Для начала расскажу, зачем я публикую эту статью. Дело в том, что большинство пользователей Gentoo Linux до сих пор не использует Hardened Gentoo. И вызвано это обычно тем, что они либо не знают, что это такое, либо считают что это слишком сложно, либо считают что от этого пострадает стабильность, функциональность или производительность системы. Вот эти опасения я и хочу попытаться развеять.

Hardened Gentoo — это несколько изменений в компиляторе и ядре, которые увеличивают общую защищенность системы от взлома. Например, hardened-ядро умеет блокировать массу потенциально опасных операций, а hardened-gcc позволяет защитить компилируемые им программы от взлома типовыми методами а-ля переполнение буфера. Грубо говоря, если у вас стоит «дырявая» версия программы X, и её пытается взломать хакер, то в обычной системе у него это получится, а в hardened — не получится, да ещё и в лог запись пойдёт.

Процесс установки Hardened Gentoo (точнее, апгрейда текущей Gentoo системы в Hardened) выглядит примерно так:

Настройка Hardened состоит из двух частей: настройка ядра, и настройка ролей (RBAC или SELinux). Пример настройки ядра 2.6.20 я сейчас покажу. А RBAC/SELinux я пока не настраивал.

Я начал с того, что выразил желание развеять распространённые опасения в том, что Hardened — это слишком сложно, либо от этого cтрадает стабильность, функциональность или производительность системы. Я уже продемонстрировал, что такое Hardened Gentoo в общих чертах, а теперь пройдёмся детальнее по этим опасениям.

Наконец–то появилась возможность опубликовать разработанный мною когда-то алгоритм. Алгоритм был разработан для программы автоматического снятия скриншотов. Для удобства дальнейшего его описания буду называть его – SSP (sciner screenshot packer). SSP можно справедливо сопоставить PNG, поэтому в статье я буду проводить сравнения именно с ним.

Алгоритм имеет два режима компресии:

1. без потерь – в котором, изображения после декомпресии будет восстановлено с точностью до бита;
2. с потерями – который не уменьшает качества картинки, просто в нем непосредственно перед сжатием, изображение переводится палитру YcbCr
   Только лишь за счет изменения палитры удается существенно улучшить сжатие. Использую следующие коэффициенты:
   cY = 0.30078125 * R + 0.5859375 * G + 0.11328125 * B
cCb = -0.171875 * R - 0.33984375 * G + 0.51171875 * B + 128
cCr = 0.51171875 * R - 0.4296875 * G - 0.08203125 * B + 128

Добрый день, дорогой читатель! Продолжая цикл статей о реализации стека RTB нашей компанией, предлагаю вам ознакомиться с реализацией нашей SSP — VOX Ad Exchange.

Введение

Все большее число пользователей выходят в сеть с помощью различных устройств. При этом взаимодействие рекламодателя с потенциальным покупателем происходит с использованием множества рекламных каналов. Часто, устройство с которого человек потребляет контент и определяет этот канал взаимодействия. Пользователь может заинтересоваться телевизионной рекламой или наоборот — отвлечься во время её показа для общения в социальной сети на мобильном телефоне или персональном компьютере. Потенциальный покупатель на своем пути от первого контакта с брендом или товаром до момента покупки может сменить не одно устройство, и при этом не всегда оно будет персональным.

Рост интереса к работе с большими данными не мог обойти стороной рекламную отрасль, которая всегда тяготеет к использованию технических новинок. Несколько лет назад появилась новая технология RTB (real-time-bidding), которая быстро завоевала признание рекламодателей в США и Европе. На сегодняшний день RTB практически сравнялась по объёмам со стандартной медийной рекламой. В России рынок развивается гораздо медленнее, но тем не менее даже в условиях кризиса мы наблюдаем уверенный растущий тренд. Рекламный рынок всегда восприимчив к новинкам, и рекламодатели охотно пробуют новые способы взаимодействия с аудиторией. Однако RTB стала настолько востребованной, что появились целые ресурсы, полностью посвящённые системе. Чем же обусловлена такая популярность?

В недавней конференции Google Think Brand 2015, имевшей место проходить в Москве, поведала о новом рекламном инструменте для продвижения брендов, который направлен на новый уровень оптимизации процесса продвижения кампаний и значительное улучшить показателей максимального охвата целевой аудитории.

Существует мнение, что в скором времени программный маркетинг не будет нуждаться в человеке как рабочей единице вовсе, так как автоматизация и алгоритмы всю работу возьмут на себя. Страх потерять работу объясняет медленный рост программатики в этой сфере. И все же, если рассуждать более углубленно, какой адекватный работник будет поддерживать то, что может отправить его на досрочную пенсию?

Хотим сообщить, что GetIntent завершил процесс прямой интеграции с крупной видео сетью Videonow. Теперь в GetIntent DSP дополнительно доступно около 400 млн видео показов multi-roll и content-roll форматов. Videonow – это стратегический партнер крупнейшего российского селлера IMHO VI по управлению видеосетью.

По случаю партнерства мы поговорили с Ильей Шаталовым, коммерческим директором Videonow, об индустрии и собрали в этот материал его понимание и видение текущей ситуации на рынке programmatic video.

8 июня на Мансарде Rambler&Co состоится первый внешний RamblerFront& meetup, на котором наши сотрудники поделятся прикладными знаниями в области frontend-разработки.

Ad Exchange в рамках Real-Time Bidding (RTB) — одно из AdTech-решений, видоизменяющих рынок онлайн-рекламы. Его основная функция — стыковка большого количества SSP и DSP, которые не имеют прямой интеграции между собой, а также перепродажа разнообразного рекламного трафика между ними.

Благодаря заказу для рынка США мы с головой погрузились в специфику построения платформы Ad Exchange. И в этой статье представляем некоторые идеи и результаты.

«Лучшие умы поколения заняты тем, как заставить людей кликать мышью по рекламным объявлениям, — сказал мне Джефф Хаммербахер, ранее инженер Facebook. — Ужас…», — Илон Маск (Tesla, SpaceX и дорога в будущее).

Наши умы в IPONWEB заняты тем же.

И вот вроде у нас умная бизнес-логика, принимающая решение о том, какую рекламу показать пользователю, мощные кластеры для анализа больших данных, сложного склеивания и матчинга на лету, обучающийся алгоритм, предсказывающий клики, конверсии и даже потенциальную цену, сложный алгоритм подсчета бюджета, который умеет оптимизировать ставки в режиме реального времени, … а представление о рекламных технологиях в Рунете все равно формирует Азино 777. Не надо так, подумали мы, и решили начать рассказывать на Хабре о настоящих рекламных технологиях.

Меня часто спрашивают, что же такое программатик, и чем он отличается от других digital-инструментов. Решил написать небольшую статью (своего рода «кратчайшая история программатика»), чтобы закрыть все базовые вопросы по этой теме.

Приступим!


Автор картинки Karolis Strautnieka

Рынок programmatic-рекламы пока не достиг зрелости, он еще бурно развивается и поэтому постоянно меняется.

После спада в начале пандемии уже в мае прошлого года он начал восстанавливаться, когда запертые по домам пользователи полностью перенесли все свои покупки, развлечения и другую деятельность в цифровой мир.

Сегодня сторонние следящие cookie-файлы доживают свои последние дни, нормативные требования становятся все жестче, появляются новые инициативы по усилению защиты персональных данных на уровне операционных систем и браузеров. На этом фоне programmatic-реклама получила шанс продемонстрировать участникам рынка свои возможности по повышению эффективности и рентабельности.

В этом новом мире без cookie паблишеры смогут, используя собственные данные, лучше понимать существующий контекст и пользователей и понимать ценность имеющихся у них рекламных ресурсов (inventory). Так они смогут оптимизировать рекламные кампании и достигать лучших результатов.

Мы обсудили с Вендой Чжоу (Wenda Zhou), руководителем направления продуктов для паблишеров в компании IPONWEB, текущее положение дел в сфере programmatic-рекламы — от нестандартных подходов к оптимизации заголовков (headers) во время спада продаж до влияния дедупликации аукционов, шейпинга трафика (traffic shaping) и оптимизации цепочки поставки инвентаря (SPO: supply path optimization).