Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Вчера, если вы не в курсе, в стране отмечался Общероссийский день библиотек. Чем не повод отметить сие событие тематичной статьёй.

Она не стала великой сразу и не исчезла в один день. История Александрийской библиотеки — это длинный процесс, длившийся более шести веков: от амбициозного старта к постепенному усложнению и, в конечном счёте, распаду системы, которая удивительно напоминает раннюю версию того, что сегодня называют инфраструктурой хранения данных.

Всё началось с власти. Птолемеи, закрепившиеся в конце IV века до н.э. в Египте после распада державы Александра Македонского, строят Александрию как столицу нового типа — не только административную, но и культурную. Библиотека здесь возникает не просто ради собрания книг, а как политический проект: собрать тексты — значит собрать знание, а что знание — сила, понимали уже тогда.

Библиотека изначально была встроена в Мусейон — учреждение, которое Страбон в книге «География» описывает как часть царского дворца, где учёные живут, питаются и работают за счёт царя. Это был не архив, а научное производство: свитки не лежали мёртвым грузом, их читали, переписывали, сравнивали, исправляли.

Фактически библиотечных собраний было два: главное — в царском дворце в квартале Брухейон, и вспомогательное — в храме Сераписа (Серапеуме), где хранились общедоступные фонды и учебная литература.

Возьмём для примера Toto.

Если вы проводите много времени в американских общественных туалетах или вы просто их особо внимательный завсегдатай, то могли заметить унитазы Toto: они отличаются запоминающимся логотипом с засечками «TOTO». Унитазы Toto не доминируют в туалетах США, потому что имеют сильных конкурентов в лице местных туалетных лидеров American Standard и Kohler; впрочем дела Toto идут всё лучше с повышением популярности у американцев биде; в глобальном же масштабе Toto — один из крупнейших в мире производителей унитазов и биде. А у себя на родине, в Японии, Toto можно найти практически повсюду: в 80% японских домов установлен биде-унитаз Toto.

Если вы давний акционер Toto, например инвестор, особо интересующийся туалетной утварью, то этот год был для вас невероятно прибыльным. На текущий момент акции Toto поднялись с начала года на 60%; всего за несколько последних недель они выросли на 30%. Дела у Toto лучше некуда: её чистая прибыль за первый квартал 2026 года выросла на 230% по сравнению с тем же периодом прошлого года.

Однако успешность года для Toto в основном определяется не унитазами и биде. Да, Toto основали в 1910-х с миссией «обеспечения здорового и цивилизованного образа жизни» посредством доступных унитазов, и за последующие десятилетия она стала мировым лидером на туалетном рынке. Но Toto занимается и кучей других вещей. Toto изготавливает не только биде и унитазы, но и плитку для ванных, готовые модули туалетов, раковины, модульные кухни, фотокаталитические покрытия для зданий и оборудование для помощи пожилым людям. И, что самое важное, Toto имеет очень прибыльный побочный бизнес — производство чипов памяти.

В когда-то скромном уголке компании, называющемся «подразделением передовой керамики», она с 1988 года производит специализированный компонент — электростатический держатель (electrostatic chuck, или e-chuck). E-chuck — это высокоточная керамическая пластина размером примерно с автомобильный руль, которая при помощи электростатической силы обеспечивает идеально плоское расположение и тепловую стабильность кремниевой пластины, пока на ней выполняется плазменное травление чипов памяти. Изготавливать такие компоненты крайне сложно, потому что керамический корпус не должен генерировать практически никаких частиц и быть отполирован до субмикронной гладкости; поэтому только несколько компаний в мире способны изготавливать e-chuck, обеспечивая стабильное качество. Почти все они — Shinko Electric, NGK, Toto, Kyocera, Sumitomo Osaka Cement, Niterra — расположены в Японии.

Бóльшую часть своей истории прибыль подразделения передовой керамики в балансовой ведомости Toto было сравнимо с погрешностью округления: как и в 1910-х, деньги компании приносил бизнес унитазов и биде. Но настала новая эра. Произошёл взрывной спрос на ИИ, а значит, и на широкополосную память, требуемую для дата-центров. Это привело к взрывному спросу на чипы памяти, а значит, и на e-chuck. Вот так подразделение передовой керамики Toto внезапно стало крупнейшим

Прежде чем изменить представление о физике молний на Земле, Джозеф Дуайер изучал погоду в космических условиях. Используя датчики на спутнике NASA Wind, вращающемся на орбите в полутора миллионах километров от Земли, он наблюдал за вспышками, вырывающимися из Солнца, и анализировал частицы, вылетающие с его поверхности. Но когда он переехал во Флориду в начале нового тысячелетия, Дуайер почувствовал, что готов к чему-то новому — к чему-то, что он и его студенты могли бы исследовать самостоятельно. Не прошло много времени, как тропическая погода преподнесла ему подходящую загадку прямо за окном его кабинета. «Снаружи постоянно бу́мкало», — сказал Дуайер. «Я занялся этим вопросом и понял, что молния — это до сих пор не решённая задача».

В эпоху бума больших языковых моделей (LLM) возникает вопрос: насколько хорошо современные LLM пишут код на платформе 1С:Предприятие? Для объективной оценки этих возможностей мы разработали 1C Code Bench — специализированный бенчмарк, позволяющий систематически тестировать и сравнивать способности различных LLM решать типовые задачи программирования на 1С.

Если верить классификационным рекомендациям ICRU и IAEA, каждый второй российский офис до 2009 года был оснащён ускорителем заряженных частиц. Просто никто не читал документацию.

В статье я разберу, чем формально является ускоритель частиц, покажу, что ЭЛТ-кинескоп удовлетворяет всем критериям, посчитаю по релятивистским формулам скорость электронов внутри трубки, сравню её с LHC и расскажу, почему в 1967-м у американцев в гостиных стояли низкокачественные рентгеновские аппараты и никто этого не замечал.

Привет, Хабр! Меня зовут Никита, я являюсь разработчиком в направлении SSL инфраструктурной команды биллинга в Timeweb Cloud. Сегодня я хочу рассказать, как мы наводили порядок в коде одного из наших микросервисов, почему отказались от лапши в контроллерах, и главное — почему мы решили выложить наш внутренний архитектурный фреймворк в Open Source. Если вы пишете на Python и хоть раз сталкивались с болью распределенных транзакций, отваливающихся внешних API и проблемой dual-write (двойной записи) — присаживайтесь поудобнее. Речь пойдет про наш open-source фреймворк python-cqrs (он же доступен на PyPI).

Привет, Хабр! Меня зовут Александр, я Java-разработчик в GlowByte. Работаю в практике управления рисками и комплаенс (Risk & Compliance). Хочу поделиться своим опытом и в целом рассказать о том, чем мы здесь занимаемся. А занимаемся мы автоматизацией систем управления рисками – от AML (противодействие легализации доходов) и операционных рисков до коллекшна (взыскание просроченной задолженности) и систем принятия решений.

Моё направление – как раз последнее: системы принятия решений (СПР). Если коротко, мы автоматизируем стратегии, где нужно в реальном времени перерабатывать кучу входных параметров, учитывать множество факторов и выдавать сложные, комплексные решения. Типичные примеры: оценка риска, предстраховые проверки, системы мониторинга, расчет резервов, расчет комиссионных вознаграждений страховым агентам и многое другое.

Чем это интересно? На выходе – не просто «да/нет», а полноценное управляемое бизнес-правило, которое можно быстро менять без переписывания кода.

В этой статье хочу поделиться опытом разработки backend API на Spring Boot-проекте, где нам пришлось много работать с OpenAPI-спецификацией, динамическими запросами и тестированием бизнес-логики.

Недавно Canonical представила Ubuntu Core 26 — новую версию своей компактной платформы на базе Ubuntu 26.04 LTS. Разработчики сохранили ставку на безопасность и долгую поддержку, но при этом заметно упростили обновление устройств, сборку образов и повседневную работу с системой. ОС предлагает до пятнадцати лет обновлений безопасности, более компактные системные образы и доработанный механизм OTA-обновлений. В релизе появился новый процесс сборки через Chisel, уменьшился размер обновлений благодаря snap-delta и заработал Livepatch для ARM64. Эти изменения упрощают сопровождение устройств, которые должны работать годами без прямого доступа и регулярного обслуживания. Давайте оценим новинку.

На связи Дмитрий Рыбалка, SRE‑инженер Mindbox. В статье описываю стандартный инструмент для нагрузочного тестирования k6 в новом амплуа: как агента для мониторинга, который в ряде случаев работает лучше, чем привычные инструменты. 

В материале рассказываю, как настроить К6, что смотреть в итоговом отчете и как анализировать метрики. А еще делюсь реальными кейсами применения агента.

Эта статья - продолжение серии, посвященной неожиданным параллелям между недокументированными операциями советских ПМК и концепциями Карлоса Кастанеды. В этой статье разберём обитателей 4 уровня электронного океана: 0С-Оборотней. Для тех, кто не знаком с темой, перед чтением настоящей статьи рекомендуется ознакомиться с предыдущими частями, где эти параллели разбираются подробно.

Привет! Меня зовут Владимир Карагиоз, я технический лидер по развитию гибридных облачных решений в Cloud.ru. Мне кажется, с точки зрения ИТ наше десятилетие очень похоже на 90-е: и тогда, и сейчас «вход» и «выход» из десятилетия отличаются радикально. Тогда главными темами были интернет, Java, «Unix на каждую машину» и ощущение, что мир вот-вот изменится навсегда. Сейчас — ИИ, облака и то же самое ощущение. В этой статье мы попытаемся поймать технологический дух 90-х: запустить одну из систем, на которых работала добрая часть тогдашнего интернета и половина корпоративного мира. 30-летнее железо, паяльник, дым канифоли и слезы ностальгии. Погнали!

Люди по-разному готовятся к лету. Кто-то ищет место для отпуска и бронирует отели, кто-то старательно худеет, чтобы предстать на пляже в лучшем виде, а кто-то проводит весеннюю уборку, чтобы летом не отвлекаться на рутину, а получать удовольствие от жизни. Мы также провели определённую работу этой весной, чтобы предложить вам новые версии мобильных браузеров, такой своего рода летний вариант с новыми удобными функциями и исправленными недочётами.

Наш сетевой инженер Рене написал статью в двух частях о том, как грамотно запустить небольшую площадку с минимальным количеством железа, а потом организовать её бесшовный переезд между дата-центрами. Часть вторая.

Меня зовут Рене, я сетевой инженер в FirstVDS. В первой части я рассказывал, как мы запускали небольшую европейскую площадку в Амстердаме: один Leaf, один Spine, routed host networking для гипервизоров, EVPN-VXLAN как сервисная плоскость, DDoS в отдельном VRF, OOBM и Flow-коллектор.

Эта часть — уже не про стартовый дизайн, а про его проверку реальностью. Дата-центр euNetworks закрывается, оборудование нужно перевозить, клиентскую нагрузку останавливать нельзя, адресацию менять нельзя, продажи новых услуг останавливать тоже нельзя.

Полтора года назад мы запустили AI-ассистента внутри «Первой Формы», чтобы он помогал сотрудникам компании выполнять рабочие процессы. Сегодня он отвечает на вопросы по регламентам, ищет документы, подсказывает по задачам, даже запускает проверку контрагентов и формирует КП. Всё это работает через большую языковую модель, а точнее — через набор моделей, потому что разные задачи требуют разного подхода: для быстрой классификации входящего запроса нужна одна, для развёрнутой генерации ответа — другая, для работы с длинным контекстом — третья. 

Модели живут в облаке, и это даёт свободу выбора. Инструменты, которыми агент пользуется, тоже ходят в интернет: поиск по документации обращается к облачным моделям векторизации текста, проверка контрагентов — к внешним сервисам вроде Контур.Фокуса и так далее. Агент обновляется из GitLab, CI/CD развозит изменения по стендам автоматически, мониторинг стекается в один дашборд. Нас это устраивало.

Недавно заказчик из промышленного сектора обратился к нам с задачей: «У нас закрытый контур, интернета нет и доступа к облачным API — тоже. Единственное, что у нас есть — это сервер с локальной моделью и наша внутренняя инфраструктура. Хотим такого же ассистента, как у вас». В статье рассказываем, как мы с этим справились. Спойлер: не без приключений.

Rongzhong Li

В последнее время всё более и более набирает силу одна техническая революция, о которой, наверняка, малоизвестно широкому кругу, поэтому, думаю, что интересующимся робототехникой будет интересно узнать о том, что, по сути, прямо сейчас наблюдается смена парадигмы — где от логики жёсткого программирования наблюдается переход к реакции на множество ситуаций, где для этого происходит внедрение использования нейросетей, для запуска на микроконтроллерах. 

Итогом этого становится то, что ещё вчера достаточно простые и «не умные» роботы — заметно умеют и получают возможность реагировать на множество изменяющихся условий окружающей среды. И, что особенно интересно — всё это на самых слабых и дешёвых микроконтроллерах! ;-) 

Итак, о чём идёт речь? 

В этой статье я покажу, как обеспечить отказоустойчивость бизнес-процессов на стеке n8n (v1.41+) и Python в условиях жесткой деградации магистральных сетей. Мы разберем реальный кейс: как пофиксить внезапный отвал зашифрованных туннелей (Xray/VLESS) и асимметричный роутинг, не останавливая работу парсеров.

На выходе — готовая архитектура резервирования маршрутов. Бизнес не потерял ни минуты аптайма, интеграции с CRM продолжили работать как часы, а потребление памяти сервером снизилось в 7 раз

В конце 90-х годов прошлого века Восточная и Юго-Восточная Азия пережили шок, который обрушил национальные валюты, фондовые рынки и привычные модели развития. Для технологического сектора это был не просто тяжелый период, а момент, когда резко изменились условия финансирования и спроса. Однако в итоге кризис только поспособствовал развитию технологий региона. Рассказываем, как так вышло. 

API нейросетей уже используют не только для чат-ботов: через него автоматизируют продажи, поддержку, аналитику, документооборот, маркетинг и даже генерацию видео. Один API-ключ может заменить десятки отдельных подписок и дать бизнесу доступ к 300 нейросетям — от ChatGPT, Claude и Gemini до моделей для изображений и роликов.

А для российских компаний главный бонус ещё практичнее: AI API можно оплатить официально, с договором, актами и закрывающими документами. Разбираемся, где API ИИ реально экономит деньги, какие ошибки чаще всего съедают бюджет и как подключить всё без долгой разработки.

Стандартные решения удобны — спорить с этим сложно. Выбираешь, например, KNX, и дальше все работает по понятной схеме: оборудования много, типовые решения давно отработаны, софт удобный, интерфейсы выглядят аккуратно. Проблемы обычно начинаются, когда заказчик получает смету. 

Именно про такой проект пойдет речь в этой статье. Объект — двухэтажный частный дом площадью 300 м² в коттеджном поселке Bright Park под Казанью. Заказчик хотел автоматизировать почти все инженерные системы дома, объединить их в единый интерфейс и интегрировать с голосовыми ассистентами. 

Но когда заказчик получил коммерческое предложение на KNX, то схватился за голову. В результате интегратор пересмотрел архитектуру системы. Часть оборудования заменили, часть оставили. И вписались в бюджет.

Молодые разработчики, а иногда и опытные, стремясь сделать код «идеальным», часто уходят в оверинжиниринг и создают трудночитаемые конструкции. В итоге на реализацию уходит больше времени, а поддержка превращается в хард-квест с поиском ответов.    

Если и у вас есть желание написать какую-нибудь сложную абстракцию «на будущее» или применить новый паттерн просто потому, что вы его выучили — остановитесь на секунду.

В этой статье мы собрали все, что поможет писать код, который не стыдно показать тимлиду и легко развивать дальше.