Обновить

Все потоки

Сначала показывать
Порог рейтинга

Миграция корпоративных коммуникаций - это не только перенос почты. Компаниям необходимо сохранить документы, календари, учетные записи и историю переписки, а сотрудникам доступ к привычным рабочим инструментам.

12 августа в 11:00 МСК пройдет бесплатный вебинар «Импортозамещение ≠ долго, дорого, формально. Миграция корпоративных коммуникаций: опыт VK WorkSpace и кейсы крупных компаний».

Эксперты VK Tech расскажут, как подготовить инфраструктуру к переходу, какие данные можно перенести в SaaS-версию и нужно ли при этом останавливать работу на прежней платформе. Отдельно разберут возможные ошибки при миграции, восстановление неперенесенных данных и адаптацию сотрудников после запуска новой системы.

В прямом эфире покажут работу сервисов VK WorkSpace: почты, календаря, мессенджера, видеоконференций, документов, облачного диска и таск-трекера. На примерах крупных компаний спикеры объяснят, сколько времени может занять переход и какие сложности обычно возникают в процессе. Вебинар проведут Сергей Кирсанов, менеджер по развитию продаж VK WorkSpace, и Иван Бородин, пресейл-архитектор VK WorkSpace.

Теги:
+8
Комментарии0

Продуктовые новости Innostage в июле

Мы продолжаем системно развивать продукты, чтобы они, ещё точнее, отвечали задачам заказчиков, требованиям рынка и регуляторов, а также были удобны в ежедневной эксплуатации. Собрали ключевые обновления и события за месяц: что изменилось и что уже применяется на практике.

Вышла новая версия Innostage PAM 1.7.0

В новой версии Innostage PAM. Управление привилегированным доступом доработаны сценарии, от которых зависит повседневная эксплуатация PAM в крупных корпоративных инфраструктурах: улучшение функциональности работы с RDP; больше прозрачности при входе по сертификатам, смарт-картам и токенам; новые возможности автоматизации при работе с SSH-ключами; улучшения защиты данных и хранения событий. Подробнее →

Innostage AIDR включён в реестр российского ПО

Innostage AIDR «Защита ИИ» помогает контролировать взаимодействие с языковыми моделями: какие запросы отправляются, какие ответы возвращаются и какие события возникают внутри ИИ-контуров. Подробнее →

Вебинар по обновлённой версии Innostage PAM 1.7.0

Показали ключевые сценарии работы с новой версией Innostage PAM 1.7.0: доступ через RDP, аутентификация по сертификатам и управления SSH-ключами. Смотреть запись →

Регуляторика и ИБ: что меняется на практике

Обсудили с СПб ИАЦ усиление требований к ИБ в госсекторе. В фокусе — совместимость решений и соответствие нормативам (в т. ч. ФСТЭК №117). Показали, как эти задачи закрываются на практике: от расследования инцидентов до контроля применения ИИ с помощью Innostage TDIR и Innostage AIDR. Подробнее →

Теги:
+4
Комментарии0

Про арендованные протезы и ИИ-аугментации

 Обложка и кадры из выпуска #5
Обложка и кадры из выпуска #5

Я постоянно использую ИИ в своих разработках: обсуждаю архитектуру, ищу ошибки, проверяю идеи, пишу сценарии и ускоряю производство видео.

И недавно поймал себя на одной мысли.

Кажется, мы немного перепутали аугментацию с протезом. Причём с протезом, которым даже не владеем.

Сразу уточню: это не попытка дать медицинское или инженерное определение. Скорее рабочая метафора, через которую мне стало проще описывать собственные отношения с ИИ.

В этой метафоре протез возвращает человеку утраченную возможность. Аугментация же даёт возможность, которой раньше вообще не было.

Одно помогает сохранить прежнего себя. Другое — неизбежно тебя изменяет.

Но у любого расширения есть обратная сторона.

С новым инструментом ты можешь больше. Однако без него постепенно начинаешь хуже ощущать собственные границы.

Смартфоны уже сделали нас аугментированными. Мы вынесли наружу часть памяти, навигацию, коммуникацию, доступ к информации и множество бытовых решений.

ИИ-агенты расширят нас ещё сильнее. Они смогут не только хранить и показывать информацию, но и анализировать её, выбирать варианты и совершать действия от нашего имени.

И здесь возникает важный вопрос: сохраняем ли мы при этом способность самостоятельно думать, выбирать и отказываться от предложенного?

Пока инструмент расширяет тебя — это аугментация.
Когда без него ты уже не можешь оставаться собой — он становится протезом.

Я использую ИИ почти каждый день, но стараюсь держать рядом один вопрос:
смогу ли я продолжать творить, если завтра этого инструмента не станет?

Не обязательно с той же скоростью. Не обязательно с тем же объёмом. Но смогу ли я сам придумать мысль, сформулировать её и довести до результата?

Этот вопрос важен ещё и потому, что своими цифровыми аугментациями мы, как правило, не владеем.

Мы арендуем доступ к моделям, облачным сервисам и вычислительным мощностям. А настоящие владельцы в любой момент могут изменить цену, лимиты, правила или просто отключить нужную функцию.

Сегодня инструмент почти бесплатен и встроен в привычный рабочий процесс. Завтра его цена может вырасти в десять раз, нужная модель исчезнет, API изменится или сервис решит, что определённые действия больше недоступны.

И тогда выяснится, какую именно часть собственной работы мы успели вынести наружу.

Поэтому, возможно, главный вопрос заключается не в том, насколько мощным стал наш инструмент.

А в том, кто теперь является основой системы: человек, использующий машину, или машина, которой человек предоставляет свои руки, голос и намерения.

Так мы действительно расширили себя — или просто арендовали себе протез?

Эту же мысль я собрал в короткий анимационный выпуск.
Видеоверсия длится около минуты и доступна по ссылке.

P.S. Прошлый выпуск и история создания моего аватара

Теги:
+4
Комментарии5

Инфраструктура для разработки на гиперскорости: сервисы самообслуживания и MCP в HyperDrive

ИИ уже помогает писать код за минуты. Но путь до рабочего сервиса по-прежнему занимает дни или недели — из-за ручных инфраструктурных процессов, тикетов и согласований.

На вебинаре покажем, как Internal Developer Platform меняет эту модель: разработчик получает готовую инфраструктуру через каталог стандартных сценариев, а DevOps-инженер управляет платформой, шаблонами и политиками.

Ключевые темы:

  • Почему инфраструктура стала главным ограничением скорости разработки

  • Почему модель «разработчик → тикет → DevOps» больше не масштабируется

  • Что такое Internal Developer Platform на практике

  • Как меняются роли DevOps и ИБ

  • Как ИИ-агент безопасно и предсказуемо взаимодействует с инфраструктурой через Model Context Protocol

  • Живое демо новой IDP-функциональности в HyperDrive: создание окружения, self-service, GitOps, встроенные политики безопасности и путь от запроса до готовой инфраструктуры

Кому будет полезно:

  • CTO

  • CIO

  • Head of Platform Engineering

  • Head of DevOps

  • Руководителям разработки

  • Platform Team

  • DevOps-инженерам

Спикеры:

Павел Лавров
Лидер продукта HyperDrive, Orion soft

Даниил Рахновский
Архитектор продукта HyperDrive, Orion soft

Регистрация по ссылке

Теги:
+3
Комментарии0

Считал экономику платного Telegram-канала. Комиссия с оборота или фиксированный тариф - разница оказалась неожиданной

Последний месяц изучаю рынок монетизации Telegram. Не в теории - смотрел реальные проекты, считал цифры, разбирал юридические нюансы.

Поделюсь тем что удивило.

Большинство людей выбирают сервис по стоимости подключения. Это почти всегда ошибка.

Настоящая стоимость - в модели работы сервиса. А моделей сейчас три.

Модель 1 - комиссия с каждой оплаты

Tribute, Paywall и похожие сервисы берут 10-20% с каждой транзакции. Деньги идут через их систему, они выплачивают тебе остаток по расписанию.

Считаем на конкретных числах. При обороте 30 000 рублей в месяц комиссия 10% это 3 000 в месяц и 36 000 в год. При обороте 100 000 - уже 10 000 в месяц и 120 000 в год. При 300 000 - 30 000 в месяц и 360 000 в год только за пользование платформой.

Плюс: не надо думать о платёжках, просто подключился и работаешь.

Минус который мало кто считает заранее: при обороте от 100к в месяц комиссия начинает ощутимо давить. А ещё - Tribute работает через иностранное юрлицо (TRBT Limited). Для самозанятых это дополнительные вопросы по 173-ФЗ о валютном контроле.

Модель 2 - Telegram Stars

Нативная валюта платформы. Пользователь платит не выходя из Telegram, конверсия выше.

Но есть нюансы которые многие узнают постфактум. Если пользователь купил Stars через iOS или Android - Telegram отдаёт разработчику примерно 70%, остальное уходит Apple или Google. Если через десктоп - почти всё твоё. Вывод только через Fragment в TON, для рублёвой отчётности лишний шаг.

Для кого подходит: проекты где аудитория сидит в основном на десктопе, или те кто не против крипто-вывода.

Модель 3 - фиксированный тариф

Деньги идут напрямую на твой счёт в ЮKassa или CloudPayments, сервис берёт фиксированную абонентку.

Та же математика. При обороте 30 000 в месяц платишь фикс около 2 000 - экономия против 10% всего 1 000, разница несущественная. При 100 000 в месяц фикс те же 2 000, экономия уже 8 000. При 300 000 - фикс 2 000, экономия 28 000 в месяц. За год это больше 300 000 рублей которые остаются у тебя а не у платформы.

Из российских сервисов с такой моделью смотрел Nemiling - там фиксированный тариф от 1 790 ₽ в месяц без ограничений по количеству проектов, деньги приходят напрямую на счёт, бесплатно до 5 000 ₽ оборота.

Что ещё важно при выборе - и про что почти не пишут.

Автоматическое удаление при отмене подписки. Кажется очевидным, но не все сервисы делают это надёжно. Если бот не удалил пользователя который не продлил - он продолжает получать закрытый контент бесплатно. На маленькой аудитории не критично, на большой - реальные потери.

Платные группы а не только каналы. Большинство сервисов умеют закрытые каналы. Но платная группа где участники общаются между собой - это другой технический сценарий. Не все его поддерживают.

Платные консультации с таймером. Если продаёшь не подписку а доступ к себе - нужен другой механизм. Пользователь платит за определённое время общения, после которого доступ закрывается автоматически.

Налоговый статус. Самозанятый или ИП - это влияет на выбор сервиса. Деньги которые приходят от иностранного юрлица могут создавать вопросы которые лучше закрыть заранее, а не когда уже пришло требование от банка.

Правильный вопрос при выборе сервиса не «сколько стоит подключение», а «какова полная стоимость при моём планируемом обороте через год» плюс «какие юридические риски я принимаю».

При обороте до 20-25 тысяч в месяц разница между моделями почти незаметна - можно брать что удобнее. При росте выше - фиксированный тариф начинает выигрывать математически.

А вы как выбирали инструмент для монетизации Telegram-проекта - считали экономику заранее или уже потом пересчитывали?

Теги:
+3
Комментарии0

DDoS-Guard провела исследование совместно с FirstVDS, пионером российского VDS-хостинга. 

Мы изучили состояние современных DDoS-атак, собрали статистику по атакуемым отраслям. Составили портрет того, как скорее всего будет выглядеть DDoS-атака, с которой вы столкнетесь, и насколько велик риск конкретно для вашей отрасли.

Зафиксировали значительный рост тактики Pulse Wave: когда волны трафика идут с паузами, чтобы сбить с толку автоматические системы защиты.

Отметили значительное повышение атак на игровые сервисы и тенденцию к росту атак длиной более суток.

Выявили прямую корреляцию риска атаки с возрастом сервера.

И многое другое.

Каждая из компаний изучала данные со своей стороны, а затем мы объединили результаты. Была исследована внутренняя статистика, опрошены более двухсот действующих клиентов FirstVDS и изучены глобальные тренды (с нашей стороны — данные по более чем 7,5 млн инцидентов, включая типы атак, отраслевую структуру, географию источников и сезонные колебания).

Полностью прочесть исследование можно здесь.

Теги:
+3
Комментарии0

Облако для продакшена. Что показывают steal, await и реальная полоса?
Два провайдера, одинаковая строка в тарифе: 4 vCPU, 8 ГБ, 100 ГБ SSD, гигабит. Цена расходится на 15 процентов, и непонятно почему. Через неделю тестов выясняется, что p99 отличается в разы. Тариф описывает то, что выделено виртуально. Что происходит в железе, туда не попадает.

Почему синтетика не отвечает на вопрос? Geekbench и sysbench меряют потолок за короткий тест. Продакшен работает иначе: нагрузка неровная, соседи по ноде непредсказуемы. Провайдеры делают оверкоммит, и пока суммарная нагрузка умеренная, все хорошо. Стоит нескольким машинам дать всплеск разом, растет steal, удлиняется дисковая очередь, канал упирается в шейпер. Короткий тест может не попасть в это окно. Нужно от получаса нагрузки, а на суточные паттерны от 24 часов.

CPU steal. Steal это доля времени, когда vCPU готов работать, но гипервизор не дает ему физическое ядро. Приложение получает задержку без видимой причины: процессор загружен, работа не идет.

vmstat 1 30
procs -----------memory---------- ---cpu---
 r  b   swpd   free   buff  cache  us sy id wa st
 2  0      0 512344  81920 210488  31  4 58  1  6

Колонка st справа. Шесть процентов несколько строк подряд это не шум. Разбивку по ядрам дает mpstat -P ALL 1 10, длинный срез пишут в файл через sar -u 1 3600 и сравнивают часы между собой.

До процента можно не смотреть. От одного до пяти наблюдать, если нагрузка чувствительна к задержкам. От пяти до десяти хвосты страдают. Выше десяти это разговор с поддержкой про ноду и тариф.

Для транскодирования и компиляции steal переводится во время выполнения почти линейно. Для API и запросов к базе иначе: медиана держится, а p99 растет, потому что в моменты steal запросы копятся в очереди. Отдельная история это всплески до 20 процентов на пару секунд при спокойном фоне. Такой скачок опаснее ровного высокого steal, он тянет каскад таймаутов.

Диск. Публикуемые IOPS измерены в идеальных условиях и под смешанной нагрузкой мало о чем говорят. Мониторинг запускают параллельно с тестом.

iostat -xz 1 10

В выводе важны два числа: await это время запроса вместе с ожиданием в очереди, avgqu-sz это глубина очереди. Растет второе, следом первое. Профиль OLTP проверяют так:

fio --name=rand4k --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=4k --direct=1 \
    --numjobs=4 --iodepth=32 --size=4G --runtime=60 \
    --time_based --ioengine=libaio --group_reporting

Флаг direct обязателен, без него тест уедет в страничный кеш и покажет память вместо диска. В отчете смотрите iops и clat p99, именно второе объясняет хвосты запросов. Ориентир для средней базы это 5000 IOPS на чтении 4К при await ниже 2 мс, для нагруженной 20000 при await ниже миллисекунды.

Очередь выше восьми под OLTP это первый признак насыщения. Загрузка под 100 процентов для SSD не приговор, тревожно когда вместе с ней растет await. У дисков с лимитом IOPS порог срабатывает раньше насыщения железа, и покажет это именно await.

Сеть. Заявленный гигабит это верхний предел, а не гарантия. Шейпинг под нагрузкой в документации обычно не описан.

iperf3 -c 10.0.0.5 -t 60 -P 4
mtr --report --report-cycles 100 10.0.0.5

Четыре потока нужны потому, что один упирается в размер окна и RTT, а не в канал. Минута нужна, чтобы поймать burst лимит: полная полоса первые пятнадцать секунд и просадка дальше это он. Потери на одном промежуточном хопе при чистом трафике дальше это деприоритизация ICMP роутером. Потери подряд на нескольких хопах уже другое.

Проверьте MTU. Overlay сети добавляют заголовок к каждому пакету, 1500 превращаются в 1450, а пакеты с флагом DF молча теряются.

ping -M do -s 1472 10.0.0.5

Порядок проверки. Срез в покое сразу после деплоя, он же точка отсчета. Затем steal под боевой нагрузкой. Дальше fio с профилем приложения и iostat в соседнем терминале. Потом сеть. И наблюдение сутки или трое, иначе суточный паттерн конкуренции пройдет мимо.

Одинаковые характеристики не означают одинаковую производительность. Steal, await и реальная полоса измеряются за несколько часов.

Теги:
+6
Комментарии0
Сложность пути может заключаться как в создании нового, так и в сохранении и развитии того, что уже есть
Сложность пути может заключаться как в создании нового, так и в сохранении и развитии того, что уже есть

Варианты старта: тимлид в новой или существующей команде

Продолжаем серию постов о переходе из роли старшего инженера в трек начинающего технического менеджера — тимлида.

Как это случается

Переход из инженера в тимлида почти никогда не происходит мгновенно. Сначала будущий руководитель набирает управленческий опыт: берёт на себя делегированные активности, работает с чужими целями и учится смотреть на команду шире технических задач.

Освоение роли опирается на три составляющие: теорию, практические кейсы и работу с делегированными активностями. Теории в сети предостаточно, а практических кейсов меньше: их разбирают на абстрактных примерах или внутренних тренингах, да и симуляторы построены на типовых ситуациях. Рост через делегирование возможен только в повседневной работе, с последствиями принятых решений, — поэтому он самый ценный и самый сложный.

Тимлиды вырастают из инженеров разных функций — например, из бэкенда, фронтенда, мобильной разработки или QA. Но старт определяет не столько специализация, сколько то, как человек входит в роль и с какой командой ему предстоит работать.

Стартовые позиции

Нередко новоиспеченный тимлид — это инженер, который давно исполняет обязанности руководителя: формально остаётся инженером, но фактически ведёт команду, распределяет задачи, планирует. Такой плавный переход смягчает шок, но это не единственный сценарий.

Если смотреть шире, есть две принципиально разные стартовые позиции: тимлид в новой команде и в уже существующей. Логика у них общая, но различия существенные, а значит, различается и набор нужных знаний и опыта.

Тимлид в новой команде

Новая команда начинается с чистого листа. Её предстоит собрать, поэтому на первый план выходит быстрый, но точный найм: ошибка на старте дорого обходится. Параллельно — выстраивание отношений, запуск процессов с нуля и культура работы с метриками, которой пока нет. Всё это — в сжатые сроки и при большом объёме контекста.

Команда здесь по определению незрелая, поэтому задача руководителя двойная: выстроить выверенный найм и сформировать среднесрочную стратегию, задающую направление на ближайшие месяцы.

Тимлид в существующей команде

Второй сценарий — приход на замену прежнему руководителю (например, после его повышения или ухода). Чистого листа здесь нет: новому тимлиду достаются незакрытые «хвосты», настрой команды, уровень развития людей, процессы и метрики. Всё это нужно быстро оценить.

Ключевой показатель — зрелость команды или Team Maturity Model (TMM): развитая, базового уровня или незрелая. С развитой можно работать на длинную дистанцию, с незрелой — сначала закрывать базовые пробелы.

Акцент смещается на быстрые победы, укрепляющие доверие, и «north stars» для долгосрочного развития.

Сложности вступления в роль

Состояние команды удобно оценивать через три призмы: метрики, процессы и людей. По каждой из них нужно честно ответить на вопрос: ситуация критичная или некритичная? Такая диагностика быстро показывает, где горит.

Дальше всё упирается в планирование. Правильно разложенные по горизонтам быстрые победы, среднесрочные планы и долгосрочная стратегия — ключ к эффективности на старте. Ошибка в приоритетах может стоить дороже ошибки в конкретном техническом решении.

Онбординг тимлида длится около полугода. За это время необходимо: 

  • показать профессиональный авторитет; 

  • сделать прозрачными границы роли; 

  • быстро погрузиться в боли команды и продукта; 

  • обеспечить быстрые победы и план работы со сложными проблемами; 

  • системно развивать все три направления: метрики, процессы и людей.

Выводы

Оба сценария имеют свои особенности, но логика старта одна: быстро погрузиться в информационное поле команды, понять её проблематику и в первые одну-две недели выработать краткосрочный план, а ко второму месяцу — долгосрочное видение, ту самую «полярную звезду» развития команды.

Что дальше?

В следующей статье поговорим о целеполагании и планировании: как планировать, когда всё горит и ничего не понятно.

Теги:
+4
Комментарии1

БДУ ФСТЭК работает в обе стороны, и у обратной стороны есть срок: пять рабочих дней

В банке данных угроз ФСТЭК сейчас 91 986 уязвимостей, счётчик на главной bdu.fstec.ru. Все привыкли к движению в одну сторону: оттуда берут перечни, туда ходят сканеры, на базу ссылаются регламенты.

Обратное движение тоже существует: кнопка «Сообщить об уязвимости» на сайте есть, жмут её добровольцы. А с 1 марта 2026 года для операторов госсистем это уже не добрая воля. Приказ ФСТЭК № 117, пункт 38: при выявлении уязвимости, сведений о которой в БДУ нет, оператор «в срок не более 5 рабочих дней с даты такого выявления должен направить информацию об уязвимости в ФСТЭК России для оценки необходимости включения выявленной уязвимости в банк данных угроз…». Основание в сноске приказа: подпункт 21 пункта 8 Положения о ФСТЭК.

Нашли на пентесте или в бою что-то, чего в базе нет, и делиться этим вы обязаны, причём быстрее, чем во многих конторах согласуют служебную записку.

В исследовательском мире coordinated disclosure устроен как переговоры: вендору дают время на патч, стороны торгуются о сроках публикации. Здесь конструкция жёстче: пять рабочих дней, адресат сразу регулятор, и решение о публикации в базе тоже принимает он. Обязательный disclosure по-русски.

Формально пункт касается ГИС и систем госорганов. Но у него есть эффект второго порядка: базу теперь обязаны кормить и эксплуатанты, не только исследователи с вендорами. Любопытно, сколько из следующих тысяч записей придёт именно этим маршрутом.

Кто-нибудь уже отправлял находку во ФСТЭК по пункту 38? Интересно, как быстро отвечают и доходит ли уязвимость до публикации.

Теги:
+3
Комментарии3

Плагин для управления задачами в Obsidian

Разрабатываю плагин, который добавляет единый интерфейс для управления обычными Markdown-задачами. Задачи остаются внутри заметок, а плагин позволяет разбирать inbox, связывать их с проектами и тегами, расставлять приоритеты и планировать работу по времени.

Уже работают:

  • трёхпанельный интерфейс

  • проекты, теги и массовые операции

  • приоритеты, сортировка и группировка

  • тайм-блокинг и управление с клавиатуры

  • вложенные подзадачи и кастомные статусы

  • полная совместимость с синтаксисом Tasks

Записал предварительный обзор текущей версии. В видео показываю основные механики и рабочий процесс.

Сейчас реализовано около 20-30% задуманного. Плагин войдёт в обновление 8.0.0 моего Obsidian-хранилища (changelog).

Теги:
+4
Комментарии0

Документация, которую никто не читает, и документация, которую читают. В чём разница

Работал в командах, где документация была, и где её не было. И в командах, где она была, но не работала. Последнее - хуже всего.

Документация, которую не читают, обычно такая: большие страницы в Confluence с заголовками и подзаголовками. Написана когда-то давно. Возможно, даже правильно написана. Но устарела, и никто не знает насколько.

Документация, которую читают, обычно такая: короткая заметка прямо рядом с задачей. «Почему мы сделали именно так». «Что пробовали до этого». «Что точно не трогать и почему». Как правило, написана человеком, который только что через это прошёл.

Разница не в формате и не в инструменте. Разница в том, когда написана и зачем. Полезная документация пишется сразу после того, как разобрался, пока контекст свежий. И для конкретного читателя. Для того, кто столкнётся с этим следующим.

Большой текст с правильной структурой и устаревшим содержимым не помогает. Помогает заметка из двух абзацев, написанная вчера и по сути.

Важно чтобы у каждого раздела был ответственный, а так же правила обновления прямо в документации, иначе она превращается в разовую акцию.

Обновляйте документацию при каждом изменении кода, включайте это в Definition of Done.

Ежеквартально проверяйте документацию на актуальность, удаляйте устаревшее или лучше архивируйте для сохранения истории.

Пишите понятные заголовки, стабильные якоря и прописывайте единые шаблоны.

Как у вас в команде устроена документация, которая реально используется?

Теги:
+7
Комментарии0

Локальный ИИ в компании - когда это оправдано

Читал недавно материал про то что локальный ИИ в 2026 году становится нормой для многих компаний. Хочу добавить продуктовый угол к этой теме.

Запускал несколько проектов где вопрос «облачная модель или локальная» стоял всерьёз. Вот когда локальный вариант действительно оправдан.

Работа с персональными данными. 152-ФЗ не оставляет выбора если у вас данные российских пользователей и вы хотите их гонять через LLM. Либо обезличиваешь до потери смысла, либо поднимаешь локально. Третьего нет.

Предсказуемые затраты при больших объёмах. Облачные API дешёвые пока объём маленький. При тысячах запросов в день считать токены становится болезненно. Локальная модель это капитальные затраты один раз.

Специфический домен. Если задача очень узкая - юридические документы конкретной компании, внутренняя документация, корпоративный стиль - дообученная локальная модель часто бьёт универсальную облачную по качеству на этой задаче.

Когда локальный вариант не оправдан: когда хочется попробовать и посмотреть. Разворачивать инфраструктуру под гипотезу которую ещё не проверили - дорого и медленно. Для экспериментов облако лучше.

Кто уже пробовал локальные модели в продакшене - какие задачи закрываете?

Теги:
+3
Комментарии1

Почему люди не покупают подписку даже если им нравится контент

Сперва слышал об этой проблеме от других, думал что у меня то будет иначе - но...

Канал реально живой. Контент, обратная связь - всё как положено. Люди читают, реагируют, пишут приятные слова. И вроде тестовых заходов в платный канал много. Но вот в постоянку остаются единицы. Начинаешь думать что контент недостаточно хороший. Но дело было не в этом.

Три реальные причины почему платники не остаются надолго.

Не понимают что получают дополнительно. Если платный контент не отличается явно от бесплатного в голове читателя - зачем платить снова. Разница должна быть ощутимой и конкретной. Не «закрытые материалы», а что именно и почему это ценно прямо сейчас.

Нет момента для продления. Люди редко сами идут платить повторно. Первый раз сработало любопытство или импульс. Второй раз нужен триггер - пост который попал точно в боль, напоминание в нужный момент, ощущение что что-то потеряешь если не продлишь. Без этого даже довольный подписчик просто не доходит до кнопки.

Не успели привязаться. За месяц человек может не успеть почувствовать что канал стал частью его жизни. Особенно если контент выходит редко или онбординг слабый. Уходят не потому что плохо - просто не успело стать привычкой.

Всё это лечится, но не контентом. Контент это необходимое условие, а не достаточное.

Сталкивались с таким? Как решали проблему удержания?

Теги:
+2
Комментарии0

Ближайшие события

По какой-то причине публикацию выкинули в черновик, якобы она сгенерирована нейросетью. Жалко, но ладно, кто знает, имею ли я право выложить публикацию повторно, поменяв какие-то слова или уже нету смысла?

Теги:
+3
Комментарии1

Как жить, когда всё вокруг меняет лицо

Мир не стоит. Он идёт, и идёт быстро. Машины берут на себя то, что прежде делал человек руками и головой. Многие пугаются и ждут, что завтра их труд станет ненужным. Но страх - плохой советчик. Правда проще.

Человеку нужно не угадывать будущее, а жить так, чтобы быть крепким при любом будущем. Иметь запас хлеба и денег на несколько месяцев. Не зависеть от одного хозяина и одной работы. Делать то, что требует совести, внимания и живого отношения к людям. Машина может считать и писать, но она не может отвечать за дело и любить.

Учись пользоваться новым орудием, но не отдавай ему своей головы. Сначала думай сам, потом спрашивай. Проверяй. Иначе ум ослабеет, как рука, которой перестали работать.

Береги здоровье - своё и семьи. Держи дом в порядке. Не копи хаос ни в бумагах, ни в душе. Учись долгому вниманию. Читай. Пиши. Разговаривай с людьми лицом к лицу. Все то человеческое простое, но именно оно не устаревает.

Прогресс неизбежен, его прекращение означало бы гибель цивилизации...

НО ... Детей не надо торопить к машинам. Дай им сначала твёрдую основу научи читать, писать, считать, думать до конца, отличать правду от лжи. Пусть сначала сами ищут ответ, а уж потом смотрят, что предложит машина. Так они вырастут не слугами инструмента, а хозяевами своей мысли.

Семье полезны простые правила: есть время без экранов, первый черновик - своими силами, каждое важное утверждение - проверять. В этом нет ничего нового. Так жили люди всегда, когда хотели сохранить ясность.

Внешний мир может стать беспокойным и чужим. Но внутренний порядок - работа, правда, забота о ближних, спокойствие духа всегда остаётся в нашей власти. Кто держит это, тот не пропадёт. Кто гонится за суетой и страхом, тот уже потерян, даже если у него всё ещё есть работа.

Живи просто. Делай своё дело честно. Учись. Люби. Не жди, что мир станет удобным. Стань сам твёрдым.

Теги:
+6
Комментарии2

📋 Как проверить данные, на которых основаны ответы и действия ИИ?

Чем сильнее результаты работы модели влияют на действия бизнеса, тем важнее понимать, откуда они взялись.

Несмотря на то, что больше половины руководителей используют ИИ для принятия решения, 61% отмечают растущую проблему с качеством и достоверностью данных о рабочих процессах и сотрудниках. Только 5% сообщают, что их компании предпринимают значимые меры для ее решения.

Если нельзя восстановить путь от источника данных до ответа ИИ, невозможно понять, отражает он реальную закономерность или ошибку, возникшую при сборе и обработке информации. 

Что делать?

🔹 Отслеживать происхождение данных: фиксировать источник, время и способ сбора, охват, а также все фильтры и преобразования.

🔹 Сверять выводы: сопоставлять их с независимыми источниками, а новые данные — с историческими показателями.

🔹 Закреплять ответственность: определять владельцев данных, критерии их пригодности для конкретных задач и порядок действий при обнаружении ошибок.

Бизнес может полагаться на результат работы ИИ только при сквозной проверяемости: когда можно установить, какие данные использовала система, что с ними сделала и как получила результат. Также важно проводить аудит действий агента с данными и контролировать доступы ИИ.

О том, как качество данных связано с их бизнес-смыслом, читайте в статье VK Tech на Хабре.

📬 Мы в МАХ

Теги:
+4
Комментарии0

Бенчмаркая CSE: подстава на uint — деление считается дважды

Уважаемые читатели, в этом посте я хочу разобраться, что компилятор делает с парой / и %, и представить свои выводы.

Возьмём число 47 и делитель 10. Деление даёт 4, остаток — 7. Компилятор деление не выполняет: он умножает 47 на подобранное число и сдвигает, получая 4. Дальше для остатка хватает вычитания: 47 − 4 × 10 = 7. Одно умножение на оба ответа.

Так на int. На uint компилятор получает 4, умножает на 10, вычитает — а потом заново считает те же 4 из 47, вторым умножением.

Ответ верный и там, и там. CSE, common subexpression elimination, находит повторяющиеся вычисления и считает их один раз. Оба умножения в паре считают одно и то же, и на int проход их склеивает. На uint не склеивает — отсюда и обращение в трекер.

int value = ints[i];
total += value / 10 + value % 10;    // одно умножение

uint value = uints[i];
total += value / 10 + value % 10;    // три умножения

Замер на 1 024 значениях, .NET 10, три машины. Значения положительные: у знакового деления отрицательные идут другой веткой.

.NET 10. Пара к делению — во сколько раз пара медленнее одного деления того же типа
.NET 10. Пара к делению — во сколько раз пара медленнее одного деления того же типа

Из таблицы можно сделать выводы:

  • на int пара занимает столько же времени, сколько одно деление, на uint — вдвое больше;

  • беззнаковое деление быстрее знакового в 1,54–1,60 раза: знаковому нужна коррекция для отрицательных значений;

  • проседает не тип, а пара операций.

Вот как это выглядит в машинном коде, Xeon W-2255. У int одно умножение на всю пару:

mov      edx, 0xD1FFAB1E      ; подобранное число
imul     edx:eax, r9d         ; единственное умножение, вышло 4
sar      edx, 2               ; деление готово
lea      edx, [rax+4*rax]     ; 4 x 5
add      edx, edx             ; ещё x2, вышло 40
sub      r9d, edx             ; 47 - 40 = 7, остаток

У uint то же самое, но в конце деление идёт второй раз:

mov      r10d, 0xD1FFAB1E     ; то же число
imul     r10, r9              ; первое умножение, вышло 4
shr      r10, 35              ; деление готово
imul     r10d, r10d, 10       ; второе: 4 x 10 = 40
sub      r9d, r10d            ; 47 - 40 = 7, остаток
mov      r10d, 0xD1FFAB1E     ; снова оно
imul     r8, r10              ; третье: те же 4 заново
shr      r8, 35               ; и тот же сдвиг

Были проверены ещё три случая, разницы между int и uint в них нет. Делитель 16, степень двойки: деление сводится к сдвигу, остаток берётся из младших битов, умножений ноль у обоих. Делитель в переменной: работает машинная команда деления, она выдаёт оба ответа разом, 2 714 против 2 716 нс. Тип ulong: на .NET 8 и .NET 9 было три умножения, на .NET 10 осталось одно, а у uint три.

Что делать на практике:

  • в горячих циклах вроде разбора числа по цифрам, форматирования и хэшей пара идёт на каждом витке, а с ней и лишнее умножение;

  • Math.DivRem возвращает к одному умножению: быстрее пары в 1,13–1,76 раза. Внутри для uint то же вычитание:

// dotnet/runtime, Math.cs

public static (uint Quotient, uint Remainder) DivRem(uint left, uint right)
{
    uint quotient = left / right;
    return (quotient, left - (quotient * right));
}
  • вычитание, записанное явно, value - value / 10 * 10, быстрее пары в 1,23–1,80 раза — для тех, кому не нужен кортеж из Math.DivRem;

  • на int менять нечего: там деление с остатком уже собрано в одно умножение;

  • лишнее умножение забирает часть того, что uint даёт на делении, но не всё: на разборе числа по цифрам он остаётся быстрее int — 0,81–0,86.

Проход описан в документации: Common Subexpression Elimination, код в optcse.cpp, реализация Math.DivRem — в Math.cs. Обращение открыто с августа 2025, help wanted: dotnet/runtime#119131. Замеры, отчёты и листинги: DivRemProof.

Всем удачи и до новых встреч!

Теги:
+7
Комментарии0

Первые шаги на сервере: что быстрее освоить — консоль или ispmanager

У новичка на сервере обычно два пути: открыть панель управления в браузере или подключиться по SSH и разбираться с командами. Панель дает готовые формы под типовые операции, консоль — прямой доступ к системе. Освоить панель получится быстрее, но Linux под ней никуда не денется.

В статье сравнили оба подхода по сильным и слабым сторонам, разобрали сценарии для разработчика, владельца сайта и системного администратора и собрали минимум знаний Linux, который понадобится даже при работе через панель.

Подробности — в блоге Рег.облака.

Теги:
+4
Комментарии0

Атака на цепочку поставки через Steam, или как вредоносный код спрятали в легитимных обновлениях

В США задержали 21-летнего Зайра Уилкинса, которого обвиняют в причастности к схеме распространения игр с вредоносным кодом через Steam. По версии следствия, встроенное в игры вредоносное ПО собирало учетные данные и другую информацию с компьютеров пользователей.

В июле 2026 года в суд поступили подробные материалы дела. В документе говорится о восьми играх с вредоносным кодом и примерно 8 тысячах зараженных устройств. Следствие связывает атаку с несанкционированным доступом приблизительно к 80 криптовалютным кошелькам и хищением не менее 220 тысяч долларов. Пока это версия обвинения, а не установленные судом факты.

Игры распространялись через учетные записи разработчиков. По данным следствия, для регистрации использовались похищенные персональные данные — это позволяло злоумышленникам успешно проходить проверки площадки, запрашивающей документы и платежные реквизиты. Затем релизы продвигали через соцсети и сообщения пользователям с крупными криптовалютными активами.

Особенно показателен случай Lampy. Вредоносный код содержала обновленная версия игры, выпущенная в январе 2026 года. Пользователю не требовалось переходить на поддельный сайт или устанавливать программу из неизвестного источника – исполняемый файл доставлялся через привычный механизм обновлений.

Судя по опубликованным материалам, злоумышленники не взламывали сам Steam. Они встроились в штатный процесс поставки и использовали доверие к площадке, учетной записи издателя и обновлениям. Этот случай хорошо дополняет привычное представление об атаках на цепочку поставки. Точкой входа может стать не только скомпрометированная зависимость или система сборки, но и канал, через который готовый продукт доходит до пользователя.

Публикация через доверенную площадку не делает программу безопасной, а обновление необходимо проверять как новый исполняемый артефакт. Для владельца площадки это означает повторный анализ каждой загружаемой сборки, сравнение с предыдущим выпуском и запуск в изолированной среде. На устройстве пользователя такая атака уже попадает в зону, ответственности антивируса, EDR и контроля запуска приложений. Они могут обнаружить подозрительное поведение уже установленной программы, хотя ни один из этих уровней сам по себе не дает гарантии.

Подписывайтесь на CodeScoring в Telegram, VK, YouTube и Макс.

Теги:
+6
Комментарии0

«Не верьте продавцам страха»: поговорили про ИИ и разработку с Тимуром UlbiTV

Недавно в гости на подкаст к нашему техлиду Саше Стародубцеву заглянул фронтенд-мастодонт и автор популярного YouTube-канала и Telegram-сообщества Тимур UlbiTV.

В выпуске ребята обсуждают:

  • заменит ли ИИ разработчиков;

  • агентов и автоматизацию разработки;

  • вайб-кодинг и качество кода;

  • найм, стажеров и джунов в эпоху ИИ;

  • обучение с ИИ и пет-проекты;

  • эволюцию и будущее разработки.

Смотрите на площадках: YouTube | VK Video | RuTube

Теги:
+3
Комментарии0