Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр! Меня зовут Александра, я Data Scientist в компании Рафт. В этой статье я разберу NVIDIA Dynamo — новый open‑source фреймворк для инференса и проверю, действительно ли его KV‑маршрутизация ускоряет агентные сценарии.

С появлением агентных систем требования к инференсу современных ML‑моделей существенно изменились. Если раньше типичная нагрузка была предсказуемой — один запрос, один ответ и фиксированная цепочка шагов, — то в 2025–2026 годах всё стало по‑другому. Агентные системы теперь выполняют множество последовательных и параллельных вызовов моделей и инструментов в рамках одной задачи.

Triton Inference server, ставший стандартом для инференса различных моделей от компьютерного зрения до LLM, появился ещё до массового распространения агентных систем, поэтому его архитектура проектировалась под классический сценарий. В ответ NVIDIA представила новый open‑source инференс фреймворк Dynamo, заточенный под LLM, рассуждающие модели и агентов.

Привет, Хабр! Рабочие обсуждения давно ушли из почты и таск-трекеров в мессенджеры. Там собирают проектные группы и каналы, координируют инциденты, кидают ссылки на внутренние системы, за минуту стягивают нужных людей в один чат. У нас это в первую очередь корпоративные группы и каналы в Telegram и Max.

Это удобно, но с точки зрения безопасности — новая поверхность риска. Как только группа или канал становится частью бизнес-процесса, он тянет за собой и все риски этого процесса: фишинг, социальную инженерию, вредоносные ссылки, угон аккаунтов, утечки, заброшенные чаты, участников, которых давно пора убрать, и переписку, которую никто не чистит годами.

Дерзкая шутка может залететь а может провалиться так, что о ней будут вспоминать годами. Найти баланс особенно сложно, когда продаешь серверы, домены и хостинг, а аудитория делится на инженеров и новичков, зумеров и миллениалов. С этого разговора о юморе мы и раскрутили спор двух маркетологов SpaceWeb — про то, как вообще продвигать хостинг, когда технически все провайдеры предлагают примерно одно и то же.

Это очередной материал юбилейной серии: SpaceWeb исполняется 25 лет, и к дате мы собираем экспертов компании поговорить о будущем хостинга, ИТ и смежных сфер. Формат прежний — несколько специалистов, один острый вопрос, живой спор, в котором эксперты достраивают мысли друг друга.

На PyCon US 2026 Руководящий совет Python рассказал о новых возможностях Python 3.15. Среди них — явные ленивые импорты (PEP 810): модули теперь можно загружать не при старте программы, а только в момент первого обращения. Я решил разобраться, как это работает, и измерить производительность в PyCharm.

Решил я поиграть на выходных в Carmageddon. Но вот незадача!- Заводить всё это в эмуляторе DosBox нет никакого желания (он стоит у меня для других целей, ну вы понимаете))- То что мы с Сашей Гурьяновым делали на DosZone у меня тормозит, так как не вывозит мой старенький процессор. Пора уже собрать комп для нашей ДОС Зоны))- Ремейки типа Carmageddo: Max Damage и Reincarnation полная фигня. Куплено в стиме и полно разочарования

Что же делать? Будем сами портировать в браузер! Всё как мы любим. Для эксперимента и развлечения ради!

На ИННОПРОМ-2026 обсуждают уже не сам факт цифровизации, а ее практический эффект: устойчивость систем, прозрачность подрядчиков, качество данных и контроль стоимости развития. Общий фон выставки ожидаемый для крупной промышленной площадки: автоматизация, роботизация, искусственный интеллект, цифровое производство, интеграции и технологическая кооперация. Но в разговорах с ИТ-руководителями быстро становится понятно, что главный запрос уже не сводится к формуле «надо внедрить еще одну систему».

Промышленные компании все чаще говорят о другом: как удерживать существующий ИТ-ландшафт в рабочем состоянии, как развивать 1С-контуры без хаотичных доработок, как снизить стоимость сопровождения, как сделать работу подрядчиков прозрачной и как понимать, какие изменения действительно влияют на производственные и управленческие процессы...

Привет, Хабр! Говорит AvitoTech. Меня зовут Дмитрий Бондарев, я backend-разработчик, в Авито занимаюсь проектами на стыке разработки и машинного обучения. 

Из каждого утюга поют о том, как ИИ скоро нас всех заменит. Однако я хочу зайти в эту тему с более технической стороны и поговорить о существующих методах интеграции и якобы неизбежном использовании ИИ-агентов в бизнесе и повседневных задачах.

Это первая статья из двух. В ней заглянем в историю эволюции API, его состояние на момент появления агентов и существующие ограничения методов интеграции. Во второй — поговорим уже о MCP и том, как появление агентов подталкивает нас к новой парадигме мышления, разработки и бизнеса.

Привет, Хаброжители! В то время как в большинстве книг о DevOps лишь поверхностно рассматриваются теория и культура, в этом практическом руководстве описываются реальные инструменты, практики и технологии, которые составляют основу software delivery — доставки программного обеспечения. Автор показывает, как запускать и поддерживать программное обеспечение в продакшене шаг за шагом, на множестве примеров, которые дадут вам возможность поработать с реальными системами и реальным кодом.

Изучите основные концепции и лучшие практики современного DevOps и получите личный опыт и ценные навыки, требующиеся для работы DevOps, SRE и фулстек-разработчика.

«Отдельные базы больше не нужны», «конец пайплайнов» - каждую неделю кто-то крупный со сцены хоронит то, что ты вчера поставил в прод. ClickHouse поступил ровно наоборот, и поэтому его анонсы стоит прочитать внимательно. Что реально показали на Open House 2026 и что из этого доедет до прода - разбор практика без вендорского глянца.

ИИ в разработке сейчас внедряют почти все. Кто-то подключает чат, кто-то раздаёт доступ к кодинг-агентам, а кто-то обучает свои модели. На графиках пользователи и активность растут, инженеры пробуют инструменты и привыкают к новой реальности, но при проверке метрик очень часто выясняется, что работать ничего быстрее не стало.

Привет, Хабр! Меня зовут Марат Киньябулатов, я эксперт по гибким практикам и отвечаю за эффективность инженерных команд в ядре банка. В этой статье расскажу, какие гипотезы мы проверяли при внедрении ИИ, почему рост использования чатов и кодинг-агентов не равен росту скорости, какие метрики помогали отделять привычку от результата и как мы пришли к идее Agentic Engineering.

Сегодня мы закончим ковырять порт тайловых миров на F#. Правда, в прошлый раз мы исчерпали запас того, что вообще можно было «портировать», поэтому переключим внимание на совершенно новые фичи. Все они касаются UI (в узком смысле), ну или, говоря терминами игровой индустрии, HUD (Heads-Up Display).

Мы займёмся панелями по краям экрана и выведем на них:

общую легенду;

мини-карту;

текущие координаты корабля и курсора;

стоимость пути или причину его отсутствия;

управление игровым полем.

Этого достаточно, чтобы мы успели ознакомиться с процессом построения деревьев в условиях, близких к боевым. Одновременно с этим мы не вышли за пределы файла в поисках различных утилитарных подпорок, которые реальный проект генерирует в ударных количествах. Всё уместилось в один файл.

Архитектурные модели часто выглядят убедительно только до первого реального обсуждения: схема есть, элементы связаны, но команда всё равно принимает решения без неё.

В этой статье разберём, как на ArchiMate 4.0 собрать первую рабочую модель предприятия с нуля — на примере интернет‑магазина, с понятной логикой доменов, связей и проверок, которые помогают не превратить диаграмму в клубок стрелок.

Классический Open Source держался на пирамиде участия: от новичков, правящих опечатки, до мейнтейнеров ядра. Генеративный ИИ и корпоративные стратегии ломают эту модель.

Код по-прежнему открыт: вы можете читать его, форкать и использовать. Но писать в него всё чаще можно только «своим».

Главный сдвиг здесь не юридический, а производственный.

Open Source по лицензии ещё не означает Open Source как культуру участия.

В 2026 году перед корпоративным сектором встал новый вызов — управление «теневым искусственным интеллектом» (Shadow AI). После волны успешных точечных пилотов в разных отделах от маркетинга до юристов крупные компании обнаружили себя с десятком разрозненных ИИ-инициатив. В результате руководство теряет контроль над расходами на API-запросы, служба безопасности фиксирует риски утечки данных в публичные сервисы, а ИТ-директора ломают голову, как объединить эти игрушки в единый рабочий контур.

Стало очевидно, что баловство с API закончилось. Бизнесу нужен фундамент. Искусственный интеллект должен перестать быть фичей конкретного отдела и стать управляемой, масштабируемой и безопасной ИТ-инфраструктурой.

Привет, сообщество! Уже долгое время я отмечал на для себя на карте бесплатные парковочные места в центре города; Этот список быстро начал "ходить по рукам" среди друзей и знакомых. Мне пришла в голову идея, а что если развить "списочек для друзей" в какой-то более общественно полезный проект? И с какими техническими челленджами придется столкнуться при попытке навайбкодить мало-мальски production-ready приложение?

Копилка практических кейсов применения RISC-V в серийных изделиях российских производителей электроники пополнилась еще одним примером. Калужская компания Pandora EV, известная с 2004 года как разработчик высокотехнологичной автомобильной электроники вывела в свет универсальный контроллер зарядных станций постоянного тока Pandora EV UCCS, в котором применен российский микроконтроллер К1921ВГ015 производства АО "НИИЭТ" (входит в ГК "Элемент").

Зарядная станция постоянного тока - это не только силовые модули, кабель и корпус с экраном. Внутри есть управляющий контур, который связывает логику станции, энергетические подсистемы, счетчики, цифровые измерительные устройства, промышленную периферию, зарядные протоколы и обмен с вышестоящими системами управления.

В этом кейсе архитектура RISC-V интересна, в первую очередь, как основа российского микроконтроллера, который дошел до промышленного устройства для зарядной инфраструктуры. И в этом материале мы разберем, какую роль выполняет Pandora EV UCCS и что дает применение К1921ВГ015 в контроллере ЗСПТ. 

Подробности - под катом! =)

Сервер списали, галочку поставили, забыли. А на диске — паспорта и зарплаты всего отдела, и он уже у кого-то на «Авито». Разбираем, как довести списание до конца, чтобы потом не отвечать за утечку.

Для кого

Фаундерам, CMO и маркетологам SaaS, онлайн-сервисов и платформ, которые планируют бюджет на продвижение и хотят считать его от плана по квалифицированным заявкам.

Кратко

Бюджет на продвижение онлайн-сервиса — это не одна строка «реклама» в таблице, а минимум три статьи расходов: медиабюджет и работа по каналам, команда с подрядчиками, инструменты и сервисы. Сумма выводится из плана по квалифицированным заявкам и стоимости такой заявки в каждом канале. Дальше — вилки по шести каналам, обратный расчёт от воронки и реальные цифры из сквозного дашборда по одному B2B-сервису.

На связи Дмитрий Шестаков, управляющий партнёр Сайткрафт. Мы продвигаем SaaS и онлайн-сервисы, и каждую неделю слышим один и тот же вопрос: сколько закладывать на продвижение. Обычно его задают так, будто существует единственно правильная цифра — 150, 300, 500 тысяч в месяц. Единственно правильной цифры не существует. Существует расчёт. Бюджет — это производная от того, сколько вам нужно квалифицированных заявок и сколько такая заявка стоит в каждом канале. С этого и начнём.

Содержание

1. Почему «возьмите 200 тысяч в месяц» — плохой ответ

2. Из каких статей вообще складывается бюджет

3. Сколько стоит каждый из 6 каналов

4. Как привязать бюджет к плану по лидам

5. Куда на самом деле утекает бюджет внутри канала

6. Три сценария бюджета: минимальный, рабочий, агрессивный

7. На чём чаще всего переплачивают

8. С чего начать планирование на 12 месяцев

9. Частые вопросы

Впервые в истории биологи поместили набор неживых компонентов в мембрану, похожую на клеточную, и стали свидетелями того, как этот «мешок» из молекул начал вести себя как живой организм. Созданная в лаборатории синтетическая клетка росла, реплицировала свою ДНК и делилась, демонстрируя основные функции клеточного цикла.

«Это впечатляющий шаг, — сказал Джек Шостак, который изучает происхождение жизни в Чикагском университете и не участвовал в данном исследовании. — Мне не известны другие попытки создать искусственную клетку из биологических компонентов, которые продвинулись бы так далеко».

По существующим понятиям эта клетка не является живой. Она не может выжить без постоянного поступления питательных веществ и рибосом — механизмов, необходимых для синтеза белков. У неё нет защитных механизмов или эффективной системы выведения отходов. Но это самое убедительное на сегодняшний день доказательство того, что можно создать жизнь из неживого — цель, к которой синтетические биологи стремятся уже десятилетиями.

Месяц я гордился 15-кратным ростом регистраций мёртвой текстовой MMORPG в Telegram — а потом открыл вторую вкладку аналитики и понял, что лил воду в дырявое ведро. История про воронку первой сессии, три залатанные дыры и слепую метрику, которую я забыл включить.