Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр!  Я Ксюша, младший специалист по безопасности конечных устройств в Selectel. Мы с командой ежегодно проверяем наших сотрудников на внимательность с помощью фишинг-тестов. В этот раз решили отойти от формулы привычного фишинга и сделать что-то новое. Написали браузерное расширение на JavaScript, убедили Mozilla  в своей честности, запустили весьма правдоподобную рассылку для сотрудников и немного поиграли на чувствах тех, кто верит, что ИИ будет работать за нас. Подробности под катом!

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Балдаков — я техлид группы поддержки сетей передачи данных в компании К2Тех.

В своей практике я часто сталкиваюсь с кейсами, когда в GUI все выглядит красиво:  графики строятся, трафик ходит, коммутаторы жужжат  и греют воздух дата-центра. А вот конкретные сетевые взаимодействия, для которых «вот только вчера сделали контрактик», почему-то не работают. Классическая ситуация — рисовали на бумаге, но забыли про овраги.

Уроки робототехники и программирования для детей комплексны: они объединяют ряд тематических направлений, предполагающих конструирование роботизированных механизмов, их сборку и написание кода для управления. И мы в Pixel прекрасно понимаем, о чем речь, потому как обучаем дошкольников и младших школьников в рамках тематических образовательных программ.  

Говорят, хорошая документация обычно начинается с простых примеров и продолжается постепенным наращиванием сложности. Меня зовут Матвей Крапошин, я ведущий системный архитектор Холдинга Т1, и в этом материале расскажу, как OpenSDN (ex‑Tungsten Fabric) пересылает пакеты между виртуальными машинами (или контейнерами) и как установить OpenSDN vRouter Forwarder в минимальной конфигурации и наладить его работу для пересылки пакетов между двумя контейнерами.

Эта статья — своего рода продолжение первого материала «Почему мы выбрали OpenSDN и как контрибьютим в этот проект»[1]. Одна из её целей — рассказать о виртуализации и сетевых технологиях под капотом Т1 Облако, поделиться знаниями и экспертизой с техническим сообществом и способствовать развитию проекта. Напомню, что виртуальная сеть в облаке Cloud Compute компании Т1 Облако построена на основе избранных компонентов проекта Tungsten Fabric, который потом переименовали в OpenSDN. Наработками по OpenSDN пользуются не только Т1 Облако, но и другие российские и зарубежные облачные провайдеры.

Вы сможете лучше понять, как на самом нижнем уровне работает виртуальный коммутатор OpenSDN — средства для работы с программно‑определяемыми сетями. Углублённое знание принципов работы этого модуля позволит лучше понимать причины ошибок, возникающих при настройке OpenSDN (а также Contrail, OpenContrail, Tungsten Fabric), повысить эффективность диагностики возникающих неисправностей и разобраться в нюансах настройки этого средства поддержки программно‑определяемых сетей.

Небольшое методологическое отступление от первой и второй части.
Какая цель внедрения Теории Ограничений на любом производстве?
Да точно такая же, как и внедрение любых других изменений.
Цель изменений в том, чтобы что-то сделать лучше. Это значит, что вас что-то не устраивает и вы хотите это изменить в лучшую сторону.

Был недавно на экскурсии на одном производстве. Где начальник производства с гордостью мне рассказывал, что у него есть ПО, в котором он может оформить сменное задание. «Вот видите, тут я могу выбрать из справочника деталь, вот тут РЦ и участок, все замечательно». И поэтому он искренне не понимает, зачем что-то менять. Я задал вопрос: «а по какой методологии происходит выдача сменных заданий»?
Вопрос поставил в тупик. Ни по какой. Как мне кажется правильным, так я и выдаю сменные задания.
А ведь в реальности такой проблемы, как «оформить сменное задание» попросту не существует. Нет такой проблемы!

Есть проблема «Какое и кому я должен выдать сменное задание сейчас в первую очередь, чтобы процесс приблизился к цели?»
Чувствуете разницу в постановке вопроса? Это уже методологический уровень.

Управление производством — это ежедневная тактическая система принятия решений. Это не система выдачи заданий, это система принятия решений, включающая в себя инструмент для выдачи заданий"
Что именно я должен запустить в производство сегодня и почему?
На какую деталь и на какой участок я должен выдать сменное задание, чтобы максимально приблизить выход продукции?
Что именно я должен сегодня заказать поставщику, чтобы приблизить выход продукции, а не просто потратить деньги впустую?
Куда сейчас должен поехать карщик и что и куда перевезти?

Дисклеймер: статья написана на основе интервью с Иваном Покровским, исполнительным директором Ассоциации российских разработчиков и производителей электроники (АРПЭ)

После довольно быстрого роста в 2022-2023 годах российский рынок электроники переживает спад. Но это временная коррекция после резкого импульса 2022 года, и есть основания рассчитывать на восстановление роста в 2026 году.

В 2024 году стал очевиден перелом тренда — после быстрого роста 2022-2023 годов рынок и объем производства начали сокращаться. Что привело к такому развороту и какие перспективы ждут отрасль в конце 2025 и в будущем 2026 году?

Разбираемся, как устроена российская электроника сегодня: что мы можем производить, а что нет, где технологическое отставание критично, а где его можно преодолеть. Обсуждаем математику инвестиций — когда рынок способен окупить вложения, а когда требуется государственная поддержка. И главное — почему правильное планирование важнее больших бюджетов.

Андрей Одокиенко — дизайнер с шестилетним опытом, работавший в Pinkman, Cloud.ru и Райффайзенбанке. В найме он дорос до дизайн-менеджера, получал 350 000₽ «на руки» и вёл проекты уровня банка и облачного сервиса.

7 месяцев назад Андрей ушёл из найма. Теперь он зарабатывает на собственных продуктах, развивает авторский телеграм-канал и ищет идею для нового стартапа или полноценного бизнеса. При этом его доход уже приближается к зарплате в найме, а свободы и драйва — больше.

В этой статье — прямая история от Андрея: как он готовился к выходу, на чём зарабатывает сейчас и какие ошибки и инсайты получил.

В этом году мы запустили новую образовательную программу «Разработка мобильных игр» для школьников 8–9 классов — и она получилась по-настоящему особенной. Это не просто очередной курс по программированию или геймдеву: мы объединили код, персонажей, физику и истории в одно целое, сделав обучение настоящим приключением. Вместо сухих лекций, ребята начинают стажировку в виртуальной гейм-студии, где их сопровождает наставник Максим. Он не просто рассказывает про программирование, а делится эмоциями, личными историями и шутками про баги. Объясняет сложные вещи «на пальцах», вместе с учениками разбирает задачки и отвечает на вопросы в формате встреч (лонгридов) с примерами кода и иллюстрациями. Такая история «по ту сторону экрана» сильно вовлекает учеников: сторителлинг помогает им лучше усваивать материал и понимать, зачем всё это нужно.

Программирование в 8–9-х классах – неотъемлемая часть рабочих программ по информатике, предназначенных для общеобразовательных школ, но мы в Pixel считаем, что для качественной профильной подготовки ребенка, решившего сдать ОГЭ или ЕГЭ по соответствующему предмету, необходимы дополнительные уроки. А еще мы все чаще убеждаемся, что школьная информатика тесно связана с IT-будущим ребенка, увлеченного темой. Давайте разбираться, как и почему.

Создавайте приложения так, чтобы они могли работать без пользовательского интерфейса или базы данных. Это позволит запускать автоматизированные регрессионные тесты, продолжать работу при недоступности базы данных, а также связывать приложения друг с другом без какого-либо участия пользователя.

Изучать программирование после 9-го класса можно различными способами: самостоятельно с помощью бесплатных видеоуроков, в колледже, если идти в 10-й не захотелось, а также на курсах. Первый вариант выгоден, ведь не нужно ни за что платить, второй – глубок, потому что в учреждениях среднего профессионального образования реализуются серьезные программы, а третий – универсален: можно выбрать язык, среду или что-то еще для точечной концентрации на одном направлении.

«Учтите в учёте соответствующим образом» — эту фразу я однажды получила в бизнес-требованиях от заказчика. Нет, с той стороны не издевались, даже наоборот — очень льстили и мне, и команде, искренне считая нас магами и мудрецами, которым лишние объяснения не нужны.

В их представлении IT-специалист — это такая фея, которая по умолчанию разбирается в юриспруденции, финансах, всех федеральных законах, а в перерывах пишет код.

Поначалу я думала, что самое сложное в работе системного аналитика — это разбираться в коде или проектировать системы. Но быстро поняла: главное — научиться быть переводчиком между двумя мирами, каждый из которых говорит на своем языке.

Я уже несколько лет пытаюсь искать свои способы наладить этот «глухой телефон», и получается далеко не всё.

Большие языковые модели (LLM) всё чаще адаптируются к downstream-задачам с помощью методов RL, таких как Group Relative Policy Optimization (GRPO), которые нередко требуют тысячи прогонов для освоения новых задач. Мы утверждаем, что интерпретируемая природа языка может предоставлять LLM куда более богатую обучающую среду по сравнению с policy gradient’ами, основанными на разреженных скалярных наградах.

Чтобы проверить эту гипотезу, мы представляем GEPA (Genetic-Pareto) — оптимизатор промптов, который системно использует natural language reflection для извлечения высокоуровневых правил из trial-and-error процесса. Для любой AI-системы, содержащей один или несколько промптов LLM, GEPA сэмплирует траектории на уровне системы (например, рассуждения, вызовы инструментов и их выводы) и анализирует их на естественном языке, чтобы диагностировать проблемы, предлагать и тестировать обновления промптов, а также объединять комплементарные инсайты с границы Парето собственных попыток.

Благодаря такому дизайну GEPA нередко превращает даже несколько прогонов в существенный прирост качества. На четырёх задачах GEPA в среднем превосходит GRPO на 10% и до 20% максимум, при этом используя до 35× меньше прогонов. GEPA также опережает ведущий оптимизатор промптов MIPROv2 более чем на 10% на двух LLM и демонстрирует обнадёживающие результаты как стратегия поиска на этапе инференса для задач оптимизации кода.

В эпоху, когда нейросети способны за считанные секунды превращать слова в яркие, детализированные изображения, умение «разговаривать» с ними становится новым видом творчества. Но, как и в любом диалоге, результат зависит от того, насколько точно и образно вы формулируете свои мысли — составляете промпты.

Именно от промпта зависит, будет ли картинка выглядеть как шедевр, достойный арт-галереи, или как случайный эскиз, далекий от вашей задумки. Многие новички начинают с простых описаний вроде «лес в тумане» или «кот на подоконнике» и удивляются, почему результат не совпадает с их ожиданиями. Секрет в том, что генератору нужно дать не только объект, но и атмосферу, стиль, контекст — все, что поможет ему «увидеть» вашу идею так же ясно, как видите ее вы.

В этой статье мы разберем, как создавать промпты, которые работают на вас: от понимания логики работы генератора до приемов, позволяющих добиться нужного стиля и настроения. Вы узнаете, как из короткой фразы сделать полноценное художественное задание, и получите инструменты, которые помогут вам превратить любую идею в визуальную историю.

Привет! Я Алексей, старший тестировщик в департаменте разработки ЮMoney. С 2018 года провожу собеседования на позицию QA-инженера. В этой статье поделюсь своим опытом и взглядом команды на этот процесс. Расскажу, как мы готовимся к интервью, почему кандидаты с идеальным резюме могут не подойти и на что мы смотрим, принимая итоговое решение. Ещё вы узнаете, почему иногда мы предлагаем кандидату не ту должность, на которую он претендовал.

Как сканировать любую инфраструктуру на уязвимости — без агентов, бесплатно, через Jump Host и без боли? Мы в K2 Облаке искали именно такое решение — и не нашли. Зато взяли Open Source-инструмент Vuls и сделали из него полноценный автоматизированный сервис с GitLab-интеграцией, красивыми PDF-отчётами и нативной работой с облачным API. В статье рассказываем, как превратили «сырое» решение в удобный инструмент с CI-пайплайнами, алертами и конфигами, которые генерируются за секунды.

Привет, Хабр! На связи Роман Масягутов и Анастасия Козлова из команды K2 Облака. В этой статье — краткий разбор нашей практики по автоматизации сканирования инфраструктур: как организовали удалённое сканирование без агентов, с одного хоста, без вмешательства в работу приложений и без дополнительных затрат. 

Привет, Хабр. Меня зовут Дмитрий Крюков, я инженер по разработке ПО искусственного интеллекта в YADRO. Мы продолжаем рассказывать о возможностях GPU-серверов YADRO G4208P и YADRO VEGMAN R220 G2 в работе с локальными (on-premise) LLM-моделями. Сегодня делимся результатами тестирования популярных LLM из семейства DeepSeek R1 и Qwen3 размерами от 14B до 685B параметров. Тесты проводились в условиях, максимально близких к решению реальных кейсов: чат-бот, саммаризация и автоматизация аналитических задач. 

Всем привет, меня зовут Максим, я QA-специалист в компании SimbirSoft. Более двух лет я занимаюсь обеспечением качества, за это время мне часто попадались проекты с отсутствующей или устаревшей технической документацией. Как быть в подобной ситуации и при этом сохранить нервные клетки, я расскажу в этой статье.
Бывают ситуации, когда тестировать приходится вопреки. Вопреки срокам, здравому смыслу или отсутствию требований. Именно последний кейс мы и разберем с вами сегодня

Привет, Хабр! Я — Саша Епихин, CTO платформы zVirt. Из-за того, что она базируется на oVirt, возникает много вопросов, чем же отличается наше решение от Open Source. Например, в oVirt есть задатки SDN, задатки интеграции с Keycloak и интеграция с Gluster. И инженеру, который не пробовал воспользоваться этой функциональностью в oVirt, может показаться, что в zVirt нет ничего нового, и это всего лишь BolgenOS с нескучными обоями. Но на практике все обстоит совершенно иначе.

Я попробую раскрыть тему и расскажу, чем же zVirt отличается от oVirt. У этой статьи будет несколько частей. Сегодня я начну, как полагается, с истории oVirt и с рассказа, почему мы выбрали разработку именно на базе этого решения.

Время от времени я замечаю: кодовая база растёт, фичи «накладываются» друг на друга, а старые модули пылятся в уголках репозитория. Измученный бесконечными исправлениями «на коленке», я переставал понимать архитектуру и терял драйв. Пока не придумал проводить раз в месяц специальный «ретроспективный день» — полное погружение в прошлые фичи, рефакторинг и технический долг. Вот как это изменило мою работу.

Похожие посты выходят ежедневно в моем Telegram канале!

Что такое «ретроспективный день»

Я выделяю один рабочий день в месяц, когда не завожу новые задачи и не смотрю тикеты.