16 сентября 2026 года состоялся релиз рабочего окружения GNOME 51 под кодовым названием A Coruña. В проекте оптимизирована производительность и настройки, добавлены новые элементы и приложения в GNOME Circle.
Travel-индустрия не прощает простоев — каждая минута простоя может стоить бизнесу клиента. Как сделать так, чтобы большая инфраструктура работала 24/7 с минимальными простоями? В Туту мы пришли к мультиклауду не за один шаг.
Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Борзов, я в Туту работаю с 2012 года — отвечаю за то, что… сайт работает. Мои команды занимаются железом, сетью, делают облака, занимаются отказоустойчивыми кластерами ВМ в облаках, а также готовят системы мониторинга.
В этом материале по мотивам выступления на конференции K2 Cloud Conf 2026 хочу рассказать об отказоустойчивости в мультиклауде — о том, как мы строим инфраструктуру Туту, зачем используем несколько облаков и собственные площадки и что происходит, когда что-то начинает ломаться.
В США больше 5000 дата-центров — в десять с лишним раз больше, чем в любой другой стране. На американские компании приходится почти 90% мирового экспорта облачных услуг. Остальной мир строит свои «национальные стратегии ИИ» на арендованных мощностях.
Новый финансовый директор Oracle Хилари Максон на общем собрании после массовых сокращений заявила, что принцип «делать больше меньшими силами» — не выход.
Всем привет! На связи Михаил Поливаха, технический лидер проекта Axelix.
Java переехала на шестимесячный релизный цикл уже довольно давно. Каждые полгода мы получаем новую версию, читаем про очередные JEP, смотрим доклады с конференций. Потом возвращаемся на работу и продолжаем писать примерно тот же самый код, который писали пять лет назад.
И это, кстати, не обязательно плохо. Тащить новую фичу в production только потому, что она новая, не самая выдающаяся инженерная стратегия. Более того, многие приложения всё ещё работают на Java 17, а где-то бодро живёт и Java 11.
Но отсюда возникает закономерный вопрос:
Есть ли у новых возможностей Java применение в обычных, реальных приложениях? Не в презентации, не в игрушечном pet project, а в коде, который решает вполне конкретную задачу?
Да, есть.
Компания «Диасофт» вошла в число лидеров сразу двух рейтингов российских low-code платформ 2026 года, опубликованных Санкт-Петербургским Клубом ИТ-директоров CIO Navigator. Экосистема разработки Digital Q возглавила рейтинг low-code решений с ИИ-функциями и заняла второе место в общем рейтинге российских low-code платформ.
Лидерство экосистемы для разработчиков Digital Q в рейтинге российских low-code платформ с функциями ИИ стало возможным по мнению организаторов рейтинга благодаря AI-driven подходу, при котором искусственный интеллект используется на всех этапах создания и развития программного обеспечения. Участников исследования оценивали по более чем 170 критериям, охватывающим возможности искусственного интеллекта, архитектуру, инструменты разработки и другие характеристики, значимые для корпоративного применения.
В общем рейтинге российских low-code платформ Digital Q заняла второе место среди 14 представленных решений. Исследование включало более 180 критериев – по функциональности, архитектуре, безопасности, интеграционным возможностям, инструментам управления жизненным циклом разработки и ИИ-функциям. CIO Navigator характеризует Digital Q как корпоративную low-code экосистему для создания и развития микросервисных информационных систем уровня enterprise, которая развивается в направлении AI-driven платформы для управляемой ИИ-разработки.
В основе развития Digital Q лежит переход от использования ИИ как отдельного помощника разработчика к модели AI-Native SDLC, в которой искусственный интеллект становится полноценным участником жизненного цикла создания программного обеспечения. ИИ-агенты включаются в работу с требованиями, проектирование, разработку, тестирование и последующее сопровождение решений. Для их оркестрации в экосистеме используется платформа Digital Q.Agents. Именно сквозное применение ИИ на протяжении всего цикла разработки CIO Navigator выделяет как одно из ключевых отличий Digital Q.
Привет, Хабр! Меня зовут Екатерина Наконечная, я продакт-менеджер в Lenta tech (ИТ-бренд «Группы Лента»). На маркетплейсах можно бесконечно изучать карточки товаров, отзывы и цены конкурентов, но этого недостаточно, чтобы понять: на какие товары спрос растет и что стоит добавить в ассортимент. В ретейле выигрывает тот, кто быстрее и точнее выводит на полки товары, нужные покупателям именно сейчас. Интуиция важна, но без оперативной аналитики легко ошибиться.
Так, наша служба продвинутых технологий (СПТ) вместе со службой коммерции успешно апробировала решение «ИИ Платформа Тренды». Данный продукт собирает в одном интерфейсе продажи, поисковый спрос, отзывы, рейтинги и динамику по товарам на Ozon, Wildberries и Яндекс.Маркет, а затем помогает отфильтровать позиции с потенциалом.
Про нестандартные решения и продуктовых инженеров
Мы тут обсуждаем в наших командах, как строить разработку в новых условиях и возможностях. Так чтобы это и не вайбкодинг, но и не эджайл по-советски. Понятно, что сквозная агентная инженерия, спеки, харнесс, подписки, все дела... Но пока продакт и инженер-билдер это не один человек, проблемы в коммуникации и сквозных бизнес-процессах неизбежны. Это просто как преамбула.
***
Думаю, вы понимаете, что в одиночку единорога уже можно конечно пробовать, но пока это скорее ошибка выжившего, как и в целом с успехом. Как правильно -- все знают. В теории.
Так вот, мы по-прежнему командами работаем. Небольшими командами. Может быть расскажу как-нибудь об этом подробнее.
Но сегодня о другом.
Обновили и утвердили очередную методологию процесса разработки. В моменте все счастливы. Но вы думаете она нас сделает успешными? Ну нет конечно.
Успешными людей и компании делают нестандартные решения.
И что интересно, способность принимать такие решения часто возникает с двух противоположных концов опыта.
Либо вы дурак или новичок, что в данном случае практически равноценно, и просто еще не знаете, что так нельзя.
Либо вы профи с огромным прикладным опытом и уже слишком хорошо знаете, почему именно так нельзя, когда это действительно нельзя, а когда вполне можно.
Все, кто посередине, обычно лучше всех знают, как правильно.
Давайте признаемся, что мы все плюс-минус посередине. Поэтому рассчитывать на спасительное незнание правил или гениальность огромного опыта нам не приходится. Придется включать голову и сознательно учиться делать иначе.
И вот тут начинается самое интересное. Можно сколько угодно улучшать спеки, чистить контекст и описывать процесс, но в реальной разработке инженер все равно постоянно будет сталкиваться с противоречиями, пропущенными сценариями, решениями, которые на бумаге выглядели разумно, а в коде внезапно перестали быть таковыми.
И в этот момент у него есть два варианта. Непрерывно итерировать в агентских циклах строго по PRD и дельтам или глубоко понимать что и для кого он делает, чтобы самому, или совместно с продактом, принимать нестандартные решения там, где закончилась спецификация, а продукт еще не случился.
Решил об этом не в командных чатах, а с трибуны, как Владимир Ильич. Может кому тоже полезно будет.
Неотправленный пост моим командам:
Вы же помните, что конечная цель каждой команды это создать сильный продукт и как можно быстрее довести его до рынка, а не построить правильную методологию разработки? Мы собираем команды, чтобы выигрывать на рынке, а не чтобы идеально соблюдать процесс.
Методология для нас по сути побочный продукт накопленного опыта. Она должна помогать нам двигаться быстрее и совершать меньше повторяющихся ошибок.
Но в тот момент, когда конкретное правило начинает мешать скорости нашего процесса или качеству продукта, мы немедленно будем его нарушать столько раз, сколько потребуется.
Поэтому я пока по-прежнему буду полагаться больше на инженеров с сильным продуктовым мышлением. Никакая методология не должна превращать их в исполнителей спецификаций или электриков, соединяющих провода изолентой.
Надо давать им возможность самостоятельно восстанавливать смысл, замечать противоречия, задавать вопросы, принимать инженерные решения с учетом продуктовой цели и вытягивать продукт даже через неизбежно неполный, противоречивый и замусоренный контекст. Он все равно не будет полным. Он у людей-то всегда не полон!
Можно убиться за чистоту контекста, но так и не сделать продукт или так и не вывести его на рынок. Таких большинство, если что. А делают все по уму.
Так что продуктовый контекст и методология не должны заменять мышление.
В условиях стартапа, скорость появляется не тогда, когда человек точно следует процессу, а когда он хорошо понимает, какой пользовательский результат мы хотим получить, и берет ответственность за путь до работающего продукта.
Другими словами, включает голову, по полной.
В этой статье я расскажу о том, как я чинил и модернизировал довольно редкий и несколько необычный советский радиоприемник «Электроника 26–01», и о том, какую «тайну» скрывает его управляющая микросхема.
7 лет назад я опубликовал в npm свою первую библиотеку — custom‑border‑mixin. Тогда я на неделю пропал, просто чтобы в своё удовольствие написать SCSS‑миксин. Если вам интересно, что весёлого может быть в SCSS, просто посмотрите на хелпер:
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?
В 1959 году энтомолог Пьер-Поль Грассе проводил небольшое исследование того, как термиты строят себе жилища — термитники, которые достигают высоты в несколько метров. Каждое из насекомых таскало глину и клало ее в определенное место, которое изначально выбрал предводитель роя. Благодаря общему делу термитники были детально проработаны, там были даже вентиляционные каналы и подвалы.
Это явление было названо стигмергией — координацией существ через изменение среды. Десятки лет спустя несколько исследователей из MIT воссоздали тот же механизм в цифровом мире. Однако вместо термитов у них были ИИ-агенты, и построили они не гигантский термитник, а технологическую цивилизацию. О результатах эксперимента мини-терминаторов и о том, чему нам, людям, нужно научиться у LLM, рассказываю в статье.
Аналитики Национальной федерации музыкальной индустрии (НФМИ) исследовали базу данных проекта AI Watchdog, созданного журналом The Atlantic. Проект анализирует датасеты Laion-Disco-12M от Laion с 12,3 млн треков с YouTube и Sleeping-D 9M от Sleeping AI с 9,7 млн треков из того же источника. В указанных базах нашлись песни Басты, Димы Билана, Леонида Агутина и других российских музыкантов, пишут «Ведомости».
Одно пустое сообщение в Telegram могло привести к утечке переписки — при открытии HTML‑экспорта. Telegram отказался согласовать публичное раскрытие.
Разбираем причину уязвимости, показываем переписку с вендором и объясняем, почему обновление клиента не исправляет старые экспорты.
Ну, привет.
В январе мы разбирали пять привычек, которые звучат разумно, а на деле мешают: дженерики на каждый параметр, Arc<Mutex>
Пока их читал, до меня дошло, чего не хватало той статье. Все пять историй по сути про одно и то же, просто я тогда этого не увидел. Мы везде платим сейчас за что-то, что, скорее всего, не случится никогда. Строим абстракцию под вторую реализацию. Обобщаем под тип, который никто не подставит.
Сегодня — ещё пять таких же «лучших» практик. Трейт на случай смены базы. Лайфтаймы в структурах ради аллокаций, которые никто не считал. Строка #[derive(...)], которую копируют не глядя и однажды сливают пароль в лог. Newtype на каждое число. И оптимизации, которые воткнули до того, как кто-нибудь вообще открыл профилировщик.
Компания Anthropic тестирует новую функцию для управления личными финансами под названием Claude Money. Она позволит напрямую подключать банковские счета к ИИ Claude, чтобы лучше понимать свои финансовые дела.
Мыло дьявольски эффективно против бактерий, отрывает и удаляет больше 90% из них. Больше 99%, кстати, нельзя по договору, иначе они станут забираться на бутерброды в первые 3 секунды после падения.
Почему мыло такое дикое? Потому что оно отлично растворяет жир. А жир есть в мембранах бактерий, в том числе в наружной мембране грамотрицательных, и особенно в липидной оболочке некоторых вирусов. Вот по ним ПАВ бьют прямой наводкой. Мыло растворяет и часть нашего защитного барьера — он тоже жировой, — но микробиом страдает сильнее.
Исторически мыло всегда дико сушило кожу. Потом научились настраивать рецепты так, чтобы оно всё меньше становилось мылом и всё больше было похоже на мицеллярную воду. Если что, мицеллярная вода от мыла отличается концентрацией действующих веществ и иногда адресными растворителями для косметики.
Так вот, руки можно мыть и маслом. Жир можно растворять в другом жире, и разница между нашим жиром и жиром бактерий тут как раз играет роль. Жирорастворимую грязь можно собрать в кучу и помочь воде унести её без лишнего.
Грязь — это кожное сало, остатки солнцезащитных фильтров, пыль, частицы городской среды и всё то, что плохо дружит с водой. Плюс мёртвые клетки и межклеточные липиды (церамиды, холестерин, жирные кислоты).
Но прежде чем мы пойдём дальше, сначала расскажу, как работают обычные ПАВы в мыле и шампунях и почему они сейчас заменяются на всё более мягкие. Начнём с поляризации молекул, которые с одного конца гидрофобные. Механизм красивый. Гидрофобные «хвосты» молекул мыла, спасаясь от воды, вклиниваются в липидную оболочку микроба и расшатывают её, как ломик, пока вся конструкция не разваливается, а обломки уносятся водой в кучках-мицеллах.
Студия Build a Rocket Boy планирует завершить деятельность после очередного раунда сокращений, пишет Kotaku со ссылкой на разработчиков. Компанию основали бывший продюсер Rockstar Games Лесли Бензис и Марк Герхард. Летом прошлого года студия выпустила свою первую и единственную игру MindsEye, которая провалилась в продажах.
Сейчас vibe coding обычно означает: описал задачу для нейросети и получил готовый код.
Но я понял, что у этого выражения есть и другой смысл. Им вполне можно описать часть работы руководителя.
Когда в команде такая атмосфера, что можно высказывать разные мнения, спорить по существу, показывать сырой результат, задавать «глупые» вопросы и честно говорить о рисках.
И при этом — отвечать за качество.
Это не про дружбу, корпоративы или обязательный позитив. Хороший вайб — часть инженерной системы. Он влияет на качество решений, предсказуемость релизов и на то, смогут ли специалисты работать долго, качественно и не выгореть за полгода.
Ситуация на российском рынке NGFW-решений меняется. Он стал прозрачнее, тестировать самостоятельно десятки решений больше не нужно. Мы сопоставили открытые сравнения NGFW, лабораторные испытания, оценки рынка и исследования пользовательского опыта, чтобы разобраться, какие выводы из них действительно можно сделать.
Сразу обозначим позицию: это статья в блоге вендора, а не независимый рейтинг от нашего имени. Под метаанализом здесь понимается сопоставление результатов и методик актуальных исследований рынка NGFW России и обзор информационно-аналитического ландшафта.
Какие исследования легли в основу метаанализа
В основу статьи вошли восемь исследований и сравнительных проектов, перечисленных ниже. Они рассматривают рынок с разных сторон: от наличия функций до оценки производительности в рамках тестирования на стендах, пользовательского опыта, продаж и оценок зрелости отечественных решений.
