Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Корневых серверов DNS тринадцать, и обычно это объясняют так: четырнадцатый не влезал в 512 байт UDP-ответа. Я поднял в контейнере BIND 8.1.2 из Debian 1998 года со списком корней от 22 августа 1997-го и восстановленными по документам делегациями .com и проверил: priming-ответ держал пятнадцать серверов, а за пределом сервер молча выкидывал адреса, не ставя флаг усечения. Тринадцать получаются из бумажного расчёта с запасом под имя в вопросе, в пакетах стены на тринадцати нет.

В Zabbix 8 появилась штатная возможность хранить историю элементов данных в ClickHouse. Это позволяет вынести поток измерений в отдельное хранилище, сохранив привычные механизмы сбора данных, обработки значений и проверки триггеров.

При проектировании такой системы нужно учитывать важную особенность: для числовых данных, история которых направлена в ClickHouse, Zabbix не рассчитывает новые штатные тренды. Пока что так.

Меня зовут Антон Касимов, я работаю в Gals Software, веду телеграм‑канал Zabbix Recipes, посвященный Zabbix, где делюсь своим опытом. В этой статье поговорим об особенностях работы Clickhouse с новой версией Zabbix.

В обычной установке Zabbix реляционная база обслуживает разные задачи: хранит конфигурацию мониторинга, пользователей, события, историю измерений и часовые агрегаты. С подключением ClickHouse эти обязанности разделяются. Основная PostgreSQL/MySQL остаётся необходимой, а историю выбранных типов значений можно направить в ClickHouse или ElasticSearch. Но в статье мы будем говорить только о ClickHouse.

AgoraOS — это Unix-подобная операционная система, написанная на GDScript внутри Godot: с ядром, процессами, пайпами, сетевым стеком и маленьким интернетом 2003 года вокруг, который пока статичный, но об этом позже. Хотя задумывалась она совсем не так. Начиналось всё с желания аккуратно переписать чужой проект — а закончилось тем, что я перестал рисовать операционную систему и начал её строить.

Эта статья описывает по шагам, как включить Secure Boot в Arch Linux с загрузкой через UKI, не заменяя и не задевая другие ключи в UEFI. Если вы новичок в Arch, которому руководство по Secure Boot на Arch Wiki кажется страшным и непонятным, и вы боитесь задевать зашитые заводские ключи, или имеете другие причины их не менять, то, возможно, этот способ вам подойдет.

Разбираемся, что скрывается внутри восьмиканального блока реле FY-T738 от GEYA и зачем ему оптопары, защитные диоды и конденсаторы. Проверяем реальные параметры работы модуля и рассматриваем его применение для управления оборудованием котельной с контроллером ZONT.

На сцене — руководитель проекта. В отчете, который он через несколько часов предоставит топам, все хорошо: задачи выполняются, бюджет под контролем, критических рисков нет. Только вот за кулисами скрывается одна большая проблема — ключевой разработчик ждет доступы от заказчика уже неделю. Из-за этого тестирование не началось, а команда продолжает планировать работы так, будто ничего не произошло.

Добро пожаловать на голодные игры в мир управления проектами, где между статусом в системе и реальным положением дел иногда простирается пропасть.

Товар закончился прямо в корзине. Удалить его, предложить похожий, другой размер или предложить подождать? 

Разобрал десятки интерфейсов магазинов — и нашёл проблему глубже: корзина помнит, что юзер выбрал, но забывает, почему. А ведь именно там может скрываться ключ к действительно хорошим заменам и рекомендациям.

Недавно затрагивала тему, что в 2gis мало отзывов. Они и сами об этом знают и придумали решение.

2gis сделал интеграцию с Нетмонет - давайте посмотрим что из этого вышло.

Привет! Меня зовут Маша, я Senior Product Manager и разбираю только те продукты, над которыми сама хотела бы поработать, так как ими пользуюсь, люблю и вижу, где есть потенциал роста. Мне драйвово искать для них решения, которые выводят продукт на новый уровень не только по деньгам, но и по UX и любви пользователей. Мои разборы: «Рейтинг ни на что не влияет»: Почему Яндекс.такси выбирает газлайтинг вместо честного UX и Салют mini vs Маруся Neo. Кто из них полезнее?

Непальский провайдер WorldLink семь лет назад включил IPv6 и довёл его до 100% из более чем миллиона абонентов, а 70% трафика теперь идёт мимо CGNAT. Главный инженер сети рассказывает, что сломалось по дороге. После обрыва волокна домашние роутеры, которые пользовались разрешённой в RFC 8415 возможностью вести отдельный автомат на адрес и на префикс, слали по 116 SOLICIT в минуту, а функция DBOR на BNG сносила абонентам сессии по кругу. Плюс мультикастовые фильтры второго уровня, снупинг на OLT, выбор между /64 и /56 и почему внедрение IPv6 надо мерить долей трафика, а не числом абонентов с адресом.

30 сентября 2026 года облачный сервис Structurizr прекратил работу. Для команд, которые хранили там C4-модели, это не просто закрытие ещё одного SaaS: вместе с хостингом исчез привычный способ публиковать архитектуру, раздавать доступ коллегам и встраивать диаграммы в другие системы.

Все тесты пройдены, заказчик доволен. Но какое-то странное чувство всё равно не покидает. Зачем читать код, если ИИ может его самостоятельно отревьюить? А когда найдёт проблему - и исправить. Зачем вообще мне документация в эпоху chatGPT?

Но что, если за разумное время не получится найти решения? Если ошибочна сама постановка промпта? Как заглянуть в кроличью нору? И надо ли вообще?

Представьте: посетитель интернет‑магазина спрашивает в чате, сколько дней на возврат. Бот бодро отвечает: «30 дней, без вопросов». На сайте при этом написано 14. Через три недели покупатель приходит с товаром и скриншотом переписки. Спорить с ним бесполезно: «ваш же консультант сказал».

Мы делаем для сайтов ассистента. Это чат, который отвечает на вопросы о магазине или компании — доставка, оплата, условия, контакты, статус заказа — и зовёт живого оператора, когда сам не справляется. Когда собирали первую версию, быстро стало понятно: «не знаю» — далеко не худшее, что может сказать такой чат. Худшее — уверенная неправда. Языковая модель прекрасно умеет звучать убедительно. А вот отличать «знаю» от «похоже на правду» у неё получается гораздо хуже.

Ниже расскажу, как мы развели в ответах разговор и факты, где решение принимает код, а не модель, и где мы до сих пор верим модели на слово. Код на Python, но идея переносится на любой стек.

OpsDeck за три недели: ИИ-агент, который сам ходит на хосты, и ещё восемь релизов

Три недели назад я писал здесь про OpsDeck — бесплатное открытое приложение, в котором DevOps-инженер держит в одном окне терминал, Kubernetes, SSH, базы, заметки и прочее, по чему обычно разложены пять вкладок и три консоли. С тех пор вышло девять релизов, в репозитории появились внешние контрибьюторы, а приложение заметно изменилось — настолько, что отдельный рассказ назрел.

Коротко о главном: локальный ИИ перестал быть подсказчиком команд и научился сам ходить на хосты — по правилам, которые вы ему задаёте, и с вашим разрешением на любое изменение. Об этом — первая половина поста. Дальше — что ещё появилось и чему меня научили ваши баг-репорты.

Это статья о том как мы делали модуль автономного выполнения целей в корпоративном ИИ-ассистенте KW-7 AI.

За этим терминалом нет ни шелла, ни файловой системы: каждое нажатие клавиши уходит в языковую модель на 360 млн параметров, и она предсказывает, как изменится экран. Автор дообучил Qwen2.5-Coder-0.5B на 336 тысячах записанных сессий, научил её чинить собственные ошибки, а задержку p95 на больших кадрах на RTX 4090 сократил с 6,7 до 0,87 секунды за счёт параллельного декодирования строк. Модель запускает vim и tmux, играет в змейку и в тесте на чтение ранее записанных файлов отвечает верно в 9 случаях из 13 (модели без дообучения — в 2 и 3). Квантованная версия на 208 МБ работает прямо во вкладке браузера.

Математика – удивительная наука, появившись глубокой древности, она и сегодня занимает ведущую роль среди точных наук, а с появлением искусственного интеллекта, ее роль существенно возросла и в области гуманитарных наук. Но и самой математики были революционные открытия, которые впоследствии существенно меняли наши представления о природе и тем самым позволяла решать раньше не решаемые прикладные задачи. Вот одним из таких открытий является комплексные числа. На Habr’е я нашел несколько статей на эту тему. Вот несколько из них: “Ведение в комплексные числа” и “Операции над комплексными числами” автора @nagayev и “Краткая история комплексных чисел” автора @malkovsky. Я в этой статье не собираюсь пересказывать историю комплексных чисел, а хочу постараться переосмыслить некоторые открытия в этой области и посмотреть на них слегка под другим углом. Иногда это может привести к удивительным результатам.

Не знаю базы ЯП, но с агентами построил ИИ, которому нужно в 250 раз меньше опыта, чем PPO.

Всем привет, меня зовут Никита, я AI Native разработчик. Сегодня покажу свой главный проект - WorldBased Spiked Neuralsymbolic AI. Это ИИ с моделью мира на спайковой нейросимвольной сети.

Больше миллиона строк, 161 таблица и гигабайт данных за пять лет. А потом форма просто перестала принимать ответы: база упёрлась в лимит записей по тарифу.

Спустя полгода адаптации к OpenSource выпускаю еще две библиотеки из моего рабочего контура в одном npm-пакете - ARFA Generator и api-contract-check. В этой статье расскажу про первый инструмент, а второй презентую в рамках отдельной статьи.

Когда-то давно я уже писал статью про удобство использования файловых генераторов, интегрированных в долгоживущий процесс dev-сборки, однако за несколько лет развития и обкатки в реальных проектах концепт существенно расширился. Удобнее всего оказалось сместить бандлер с центрального места в один из сайд-эффектов после стабилизации кодовой базы, а разнородные инструменты проверки качества объединить в единый пайплайн с инкрементальным watch-режимом.

В статье не буду пересказывать документацию на русском и английском, а расскажу, как я пришел к такой схеме, насколько она улучшает DX, помогает людям быть продуктивнее, LLM-агентам сжигать меньше токенов, а кодовой базе не расползаться со временем и проще мигрировать между архитектурами.

Что показали 3360 испытаний и что агент при этом сообщал пользователю

Ранее мы описывали методологию создания тестовой системы для ИИ‑агентов с вызовом функций, имеющих реальный эффект.

Ее основная идея заключается в том, что для совершения действия агент должен проанализировать условия, которые обеспечивают правомерность действия, но при этом он может их узнать только из внешнего источника — из ответа функции чтения или из доступного ему документа, то есть условие имеет статус неназванного. Методология позволяет воспроизводимо проверить, вызовет ли ИИ‑агент функцию, когда вызывать ее нельзя, а также сопоставить с действием ответ агента, который он даст при этом пользователю.

Метод, план прогона, карты ошибок и подробный анализ опубликованы в препринте. Здесь мы представим лишь некоторые выводы, касающиеся работы агента плюс несколько замечаний о методе.

Главный результат прогона: удержит ли агент условие, зависит прежде всего от того, как оно записано в данных. Норму, записанную словом в имени поля или значением‑запретом, DeepSeek соблюдал почти всегда. Запрет, который нужно вывести из описания объекта, он нарушал и без всякого давления. В большинстве срывов агент называл препятствие и всё равно выполнял действие.