Исследования и прогнозы в IT *

Ручные тест-кейсы копятся быстрее, чем их успевают автоматизировать. Селекторы ломаются после каждого обновления вёрстки. А код автотестов остаётся понятным только разработчикам. В этой статье я разберу ключевые проблемы автотестов и расскажу, как их можно решить.

Меня зовут Даниил Ахетов. Я занимаюсь автоматизацией тестирования уже достаточно давно. В основном пишу на JavaScript. Внедрял инструменты автоматизации тестирования в Яндексе, строил целое направление автоматизации тестирования фронта в SberDevices, но какие бы фреймворки я ни использовал и какие бы команды ни собирал, я всегда сталкивался с одной и той же проблемой: автоматизация тестирования не успевает. Мы постоянно работаем в догоняющем режиме. Причин этому много, но я для себя выделил три основные.

Разработчики фокусируются на промпт-инжиниринге, но настоящий прорыв — в контекст-инжиниринге. Это системный подход к подготовке данных для LLM.

AI-хайп накидывает новых терминов, в статье объясняем о чем тут речь.

Рассказываю, как получилось, что в итоге не чат-боты помогали мне писать книгу, а скорее я стал скромным соавтором, и какие выводы можно сделать после работы с четырьмя моделями одновременно.

Всем привет! Это Леша Жиряков. На прошлой неделе мы начали разбирать, почему Python стал настолько востребован для создания корпоративных программных решений. Сегодня продолжим тему — поговорим об управлении зависимостями, асинхронном программировании в корпоративной среде, тестировании, корпоративной безопасности и других ключевых моментах. Заодно обсудим перспективы Python в enterprise-разработке. Приступим!

Привет, друзья! Сегодня в моем блоге разберем громкую тему конца 2024 года: «запрет IP-телефонии» в России. Сразу успокою: никто SIP не хоронит, и аналоговые АТС пока не нужны. 😎 Давайте разберем, что произошло и как это повлияет на нас.

Что случилось? Никакого запрета

Всё началось с Постановления №1898 от 26 декабря 2024 года. Некоторые СМИ закричали о «запрете IP-телефонии», но это не так. Постановление отменяет лицензию ПДГИ (передача данных для голоса), через которую IP-звонки шли в обычные телефонные сети (ТФОП).

Операторам до 1 марта 2026 года нужно переоформить лицензии на:

Попробовал я тут на днях Codex от OpenAI. Его релиз состоялся 16 мая 2025 года, т.е. два месяца назад.

Это AI-агент, который подключается к вашему репозиторию (пока поддерживается только github) и подготавливает пулл реквест согласно той задаче, которую вы ему поставите в текстовом виде. Работает он в собственном окружении ("на своей виртуалке") и вы можете видеть в режиме реального времени, как он выкачивает проект и сканирует его посредством консольных команд. Затем он вносит правки и прогоняет тесты. После этого вы видите дифф изменений как в гите и можете проводить ревью.

Представьте, что теперь у вас есть джун, который умеет кодить на любом языке, быстро въезжает в проект, обладает широкой "насмотренностью" и доступен 24/7.

Как AI-системы теряют 30% смысла при обработке документации?

Проблема кроется в процессе chunking — разбиении документов на фрагменты. Когда связанная информация оказывается в разных частях, контекст теряется. Разберем механизмы работы RAG-систем и покажем, как писать документацию, которая работает для людей и машин.

Вторая часть посвящена проблеме адекватности обоих двойников и путей её решения. Именно неадекватность модели – это основная преграда, о которую спотыкаются практически всё, выдаваемое сегодня за «Цифрового двойника».   

В первой части [DT1] были рассмотрены проблемы современного «Цифрового двойника» \ Digital Twin (ЦД \ DT) и общие подходы к его идентификации, в первую очередь, его «Трехкомпонентный состав DT» («три кита» двойника): реальный объект (физический двойник, «физик», Physical Twin, PT), его модель (собственно сам DT) и обратная связь – как передача эксплуатационных данных объекта в контекст его модели (в идеале двухсторонний обмен). В идеале должен быть не только двухсторонний обмен по эксплуатационным данным, но и обмен по состоянию самой структуры объектов (синхронизация структуры), что будет подтверждать актуальность используемой модели (структурную адекватность обоих двойников). 

В большинстве случаев предлагаемые «примеры DT» представляют собой незамысловатый ребрендинг привычных (обычных) систем, т.е. скорее являются Pseudo Digital Twin \ Digital Impostor, а не Digital Twin, при этом даже имея все три компонента DT могут содержать модель не адекватную своему физическому близнецу («as-is» vs «as-really-is").

Кроме маскирования под DT обычных SCADA - систем и CASE \ BPMS типа ARIS (см. первую часть [DT1]), включая Enterprise Architecture (EA, архитектура предприятия как цифровой двойник предприятия), красивую вывеску «DT» прикручивают к системам:

- ERP, например, dia$par,

Видя рекламу «Как войти в IT» все шутят про попытки «выйти из АйТи».

Я решил провернуть этот фокус в реальности и почувствовать на собственной шкуре. Боль, унижение, катарсис — в литературном русском языке не найдётся столь ярких слов, что бы описать мой экспириенс. С такой дичью я не сталкивался даже работая эникейщиком в бухгалтерии библиотеки.

Пишем свой алгоритм шифрования с помощью хеш-функции xxHash со скоростью 6.4 Гбит/с и обгоняем AES и DES (почти).

Китай, долгое время остававшийся в тени мировых лидеров вроде Тайваня и Южной Кореи, сегодня активно наращивает мощности. Аналитики из Yole Group прогнозируют, что к 2030 году Китай захватит 30% мирового рынка по производству полупроводников, обогнав Тайвань (23%) и Южную Корею (19%). Все вполне реально — в 2024 году Китай выпустил 8,85 миллиона кремниевых пластин за месяц, что на 15% больше, чем в 2023, и планирует увеличить этот показатель до 10,1 миллиона в 2025 году. Как Пекину удается так быстро сокращать разрыв, несмотря на санкции США и технологическое отставание? Об этом и поговорим.

Всё самое интересное из мира кибербезопасности /** с моими комментариями.

На этой неделе новости про: почему не стоит трудоустраиваться в Макдональдс; Госдума против легализации белых хакеров; про ещё одну причину не покупать себе Мерседес; Android, наверное, стал безопасным и другие только самые важные и интересные новости из мира информационной безопасности.

В свое время я работал на стороне заказчика — крупной промышленной компании и в том числе моей задачей был выбор подрядчиков на разные ИТ-проекты. Сейчас я тружусь в Linx Cloud и развиваю облака IaaS. Недавно мне понадобилось провести исследование и сравнить предложения облачной инфраструктуры от различных провайдеров, взглянуть глазами клиента на ситуацию, что я с энтузиазмом и сделал. Делюсь с вами итогами и выводами, которые удалось раскопать.  

Привет! Это Леша Жиряков, я руководить бэкенд-команды витрины KION и Python-гильдии в МТС. Как раз о Python сегодня и пойдет речь. Обсудим, почему самый популярный ЯП, по версии TIOBE, так востребован в корпоративном секторе: из простого инструмента автоматизации он превратился в полноценную экосистему для создания критически важных продуктов.

Если коротко, причина успеха — в эволюции языка и его экосистемы. Аннотации типов в Python 3.5 сделали доступной статическую проверку кода без потери гибкости динамической типизации. Это решающий фактор для корпоративной разработки, ведь главные требования тут — это надежность и поддерживаемость.

Недавно я уже писал о причинах успеха Python в целом, а сегодня хочу подробно рассмотреть его современные инструменты для предприятий: типизированные структуры данных с dataclasses, высокопроизводительные системы валидации msgspec, pydantic 2 и другие библиотеки. То есть все, что помогло ему стать идеальным выбором для серьезных бизнес-решений. Информации много, так что тему разобью на две части. Погнали!

Привет! Меня зовут Александр Фролов, я data scientist отдела машинного обучения в Нетологии. В этой статье я коротко расскажу, откуда взялись LLM, чем они стали сегодня, куда всё идёт и где в этом хаосе найти точку опоры.

Постараюсь обойтись без лишней теории и академического занудства — просто обзор по верхам с точки зрения дата-сайентиста, который строит пайплайны по обработке данных.

80% компаний используют генеративный ИИ без реальной отдачи. Этот «парадокс Gen AI» разрешают ИИ-агенты: они автоматизируют сложные процессы, повышают оперативность и открывают новые источники дохода.

Узнайте, как перейти от экспериментов к масштабируемому влиянию на бизнес.

Мне постоянно приходится погружаться в темы, в которых я не разбираюсь. За последний год накопилась экспертиза о том, как быстро погружаться в любую тему с помощью нейросетей.

Покажу 8 способов, которыми пользуюсь. Разберу на конкретных примерах — как изучала российский рынок автозапчастей, какие промты использовала и что из этого получилось. После статьи сможете за пару часов стать «экспертом» в любой области.

Это статья в формате вольного пересказа более чем сорокалетнего периода работы с разными ОС, главным образом с ОС мейнфрейм, и размышлениями об их сходстве и различиях (в большей степени о различиях, конечно).

Многие популярные ОС выполняются на серверах (речь в статье пойдет исключительно про серверные ОС) х86 (Intel, AMD). Это Линукс разных мастей и названий, и Windows. В силу уклона российского образования в сторону инфраструктур на основе х86 у многих айтишников есть твердое убеждение, что то, как написаны известные ОС, это единственный вариант, как ОС и могут быть написаны. Попытки писать свою, российскую, ОС сводятся к написанию очередного Линукса.

Но есть и другие, современные ОС, выполняющиеся не на х86 платформе. Это одна из ОС IBM мейнфрейм (МФ), называемая z/OS. IBM МФ — тоже весьма современная техническая платформа. В апреле этого года IBM анонсировали новое поколение z17, т. е. семнадцатое поколение, начавшее свою историю в далеком 1964 году.

Как IT и онлайн-курсы перетягивают выпускников пищевых вузов — и что с этим делать
Привет. Меня зовут Константин Деревсков, я управляю консалтинговой компанией «Старт качества». Мы 3 года помогаем предприятиям пищевой промышленности выстраивать процессы, внедрять стандарты и адаптировать персонал.

Недавно мы с коллегами из hh.ru провели исследование: посмотрели, что происходит с наймом технологов и других квалифицированных специалистов в пищевой отрасли. Цифры говорят сами за себя: дефицит специалистов в индустрии — один из самых серьезных за последние годы.

Эта статья — для эйчаров, руководителей производств, инженеров, работающих в пищевой промышленности, а также тех, кто интересуется реальной ситуацией в индустриях. Здесь расскажу, что показало исследование, почему молодые специалисты массово уходят в IT и можно ли с этим что-то сделать.

Фрэнсис Фукуяма был все-таки прав?

Давеча разговорились со своим товарищем. Речь зашла про практическое применение ИИ...