IT-компании

Это не просто юбилей, а целая эпоха. Когда Джефф Дин и Ноам Шазир присоединились к компании, её можно было назвать стартапом (ну, почти). Сегодня же они работают над самыми продвинутыми технологиями искусственного интеллекта, определяющими будущее всей индустрии. Чем они занимались за это время? Разрабатывали фундаментальные системы, без которых современный интернет выглядел бы иначе: MapReduce, BigTable, TensorFlow... и это только верхушка айсберга. Их текущая миссия — развивать Gemini (не так давно известный как Bard) — амбициозный проект Google DeepMind, который стремится объединить лучшее из мира поисковых технологий и генеративного ИИ.

В интервью Дваркешу Пателю Джефф и Ноам делятся своими наблюдениями о росте компании, о том, как изменились вычисления за последние десятилетия и почему успех современных моделей ИИ — это не просто магия больших данных, а результат тщательно выстроенной архитектуры и аппаратных решений. Спойлер: закон Мура уже не тот, но инновации не остановились.

ИИ-гонка США и Китая носит нелинейный характер: анализируя особенности китайского подхода, которые внесли вклад в возможность DeepSeek нагнать OpenAI GPT, обнаруживаешь, что развилка в подходах возникает не на уровне самих проектов, и даже не на уровне индустрии, а на уровне государственной политики. Т.е. это не просто гонка команд, как на хакатоне, где разрыв сводится к человеческо-менеджерскому фактору (квалификации разработчиков и менеджеров), а буквально соревнование систем: Китай в этой гонке выставил не просто свою команду на своей машине, а прокладывает свой собственный маршрут в том же направлении.

Гордые и независимые корпорации из Кремниевой Долины, десятилетиями пиарившие себя как эпицентр инноваций на планете Земля, на фоне неизвестного китайского ИИ-разработчика, прошмыгнувшего, как юркий «Тысячелетний сокол» под носом у имперского Звёздного разрушителя, оказались неповоротливыми махинами, давно привыкшими демонстрировать значимость своих проектов размерами их бюджетов, а не результатов. DeepSeek в одночасье сбил с них спесь, буквально, на триллион долларов. Вопрос: откуда у Китая взялась такая прыть?

Хабрчане, привет! Это Александр Баулин, я анализирую работу Intel уже 25 лет. По итогам 2024 года чистый убыток Intel составил 18,8 млрд $ США — антирекорд за всю историю корпорации. Чем вызван кризис и что происходит с Intel, я писал здесь. Но компания продолжает бороться.

Четвертый квартал 2024 года был относительно стабильным: убыток всего в 100 млн $ — копейки при выручке в 14,3 млрд. Так что сегодня хочу обсудить нынешнюю ситуацию с компанией и ее перспективы. Начнем!

Анализ показателей по ключевым метрикам — то, что помогает командам принимать верные решения. Оперативно выявлять узкие места в процессах, оценивать их эффективность на разных этапах релизного цикла, равномерно распределять нагрузку между сотрудниками.

Только как быть, если в вашей команде уже не 5 человек, а 15, и вручную отслеживать данные стало непросто?

Вариант: заручиться поддержкой аналитиков и начать собирать данные по командам из таск-трекера, с последующей визуализацией на дашбордах. Как показала практика, это не быстрый, итеративный процесс — особенно когда нужно мониторить сразу несколько команд. Но в результате такой мониторинг может стать мощным подспорьем для роста показателей по метрикам и в целом выступать индикатором качества процессов.

Под катом рассказываем, как мы начали (и продолжаем) централизованно мониторить эффективность нашего QA-направления. Поэтапно и с практическими советами. 

У наших заказчиков нередко появляется потребность в использовании различного рода графических интерфейсов для вывода графиков, таблиц, различных показателей и метрик их ФПО, а также элементов управления.

С помощью библиотеки facefull можно создавать современные графические пользовательские интерфейсы с использованием технологий HTML, CSS и JS как для веб, так и для нативных приложений. Библиотека содержит более 30 различных визуальных компонентов с огромными возможностями кастомизации. Все компоненты адаптивные и отлично подходят для использования с разными разрешениями экрана, а также с тачскринами.

Библиотека обладает исчерпывающей документацией, а ее исходный код доступен в публичном репозитории.

В случае с нативными приложениями, в качестве рендера интерфейса выступает системный веб-движок, в случае Нейтрино — это WebKit. В Нейтрино имеется поддержка Qt5, поэтому самый простой способ отображения такого интерфейса — использование компонента QWebView. Недавно мы рассказывали о нашем инструменте мониторинга аномальной активности, пользовательский интерфейс графического приложения разработан с использованием facefull.

Уоррен Баффетт — живая легенда фондового рынка, один из богатейших людей планеты и известнейший инвестиционный гуру в мире. Его принципы стоимостного инвестирования и жизненный путь скрупулезно препарируются десятками авторов, и одно его слово до сих пор способно переворачивать с ног на голову рынок ценных бумаг.

С другой стороны, многие воспринимают его уже скорее как героя анекдотов, чем реального человека, эдакого маскота фондового рынка. Но в биографии этого человека есть много интересного. Как помогли Баффетту на пути ценные жизненные уроки, вынесенные в 11 лет, или книжки, прочитанные в семилетнем возрасте, какой момент был в его судьбе переломным, по мнению ChatGPT, и как он заработал прозвище «оракула из Омахи» — под катом.

Когда напьешься — забываешь о жажде.

Японская пословица.

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Борискин, и на два дня я стал курьером.

Я системный аналитик в компании «Автомакон», где занимаюсь разработкой мобильного приложения «ВкусВилл:Курьер». Но почему я решил на время сменить профессию? Мне нужно было понять, как работает наш продукт в реальной жизни — не через отчёты или звонки с курьерами, а своими руками, ногами и велосипедом.

Это история о том, как я погрузился в наш продукт, нашел баги, замерзал, боролся с ветром, но в итоге спас сотни заказов. Я применил философию гемба, чтобы увидеть мир глазами тех, для кого мы создаём свои решения.

Вы приходите домой и включаете любимый стриминг. Лента сразу же выдаёт вам несколько фильмов и сериалов, которые… действительно хочется смотреть. Сегодня разберём, как именно рождается эта магия вне Хогвартса, и что сидит под капотом рекомендательного движка онлайн-кинотеатра.

Сейчас направление Application Security (AppSec) переживает бурный рост. Всё больше компаний выделяют AppSec в отдельное подразделение или начинают строить его с нуля. В крупных корпорациях появляются AppSec бизнес-партнеры, в стартапах лиды разработки всё чаще берут на себя задачи по обеспечению безопасности продуктов. Но с чего начать, если вы — первый AppSec-инженер или руководитель такого направления? Какие задачи поставить в первые полгода, чтобы заложить прочный фундамент?

Меня зовут Алексей Волков, я эксперт в области продуктовой безопасности. Здесь я поделюсь опытом построения AppSec-процессов с нуля в первые полгода: как разобраться в ИТ-ландшафте, настроить процессы и расставить приоритеты, чтобы сразу дать бизнесу ощутимую пользу. Чеклист и советы основаны на моём опыте — без абстракций и нереалистичных ожиданий. При этом важно оговориться, что ваша работа может затянуться — в каждой компании свой ландшафт и у всех проблем бывают разные сроки решения.

Привет, Хабр! Это Иван Чаплыгин, руководитель отдела переводов в компании «КРОК». Как вы уже знаете, мы постоянно переводим самые разные тексты, и обычно требования к переводу предъявляются строгие: переводчик должен четко передать смысл и букву оригинала, ничего не выдумывая и не добавляя от себя. Однако из любого правила бывают исключения, и сегодня я расскажу о тех редких случаях, когда приходится дописывать текст, добавлять то, чего там изначально не было. Иначе вместо нормального перевода получится итальянская забастовка. Все любители нарушать правила – это история для вас. За подробностями добро пожаловать под кат. 

Есть мнение, что бизнес-аналитики – самые беззаботные участники проекта. Давайте разбираться, так ли это на самом деле.
Я не буду пытаться убедить вас в том, что мы самые страдающие ребята на проектах. Просто опишу реальные кейсы, с которыми мы, бизнес-аналитики, сталкиваемся повсеместно, на личном опыте расскажу что же такого в этой профессии, что может оттолкнуть новичков и вогнать в стресс мидлов.

Тем, кто жил и живет в старых домах — «хрущевках», «панельках», «человейниках», — знакома беда разбалансировки систем жизнеобеспечения. Весной батареи обжигают, а зимой — еле теплые, вытяжки работают «не пойми как», подъезд освещен «не пойми где». А счет за такой сервис приходит как за нормально работающий. Возможно, вы будете удивлены, но сегодня столь знакомая многим проблема «кривого ЖКХ» отнесена к вопросам цифровизации, а для ее решения подключают не только домовые чаты в Телеграме или WA, но и передовые ИТ‑технологии: предсказательную аналитику, парсинг и анализ больших данных, интернет вещей. Причем речь уже идет не только о домах премиального класса. Цифровизация затронет и огромный советский и ранний постсоветский устаревший жилфонд, в котором, согласно последней переписи населения, до сих пор живет большинство россиян.

Как начинался EnergyStart

Технологическая компания «Конст» во главе с Альвиной Малышевой решила ответить на этот вызов. Команда разработала IoT (интернет вещей) — решение EnergyStart для многоквартирных жилых домов сегмента старой застройки. В том числе для совсем устаревшего жилфонда. Как рассказала Альвина, проект стартовал в 2023 году с запроса в Институт энергетики и электроники БГТУ им. В. Г. Шухова от Центра энергосбережения Белгородской области.

Один из сотрудников центра заметил, что система вентиляции в местной больнице работает неисправно: там душно и спертый воздух. Однако никто из сотрудников медучреждения почему-то не сигнализировал об очевидной проблеме в местную управляющую компанию (УК). И это, кстати, типичный случай: пока не произойдет авария, мало кого волнует проблема неэффективной работы инженерных систем. И поломку выявляют, лишь когда специалисты приходят на аварийный вызов. 

Привет, Хабр! Меня зовут Елена Петренко, я бизнес-аналитик по информационной безопасности в компании R-Vision. Сегодня хочу поделиться историей о том, как мы разработали интеграцию между SOAR-системой и АСОИ ФинЦЕРТ для автоматизации взаимодействия с регулятором. Вы узнаете, какие задачи она решает и какие технологии лежат в её основе.

После ухода западных вендоров в 2022 году российские компании столкнулись с необходимостью массовой миграции с Oracle и MS SQL на PostgreSQL и другие открытые СУБД. Теперь к вопросам миграции приходится относиться ответственнее: самостоятельно оценивать риски и прогнозировать работу систем после переезда.

Как перфоманс-инженер, я часто сталкиваюсь с вопросами типа: справится ли PostgreSQL с текущей нагрузкой? Потребуется ли обновление железа? Какие проблемы могут возникнуть после перехода? К сожалению, готовых инструментов для оценки производительности СУБД на рынке фактически нет. Это заставило нас разработать собственную методологию тестирования, которая позволяет выявить потенциальные проблемы и точно оценить необходимые ресурсы.

В этой статье я поделюсь практическим опытом нагрузочного тестирования баз данных и расскажу об инструментах, которые мы используем для анализа производительности. Наш подход не требует существенных затрат и может быть адаптирован под задачи любой компании, планирующей миграцию на PostgreSQL.