Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Breaking news: генеративный поиск и нейросети уменьшают вероятность клика по сайту в пользу быстрых уже проанализированных и заботливо собранных сводных ответов. 

А пользователь и не против, что характерно. 

ТОП-1 по многим запросам — генеративный ответ. В этот момент SEO-позиции и промо отходят на второй план. Ключевой вопрос становится другим: попадает ли ваш бренд в ответы ИИ — и в каком контексте.

Проблема в том, что классические инструменты здесь не работают.
Позиции нестабильны, один и тот же запрос даёт разные ответы, AI-трафик не выделяется в Метрике и Консоли, а ручная проверка... ручная. При этом нейросети уже формируют образ бренда — иногда ошибочный, устаревший или невыгодный для бизнеса.

Но вот на рынке начали появляться сервисы аналитики AI-выдачи. И в этом материале я разбираю существующие GEO-сервисы с позиции не предвзятой, умеренно технической и точно без рекламы и антирекламы:
— что каждый инструмент реально показывает,
— где он помогает принять решение,
— а где даёт лишь ощущение контроля.

Всегда хотел сравнить ИИ модели на чем-то наглядном и с большим творческим потенциалом. Если попросить ИИ решить школьную задачу по математике, то, скорее всего, все справятся на отлично, тут и сравнивать нечего. Если попросить решить более сложную задачу, то уже придется объяснять читателям, кто из ИИ прав, а кто не очень. Создание компьютерной игры по мотивам хита 80-х, да и еще работающей в мобильном и десктоп браузере, кажется идеальной задачей для сравнения современных ИИ моделей. Посмотреть и поиграть в результаты будет и полезно, и весело.

Сегодня разберёмся с Bulkhead-паттерном в коде .NET. Bulkhead, своего рода защитная клетка для ваших ресурсов. Суть в том, чтобы изолировать группы запросов или операций так, чтобы отказ или перегрузка в одной ячейке не утопила всю систему. Без разделения лёгкий запрос может ждать, пока тратится весь пул потоков тяжёлой задачей.

Благодаря Bulkhead каждый поток или потребитель получает выделенный пул ресурсов и может работать даже при сбое или загрузке других. Это помогает предотвратить большое и ненужное расходование ресурсов, если один сервис начинает есть всё CPU или соединения, его проблемы останутся в его же сегменте.

Недавно мы с командой посчитали, сколько времени уходит только на то, чтобы найти информацию о задаче. Получилось около 8 часов в неделю на человека — это целый рабочий день, который тратится на переключение между Jira, Excel, почтой, Service Desk, GIT,  Confluence и ещё парой внутренних систем. При этом половина контекста всё равно теряется где-то между инструментами. Знакомо?

Плохая новость: проблема не в конкретном таск-трекере.

Хорошая: есть системный подход, который обкатан на реальных внедрениях — он опирается не на «ещё один инструмент», а на процессы.

Меня зовут Артём Герасимов, я владелец продукта SimpleOne SDLC. Ниже — разбор, как из зоопарка разрозненных систем прийти к единому потоку разработки, где инструмент подчиняется процессу, а не наоборот.

В системах менеджмента качества работа с рисками и несоответствиями часто сводится к механическому заполнению реестров. Сотрудники фиксируют риски, указывают абстрактные «мероприятия по снижению» и откладывают документы в архив. Но управление — это не бумажная работа, а распределение ответственности и контроль результатов. Как перейти от формальностей к реальным действиям?

Проблема традиционного подхода
Типичный реестр рисков содержит столбцы: «Риск», «Оценка», «Мероприятия». Однако в колонке с действиями часто фигурируют расплывчатые формулировки вроде «довести задачи до персонала через обучение». Где конкретика? Кто отвечает? Каков срок? Без ответов на эти вопросы даже самые продуманные меры остаются на бумаге. Такой подход не обеспечивает прозрачности: нет контроля исполнения, оценки эффективности и вовлечения сотрудников.

Решение: Реестр действий вместо абстрактных мероприятий

Tiny Core Linux — редкий пример проекта, который десятилетиями остается маленьким и при этом регулярно обновляется. Актуальная версия Tiny Core Linux 16.2 по-прежнему весит всего 23 МБ. Как разработчики уложились в такой объем? Где и кому вот это все может пригодиться в 2025 году? Давайте разбираться. И, к слову, если вы сталкивались с дистрибутивом, пусть и не новой версией, расскажите, как он вам, в комментариях.

Формат DITA позволяет полностью сосредоточиться на содержании документа и не думать о его оформлении. Кроме того, этот инструмент помогает легко и быстро вносить изменения и дополнения в уже написанные ранее документы. Если с DITA как следует разобраться, то потом написание сложных технических документов существенно упростится.

В этой статье я расскажу об основных достоинствах DITA.

ЗРИ В КОРЕНЬ:            
Про вызовы текущего момента в очень простой двоичной логике (специально для ХАБРа).

В качестве введения

 Те, кто системнее понимает прикладную задачу (структуру, условия, взаимосвязи), тот сделает лучшую постановку задачи и достигнет больших результатов от ее решения. Поэтому предлагаю читателям ХАБРа познакомиться с системным подходом для анализа Прикладного промышленного мира и постановкой задачи по радикальному повышению экономической эффективности деятельности промышленных предприятий/цепей поставок от эксперта консалтинговой группы компаний «Приоритет».

Я поделюсь знаниями из нашей «внутренней кухни», чтобы содействовать сближению видения представителей Прикладного промышленного и IT миров на постановку задачи: «Что делать, чтобы стать лучше? Намного лучше!».

 Глава 1. «Бытие определяет сознание, или что происходит и к чему это обязывает?»

 Пара вопросов в качестве разогрева и гимнастики для ума:

Команда AI for Devs подготовила перевод и разбор статьи о Prompt Caching — технологии, которая делает входные токены LLM в разы дешевле и заметно снижает задержки. Внутри — подробное объяснение, что именно кэшируют OpenAI и Anthropic, как KV-кэш связан с attention в трансформерах и почему это не имеет ничего общего с повторным использованием ответов.

Зачем эмулировать то, что можно купить за копейки? Тратить месяцы на создание виртуальной модели микроконтроллера, если реальная отладочная плата на базе GD32F303 стоит как пара чашек кофе? Ответ прост: хороший физический стенд — это не просто плата. Это проектирование, сборка, место в стойке, электропитание, обжиг кабелей и поддержка в рабочем состоянии. А самое главное — его часто нельзя раздать каждому разработчику. Но что, если можно запустить ту же прошивку, что и на реальном железе, в эмуляторе?

В этой статье я представляю результат работы нашей команды из отдела разработки встраиваемого ПО в YADRO. Наиболее полную на сегодняшний день модель SoC GD32F30X в QEMU и набор интерфейсов, которые делают взаимодействие с эмулируемой периферией «прозрачным» для хостовой системы.

Развитие искусственного интеллекта стало одним из ключевых факторов цифровой трансформации бизнеса. Еще несколько лет назад технологии машинного обучения применялись преимущественно в исследовательской и аналитической среде, однако с появлением генеративных языковых моделей (LLM) ситуация изменилась кардинально.

Сервисы нейрошлюзов вроде ChatGPT, DeepSeek, Preplexity, Claude и других стали частью повседневной работы сотрудников, обеспечивая мгновенный доступ к аналитике, текстовой генерации, программированию, автоматизации документооборота, к оптимизации клиентских коммуникаций и даже консультированию. Интеграция LLM‑инструментов в корпоративные процессы воспринимается как очередной виток автоматизации, способный повысить эффективность и снять часть нагрузки с специалистов. Однако стремительный рост популярности таких ассистентов выявил и обратную сторону технологического прогресса. Генеративные модели, будучи внешними облачными сервисами, представляют собой новый неконтролируемый канал взаимодействия между корпоративной инфраструктурой и внешней средой.

Если раньше внимание специалистов по ИБ было сосредоточено на защите почтовых систем, мессенджеров, файловых хранилищ, то сегодня все чаще в зоне риска оказываются обращения сотрудников к публичным нейросервисам, происходящие за пределами корпоративных периметра и зачастую без ведома администраторов безопасности. Разбираемся вместе с Алиной Алакиной‑Каминской, бизнес‑архитектором Solar webProxy ГК «Солар», как ИИ‑ассистенты становятся новым вектором киберрисков.

Все слышали про Ивана Кулибина — талантливого механика и изобретателя XVIII века, чьё имя прочно закрепилось в массовой культуре как символ инженерной смекалки. Но в то же самое время в России работал другой, куда менее известный сегодня, но не менее масштабный инженер — гидротехник Козьма Фролов.

Он сумел поставить силу воды на службу промышленности и создал для своего времени по-настоящему передовые механизмы, которые значительно упростили труд и повысили производительность рудников Урала и Сибири.

Push-уведомления давно перестали быть просто всплывающими окошками. Если раньше пуши были просто способом сообщить о событии, то теперь это существенная часть системы безопасности и бизнес-логики компаний в целом. В условиях роста задержек доставки компании перестраивают инфраструктуру уведомлений, переходя на отечественные решения. Как рынок адаптируется к изменениям и как решения компании МУЛЬТИФАКТОР помогают обеспечить надежность доставки, рассказываем в нашей статье.

Большинство людей не задумывается о случайном наборе букв и цифр, выдаваемых им Департаментом транспортных средств.

Но я не такой.

В Интернете я всегда стремлюсь получить понятный и запоминающийся цифровой идентификатор. Многие годы мне удавалось подбирать идентификаторы в виде моего имени + фамилии в Instagram* (@jlaf) и осмысленных слов на других платформах (@explain, @discontinue). Поэтому когда ДТС в третий раз прислал мне письмо с напоминанием о необходимости обновления номера, у меня сработал тот же инстинкт: почему я даже не задумался о том, чтобы получить номер с красивым сочетанием символов?

Недавно задумался о том, что редко в жизни бывает так же четко и по правилам как в книжках... Например, маркетинг, продажи и бизнес редко выглядят так, как в учебниках. Кто тоже замечал? В жизни - это эмоции, иногда манипуляции, неожиданные повороты и ошибки, провалы и взлёты. И, думаю, что кино иногда показывает ту самую реальность, пусть и выдуманными сценариями…

Я посидел, повспоминал что из фильмов когда-то помогло мне, из каких фильмов вынес инсайты и идеи... И вот сформировался целый список фильмов и сериалов, который будет полезен, если вы хотите глубже понимать психологию влияния, работаете с мотивацией команды и доверием клиентов, у вас есть стартап или бизнес на стадии масштабирования, у вас есть отдел маркетинга или продаж, которому важно говорить с рынком на одном языке.

В общем, вот вам идеи, что посмотреть на новогодних праздниках и посмотреть на маркетинг с другой стороны.

Как я делал базу знаний для подготовки к frontend-собеседованиям на Notion и в процессе выяснил, где у no-code заканчивается магия. Делюсь реальным опытом, ошибками и выводами.

Помните времена, когда за 30 тысяч можно было купить приличную видеокарту? Ну вот они, собственно, никуда и не делись. Вопрос только в том, что именно вы считаете приличной картой и на какой фреймрейт рассчитываете. Благо, что недостатка в выборе на рынке сегодня практически нет. Хотите – берите RTX 5080 за 170 тысяч рублей. А не хотите – покупайте Arc A380 за 11. И это мы еще не говорим про промежуточные варианты в разных исполнениях, которых насчитываются десятки, если не сотни. Но есть ли смысл переплачивать за более дорогую карточку, когда есть почти такая же, только дешевле? Попробуем посчитать.

Дисклеймер: в этой статье мы считаем только цену каждого кадра, который выдают конкретные видеокарты, не затрагивая другие аспекты. Но ведь все знают, что fps – это далеко не единственный фактор, на который стоит обращать внимание.

Привет Хабр! Меня зовут Алексей и я занимаюсь беспроводными технологиями. В прошлой статье (Опрос 100 тысяч абонентов или почему люди недовольны своими провайдерами — результаты 3-летнего исследования) я рассказывал о том, как мы проводили большое исследование, связанное с опросом абонентов провайдеров. В результате этого исследования мы выявили одну аномалию и решили собрать решение, которое бы позволяло провайдерам без затрат привлекать новых абонентов. Но обо всём по порядку.

Всем привет, меня зовут Игорь Горбенко, и я системный аналитик в компании М2.
Отчёты, которые обновляются раз в сутки, хорошо подходят для стратегической аналитики. Но в какой-то момент бизнесу становится важно понимать, что происходит в течение дня, а не только по итогам ночной загрузки.

В М2 мы столкнулись с этим, когда от продуктовых команд и службы поддержки начали приходить запросы на внутридневную отчётность и почти real-time метрики. Наш основной подход — ежедневная батчевая загрузка данных — перестал закрывать такие сценарии, и нам понадобился другой способ работы с изменениями в продуктовых базах.

В этой статье я расскажу, как мы внедряли Change Data Capture (CDC) с использованием Apache Flink, какие задачи это помогло решить, с какими ограничениями мы столкнулись и почему CDC — полезный, но не универсальный инструмент.

CDC и Apache Flink: кратко о технологии и нашем подходе

Давайте начнем разбираться. Некоторые из вас наверняка знакомы с понятием CDC, Change Data Capture — техника захвата изменений в базах данных.

Для контекста стоит отметить Apache Flink — движок для загрузки и обработки батчей и стриминговых данных в реальном времени. В статье речь пойдет про Flink CDC —   фреймворк с открытым исходным кодом для отслеживания изменений данных в базах данных в реальном времени.

В проектах нашего отдела в М2 основной метод загрузки — это ежедневное ночное
копирование продуктовых баз данных (PostgreSQL, MongoDB) в аналитическое хранилище на базе Apache Iceberg и последующая их обработка с помощью движка Trino.

Всем привет! Меня зовут Денис, я CPO CRM-системы Automation of Sales (AoS) в B2B-блоке МТС. Сегодня хочу рассказать о своих любимых книгах для продакта. Есть книги, которые читаешь один раз — и забываешь. А есть те, к которым возвращаешься снова и снова, находя в них смысл на каждом новом этапе карьеры. У меня таких две — «Boss: бесподобный или бесполезный» Рэймонда Иммельмана и «Разработка ценностных предложений» Остервальдера. А в конце будет бонус — серия фэнтезийных книг, которая научила меня эффективно решать проблемы, в том числе на работе.

Если кратко, эти книги — «Boss: бесподобный или бесполезный» и «Разработка ценностных предложений» — работают в разных плоскостях продакт-менеджмента. Первая — про людей и команду: как выстраивать взаимодействие, сплачивать группу, создавать «командную химию». Она о том, как команда становится племенем с общими смыслами и ритуалами. Вторая книга — про инструменты продакта, хардовую часть профессии: как анализировать клиентов, формулировать ценностные предложения, проводить исследования и превращать данные в решения. Если первая учит, как работать с людьми, то другая — как работать с продуктом.