Все потоки

Как мы воспроизводим функциональность Oracle и создаем аналоги DBMS-пакетов.

В предыдущем посте я рассказывал о технологии «Полиглот» в Digital Q.DataBase — возможности исполнять T-SQL "на лету" наряду с родным PL/pgSQL, что позволяет мигрировать приложения с Microsoft SQL Server.

Но полиглотность Digital Q.DataBase этим не ограничивается.

Сегодня хочу поделиться выступлением моего коллеги Ильи Лебедева, посвящённым Oracle-направлению. В докладе он подробно рассказывает о поддержке PL/SQL и о том, как Digital Q.DataBase помогает переносить системы с Oracle, сохраняя серверную бизнес-логику и клиентские приложения без дорогостоящей переработки.

В этом выступлении обсуждаются:

🔹 Как Digital Q.DataBase реализует полноценную поддержку Oracle-диалекта, включая пакеты, DBMS-пакеты и PL/SQL-код.
🔹 Почему SQL- и PL/SQL-код может выполняться без изменений.
🔹 Как работает мастер переноса баз данных и какие скорости миграции можно получить на практике.
🔹 Каким образом обеспечивается бесшовное подключение существующих приложений через OCI и JDBC.
🔹 Почему переход с Oracle на Digital Q.DataBase может занять месяцы вместо лет.
🔹 Как накопленный опыт миграций позволяет ускорять последующие проекты и снижать объем доработок.

В докладе также показаны реальные сценарии переноса корпоративных систем, демонстрация работы клиентских приложений после замены СУБД и подход компании к развитию совместимости с Oracle на основе запросов заказчиков.

Digital Q.DataBase — российская СУБД корпоративного уровня, разработанная компанией «Диасофт» для замещения Microsoft SQL Server, Oracle и других зарубежных решений.
Платформа позволяет сохранить существующие инвестиции в прикладной код и значительно сократить трудозатраты при миграции информационных систем.

🔹 Бесплатное получение дистрибутива: https://database.diasoft.ru/?utm_source=andrei
🔹 Документация: доступна внутри дистрибутива  
🔹 Telegram-сообщество Digital Q.DataBase: https://t.me/dqdatabase   
🔹 MAX: https://max.ru/join/orlthIssLJbjj37mjlEEYARWFyuJk5yMixLlGPISIzc

Представлен открытый проект ИИ‑студии для видеомонтажа OpenMontage — комбайн из ИИ‑агентов для полноценного выпуска видеороликов. Проект помогает превратить доступ к Claude Code, Cursor, Copilot, Windsurf или Codex в киностудию:

• агенты берут на себя всё — от исследований и сценария до генерации видео, монтажа и озвучивания;

• 12 пайплайнов под любой тип контента — трейлеры, анимации, реклама, туториалы и так далее;

• 500 скиллов — генерация видео, аудио, музыки и картинок;

• умеет работает с лучшими генераторами — Kling, Runway, FLUX, ElevenLabs и Suno.

24 июня 2026 года во время 46-го ежегодного собрания акционеров SoftBank Масаёси Сон молодился: чёрная водолазка, изящный чёрный костюм, аккуратно прибранные редкие седые волосы — и всё это на фоне большого тёмного зала и яркого экрана за спиной. Тем не менее Масаёси уже 68 лет. Он давно не походит на визионера из эпохи Alibaba или азартного инвестора времён Vision Fund.

Вообще-то Масаёси обещал уйти на покой в шестьдесят. Однако на этой встрече он со сцены заявил, что свой 50-летний план пересмотрел и собирается работать ещё лет 10–15. В планах у главы SoftBank — довести стоимость холдинговой компании до 1000 трлн иен (примерно $6–7 трлн). Фондовый рынок на подобные слова отреагировал с воодушевлением: в тот же день цена акций компании поднялась на 1,29 %, на следующий торговый день — подскочила ещё на 7,90 %.

Видеозапись мероприятия, конечно, доступна на сайте SoftBank, там даже есть перевод на английский. Интереснее разглядывать некоторые фрагменты из 66 слайдов презентации. В них Сон в очередной раз сравнивает SoftBank с несущей золотые яйца гусыней.

PDF со со слайдами тоже выложили. Среди явно сгенерированных с помощью ИИ картинок — откровения гуру бизнеса о том, что яйца не несут яйца, что акционерную стоимость создавала гусыня (где она очень довольна, поскольку её стоимость оценили в 71 золотое яйцо), а также иллюстрация фабрики золотых яиц внутри гусыни.

Презентации Масаёси Сона на самом деле всегда такие весёлые: там бывают перескакивающие яму коронавируса пегасы, которые позднее взлетают, странноватые равенства вида «25 − 4 = 9» с большим красным вопросительным знаком и круговые диаграммы, где разные доли отведены под смерть, одиночество и безысходность. Известную басню Эзопа Сон цитирует тоже далеко не впервые.

Привет. Я пишу бэкенд на Go, люблю строгую типизацию и предсказуемость. Но игнорировать тему ИИ-ассистентов глупо, поэтому я решил проверить, насколько они применимы для сборки нормального, защищенного проекта, а не просто кривых прототипов.

Чтобы эксперимент был чистым, взял стек, с которым не работаю каждый день: Node.js (Express 5) и Vanilla JS. На выходе получился хаб с утилитами: https://toolkitch.ru/

Главная идея проекта - простые инструменты средствами компьютера. Меня всегда раздражало, что популярные онлайн-сервисы гоняют данные на свои сервера, хотя по факту это может выполняться на компьютере. Здесь инструменты работают строго client-side, то есть в браузере пользователя. Ничего не устанавливал и не скачивал, но выполнил на компьютере.

По технической части:

• Express 5 и Bootstrap 5.

• Безопасность: настроил Helmet, прописал строгие CSP заголовки и CORS.

• Деплой: GitHub Actions -> Docker Hub -> docker-compose -> Traefik с авто-SSL.

Писать код помогал ИИ-ассистент KodaCode. Впечатления положительные: нейронка полностью сняла с меня рутину вроде написания докер-файлов, конфигов Traefik и однотипной верстки под 7+ разных инструментов. Моя задача сводилась к контролю архитектуры и безопасности.

Сайт оптимизировал в том числе под ИИ-поисковики (GEO/AEO), чтобы тот же Яндекс Нейро или Perplexity могли индексировать страницы и предлагать эти утилиты пользователям по прямым запросам.

Посмотреть, что получилось, можно по ссылке выше. Будет интересно узнать, как вы используете ИИ в своей инженерной рутине, и какие специализированные плагины/инструменты можете порекомендовать. За критику по UI/UX сайта также буду благодарен.

Очень пятничное изобретение: оказывается, если отрезать у двух аквафоровских картриджей типа А5 верх и низ, то из-за рёбер жёсткости они вместе образуют офигенный корпус, легко продуваемый насквозь небольшим кулером (и даже есть к чему его внутри прикрутить, потому что есть промежуточная решётка). Единственный недостаток — вср экзотическая форма.

Рёбра тут не только рёбра, но и хитрая штука, позволяющая небольшим поворотом расклинить одну половинку в другой так, что держит ничуть не хуже резьбы.

Вставляем так, чтобы рёбра были подальше друг от друга, потом поворачиваем так, чтобы стали поближе друг к другу — всё, корпус собран. Кажется, чипудипу пора мутить бизнес по переработке \s

Как я в Zabbix мониторю аккаунт в REG.RU: баланс, неоплаченные счета и сроки всех услуг - через API reg.ru

Домен можно сторожить по WHOIS: взял имя, посмотрел дату, повесил триггер «истекает через 30 дней». Но WHOIS видит ровно один домен и ничего вокруг. Он не знает, что на счёте кончились деньги, что висит неоплаченный счёт, из-за которого услугу снимут раньше срока, что в том же аккаунте ещё десяток доменов, SSL и хостинг. Поэтому я опрашиваю не WHOIS, а биллинговый API самого регистратора - он отдаёт весь аккаунт целиком. Собрал из этого шаблон под Zabbix 7.0, MIT. Расскажу, как он устроен и что в нём, на мой взгляд, сделано правильно.

Архитектура Три HTTP-айтема ходят в api.reg.ru - список услуг, неоплаченные счета и баланс - и складывают сырой JSON. Дальше всё считается из него: dependent items тянут баланс, сумму и число счетов через JSONPath, а LLD разворачивает прототипы под каждую услугу (ненужные типы отсекаются макросом-регуляркой). Каждая цепочка начинается с error_handler - битый или пустой ответ API не роняет айтем, а подставляет безопасное значение. На весь аккаунт получается несколько запросов в час, а не отдельная проверка на каждую услугу.

Что считаю правильным дизайном - две цепочки зависимостей Первое - nodata. Когда API регистратора отваливается целиком, каждый триггер «нет данных» (услуги, счета, баланс) хочет сработать сам, и ты получаешь пачку алертов про одну причину. Я завязал nodata услуг и счетов на корневой «No data from balance API». Полный отвал API теперь - один алерт, а не три. Корень я специально оставил без зависимостей, чтобы случайно не завязали и его, - об этом есть комментарий прямо в шаблоне.

Второе - сроки. На каждую услугу не один триггер, а каскад: ИСТЕКЛА (Disaster) → ≤7 дней (High) → ≤14 (Warning) → ≤30 (Info). Каждый уровень зависит от более тяжёлого. Поэтому услуга, которой осталось три дня, даёт один алерт High - а не три штуки (Info, Warning, High) одновременно. По мере приближения срока ты видишь ровно один триггер нужной серьёзности.

Для работы API, необходимо прописать разершенные IP в кабинете https://www.reg.ru/user/account/settings/api/, в настройках API задать адьтернативный пароль, и сохранить в макрос хоста {$RR_PASSWORD} как Secret. Логин - {$RR_USERNAME}. Для рег.облако взять API в https://cloud.reg.ru/panel/settings и сохранить в {$RRC_API_KEY}

Итог Баланс, неоплаченные счета и сроки всех услуг - под алертами в одном дашборде, без отдельного демона-прослойки. В репозитории два шаблона: разобранный выше под api.reg.ru (домены, хостинг, SSL) и отдельный под облачный api.cloudvps.reg.ru - там к балансу и срокам добавлен мониторинг самих VPS: реглеты, снапшоты, сети. Шаблоны, README и changelog - GitHub, PR и issues welcome.

А чем вы следите за биллингом у провайдеров и регистраторов - дёргаете API, или живёте на письмах «ваша услуга истекает»?

30 июня в 18:00 начнется  вебинар «Почему Java-разработчику следует брать на вооружение Quarkus». В прямом эфире рассмотрим ключевые преимущества Quarkus перед Spring Boot: родную сборку, малое потребление памяти и удобство разработки.

Создадим один и тот же REST-сервис на Spring Boot и на Quarkus, сравним время старта и затраты ресурсов.

Разберём настоящий случай из промышленной разработки. Вебинар будет полезен специалистам, которые хотят ускорить свои приложения и снизить счета за облако.

Содержание:

✅ Проблема долгого запуска и высокого потребления памяти в Spring Boot.

✅ Что такое Quarkus? Окружающая среда расширений, родная сборка.

✅ Живой код: создание REST-сервиса на Spring Boot и на Quarkus.

✅ Измерение времени запуска и потребления памяти.

✅ Как родная сборка ускоряет размещение в Kubernetes и снижает затраты.

✅ Настоящий случай из практики автора.

✅ Как продолжить изучение Quarkus.

🧑‍🎓 Спикер: Чвилёв Константин, эксперт в области разработки ПО

📆 Когда: 30 июня, 18:00–19:00 (Мск)

👉 Регистрация

В современной квантовой информатике почти незаметно, но очень глубоко сидит одно допущение: фазу кубита можно задавать сколь угодно точно. Именно на этом держатся квантовое преобразование Фурье, алгоритм Шора, поиск по алгоритму Гровера и вообще большая часть красивых обещаний квантовых вычислений. Так называемое «Квантовое превосходство». А что, если у природы есть собственный предел точности?

В работе за июнь 2026 г «Фундаментальный предел квантовых вычислений (ФПКВ)» -'это не ограничение уровня плохого железа, малого числа кубитов или шума. Речь идёт о другом: о нижней границе фазовой точности, которая вытекает из конечной и дискретной структуры пространства -времени. Если сама реальность зерниста, то и фаза не может быть непрерывной до бесконечности.

Откуда берётся предел?

В модели Quantumograph пространство-время описывается как конечная четырёхмерная решётка. Это означает, что физически различимые значения фазы не образуют непрерывный континуум. У них есть минимальный шаг.

Для огромного 10¹²⁰, но конечного мира это даёт очень малую величину, порядка $10^{-30}$ радиан. Но именно в этом и смысл: это не ноль.

А значит, любой физический квантовый процессор, как бы он ни был устроен, сталкивается не только с инженерным шумом, но и с возможным фундаментальным floor-уровнем точности.

Почему это важно именно для квантовых алгоритмов?

Квантовые алгоритмы выигрывают там, где нужна очень тонкая фазовая интерференция. Классический пример — алгоритм Шора. Его идеализированная версия требует фазовой точности, которая для больших входов уходит на чрезвычайно малые масштабы.

Если сравнить требуемую точность для подбора RSA-2048 с фундаментальным шагом, возникает сильный разрыв по порядку величины. Идеальная математическая схема алгоритма предполагает фазовую детализацию, которую физическая реализация может не поддерживать в принципе, а не только на практике.

Это не означает, что квантовые компьютеры бесполезны. Это означает, что у них может быть не только инженерный, но и физический предел.

Проверка гипотезы

Автор предлагает гениальную по своей простоте экспериментальную проверку на сверхпроводящих QPU хоть сегодня, где фазовые операции являются базовой частью устройства.

Идея прямо расписана им по шагам:

1. Реализация: преобразования Фурье (на QPU) на n кубитах при различных T < Tc (30-50mK). При этом получить отклонение фаз (систематическое ) от значений (теоретических) как функцию n.

2. Проверка: растёт это отклонение с n (помехи оборудования) или остаётся постоянным (ФПКВ)? Постоянное значение при увеличении n и является признаком фундаментального предела.

3. Случайные блуждания на графе реализованные на QPU и измерение профиля спектральной размерности $d_s(σ)$. Прохождение через $d_s=4$ при инвариантном σ* будет прямым свидетельством решетки Z⁴.

4. Сравнить фазовые систематические ошибки с предсказанным шагом Δθ; cовпадение порядка величины и есть подтверждение ФПКВ.

Если после всех стандартных мер остаётся устойчивый фазовый порог (пол, плато), который уже не уходит вниз вместе с температурой, калибровкой и улучшением схемы, это уже не похоже на обычную техническую проблему. Это сигнатура ФПКВ.

Есть одно НО

Проверка гипотезы ФПКВ, указывающая на физический порог точности фазы, ставит под сомнение долгосрочную окупаемость инвестиций крупных игроков. Мягко говоря, снижая их мотивацию к верификации. Вся надежда в этой области только на заинтересованные стороны, которые не хотят тратиться на еще один мыльный пузырь: пост -квантовую криптографию.

Чем это отличается от обычных ошибок

Инженерные ошибки уменьшаются при улучшении устройства. Они зависят от конкретной платформы, материалов, температуры и качества управления.

Фундаментальный предел должен вести себя иначе. Он не должен исчезать при том, что мы улучшаем машину. Он должен быть связан не с небрежностью реализации, а с тем, как устроена сама физика.

Именно поэтому гипотеза ФПКВ интересна: она переводит вопрос о точности квантового компьютера из области техники в область фундаментальной физики.

Подробности - в отдельной статье в ближайшее время

Эффект замыленного глаза: как бороться с выгоранием просматривая тысячу файлов в день

Привет читатели! Первая статья залетела неплохо, а значит я, Катя DLPшка, пишу все это не просто так. И пока собираюсь с мыслями для следующей статьи, поделюсь личными лайфхаками

Я уже писала, что работаю аналитиком в информационной безопасности и отвечаю за DLP-систему. В целом всё нравится. И хотя смотреть логи по восемь часов в день – это порой забавно, но чаще все-таки монотонно и муторно. Для себя я выделила три режима просмотра инцидентов, и к каждому у меня припасен свой антидот от выгорания

№1: «В офисе штиль» (или когда все пользователи вымерли)

Бывает такое: тишина, ни одного алерта, продуктивность упала ниже плинтуса. Я просмотрела все отчеты, файлы и настройки, а делать ну совсем нечего. Скука смертная. Особенно перед праздниками

Как говорила моя мама: лучший отдых – это смена деятельности. И пока пользователи пытаются расшевелиться, я переключаюсь на другие задачки. Ну и, конечно, занимаюсь своим любимым офисным развлечением – социальной инженерией в мирных целях. Люблю наблюдать за коллегами, например, кто под какой трек работает, а кто забыл заблокировать экран, уходя на обед... Если вижу беззащитный монитор, то ставлю на рабочий стол обои с огромным кабачком хехехе. Наказания могут быть веселыми.

№2: «Шквальный огонь» (глаза в кучку)

А бывает наоборот: сотрудников много, алерты прилетают в бесконечном режиме, как из пулемета. Вы, конечно, скажете: «Настрой правила получше, и будет тебе счастье». Но давайте не забывать то, что сегодня считается утечкой, завтра уже нормальный рабочий сценарий (кстати если хотите статью или пост про False Positive, то опишитесь в комментах). В такие моменты замыливаются не только глаза, но и мозг плывет 🫠 Но я не расстраиваюсь, делаю вдох-выдох и следую паре простых правил:

• Меняю фокус. Не смотрю на один и тот же тип алертов часами. Отсмотрела скриншоты – переключилась на переписку, потом на файлы. Мозгу нужна встряска

• Использую таймер. 40 минут работы – 5 минут отдыха с шортсами или кофе. Серьезно, метод Pomodoro спасает даже в ИБ

• Включаю фон. Если не нужно вслушиваться в аудио – музычка или подкаст помогают не сойти с ума от бесконечной ленты событий

№3: «Режим детектива» (мой личный кайф)

Этот вид вырастает из второго. Среди потока находится что-то странное: файл или кусок сообщения. И тут начинается мое любимое – я превращаюсь в Шерлока. Ищу зацепки: слежу за временными рамками, смотрю, какие сайты посещались незадолго до алерта, с кем велся диалог, какие файлы открывались параллельно.Самые очевидные вещи лежат на поверхности, а ты их в упор не видишь. Можно, конечно, по тысяче раз все перепроверять, но тогда есть риск упустить уже новые события.

Мой лайфхак: взять листок бумаги и, как в старые добрые, начать выписывать всё, что нашла. Одно дело – держать улики в голове, и совсем другое – видеть их на бумаге, соединять стрелочками и кружочками. Графическое представление помогает выстроить цепочку событий и быстрее придумать, куда копать дальше.

P.S. Для самых дотошных: свои «записки сумасшедшего» я храню в шкафчике под ключом, а когда они больше не нужны – кидаю в шредер, которй стоит прямо у моего стола. Конспирация? Нет, проф деформация)

Надеюсь, теперь вы не пойдете по каноничному путь зумера: новая работа → выгорание за три месяца → увольнение → новая работа.

P.S.S А я уж точно, слишком мне нравится нынешний коллектив, а молодая девушка-руководитель тем более. Мы с ней примерно из одного поколения, поэтому говорим на одном языке: она не давит бюрократией, а наоборот, с искренним интересом поддерживает любые мои инициативы, даже самые безумные. Это сильно меняет отношение к работе

Новости мира Datalakehouse - DWH: на 26.06.26

"гонка сместилась к ИИ-агентам"

Полгода назад про корпоративные хранилища данных спорили, чей движок быстрее обрабатывает запросы. Сейчас почти каждый крупный анонс - про то, как пустить к данным ИИ-агентов и не дать им наломать дров. Собрал главное человеческим языком.

Сначала про слово, которое будет дальше. Lakehouse - это подход, когда вся аналитика компании живёт в одном общем хранилище поверх дешёвых файлов, без отдельной дорогой базы под отчёты. Дальше речь о том, что с этим подходом случилось за полгода.

Databricks (их большая конференция прошла 16 июня). Показали новый движок Lakehouse//RT - он обещает выдавать аналитику почти мгновенно прямо из общего хранилища, без отдельной быстрой базы под витрины. Пока это ранняя версия и работает только на чтение, то есть данные через него можно читать, но не записывать. Второй анонс - способ держать «живые» рабочие данные и аналитику в одном месте, без постоянной перекачки между системами (обычно компании гоняют данные туда-сюда ночными выгрузками). Третий, и самый показательный - набор инструментов, чтобы пускать к данным ИИ-агентов: объяснять программе смысл данных и контролировать, куда ей можно лезть, а куда нет.

ClickHouse (своя конференция 27 мая). Это очень быстрая база для аналитики. Они запустили собственную управляемую версию Postgres - популярной базы, на которой работают тысячи приложений, - и научили её мгновенно отдавать все изменения в аналитику, без задержек. Плюс добавили ИИ-агентов поверх данных, построенных на Claude. По деньгам у них всё хорошо: годовая выручка за год утроилась и перевалила за 250 миллионов долларов.

Snowflake. Открыли свой каталог данных Polaris - это, грубо говоря, общее оглавление всех таблиц, по которому разные программы понимают, где что лежит. Раньше он был только их, теперь его передали в открытый фонд Apache, чтобы пользоваться им могли любые инструменты. А популярный открытый формат таблиц Iceberg дорос до новой версии и научился хранить более сложные данные.

SAP покупает компанию Dremio (сделка ещё не закрыта). Крупный вендор корпоративного софта докупает технологию, чтобы собрать собственное хранилище нового типа под ИИ. Это часть общего движения: рынок сходится вокруг одного открытого формата данных - того самого Iceberg.

DuckLake дорос до версии 1.0. Маленький и нарочно простой проект: он хранит оглавление данных в обычной знакомой базе (Postgres), а не в куче разрозненных служебных файлов, как делают старшие конкуренты. Меньше магии - проще обслуживать.

Если совсем коротко: скорость никуда не делась, её даже больше. Но она перестала быть главным козырем и стала фундаментом. Поверх неё все теперь строят слой управления ИИ-агентами - как объяснить программе смысл данных и как не пустить её туда, куда нельзя. По сути это ровно то, чем администраторы баз данных занимаются уже много лет, просто теперь у этого модные названия.

Дальше разберу каждый анонс по отдельности. Ждите продолжения.

Подъехало продолжение:

Databricks (их большая конференция прошла 16 июня) - ссылка на подробный разбор

ClickHouse (своя конференция 27 мая) - ссылка на подробный разбор

Самая сложная загадка уровня Hard из тех, что мы публиковали! И традиционно крутой мерч — победителю!

UPD. Загадка оказалась действительно сложной, поэтому мы снимаем ограничение на колличество попыток дать правильный ответ. Каждый желающий может прислать неограниченное количество ответов.

Предыдущие загадки вы разгадывали очень быстро, а ведь это был уровень Hard. Поэтому сегодня вас ждёт запредельный уровень сложности. Никакой пощады. Только логика — только хардкор!

Немного инфы о тех, кто загадывает вам загадки и присылает мерч: мы агентство мероприятий и игровых решений «Найт Стрит», любим геймифицировать всё, до чего доберёмся. А ещё у нас есть игровая платформа PLAYFORMA, которую мы сами придумали и разработали, хотя ничего не понимали в IT. Про неё очень интересно и подробно рассказываем здесь и здесь.

А теперь переходим к сложнейшей загадке!

Сначала условия. Они такие:

1. Загадка состоит из нескольких последовательных шагов, которые приведут вас к ответу.

2. Ответ может состоять из одного или нескольких слов.

3. Свои варианты ответа пишите в комментариях. Каждый пользователь может прислать только один вариант ответа.

Автор первого правильного ответа получит брендированный дождевик от агентства «Найт Стрит». Доставим по России за наш счёт.

Теперь суть. Она такая:

1. Огурчик Пиклз получил странное сообщение, состоящее из текста и картинки, на которой всё имеет значение.

2. А ещё здесь важно учитывать, в какую сторону смотришь сначала: вправо или влево. А ещё very important: не нужно зацикливаться на одном language.

Уже в множестве стран мы проникли глубоко, и нас не остановить, с какой стороны ни посмотри. Любой предмет может стать началом конца. Назови любой из этих предметов. Beginning of the end…

Формат ответа: слово или несколько слов

Подключайтесь к вебинару — покажем, как автоматизировать управление сложной инфраструктурой

Когда часть сервисов находится в облаке, а остальное — в изолированных контурах, доставка серверного ПО и контроль лицензий превращаются в настоящий квест для команды DevOps.

На вебинаре расскажем, как собрать весь зоопарк решений в единую систему с помощью MWS B2B Store. Разберем деплой инсталляций, когда разные ноды находятся на разных инфраструктурных провайдерах, доставку и обновления в закрытых контурах, версионирование и распространение внутренних и внешних решений.

В прямом эфире в режиме демо покажем:

• Деплой сервисов (VMware + K8S) для разных сред, имплементацию Terraform as a service.

• Автоматическое развертывание в изолированные контуры: от стандарта упаковки до «раскатки» в гибридную инфраструктуру.

• Как управлять лицензиями на серверное ПО и контролировать, кто, где и сколько использовал.

• Работу с инстансами из разных инфраструктур в едином окне: мониторинг, аудит и управление жизненным циклом.

Будет полезно CTO, DevOps, директорам по инфраструктуре и тимлидам инфраструктурных команд.

📅 Когда: 30 июня в 11:00 мск.

📍 Где: онлайн. Зарегистрируйтесь, подключайтесь и задавайте вопросы нашим экспертам в чате трансляции.

Тим Модлин: Вычисления и сознание

Интерес к БЯМам позволяет вспомнить о популярной в свое время вычислительной теории сознания (computational theory of mind). Однако на этот счет существует аргумент, предложенный Тимом Модлином в 1989 году, который показывает, что вычислительная теория сознания несовместима с материализмом. Ниже краткое описание основной идеи.

Исходной точкой служит идея супервентности сознания по отношению к физическим процессам. Возбуждение нейронов никак не похоже на происходящие ментальные процессы, но предполагается, что для протекания определенного ментального процесса (например, боли) необходимо протекание соответствующих физических процессов.

физические процессы -> сознание

Концепция супервентности не говорит, что сознание эквивалентно, например, возбуждению нейронов, но предполагается, что боль вызывается возбуждением нейронов. Вычислительная теория сознания говорит, что требуется расширить схему супервентности выше следующим образом

физические процессы -> вычислительные состояния -> сознание

Вычисления однозначно определяются посредством машины Тьюринга. Таким образом, вычислительные состояния ассоциируются с определенными состояниями ленты машины Тьюринга.

Модлин анализирует схему выше и вводит условия достаточности и необходимости. Достаточность определяется тем, что определенное вычисление приводит к определенному состоянию сознания (например, определенное вычисление вызывает боль). Необходимость вводится требованием для физической системы поддерживать соответствующее вычисление, которое в свою очередь описывается машиной Тьюринга. Далее Модлин показывает, что одновременно выполнить требования достаточности, необходимости и супервентности не удается.

Аргумент строится при использовании персонажей из новеллы Гофмана 'Песочный человек': Клары и Олимпии. Неявно предполагается, что Натаниэль играет роль человека, который анализирует схему выше, поскольку статья Модлина начинается цитатой из новеллы:

‘… однако ж сыскались насмешники, сумевшие порассказать о всяких странностях и нелепостях, какие были замечены на празднике, и особенно нападавшие на оцепенелую, безгласную Олимпию, которую, невзирая на красивую наружность, обвиняли в совершенном тупоумии, по какой причине Спаланцани и скрывал ее так долго. Натанаэль слушал эти толки не без затаенного гнева, но он молчал; ибо, полагал он, стоит ли труда доказывать этим буршам, что их собственное тупоумие препятствует им познать глубокую прекрасную душу Олимпии.’

На первом этапе Модлин в качестве физической реализации предлагает машину Клару, которая является нормальной машиной Тьюринга. В данной ситуации у людей с развитым абстрактным мышлением проблем не возникает: сложные физические процессы приводят к сложным вычислениям, которые в свою очередь вызывают ментальные процессы.

Однако далее Модлин напоминает, что смена вычислительных состояний эквивалентна смене состояний ленты машины Тьюринга, и предлагает вторую машину, Олимпию, которая в итоге приводит к такой же смене состояний ленты, как и в случае машины Клары. То, что одно и то же вычисление можно выполнить путем разных физических процессов, не должно удивлять. Тем не менее, крайнее удивление вызывает то обстоятельство, что предложенная Модлиным вторая машина крайне примитивна: протекающие физические процессы сводятся к повторению одного и того же движения. Развитое абстрактное мышление уже должно признать, что такие физические процессы на роль 'подложки' сознания не годятся.

В заключение еще одна цитата:

‘В действительности, один путь для понимания структуры Олимпии связан со следующей аналогией: Олимпия создает иллюзию бытия Клары в действии, которое во многом напоминает создание иллюзии движения в фильме на экране. … Проблемы с вычислительной теорией сознания заключается в том, что она не содержит концептуальных оснований, чтобы отличить мерцающую иллюзию от реальности.’

Tim Maudlin, Computation and consciousness, The Journal of Philosophy, v 86, N 8 (1989): 407-432.

Вопрос на засыпку: кто в 1956 году предложил термин «искусственный интеллект»?

Если знаете ответ — у вас есть хорошие шансы в ИТ-кроссворде. 6 июля запускаем третий сезон онлайн-соревнования для всех, кто интересуется AI, ML и сферой ИТ в целом. В этом году вас ждет более 100 вопросов по четырем темам:

• модели и все, что с ними связано;
• история ML и AI;
• безопасность ML и AI;
• ML-железо.

С 6 по 9 июля каждый день будет открываться новая рубрика. Отвечайте на вопросы и набирайте баллы, чтобы выиграть эксклюзивные призы и бонусы на аренду серверов. 🦖

Регистрируйтесь, чтобы не пропустить старт →

Попалась на глаза инфографика от David McCandless (Information is Beautiful) - карта исков к ИИ-компаниям за нарушение авторских прав. Более 100 дел на июнь 2026: OpenAI - 24 иска, Meta - 14, Microsoft - 10, Anthropic - 9, NVIDIA - 7, Perplexity - 7. Истцы - авторы, издатели, музыкальные лейблы, медиагиганты: Disney, NYT, CNN, Condé Nast, Universal Music Group, Elsevier.

Иронично, но на фоне обсуждений, что ИИ заменит юристов, тот же ИИ даёт юристам огромный пласт работы. И я больше чем уверен, что из-за специфики споров и сумм требований такие иски ведут и будут вести именно "живые" и очень дорогие юристы. Причем с обеих сторон :)

Впечатляет масштаб. Bartz vs Anthropic - крупнейшее в сфере авторских прав мировое соглашение на $1.5 млрд в истории США. При этом юристы истцов запросили $320 млн на гонорары.

И это не только деньги. Появляются специализации, которых раньше просто не было, например: fair use (добросовестное использование) в контексте обучения моделей, лицензирование данных для обучения , аудит датасетов на пиратский контент, оценка ущерба от того, что модель не воспроизводит текст буквально, а «знает» его. Как считать ущерб от статистического копирования? Ещё три года назад этот вопрос не существовал, а сейчас на нём строятся юридические практики.

Disney называет MidJourney «бездонной ямой плагиата». Датская Koda говорит о «крупнейшей музыкальной краже в истории». Тенденция по рассмотрению подобных исков к тому, что за обучение на чужом контенте без лицензии придётся платить. Ну по крайней мере в тех юрисдикциях, где авторское право не просто термин в законодательстве.

Разработчикам, даже в РФ, стоит обратить на этот вопрос внимание и понять, что это не абстрактная юридическая тема, а конкретный бизнес-риск. Лучше закрыть его до запуска продукта, чем после.

Попирание свободы выбора Apple и в случае с Макс это другое?

Эту новость вероятно видели многие, после блокировки нескольких приложений в Аpp Store последовал комментарий от многих чиновников, в том числе и такой:

«Apple диктует россиянам, какими приложениями пользоваться, что читать и что писать. Цель — тотальный контроль над нашими вкусами, мыслями и действиями», — заявила уполномоченный по правам человека Яна Лантратова в своём Telegram-канале.

И в этой новости прекрасно буквально все:

Почему в ТГ? Его же заблокировали официально? Или замедлили? Или запретили пользоваться? Или признали недружественным мессенджером? Или посоветовали им не пользоваться? Тут я не разобрался до конца.

И второй момент - где то я это уже видел. Пару месяцев назад буквально, но тогда это называлось - забота о безопасности граждан.

Что думаете? Это другое получается? Или госпожа депутат не разобравшись в вопросе, не справилась с эмоциями и выдала этот шедевр не подумав? Или просто проведению параллелей не учат на курсах депутатского мастерства?

Хай, коллеги!

Около месяца назад, работая над задачей дообучения локальной модели ИИ, я наткнулся на Modern Web Guidance - сборник руководств (skills - навыков) по современной веб-разработке для агентов ИИ от команды Google Chrome. Ознакомившись со сборником, я понял, что большинство руководств человекам тоже не помешали бы😄 Так появился этот репозиторий. Большая часть руководств, выбранных мной для перевода и адаптации, уже готова. Любые исправления, замечания и предложения приветствуются. Пользуйтесь на здоровье и счастливого кодинга!

В этом докладе я (Жуйков Андрей, амбассадор компании «Диасофт») рассказываю о подходе Digital Q.DataBase к импортозамещению зарубежных СУБД и миграции корпоративных систем без переписывания прикладного кода.  

В видео рассмотрены: 

🔹 архитектура и возможности Digital Q.DataBase; 
🔹 технология Polyglot и поддержка нескольких SQL-диалектов в одной СУБД; 
🔹 совместимость с Microsoft SQL Server и Oracle; 
🔹 исполнение T-SQL и PL/SQL без изменения бизнес-логики приложений; 
🔹 поддержка протокола TDS и работа со стандартными драйверами Microsoft; 
🔹 миграция 1С с Microsoft SQL Server на Digital Q.DataBase; 
🔹 демонстрация работы через DBeaver, SQL Server Management Studio и Python; 
🔹 поддержка Service Broker, Reporting Services и CLR-сборок; 
🔹 примеры реальных проектов и опыт внедрения у заказчиков.  

Digital Q.DataBase — российская СУБД корпоративного уровня, разработанная компанией «Диасофт» для замещения Microsoft SQL Server, Oracle и других зарубежных решений.

Платформа позволяет сохранить существующие инвестиции в прикладной код и значительно сократить трудозатраты при миграции информационных систем.   

🔹 Бесплатное получение дистрибутива: https://database.diasoft.ru/?utm_source=andrei
🔹 Документация: доступна внутри дистрибутива  
🔹 Telegram-сообщество Digital Q.DataBase: https://t.me/dqdatabase   

Подписывайтесь на наши сообщества, чтобы получать новости, технические материалы и информацию о новых вебинарах.  

#digitalqdatabase  #Diasoft #PostgreSQL #MicrosoftSQLServer #Oracle #Импортозамещение #СУБД #Database #TSQL #PLSQL #1С #DataBaseMigration #жуйковандрей

Про персональных агентов и что он умеет у меня

Дальше разговор пойдет про OpenClaw/Hermes подобные системы. Т.е это переход от агентных систем по типу Claude Code/Codex к проактивным персональным агентам

В моей классификации это переход с уровня 8 на уровень 9

Коротко о том, в чем разница уровня 8 и уровня 9

Уровень 8 — например Claude Code / Codex / Cursor и тому подобные.
За качество отвечают — Моделька + Harness + еще по мелочи

Уровень 9 — например Hermes / OpenClaw.
За качество отвечают — Все то же самое, что и на уровне 8 + слой личной памяти + мессенджер + коннекторы в ваши сервисы + персональные skills

У меня у самого подобный агент уже был 3 месяца и крутился на OpenClaw. Но для написания статьи решил еще и Hermes попробовать

Кстати спойлер — разницы между Hermes и OpenClaw практически нет. Просто Hermes лишен кучи функций, что можно счесть как за плюс, так и за минус. Но зато у него есть Self Healing механизм, которого нет у OpenClaw

------------------

Ниже — про наполнение моего агента и что он умеет
А именно на это и уходит основное время при создании персонального агента

Личные системы
- finances — ведёт мои финансы в Notion: расходы, доходы и отчёты
- ticktick — управление моим тасктрекером TickTick: списки на день, создание задач и подзадач, ну и все такое
- google-calendar — полный контроль гугл календаря, где я ставлю совместные события и расписания с учениками
- weekly-summary — собирает недельный обзор из задач, календаря, финансов, почты, аналитики и SEO по сайту + истории сессий, чтобы я посмотрел на прошедшую неделю целиком

Мое обучение
- google-forms — читает анкеты и ответы участников
- notion — ведет базу по моим ученикам
- ga4 — аналитика моих сайтов в гугл аналитике
- seo-monitor — SEO/GEO мониторинг сайта ilia-pro-ai.com.
- youtube — навык по работе с YouTube, упаковка каждого нового видоса и сбор данных

Работа с документами
- google-sheets — работает с таблицами: ученики, оплаты, анкеты, аудиты.
- google-docx — создает классные контракты/договора

Соцсети
- linkedin — читает мой LinkedIn-профиль, посты и engagement.
- threads — работает с черновиками / публикациями /метриками в Threads
- threads-writer — пишет драфты постов для Threads из идей, ссылок, статей.

Жизневое
- concert-monitor — мониторит концерты в Bangkok/Thailand по моим артистам.
- local-entertainment-research — еженедельный мониторинг кино, события и евентов на неделю
- shopping-product-research — экспериментальный набор скиллов по работе агента с маркетплейсами, пока в процессе
- online-ordering-automation — экспериментальный набор скиллов по заказу еды/продуктов
- outreach-deeplinks — делает кликабельные ссылки для WhatsApp/LINE/tel с готовым текстом

B2B / ресёрч
- b2b-outreach-research — ищет компании, ЛПР, каналы связи и углы для outreach в LinkenIn
- apify — навык работы с Apify для скрейпинга любого сайта

Сегодня еще наконец-таки подрубил Telegram к нему и запустил его туда как пользователя — теперь мой агент может еще и так

1. Смотреть список всех моих диалогов

2. Читать историю конкретного чата. Например:

Расскажи, что за последние 2 дня ученики написали в чатике AI Advanced Alumni

3. Искать по Telegram-истории. Например:

Поищи я там где то мес назад скидывал контракт для Hochland, но не могу чатик найти

5. Смотреть каналы как пользователь и делать по ним дейли саммари

6. Скачать любые медиа из чатов
Файлы, голосовые, фото, видео — если нужно обработать/распознать/суммаризировать

7. Писать всем подряд тоже может, но есть вероятность словить бан за такое

———————

P.S.В комментах скину домашку, которую можно выполнить, чтобы завести подобного агента и сделать более менее рабочим