Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Как было дело давным‑давно я увидел демку Micropolis (вы тоже можете глянуть ее на Youtube), и она меня покорила. Там был целый город, пусть квадратный, но все же. Там была река, мосты, поезд, воздушный транспорт. Робот. Нет, РОБОТ. И он даже шагал. Под музыку. И все это в 4 килобайтах. Да, не мегабайтах, и даже не 64, а именно 4. Тогда я не смог понять, как это работает, но вот недавно решил разобраться.

Спор про то, чем ставить софт на сервер, обычно заканчивается ничем, потому что у каждого свои привычки. Мы разложили двенадцать способов по полкам, пять прогнали на одинаковых серверах с секундомером и выяснили, что больше половины разницы во времени уходит не на установку приложения, а на установку самого инструмента.

Да, направление здесь немного непривычное: обычно Java запускают в Linux, а здесь я решил попробовать запустить Linux из Java.

Обычно Java и KVM находятся довольно далеко друг от друга: с одной стороны JVM и управляемая память, с другой /dev/kvm, ioctl, регистры vCPU и физическая память guest ОС. В этой статье разберём, как связать эти два мира через Foreign Function & Memory API без JNI. На примере panama-kvm пройдём путь от первого вызова KVM API до загрузки Linux, настройки памяти, обработки VM exits и интерактивной консоли внутри гостевой системы.

Как и для любой софтверной компании, тестирование программных продуктов для нас — одна из ключевых задач. Как мы это делали раньше и к чему пришли сейчас — в этой статье.

Игровая индустрия прошла максимально сложный путь развития: от чего-то максимально локального до мейнстрима у всех возрастов, по пути успев чуть не умереть в 1983 году и возродиться руками одной компании. И всегда этот путь сопровождался эволюцией средств разработки.

В наше время максимально часто поднимается вопрос этичности в вопросах использования ИИ для создания игр, кое-где на этой почве вспыхивают скандалы. В последние месяцы с помощью вайбкодинга и немного ручного труда создаются какие-то совсем невероятные вещи.

Сегодня мы поговорим о том, как ИИ ускоряет разработку игр, чем это чревато для индустрии, а также посмотрим не только на то, как люди делают проекты мечты с помощью словесного описания, но и как современные LLM, кажется, перевернули сцену homebrew с ног на голову.

Привет, Хабр!

Меня зовут Дмитрий, руководитель отдела рекламы и продвижения в Аспро. Мы запускаем интернет-магазины и развиваем систему управления бизнесом Аспро.Cloud.

Частая ситуация у клиента: сайт работает, заявки идут, реклама крутится — а потом приходит письмо от РКН или ФАС. Грешат на подрядчика. Но обычно дело в том, что законы для сайта пришли после его запуска.

Разберем, какие требования действуют в 2027 году, за что уже штрафуют и с чего начать проверку.

Проблема N+1 запросов — классическая проблема ORM, с которой сталкивается практически каждый разработчик, работающий с Hibernate. Обычно рекомендуемыми решениями являются использование JOIN FETCH или EntityGraph, но существует еще один инструмент, который часто остается в тени — метод load().

GigaChat 3.5 вышел в июле этого года, а в начале сентября были выложены открытые веса этой модели. И многие сейчас задаются вопросом: насколько эта модель подходит для решения бизнес‑задач? Мы провели тесты(забеги ИИ‑агента) на нашем бенчмарке, где мы сравнили работу на модели GigaChat 3.5 по сравнению с другими моделями: китайскими и российскими.

Консьюмер очереди на PHP, который раньше раз в пять-шесть часов падал по OOMKilled. Сообщения при этом не терялись: Kubernetes поднимал под, и консьюмер дочитывал очередь, так что снаружи проблема была почти незаметна. Но регулярное падение по памяти — не норма, и мы решили докопаться до причины...

При эксплуатации сервера пользователь сталкивается сразу с несколькими показателями температуры процессора. У него возникает ряд вопросов: какие из них имеют практическую пользу? На что ориентироваться? При какой температуре должен срабатывать алерт и когда действительно пора беспокоиться о перегреве?

Под катом рассказываю про основные показатели температуры в серверных процессорах Intel и разбираю практическую пользу каждого для конечного пользователя.

Математики, инженеры, экономисты – все изучают симплекс-метод. Кто-то тут же забывает, но это нормально. В этой статье попробуем простым языком, опираясь не на формулы, а на здравый смысл, объяснить, как это работает.

Банки рвутся в блокчейн. Исторически международные переводы зависят от SWIFT и цепочки банков-корреспондентов. Ваш платёж может идти днями, зависать на комплаенсе, а банк-посредник может просто откусить свою комиссию или вообще заблокировать транзакцию. А для российского бизнеса классический трансграничный перевод — это вообще русская рулетка.

Очевидная проблема в том, что публичные сети (тот же Эфир) абсолютно прозрачны. Ни один нормальный банк не хочет, чтобы конкуренты в реальном времени видели объёмы его транзакций, остатки на кошельках и цепочки контрагентов. Именно поэтому, кстати, цифровой рубль не стали писать на Ethereum Virtual Machine, а замутили на Мастерчейне, который работает в закрытом контролируемом контуре.

У нас в облаке среди бета-тестеров были отважные парни, которые делают российский мессенджер и российский блокчейн для банков. Потом из бета-тестеров они перешли в крупных пользователей, и вот мы вместе решили рассказать про то, что там творится.

Итак, банки полезли в блокчейн, чтобы сделать переводы мгновенными и без посредников. У парней архитектура полностью совместима с Мастерчейном цифрового рубля, поэтому банки так ими и заинтересовались.

Дальше произошло много интересного, начиная от того, что, оказывается, можно делать терминалы для оплаты сильно дешевле и легче.

Сегодня Telegram-бот для продажи VPN собирается за вечер: Cursor, пара промптов, и он уже принимает деньги. Только в config.py лежит токен бота, Postgres открыт наружу, а в истории git остался .env, который «потом удалили».

Я написал SAST-сканер для кода, сгенерированного ИИ, и прогнал его по 3 800 публичным репозиториям. Рассказываю, что нашлось, как 16 378 сырых находок превратились примерно в 30 настоящих утечек и почему я не проверил ни одного чужого ключа.

Вопросы мне задают постоянно и одни и те же: чем бесплатная версия отличается от платной, какую версию ставить и сколько в итоге отдавать.

За производством на нефтехимическом заводе следят сотни камер. Они смотрят на конвейеры с продукцией, на колбы с жидкостью, на рабочие зоны, где люди должны быть в касках. Если что-то идёт не так, у системы есть пять секунд, чтобы заметить это и сообщить оператору.

Сама камера только снимает. А замечает проблемы и рассылает уведомления программа, которая обрабатывает видео с камер. Этой программой тогда занимались мы, разработчики. И на заводе нам мало что можно. 

Влезать в оборудование запрещено: производство нефтехимическое, даже датчик не поставишь. Облака тоже нет — серверы стоят в закрытом контуре, без выхода в интернет. Выключить систему на обновление нельзя: производство работает без остановки. А все вычисления идут на обычных процессорах, видеокарт у нас нет. 

Меня зовут Даниил Блинов. Когда мы перестраивали систему, я был техлидом команды видеоаналитики СИБУРа. Сейчас работаю в другой команде. Про то, как мы ускорили обработку видео в 28 раз без видеокарт, я уже рассказывал на Хабре.

Эта статья — про то, как мы перестроили систему видеоаналитики под сотни камер на тех же серверах и без остановки. Глубоко в машинное обучение и компьютерное зрение погружаться не придётся, расскажу простым языком. 

Они умирают на 4% чаще.

Очень характерная картина: приходит к нам в лабораторию знакомая с пакетом из аптеки, показывает. Там магний «от стресса и судорог», цинк «от прыщей», селен «для щитовидки», железо «для бодрости», ещё какой-то комплекс «для волос и ногтей».

Ей блогеры в рилсах посоветовали.

Мы смотрим на гору баночек. Потом друг на друга.

— А ты вообще знаешь, что из этого с чем дружит, а что друг друга гасит?

— Нет.

А так-то среди этой кучи была пара минералов, которые при долгом совместном приёме тихо воюют друг с другом.

Поэтому давайте разбираться, зачем и, главное, нафига вам в принципе могут понадобиться минеральные комплексы и что может пойти не так. Если очень коротко, есть лагерь «минералы выдумали маркетологи, всё это не работает» и «вы станете человеком 2.0».

Обе стороны неправы.

Владельцы компьютеров на Intel давно живут по простому правилу: хотите процессор новее, готовьтесь менять и материнку. Все из-за того, что сокет у синих редко переживает больше двух поколений, после чего платформа становится неактуальной. В начале сентября в сеть попал слайд из презентации одного из официальных дистрибьюторов Intel в Китае, на котором это правило вроде как обещают сломать. Новый сокет LGA1954 должен принять сразу три семейства процессоров. Чем-то это напоминает ответ на AM5, которому AMD продлила жизнь до 2029 года . Но прежде чем откладывать апгрейд ради новой платформы, стоит понять, насколько этому слайду можно верить.

Codey ведёт задачу от Jira до работающей фичи. Рассказываем, как устроена наша мультиагентная AI-система и почему для внедрения AI в разработку одной сильной модели мало: нужны чёткие требования, подготовленные проекты и измеримые проверки.

Если у вас PostgreSQL с включённым row-level security и ночной pg_dump по таймеру, откройте каталог с бэкапами и сравните размеры вчерашнего и позавчерашнего дампов. Если файлы подозрительно одинаковые и маленькие, возможно, у вас нет ни одного рабочего бэкапа. У нас так было не меньше двух недель.

sync.Pool легко принять за простой способ снизить аллокации: бенчмарк показывает ускорение, код уезжает в прод — а там пул внезапно теряет нужные объекты и удерживает раздутые буферы. Разбираемся, как sync.Pool на самом деле взаимодействует с GC, почему синтетические тесты могут вводить в заблуждение и в каких условиях эта оптимизация действительно окупается.