Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет, меня зовут Сергей Татарцев. Я эксперт-разработчик розничной АБС в банке Уралсиб. В финтехе уже много лет, в Уралсибе несколько месяцев и моя ключевая задача здесь – оптимизация в СУБД Oracle. Мне нравится эта тема, она дает развитие инженерному творчеству и очень похожа на спорт, где от подхода к подходу видишь, что взял бОльший вес штанги или планку выше предыдущей.

Мое погружение в работу проходило постепенно, не было задач из серии «бросаемся на амбразуру». Процесс онбординга шёл плавно, в том числе и на тестовых задачах.
В этой статье я хочу поделиться одним из таких тестовых заданий. Где мне удалось ускорить один простой запрос в 250 раз, а подход к решению задачи взят к применению на похожих кейсах.

Недавно мы выкатили новость (кейс) о совместном проекте с компаниями «Полиэкс» и PIX BI о построении аналитической платформы (почитать можно тут). Все чинно-благородно (новостной язык суров): сроки, интеграции, архитектура. Но у нас с коллегами родилась идея – сделать перевод с делового языка на человеческий. И мы записали интервью с участниками проекта. Команда PIX BI задавала вопросы, а GlowByte и «Полиэкс» говорили как есть: от GlowByte – руководитель проектов Роман Прохоров, со стороны АО «Полиэкс» – ведущий аналитик службы стратегического развития Арина Бортникова.

В предыдущей статье мы рассмотрели общий процесс работы аналитиков. 

Здесь подробнее остановимся на ключевых этапах подготовки постановки.

Разберём, как именно выстроена аналитическая работа внутри upstream: от преданализа до груминга, и какие практики помогают повышать качество требований и снижать риски на этапе разработки.

Привет. Меня зовут Николай Пискунов, я руководитель направления Big Data и эксперт курса Cloud DevSecOps по безопасной разработке от Академии вАЙТИ Beeline Cloud. Продолжаю цикл статей о клиенте для облачного сервиса Ollama. В первой части я рассказал о начале работы над клиентом и оставил пасхалку про сломанный стриминг. Во второй мы переехали с PostgreSQL на MongoDB, добавили анализ проектов с уважением к .gitignore и оптимизировали фронтенд.

Он создал первый в истории механизм, безупречного воспроизводивший человеческое движение. А из его математической школы вышло много имен, прославивших отечественную науку. Это история Пафнутия Львовича Чебышёва.

Утечка данных почти никогда не выглядит как взлом — чаще это тихий SELECT без LIMIT от роли, у которой и так есть доступ. Заметить такое штатными средствами PostgreSQL почти невозможно: аудита как отдельной подсистемы там нет, а есть лишь разрозненные логи, из которых расследование превращается в quest с grep. В этой статье — как с помощью pg_proaudit и pgpro-otel-collector превратить эту головную боль в один запрос на LogsQL.

Переход крупных корпоративных систем на отечественные СУБД остается одной из наиболее актуальных задач последних лет. Однако основная сложность подобных проектов заключается не столько в переносе данных, сколько в сохранении работоспособности существующих приложений, написанных под Microsoft SQL Server и Oracle Database.

Именно поэтому развитие Digital Q.DataBase сосредоточено сразу на нескольких направлениях: расширении совместимости с зарубежными СУБД, автоматизации миграции и создании инструментов, позволяющих минимизировать объем ручной доработки приложений.

Версия 18.2 стала одним из наиболее масштабных обновлений платформы. В релиз вошли изменения архитектуры продукта, значительное развитие совместимости с Microsoft SQL Server и Oracle Database, новые возможности мастера миграции, первая версия службы построения отчётов, совместимой с SQL Server Reporting Services, а также десятки других улучшений.

Подробнее об изменениях - в этой статье.

За последние десятилетия у компаний появился внушительный набор управленческих инструментов. Waterfall, Scrum, Kanban, SAFe — каждый описан, стандартизирован, проверен на тысячах внедрений.

На практике эти подходы часто буксуют. Agile вместо ускорения добавляет встреч и согласований. Процессы становятся прозрачнее, а управляемость остаётся прежней. Спринты идут, доска заполнена, ретро проводятся, но скорость и предсказуемость стоят на месте. В таких случаях обычно говорят: «Методология не подходит». Но чаще дело в разрыве между логикой инструмента и средой, куда его пытаются встроить.

Всем привет, меня зовут Андрей Храмченков, и я занимаюсь проектным управлением в SENSE. В статье разберём, почему фреймворк не приживается именно в вашей компании и как перестроить внедрение, чтобы оно давало результаты вместо имитации работы.

Про Грок 4.5 все понятно из картинки. Впечатления как и об остальных Гроках - печаль, тоска и надеюсь это чудо в перьях не заменит Composer в Cursor.

В кодинге - как и прежде, где-то плетется сзади, рассказывая какой он молодец. Ни субагентских запусков, ни понимания контекста проекта и его архитектуры.

В общем, очередная пиар-акция от Илона. Илон, занимайся лучше ракетами и Теслами, оставь ИИ в покое.

Техдолг приносит бизнесу (а нередко и самим айтишникам) ощутимые потери. Например, по данным McKinsey, он отъедает порядка 40% ИТ-бюджета. И время тоже — по оценкам исследования CAST, уровень глобального техдолг вырос настолько, что суммарное время на его исправление оценивается в 61 млрд рабочих дней — и это еще довольно консервативная цифра.

Однако техдолг — это не всегда про TODO в комментариях и паутинку из костылей. Да и вообще не всегда про код — внушительная его часть появляется еще до написания первой строки. В этой статье разберемся, что это за зверь такой, можно ли с ним разобраться или хотя бы укротить. Погнали!

Вообще, я — ПМ с опытом в коде. А еще мы с мужем делаем сами ремонт в новой квартире, и в процессе я случайно обнаружила «золотую жилу» неэффективности.

Искала металл и столкнулась с тем, что у большинства компаний, занимающихся прокатом, сайты застряли в начале 2000-х. Каталоги неактуальны: то, что лежит в корзине, «не оформить», заявки висят вечно, на звонки отвечают через раз. А если ты не покупаешь металл тоннами, то для них ты вообще не клиент.

Короче, с B2B-продажами в этой нише всё, мягко говоря, не очень.

В этот момент во мне проснулся ПМ, который привык оптимизировать процессы, и инженер, которому стало обидно за плохой UX. Я поняла: либо я сейчас найду металл, либо я напишу инструмент, который поможет таким компаниям перестать терять заказы.

В общем, вот во что это вылилось...

Современный поиск по видеоконтенту — это высоконагруженная система, требующая молниеносной реакции и безупречной релевантности. Сервис VK Видео оперирует колоссальной базой в 500 миллионов видеороликов и ежедневно обрабатывает около 10 миллионов запросов пользователей. При времени ответа в 0,5 секунды и нагрузке в 1800 RPS алгоритмам необходимо моментально находить именно тот контент, который ожидает увидеть зритель. Однако развитие алгоритмов ранжирования невозможно без качественных данных, на которых они обучаются. 

Традиционный подход с использованием ручной разметки асессорами долгое время оставался индустриальным стандартом, но на масштабах сотен тысяч видео он неизбежно становится бутылочным горлышком продуктовой разработки.

Меня зовут Владислав Чернышев, я руководитель группы качества поиска по видео в AI VK. В этой статье подробно расскажу про путь перехода от классической ручной разметки к гибридной VLM-системе, разберу ошибки и инфраструктурные барьеры, которые пришлось преодолеть для кратного ускорения процессов подготовки обучающих датасетов и офлайн-оценки качества поиска.

В этой статье пойдет речь о первом поколении микроконтроллеров от Raspberry Pi Foundation — RP2040 на основе двух ядер ARM Cortex‑M0+, и о плате, которая базируется на этом чипе — Raspberry Pi Pico. Статья призвана облегчить понимание некоторых принципов работы RP2040 и микроконтроллеров в целом.

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Козьяков, я руководитель диджитал-отдела СТС Медиа. В этой статье расскажу про лицензирование мобильных игр и про то, чем оно вообще полезно, как всё работает в мире мобильных игр по лицензии популярного бренда — от идеи до попадания в топ магазинов приложений. Разберём, как устроен бизнес, какие есть модели заработка и многое другое. Бонусом — чеклист для разработчиков игр, которые хотят сотрудничать с владельцем интеллектуальной собственности и сделать игру по лицензии.

Для наглядности — на живом примере, обсудим в этом плане наш проект «Три кота».

Что такое лицензирование мобильной игры

Лицензия по общим правилам — это право использовать чужой бренд, персонажей, общий визуальный стиль, вселенную или IP (именно эту аббревиатуру я буду использовать далее) в целом. Причём речь может идти не о полноценном создании игры, а просто о включении персонажей в какое-то внутриигровое событие другой популярной игры. Например, выходит вот скоро новый GTA — и там может оказаться миссия, в которой надо что-то сделать с нашими котами.

А ещё лицензирование — это не просто использование чужого раскрученного бренда с целью получить кучу поискового трафика и быстро заработать. Это ещё и история, в которой вы делаете игру в стилистике этого бренда, даже в его философии, плюс сюжет игры должен соответствовать идее мультфильма. На самом деле, это очень сложная и кропотливая работа, итогом которой становится крутой продукт, дополняющий контент, так полюбившийся детям. Именно этим, кстати, вызван довольно высокий retention игр по мультикам — ребёнок как будто играет в свой любимый мультфильм, взаимодействует с персонажами, управляет ими.

Года полтора назад мы бы удивились, если бы услышали, что к лету 2026 разработчики начнут регулярно использовать ИИ-инструменты, тестировщики — автоматизировать с их помощью часть своей работы, а продакт-менеджеры — приносить на обсуждение первые (работающие!) прототипы, созданные с помощью ИИ. Но примерно так все и получилось.

Это третья статья из цикла про внедрение ИИ в процессы разработки Content AI. В первых двух мы рассказали, как собрали ИИ-ревьюер кода за три дня и как научили ИИ писать код по нашим правилам. А теперь расскажем, что изменилось в работе всей команды разработки за полгода активного использования ИИ-инструментов. В этой статье мы не рассказываем о конкретных моделях или внутренней инфраструктуре. Нас интересует другое — как меняются роли людей и процессы разработки. 

Повышение стоимости компонентов приводит к тому, что все больше пользователей задумывается о том, можно ли купить более слабое железо и не потерять в производительности. Иногда интерес заходит так далеко, что в ход идут даже раритеты с антресоли, которые давно пора было сдать в музей. Самый интересный пример такого ретро-апгрейда — Windows 11, которую запустили на ПК с DDR1, которая вышла в 2000 году. 

Веб-аналитика живёт за дашбордами и HTTP-API: чтобы узнать, откуда пришёл трафик за неделю, человек лезет в интерфейс Метрики, а программа — собирает запрос к Reporting API и держит в голове namespace полей, лимиты и форматы ответа. LLM-агент (Claude, модель в Cursor, любой другой) по умолчанию не умеет ни того, ни другого.

Мостом между агентом и внешней системой служит MCP — Model Context Protocol. Разбираю, как устроен MCP-сервер для Яндекс.Метрики: как уложить отчёты в небольшой набор инструментов, как авторизоваться в Yandex ID без клиентского секрета (это оказалось самым неочевидным) и на какие грабли Reporting API я наступил по дороге.

Инфраструктурная дисциплина для тех, кто устал настраивать прокси на каждом устройстве

Вы когда-нибудь задумывались, почему в 2026 году, чтобы зайти на заблокированный сайт, нужно:

Купить VPS

Настроить VPN

Включить VPN на каждом устройстве

Выключать VPN для российских сервисов

Повторить для всех членов семьи

Это не архитектура. Это бардак.

В 2026 году нейросеть генерирует фото по описанию за пару секунд — и этого хватает почти для многих рабочих задач. Мы провели тест через популярные и и не очень генераторы изображений. Всё, что устарело или не актуально сейчас — отсеяли. В обзоре осталось только то, что реально работает и популярно.

Ниже представлен обзор графических ИИ: вы узнаете, какая именно нейросеть генерирует реалистичные фото коммерческого уровня, а какой инструмент ориентирован исключительно на создание иллюстраций или артов. Мы разберем, где доступна бесплатная нейрофотосессия с сохранением уникальных черт лица, а где лучше не делать стилизованные портреты.

В июньскую подборку Маркетплейса Инфостарта вошли решения для задач, которые регулярно возникают при сопровождении 1С: поиск дублей, массовая замена данных, загрузка Excel и CSV, интеграция с внешней площадкой и автоматизация производственных расчетов.

Ниже - краткий обзор пяти инструментов и сценариев, в которых они могут пригодиться...