У меня несколько аккаунтов Claude Code. Не из любви к роскоши, а потому что у Anthropic есть недельные ограничения на использование, и когда активный аккаунт упирается в них, я просто переключаюсь на следующий.

И каждый раз при переключении в боковой панели приложения список сессийперестраивается. А прошлая сессия, в которой я два дня разбиралась с цветокоррекцией или с генерациями по доскам пропала. Файлы где-то на диске, я знаю. Как их вернуть?

Можно ли его сделать так, чтобы старые сессии не терялись из видимости? Хотя бы найти где они физически живут.

То что я нашла, оказалось интереснее ожиданий. На жёстком диске 48 мегабайт истории работы с Claude, разбитой по шести папкам. В окне приложения у меня видно 69 сессий из 715. Остальные на диске, доступны для cat/grep/Python, но через приложение полностью невидимы.

Что под капотом, где они лежат, как вернуть, и почему любой инструмент миграции сейчас имеет срок годности.

Мы привыкли, что ИИ-агенты — это про скорость. Быстрее написать код, быстрее ответить, быстрее сгенерировать. Но скорость без размышления — это не интеллект, а рефлекс. Настоящий прорыв происходит, когда агент начинает думать, прежде чем делать. Проверять себя после каждого шага. Сомневаться. Спрашивать разрешения. И только потом действовать.

Современные языковые модели отлично рассуждают в теории. Но стоит дать им инструменты и доступ к реальному миру, как проявляются системные уязвимости: галлюцинации, превращённые в действия; каскадные ошибки, где одна неточность тянет за собой цепочку неверных решений; слепое следование цели с игнорированием побочных эффектов; отсутствие самокритики. Решение — не в том, чтобы сделать модель умнее. Решение — в архитектуре, которая принудительно встраивает размышление в каждое звено цикла «восприятие → решение → действие → проверка».

Эта статья — про архитектуру, которая превращает бездумный конвейер генерации в мыслящего коллегу. И она применима не только к работе с кодом, а к любому домену, где цена ошибки высока: юриспруденция, медицина, финансы, управление инфраструктурой, маркетинг, поддержка клиентов, образование.

Привет, Хабр!

В последние годы разработка программного обеспечения правда стала меняться заметно быстрее, чем раньше. Но дело не только в новых языках или фреймворках. Появился ещё один рабочий сценарий — когда часть рутины разработчик делегирует модели и ведёт её через обычный диалог. Это и называют вайбкодингом. При этом сам по себе промптинг — не магия, а способ задавать инструкции модели и получать нужное поведение без изменения её весов.

Эта статья не про «секретные слова» и не про чудо-подход, который с первого раза решит любую задачу. Скорее наоборот: здесь важно понять, где промпты действительно помогают, а где они просто создают ощущение контроля. Для кода и разработки это особенно заметно: хорошие инструкции помогают, но без понимания задачи, структуры проекта и ограничений результата не будет.

Многие заказчики полагают, что современная видеоаналитика мыслит почти как человек: видит кадр, узнает объект и принимает решение. На самом деле это не так. Нейросети, лежащие в основе этих систем, пока далеки от человеческого мышления.

Нейросеть не ищет в своей памяти «похожую картинку», как это делал бы человек. Вместо этого она выделяет в кадре набор математических признаков (например: «объект круглой формы находится в верхней части другого объекта»). На основе миллионов заранее обученных весов (параметров) сеть вычисляет вероятность: «это каска — 96%», «это человек — 98%».

Откуда берутся весы? База знаний нейросети наполняется вручную на этапе обучения. Специалисты-разметчики показывают модели тысячи кадров, выделяя на них людей, каски, инструменты и другие нужные объекты.

Я в свои NN-лет решаю вопросы с кризисом среднего возраста просто: получаю второе высшее в театральном. Поскольку учусь я очно с толпой милых зумерш, то волей неволей заразился их вайбом.

В одно время между парами по актерскому и сценречью у нас образовался перерыв в несколько часов, и зумерши притащили небезызвесную игру «Шпион». Реализована она была на минималках даже для web-а из 90-х: нужно было внести список играющих, а потом передавать смартфон по кругу для получения персональной инфы. Интерфейс текстовый.

Кто не знает правила, напомню: все, кроме одного игрока (шпиона) узнают некое слово, место, историческое событие. В процессе общения нужно задавать друг-другу вопросы, чтобы вычислить того, кто не имеет представление, о чем речь, поймать шпиона. А шпион должен вести себя так, чтобы его не заподозрили, и по этим всем разговорам постараться угадать, о чем все знают и говорят. В общем, выигрывает либо шпион, правильно угадавший общий секрет, либо добропорядочные граждане.

Вопросы могут быть самыми разными: Это на улице или в помещении? Это для детей или взрослых? Можно ли на этом ездить? Это едят? И т.д.

«Шпион», при всей кажущейся его простоте забавлял нас много дней. Но мне, как айтишнику со стажем большим, чем те, с кем я учусь, было дико видеть, как для игры, явно претендующей на сетевую, нужно передавать чей-то смартфон из рук в руки. Так получилось, что я в это время активно работал над своим LOTIS, о котором писал здесь уже. И вот в какой-то из вечером я сделал сетевого шпиона, чем несказанно удивил своих коллег, будущих актеров. Заодно и протестировал LOTIS в режиме чата.

Выявить уязвимость до того, как ею воспользуются злоумышленники, разобраться в тонкостях безопасности информационных систем, освоить инструменты пентестеров под руководством опытных наставников — всё это можно попробовать на практике на стажировке в DSEC by Solar. Ждем ваши заявки до 10 мая!

30 апреля в сети появилась информация, что глобальная IT-компания и оператор крупной интернет-инфраструктуры Cloudflare присвоила домену национального мессенджера Max классификацию Spyware (шпионское ПО). Прежде чем мысленно ухмыльнуться и подумать «а я же говорил», давайте объективно разберемся, что это за шум.

В этой статье мы расскажем: кто такая компания Cloudflare, почему она ставит подобные метки, что значит «spyware», на основании каких признаков Cloudflare принимает такие решения, а также какие последствия такая метка может иметь.

EIP-7702 делает EOA похожим на смарт-контракт со всеми вытекающими.

Что меняется в транзакциях, почему ломаются проверки msg.sender == tx.origin и address.code.length > 0, как возникают коллизии хранилища при смене делегата, и что делать с приёмом ERC-721 и ETH. С примерами на Foundry и связкой с ERC-4337.

Если взять «в среднем по больнице», то при встрече со словом «пентест» у человека возникает образ эдакого «хакера в капюшоне», который вечно сидит за компом с открытым терминалом и на досуге взламывает пентагон, словно всемогущий искусственный интеллект. Однако, реальность зачастую далека от этих стереотипов. И иногда это очень сильно влияет на ожидания, когда вы заказываете очередной пентест или редтим.

За одни сутки и шесть долларов алгоритм самостоятельно провёл почти две тысячи экспериментов на российском фондовом рынке.

Он не ждал команды. Сам формулировал гипотезу, сам писал запрос к данным, сам оценивал результат — и сразу задавал следующий вопрос. Цикл за циклом, пока мы спали.

Красиво. Но красота здесь ловушка. Потому что самое сложное — не запустить машину, а понять, стоит ли верить тому, что она нашла. Как мерить. Как проверять. Как отличить настоящий сигнал от эха собственного кода.

Под катом — история одной ночи, почти двух тысяч вопросов и нескольких ответов, которые пришлось заслужить. Если интересно, как звучит рынок в четыре утра — заходите.

Tinder — это хороший пример system design задачи, где нужно быстро формировать ленту кандидатов, учитывать геолокацию и пользовательские предпочтения, а также надёжно обрабатывать свайпы и совпадения. В статье разберём архитектуру такого сервиса и узкие места, которые появляются при росте нагрузки.

ИИ-агенты пишут код быстрее человека, но кто поручится, что они не устроят cascading failure? Разберем, как в реальном проекте совместить инженерный опыт, архитектурные шаблоны и автономных агентов, чтобы получить работающий функциональный узел, а не груду классов-переростков. Вы увидите подготовку фундамента, декомпозицию задач, диаграммы и тот самый момент, когда ИИ нужно жёстко одёрнуть.

Мой мир, в котором я любил программировать руками, рухнул. Не потому, что я разучился, а потому, что я больше не буду этого делать никогда. Незачем. Я вижу, как это происходит со всеми, с кем я общаюсь – программистами, тимлидами, архитекторами. Кто-то сопротивляется, кто-то уже перешёл, но все понимают: профессия меняется, и быстро.

А мой новый мир, в котором я снова создаю цифровые продукты – родился. На прошлой неделе я за несколько вечеров собрал работающий веб-сервис. Сам. Не написав ни одной строчки кода.

Статья про то, что разработка цифровых продуктов меняется быстрее, чем когда-либо за последние двадцать лет. И про то, как это выглядит, если ты внутри…

После того как я написал статью «Головоломка на 1000 BTC» мне стали писать в личку авторы программ для их решения. В этой статье я расскажу о целом семействе таких программ и протестирую все те, что попали мне в руки, на скорость.

Было время принимал участие в разработке iOS приложениий в небольших продуктовых командах. Всё стандартно для такого рода разработки:

2-5 iOS разработчиков

Менеджер

Дизайнер

Тестировщик

Как видите, в списке нет DevOps, поэтому наш CI был полностью в нашем распоряжении и мы могли настраивать как нам удобно. Когда я присоединился к командам, то на CI уже всё было настроено по классике:

Mac Studio в подвале

Запуск Unit тестов

Запуск UI тестов

Сборки различных версий приложения (Firebase, TestFlight)

Всё работало как часы, я туда если честно не лазил (сначала), из разговора коллег, сама настройка CI им досталась от первых разработчиков проекта, которые больше уже не в команде и они там фундаментально после них ничего не меняли.

Время шло, задачи закрывались, релизы выпускались, в свободное время от задач расчищали беклог - в общем скукота. Так как мне нравится ковырять в носу xcodebuild через терминал, то иногда я стал замечать, что, например, тесты на CI и локально работают по-разному в плане скорости, локально вроде всё очень быстро, но на CI реально иногда надолго всё залипало - 5, 10, иногда 20 минут, хотя локально из консоли до двух раз быстрее.

После очередного закрытого спринта досрочно, осталось время на беклог, у меня закралась мысль, что что-то не так с нашим CI. Так как я знаю, что у нас на CI стоит Mac Studio, которая точно, хоть и немного, но шустрее моей машины, но по времени выполнения задач этого не скажешь.

Решил в итоге открыть ящик пондоры Fastfile и посмотреть, что же там и как это работает.

Назидательная статья, написанная в стихах и вдохновленная детскими книгами. Посвящается всем ошибкам, которые я совершал на работе — большим и маленьким.

С кэшированием в Next.js обычно случается одна и та же история. API уже отдаёт новые данные, страница открывается заново, а на экране всё ещё старая версия. После этого в код быстро добавляют cache: "no-store", данные начинают запрашиваться на каждый заход, и через пару минут появляется уже другой вопрос - зачем тогда вообще нужен встроенный механизм кэширования.

Проблема в том, что кэширование обычно звучит как одно явление, а на практике в App Router похожие ощущения могут давать разные уровни поведения. Навигация назад и вперёд может переиспользовать клиентский кэш маршрута, сам маршрут может рендериться по-разному, а серверный fetch в Next.js имеет собственные стратегии кэширования и перевалидации. В актуальной документации это уже разделено на новый режим с Cache Components и на прежнюю модель без них. В этой статье речь именно о привычной модели App Router без Cache Components, где поведение обычно задаётся через fetch, cache, next.revalidate и route segment config. (Next.js)

Полезнее всего разбирать такую тему не с теории, а с наблюдения. Не с вопроса как устроены все слои кэша в Next.js, а с вопроса почему на одном и том же маршруте иногда обновляется рендер страницы, а иногда обновляются данные, и это не всегда одно и то же.

Для примеров ниже используется проект Goods Finder и внешний API DummyJSON. Идея - сначала добавить на страницу штамп серверного рендера, потом отдельно показать момент получения данных, а уже после этого сравнить force-cache, no-store и revalidate.

В нашей компании нет отдела маркетинга. Нет руководителя продаж. Нет SMM-щика, копирайтера, аналитика и таргетолога. Есть один CEO и стек из 12 ИИ-агентов, которые ведут восемь каналов коммуникации, контролируют менеджеров по продажам, мониторят расходы на рекламу 24/7, пишут персональные письма клиентам с цитатами из их звонков, и каждое утро в 6:00 МСК сами обучаются на ночной переписке команды.

Bing Webmaster Tools постепенно прокачивает отчет AI Performance. На SEO Week в Нью-Йорке Кришна Мадхаван показал новые функции, часть которых Microsoft уже начала выкатывать. 

Bing — слишком крупный игрок, чтобы отмахиваться от его продуктовой логики. По официальным данным Microsoft, Bing имеет около 155 млн среднемесячных пользователей в ЕС. Глобальные оценки с учетом интеграций в Windows и AI-инструменты показывают аудиторию на уровне 0,9-1 млрд. пользователей в месяц. По данным Яндекса, озвученным на конференции «День Поиска 2026», на сервис приходится 70% поисковых запросов в России, поиском ежемесячно пользуются более 110 млн уникальных пользователей, а быстрые ответы Алисы AI в Поиске получают 46,5 млн пользователей в месяц. 

Вывод очевиден: Bing достаточно велик, чтобы его подход к GEO и AI-выдаче внимательно разбирать, а Яндексу стоило бы быстрее приходить к такой же прозрачной аналитике для вебмастеров. 

На самих слайдах интересно не то, что Bing сказал слово GEO (и они признали вслед за Google). Интересно, в какой форме он это показывает. Там уже виден каркас будущей аналитики: рекомендации, темы, намерения, доля цитирования. Ровно вокруг этих сущностей и будет строиться нормальная работа с присутствием в AI-ответах.

В этот раз мы разберём, как пересвёртка рекурсивных структур данных помогает в решении задач динамического программирования.

“Семь бед - один ресет”, гласят пословицы прошлого. Если с вашим компьютером что-то не так или вы купили устройство с рук, то надо переустановить систему. Однако, «переустановить macOS» — это не одно действие, а как минимум шесть разных сценариев с разными последствиями для данных, прошивки и работоспособности машины.

В этой статье я разберу все основные методы: от самого быстрого («Стереть контент и настройки») до самого радикального (Restore через второй Mac с DFU-кабелем). 

Есть у современной электроники одна очень человеческая слабость — она плохо переносит жару. Мы можем запускать нейросети с миллиардом параметров, строить огромные дата-центры и всерьез обсуждать колонизацию других планет, пока не мешает физика. К сожалению, вся вычислительная цивилизация сталкивается с ограничениями, когда внешняя температура поднимается выше 200 °C.

Однако исследователи из Университета Южной Калифорнии нашли выход. Они создали мемристор, который продолжает работать при температуре 700 °C — это выше температуры расплавленной лавы. О том, что вообще такое мемристор, как ученые сделали открытие, почему это новый шаг для развития ИИ и неужели люди скоро полетят на Венеру, — в статье.

Как сделать так, чтобы продукт или фича работала для пользователя? Ответ в этой статье.

Привет, на связи Саша Солдатов, CEO REB8T! Сегодня расскажу про четыре инструмента, которые наша команда использует в работе на каждом проекте: JTBD, ICE-приоритизацию, User Flow и UX-гипотезы.

Огромное спасибо нашему Lead UX/UI Вере Ксенофонтовой, которая собрала этот материал и разложила всё по полочкам для вас и нашей команды!

А теперь, начнём!

У ransomware-операторов теперь есть план: сначала они охотятся за бэкапами, потом — за продакшеном. Перевод технического разбора правила 3-2-1 — что в нём всё ещё работает, что нет и зачем над ним надстроили «1-0».

Привет! Меня зовут Александр. Некоторые могут помнить мои статьи про финансовую аналитику на Python - анализ ETF, оптимизацию портфелей. Но последние 6 лет я Senior Go Backend Engineer, специализируюсь на финтехе и трейдинге.

Эта комбинация - domain expertise в финансах + техническая экспертиза в Go - оказалась очень ценной. Но путь был тернистым.

Последние полгода активно собеседовался: 8 интервью в разных компаниях - от крупных российских IT-гигантов до международных финтех стартапов. Где-то взяли, где-то нет. Решил поделиться самыми дурацкими ошибками, которые делал я и другие кандидаты. Может, кому поможет не наступить на те же грабли.

Как мы автоматизировали сборку Unity-проектов под несколько платформ: прошли через Jenkins, GitHub Actions с game-ci и сорокаминутные билды — и в итоге написали собственный инструмент.

В статье:

Почему Jenkins и GitHub Actions не подошли

Что такое Unity Builder и какую боль закрывает

Визуальный пайплайн, параллельные задачи, FTP-интеграция

Если вы в последнее время пытались прикрутить к своему любимому LLM-агенту возможность самостоятельно гулять по интернету, дебажить веб-приложения, и даже верстать, вы наверняка столкнулись с суровой реальностью. Оказывается, засунуть современный веб в контекстное окно нейросети — очень "дорогая" задача.

Обычно в таких случаях не глядя берут проверенные инструменты вроде Puppeteer или Playwright, которые обернуты в те самые три буквы MCP. Но ребята из Vercel недавно выкатили свою альтернативу — agent-browser (cli-утилиту, написанную на связке Rust и, некогда Node, но об этом позже). Зачем понадобился еще один велосипед для автоматизации, если у нас уже есть стандарты индустрии? Давайте разбираться.

Наш путь активной работы с очередями RabbitMQ начался с классического Celery. Осознав критичность низкоуровневого контроля системы, принялись работать с aio-pika. Но и этот уровень слишком местами сложный (далее расскажу почему), и нашли отличное решение, на текущий момент, в лице FastStream. Сразу оставлю такую пометку, что каждый инструмент подходит для решения своей задачи. Мы больше хотели сделать акцент на удобство и скорость разработки относительно затрачиваемого времени на миграции решений.

N.B.: Код возможно покажется неоптимальным или старым. Это всё наш дорогой Легаси.

Привет, Хабр! Находясь на мероприятии BI.ZONE Day, я слушал доклады и ходил между стендами, думая, чтобы такого спросить, не связанного с продуктами и технологиями компании, чьё было мероприятие. И тут меня привлекла презентация про фишинг, я не мог отказать себе в удовольствии задать несколько вопросов специалистам по фишингу. Тем более тема всегда актуальная и интересная. Поэтому я поговорил с руководителем BI.ZONE AntiFraud Алексеем Лужновым и руководителем BI.ZONE Digital Risk Protection Дмитрием Кирюшкиным. Встречайте интервью Алексея и Дмитрия о том, как ИИ изменил методы фишинга, какие приёмы социальной инженерии до сих пор работают в 2026 году, насколько велик рынок понятия «фишинга как услуги» (Phishing as a Service, PHaaS) и не только. Приятного чтения!

WebAssembly можно использовать как способ расширять Python без нативной сборки под каждую платформу: упаковать Wasm-модуль внутрь библиотеки, запускать его через wasmtime-py и ускорять участки, где чистый Python уже не справляется. Но за удобной схемой быстро проявляются неочевидные детали: store, линейная память, знаковые указатели, ручное копирование данных и риск записать их совсем не туда.

В статье разберёмся, где Wasm действительно полезен для Python и почему работа с таким API требует особой аккуратности.

Речь пойдёт о разработке системы алгоритмической торговли с использованием обучения с подкреплением. Пройдём путь от идеи до работающей системы с разумной детализацией. Расскажу про свои ошибки: радовался single-seed успехам, верил Claude Code на слово, считал лучшую модель годной для production, в то время как на самом деле это был верхний квартиль сид-шума. Внутри Mixture-of-Experts по рыночным режимам, shadow-routing на rolling Sharpe, hybrid expert-swap, методология валидации, а также небольшой список всего того, что не сработало. Подойдёт в качестве инструкция для ai-агента, чтобы повторить опыт и понять почему работает.

"Я выложил библиотеку на GitHub в четверг. В пятницу её клонировал AI-агент, а в субботу конкурент запустил идентичный SaaS." Такое будущее если еще и не наступило, но уже возможно очень скоро. Мы вошли в эру «вайб-кодинга», где софт пишется по наитию промптами, а скорость копирования превысила скорость осмысления. Встаёт неудобный вопрос: если вас могут повторить за сутки, стоит ли вообще публиковать код и пытаться строить продукт?

Ни для кого не секрет, что качественные вордлисты - это ключ к эффективному фаззингу и, как следствие, большему покрытию скоупа и хорошим файндингам во время пентеста и баг-баунти. Однако вордлисты в общем доступе далеко не всегда дадут достаточное покрытие, какими бы большими они ни были. У веб-приложения может быть свой специфический нейминг путей и параметров. Некоторые ручки могут находиться на внескоуповых доменах и дублироваться на скоуповых, иногда даже с измененной функциональностью. Часть параметров и вовсе не удастся найти без ручного анализа JavaScript-кода приложения.

Здесь в игру вступают кастомные вордлисты, закрывающие все вышеперечисленные нюансы. Благодаря ним можно значительно эффективнее проводить фаззинг путей веб-приложения, а также брутить параметры его запросов.

Эта статья - первая из цикла про кастомные словари, рассказывающая про сбор базового вордлиста без особых усилий. В следующей статье я расскажу про создание более комплексного кастомного вордлиста, требующего больших затрат по времени.

Я мечтал написать полезную утилиту. Нет, ПОЛЕЗНУЮ УТИЛИТУ. Чтобы скачивали, платили, ну или в крайнем случае внизу страницы был бы батон Donate $20. А я, раскачиваясь в кресле качалке и потягивая винцо, иногда бы брал телефон посмотреть на счет — сколько там сегодня перевели? Иногда подходил бы к компьютеру, чтобы шлифануть пару раз идеальное творение или добавить крутую фичу.

Какая мечта! Тем более, что примеры всегда были под рукой. WinRAR, или почти ничего не требующий для поддержки сайтик ConnectionStrings.com — Forgot that connection string? Get it here!

На самом деле я написал много полезных утилит, но так как я работаю в узкой области то всемирная известность меня увы не ждала. Я, правда, думал, что время еще придет. Но не так давно случилось то, из‑за чего я был вынужден похоронить свою мечту.

Пришла жена с тысячей файлов на флешке и просьбой переименовать их хитрым образом. Ей на ее работе показали Multi Rename tool и конечно она попросила меня разобраться в хитром интерфейсе:

Если вы до сих пор слышите эти аргументы от коллег или на собеседованиях, значит, ваши оппоненты застряли где-то в эпохе Python 2.7. На дворе 2026 год, язык давно повзрослел, оброс мощными инструментами и тянет на себе гигантский энтерпрайз, но стереотипы продолжают жить.

Выкатил на Хабр новую статью, где предлагаю трезво взглянуть на реальность и разобрать топ-5 самых живучих мифов о Python.

Пятый пост Скотта Влащина посвящён конечным автоматам (они же машины состояний или даже стейт-машины). Функциональные языки хорошо подходят для реализации конечных автоматов, а конечные автоматы хорошо подходят для реализации бизнес-логики.

Попробуем?

Помню, как на лекциях по квантовой физике профессор периодически спрашивал: «Всё понятно? Или всё настолько непонятно, что кажется будто понятно?» Я часто возвращаюсь к этой фразе, когда нужно откалибровать своё положение.

Последние месяцы много читал про то, как ИИ и квантовые компьютеры изменят мир. Консенсуса нет ни одного, кроме одного: всё будет не так как раньше, и скорость изменений вырастет. Одни рисуют массовую безработицу и деградацию, другие — эпоху изобилия. Я склоняюсь к тому, что правы и те и другие, просто для разных людей и в разное время. Но точно знаю одно: те, кто будет сопротивляться прогрессу, окажутся погребены под ним независимо от сценария. Но сегодня про другое.

Пока весь интернет спорит об уязвимости блокчейна перед квантовыми компьютерами и ИИ, я наткнулся на новость в NYT о том, что у клиентки Fidelity внезапно исчез весь счёт. Все накопления. Просто пропали. Чудом удалось восстановить.

Помните, я говорил, что уверенность — это слабость? Вот оно. Банковские счета, брокерские счета, всё то, чем мы пользуемся последние 50 лет, априори считаются безопасными. Эта уверенность и есть главная уязвимость. Люди просто туда не смотрят. А банковское лобби делает всё, чтобы так и оставалось.

Я не уверен, что банковская система защитит мои деньги. И вот почему.

В этой статье мы продолжаем обсуждать инструменты в GigaIDE. Напомню, что ранее мы уже рассказывали про наши инструменты для работы с Docker/Podman, файловым SFTP-источником в этой статье, а также с клиентом БД — в этой. Сегодня мы сосредоточимся на инструментах для Java-разработки. Первый плагин в обзоре — Profiler, задача которого состоит в том, чтобы автоматизировать профилирование и визуализацию отчётов, и WildFly, задача которого выполнять подготовку, развёртывание и запуск, и решать другие задачи в отношении серверов приложений WildFly или JBoss.

Привет, Хабр! На связи Даша Косова, я продакт менеджер Рег.облака.  Представим знакомую многим ситуацию. У компании есть сервер. Он работает уже несколько лет. На нем крутятся базы данных, backend-сервисы, cron-скрипты, система мониторинга. Всё настроено, всё работает, и трогать это никто особенно не хочет.

Инфраструктуру собирали постепенно: что-то добавили год назад, что-то настроили два года назад, какие-то сервисы поднимали «на скорую руку». Со временем все это превратилось в полноценную рабочую систему. И в какой-то момент возникает идея переехать в облако. А что происходит дальше и как ничего не потерять при переезде — в этой статье.

12–14 ноября 2026 года в Санкт-Петербурге пройдет INFOSTART A&PM EVENT 2026 - практическая конференция для аналитиков, руководителей проектов и продуктовых команд 1С.

В программе - мастер-классы, круглые столы, тренинги, управленческие поединки, деловые игры и доклады с прикладными кейсами. Большая часть программы будет построена вокруг интерактивных форматов, где можно не только послушать коллег, но и разобрать реальные рабочие ситуации.

В этом году секции конференции будут модерировать практики, которые сами внедряют 1С, управляют проектами, развивают аналитику, обучают команды и помогают докладчикам готовить сильные выступления...