TL;DR

За последний год я собрал вайбкодингом не один десяток лендингов — для программ МФТИ, для своих проектов и на заказ. Разберу четыре самых показательных: Школу Техпреда, конференцию «Точка сборки», курс «ИИ Продакт-менеджмент» (aimipt.ru) и один свой, личный — на нём эффекты раскачаны сильнее всего.

У всех четырёх есть слой «дорогих» визуальных эффектов: интерактивная вода на WebGL-шейдере с освещением, 3D-логотип Физтеха из тысяч частиц-спрайтов, живая 3D-башня из кубов, облако частиц, которое морфит форму по скроллу.

К этому слою я пришёл двумя разными путями. На «Точке сборки» эффекты написаны руками на чистом WebGL — ноль анимационных библиотек. На остальных работает свой движок на Three.js: вынесен отдельными файлами, переиспользуется между сайтами и откатывается на 2D-canvas, если CDN не ответит.

Ниже — оба пути на реальном коде, цепочка инструментов от дизайн-системы до прода и грабли, на которые я наступил.

server a.internal weight=10 max_fails=2; — десять к одному. Ночью бэкенд на пару секунд отвалился, к утру давно жив и из ротации не выведен. А первые полсотни запросов рабочего дня распределяются не 10:1, и среди них есть места, где два запроса подряд уходят на сосед с весом единица.

Ни один лог об этом не скажет, в документации по upstream такого объяснения нет. Есть — в двух строках ngx_http_upstream_round_robin.c.

Разбираем по тегу release-1.31.3, со ссылками файл:строка: smooth weighted round-robin и его восемь копий в исходниках; effective_weight, которого нет в документации, и то, как max_fails втихую им управляет; почему least_conn сравнивает не число соединений; почему ip_hash не работает на unix-сокетах. Плюс sticky и least_time, приехавшие в open source несколько месяцев назад.

Разработчик получает сложную задачу, погружается в детали и через несколько дней знает о ней гораздо больше, но законченного результата всё ещё нет. Он не ленится и не обязательно плохо планирует работу. Иногда задача превращается в проверку профессиональной состоятельности: несовершенный результат становится страшно показывать, просьба о помощи воспринимается как поражение, а давление сверху только усиливает застревание.

Я называю это «синдромом Данилы-мастера»: специалист уже не просто решает задачу, а пытается доказать с её помощью собственное мастерство. Разберём, как перфекционизм связывается с самооценкой, почему очевидные советы о декомпозиции могут не работать и как небольшой законченный шаг возвращает человеку способность двигаться дальше.

В 2018 Google Maps стал показывать рядом с каждым рестораном «Your Match» - процент от 0 до 100% насколько вероятно, что мне тут понравится.

Так как они базировались на прошлых оценках мест, я стал старательно писать ревью на все кафе, где был, чтобы получить максимально точные рекомендации новых. Для меня это работало классно (особенно для матчей больше 90%), намного информативнее среднего рейтинга заведения. Но в 2023 Google фичу тихо убрал.

В недельных лимитах Claude осталось много токенов, которые скоро сгорали. Так что я попробовал вернуть себе фичу своими силами.

Я несколько месяцев измеряю, как ChatGPT, Perplexity, Алиса AQI и GigaChat называют бренды в своих ответах: прогоняю контрольные промпты и смотрю, кого модель упомянула, а кого — нет. За этими прогонами всплыла цифра, которая ломает привычную логику SEO, — и заставила меня поменять то, что я вообще отслеживаю у клиентов. Разбираю по порядку.

StringBuilder делит текст на чанки по 8000 символов — вчетверо ниже порога кучи больших объектов. Запас такой, что попасть туда невозможно.

Но чанк на 400 КБ в этой куче возможен и получить его можно разными способами.

Как выбрать биржу для алгоритмической торговли: latency, matching engine и реальная ликвидность

Я несколько лет занимаюсь алгоритмической торговлей и за это время прогнал через свои алгоритмы десятки криптобирж.

Я подключал биржи к своим ботам, торговал через API и проверял то, что действительно важно алгоритмическому трейдеру: стаканы, latency, WebSocket, исполнение ордеров, ликвидность, ошибки и поведение рынка в момент реальной сделки.

В результате я протестировал около 40 бирж.

И оказалось, что биржа, которая выглядит отлично на CoinMarketCap, в рекламе обещает миллиарды объема и показывает красивый глубокий стакан, совсем не обязательно является хорошей биржей для алгоритмической торговли.

Иногда всё наоборот.

Система прошла приёмку, но первая реальная нагрузка разогнала p99, исчерпала пул соединений и увеличила счёт за облако.

Разбираем пять ошибок в нефункциональных требованиях и способы превратить их в измеримые ограничения ещё до выхода в прод.

Семь наблюдений об ИИ-трансформации российского бизнеса

За последние месяцы мы провели две онлайн-конференции про внедрение ИИ в российский бизнес. 3 апреля — «ИИ-Трансформацию», с топами из X5, MWS AI, Skyeng, mymeet.ai и Data Monsters. 29 мая — «Точку сборки», вместе с кафедрой технологического предпринимательства МФТИ: выпускники кафедры, фаундеры, практики вроде Александра Горного и команды AgentArea. Суммарно — больше двадцати спикеров, около 1500 регистраций на обе конференции и средняя оценка эфиров выше 9 из 10 у аудитории.

Меня зовут Жемал Хамидун, я CPO AlpinaGPT, Head of AI Alpina Digital и автор тг-канала «Готовим ИИшницу».

Обычно с таких мероприятий уносят красивые тезисы и хайповые заголовки. Мне интереснее другое — что повторяется у разных спикеров из разных индустрий и в разных форматах. Совпадение у людей, которые друг друга не слышали, — самый честный сигнал, который вообще можно снять с конференции.

Я пересмотрел записи, свёл вопросы аудитории и результаты живых опросов на обеих конференциях. Ниже семь наблюдений, которые прозвучали у нескольких независимых спикеров сразу.

Сразу про жанр, чтобы не было обманутых ожиданий. Это не замер и не исследование. Это обзор того, что говорили практики на двух наших мероприятиях, плюс мой комментарий там, где мне есть что подтвердить или оспорить своим опытом. Записи конференций не публичные, поэтому цифры спикеров — это их цифры со сцены: методику расчёта в докладах почти никто не раскрывал, и дальше я помечаю это отдельно. Внешние исследования, наоборот, все со ссылками — их можно открыть и проверить.

Кстати, 16 сентября мы проводим вторую конференцию «ИИ-Трансформация» — программу как раз собираем. Регистрация бесплатная, через нашего чат-бота: зарегистрироваться. В том же боте лежат записи первой конференции и полные саммари всех семи трендов, о которых я расскажу дальше — можно посмотреть уже сейчас, чтобы не читать материал вслепую.

Компания Cursor выложила в опенсорс Mixture-of-Kittens (MoK) — "мегаядро" для обучения MoE-моделей на стойках Nvidia GB300 NVL72. Вся пересылка данных между 72 видеокартами и все вычисления MoE-слоя в нем выполняются одним гигантским GPU-ядром. По замерам самой компании, MoK работает до 2.37 раза быстрее лучших публичных решений, а в продакшене поднял сквозную скорость обучения на 41%: с 761 до 1070 токенов в секунду на видеокарту. На этом ядре Cursor уже обучает свою модель Composer на десятках тысяч GPU.

Любая гипотеза жива ровно до тех пор, пока о ней не спросят языковую модель в правильном настроении. Звучит как шутка. Но за последние недели эта шутка перестала быть шуткой трижды — и каждый раз по-разному эффектно.

1) Сначала чувак из Anthropic между таймами финала ЧМ опроверг гипотезу, которой было 87 лет — прямо в X. 2) Потом модель OpenAI закрыла проблему Эрдёша про расстояния на плоскости, 80 лет никто не мог. 3) А следом — доказательство полувековой гипотезы о двойном покрытии циклами в графах, добытое за час силами 64 параллельных субагентов. Если это совпадение, то очень организованное.

Короче, собираю всё в один текст — с разбором что вообще происходило, как выглядели твиты и доказательства, и почему у истории тревожный постскриптум - ту самую модель OpenAI, которая размотала Эрдёша, позже пришлось приостанавливать, потому что она слишком настойчиво вылезала из песочницы.

Далеко не новость, что поддержка популярного расширения прекратилась. Но кто мешает расширению Roo поддерживать самому себя. Решил это проверить и поправить заодно проблему с ripgrep. Проблем никаких почти не возникло, реализовал и починил все, что требовалось.

Починить ripgrep никаких проблем не составило.

Далее, добавил нового встроенного Агента 🎨 Image generator и настройки для подключения к sd api v1 и новый встроенный tool.

В старом tool не устроило использование только OpenRouter.

Последний раз я тут писал в 2010 году )). С тех пор многое изменилось и вся моя тогдашняя писанина теперь в чердаке. И заново ее публиковать не вижу смысла.

Если вы системный аналитик, то знакомы с ситуацией, когда приходит бизнес с очередной хотелкой. Начинаете задавать вопросы, получаете ответы, потом еще, и еще. Через несколько встреч у вас набор разных заметок, записок, писем, страниц в Confluence. Если используете современный подходи и используете Чат-бот - то и несколько чатов. А когда одновременно несколько проектов, то все это превращается в мешанину.

И вот, под девизом "Хватит это терпеть" с помощью ИИ-агента в IDE родилось приложение DocGen, или AI-ассистент системного аналитика.

Расскажу, как я сделал своего ассистента, с какими проблемами столкнулся и что получилось.

Большие языковые модели становятся неотъемлемой частью современных информационных систем. Корпоративные помощники, RAG-приложения, AI-агенты, генерация программного кода, автоматизация документооборота – всё чаще именно LLM становятся основным интерфейсом взаимодействия пользователя с данными и сервисами компании.

Вместе с ростом популярности меняется и профиль угроз. Если ещё несколько лет назад основной задачей злоумышленника был поиск уязвимости в веб-приложении или API, то сегодня достаточно правильно сформулировать запрос к языковой модели. Причём целью может быть не получение конфиденциальной информации и даже не обход механизмов безопасности. Иногда гораздо выгоднее заставить модель выполнять заведомо ресурсоёмкую задачу, расходуя процессорное время, память и тысячи токенов.

Именно этой проблеме посвящена категория LLM10: Unbounded Consumption в рейтинге OWASP Top 10 for LLM Applications. В отличие от классических атак типа Prompt Injection или Data Leakage, здесь злоумышленник воздействует не на логику приложения, а на его вычислительные ресурсы. По сути, речь идёт об адаптации идеи Denial of Service (DoS) к эпохе генеративного искусственного интеллекта.

На первый взгляд может показаться, что защититься от подобных атак достаточно просто –  например, ограничить длину пользовательского запроса или максимальный размер ответа. Однако на практике современные атаки становятся значительно изощрённее. Они используют особенности работы больших языковых моделей: рекурсивные инструкции, экспоненциальный рост контекста, моделирование множества независимых агентов, комбинаторные задачи и другие приёмы, заставляющие модель выполнять непропорционально большой объём вычислений при внешне вполне безобидном запросе.

Три месяца я строил одну и ту же контент-машину для AI/tech-канала тремя способами: вручную с ChatGPT, в n8n и на Python через Claude Code. В статье — архитектура из трёх пайплайнов, реальные тайминги из production-логов, миграция с SubMagic на собственный постпроцесс за один день и практический чек-лист, который поможет выбрать между ассистентом, визуальным конструктором и собственным ИИ-агентом.

Три дня назад я сидел и сравнивал integrity level токена процесса с integrity level окна в фокусе, чтобы понять, почему Диспетчер задач блокирует ввод удалённого пользователя. Никто в мире, кроме меня, в этот момент не знал, что это вообще проблема. Я был там один. И мне было хорошо.

В управлении продуктом существуют, на мой взгляд, два полюса - функциональный и продуктовый подходы. В этом материале разберем, в чем разница подходов, как они работают и в чем их коренное отличие.

Привет, меня зовут Алексей Буренин, я работаю Product executive (CPO) и имею большой  опыт перестройки компаний на продуктовый подход и опыт работы в функциональном подходе. В данном материале я буду использовать не только свой многолетний опыт, но и опыт западных коллег и маститых авторов по менеджменту. Поехали!

Продуктовый подход как панацея от всех проблем - это довольно распространенное мнение: нам надо перейти на продуктовый подход, и тогда продукт и компания начнут расти. Или другой полюс - в нашей компании очень важно мнение 100500 стейкхолдеров, функции CEO которых надо учесть, и желания клиентов - одним словом, функциональный подход. Давайте посмотрим, в чем же реальная разница этих двух подходов. Первое, что следует заметить: оба подхода имеют право на существование, оба работают при настройке достаточно эффективно и результативно.

Очень распространенное и вредное заблуждение в продуктовой отрасли, о котором часто заявляют многие руководители, - что существует единственный верный способ или фреймворк, лучшая практика и прочее в разработке первоклассных продуктов. Важно понимать, что не существует единой системы, нет абсолютно верного или абсолютно неверного подхода, все зависит от контекста компании, окружения и множества факторов. Выбор продуктового или функционального подхода либо среднего между ними - это стратегический выбор компании.

Игровые движки не сравнивал только ленивый, но за анализом фич и красивых пресс-релизов редко упоминаются баги, костыли и прочие особенности, превращающие разработку в кошмар. А ведь именно они могут повлиять на игру сильнее, чем люмены, наниты и прочие URP.

Эта статья - сборник проблем Unity, с которыми столкнулся лично я. Он далеко не исчерпывающий и несколько субъективен, но знай я о них заранее - возможно выбрал бы другую технологию.

Дисклеймер: Это статья-проверка на прочность. Проект работает на PHP + MySQL + Polling каждые 3 секунды. Если вы кликнули по ссылке, а сервер отдаёт 502 или упорно молчит — значит, поллинг взял своё под нагрузкой Хабра, а я прямо сейчас судорожно оптимизирую запросы и чиню базу!

Привет, Хабр!

Я в одиночку разработал web‑мессенджер Conlink Messenger. Его главная фича — полный отказ от привязки к номеру телефона: только email, пароль и никакого сбора персональных данных.

Я долго откладывал публикацию в ожидании «идеального кода», но понял, что этот момент никогда не наступит. Поэтому выкатываю MVP в том виде, какой он есть — с простой архитектурой, поллингом вместо WebSocket и кучей спорных решений.

Если после этой статьи окажется, что половину backend'а стоит переписать — значит, опубликовал не зря. Приглашаю устроить проекту честный краш‑тест!

Это статья про разновидность языка Си с русским и оригинальным английским синтаксисом, работающими одновременно. «Если» и «if» работают как синонимы. Это не интерпретатор. Это компилятор, который способен собрать себя сам. Это даже не транспилятор русского в английский - оба набора слов работают равноценно. Код можно посмотреть https://кодыч.рф/administrator/rusi.

Мы решили поручить анализ данных ChatGPT. И быстро поняли, что проблема вовсе не в модели. Оказалось, что LLM может красиво объяснять, но не должна считать. Ошибка была не в промпте, а в архитектуре системы.

В статье рассказываю, почему мы разделили код и ИИ, как избавились от галлюцинаций в аналитике и почему теперь модель объясняет результаты, а не пытается их вычислять.

Разбор отчёта Hunt.io о предполагаемой китайской кампании: открытый каталог, TencShell-инфраструктура, SQL-инъекции, фишинг и роль Claude Code с DeepSeek. Отделяем подтверждённые факты от атрибуционных гипотез и формулируем меры защиты.

В продуктовых экспериментах нередко возникает следующая ситуация, когад бизнесу важна долгосрочная или малочувствительная метрика, но оценить эффект на такие метрики в рамках короткого A/B-теста сложно.

Как корректно находить прокси-метрики, почему наивная регрессия может обмануть и как отделить настоящую связь экспериментальных эффектов от статистического шума?

Когда пользователь загружает документ в систему, сначала нужно понять, что именно он прислал. Паспорт? Договор? Полис? Заявление? От этого зависит весь дальнейший сценарий обработки: какие поля искать, какие проверки выполнять и какой OCR использовать. Ошибка на этом этапе делает бессмысленной всю дальнейшую обработку. Мы покажем, что тип документа можно определить, вообще не читая его содержимое. Для этого не нужны OCR, нейронные сети или анализ текста – достаточно использовать геометрию документа.

Всемирная организация сотрудничества в сфере искусственного интеллекта, по-английски WAICO или полностью World Artificial Intelligence Cooperation Organization была создана 16 июля 2026 года в 20:00 в городе Шанхай в Китае.

Всё написанное ниже — личный взгляд участника процесса, а не официальная позиция какой-либо структуры.

Привет, на связи Рома Миронов из Авито. Я бывший — хотя бывших не бывает — фронтендер, а сейчас тим- и техлид. Ковыряю AI и больше ничем не занимаюсь — кроме команды, конечно :) В этой статье расскажу, почему фронтенд пока не умер, какие задачи уже можно отдавать агентам, где они красиво ошибаются и почему сначала от AI становится больнее, а не легче.

На демо корутины выглядят почти безошибочно, но под нагрузкой один неверный выбор области, диспетчера или способа обработки исключений быстро превращается в зависшие задачи и падение чужих запросов.

Разбираем типичные ошибки Kotlin‑бэкенда и показываем, как сохранить предсказуемое поведение сервиса.

Помните времена, когда можно было купить VPS за доллар, накатить скрипт и забыть? Забудьте. Если последние недели вы проводите в чатах хостеров, созерцая бесконечные 502 Bad Gateway и context deadline exceeded, значит, вы в теме. ТСПУ окончательно перешли от блокировок по IP к «ковровому» анализу поведения трафика и манипуляциям с пакетами на уровне магистралов.

Давайте разберем, что именно сломалось и какие костыли мы забиваем в систему, чтобы хоть как-то смотреть YouTube в 4K.

Метрика пошла вверх — и хочется сразу закрепить гипотезу и докинуть ресурсов. Но та же цифра нередко оказывается арифметически верной и при этом лживой: данные собрали, отфильтровали или свернули так, что честный показатель ведёт к неверному решению.

Retention растёт? Возможно, вы просто не видите тех, кто ушёл после первого захода. Конверсия упала в целом, но выросла в каждом сегменте? Это не ошибка в расчётах. A/B-тест «дал значимость» на третий день? Скорее всего, вы сами себя обманули.

Разбираем ошибку выжившего, парадокс Симпсона, p-hacking, подмену среднего, регрессию к среднему и визуальные искажения — на продуктовых примерах, и собираем чек-лист вопросов к любой метрике перед решением.

Недавно мы анонсировали сразу два события. Во-первых, наш проект Kodik в новой версии 2.0 стал не только редактором кода: мы запустили также хостинг и маркетплейс, чтобы созданное в редакторе было проще распространять.

А во-вторых, к релизу приурочили хакатон Kodik Launchpad. Зачастую проекты с ИИ-кодингом забрасывают через день, а мы устроили хакатон длиной в месяц, призывающий дойти до более значимых результатов. Для участников это стимул подойти серьёзнее, а для нас — хорошая возможность потестить хостинг, наполнить маркетплейс и заодно помочь молодым авторам довести свои идеи до конца, подсветить их и направить вперёд.

В результате у нас было 535 одобренных заявок, 74 проекта дошли до финала, и 13 из них будет защищаться сегодня вечером 4 августа на лайв-стриме. А пока итоги ещё не подведены, поделимся с Хабром другими подробностями: что именно появилось в версии 2.0 и о каких примерах с хакатона хочется рассказать.

Спросите себя, что было результатом расследования сбоя десять лет назад, пять, год. Ответ будет примерно одинаковый – скриншот графика в рабочем чате и фраза «похоже, это база». Давайте посмотрим, что поменялось в 2026-м и как выглядит разбор аварии с помощью ИИ-агента.

Началось всё не с идеи «напишу‑ка я библиотеку», а с гораздо более скучной задачи — разобраться в BIND9. Причём разобраться по‑настоящему: не «погуглил директиву, вставил в конфиг, заработало, забыл», а понять, как эта штука вообще устроена, потому что конфигурации нужно было генерировать не для одного сервера, а для нескольких, и делать это регулярно.

Управлять этим вручную, руками редактировать named.conf на каждом сервере и следить, чтобы зоны, ACL и view не разъехались, показалось мне откровенно плохой идеей с самого начала...

Кодинг-агенты — отличный инструмент, пока проект помещается в контекстное окно. Но чем дальше в лес, тем толще партизаны: с ростом кодовой базы начинается деградация контекста, потеря архитектурных решений, “саботаж” инструкций и другие неприятности.

В статье я предлагаю простой файловый подход, помогающий сохранить знания о проекте вне контекстного окна, сделать поведение агента более предсказуемым, а разработку контролируемой. Разберём, как организовать постоянную память и управляющий слой проекта, какие принципы действительно работают и где проходят границы такого подхода.

Полгода назад я захотел, чтобы на краю экрана кто-то жил. Не тамагочи, которого надо кормить, и не ассистента с окошком — просто персонаж, который занят своей жизнью рядом с моей.

Получился ECHO. Он стоит на панели задач и видит, что происходит на машине: открыл видео — садится смотреть вместе с тобой, включил музыку — замолкает и слушает, запустил игру — переходит в режим охоты. Печатаешь — достаёт свой ноутбук и работает рядом.

Как я встроил AI‑агента прямо в интерфейс Apache Superset и не сломал ему CSP

Есть Apache Superset. Есть аналитик, который открывает SQL Lab и десять минут вспоминает, как называется таблица с заказами — orders, olist_orders или fact_orders_v2. Есть языковые модели, которые отлично пишут SQL, но понятия не имеют, что лежит в вашем хранилище.

Задача звучала просто: добавить в интерфейс Superset кнопку, по которой открывается чат с моделью. Причём агент должен работать по принципу MCP — не фантазировать имена колонок, а сходить и посмотреть их в метаданных. Подключаться к любому OpenAI‑совместимому API: локальная Ollama, llm7, OpenAI — что угодно.

Дальше — про то, как это делается без форка Superset, без пересборки фронтенда и без ослабления политики безопасности. И про несколько ловушек, каждая из которых стоила мне отдельного расследования.

Перед техническим разбором можно посмотреть короткую демонстрацию того, как AI‑ассистент работает непосредственно в интерфейсе Apache Superset: видео на YouTube.

Обзоров VPS на Хабре хватает, но почти все сделаны Windows-утилитами и сводятся к тому, какой диск показал «отличный результат». Мне же нужна была батарея, которую можно прогнать по SSH на любой машине, и понимание, что конкретно означает каждое число.

Второй пункт оказался неожиданно объёмным. Я трижды получал красивые результаты, которые не имели отношения к тому, что я думал измерить: скорость оперативки вместо диска, кэш гипервизора вместо носителя, конфиг лимитера вместо производительности. Каждый раз цифры выглядели совершенно правдоподобно, и я бы их спокойно опубликовал.

Поэтому в этой статье: сначала стенд и методика, потом грабли по ходу замера, потом результаты. Ну и длинный список оговорок в конце.

В марте 2026-го за утечку данных более трёхсот тысяч человек суд назначил четыреста тысяч рублей вместо десяти–пятнадцати миллионов по статье. Двумя месяцами позже за данные тридцати шести тысяч абонентов вынесли предупреждение. Я работаю на стороне тех, кто продаёт защиту от этих штрафов, и последний год смотрю, как отрасль торгует страхом: суммы из закона называют верно, просто берут соседнюю часть статьи. Разобрал семь мест, где я чаще всего вижу это расхождение, с номерами частей, чтобы можно было проверить.

Claude — нейросеть от Anthropic, которая в 2026 году держится в топе большинства бенчмарков по коду и агентным задачам. Чат-версия живёт на claude.ai, но как только вы захотите встроить Claude в своё приложение, телеграм-бота или пайплайн в n8n — понадобится API.

С API у разработчиков из России две проблемы. Первая: Anthropic не регистрирует аккаунты с российских номеров и не принимает карты российских банков. Вторая: большинство русскоязычных гайдов написаны в 2024–2025 годах и рассказывают про Claude 3, которого в актуальной линейке давно нет.

Этот гайд закрывает обе. Разберём, чем API отличается от подписки Pro и Max, какие модели доступны прямо сейчас (включая Opus 5, который вышел 24 июля 2026-го), сколько стоит каждая, как получить ключ двумя способами — официально и через агрегатор с оплатой российской картой — и как сделать первый запрос на Python, JavaScript и cURL. В конце — разбор частых ошибок: 400, 403, 429, 529.

Мы уже обсуждали общий ландшафт кибератак и защитных стратегий ИБ в 2020–2025 годах в нашей статье на Хабре. Тогда мы описали сдвиг от публичных вымогательских атак к скрытым операциям под контролем государственных. Теперь пришло время собрать под неё полноценную доказательную базу, и для этого обратимся к открытым отчётам российских SOC.

Эта статья показывает, как изменились правила игры в кибербезопасности, и позволяет оценить, что эти изменения значат для бизнеса, государства и каждого, кто отвечает за защиту цифровых активов. Материалы, собранные за пять лет, дают основу для того, чтобы задуматься: насколько ваша организация готова к новым вызовам и какие шаги стоит предпринять уже сейчас.

В этой статье мы рассмотрим, какие есть типы сервисов для запуска проектов на Python. А в частности, различных админ-панелей, сайтов и веб-приложений на Django. И на что обратить внимание при выборе сервиса для хостинга Django-приложений.

Начнем с того, что Django проекту не подойдет хостинг статических сайтов и нужен именно сервис, поддерживающий работу backend-кода. И такие сервисы бывают очень разные и со своими особенностями.