Баг в проде — кто виноват?
На QA-days: Оkko, ИнфоТеКС и Piter QA эксперт из Okko показал, как в компании ZBP учитывают не только критичность бага, но и причины его пропуска. Результат: багов первой категории стало в 2,5 раза меньше. Просто показали разработчикам, сколько они выкатывают.
Ещё больше о мероприятиях — в нашем TG-канале.
На протяжении десятилетий считалось, что хрящ в суставе, однажды разрушившись, не восстановится. Однако теперь учёные из Стэнфордского университета полагают, что им удалось найти «переключатель», способный запустить восстановление, после того как они установили, что возрастная потеря хряща связана с одним‑единственным белком.
Когда у мышей его действие было заблокировано, старый, изношенный хрящ снова начал утолщаться. Этот белок представляет собой фермент под названием 15-PGDH, который уже давно связывают со старением. Известно, что с возрастом уровень 15-PGDH повышается, и он препятствует работе молекул, восстанавливающих ткани и снимающих воспаление.
Именно эта связь со старением побудила команду из Стэнфорда задаться вопросом: может ли тот же белок быть причиной остеоартрита — заболевания, вызванного разрушением коллагена хряща, приводящего к боли и воспалению в суставе.
У пожилых мышей блокировка 15-PGDH привела к утолщению хряща, который уже был изношен. А у молодых мышей с недавней травмой это предотвратило развитие артрита, который обычно следует за ней. Чтобы проверить это, исследователи воссоздали у мышей эквивалент разрыва передней крестообразной связки (ПКС), а затем заблокировали 15-PGDH. Остеоартроз, который обычно ожидается после такой травмы, не развился. Особенно интересно то, что в этом исследовании стволовые клетки, по‑видимому, не играли никакой роли.
Хондроциты — взрослые клетки, которые уже участвуют в формировании и поддержании хряща, — действительно смогли улучшить своё состояние после снижения уровня 15-PGDH.
Городские Telegram-чаты похожи на непрерывный поток логов без схемы. В одном сообщении человек ищет квартиру, в следующем агент публикует двадцатую копию объявления, затем идут курс валют, потерянный телефон, рекомендация врача и спор не по теме. Поиск по словам быстро упирается в синонимы, несколько языков, устаревающие сообщения и главное противоречие: «сниму квартиру» и «сдам квартиру» говорят об одном объекте, но требуют противоположных результатов.
Ниже — архитектурные решения, которые мы используем в Global Pulse, поиске по городским Telegram-сообществам. Первый город — Нячанг. Это не рассказ о гарантированных лидах: система работает только с доступными сообщениями и может пропускать полезные события или ошибаться в классификации.
Революционная миссия, которая исследовала Плутон и отдалённые объекты Солнечной системы с беспрецедентной детализацией, пробудилась от своего самого длительного «сна». Сейчас она находится на расстоянии 5,9 миллиарда миль (9,5 миллиарда километров) от Земли.
Космический аппарат НАСА «Новые горизонты» перешёл в запланированный режим гибернации 7 августа 2025 года и пробудился 23 июня с помощью команд, сохранённых в его главном компьютере.
Диспетчеры миссии из Лаборатории прикладной физики Университета Джонса Хопкинса в Лореле, штат Мэриленд, подтвердили, что «Новые горизонты» находится в отличном состоянии и готов передавать поток научных данных, собранных во время «спячки», со своего местоположения в области ледяных объектов, известной как пояс Койпера.
Плутон — самое крупное из тысяч замороженных каменных тел, называемых транснептуновыми объектами (ТНО), которые находятся в поясе Койпера на краю нашей Солнечной системы — это остатки её формирования, завершившегося по большей части 4,5 миллиарда лет назад.
В 2015 году «Новые горизонты» стал первым космическим аппаратом, совершившим детальный пролёт мимо Плутона и его спутников, изменив представления учёных об этой холодной карликовой планете. В 2019 году аппарат также провёл детальное исследование Аррокота — ТНО, имеющего форму снеговика.
С момента достижения этих важных вех аппарат «Новые горизонты» продолжает исследовать загадочный пояс Койпера — и делает удивительные открытия.
# Исследование неизвестных территорий
Космический аппарат собирает данные о скоростях вращения, ориентации и формах ледяных объектов, путешествующих по орбитам в поясе Койпера.
Первое время нейросеть вызывала восторг, вот это помощник! Пока модель собирает источники, ты открываешь вторую задачу, пока пишет черновик, занимаешься третьей. Через час уже у тебя лежит объем работы, на который раньше ушел бы день. Ключевое слово — лежит.
Нейросеть старательна, но в одной ее ссылке пересказ, в другой описание смежного рынка. Два правдивых факта модель соединила причинной связью, которой в источниках не было.
И в этом есть занятная асимметрия: ИИ резко снизил стоимость подготовки черновиков и ответов, но не снял вопрос, почему им можно доверять. Хорошо, когда ответ проверяет человек, иногда тест или программа, а если нет?
ГК «Солар», ведущий провайдер комплексной кибербезопасности в России, проанализировала практику использования публичных ИИ-сервисов в крупных российских компаниях. В первом полугодии 2026 года в анализ вошли 12 000 взаимодействий сотрудников с публичными ИИ-сервисами, зафиксированных в рамках пилотов DLP-системы Solar Dozor. В 38% случаев такие взаимодействия содержали конфиденциальную информацию. Среди них 41% пришлось на исходный код и конфигурации, 30% – персональные, финансовые и другие чувствительные данные, 18% – сведения, относящиеся к интеллектуальной собственности. Наибольшая доля таких событий пришлась на команды разработки – 43%, еще 26% – на коммерческий блок.
В статье мы рассмотрим настройку маршрутизации на основе политик (Policy Based Routing, PBR) для управления трафиком от сервера в Интернет в зависимости от IP-адреса источника. Опишем шаги по конфигурации PBR на сервере c Ubuntu и маршрутизаторах Juniper MX.
ИИшечка уже пишет приложение за вечер. Но чтобы выложить его в интернет, мы все еще зовем девопсера.
Тут начинаются докерфайлы, CI/CD, DNS, TLS, секреты, логи и контейнер, который десятый раз перезапускается.
В начале лета мы решили проверить: а можно ли научить AI не только писать код, но и самостоятельно доводить его до прода?
Всем привет, добро пожаловать на подкаст Mindscape. Я ваш ведущий, Шон Кэрролл. Время! Оно не останавливается, несмотря на все психологические последствия жизни в условиях локдауна. То, как мы воспринимаем время, зависит от обстоятельств, но само время неумолимо движется вперед. Если, конечно, путешествия в прошлое вообще невозможны, как это изображается в бесчисленных научно-фантастических сюжетах. Но имеет ли это смысл? Разве в таком случае мы не смогли бы изменить прошлое, причем настолько радикально, что сами никогда не появились бы на свет? В этом сольном выпуске подкаста я говорю и о физике путешествий во времени, и об их изображении в фантастике. Я объясняю, что законы физики, возможно, допускают путешествия во времени, и рассказываю, как именно это могло бы работать, хотя на самом деле мы пока этого не знаем. А еще я пытаюсь разобраться в некоторых не самых логичных вариантах путешествий во времени, которые показывают в кино. Придумать непротиворечивую теорию, способную объяснить происходящее в «Назад в будущее», совсем непросто, но подкасты - занятие не для слабонервных.
Я хотел бы рассказать тем из вас небольшую историю о том, как мне самому удалось, пусть и совсем немного, повлиять на массовую культуру. Возможно, вы слышали о фильме «Мстители: Финал». Скорее всего, слышали, ведь на тот момент это был самый кассовый фильм в истории. И важную роль в нем играет идея путешествий во времени. Я не собираюсь раскрывать сюжет фильма, но до него был другой фильм, «Война бесконечности», в котором произошли довольно неприятные события, и герои «Финала» хотят исправить их, отправившись в прошлое. А если вы хотите ввести в фильм путешествия во времени, вам приходится принять определенные решения о том, как именно они работают. В реальном мире путешествий во времени мы пока не наблюдали, поэтому существует несколько разных теорий о том, как они в принципе могли бы происходить. И в какой-то момент Пол Радд, актер, который играет Скотта Лэнга, он же Человек-муравей, вместе с остальными героями обсуждает путешествия во времени и говорит: «То есть вы хотите сказать, что “Назад в будущее” - это полная чушь?»
Как одна строчка кода стала ядром высоконагруженных систем
В 2008 году мы создали внутреннюю базу данных Mail.ru для работы с экстремальными нагрузками. А спустя два года, 12 августа 2010 года, появился первый публичный коммит — 9b8dd7032d05... с лаконичным сообщением.
Тогда никто не подозревал, что из утилиты для прогрева кэша вырастет платформа Tarantool, на которой в 2026 году будут крутиться транзакции крупнейших банков, биллинг операторов и остатки товаров маркетплейсов.
За эти годы платформа росла вместе с задачами инженеров.
✅Не хватало производительности железа — придумали архитектуру In-Memory, которая позволяет хранить данные в оперативной памяти и выжимать максимум RPS из одного потока без блокировок.
✅Сбои мешали работе — создали собственный WAL и механизм снэпшотов, обеспечивающих сохранность данных.
✅Не хватало памяти — добавили дисковый движок vinyl и модуль cooler для автоматического переноса редко используемых данных на диск.
✅Управлять кластерами стало сложнее — разработали централизованную декларативную конфигурацию Tarantool 3.x и визуальный интерфейс Tarantool Cluster Manager.
✅Понадобилась быстрая аналитика — написали колоночный движок MEMCS.
✅Захотели скоростную потоковую обработку данных — сделали Tarantool Queue Enterprise и Tarantool CDC.
Tarantool — пример того, как внутренняя система может вырасти в целый комплекс продуктов для систем хранения и потоковой обработки данных в высоконагруженных сервисах.
С 18-летием! Держим нагрузку дальше 🚀
Построение HA-кластера в PostgreSQL традиционно требует внешнего стека: Patroni, распределенного хранилища конфигураций и набора вспомогательных утилит. В СУБД Postgres Pro Standard и Enterprise отказоустойчивость реализована на уровне ядра: механизм BiHA берет на себя консенсус Raft, защиту от split-brain и перестроение топологии.
Разбираем, как устроена встроенная отказоустойчивость, как система автоматически выравнивает расхождения в WAL без ручного вмешательства DBA и в каких сценариях такой подход надежнее самосборного контура.
В данной статье расскажем о нашем опыте определения типов микросхем на рентгеновских снимках моделью YOLO
Есть неприятный момент на техническом собеседовании. Интервьюер заканчивает длинный вопрос, и ты понимаешь, что тема знакома. Ты делал это на работе, помнишь правильный подход и даже подходящий случай. Но отвечать нужно сейчас, а в голове одновременно идут четыре процесса: разобрать формулировку, вспомнить детали, выстроить ответ и не зависнуть в тишине.
Если интервью на английском, добавляется пятый — перевод.
Проблема здесь не в знаниях, а в бюджете времени. Естественная пауза после вопроса — это примерно две‑четыре секунды. Дальше собеседник считывает её как заминку. Всё, что должно уместиться в этот интервал, — распознать конец реплики, понять, о чём именно спросили, собрать структуру ответа и начать говорить.
Обычный AI‑чат в соседней вкладке в этот бюджет не помещается, и дело не в качестве модели. Посчитайте, из чего складывается задержка: услышать вопрос, переключить окно, напечатать или вставить формулировку, дождаться генерации, прочитать выдачу, найти в ней полезное, вернуться в разговор. Даже без времени на саму генерацию транспортная часть съедает больше, чем у вас есть.
Почему одни идеи превращаются в востребованные продукты, а другие так и остаются красивыми презентациями — или мемами про очередной B2B AI SaaS? Часто проблема не в технологии и не в качестве реализации. Команда может отлично сделать то, что пользователю на самом деле не нужно.
В IT легко начать с готового ответа: «сделаем экспорт», «добавим ещё один экран», «автоматизируем этот сценарий». Дизайн-мышление предлагает на время отложить решение и сначала разобраться, какую проблему мы вообще пытаемся решить.
Меня зовут Лера, я технический писатель в Авито. Я продолжаю разбирать книги, идеи из которых помогают по-новому посмотреть на работу, команды и создание продуктов. Сегодня поговорим о книге Тима Брауна «Дизайн-мышление в бизнесе».
Для айтишников здесь есть вполне практичная польза. Чем сложнее и дороже разработка, тем важнее раньше понять, правильную ли задачу мы вообще собираемся решать. Дизайн-мышление не учит писать код или проектировать системы — оно помогает не потратить месяцы на качественную реализацию идеи, которая изначально никому не была нужна.
Искусственный интеллект резко ускорил разработку, но вместе со скоростью выросла цена управленческих и архитектурных ошибок. В статье разбираем, как на этом фоне меняются роль техлида, устройство команд и сами правила принятия решений — на примерах миграций, CI/CD, ИИ‑агентов и реальных изменений внутри инженерной организации.
Исправное устройство успешно обновилось, доказало своё здоровье, а через два перезапуска откатилось на старую прошивку. Причина оказалась вообще не в обновлении: в тот раз наш бэкенд отвечал три минуты вместо одной.
У нас парк ARM‑устройств: удалённое обновление ядра, A/B‑слоты, автоматический откат. Казалось бы, схема известная, готовые движки есть, документация написана. Сам движок действительно поехал за неделю. Потом полтора месяца мы выковыривали дефекты, которые не падали, ничего не писали в лог и не ловились обычными тестами.
Ниже — семь самых поучительных случаев. И у всех одна форма: каждая проверка утверждала больше, чем на самом деле доказывала.
Устройство говорило «обновился», проверив доставку обновления, а не его применение. Или: «я здоров, братан, проверяй», глядя на факт запуска, а не на работу прошивки. Или: «версия 0.0.17», потому что это было написано в манифесте бэкенда, а не потому, что именно эта версия реально крутилась на железе.
В итоге — как с нашим правительством: свою работу оценили на отлично, а эксперимент, очевидно, неудачный.
Настольная горелка — основной инструмент стеклодува, будь то упрощённое изготовление стеклянных сувениров или сложное приборостроение. От конструкции и исполнения стеклодувной горелки зависят возможности мастера, безопасность и удобство его ежедневной работы. Работы, как правило, тонкой и кропотливой. Известна горелка «пушка» — эволюционировавшая паяльная трубка, по схеме которой могут быть построены и крупные мощные «мортиры», и крохотные ручные огни для мелкой пайки стекла. Небольшую пушку для стеклодувных экзерсисов, например, для изготовления химических принадлежностей и некрупной посуды, нетрудно собрать и отрегулировать в полчаса из подручного хлама, однако, гораздо лучше горелки, построенные вдумчиво и основательно, в том числе и с оперативной регулировкой формы и размера факела. Такие конструкции существенно сложнее и среди «пушек» встречаются нечасто. Предлагаю почтенной публике взглянуть на такую необычную и редкую кустарную комбинированную горелку — её устройство, модернизацию, работу.
Развернуть n8n просто, а работать с ним — нет. Обновления ломают рабочие сценарии: вчерашний воркфлоу падает, транскрибация из Telegram выдаёт неясную ошибку, модель через российский агрегатор не цепляется. За последний год в n8n нашли пять критических уязвимостей, две из них позволяли выполнять код на сервере без входа в систему. В облачной версии такие дыры латает сам n8n, а на своём сервере следить за патчами и обновляться придётся владельцу или его разработчику.
Большинство сценариев в n8n сегодня завязано на AI-агентов, а им нужна языковая модель. Из России напрямую к OpenAI или Anthropic не подключиться — нужен агрегатор. Наша Polza AI даёт единый API к сотням моделей, оплата в рублях, а n8n подключается к нам как к обычному OpenAI. Через нас проходит много n8n-воркфлоу, поэтому мы решили разобрать платформу подробно: как устроена, сколько стоит, чем отличается от Zapier и Make, как поднять в России, как не подставиться на безопасности и когда она не нужна.
Дайджест: новости за июль 2026
Рассказываем, что произошло в июле и объясняем, чем это может быть полезно.
🤖 Гига-помощник прокачался в управлении
Теперь через помощника можно установить ops-agent на ВМ и собирать еще более подробные данные о хостах для мониторинга и логирования. А еще ИИ-помощник научился по запросу менять размер диска и вычислительный ресурс кластера Evolution Managed Redis: диск можно увеличить на 20% и больше буквально в чате, не переключаясь в консоль.
🧠 AI Factory — цифровая среда для работы с генеративным ИИ
Evolution ML Inference — три апдейта для тех, кто гоняет модели в проде: монтирование бакетов S3 прямо в Docker RUN (для новых и уже созданных инференсов), кеширование CUDA Graph для быстрого масштабирования и стабильного serverless-инференса под пиковой нагрузкой, а также cron-расписание масштабирования GPU — можно заранее готовить ресурсы к нагрузке и экономить в тихие часы.
Evolution Foundation Models — пополнили каталог готовых к подключению моделей, а Guardrails Filter (инструмент для защиты чувствительных данных в запросах и ответах LLM) теперь в опенсорсе — можно смотреть код и встраивать в свои пайплайны.
Evolution Notebooks и Distributed Train — добавили статусы «Ожидает ресурсов» и «Подготовка окружения», чтобы было понятно, на каком этапе завис ноутбук или Jupyter Server. Для Distributed Train также обновили образ jupyter-cuda (Python 13.3) и Marimo Hub до 0.2.0 — с SSH-доступом для отладки, SSE-событиями для отслеживания статуса в реальном времени и более понятными ошибками при нехватке портов.
📈 Evolution Data Platform — комплекс управляемых сервисов для работы с данными
Evolution Managed Trino научился работать с каталогом Kafka — теперь топики можно объединять в одном SQL-запросе с данными из СУБД и S3.
☁️ Новости других сервисов Cloud.ru Evolution
Evolution Object Storage — обновили тарификацию для холодного и ледяного классов хранения (минимальный размер объекта 128 КБ, правило только для новых объектов), ограничили Bucket Policy до 64 КБ и добавили роль s3e.auditor для просмотра структуры хранилища без доступа к скачиванию — удобно для аудита и комплаенса.
Evolution Managed Kubernetes — поддержка версии 1.36. В резервном копировании появились инкрементальные копии — тип бэкапа выбирается прямо при создании плана.
В личном кабинете на главную добавили виджет «Баланс» — остаток средств и грантов, пополнение и промокоды в одном месте. А для контроля доступа появились роли «Наблюдатель организации» и «Наблюдатель проекта» — только просмотр, без лишних прав.
🏢 Cloud.ru Advanced и Облако VMware
Новый сервис Advanced GeminiDB — managed multi-model NoSQL с разделением compute и storage, API Cassandra (CQL, включая DynamoDB-совместимый режим), Redis и InfluxDB под кеш, сессии и временные ряды.
Terraform-провайдер обновили до 1.12.20 — поддержка DataPlane v2 для vpc-router и фикс обновления сертификата CCE. Advanced Data Warehouse Service научился создавать кластеры с раздельным хранением и вычислениями.
📽️Вебинары и обучение
Уже анонсировали вебинары на август и выложили записи за июль:
А еще выпустили в открытый доступ целую линейку курсов Cloud.ru ML System Design, чтобы вы могли создавать качественные ИИ-продукты.
💼 Свежие кейсы
Рассказали, как Купер полностью перенес свою инфраструктуру в облако, сократил количество инцидентов, их длительность и снизил цену устранения сбоев.
Остаемся на связи! ✌️
Вчера вы обсуждали растущие комиссии, цены на логистику и сильно обнаглевшие маркетплейсы, казалось, что хуже не будет… Но, внезапно выяснилось, это была белая полоса… Сегодня ваш товар просто сгорел, компенсаций либо нет, либо они мизерные, склады горят и вряд ли в ближайшее время перестанут…
Первый вопрос в такой момент совсем не философский: где мой товар и на какие деньги я завтра продолжу продавать?
После атак на логистические объекты маркетплейсов стало понятно: склад теперь зона повышенной боевой опасности. Для селлера это может быть главная точка отказа всего бизнеса. Товар во взрывоопасной зоне потенциальное отсутствие товара.
Значит ли это, что надо срочно уходить с маркетплейсов? Нет. Онлайн торговля все равно сосредоточена именно там, покупатели не пойдут в другое место, ну если только вы не продаете какой-то супер эксклюзив, типа кошачьей икры или колготок с картинами Ван Гога. Есть два пути, первый — закрыть бизнес и положить деньги на депозит, второй для тех, у кого предпринимательство в крови, — перестраивать свою работу на маркетплейсах.
