Работа ИБ в продуктовой разработке — это не только поиск сложных уязвимостей и редких атакующих сценариев. Значительная её часть состоит из регулярной операционной нагрузки: нужно разбирать новые задачи, смотреть изменения в коде, проверять релизы, собирать контекст и вовремя замечать потенциальные риски.

Именно на этом уровне возникает основной объём рутины. Инженер по безопасности снова и снова выполняет одни и те же базовые действия: читает постановку, анализирует контекст, проверяет типовые паттерны, отсеивает очевидные проблемы. Эта работа необходима, но она отнимает кучу времени, которое должно уходить на более сложный анализ и принятие решений.

Увеличивать команду ради такой нагрузки — не всегда лучший путь, поскольку вместе с экспертностью масштабируется и рутина. Поэтому для нас следующим логичным шагом стало использование AI — не как замены инженера, а как инструмента, который берёт на себя первичный слой проверки.

Мы посмотрели на процесс ИБ внутри релизного цикла и выделили участки с наибольшей повторяемостью. Таких точек оказалось три: первичный разбор Security Check-задач, анализ кода в merge request и динамическое тестирование приложений. Во всех этих сценариях сначала выполняется типовая работа, и только потом начинается действительно экспертная часть.

Баланс между производительностью, читаемостью и поддерживаемостью — ключевая задача при разработке микросервисов на Go. На практике всё сложнее из-за неочевидных факторов: от влияния частоты вызовов GC на время отклика до последствий избыточной вложенности в контрактах API. Если не учесть эти нюансы, даже грамотно спроектированный сервис может просаживаться по RPS (requests per second) — или его может быть сложно обновлять и дорабатывать.

Меня зовут Артём Кущ. Я Go-разработчик в команде VK Видео. В статье поделюсь подходами к оптимизации микросервисов и расскажу, как балансировать между скоростью и простотой.

Привет, Хабр. Сегодня делимся кейсами студентов Инженерно-математической школы (или просто ИМШ) — совместного образовательного проекта VK и НИУ ВШЭ в сфере машинного обучения, развития высоконагруженных систем и технологий ИИ. Здесь студенты участвуют в проектных мастерских: учатся, предлагают и реализуют идеи, которые уже сейчас влияют на будущее ИТ.

Трое студентов школы кратко расскажут о своих проектах, учёбе в ИМШ и опыте работы над реальными задачами в проектах VK.

А ещё вы узнаете: 

- о том, какие навыки помогает прокачать учёба в ИМШ;

- что делает студенческие проекты полноценными научно-прикладными работами, которые хорошо выглядят в резюме;

- как попасть в ИМШ.

В нашу жизнь уже достаточно давно ворвался тренд на дизайн-системы. Пройдя через все стадии принятия, почти все, наверное, уже поняли, что нет того самого идеально-единого-гибкого решения, которое устранит все проблемы, ускорит процесс разработки и исключит изобретение велосипеда (если у кого-то получилось идеально, дайте знать).

Меня зовут Катя Бурлакина, я старший продуктовый дизайнер в VK Tech и занимаюсь развитием дизайн-системы. В этой статье я не буду рассказывать про весь наш путь, а расскажу про его часть — систему дизайн-токенов. Спойлер: при помощи нее у нас получилось устранить некоторые проблемы, ускорить процесс разработки и даже исключить изобретение велосипеда. 

Привет, Хабр! Меня зовут Саша Митрохина, я руковожу блоком проектной деятельности модерации и взаимодействия с пользователями VK. Сегодня расскажу об одной из самых дорогих кнопок любого цифрового продукта.

В интерфейсе кнопка «Пожаловаться» выглядит почти бесплатной: небольшой элемент UI, который можно добавить за один спринт. Но зачем она вообще нужна?

В зрелом продукте это не просто формальность, а инструмент, который дополняет проактивный мониторинг и помогает получать сигналы о возможных нарушениях. Задача — вовремя реагировать на обращения и поддерживать открытую, комфортную среду для общения и самовыражения.

На уровне системы каждое нажатие запускает одну из самых дорогих цепочек обработки в продукте. И чем быстрее растёт аудитория и UGC от неё, тем заметнее становится эта стоимость.

В этой статье разберёмся, из чего складывается цена жалобы и какие метрики помогают держать её под контролем, сохраняя скорость реакции и качество принимаемых решений.

Когда RuStore только запускался, мы строили дизайн на основе UI-кита от VK — удобно, практично, а главное помогло нам быстро вывести продукт на рынок. Но стор рос, интерфейсов становилось больше, дизайнеры — смелее, а требования — сложнее. И вот настал день, когда мы решили добавить тёмную тему. И всё сломалось. 

Именно тёмная тема вскрыла нашу главную проблему — ранняя структура цветовых токенов не готова к масштабируемости. Любое изменение запускало каскад правок и ломало синхронизацию между макетами и кодом. 

Под катом мы — Элина Шевченко, продуктовый дизайнер RuStore, и frontend-разработчик Андрей Едунов — расскажем историю, как мы полностью перестроили систему, не останавливая разработку, аккуратно вынесли всё из Figma в код и почему теперь можем масштабировать дизайн без драмы, даже если завтра понадобится не только тёмная тема, но и ностальгия по 2008-му, где primary — это чистый #000000, а secondary — оттенок тоски.

Привет, Хабр! Меня зовут Екатерина Сивакова, я тимлид аналитики в Дзене (VK), а до этого работала в других бигтехах, и везде так или иначе сталкивалась с изучением CJM и пользовательской аналитикой. Сегодня хочу рассказать, как мы в Дзене делали единый инструмент по изучению пользовательского пути, зачем это понадобилось и что из этого вышло. А ещё о том, сколько это реально стоило по времени и ресурсам, потому что ответ отличается от первоначальной оценки примерно в 60 раз.

Текст будет вам полезен, если у вас продукт с большим количеством страниц и разветвлённой навигацией, с многочисленными однотипными переходами пользователей.

Каждый год тысячи разработчиков создают пет‑проекты — и лишь единицы из них превращаются в продукты с монетизацией. Шансы невелики, но они есть. Мой кейс — как раз из таких исключений: даже самая «несерьёзная» идея способна вырасти в востребованный сервис. 

Меня зовут Антон Ленев, я разработчик на платформе VK Mini Apps. В этой статье я расскажу, как от шуточного пет-проекта пришёл к мини-приложению «Отредач — ИИ-фоторедактор» на платформе VK Mini Apps и победе в грантовом конкурсе VK Dev Grants 2025.

С задачей построения платформы для потоковой обработки данных по тем или иным причинам сталкиваются многие компании. И довольно часто подобная разработка превращается в попытку «создать ракету», не понимая сути происходящего под капотом. При этом для решения подобной задачи достаточно иметь набор инструментов и знать принципы их настройки на каждом из этапов.

Меня зовут Сергей Емельянов. Я руководитель Core-команды VK Tech. В этой статье я пошагово покажу процесс построения синтетической платформы для обработки потоковых данных на Kubernetes.

В большом мобильном продукте коммуникации запускаются разными командами. Подписки, апселлы, промоакции и A/B-эксперименты развиваются параллельно и часто независимо друг от друга.

У каждой инициативы свои условия показа, сегменты, частотные ограничения и метрики. В коде это превращается во множество точек входа и локальных проверок. Со временем сценариев становится десятки: эксперименты пересекаются, приоритеты конфликтуют, команды конкурируют за один и тот же экран. Проблема оказывается не в доставке интерфейса, а в отсутствии единого механизма принятия решений — кто и по каким правилам определяет, что увидит пользователь.

Меня зовут Михаил Христокьян. Я работаю над мобильными продуктами Почты и Облака Mail и занимаюсь архитектурой и развитием системы продуктовых коммуникаций внутри приложения. Сегодня я расскажу о том, как мы решили эту проблему и при чём тут «Разборки».

Смотреть шоу, телеканалы, спортивные трансляции, фильмы и другой контент на Smart TV, используя приложения видеоплатформ — уже типовой сценарий. По данным на конец 2025 года, объём потребления контента в VK Видео увеличился в 2,1 раза (на 110%) по сравнению с аналогичным периодом 2024 года. Наибольшее вовлечение аудитории зафиксировано на платформе Smart TV: в начале 2026 года среднее время просмотра на одного пользователя — 241 минута. При этом многие не думают, как устроен софт для большого экрана.

Всем привет, я Олег Оболенский, технический директор одного из подразделений VK Tech. Время от времени я задаю себе вопрос: «А вот, находясь на месте ребят-программистов из моей команды, смог бы я так же, как они, или нет? Как сейчас, спустя 25 лет после того, как я вошел в профессию, выглядит программирование?»

Для честного ответа себе я время от времени делаю небольшие пет-проекты, и это позволяет мне оставаться в контексте. В этой статье я опишу, как появилась идея сделать еще один генератор паролей, как я его реализовал и с какими обстоятельствами мне пришлось столкнуться в процессе.

Даже такая простая задача не решается в лоб за пару дней или недель. Программирование, как писали классики нашей дисциплины, все еще требует ума, вкуса и терпения.

Привет, Хабр. Меня зовут Сергей Петриченко. Я продуктовый менеджер VK Data Platform, VK Tech.

Традиционно крупные компании использовали централизованную модель управления данными с единой командой Data-инженеров. Однако по мере роста объемов данных и повышения требований к скорости обработки возникает соблазн перейти на новую модель — Data Mesh, которая предлагает делегирование управления данными бизнес-доменам. Вместе с тем это не всегда оправданно, а иногда и рискованно, поскольку классическая централизованная модель и Data Mesh имеют свои особенности и ориентированы на разные сценарии применения.

В этой статье я попробую разобрать, чем отличается Data Mesh от централизованной модели управления данными, каковы ее преимущества и риски, и главное – когда такой подход действительно нужен.

Привет, Хабр! Меня зовут Олег, я работаю в VK Cloud в команде Key Management Service. Есть у меня такая привычка: когда пользуюсь каким-то инструментом изо дня в день, то рано или поздно хочется залезть внутрь и посмотреть, как оно там устроено. С контейнерами так и вышло: docker run, docker build — всё это прекрасно работает, но что именно происходит, когда мы «запускаем контейнер»?

В этой статье разберём контейнеры не на уровне «вот вам YAML, отправляйте в прод», а чуть глубже — на уровне системных вызовов Linux. По ходу дела напишем свой примитивный контейнер на Go, используя буквально четыре syscall'а, а в конце посмотрим, куда эта история развивалась дальше (сети, файловые системы) и почему виртуальные машины всё ещё живы.

Tarantool – это in-memory СУБД с открытым исходным кодом, разрабатываемая VK Tech. Существует два способа разработки приложений для Tarantool. Как и к большинству СУБД, к Tarantool можно подключаться из внешнего приложения по TCP/IP. С этой целью для многих популярных языков программирования (включая Go, Python, C#, С++, Java и др.) разработаны соответствующие коннекторы. Это – первый способ.

Кроме этого, Tarantool обладает замечательной особенностью: он позволяет запускать бизнес-логику на встроенном сервере приложений. В этом случае пользовательский код исполняется в одном адресном пространстве с данными, что обеспечивает высокое быстродействие. Это – второй способ.

Если мы ведем разработку для встроенного сервера приложений Tarantool, то выбор языков программирования более ограничен. Основным языком программирования, в этом случае, является Lua. Также, часть логики может быть реализована на C/C++. Но набор доступных языков расширяется. Например, с некоторого времени, поддерживается Rust. Помимо этого, Tarantool может выполнять Wasm-приложения. Скоро код библиотеки для разработки на Wasm будет открыт.

Tarantool – высокопроизводительная СУБД, часто используемая для построения highload-систем. Какой из вариантов разработки позволяет достичь максимального быстродействия (которое в таких системах будет не лишним)? В настоящей статье я хотел бы рассмотреть возможные способы вызова C-кода из Lua/LuaJIT/Tarantool (в режиме сервера приложений) и то, как это может ускорить и без того быструю СУБД.

В 2025 году платформа VK Видео стала лидером в России по ежедневной и ежемесячной аудитории. За этим результатом стоит не только рост числа авторов и объёма контента. В его основе системное развитие технологий: мы последовательно масштабируем инфраструктуру, совершенствуем пайплайны обработки видео и инвестируем силы в стабильность воспроизведения на всех пользовательских устройствах и при любых условиях сети. Это постоянная инженерная работа, направленная на предсказуемое и стабильное качество сервиса при быстрорастущей нагрузке. 

Меня зовут Алексей Шпагин, я руководитель разработки бэкенда видеоплатформы VK. В статье расскажу о технологиях, лежащих в основе VK Видео, и жизненном цикле контента на платформе: от загрузки и обработки до доставки зрителям.

Когда у вас 50+ узлов Tarantool в кластере, ручное управление соединениями превращается в боль. Узлы падают, реплики становятся мастерами, новые инстансы добавляются — и все это нужно отслеживать в реальном времени. 

Рассказываем, как мы спроектировали go-discovery — библиотеку для автоматического обнаружения узлов кластера Tarantool 3.0.

В современных облаках есть много задач, связанных с проблемами производительности и масштабируемости виртуальных сетей. Кроме этого, есть ряд задач, требующих интеграции с аппаратными сетевыми устройствами. Чтобы преодолеть этот барьер, в собственном SDN (Software Defined Network, программно-определяемая сеть) мы реализовали поддержку технологии EVPN. За это отвечает специальный компонент — EVPN-connector. Он использует OpenVSwitch для передачи данных и GoBGP для передачи информации и позволяет строить распределенные сети с поддержкой L2- и L3-режимов, а также обеспечивает интеграцию с аппаратными устройствами. В этой статье мы, команда IaaS Network в VK Cloud, расскажем о EVPN-connector в деталях.

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Волков, я руковожу группой core-разработки внутреннего облака VK — One-cloud. Хочу поделиться примерами из эксплуатации: какие были проблемы в проде на Java при высоких нагрузках, как мы это чинили и какие выводы сделали. Никакой теории на бумаге, только реальные истории из жизни крупной облачной платформы.