В современном мире данным кроме накапливания ещё присуще такое свойство как двигаться. Причём они движутся постоянно. Пользователи переходят между страницами и приложениями, товары перемещаются по глобальным логистическим сетям, а деньги циркулируют между счетами, банками и платёжными системами.

В таких условиях традиционные инструменты аналитики — таблицы, статические графики и отчёты, хорошо отвечают на вопросы сколько? и ему подобные, но плохо показывают как именно это происходит. Чтобы понять динамику процессов, выявить узкие места и увидеть реальные взаимосвязи, всё чаще используют анимированные визуализации потоков данных.

Именно о них предлагаю поговорить сегодня.

В этой статье разберёмся: зачем вообще нужна анимация данных, какие типы потоковых визуализаций существуют, какие технологии используются для их создания и в каких задачах они дают реальную пользу.

Привет! Меня зовут Виталий.

Уже более 7 лет я помогаю внедрять IT-решения для бизнеса. Довелось пообщаться с разными компаниями, клиентами, пользователями, собрать интересный опыт. В этой статье вы найдете топ-5 low-code платформ для автоматизации бизнеса, а также мои мысли, наблюдения и опыт в части выбора такой платформы.

Недавно я участвовал в круглом столе на тему «аналитики против искусственного интеллекта». Это обсуждение вдохновило меня на более предметный разговор о том, почему нейронные сети — это не противник, а полезный инструмент, который реально экономит время. Меня зовут Владимир Бурмистров, я главный системный аналитик в IT-холдинге Т1. В отрасли я уже 18 лет — застал и времена адаптации под Internet Explorer 6, и приход нейросетей. И я могу уверенно сказать: благодаря нейросетям я ускоряю свою работу примерно на 30%. Как именно? Давайте разбираться по порядку.

Мы продолжаем рассказывать об умных домах и решениях, которые в них применяются. На этот раз мы посетили жилой дом в Ижевске. Изначально в нем работал контроллер ОВЕН: он управлял группами освещения и рольставнями и исправно выполнял свою задачу, однако функциональность системы на этом фактически заканчивалась. Сценариев не было, управление со смартфона отсутствовало, а логика ограничивалась самыми простыми операциями.

Со временем владельца такие возможности перестали устраивать, тем более что рядом с домом началось строительство SPA-комплекса с бильярдной и гаражом. Возник логичный вопрос: как модернизировать существующий умный дом, а затем расширить его за счет новых зон, не выходя за рамки разумного бюджета? Заказчику требовалось современное решение со сценариями, голосовым управлением через Алису, а также управлением со смартфонов и настенных панелей.

В статье разберем, какое решение в итоге выбрали и как его реализовали на практике.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как DuckDB ломает привычные представления о масштабах аналитических данных. Автор на реальных бенчмарках показывает, что 1 ТБ данных можно агрегировать за считанные секунды — без Spark, без распределённых кластеров и без сложной инфраструктуры.

Логи — это летопись жизни любой системы, ведь они фиксируют ключевые события, помогая найти корень проблемы. Но без хороших инструментов для управления журналами работа с ними превращается в хаос. К счастью, для сисадминов уже есть классные решения для сбора, хранения и анализа логов — о некоторых из них мы расскажем под катом. 

Когда в команде больше 5 человек, ссылка на папку с документами перестает работать. Ну, или как минимум становится просто неэффективной.

Файлы дублируются, версии путаются, половина инструкций устаревает. Поэтому мне захотелось посмотреть и разобрать российские сервисы для базы знаний — с ценами, ограничениями и честными плюсами/минусами. Подробнее о них — в статье ниже.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, почему Claude Opus 4.5 стал переломным моментом в ИИ-разработке. Автор на реальных проектах показывает, как ИИ-агенты уже сегодня способны собирать полноценные приложения — от UI до бэкенда — за считанные часы, и рассуждает о том, зачем человеку вообще читать код в мире AI-first разработки.

Свою первую программу я написал в 1988 году на калькуляторе МК52. Очень хотелось программировать и даже максимально странный интерфейс не останавливал. Утекло почти 40 лет. Были Атари, Синклеры, 286 IBM, Интернет, смартофоны. Но все эти технологии входили как-то постепенно, приспосабливаясь и без шока.

AI ворвался в жизнь бывалого ИТшника как пыльным мешком по голове. После первого шока, скормленных Дипсику результатов анализов, идей подарков, профессиональная «чуйка» потребовала придумать новой чудо‑технологии боевое применение в том, чем я занимаюсь каждый день на протяжении всей сознательной жизни.

Фокус группы не сформулировали внятного предложения куда погрузить AI — было решен что потрачу время и часы штатных программистов на то, чтобы уменьшить свою боль — держать в голове кучу технических нюансов, документации, кейсов и лайфхаков.

Домашние лаборатории бывают разных форм и размеров. Даже компактные установки нередко включают несколько серверов под разные задачи: хранение данных, работу с медиасервисами и проч. Для управления инфраструктурой и приложениями удобно иметь единый интерфейс со встроенным SSH-терминалом. Мы в Beeline Cloud решили рассказать о нескольких таких инструментах.

Начну издалека. Ровно год назад ко мне случайно попала автомагнитола Volkswagen Premium 7. Не пропадать же добру — подумал я — и решил реверс‑инжинирить её дисплей. Спустя много попыток, изучений новых для меня инструментов и способов анализа сигналов — удалось вывести на её дисплей своё изображение. В районе лета мне пришла идея, что с этим всем сделать — часы + метеостанция + монитор ресурсов пк + драйвер подсветки стола. На этом этапе мне пришла идея: заводская подсветка была одноцветной (синей), так ещё и крайне тусклой. Надо ставить что‑то своё. Под руку попалась WS2812 адресная светодиодная лента — яркая и RGB.

Заходишь на Хабр.Карьеру, открываешь вакансии системных аналитиков, а в требованиях всё как обычно: построение информационных систем, понимание архитектуры, ТЗ, BPMN, базовый SQL. Нигде ни слова о знании GPT или умении промптить. Формально профессия как будто не изменилась. 

Тем временем в свежем отчёте OpenAI о корпоративном применении ИИ опубликовали статистику: использование ChatGPT в корпоративной среде за год выросло в 8 раз, а объём запросов от одного человека — в среднем на 30%.

Мы решили выяснить, что происходит в полях, и поговорили с двумя коллегами по цеху: системным архитектором из финтех-продукта и аналитиком с опытом работы и в госсекторе, и в корпоративных продуктах. Спросили их о самом важном: какие задачи быстрее делать с ИИ, где он пока бесполезен и что вообще стоит прокачивать аналитику, чтобы не выпасть из профессии, пока всех грозятся заменить моделями.

Matplotlib — это мощно, но часто «многословно». Чтобы превратить стандартный график в нечто презентабельное, приходится писать десятки строк настройки осей и легенд.
В этой статье я собрал практическую шпаргалку (Cookbook) по библиотеке Seaborn. Разберем, как одной строкой строить красивые Heatmap, Boxplot и Pairplot. Минимум теории, максимум готовых рецептов (copy-paste), которые покроют 90% задач аналитика.

Каждый разработчик в начале пути видит перед собой ясную лестницу: Junior → Middle → Senior. Рост компетенций сопровождается ощутимым ростом зарплаты, и это даёт мощный заряд мотивации. Но что происходит, когда вы достигаете уровня Senior? Зарплата упирается в «стеклянный потолок», задачи становятся однотипными, а привычный драйв исчезает.

Самый частый вопрос к тезису о том, что языковые модели не думают - чисто практический.

В предыдущей публикации я выдвинул тезис, который многих заставил почувствовать себя неуютно: большие языковые модели не мыслят. Они не рассуждают так, как это делает человек. Они лишь предсказывают следующий токен.

Самым частым возражением было не философское, а практическое:

«Если это правда, то как ИИ удается заниматься арифметикой?»

Сложение, вычитание, умножение - эти процессы кажутся точными, механическими и основанными на строгих правилах. Они выглядят полной противоположностью «размытому» предсказанию языка. Поэтому естественно предположить, что где-то внутри модели спрятан калькулятор или нечто очень на него похожее.

Но его там нет. Однако происходит кое-что весьма любопытное.

Каждый раз, когда мы пишем «быстрый скрипт на коленке», мы тратим время на одни и те же вещи: настройку логов, парсинг конфигов и создание прогресс-баров. В этой статье разберем 10 легковесных утилит (от tqdm до beartype), которые закроют рутинные задачи и позволят вам сфокусироваться на логике, а не на «обвязке».

Реализация регулятора в ПЛК

Все, что будет написано ниже про реализацию ПИД-регулятора в ПЛК, не является чем-то новым и революционным. Практически всю эту информацию можно найти в документации на ПЛК серьезных производителей. Если вы инженер АСУТП со стажем и добросовестно изучали документацию на ПЛК, то все это вам известно. Но в текущей реалии есть каста молодых инженеров и студентов, которая все знания черпает из роликов на ютубе. Заставив себя посмотреть несколько самых популярных роликов про реализацию ПИД-регулятора, я был огорчен качеством излагаемого материала: объяснение работы ПИД-регулятора уж очень «колхозное», а реализация сводится к 15 строкам кода на С++, что порождает
упрощенное и ошибочное понимание предмета. Вот для касты ютуб специалистов в
первую очередь и предназначено это описание.

Начал я проходить курсы системных администраторов Linux. Ну и одним из заданий стала установка Netbox с «нуля». Первым делом — как всегда — открыл официальную документацию Netbox‑а. Тут есть подробнейшая инструкция (кстати, довольно информативная), как его установить, смотри.

Но на определённых этапах установки стали появляться совершенно непредвиденные проблемы. То, что в главном конфиге пароль нужно указывать дважды и то, как его вообще устанавливать — это уже мои недосмотры, а вот то, что для первой установки после создания базы /venv/bin нужно инициализировать статический контент — это я нашёл где‑то совершенно случайно, и понял что оно работает, что называется, методом «волшебного тыка».

Саму установку делал под «чистым» debian. Такие условия у курсов... Но — на мой скромный взгляд — установка под «Убунтой» полностью идентична, а в Npm и Dnf based системах всё должно работать так же. Никаких специфичных пакетов тут нет.

Это первая статья о том, как идея проходит путь от прототипа до полноценного продукта — с участием архитектуры на каждом шагу. Формат — ADR (Architecture Decision Records): каждое решение зафиксировано по дням, чтобы показать реальную эволюцию проекта. Продукт вымышленный, проблемы — настоящие. Те самые, с которыми сталкиваются архитекторы и команды. Документация и код — в открытом доступе на GitHub.