Обновить

Все потоки

Сначала показывать
Порог рейтинга

RTL-, DFT- и firmware-разработчик по очереди проектируют чип для игровой приставки. Получается... инженерный разгон

Инженерные разгоны — это новый формат журнала «Истовый инженер». Здесь специалисты рассматривают одну спорную тему с разных ракурсов: предлагают решения, обсуждают их, дополняют друг друга и проверяют идеи на прочность.

На недавний разгон собрались верификатор, тополог, RTL-, DFT-, firmware-разработчик YADRO и по очереди попытались затащить проект чипа. Чтобы найти рабочее решение, им пришлось разобраться, как устроена работа друг друга и какие ограничения каждый этап накладывает на остальные. Что обсудили в итоге:

  • почему хорошее решение для одной команды может создать проблемы для другой;

  • что разработчику микроэлектроники нужно знать о работе соседних команд и насколько глубоко в нее погружаться;

  • зачем начинающему инженеру магистратура МИЭТ и YADRO, если он уже работает по специальности.

➡ Запись инженерного разгона смотрите на «Истовом инженере». Впереди — новые активности, о которых мы тоже расскажем в постах.

Теги:
+1
Комментарии0

Заметка на полях. Про людей, ИИ и проблемы.

По отзывам на «Человека и Рой» у меня сложилось ощущение, что мы одновременно сильно переоцениваем три вещи: способность людей думать, способность ИИ думать и сложность задач, которые людям и ИИ предстоит решать.

С людьми все относительно понятно. Нам нравится представлять, что человек получает задачу, анализирует условия, строит модель и принимает решение. На практике огромная часть типовой работы устроена проще: мы узнаем знакомую ситуацию, достаем подходящий способ решения, немного адаптируем его и идем дальше. И это нормально. Нет никакого смысла каждый раз заново изобретать способ составить бюджет, запустить склад или спланировать проект. Умение не думать там, где однажды уже подумали, вообще одно из главных достижений цивилизации.

Но примерно по той же причине мы переоцениваем способность думать у ИИ. Модель пишет код, анализирует документы, строит планы, решает задачи, и со стороны это выглядит как сложная интеллектуальная деятельность. Возможно, мы наблюдаем не столько выдающиеся способности машины, сколько ошибку в нашей оценке сложности самой работы.

Потому что огромный класс задач требует не озарения, а дисциплины мышления: правильно понять условия, не потерять ограничения, разбить задачу на части, последовательно пройти их, не перепутать причину и следствие, аккуратно посчитать и проверить результат. Именно здесь люди регулярно ошибаются. Не потому, что задача слишком сложна, а потому, что логика должна оставаться последовательной, а внимание - не исчезнуть где-нибудь между третьим и восьмым шагом.

Отсюда возникает третья ошибка. Мы сильно переоцениваем количество работы, для которой нужны человеческая креативность, нестандартное мышление и способность «выйти за рамки». Такие задачи существуют. Создать новую теорию, придумать новую архитектуру или поставить вопрос, которого раньше никто не ставил, действительно трудно. Но основная масса работы состоит не из прорывов. Она состоит из известных операций над известными сущностями при известных ограничениях.

И вот для этого не обязательно иметь человекоподобный интеллект. Тем более, для этого часто не требуется интеллект того уровня, который мы привыкли человеку приписывать.

Поэтому спор о том, когда ИИ научится думать как человек, может оказаться поставленным не с той стороны.

Мы ждем от машины человеческого мышления, чтобы поручить ей задачи, для которых человеку оно тоже почти не требуется, потому что в большинстве случаев достаточно просто не потерять условия по дороге.

Теги:
+3
Комментарии0

22 → 187 сборок выделенных серверов в Москве ⚡️

Расширили линейку выделенных серверов в Москве с 22 до 187 конфигураций. Теперь подобрать сервер под нужную задачу можно еще точнее.

➖ Ходовые Intel Xeon E3, E5 и E-серии, Intel Core i7 и i9, AMD Ryzen 9 на DDR5. Под сайты, приложения, dev-стенды и 1С, где важна высокая частота ядер.

➖ Двухсокетные Intel Xeon Scalable Silver. Под виртуализацию, средние базы и все, где нужно много памяти и потоков.

➖ Мощные двух- и четырехсокетные Intel Xeon Gold 6230R, 6240 и 6330. Под тяжелые базы, большую аналитику и крупные проекты.

Посмотреть все конфигурации →

Теги:
+16
Комментарии0

Программа конференции GoCloud Tech 2026 уже на сайте

Зарегистрировались на конференцию для тех, кто двигает прогресс в эпоху искусственного интеллекта? Самое время выбрать свой трек: 

В треке «Инфраструктура»
Расскажем, как устроена облачная инфраструктура и как она меняется с ростом ИИ-нагрузок. Обсудим безопасность, отказоустойчивость и инженерные компромиссы при создании инфраструктурных сервисов.
Ждем: архитекторов, инженеров, DevOps и SRE, системных администраторов, технических лидеров и всех, кто проектирует, развивает или эксплуатирует облачную инфраструктуру и ИИ-платформы.

В треке «Разработка»
Обсудим, как меняется процесс разработки платформ с приходом ИИ. Обсудим безопасность, разработку собственных решений и границы возможностей ИИ-агентов.
Ждем: техлидов, backend-разработчиков, DevOps и SRE, AppSec-специалистов и всех, кто внедряет ИИ в разработку, строит внутренние платформы и отвечает за production-надежность.

В треке «Данные и ML»
Поговорим, как строить платформы данных и ML-системы, готовые к работе с ИИ. Разберем архитектуру Lakehouse, Data Governance, защиту чувствительных данных и инфраструктуру для высоконагруженного доступа к моделям.
Ждем: дата-, ML- и ИИ-инженеров, архитекторов, продуктовых менеджеров и всех, кто работает с корпоративными данными, LLM и ИИ-сервисами.

Смотрите программу на сайте. 

Теги:
0
Комментарии0

Космический телескоп Roman как образец инженерного прогресса 🔭

Космические проекты — отличный пример, как новые технологии превращают количество в качество. 30 августа 2026 года NASA с помощью тяжёлой ракеты Falcon Heavy запустило космический телескоп Nancy Grace Roman Space Telescope (RST). Зачем NASA потратило на него 4 млрд долларов и чем он похож и отличается от Хаббла?

Сходство. Зеркало RST имеет такой же размер, как у телескопа Хаббла, да и источник тот же — военные поделились своими запасами. Но на этом сходство двух проектов заканчивается — за 26 лет в те же размеры и примерно ту же массу удалось упаковать совершенно новую модель.

Орбита. Хаббл вращается на орбите Земли, и планеты мешают наблюдениям, загораживая почти половину неба и «засвечивая» пространство. RST же выведен в точку Лагранжа L2 в 1,5 млн километров от Земли, где он может снимать в любом направлении, тратя минимум топлива на поддержание орбиты. Кстати, там же работают телескоп Джеймса Уэбба и российская рентгеновская обсерватория «Спектр-РГ».

Разрешение и угол обзора. Естественно, у RST увеличилось разрешение матрицы — 300 мегапикселей, почти на порядок больше, чем у Джеймса Уэбба, и безнадёжно больше 1 Мпикселя Хаббла. Но интересно, что при этом угловое разрешение у всех трёх близко — до 0,05 угловых секунд. Зато угол обзора у RST в 200 раз больше: там, где он рассмотрит полную Луну, Хаббл условно увидит один кратер. Количество переходит в качество — на полный обзор нашей Галактики у Хаббла ушло бы 100 лет, а RST понадобится месяц.

Большой участок неба позволит следить сразу за группами объектов — по изменению яркости и положения звёзд отслеживать сгустки тёмной материи и находить экзопланеты. Кроме того, коронограф — мишень, закрывающая отдельные звёзды, позволит напрямую обнаруживать экзопланеты. Джеймс Уэбб тоже так умеет, но опять-таки с гораздо меньшей скоростью.

Многоразовость. Наконец, мы помним, что Хаббл неоднократно чинили. RST не в 500, а в 1,5 млн км от Земли — надеемся, ремонт ему не понадобится. Но в духе современной техники у него предусмотрен стыковочный узел — можно будет его заправлять, чтобы продлить время работы.

Совместная работа. Научных телескопов слишком мало. На самом деле всем найдётся работа. RST будет обнаруживать новые явления. Хаббл и Джеймс Уэбб — их подробно рассматривать, да ещё привлекать для работы наземные телескопы. И каждый будет со своей скоростью — 11 Тб/57 Гб/3 Гб — передавать данные в земные центры обработки данных, где учёные с помощью искусственного и естественного интеллекта будут раскрывать тайны Вселенной.

Теги:
+29
Комментарии1

Треть объема файловых хранилищ российских компаний занимает цифровой мусор. И это только «цветочки»

Цифровой беспорядок ничем не отличается от обычного: пока не начинаешь разбирать, кажется, что всё под контролем. А потом открываешь папку с файлами или галерею телефона — и обнаруживаешь кэш, который давно пора очистить, копии ненужных документов и файлы, о которых уже успел забыть.

В корпоративных ИТ-инфраструктурах и масштаб больше, и последствия серьезнее. И проблема далеко не в том, что в хранилищах годами лежат ненужные файлы. Хуже всего, что среди этого разрозненного массива данных практически неизбежно оказываются файлы, содержащие конфиденциальную информацию. Если не автоматизировать процесс контроля и аудита, это повлечет за собой финансовые и репутационные риски.

За 2025 год мы проаудировали ИТ-инфраструктуру более сотни компаний — от финансового сектора до фармацевтики, проверили свыше 157 ТБ данных и более 511 тыс. учетных записей.

Делимся некоторыми фактами.

Итоги аудита

В среднем около трети объема файловых хранилищ занимает цифровой мусор: устаревшие файлы, которые не открывали несколько лет, копии и дубликаты документов, а также данные, не связанные с рабочими задачами. Например, личные фото, видео и случайные архивы сотрудников.

Проблема эта далеко не новая и сохраняется из года в год. Бороться с ней вручную практически невозможно: объем данных растет, а вместе с ним в геометрической прогрессии увеличивается и количество информации, за которой необходимо следить. Без инструментов класса DCAP здесь не обойтись.

С доступами ситуация тоже далека от идеала. Более 33% учетных записей имеют слабые пароли либо пароли, которые не обновлялись более 90 дней. В случае инсайдерской атаки такие учетные записи могут упростить злоумышленникам доступ к корпоративным данным. Поэтому компаниям важно разработать надежную парольную политику и автоматизировать ее соблюдение.

Еще один риск связан с правами доступа к сетевым хранилищам. На практике учетные записи сотрудников нередко создаются с одинаковым набором прав, а доступ к файловым ресурсам по умолчанию предоставляется всем. В результате в таком хранилище может оказаться конфиденциальная информация, доступ к которой могут получить злоумышленники.

Что осталось за кадром

Это лишь несколько фактов, которые мы регулярно подтверждаем в ходе аудитов. В полной версии отчета вы найдете больше цифр, разбивку данных исследования по отраслям и размеру компаний, а также рекомендации, как навести порядок в работе с данными и доступами, чтобы эффективнее управлять их жизненным циклом.

Теги:
+4
Комментарии1

Представлен открытый проект Omelette для Mac - улучшенный аналог CodexBar:

  • оптимизирован под CLI Claude Code / Codex / AntiGravity;

  • не просит никаких лишних разрешений;

  • получает сообщения cli и передаёт в терминал на iTerm2 (cmux пока в разработке);

  • находится в активной разработке;

  • имеет всякие дополнительные инструменты и mcp, типа монитора, который сообщает агентам, что они слишком много тратят токенов.

Теги:
0
Комментарии0

«Эго – это враг» Райан Холидей

Это была первая книга Райана Холидея, которую я прочитал. Тогда ещё не знал, или не понял, что он топит за стоицизм. Слово такое слышал, но о чём философия, кто её проповедовал – не знал.

Я долгое время был из тех читателей, что считали старые книжки несоответствующими современному контексту. Вот сейчас сижу и думаю – а почему такое мнение было, кто или что его сформировало? И ничего в голову не приходит. Кроме, разве что, уроков литературы в школе, лет на 20 отбивших какое-либо желание читать классику 😊

Но вот так вот случайно купишь книжку (по распродаже в Лабиринте), встретишь на страницах упоминание стоиков, и вдохновлённый чтением бежишь включать рекомендуемых авторов в список. Спасибо Райану, я добрался и до Марка Аврелия, и до Сенеки, а там по цепочке и до Платона, Аристотеля, Сократа (в изложении его последователей), зацепил Фромма, Ницше, Декарта и т.д.

И всё из-за, казалось бы, вполне современного, не сказать чтобы глубокого нон-фикшн. К слову, так у меня и сформировалась привычка читать книги совершенно разных жанров – никогда не знаешь, где встретишь следующее звено цепи познания (эка пафосно завернул 😊).

Но отдам должное и Райану. Во-первых – да, я купил и прочитал остальные его книги, так что денежкой воздал. Во-вторых, поняв, что книги Райана основаны и стоицизме, и изучив первоисточники, я серьёзно зауважал его труд. Человек реанимировал, популяризировал древнюю философию, переложил её на современный язык, сделал более доступной, привязал к контексту нашей жизни.

Райан – не типичный «делай-как-я-тель». В книгах он практически ничего не говорит от себя, от своей личности, от своего опыта. Он честно позиционирует себя, как ретранслятор чужих знаний. Это подкупает и вызывает доверие – даже у таких скептиков, как я.

Особенно эта, конкретная книга, которая про эго. Напомнила мне о принципе, который я сам для себя сформулировал уже давно – «оценивай себя сам». Для меня это проблема, т.к. почти всё, что я так или иначе создаю – публично, для кого-то (читатели, клиенты, начальство). Привык ждать оценок, работать на них, зависеть от них. С переменным успехом переучиваюсь (упоминал, например, про «отвечай статьёй»).

Райан же написал про это целую книгу – говорит, это моё эго, и не более того. Мне такая точка зрения помогла – показала проблему с неожиданной стороны. Я ж думал, что мешает не моё эго, а тех, кто даёт оценки. Проблема внешних оценок для меня осталась, но, полагаю, до конца она и не решится. Однако влияние её снизилось кратно. Один из позитивных и вполне измеримых результатов – растёт продуктивность творчества. Легче и проще писать, когда не дрожишь о том, что скажут люди (особенно в интернете 😊).

Читайте Райана, он молодец. Читайте стоиков, они дело говорили. И снова Райана.

Это 21-я книга из Книжного стека.

Теги:
+5
Комментарии1

Как разглядеть инженера за AI-агентом?

У вашего удалённого коллеги может быть идеальное резюме, GitHub, живой аватар в корпоративном чате и безупречно заполненные документы любого вида - да хоть на японском. Количество кода и даже его функциональность тоже мало что о нём скажут: результат его труда, весьма вероятно, произведён или основательно переработан LLM и несёт её характерный «акцент». Да, известно, что все носят маски. Однако теперь эту маску обеспечивает технология.

Распределённые инженерные команды уже стали нормой: доступ к широкому рынку труда перевешивает неудобства. Однако лёгкой такая работа не бывает - фокус, общий ритм, культура команды и обмен опытом на удалёнке держатся плохо, и оптимальной схемы мы, похоже, так и не нашли. А AI-агенты ещё и добавляют сложности в эту, несовершенную, систему.

Казалось бы, ничего нового — но разница в масштабе. Раньше фасад требовал усилий и рано или поздно трещал. Теперь его можно производить систематически, в промышленных объёмах и без видимых швов. Всё, что приходит от коллеги асинхронно — коммиты, тесты, документация, - теперь говорит скорее о том, как он настраивает своё LLM-приложение и подбирает ему скиллы, чем о нём самом. Понять человека и оценить его вовлечённость остаётся возможным только в моменты прямой коммуникации. Поэтому сейчас совершенно непонятно, как устанавливать контакт с удалённым коллегой и чувствовать пульс инженерного процесса.

Зачем нам вообще знать реальное положение дел? Что в действительности умеет коллега? Насколько он вдумчив и ответственен, насколько критичен к результатам своего труда? Без ответов нельзя планировать, оценивать трудоёмкость и прикидывать сроки. Но важнее другое: нельзя решить, кому доверить архитектурно значимый кусок системы.

Внимательный читатель резонно спросит: если результат проекта — это продукт, и он создаётся по графику, какая разница, что происходит на стороне удалённого коллеги?

Разница в том, что AI напишет не только код, но и регрессионные и нагрузочные тесты — вне зависимости от квалификации инженера. И часть этой большой работы может оказаться подгонкой под результат, чем AI частенько грешит: тест, подкрученный так, чтобы позеленеть, выглядит ровно как честный. Какие шаги предпринимает коллега, чтобы этого не случилось, мы не знаем, его техпроцесс работы с AI непрозрачен. И ещё: расширяемость кода, простота поддержки и количество потенциальных проблем - слищком абстрактные понятия для нынешного AI. А как решил эти вопросы инженер и почему из кода не видно.

Приведу пример из практики — Self-Join Elimination в PostgreSQL. Фича шла в ядро семь лет, один раз откатывалась уже после коммита и после релиза 18 продолжала собирать багфиксы. Недавно Tom Lane переделал её. Раньше, обнаружив самосоединение, Postgres удалял избыточный JOIN и перестраивал все ссылки на него в дереве запроса и структурах плана. Tom от этого отказался: новая реализация правит только дерево запроса и перезапускает планирование с нуля уже по новому дереву. По формальным меркам решение выглядит хуже - планирование дорожает. Выигрыш в другом: исчезает целый класс ошибок, которыми фича успела обрасти.

Заметьте, где здесь виден инженер. Ни диф, ни зелёные тесты не покажут, что человек осознанно заплатил скоростью планирования за надёжность. Мы знаем об этом только потому, что он это проговорил. И это, пожалуй, единственная зацепка, которая у нас остаётся: требовать от коллеги не код с тестами, а сформулированные компромиссы — почему так, чем заплатили, от чего отказались. Ровно то, чего pgsql-hackers требует от любого патча: без обоснования он принят не будет.

Таким образом, качественный и сложный код сам по себе перестал быть мерилом уровня инженера и что должно придти этому на смену, пока непонятно. А какие методы работают у вас при управлении распределённой командой в эпоху AI-агентов? Что помогает, а что уже очевидно устарело?

THE END.
11 сентября 2026 г., Утрехт, Голландия.

Теги:
+6
Комментарии4

Да, шумиха реальная — вышло буквально вчера-сегодня.

Основное по DeepSeek-V4.1-Flash:

  • Официально выпущена 10 сентября, с новым прайсингом для Flash-серии TechNode

  • MoE-модель с 552B параметров в backbone, поддержка контекста до миллиона токенов, нативная работа с изображениями и текстом Hugging Face

  • Новая архитектура — Causal Encoder-Decoder (CED): 40-слойный трансформер, 20 слоёв энкодера + 20 слоёв декодера, где KV-кэш декодера проецируется из финальных состояний энкодера, а не берётся из каждого слоя декодера отдельно. Благодаря этому на префилле активируется только 8B параметров на токен, а на генерации — 16B, что сильно повышает эффективность для агентных задач с большим объёмом входных данных Hugging FaceHugging Face

  • За счёт Compressed Sparse Attention 2 и FP4-квантования KV-кэша footprint снижен до 890 байт на токен — примерно в 4 раза меньше, чем у V4-Flash Hugging Face

  • По их заявлению, V4.1 Flash превзошла V4 Pro по производительности, стоимости, скорости и общему времени выполнения во внутренних и внешних тестах, поэтому начиная с 14 сентября все запросы к V4-Pro будут маршрутизироваться на V4.1-Flash по её тарифам, пока не выйдет V4.1-Pro TechNodeTechNode

По цене (offpeak): 0.02 юаня за миллион токенов при cache-hit на входе, 1 юань при cache-miss, 4 юаня за выход — в пиковые часы вдвое дороже. TechNode

Пробовать уже начали — на форуме NVIDIA обсуждают первые бенчмарки, сравнивают с GLM 5.3 Flash, отмечают новую архитектуру и заметно возросшую скорость. Официальные партнёры WorkBuddy (включая CodeBuddy) и OpenCode уже полностью поддерживают V4.1-Flash. NVIDIA Developer ForumsDeepSeek

Отношение к LLM-коннектору (redb.Route.Llm) DeepSeek в списке провайдеров, это может быть интересно как ещё один multi-provider, учитывая заявленную эффективность на агентных нагрузках.

Теги:
+1
Комментарии4

Фирменную анимацию раскрытия интерфейса iPhone Duo повторили на Samsung Galaxy Z Fold 8. Разработчик с Reddit использовал штатный датчик шарнира и шейдеры, доказав, что Samsung способна добавить такую же фишку в обычном обновлении One UI.

Данные с сенсора в реальном времени управляют шейдером AGSL через Android Presentation API. Шейдер интерполирует изображение между скриншотами внешнего и внутреннего экранов в зависимости от того, под каким углом сейчас раскрыт корпус.

Теги:
+5
Комментарии0

Пять болевых точек QA: смотри запись круглого стола и включайся в обсуждение

На круглом столе QA-days эксперты Okko, ИнфоТеКС, Piter QA прошлись по самым острым темам тестирования:

  • Доверие к QA — как заслужить и не потерять

  • Рутина — враг или союзник?

  • Кросс-командное vs кроссплатформенное тестирование — в чём разница и как организовать без боли

  • Интеграционное тестирование — где ломается чаще всего и как чинить

  • Shift Left — почему на практике внедряется так тяжело, несмотря на очевидную пользу.

Смотреть запись

Ещё больше о мероприятиях — в нашем TG-канале.

Теги:
0
Комментарии0

Ближайшие события

Появилось желание написать пост и выразить свое мнение касаемо вирусов на 2026 год.

Честно говоря, начать хочется с искренних соболезнований парням и девчонкам, которые каждый день приходят на работу и занимаются одной и той же унылой вещью - открывают новые сэмплы вредоносов, часами ковыряют их, анализируют и закидывают очередную строчку в базу сигнатур. Но это ладно, это заработок - и за это платят.

У менее опытных возникает вопрос, почему их анализ это невероятная скука? Я наверное начну пожалуй с того, что авторы вирусов перестали развиваться.  Буквально. Используются ровно те же самые однотипные техники, которые вовсю гоняли еще лет десять назад. Собственно теперь представьте, что вам предстоит каждый день приходить в офис, дизассемблировать сэмпл и смотреть на одинаковые паттерны и техники, потом вносить сигнатуры базу, невероятная скука... не так ли? Кошмар какой-то. Единственное, в чем создатели малвари хоть как-то сдвинулись с места - они просто забили и перестали так назойливо пытаться спрятать свои функции.

Раньше была хоть какая-то интрига с обфускацией и хитровывернутыми протекторами, а сейчас многие понимают - современные системы кибербеза и SIEM-решения давно ушли в сторону анализа на основе корреляции событий. Зачем тратить недели на скрытие кода, если система безопасности всё равно спалит тебя по поведению, по подозрительной сетевой активности или по аномальным цепочкам вызовов? Многие это поняли.


Кстати, интересно то, что, создатели малвари до сих пор массово юзают чужие готовые крипторы, хотя смысла в этом с каждым годом всё меньше. Зато в моду вошла до смешного простая техника - они начали просто засорять таблицу импорта. То есть берут и пачками закидывают в код вызовы совершенно левых, безобидных системных функций, которые вирусу вообще не нужны. Я думаю многим не трудно понять, после какого‑этапа развития антивирусных систем это стало модно:) Выше был намек…

В целом. Сейчас вся наша IT-индустрия дико переоценена в плане романтики и каких-то высоких смыслов. Из каждого утюга, из каждой ИТ-школы кричат про горящие глаза, работу как хобби, бесконечное творчество и вечный кайф от технологий. Но если снять розовые очки, процентов 90 реальных задач в любой сфере - от веб-разработки до ИБ рано или поздно превращаются в обычный конвейер. И тут вообще не важно, трижды ты гений программирования  или какой-нибудь крутой архитектор с кучей сертификатов. Рано или поздно ты неизбежно упираешься в ментальный потолок. Новые задачи щелкаются на автомате за полчаса, а внутри не зажигается абсолютно ничего. Наступает тупое, серое равнодушие.

Ты вроде бы работаешь в самой передовой индустрии планеты, вокруг ИИ, квантовые технологии и разговоры про сингулярность, а человек сидит и ковыряет сотый за месяц троян, собранный из фикалии и палок. И в этот момент важно вовремя поймать себя на мысли, что стабильный высокий оклад перестал окупать тупое онемение мозга)

Как по мне, единственный нормальный способ не сойти с ума, когда тебя начинает тошнить от вида собственного монитора - это иметь наглую смелость слать лесом все эти дурацкие правила про обязательный фокус на одном стеке. Хватит всю жизнь копать одну траншею. Надо просто брать и прыгать в полную неизвестность, лезть в кардинально другие направления. Просто ради того , чтобы снова почувствовать себя тупым новичком, который вообще ничего не понимает. Чтобы при виде сложной, незнакомой задачи у человека снова бешено врубался мозг, а от первой за неделю победы выделялся забытый дофамин. К тому же, это реальный шанс стать крутым специалистом на стыке нескольких разных областей. На этом все… Ваше мнение?

Теги:
+5
Комментарии1

Лимиты CPU и памяти в cgroup v2: как это работает на самом деле

Лимиты CPU и памяти в cgroup v2 работают по-разному: cpu.max в cgroup v2 задаёт квоту, memory.high вызывает reclaim, а memory.max может привести к OOM. Результат зависит от ядра, дерева systemd, swap, OOM-политики и состава cgroup.

Чем cpu.max отличается от cpu.weight?

cpu.max задаёт квоту CPU на период, и после её исчерпания группа ждёт следующего периода. cpu.weight делит время между соседями, которые одновременно конкурируют за процессор. Без конкуренции высокий вес задачу не ускоряет, тогда как квота всё равно остаётся абсолютной границей для группы.

Где cgroup v2 действительно применяет контроллер

Одного файла cpu.max в cgroup v2 мало, путь процесса проверяют командами:

stat -fc %T /sys/fs/cgroup
 systemctl show -p ControlGroup app.service
 systemd-cgls --unit app.service

Контроллер должен входить в cgroup.controllers родителя и cgroup.subtree_control. Для доменных контроллеров действует no internal process: у родителя с дочерними cgroup не должно быть процессов.

cpu.max, cpu.weight и конкуренция за время процессора

cpu.max хранит квоту и период в микросекундах. cpu.weight (1–10000, по умолчанию 100) распределяет время между активными соседями одной ветви. Affinity и лимит родителя сужают доступный CPU. memory.max в cgroup v2 не ограничивает процессор.

Как увидеть исчерпание CPU-квоты в cpu.stat

Нагрузку создают через stress-ng в изолированном unit с неизменным cpuset, меняя между ступенями только cpu.max. Показатели usage_usec, nr_periods, nr_throttled и throttled_usec из cpu.stat сопоставляют с throughput и p99. memory.high против memory.max тестируют отдельно, чтобы reclaim не исказил результат.

Как memory.high и memory.max ведут себя под давлением?

memory.high замедляет процессы через reclaim, причём потребление может временно оставаться выше порога. memory.max задаёт жёсткую верхнюю границу, и если память освободить не удаётся, начинается cgroup OOM. Разницу видно по high, max, oom и oom_kill в memory.events.local, а также по memory PSI.

memory.low, memory.high и memory.max без смешения ролей

memory.low защищает рабочий набор в пределах бюджета родителя, memory.high усиливает reclaim, memory.max ставит жёсткую границу. При росте resident set пишут memory.current, anon, file и пределы родителя. В unit лимиты systemd cgroup v2 сверяют с эффективными значениями.

Замедление до OOM как отдельный режим

Память наращивают ступенями, записывая high в memory.events.local, pgscan, PSI memory и latency. Reclaim может нарушить SLO до OOM. CPU weight в cgroup при этом не трогают. anon и file разделяют анонимную и файловую память.

Что происходит при достижении memory.max

События max, oom и oom_kill сверяют с журналом ядра. memory.oom.group=1 убивает все задачи группы разом, кроме процессов с oom_score_adj=-1000. Проверять это можно только на изолированном стенде.

Как проверить, что лимиты cgroup v2 действительно работают?

1. systemd-cgls и ControlGroup подтверждают путь процесса.

2. Файлы содержат нужные значения, а счётчики растут под нагрузкой.

3. Throughput и latency меняются одновременно с throttling, PSI или OOM.

В отчёт идут дерево cgroup, лимиты, swap, ряды cpu.stat и memory.events, PSI, журнал OOM и версия ядра.

memory.swap.max, latency и ложное ощущение запаса

Для каждого прогона указывают swap, memory.swap.max, swap in/out и p99. Swap отодвигает OOM killer ценой задержки, поэтому прогоны со swap и без него не смешивают. Отсутствие OOM не означает выполнения SLO.

Как перенести измеренные границы в unit и мониторинг

В systemd slices CPUQuota, CPUWeight, MemoryHigh и MemoryMax задают параметры cgroup. Мониторинг берёт PSI, throttled_usec, high, oom и oom_kill. После изменения unit или ядра запускают canary-тест.

Лимиты CPU и памяти в cgroup v2 задают вместе с сигналами срабатывания: throttling в cpu.stat, pressure в PSI и события OOM. Проверяют их в той же systemd-иерархии, где работает служба. Настройка годится, когда приложение выполняет SLO при включённых лимитах.

Теги:
+3
Комментарии0

Молодой талант

Ко мне обратился молодой человек. Недавно окончил престижный университет, устроился в большую корпорацию, но на испытательном сроке возникли трудности. Парню поручили реализацию большого проекта, а он не знает, как к нему подступиться.

Я удивился: как так, вчерашнего студента да по бразильской системе сразу на самостоятельный проект. Согласно теории ситуационного лидерства, в данном случае лучше использовать директивный стиль управления: чёткие декомпозированные задачи и частый контроль.

В ходе переписки вскрылись подробности, как именно товарищ попал в компанию:

Реального опыта как такового не было, устраивался через IT-менторство с накруткой лет.

Тут-то у меня все вопросы и отпали.

К сожалению, сейчас всё больше молодых людей пытаются обмануть систему и войти в IT, срезав углы. При этом они не задумываются, что ложь на этапе найма может выйти боком на испытательном сроке.

А вы сталкивались с накруткой опыта? Получалось ли раскрыть обман до выхода на оффер?

Теги:
0
Комментарии5

VK WorkSpace Conf 2026: о чем расскажут на главной технологической конференции осени 

23 сентября в Москве пройдет ежегодная конференция VK WorkSpace Conf 2026. Главные темы этого года — искусственный интеллект, безопасность, внедрение и администрирование цифровой рабочей среды, технологии для совместной работы команд и компаний.

На площадке соберутся более 700 ИТ- и ИБ-специалистов и руководителей. Участников ждут 20+ докладов ведущих экспертов отрасли, кейсы и нетворкинг. 

Пленарная дискуссия об ИИ и общий трек о технологических обновлениях

На пленарной дискуссии покажут, как искусственный интеллект становится полноценным участником корпоративных процессов и помогает принимать решения. В общем треке команда VK WorkSpace представит ключевые запуски платформы: ИИ-функции, новые технологии и расширенные возможности продуктов.

Отдельные треки для компаний разного масштаба

В треке «Масштаб под контролем» разберут, как:

  • Подготовить инфраструктуру и провести миграцию. Конфигурации под разное количество пользователей и инструменты развертывания. 

  • Организовать эксплуатацию и администрирование. Инструменты мониторинга и управления Kubernetes, настройки хранения, групповые политики и аудит действий администраторов.

  • Защитить данные в контуре компании. Интеграция с DLP, ограничения на скачивание и пересылку данных в приложениях, работа корпоративного антиспама.

В треке «Управляемость и рост» продолжат разговор о повседневных задачах:

  • Продуктивность команды. Как настроить уведомления по приоритетам, заменить часть встреч асинхронной работой и снизить цифровую перегрузку.

  • Администрирование. Какие задачи упростит обновленная панель управления и как запросы администраторов влияют на развитие продукта.

  • Автоматизация с ИИ. Как определить, какие операции стоит передать нейросетям и где это даст измеримый результат.

На конференции также выступят эксперты из «Ростелекома», «Альфа-Банка», Р7, «Ред Софт», YADRO и других компаний.

На конференцию можно приехать лично в Москве или подключиться к онлайн-трансляции. Участие бесплатное, понадобится регистрация. 

Зарегистрироваться на VK WorkSpace Conf 2026

Теги:
+2
Комментарии1

Глава Palantir Алекс Карп недавно назвал две категории людей, которым не стоит бояться ИИ: те, кто работает руками, и нейроотличные. Формулировка разошлась широко, но она делит людей. Полезнее делить работу.

Делить работу полезнее по экономике: где падает её полная стоимость. А стоимость складывается из двух частей: произвести результат и обоснованно его принять. ИИ обрушил первую и почти не тронул вторую. Отсюда и деление.

Первая зона. Принять дёшево, есть внешний референт: тест, компиляция, сверка с источником, расчёт. Полная стоимость падает вслед за производством, поэтому ИИ забирает эту работу первой. Профессия при этом не исчезает, а смещается вверх по потоку, к тому, кто определяет, что считать годным.

Вторая — принять дорого: ошибка обнаруживается с задержкой, плохо обратима, внешнего референта нет. Аналитика, экспертные заключения, юридические документы, проектные решения. Производство подешевело на порядок, полная стоимость на проценты, потому что в ней теперь доминирует приёмка. Остается здесь не тот, кто быстрее делает, а тот, кто может обоснованно принять.

Тогда и вопрос другой. Не «кого не заменят», а чей результат и раньше проверялся дёшево, эта работа уходит первой. И где производство уже подешевело, а приёмка нет, туда сдвинулась ценность.

Теги:
0
Комментарии0

Новинки Apple уже в М.Видео: открыли предзаказ на Apple Watch Series 12, Apple Watch Ultra 4 и AirPods 5.

Apple Watch Series 12 получили новую систему Health Sensing System, процессор S11 и функцию Readiness, которая оценивает готовность организма к нагрузкам с учетом активности, тренировок, показателей здоровья и качества сна. Автономность — до 24 часов, а всего 15 минут зарядки дают еще до 12 часов работы.

Apple Watch Ultra 4 ориентированы на спорт и активный отдых. Новинка получила обновленные алгоритмы определения шагов и расстояния, поддержку новых функций Apple Intelligence и увеличенную автономность — до 50 часов в обычном режиме и до 84 часов в режиме энергосбережения.

AirPods 5 получили переработанную акустическую архитектуру, Adaptive EQ и улучшенное активное шумоподавление. Apple заявляет, что ANC теперь устраняет до 50% больше внешнего шума по сравнению с AirPods 4 с шумоподавлением. А отвечать Siri можно движением головы.

Цены в каналах продаж М.Видео:

  • Apple Watch Series 12 (42 мм) — от 54 999 руб;

  • Apple Watch Series 12 (46 мм) — от 59 999 руб;

  • Apple Watch Ultra 4 — от 109 999 руб;

  • AirPods 5 (базовая версия) — 18 999 руб;

  • AirPods 5 (с кейсом для беспроводной зарядки) — 21 999 руб.

Теги:
0
Комментарии1

QA-дайджест за июль-август 2026

Пока вы наслаждались последними деньками лета, мы скроллили аналитические отчеты и изучали лучшие практики от коллег, чтобы принести вам урожай из того, что действительно стоит знать. 

📊Рынок
Вышел The State of Testing™ Report 2026 от PractiTest. Статистика неутешительна: 56,4% QA-команд по-прежнему оценивают по покрытию тестами и 40,1% — по покрытию автоматизацией, тогда как бизнес-влияние учитывают лишь 8,6% организаций. Это явный перекос в сторону объема работы, а не ее ценности для продукта. Похожий перекос виден и в применении ИИ: 70% команд используют его для генерации тест-кейсов и только 19,9% — для стратегического риск-анализа. Самыми передовыми инструментами сейчас называют Selenium и Playwright, при этом за владение вторым соискателям дают на 38% больше денег в год. Впрочем, возможно, это всего лишь корреляция. 

Еще забавное: отчет Perforce/Perfecto по DevOps и ИИ в тестировании свидетельствует, что 66% компаний отметили рост общих затрат после внедрения ИИ. При этом комплексный трекинг затрат на ИИ-тестирование настроен лишь у 43% — то есть тестирование с использованием ИИ растет быстрее, чем контроль затрат над ним. 

🔧 Интересные материалы на Хабре
Команда из InfoWatch рассказала, как ввела регламент стыковки ручного и автотестирования для построения единой системы контроля качества. Можно утащить к себе в практику таблицу этапов/артефактов/критериев и список ошибок, ну и саму логику стыковки. 

Ozon Tech поделился Testo — open source фреймворком для E2E-тестов на Go (Apache-2.0, 60 тыс. тестов, 500+ сервисов). В статье описывают, как это меняет работу: теперь инженер пишет проверку как обычно, а Testo сам красиво оформляет отчет, параллельно запускает тесты на сотнях машин, повторно прогоняет упавшие и передает данные между этапами. Перспективно для тех, кому надо писать и поддерживать большие end-to-end-тесты на Go.

Ребята из 2ГИС описали свой опыт тестирования приложения «в поле», ведь баги геопозиции почти невозможно воспроизвести на тестовом стенде. Описанные практики возможно пригодятся тем, чьи продукты связаны с навигацией и страдают от «глушилок».

🤖Про агентов
Коллеги из TestOps построили «Агента Смита» — платформу агентной правки багов с целью «ноль багов в бэклоге». Суть следующая: выстраивается цепочка независимых шагов, каждый из которых создает артефакт, на который опираются последующие шаги. Итог: 100 прогонов, 76 закончились открытым мерж-реквестом, 62 из них влиты (81,6%). Из влитых 53 ушли в основную ветку без единой правки человеком. Можно утащить к себе логику шагов и потестить на своих кейсах. 

Наш коллега Никита рассказал, как начал писать документацию с помощью ИИ-агента, и чем это облегчило его жизнь. Он описал, как выгружает контекст проекта в RAG и задает архитектурные вопросы, которые формируют основную часть документации. Задача человека в этом пайплайне — верифицировать все данные по первоисточникам, не пропустить убедительные галлюцинации модели в доку и зафиксировать все неформальные договоренности, без которых не понятно почему проект устроен именно так. 

💼 Для карьеры
Вышел анонс осенней конференции Heisenbug 2026, обещают 36 докладов от гигантов рынка. От нас там выступит Александр Волков, который проведет воркшоп по тому, как собрать своего QAI-агента. 

Также анонсировали SQA Days / 39. Цены на участие немного кусачие, поэтому если хотите попасть, самое время начать согласовывать затраты с руководством.

У нас появилась целая пачка горячих вакансий, которая ждет ваших откликов:

👉Подписывайтесь, чтобы не пропустить следующую порцию пользы. 

Теги:
0
Комментарии0