Solid.js должен был исправить React…но доказал, что React был прав
Все ругали React за массивы зависимостей, странные хуки и непонятные стадии рендеринга. Возникало чувство, что они усложнили фронтенд и добавили в него отложенную реакцию. Команда Solid.js решила это исправить: убрать лишние рендеры и магию по капоту. Идея была проста — использовать реактивность. Solid создавался, чтобы заменить React, но когда они работали над второй версией, тут они уперлись в проблему, которую невозможно решить — ассинхронность.
Представьте: одни данные загрузились, другие ещё нет. Что покажет интерфейс? Фейковый фронтенд, который обманывает пользователя. React решал это с помощью отложенного обновления. Тогда Solid решили встроить ассинхронность прямо в реактивность. Появилось управление загрузкой, ожиданием и обновлениями — реактивность как она есть. Становится понятно, что и та, и та команда приходят к одному выводу с разных сторон, но Solid делает ее частью системы, засовывает ассинхронность прямо в реактивность и внезапно оказывается, что React не был таким уж и плохим дизайном, просто команда React-а пришла к этой проблеме гораздо раньше, чем остальные.
И главный вопрос: что важнее — устоявшийся подход React или более чистая, но сложная реактивность Solid? Или дело вовсе не в фреймворке, а в том, как ты управляешь асинхронностью?
Открыт набор на Моделинг-ХАКАТОН «Цифровое моделирование»
Обучение пройдёт с 20 по 25 апреля.
В Научно-технологическом университете «Сириус» совместно с «Росатомом» пройдёт Моделинг-ХАКАТОН «Цифровое моделирование», в рамках которого студенты, занимающиеся математическим моделированием, смогут применять технологии искусственного интеллекта в реальном промышленном секторе. Участникам предстоит работать с отечественным инженерным ПО и актуальными данными индустрии.
Программа:
Этап 1. Отборочные онлайн-испытания с 10 по 31 марта.
Этап 2. Очный хакатон с 20 по 25 апреля.
Что ждет участников, которые пройдут отбор:
научно-популярные лекции, воркшопы по CAD, CAE и ML и самостоятельная работа над ML-кейсом;
контакт с экспертами индустрии и ведущими преподавателями;
приоритет при поступлении в магистратуру Университета «Сириус», дипломы о повышении квалификации и подарки от партнеров.
Финалом хакатона станет защита решений участников перед экспертным жюри.
DBaaS в Рег.облаке: семь точек восстановления и вторая зона в Москве
Рег.облако обновил сервис управляемых баз данных. Теперь для PostgreSQL и MySQL хранится семь ежедневных резервных копий — все видны в личном кабинете, восстановление запускается самостоятельно и разворачивается в новый кластер с параметрами на момент бэкапа. Исходный кластер при этом продолжает работать, так что можно спокойно проверить восстановленные данные перед переключением. Для PostgreSQL дополнительно доступен Point-in-Time Recovery — восстановление состояния базы максимально близко к моменту сбоя. В итоге пользователи быстрее восстанавливают данные, спокойнее переживают сбои и гибче управляют своей инфраструктурой.
Параллельно подключили вторую московскую локацию — дата-центр в Медведково. Функциональность и тарифы в Москве-1 и Москве-2 одинаковые, но появляется выбор: распределить нагрузку между ЦОДами, выполнить требования по локализации данных и повысить отказоустойчивость инфраструктуры.
Всем привет! На связи Иван, руководитель НИИ Крокодил
Недавно прочитал на Хабре статью о том, на чём будут учиться нейросети в 2026 году. Там был тезис, что «интернет как универсальный бесплатный датасет» больше не работает в прежнем виде. Согласен с автором и вот почему:
AI-контента становится всё больше, юридические ограничения усиливаются, знания постепенно уходят из открытых источников в корпоративные базы и закрытые каналы. Обучать можно, дообучать можно — вопрос в качестве и происхождении данных.
Но в прикладном ИИ проблема ещё приземлённее.
Мы редко упираемся в отсутствие данных вообще. Чаще — в отсутствие данных под конкретную среду.
Например, вы собрали датасет по знаку «Пешеходный переход», днём всё работает стабильно. Наступает вечер, меняется освещённость, появляются блики, и точность снижается. Чуть сместили камеру, сцена уже другая, для модели это новые входные данные.
Модель не человек: она не понимает контекст, а работает с признаками изображения. Даже для простой сцены нужны тысячи кадров в разных условиях. А это время и бюджет.
Поэтому вопрос сейчас не только в моделях, а в том, насколько компании готовы системно работать с данными. А вы что думаете по этому поводу?
Приглашаем на бизнес-ужин «Как построить ИИ-платформу: преимущества мультивендорских решений»
Очная закрытая встреча от Selectel, Data Sapience и GlowByte для предпринимателей, руководителей и специалистов по машинному обучению (ML) состоится 9 апреля в 18:00. Будет интересно всем, кто планирует автоматизировать бизнес-процессы с помощью ИИ, и хочет разобраться, с чего начать.
Участники на реальных примерах разберут пошагово, как реализуются проекты по машинному обучению (ML) сегодня, и увидят, как современные инструменты помогают решать важные бизнес-задачи. Мероприятие станет площадкой для нетворкинга и свободного диалога на тему ИИ в бизнесе.
В программе доклады:
«Как внедрить ИИ: от инфраструктуры до выхода в прод. Решение Selectel, Data Sapience и GlowByte»Алексей Рундасов, коммерческий директор, Data Sapience; Александр Тугов, директор ИИ-вертикали, Selectel;
«ИИ в продакшене: как инференс превращает модели в деньги» Владислав Кирпинский, директор по облачной интеграции, Selectel;
«Большой языковой барьер: ИИ-платформы 2026» Михаил Зайцев, директор продукта Kolmogorov AI, Data Sapience;
«GenAI на практике: кейс “Таврос”» Артем Самойлов, директор по информационным технологиям (IT) и цифровой трансформации, группа компаний «Таврос»; Александр Ефимов, директор практики искусственного интеллекта и машинного обучения, GlowByte.
Также в рамках бизнес-ужина пройдет круглый стол о границах возможностей ИИ «Хайп vs Реальность». Эксперты обсудят практические примеры, когда внедрение ИИ действительно оправдано, и ситуации, где компании могут столкнуться с ограничениями. Участники разберут технические барьеры, требования к данным и инфраструктуре, а также бизнес-факторы, влияющие на эффективность и окупаемость ИИ-проектов.
Китайская компания VidaBay выпустила необычный аксессуар: компактный магнит-фоторамку Classic Plus NFC в форме Polaroid-снимка. Его особенностью стал встроенный экран E-Ink, на который можно многократно «распечатывать» изображения со смартфона.
Гаджет не имеет встроенной АКБ и разово подпитывается от NFC-чипа смартфона при передаче картинки, которая затем «застывает» на матрице. Для синхронизации используется мобильное приложение VidaBay. Подробные спецификации дисплея производитель не уточнил. Судя по изображениям из рекламы проекта, панель отображает около 4096 оттенков в сравнительно низком разрешении. На международном сайте бренда VidaBay Classic Plus NFC в белой, красной и жёлтой расцветке продаётся по цене $35 ($100 за набор из трёх штук).
Приглашаем на бизнес-ужин «Как построить ИИ-платформу: преимущества мультивендорских решений»
Очная закрытая встреча от Selectel, Data Sapience и GlowByte для предпринимателей, руководителей и специалистов по машинному обучению (ML) состоится 9 апреля в 18:00. Будет интересно всем, кто планирует автоматизировать бизнес-процессы с помощью ИИ, и хочет разобраться, с чего начать.
Участники на реальных примерах разберут пошагово, как реализуются проекты по машинному обучению (ML) сегодня, и увидят, как современные инструменты помогают решать важные бизнес-задачи. Мероприятие станет площадкой для нетворкинга и свободного диалога на тему ИИ в бизнесе.
В программе доклады:
«Как внедрить ИИ: от инфраструктуры до выхода в прод. Решение Selectel, Data Sapience и GlowByte» Алексей Рундасов, коммерческий директор, Data Sapience; Александр Тугов, директор ИИ-вертикали, Selectel;
«ИИ в продакшене: как инференс превращает модели в деньги» Владислав Кирпинский, директор по облачной интеграции, Selectel;
«Большой языковой барьер: ИИ-платформы 2026» Михаил Зайцев, директор платформы Kolmogorov AI, Data Sapience;
«GenAI на практике: кейс “Таврос”» Артем Самойлов, директор по информационным технологиям (IT) и цифровой трансформации, группа компаний «Таврос»; Александр Ефимов, директор практики искусственного интеллекта и машинного обучения, GlowByte.
Также в рамках бизнес-ужина пройдет круглый стол о границах возможностей ИИ «Хайп vs Реальность». Эксперты обсудят практические примеры, когда внедрение ИИ действительно оправдано, и ситуации, где компании могут столкнуться с ограничениями. Участники разберут технические барьеры, требования к данным и инфраструктуре, а также бизнес-факторы, влияющие на эффективность и окупаемость ИИ-проектов.
Я так и не смог понять логику фильтра ленты (почему материалы скрытых авторов отображаются в «Другие новости» и «Другие статьи»?), поэтому с целью сохранения позитивного настроения написал свой фильтр для uBlockOrigin (добавлять в My filters, имена вымышлены, совпадения случайны — без сарказма):
В отличие от Stylus, uBO требует перезагрузки страницы после каждого изменения фильтров. Если же воспользоваться Stylus, то, понятное дело, надо дополнительно дописать к селектору тело { display: none; } и привязать правило к домену.
Во избежание коллизий для коротких имён рекомендуется заменять [href*="UserName"] на более длинный, но однозначный [href="/ru/users/UserName/"].
Представлен открытый мультиплатформенный проект Snowify. Это аналог Spotify в виде музыкального плеера с кодом на JavaScript без рекламы и без регистрации. Музыка стримится с YouTube Music. Все функции Spotify на месте: списки треков, текст песен, плейлисты с рекомендациями и даже синхронизация с облаком. При этом в интерфейсе нет ничего лишнего, что отвлекало бы от музыки. Проект поддерживает кастомные плагины.
Представлен открытый проект Pascal Editor — браузерный полноценный 3D‑редактор зданий без подписок. Стены, этажи, зоны, перекрытия — всё редактируется прямо в 3D. Перетаскиваете элементы, меняете форму, «разбираете» этажи по слоям. Система обновляет только то, что вы изменили, поэтому всё работает быстро даже в браузере. Всё запускается как веб-приложение и использует GPU вашего компьютера для отрисовки 3D в реальном времени.
Сегодня директора стратегического маркетинга компании Synopsys спросили, что он думает насчет того, чтобы софтвер его компании писал ИИ? И знаете что он ответил? «Это дело далекого будущего. Для этого требуется математика уровня PhD, а также итеративная доработка на основе проприетарных данных от фабрик микросхем — данных, которые ИИ пока не способен полностью смоделировать. (Пока!)»
Прикол тут в том, что сам Синопсис хайпит вовсю свой ИИ-софтвер для других компаний. А сами, как вы видите, говорят: мы де перейдем на это в далеком будущем. При том, что их софтвер — это просто программы на C++. Я работал в Synopsys, так что я знаю изнутри. Так что не говорите мне, что ИИ якобы уже хорошо пишет на C++ алгоритмически-интенсивные программы.
Для тех кто не в курсе: софвер Синопсиса используют инженеры для проектирования микросхем. В комментариях мой слайд про процесс: код на языке SystemVerilog превращается в граф из логических элементов и элементов состояния (D-триггеров), потом программы размещения и трассировки раскладывают и соединяют этот граф по площадке микросхемы.
От этого трудно отмахнуться! Перед нами цитата не луддиста-отрицателя ИИ, а человека из самого истока всех чипов, которые проектирует Apple, Intel, NVidia, и даже чипов для российких дронов (компании в Зеленограде тоже используют софтвер от Synopsys). ИИ сможет писать такие программы на C++ в Да-ле-ком Бу-ду-щем. Так что в этом году всем нам AGI не грозит.
Нашёл интересную реализацию прямолинейного контентного агента на Claude Code — ralph-wiggum-marketer.
Суть: автономный копирайтер который работает в цикле. Задаёшь список задач в формате PRD — с описанием, критериями приёмки и приоритетом. Агент берёт задачу, пишет, проверяет по критериям, коммитит результат, логирует выводы, берёт следующую.
Тут есть интересное решение проблемы памяти. Каждая итерация стартует с чистым контекстом, но агент всегда читает progress.txt с накопленными выводами из прошлых итераций. Паттерны которые сработали остаются. Это и есть самообучение в простейшей реализации.
Плюс три агента-источника которые параллельно заполняют SQLite-базу: один мониторит тренды, второй исследует, третий собирает продуктовые коммуникации. Агент-писатель читает из базы и пишет уже с контекстом — не с нуля.
Для моих задач это, конечно, не готовое решение, но взять отсюда можно две вещи: структуру PRD с явными критериями приёмки для каждой задачи, и паттерн progress.txt как простейшую форму накопленной памяти между сессиями без сложной инфраструктуры.
Глава Nvidia Дженсен Хуанг обозначил новый неформальный стандарт эффективности для инженеров, работающих в сфере высоких технологий. В свежем выпуске подкаста All-In, Хуанг заявил, что специалист, получающий $500 000 в год, должен расходовать на ИИ-токены не менее половины своей зарплаты. По словам Хуанга, если инженер с таким доходом тратит на использование больших языковых моделей и вычислительные мощности лишь $5 000, это становится для него серьезным поводом для беспокойства. Руководитель Nvidia сравнил такую ситуацию с разработчиком чипов, который принципиально отказывается от CAD-инструментов и работает «с бумагой и карандашом».
Внедряющие ИИ компании стали вводить новую метрику в виде токенов, которая отражает их расход при работе сотрудников. Некоторые из них уже отслеживают, сколько токенов тратит каждый сотрудник, чтобы ограничить неэффективное или нецелевое использование. Платформа автоматизации Zapier запустила внутреннюю панель, которая отображает, как сотрудники используют ИИ и сколько токенов при этом тратят. «У нас появилась новая статья расходов», — подтвердил директор по ИИ-трансформации компании Брэндон Саммут. По его словам, токены имееют цену, и компаниям приходится учитывать её в своих расчётах.
Ранее компании Кремниевой долины начали предлагать бонусы в виде компенсаций за доступ к ИИ-моделям своим инженерам. Инженеры-программисты и исследователи ИИ в технологических компаниях уже давно борются за доступ к графическим процессорам (GPU), при этом вычислительные мощности для ИИ тщательно распределяются в зависимости от того, какие проекты наиболее важны. В итоге некоторые кандидаты на вакансии начали спрашивать о том, какой бюджет на вычисления в ИИ им будет доступен, если они решат присоединиться к компании.
Всем привет! Меня зовут Александр Дориф, я химик, молекулярный генетик и сисадмин-инфраструктурщик в компании WebHostMost, многие знают меня по нику Father Nurgle.
Итак, на дворе осень 2022 года, я, на тот момент аспирант, разрабатываю способы диагностики болезней экспансии коротких повторов (хорея Хантингтона, синдром ломкой Х хромосомы...) или с изменением количества локусов в геноме (инсерции/делеции, анеуплоидии). Я активно использую капиллярный электрофорез на ABI 3500 Dx и фрагментный анализ с помощью GeneMapper 5. И это стало проблемой. Компов в лабе мало, денег тоже, лицензия GeneMapper одна (а дополнительная стоит больше 10к$), комп с GeneMapper часто занят, софт сам по себе прибит к венде и БД Oracle. А сам я работаю на ноуте, устаревшем ещё в конце нулевых. Да, есть NCBI OSIRIS, но для него нужен Wine, а это лишний слой абстракции, да и интерфейс у него переусложнён на мой взгляд, Fragman не поддерживал импорт файлов с 3500, fatools не развивались и автор не отвечал на сообщения.
Так я решил писать FragalyseQt. Я изначально видел его как кроссплатформенный и свободный софт, поэтому выбрал за основу Python (для него есть много полезного типа BioPython) и Qt для интерфейса. Учитывая то, что у меня не было опыта написания десктопных приложений, несколько дней я изучал мануалы, после чего тёмным вечером 6 октября 2022 выпустил самую первую версию FragalyseQt с номером 0.1 и кодовым именем «Huntington». Это была смотрелка файлов FSA, умеющая селективно скрывать выбранные каналы флуоресценции и экспортировать данные внутреннего анализа (для ABI 3500 и SeqStudio) в CSV.
В версии 0.2 «Friedreich», добавилась возможность независимого от прибора поиска и базового анализа пиков на электрофореграммах, я познакомился со SciPy и табличными возможностями Qt.
Версия 0.3 «DiGeorge» принесла возможность правки базовой линии и тонкой настройки поиска пиков. И... Я упёрся в фундаментальную проблему: определение размера фрагментов на электрофореграммах требовало теории приблизительных вычислений, которую нам в своё время не давали, давая математику по остаточному принципу. Без сайзинга, FragalyseQt будет всего лишь смотрелкой. Я начал ботать матан. Мозги плавились, времени не хватало, к аспирантуре добавились заботы о дочке, но я учил. Здесь же случилось знакомство с реальностью: не каждая декларация «мы поддерживаем формат ABIF» значит «мы поддерживаем ПОЛНУЮ спецификацию ABIF». Также пришлось столкнуться с древними вариантами ABIF, полученными до его стандартизации. Была работа в Okteta, написание парсеров, FragalaseQt стал читать и старый ABIF, и его криминалистическое подмножество — HID.
1 сентября 2024 вышла FragalyseQt 0.4 «Jeffreys» с сайзингом пиков методами степенных сплайнов, взвешенных степенных сплайнов и МНК. README стал подробнее, стремясь к полноценному мануалу. Позже добавил локальный и глобальный методы Саузерна. Софт стал реально аналитическим, с его помощью была опубликована работа на ESHG 2025 ( https://doi.org/10.13140/RG.2.2.14637.81123 ). Потом развитие опять затянулось — задержки ЗП в начале года по 3-4 месяца не способствовали размышлениям о чём-то, кроме выживания. В сентябре я перешёл в WebHostMost и, внезапно, у меня появились адекватные задачи, время и поддержка коллег. Была переработанна структура для соответствия PEP 517, добавлен гибкий интерфейс и экспериментальная поддержка импорта сырых данных российского Нанофор-05 (формат реверсил).
20 марта 2026 вышла FragalyseQt 0.5 «Southern» с импортом панелей GeneMapper, GeneMarker и NCBI OSIRIS, фильтрацией статтеров, экспортом в CODIS XML. Для скриншота мне было скучно использовать стандартные заглушки для данных (и ясно, что невозможно взять реальные данные дел), поэтому демо сделано как опознание тел после Резни в Зоне Высадки, Исстваан 5.
FragalyseQt 0.5 - экспорт данных после применения панелей в формат CODIS XML: выбираются вкладки с данными для экспорта, назначаются роли в рамках дела (жертва, персонал, подозреваемый, предполагаемый родитель и т.д.), заполняются данные лаборатории и экспортируются. Экспортированные данные могут быть внесены в совместимую с CODIS систему (например, SmallPond).
Расширение для Chrome (и совместимых браузеров) позволяет скрывать статьи про «Искусственный интеллект». Скрывается не контент, написанный ИИ (LLM), а контент про ИИ (что сейчас обычно под этим подразумевается). Бесконечные статьи об очередной революции, вызванной тем, что такая‑то LLM модель опередила конкурентов на 0.1 балл в одном из 186 имеющихся бенчмарков, и вот этот вот всё.
Чтобы видеть счетчик скрытых статей, закрепите иконку расширения на панели инструментов через меню расширений (иконка паззла).
Есть следующие возможности:
скрывать хаб «Искусственный интеллект»
скрывать по словам в заголовке (настраиваемый список)
скрывать по тегам (настраиваемый список)
инвертированный режим (показать, попадающее под фильтры, и скрыть остальное)
По умолчанию включено только скрытие хаба «Искусственный интеллект». Фильтры по словам/тегам с большей вероятностью допускают ложноположительные срабатывания, поэтому выключены по умолчанию. По этой же причине в фильтрах по словам по умолчанию нет слов «ии»/«ai», так как есть достаточно много статей, содержащих что‑то вроде «без ИИ». Внимательно относитесь к добавлению слов в фильтры, чтобы минимизировать ложноположительные срабатывания.
Как вы знаете, мобильный интернет стал нестабильным последнее время, поэтому в поезде у меня появилась возможность посмотреть, что же я там скачивал почитать, когда появится время. И наткнулся на книгу: «Founders at Work [Stories of Startups' Early Days]» — 2008 года. Фактически эта книга рассказывает про яркие, выстрелившие стартапы в долине с 1980 по 2006 год примерно.
И знаете, хотя большинство из этих стартапов либо были куплены и растворены в других компаниях, либо обанкротились спустя некоторое время после выхода книги, сами истории мне понравились, в силу того, что можно сравнить то, о чём думали люди, и что по факту случилось спустя 20–25 лет.
Книга делает упор на то, что успешный проект могут запустить разные люди, с разным бэкграундом, с разным пониманием IT-бизнеса и принципов развития компаний. Выглядит как агитка венчурных фондов, но люди-то реальные и компании эти реальные.
Также подчёркиваются преимущества долины, где одни и те же люди по цепочке выстраивают свои компетенции и получают деньги на развитие своих идей фактически от одних и тех же инвестиционных фондов. Что ярко кричит — приезжай в долину, именно тут делаются успешные стартапы.
Конечно, книга очень сильно устарела, и многие вещи, о которых рассказывали основатели бизнеса как об инсайте, уже считаются базовым навыком, который расписывается в любой айтишной книге начального уровня. И также меня посмешила глава про BlackBerry как о лидере корпоративного мобильного мира. Книжка пошла в печать спустя пару месяцев после выхода первого iPhone, и никто не думал, что BlackBerry так быстро потеряет свои позиции в мобильном мире.
Практической пользы на текущий момент от книги нет, но книга развлекает как документалистика о событиях бума доткомов.
🚀 Через 16 дней встретимся на GoCloud 2026 — нашей главной ежегодной конференции про ИИ и облака. В этом году мы подготовили насыщенную программу, чтобы вы могли первыми узнать, какие подходы в работе с ИИ, данными, облаками и кибербезопасностью станут стандартом для бизнеса в 2026 году. Регистрируйтесь, чтобы ничего не пропустить.
📈 Если вы работаете в компании, которая хочет построить аналитику данных в облаке без первоначальных затрат на инфраструктуру, то у вас есть возможность запустить тестовый проект в рабочей среде облака с гарантированными SLA и безопасностью с помощью платформы Cloud.ru для работы с данными. Подробнее о предложении читайте на сайте, действует до 30 июня 2026.
👨💻 Еще до 30 июня можно забрать скидки до 40% на сервисы для запуска и развертывания LLM-моделей с помощью инференса или на физических серверах с GPU и CPU.
🛡️ Теперь в облаке Cloud.ru можно размещать системы для обработки банковской тайны и проведения любых финансовых операций за счет подтверждения соответствия стандарту ГОСТ Р 57580.1-2017. Этот стандарт определяет основные требования по информационной безопасности для организаций, которые оказывают финансовые услуги по лицензии Центрального банка России.
⚙️ Что нового в цифровой среде AI Factory:
В сервис для обогащения данными языковой модели добавили тег latest, который доступен при запросах к Search API для параметра knowledge_base_version. Он позволяет делать запросы к последней версии базы знаний без указания ее идентификатора.
В сервис для создания автономных ИИ-агентов добавили: триггеры, которые позволяют запускать агента при получении сообщения в мессенджере или электронного письма, а также настроить регулярный вызов по расписанию; поддержку трейсинга — возможность просмотра полных трейсов выполнения и отображение каждого шага агента с параметрами, уровнем уверенности и стоимостью; сессии агентов — они нужны, чтобы изучать цепочки рассуждений, смотреть, какие инструменты были использованы, и отслеживать стоимость выполнения сессии.
В сервисе для запуска моделей машинного обучения запустили Public API для управления инференсами. Он позволяет: получать список инференсов в проекте с пагинацией и фильтрацией по названию, а также детальную информацию о состоянии инференса; управлять жизненным циклом: масштабировать, настраивать ресурсы и параметры выполнения
Добавили новые модели в сервис с готовыми LLM и ИИ-моделями: zai-org/GLM-4.7-Flash, zai-org/GLM-4.7, t-tech/T-lite-it-2.1, t-tech/T-pro-it-2.1, Qwen/Qwen3-Coder-Next. Все модели доступны через API и поддерживаются в интерфейсе песочницы для быстрого тестирования.
🦾 Делимся инструкцией, как запустить ИИ-чат за шесть шагов. Внутри гайда порядок действий со списком сервисов и параметрами настройки; команды и конфиги, которые можно скопировать и использовать; настройка Open WebUI для работы с готовыми моделями через OpenAI-совместимый API и выбор модели прямо в интерфейсе чата; практическая настройка защиты, ограничение доступа по IP-адресам, а также использование SSL-сертификатов для шифрования соединений.
🤖 Изучите новый бесплатный курсот нашей команды о практиках развертывания, эксплуатации и автоматизации ML-систем с использованием корпоративных платформ данных. Подходит всем, кто хочет надежно и масштабируемо внедрять ИИ‑модели.
💼 Рассказали, как онлайн-сервис доставки Купер перенес 40 ТБ аналитических данных в облако без остановки процессов. Подробности кейса смотрите на сайте.
VK Tech выпустил на рынок Registry — универсальный бинарный репозиторий артефактов и инструмент безопасной разработки. Решение создано и протестировано в VK.
Артефакты — это компоненты, необходимые для сборки и работы приложений: библиотеки, зависимости, Docker-образы, Helm-чарты, пакеты и конфигурации. Продукт поможет российским компаниям централизованно и безопасно управлять артефактами, обеспечив высокую доступность и производительность на уровне enterprise-решений.
Registry от VK Tech поддерживает более 10 типов репозиториев: Docker, Helm, npm, PyPi, NuGet, Go, RPM/Yum, RubyGems, Maven, Gradle и Raw. Решение включает функциональности, недоступные в open-source аналогах. В основе автоматической проверки артефактов при их загрузке и скачивании из репозиториев, используются политики безопасности и актуальные данные об уязвимостях, разработанные с применением технологий Security Gate от VK Tech. Продукт обеспечивает высокую доступность из коробки: отказоустойчивая архитектура с автоматическим переключением при сбоях гарантирует бесперебойную работу CI/CD-конвейера. Registry выдерживает нагрузки крупнейших команд разработки.
Интеграция с VK Object Storage позволяет надёжно хранить петабайты данных с возможностью миграции между хранилищами. Использовать Registry можно на инфраструктуре публичного и частного облака VK Cloud или размещать на собственных серверах.
«Российские компании потеряли доступ к привычным корпоративным инструментам для управления артефактами. Registry изначально создавался внутри VK как решение, закрывающее все потребности крупного бизнеса: высокие нагрузки, отказоустойчивость, соответствие регуляторам и гарантированная поддержка. Теперь мы выводим его на рынок, чтобы компании могли получить полноценную enterprise-функциональность без зависимости от зарубежных вендоров», — комментирует руководитель направления облачных и дата-сервисов VK Tech Дмитрий Лазаренко.
VK Tech — российский разработчик корпоративного ПО для решения ежедневных задач бизнеса. Портфель VK Tech — это готовая экосистема программных продуктов, которая включает облачную платформу, дата-сервисы, сервисы продуктивности, бизнес-приложения. Продукты VK Tech включены в реестр российского ПО и соответствуют требованиям ФСТЭК, поставляются в формате лицензий (On-Premise) и по подписке (On-Cloud), что делает их доступными для компаний любого масштаба.
VK Cloud — платформа с широким набором облачных сервисов и ПО для эффективной разработки и работы с данными для компаний любого масштаба. VK Cloud входит в портфель решений VK Tech и базируется на многолетнем опыте развития интернет-сервисов и технологий на базе открытого кода. Среди продуктов VK Cloud инфраструктурные и платформенные облачные сервисы, а также комплексные решения, такие как VK Dev Platform, доступные в Public Cloud, в рамках инсталляции VK Private Cloud и как софт. Клиенты компании — «Битрикс24», «Газпромнефть», «Росатом» и другие крупнейшие игроки своих отраслей.
