Разработка

Полупроводники — сфера, где каждый шаг вперед требует больших затрат, но приносит важные изменения. Сейчас Intel готовится сделать именно такой шаг. Речь о новом техпроцессе 14A. По словам руководства компании, он превзойдет текущий 18A по характеристикам, но и обойдется дороже. Почему? Из-за передовых литографических машин и сложных технологий, которые поднимают планку качества, но бьют по кошельку заказчиков. Давайте разберемся, что это за новинка, почему она дорогая и какие новшества несет.

В США до сих пор работают федеральные IT-системы возрастом 8–51 год, их поддержка обходится в $337 млн ежегодно. Бизнес тоже живёт на легаси: компании закладывают бюджет на модернизацию — в среднем это $2,7 млн в год, но 60–80% денег всё равно уходит на штопанье старого кода. При этом каждая такая система — дыра в безопасности: средний ущерб от утечки данных в 2024-м достиг $4,88 млн.

Корни таких ситуаций лежат в монополии на знания о вашей системе, когда всё держится на двух‑трёх людях. Они в голове носят знания, которых нет ни у кого. И если что-то с ними случится, то все процессы встанут.

Я — Владимир Макеев, CEO Surf. В мобильной разработке часто сталкиваюсь с аналогичными  внутренними процессами у заказчиков. В статье расскажу, как «вечная» система тянет компанию ко дну, сколько бюджета тратится на старый стек и как перейти на новый без больших потерь для бизнеса.

Каждая организация, внедряющая новые системы, сталкивается с проблемами при их первом использовании. Системы, которые даже в незначительной степени не соответствуют существующей инфраструктуре и бизнес-процессам, могут привести к хаосу и быть сложными для обслуживания. 

Итеративные, гибкие и более эффективные методы совместной работы помогают, но проблемы интеграции в масштабах предприятия могут быть решены только на заключительном этапе тестирования. 

Всем привет! Меня зовут Дмитрий, я руковожу командой государственных интеграций в Ozon Банке. Сегодня я расскажу о том, как мы столкнулись с проблемой гонок при батчевой обработке данных в распределённой системе — и какие решения мы рассматривали, чтобы эту проблему решить. Материал основан на реальном кейсе и будет интересен всем, кто работает с PostgreSQL, батчами, распределёнными системами и борьбой за консистентность в высоконагруженных системах.

Истоки системного анализа — в середине XX века, когда крупные инженерные и космические проекты (NASA, оборонные программы США) требовали строгого планирования сложных систем.
Именно тогда появилась идея: нужен человек, который сможет разложить огромную задачу на понятные части и описать, как все они будут работать вместе.

В 1960–1970-х в ИТ появились первые методы структурного анализа (Structured Analysis, SADT), а в 1980-х — стандарты проектирования (UML, BPMN).

С ростом корпоративного софта и интернета в 1990–2000-х появилась отдельная роль системного аналитика — человека, который описывает, как должна работать информационная система, и переводит требования бизнеса в технические спецификации.

Сегодня профессия закреплена официально: в России с 2014 года есть профстандарт «Системный аналитик» (приказ Минтруда РФ №831н, обновлён в 2023 г.).
То есть это не модная новинка, а зрелая профессия с устойчивыми стандартами и долгосрочным будущим.

У нас была рабочая видеокарта, драйвер для нее, Linux, полный набор кода, который заставлял работать нашу видеокарту, возможно, была даже прошивка. Не то чтобы это был необходимый запас для запуска AMD GPU на ПЛИС с RISC-V. Но если начал запускать видеокарту на ПЛИСе с RISC-V Linux, становится трудно остановиться…

не буду называть слово вайб кодинг, хотя проект написан почти полностью DeepSeek, но суть гайда не в этом.

оставлю пища для размышлений и задел на развитие бота

Привет, Хабр! На сегодняшний день активно распространяется вайб-кодинг — практика написания кода с помощью ИИ кодового ассистента. При его правильном использовании можно ускорить процесс разработки, переложить написание рутинного кода на ИИ и покрыть пробелы в использовании инструментов и библиотек.

Меня зовут Никита Кулин, я Senior ML-инженер в команде AI X5 Digital, которая интегрирует ИИ в процессы компании. Я расскажу о том, как создать собственного кодового ассистента. Рассмотрим полный цикл разработки: от постановки задач до прототипирования.

Сегодня речь пойдёт о том, как превратить приблизительные оценки сроков выполнения задач в надёжные прогнозы, и о том, как рассказывать об этих прогнозах другим.

Оценка сроков выполнения задач — это важное дело. Но, в то же время, подобные оценки доставляют массу неприятных эмоций множеству инженеров и программистов. Оценки сроков являются источником напряжения, которое возникает между командами разработчиков и всеми теми, кто так или иначе с ними взаимодействует. Это — менеджеры, другие отделы компаний, клиенты.

Всё дело в том, что почти все до сих пор неправильно рассказывают другим об этих оценках.

В предыдущей статье я показал, как настроить GPIO одноплатника на примере Orange Pi Zero H+. Я привел команды для проверки GPIO и написал скрипт gpio_setup.sh для добавления необходимых прав на GPIO для пользователя. Также разработал класс LedLineGpio для управления светодиодами и настроил задержку при отправке команд. Кроме того, я изменил механизм их отправки так, чтобы команда не дублировалась при удержании кнопки.

В четвёртой статье я расскажу, как управлять моторами через популярный драйвер двигателей L298N. Также покажу, как подключить этот драйвер к одноплатнику Orange Pi Zero H+. Будет представлен программный код для управления моторами через GPIO, а также код самих команд управления роботом для бэкенд-приложения на FastAPI.

Статья будет полезна любителям DIY-проектов и веб-разработчикам, интересующимся фреймворком FastAPI.

Несколько лет назад наш корпоративный слой данных жил на проприетарных технологиях. Данных было много, а основная СУБД — MPP-система Sybase IQ — долго не обновлялась. Мы регулярно сталкивались с тем, что у кластера «падали» ноды, каталог базы повреждался, порой даже терялись данные, а вендор не спешил выпускать исправления или даже признавать проблему. ETL-процессы работали через IBM DataStage, который также перестал развиваться. Все решения были закрыты, и мы не могли влиять на их улучшение. Vendor lock-in означает, что вы зависите от поставщика: если вендор не поддерживает нужные возможности, развитие замедляется, а долгоживущие ошибки остаются нерешенными. Такое положение становилось критичным.

Мы поняли, что для устойчивого развития платформы нужно срочно искать альтернативу: переходить на стек, которым мы можем управлять сами. При этом важно было сохранить команду: десятки разработчиков и аналитиков уже работали с существующей моделью. Новому решению следовало быть удобным для аналитиков, прозрачным для бизнеса и гибким для инженеров. 

В этой статье рассказываем о том, как мы перешли с проприетарных ETL-инструментов на open-source на базе dbt, какие проблемы решали по ходу внедрения, и как построили экосистему вокруг dbt для автоматизации рутинных задач.

В этой статье рассмотрим, как с помощью Python собирать и обрабатывать новости с сайта, имеющего RSS.

В нашей статье мы создадим скрипт на Python, который за заданный период (например, за последние 4 часа) соберёт все записи из нескольких лент сайта BBC, отфильтрует их по ключевому слову «Трамп» и опубликует итоговый подбор в наш Telegram-канал. Далее рассмотрим код, вы легко сможете адаптировать его под любую другую ленту или ключевое слово.

Каждый день одно и то же. Открываешь клиент базы данных, чтобы что-то проверить, посчитать или найти. И снова пишешь почти тот же SELECT, что и вчера, с тем же WHERE и JOIN. Знакомо?

SQL в большинстве случаях не требует сложные 100-строчные запросы с вложенными подзапросами на три уровня глубины. Чаще всего нам нужны простые, отточенные и, главное, эффективные конструкции.

В этой статье я собрал 7 таких запросов-«рабочих лошадок». Это не какой-то там справочник, а готовая шпаргалка для реальных задач.

Поздний сентябрьский вечер 2023 года. Вы лениво листаете eBay. Среди обычного барахла попадается странное железо — тяжелые промышленные модули. На платах красуются логотипы Siemens и AREVA. Описание скудное, но профессиональное, цена удивительно доступная.

Перед вами компоненты системы Teleperm XS — цифровой платформы управления ядерными реакторами. Прямо сейчас такое оборудование управляет безопасностью АЭС по всему миру.

Независимый security-исследователь Рубен Сантамарта двадцать лет взламывает всё подряд — от спутниковых терминалов до систем голосования. Увидев эти лоты, он не смог пройти мимо. Купил компоненты и задался вопросом: что будет, если злоумышленник доберется до «мозгов» реактора?

Сегодня мы пройдем его путь и смоделируем реалистичную кибератаку. Сценарий «Кибер Три-Майл-Айленд», который, по расчетам Сантамарты, за 49 минут приводит к расплавлению активной зоны реактора.

Путешествие в сердце ядерного реактора начинается.

В каждой компании есть необходимость выстроить систему observability. В hh.ru мы перестраивали архитектуру под большее количество данных несколько раз — сейчас имеем на входе 24к RPS, 1 миллион спанов в секунду, 5к инстансов сервисов. Если вы — инженер, который находится в процессе построения или перестройки собственной системы трейсинга, этот доклад — для вас.

Привет, Хабр! Я — Александр Казанцев, уже более десяти лет в разработке. Когда-то был инженером на пивзаводе и могу рассказать, из чего делают пенное; но сегодня — о другом.

Привет! На связи Александр Леонов, ведущий эксперт PT Expert Security Center и дежурный по самым опасным уязвимостям месяца. Мы с командой аналитиков Positive Technologies каждый месяц исследуем информацию об уязвимостях из баз и бюллетеней безопасности вендоров, социальных сетей, блогов, телеграм-каналов, баз эксплойтов, публичных репозиториев кода и выявляем во всем этом многообразии сведений трендовые уязвимости. Это те уязвимости, которые либо уже эксплуатируются вживую, либо будут эксплуатироваться в ближайшее время.

С прошлого дайджеста мы добавили 8 трендовых уязвимостей.

В этой статье мы расскажем про категории OWASP Top Ten 2021 через призму срабатываний Java анализатора PVS-Studio. Так что, если у вас есть желание посмотреть на возможные паттерны уязвимостей в Java коде или узнать, что из себя представляют категории OWASP Top Ten, приятного чтения!

Команда AI for Devs подготовила перевод анонса GPT-5-Codex — новой модели, оптимизированной для агентного программирования. Codex умеет писать проекты с нуля, проводить код-ревью, находить критические баги и даже часами самостоятельно выполнять масштабные рефакторинги.

На конференции Web 2.0 в 2006 году Marissa Mayer из Google указала на проблему, что дополнительные полсекунды задержки приводили к снижению поискового трафика примерно на 20%. Amazon сообщал о похожем эффекте: каждые дополнительные 100 мс уменьшали продажи примерно на 1%. 

Большие задержки времени отклика чаще можно встретить в аналитических SQL-запросах, так как запрос требует обработки больших блоков данных. Особенно сильно задержки влияют на клиентов с длительной историей покупок. Именно они чаще всего оказываются в верхних перцентилях времени отклика — а это те самые пользователи, которых компании меньше всего хотят терять. 

Конференция была проведена почти 20 лет назад, компьютерные технологии за это время стали демократичнее, что привело к увеличению количества пользователей и продуктов. Проблема задержек не исчезла — наоборот, она стала острее: чем больше информации накапливают сервисы, тем тяжелее становится её обработка. Чтобы справиться с нагрузкой, приходилось менять архитектурные подходы к хранению и обработке данных. В статье мы разберем один из них – event-driven design.

Попросили Deepseek проанализировать наш проект о разработке системы автоматизированной проверки цифровых информационных моделей (ЦИМ) в строительстве. Недавно мы рассказывали о пилоте с ее применением. В итоге получили подробное ревью, с примерами похожих проектов из мировой практики и с выводом об уникальности нашей разработки!

«Прямых аналогов с точно такой же глубиной проработки и комплексностью подхода, ориентированного на российский рынок, нет» — утверждает нейросеть.