Выделенный CPU в аттестованном облаке 152-ФЗ: новая линейка тарифов Рег.облака
Компании, которые обрабатывают персональные данные в облаке, привычно сталкиваются с одним компромиссом: либо юридически чистая инфраструктура, либо предсказуемая производительность. Рег.облако запустил линейку тарифов, которая закрывает оба требования сразу.
Новые тарифы с выделенным CPU работают в аттестованном облаке до 1 уровня защищенности по требованиям 152-ФЗ и ФСТЭК. Физические ядра процессора не делятся с другими виртуальными машинами — никакой переподписки и влияния соседних нагрузок. В основе — процессоры Intel Xeon Gold 2,8 ГГц и NVMe-накопители с низкими задержками.
Сценарий очевидный: базы данных с персональными данными — PostgreSQL, MySQL, 1С, Oracle — и любые высоконагруженные системы в регулируемых отраслях, где просадка производительности недопустима.
Представлен открытый проект под названием Build Your Own OpenClaw. Это обучающее решение, которое включает в себя гайд для создания собственного ИИ-агента OpenClaw для любых задач:
в проекте представлен план из 18 шагов с кодом, примерами, объяснениями.
всё начинается с простого чат-бота, а потом дополняются нужные фичи вплоть до мультиагентной системы.
ИИ-агент может работать сам. Также у него есть долговременная память.
Приглашаем на вебинар про механизмы защиты от переполнения дисков в Databases
Нужно ли всегда использовать автомасштабирование дисков или можно оптимизировать процесс по-другому? На вебинаре разберем особенности архитектуры и инструменты, которые помогают сохранить доступность сервисов без переплат на ИТ-ресурсы.
16 апреля, 16:00 (мск)
О чем будем говорить
Зачем нужны WAL, и что будет если их удалить
Какие существуют неочевидные причины переполнения дисков, как это влияет на доступность БД
Сколько стоят последствия даунтаймов. Какие есть инструменты, чтобы все исправить
Чек-лист инструментов, чтобы избежать переполнения WAL-диска: мониторинг, алертинг и профилирование нагрузки
Кому будет полезен вебинар
DevOps/SRE-инженерам
DBA и инженерам сопровождения БД
архитекторам облачных решений
техническим лидам, отвечающим за стабильность сервисов
Наша разработка hardware продукта напрямую связана с софтом. В нашем случае умный датчик качества воздуха Atmy, становится по настоящему “умным” в связке с целой экосистемой в виде интеграций ML моделей, системы подтверждения качества данных Atmy Trust Rating (хочу об этом написать отдельно позже), токенизации, веб-сайта и приложения для управления устройством.
Всю эту архитектуру приходиться менять практически в real-time. Поймал себя на ощущении, что уже немного вышел в пограничное состояние. Дни заканчиваются не вечером, а как-то плавно перетекают в следующий день. Иногда в голове уже слышен характерный «треск» старого жесткого диска. Но самое странное — мне это нравится. Потому что именно сейчас добрался до тех вещей, которые годами откладывал «на потом, когда будут ресурсы».
Спойлер 👀: ресурсов никогда не будет хватать.
Приведу вам пример того, как мы работаем над платформой atmy.ai
Наша платформа раскладывается на три уровня:
↖️User product ← сейчас мы здесь
Какой воздух вокруг меня?
↖️Device management
Как живут мои станции?
↖️Data intelligence
Дай аналитику, API, выгрузки и объясни, что вообще происходит.
Объем большой. Мы реализуем функционал, которого еще не существует, поэтому выбрали работу по уровням и с быстрым тестированием:
накрутить идеи на максимум → быстро обкатать → выкинуть лишнее → остальное в прод и допиливать API
На практике это выглядит так:
появилась идея → накидываем проект в Figma (важно визуальное, так как делаем для людей) → дорабатываем за пару дней MPV через Cursor → тестируем → а далее либо удаляем без сожалений / либо сразу на git программистам.
Из того, что уже долетело до продакшна:
— Atmy Data Hub
Место, где наконец появилась нормальная аналитика по стране и миру. Скачивание графика по клику или скачать готовый csv файл. Графики, которых мне самому отчаянно не хватало в начале пути, когда заинтересовался экологией в своем городе.
— Режим “Мониторинг”
Внутри я его называю «око Саурона». По клику кнопки “Мониторинг” переходишь в этот режим сразу с карты, где “сейчас” находишься — и просто наблюдаешь за динамикой изменения воздуха в реальном времени. Все элементы в большем масштабе для удобного считывания с расстояния, обновление происходит практически real-time.
Есть ещё несколько фич, но их судьба пока под вопросом.
Например:
Мы тестируем гибридный режим (CAMS+AirMap Local) отображения глобального слоя pm2.5 CAMS совмещенный с локальными данными с земли, чтобы достичь максимальной актуальности данных. Здесь много математики и это тоже очень увлекательно.
И это всё — только первый слой.
В общем, путь, как обычно, не самый простой. Но, кажется, именно так и должно быть в любом стартапе
Больше картинок и общения в нашем маленьком чате разработки телеграм: https://t.me/atmyhub
Воркшоп в Санкт-Петербурге: как сделать руководителей союзниками HR и получить поддержку на HR-инициативы
K-Team совместно с Manifesta Agency и ИМИСП проводят воркшоп в Санкт-Петербурге для HR-руководителей.
Вас ждет насыщенная программа: • Вы первыми узнаете итоги исследования «HR-приоритеты 2026», где собраны только проверенные данные и реальные кейсы российских компаний. • Освоите эффективные инструменты работы с лидерами и получите конкретные идеи для вовлечения их в корпоративную жизнь. • Погрузитесь в атмосферу нетворкинга и совместной работы во время воркшопа и найдете новые идеи для развития.
📅 Когда: 15 апреля, 09.30–15.00 Где: Санкт-Петербург, уютный офис на ст.м. Старая деревня
Если устали от бессмысленной борьбы за удержание сотрудников и готовы сфокусироваться на тех, кто реально ведет команду за собой – регистрируйтесь, будет полезно и интересно!
🚨 Мы в Diasoft запускаем свою серию мероприятий по СУБД. Первое — уже 21 апреля 2026: конференция о промышленной эксплуатации и архитектуре корпоративных данных.
❯ Место проведения — Москва, Кибердом.
Я выступлю с двумя докладами:
🔥 Как мы воспроизводим функциональность MS SQL и переносим решения без переписывания 🔥 Digital Q.CDC — когда критична синхронизация изменений данных.
❯ В нашей программе намечается много интересного, в том числе обсудим:
🔹 как мы воспроизводим функциональность Oracle 🔹 практика импортозамещения и работа с высоконагруженными системами на базе Digital Q.DataBase 🔹 Low-Code подходы и замещение зарубежных платформ 🔹 единая работа данных для OLTP и OLAP 🔹 развитие инструментов управления СУБД 🔹 как формируется СУБД за счет объединения компетенций и технологий
Наши профессионалы подробно объяснят реальные кейсы и практику внедрения.
Представлен открытый проект Awesome Physical Engineering AI — подборка инструментов ИИ для инженеров, работающих с физическим миром — CAD, FEA, CFD, производство электроники, 3D-печать и многое другое.
Надо признаться, выбор очень хороший. В этом году на Стачку в Ульяновск приезжает более 200 спикеров по направлениям Разработка, Управление, Дизайн, Контент и Маркетинг.
У меня всегда вызывают уважение ребята, которые структурировали свой опыт и выпустили книги под своим авторством, одни из таких спикеров(есть и другие):
Александр Бындю, автор методологии и книги Карта Гипотез. Эта штука помогает лучше структурировать стратегии(как компаний, как и жизни человека).
Анна Жаркова, автор книги Kotlin Multiplatform на практике. Чтобы было понятно, похожих книг в мире только две. И автор одной из них приедет на Стачку, в Ульяновск.
Очень круто послушать как строится разработка, архитектура и управление в крупных компаниях. На Стачке будет много спикеров из таких компаний, как Сбер, Яндекс, VK, МТС, Газпром, Wb, Ozon, Dodo, Ростелеком, Магнит, Т-банк и другие. Например, будут выступать такие ребята, как:
Михаил Шогин, архитектор Wildberries
Павел Горохов, руководитель направления по проектному управлению Газпром нефть.
Сейчас активно развивается ИИ(AI), все мы видим и слышим много про это, но часто за этим шумом сложно разобраться, что же на самом является прорывной технологий, а что просто хайпом. И Стачка, как профессиональная ИТ-конференция, конечно приглашает ребят, кто может говорить об этом достаточно глубоко. Например, среди спикеров будет:
Максим Крыжановский, R&D Lead Института искусственного интеллекта МГУ.
Отдельно, конечно нужно выделить вопросы продвижения и маркетинга, где например выступит:
Александр Рыжов, руководитель SEO-отдела Wb.
B конечно же на Стачке будет много крутых ребят, кто делает Контент и Дизайн, например:
Андрей Абрамов, главный редактор Яндекс.Плюс
Роман Горшков, арт-директор Битрикс24
Мне как фаундеру, конечно интересно пообщаться с основателями компаний, их будет достаточно много, например:
Никита Обухов, основатель компании Тильда.
Юрий Кузнецов, основатель компании Суточно.ру
и другие.
В общем, будет куча крутых ребят, прикольный нетворкинг.
Представлен проект GoClaw для запуска OpenClaw на слабом железе. Решение написано на языке Go и использует бэкенд весом 35 МБ. Проекту нужны минимальные системные требования для работы. Поддерживает более 20 провайдеров LLM — интегрировать можно даже через Telegram и Discord, работает только локально. Можно решать как мелкие задачи, так и писать огромные масштабируемые сервисы с десятками тысяч строк кода.
Claude Mythos примерно в 1,5 раза мощнее Opus 4.6 в кодинге
Anthropic опубликовала системную карту Claude Mythos Preview • своей самой большой модели, которая пока не вышла в открытый доступ. Заявлено: в 1,5 раза мощнее Opus 4.6 на кодинговых бенчмарках, +10–15 п.п. на агентных задачах. Уже работает под капотом Glasswing • новой системы кибербезопасности. Разбираемся, что здесь факт, а что требует оговорок.
Что именно показали
Mythos Preview • preview-версия, не финальный релиз. Anthropic позиционирует её как модель для длительных автономных задач: многодневный ресёрч, аудит безопасности, сложные кодовые ревью.
Ключевые цифры из системной карты:
SWE-bench Verified: 75,6% (Opus 4.6 • около 50%)
Terminal-bench: +10–15 п.п. к Opus 4.6 на агентных сценариях
Контекст: до 1М токенов
Заявлено, что в режиме работы с Glasswing модель уже нашла «тысячи уязвимостей», включая уязвимости в ОС и браузерах.
Где нужна трезвость
Бенчмарки ≠ продакшн. SWE-bench Verified • синтетический тест на исправление issues в open-source репозиториях. Реальные задачи сложнее: легаси-код, неполная документация, бизнес-контекст, который не укладывается в промпт.
«Тысячи уязвимостей» • без методологии. Anthropic не раскрыла: какого уровня критичности, сколько дубликатов известных CVE, какой false positive rate. В кибербезопасности это критично • модель, которая генерирует 10 000 находок с 95% ложных срабатываний, создаёт работу, а не снимает её.
Preview • не production. Системная карта прямо указывает на ограничения текущей версии: склонность к «reward hacking» при длительных сессиях, проблемы с консистентностью на задачах больше 4–6 часов, риски при автономной работе без supervision.
Что реально интересно инженерам
Архитектурный сдвиг. Anthropic явно двигается к моделям, заточенным под агентные сценарии • не «ответил на вопрос», а «работал над задачей несколько дней». Это другой паттерн использования и другие требования к инфраструктуре.
Glasswing как кейс. Первое публичное применение Mythos • не чатбот, а инструмент для security-команд. Если подтвердится эффективность, это сильный сигнал: LLM переходят из категории «генератор текста» в категорию «инструмент для специалистов».
Контекст 1М токенов. Для code review и аудита безопасности это существенно • можно загрузить целый репозиторий без chunk-ирования.
Что остаётся неизвестным
Стоимость инференса (ожидаемо высокая для модели такого масштаба)
Latency на длинных сессиях
Доступность API для внешних разработчиков
Сроки перехода из preview в production
Если честно
Mythos Preview • интересный технический артефакт, но пока это анонс анонса. Бенчмарки показывают прогресс, системная карта честно описывает ограничения (что редкость для AI-релизов). Реальная ценность станет понятна, когда появятся независимые тесты и опыт production-использования.
Для тех, кто строит агентные системы сейчас: следить за развитием стоит, переписывать архитектуру под Mythos • рано.
Кто уже работает с Claude на агентных задачах длиннее нескольких часов • какой основной блокер: контекст, консистентность или что-то третье?
Представлен открытый проект badclaude. С его помощью нейросеть Claude Code теперь можно бить кнутом, чтобы та быстрее работала. Одновременно с анимацией шлепка виртуальный кнут отправляет в чат с ИИ-агентом сообщение «FASTER FASTER FASTER». После каждого удара приложение перезапускает процесс, а ИИ начинает ускоряться в работе.
В описании проекта на GitHub опубликована «Дорожная карта», которая предусматривает «получение от Anthropic уведомления с требованием прекратить противоправные действия», внедрение в код проекта криптомайнера, обновление «физики кнута», а также добавление счётчика шлепков, «чтобы когда придут роботы, им можно было предоставить рейтинг людей».
Дорожная карта Agentic AI. Level 1. Основы LLM и промпт-инжиниринг
Level 1. Основы LLM и промпт-инжиниринг
Начну нашу дорожную карту Agentic AI с языковых моделей.
Сразу оговорюсь: важнее не глубина знаний про их устройство, а умение разбираться в широте возможностей и многообразии их применения. Иными словами, учимся профессиональному вождению, а не сборке автомобиля.
Важно ознакомиться с принципами работы моделей, генерации токенов, вариаций архитектур — на уровне того, чтобы понимать:
параметры моделей и основные термины (размер, веса, токены, контекстное окно, галлюцинации),
способности к размышлению, ведению диалога, следованию инструкциям, обработке не только текста, но и медиа-контента.
Главное — практиковаться. Я взял себе за правило: каждую задачу сначала через ИИ. Пишу код? Промпт. Анализирую данные? Промпт. Пишу письмо? Промпт. Делаю презентацию? Промпт.
Чтобы делать это качественно — прокачивайте навык писать промпты, изучите гайды по промпт-инжинирингу от вендоров. Результат на выходе зависит от качества контекста и точности инструкций.
Изучите гайды, пробуйте разные модели, начните с топовых: ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen. Отечественные: YandexGPT, GigaChat.
Прокачайте насмотренность, набейте руку, пройдите по аренам, лидербордам, бенчмаркам — научитесь понимать, в чём одни модели сильнее других.
На выходе будете как рыба в воде: выбирать модель под задачу и качественно с ней работать.
Я писал про кейс перевода всех сайтов на OpenClaw. Теперь переводим разработку больших продуктов.
Было так: Cursor пишет код как ассистент разработчика. Говоришь ему «построй план», корректируешь, и с нуля быстро можешь написать довольно масштабную систему.
После этого начинается просто корректировка, новые фичи и фиксы багов. И как правило, в большой системе, обросшей фичами, внедрение нового занимает время, особенно если команда не Full Stack (отдельно Front и отдельно Back разработка).
Но я попробовал и вынес дальнейшую разработку двух больших систем в OpenClaw.
По сути, на VPS с OpenClaw (полный sudo доступ) подтягиваем нужные репозитории. И в чате ему говорим: в репо A добавь X, почини Y, найди баги. Вроде все то же самое, как и в Cursor, но нет, все мгновенно оказывается в Prod, и в цикле там уже включено UI тестирование, потому что есть playwright + browser.
Dev Pipeline теперь это не 3 отдельные среды (prod + test + dev), а Front+Back Dev + QA + DevOps со средним time-2-market в 3 недели, а просто три ветки prod/test/dev, все три постоянно подняты, и time-2-market падает до часов.
Этап дизайна в Figma тоже уходит. Зачем просить дизайнера, который все время занят, сделать новый дизайн, если можно просто сказать боту: «Накидай три версии дизайна новой фичи сразу с самой фичей прямо в dev‑ветке», и уже через 5 минут смотреть, выбирать и корректировать.
Написание больших систем с нуля все еще удобнее в Cursor, но дальнейшее развитие работает на OpenClaw на 4+.
С введением белых списков и ограничением доступа в интернет у рекламодателей могут появится закономерные мысли — Яндекс в белых списках, поэтому он откроется. Но мой сайт не в белых списках (если же ваш сайт в белых списках, то просто проигнорируйте этот пост, мы тут малым бизнесом выживаем) и он недоступен. А реклама моего сайта в Директе при этом показывается, потому что у Яндекса нет причин убирать его из выдачи. И вот пользователь заходит в Яндекс, вводит поисковый запрос, видит мой сайт, переходит по нему и… всё, белый (или какой там) экран.
Спишутся ли деньги за такой переход? С этим вопросом мы обратились в техподдержку Яндекса на что получили предельно точный ответ — «Отстаньте, мы сами без понятия». Ну или можете понять их ответ, как сами хотите.
Вопрос
Добрый день. Просьба уточнить, как идет показ рекламы на мобильных устройствах при подключение мобильного интернета. Так как Яндекс находится в белом списке, то пользователь может перейти на него по запросу. Дальше ему покажется реклама нашего сайта, который не находится в белом списке. Пользователь перейдет по рекламе, но на сайт не попадет. Будет ли за такой клик списываться бюджет?
Ответ Яндекса
Мы проанализировали вашу ситуацию, а также похожие случаи у других пользователей Директа. Благодаря нашим алгоритмам кампании с оплатой за конверсии и кампании с оплатой за клики при оптимизации на конверсии адаптируются к изменениям и продолжают выполнять таргетные значения.
Вы можете скорректировать настройки своей кампании и выбрать соответствующие стратегии. Мы работаем над тем, чтобы максимально увеличить их эффективность в текущих обстоятельствах.
Тоесть, при оплате за конверсии с вас, естественно, ничего не спишут. А вот при оплате за клики вполне, но, возможно, меньше, потому что алгоритмам нужно придерживаться установленных в настройках значений стоимости конверсии. Ну или просто напишет, что обучение остановлено, ничего не получится, у алгоритма лапки.
Как это работает? У Яндекса какое‑то уже время есть возможность создавать внутри рекламного кабинета мини лендинги — некрасивые, с малой функциональностью, но зато можно запустить рекламу без сайта (олды помнят, что когда‑то у яндекса уже были Турбо‑сайты, но потом их убрали).
Теперь можно активировать настройку, что в случае недоступности основного сайта, пользователь увидит этот лендинг (который доступен, ведь он на домене Яндекса). Ну, спасибо, наверное, но звучит как не то, чтобы я хотел рекламировать. Если для локального бизнеса (салон маникюра, парикмахерская, шиномонтаж) это не так страшно, то вот остальному бизнесу будет очень не приятно.
С другой стороны, к вам хоть как‑то смогут зайти, хоть и не через ту дверь. У плебеев из органической выдачи такой альтернативы нет.
Раньше при подключении CarPlay пользователи видели в приложении 2ГИС на телефоне «заглушку» — почти пустой экран. И наш iOS‑разработчик Ваня задумался: «Почему бы не добавить полезности?»
Идея родилась на внутреннем хакатоне. Он решил не переносить интерфейс целиком, а разделить роли между устройствами. Телефон — для действий. CarPlay — для результата.
Собрал прототип, а затем команда подхватила инициативу. И это одна из самых быстрых задач, которая дошла до релиза.
Все действия выполняются на телефоне и сразу отображаются на экране в машине. Без переходов, без ожидания и без разрыва между устройствами
Это интересно, потому что:
новый сценарий для автомобилистов: теперь можно взаимодействовать с приложением на телефоне, пока навигация идёт в CarPlay;
красивый обход архитектурного ограничения;
инженерная инициатива, которая с хакатона дошла до прода.
Удачи вам в делах и пусть нужные слова всегда находятся вовремя.
Вовремя сказанные слова несут силу: они помогают исполнять ваши желания, договариваться, заинтересовывать людей и двигаться к победе.
В бизнесе и в жизни красивые слова становятся инструментом достижения цели - они формирует уверенность в глазах.
В этой статье слова, которые помогают желаниям становиться реальностью. Поехали...!
↓
Перверсия
= искажения истины.
Происходит от латинского глагола Pervertere
Существительное perversio в латинском языке означало искажение, изменение направления, нарушение естественного порядка вещей.
Идея перверсии помогала людям осознавать важные вещи.
Когда задуманное начинают служить не своей цели, люди замечают «перверсию смысла». Это помогает переосмыслить дальнейшие действия и потом принять верное решение.
↓
Рубикон
= точка, после которой нет возврата.
Слово Рубикон пришло из истории Древнего Рима. Так называлась небольшая река Rubicō, (лат.) которую в 49 году до н.э. пересёк полководец Юлий Цезарь.
Перейдя реку, Цезарь сделал выбор, отменить который уже было невозможно. Отсюда и родилось выражение: «перейти Рубикон» или = принять окончательное решение.
Рубикон - красивое слово выбора. Оно обозначает момент, когда сомнения заканчиваются и начинается реальная история жизни.
↓
Эта статья — о красивых словах, которые изменят вашу жизнь. Произнеся эти слова в нужный момент, вы обретёте силу.
Аффирмации для вас.
У меня всё хорошо, с каждым днем моя жизнь становится лучше.
Я люблю жизнь, а жизнь любит меня.
Все мои поступки и решения верные, у меня всё получается.
Проблемы сбора рекомендаций с предыдущих мест работы.
Я собирала рекомендации еще до того, как это стало важным, с 2016 года. Мало кто умел в это и тогда, а сейчас, кажется, стало еще хуже. Это не задачка на 5 минут, а задачка со звездочкой.
* Нельзя без разрешения кандидата ходить по своим контактам. Но есть лайфхак: составить список людей, к которым вы можете обратиться из его предыдущей компании, и запросить у кандидата разрешение. Все эти имена и фамилии должны быть в открытом доступе, иначе это тоже нарушение ПД. Ходить только по контактам кандидата нет смысла — там может быть кто угодно, выдающий себя за его коллегу.
Плюсы этого метода в том, что если кандидат отказывается от сбора референсов по вашему списку категорически - можно даже не собирать и переходить к следующему кандидату. Если не согласен, потому что …, слушаем почему, и только если он с ними не работал, составляем новый список и снова запрашиваем разрешение. Если кандидат говорит о том, что с кем-то из списка были проблемы (они могут быть необъективны), предлагаем ему дать возможность дать другие контакты, которые могут объяснить ситуацию, но все равно идем по своему списку и просим разрешения, аргументируя, что их негатив не повлияет на оценку.
* Когда вы собираете референсы, важно учитывать контекст, почему кандидат расставался с компанией или она с ним. В случае конфликтов, выслушать обе стороны, и обратиться к коллегам и руководителям, чтобы собрать общую картину. Ни в коем случае тут нельзя останавливаться на одном негативном фидбеке, ситуации могут быть разные, и не всегда кандидат в них не прав, компании тоже могут быть с проблемами, а может быть и все вместе. На уровне C-Level вообще must-have оценка 360, так как может быть все супер для его руководителей, но только подчиненные знают всю "внутрянку".
* Иногда референсы очень формальные, и это тоже плохой знак. Но вся эта ширма легко убирается, когда начинаете говорить о результатах кандидата в данной компании, которые он вам сообщал. Даже самый стойкий руководитель на этом пункте у меня выходил из себя и сразу переходил на честный отзыв. Таких механик еще много, и скоро я подготовлю доклад, где распишу все нюансы сбора референсов.
* Бывают проблемные увольнения у кандидатов, такое случается. У меня бывали случаи, когда и сама компания не хотела давать никаких комментариев. Переходите к другим местам работы: этот кейс должен быть для вас нулевым, а не негативом. Надейтесь на себя и свои методы подбора, попробуйте хотя бы тестовый день/неделю, чтобы ближе присмотреться к кандидату.
* Референсы нужны не только для решения о приеме на работу. Это очень ценная информация с точки зрения управления, мотивации, острых углов и вашего метча с кандидатом. Я бы их прописывала всем.
Возможно, это самое детализированное изображение Луны на сегодняшний день — его собрали из 1000 отдельных кадров, снятых на камеру Nikon Z8 через телескоп Takahashi TSA-120. В итоге получилось изображение с разрешением 40 Мп и впечатляющей проработкой деталей.
Джеймс Камерон в «Терминаторе» пугал нас Скайнетом и Судным днём с восстанием машин. Но робототехника развивается медленнее, чем квантовые технологии. Оказалось, что физика позволяет отменить всё, что мы знали об информационной безопасности до сегодняшнего дня.
Квантовые компьютеры из-за особенностей устройства могут считать в триллионы раз быстрее традиционных суперкомпьютеров — этот момент будет называться квантовым превосходством, а Google называет это «Днём Q». И это будет кошмар для всех ИТ-бизнесов. Потому что производительность позволит расколоть любой современный шифр, прочитать любую переписку, перехватить любую банковскую транзакцию, и ни один Telegram не поможет.
Google призывает готовиться к «Дню Q» уже сейчас. Во-первых, наши традиционные x86-процессоры могут шифровать информацию так, что она не будет взломана квантовыми компьютерами. Это требует большой головной боли — смены всех алгоритмов шифрования в уже написанных программах, но иначе в 2029 году Google может оказаться прав, и мы окажемся беззащитны перед хакерами.
Справедливости ради, «День Q» неоднократно переносился, и тот же Google уже не раз заявлял о достижении квантового превосходства, но классические ИТ-системы по-прежнему защищены. Но важно изучать потенциальные последствия и готовиться к ним, а не надеяться, что 2029 год будет перенесён на 2031 или 2035. Потому что, как Судный день в фильмах Джеймса Камерона, «День Q» всё равно настанет, и к нему надо быть готовым.
Сегодня эксперты ИТ-компании «Криптонит» рассказываем про постоянную Капрекара.
В 1949 году индийский математик-самоучка Д. Р. Капрекар придумал занимательный алгоритм циклического вычитания с перестановкой цифр, который позже назвали функцией Капрекара.
Возьмём любое четырёхзначное число (можно использовать ведущие нули), в котором не все цифры одинаковы. Затем составим из его цифр два новых числа. В одном все цифры запишем по возрастанию, а в другом – по убыванию. Вычтем из большего числа меньшее. Подставим результат в начало функции и повторим процедуру.
В итоге мы всегда получим 6174.
Например, исходное число 1324. Запишем его цифры по возрастанию (1234) и по убыванию (4321). Вычислим разность: 4321 - 1234 = 3087. Повторим процедуру для полученной разности. По возрастанию: 0378. По убыванию: 8730. Разность: 8730 - 0378 = 8352. Повторим ещё раз: по возрастанию: 2358. По убыванию: 8532. Разность = 8532 - 2358 = 6174.
При последующих повторах мы будем получать 6174 снова и снова. По возрастанию: 1467. По убыванию: 7641. Разность: 7641 – 1467 = 6174.
Число 6174 получило название «постоянная Капрекара». В примере выше мы получили её всего за три итерации! Позже в работах самого Капрекара и его последователей было показано, что такой результат достигается не более чем за 7 итераций.
Для трёхзначных чисел существует своя константа — 495. Она достигается по тому же алгоритму максимум за 6 итераций.
Постоянная Капрекара используется преимущественно в занимательной математике, для демонстрации свойств итерационных алгоритмов и как пример сходимости в теории чисел.
