Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Получил очередное приглашение на мероприятие по цифровизации промышленности. В программе всё знакомо: ERP, MES, PLM, 1С, производственный контур, импортозамещение, интеграции, производственные решения, новые продукты и очередная панельная дискуссия о том, куда движется российская промышленность. Сама по себе такая программа нормальна: предприятиям действительно нужны системы, интеграции и прикладные решения. Но чем больше я смотрю на этот привычный набор слов, тем сильнее возникает один простой вопрос: а что мы сегодня вообще называем цифровой трансформацией?

Внедрение ERP? Интеграцию ERP с MES? Замену импортной PLM? Подготовку регламентов? BI-панель? Электронный документооборот? Производственную аналитику? Новые рабочие места в системе? Всё это может быть полезно, а иногда и совершенно необходимо. Проблема начинается в тот момент, когда обычная автоматизация, внедрение или интеграция начинают называться цифровой трансформацией предприятия.

Эта статья не про конкретную компанию и не про конкретную конференцию. И тем более не про персональные оценки людей, которые занимаются внедрениями. Речь о другом: на рынке сложился язык, в котором слово «цифровизация» часто используется слишком свободно. Иногда под ним понимается реальное изменение способности предприятия управлять собственной деятельностью, но часто — просто поставка цифрового инвентаря: систем, документов, интерфейсов, интеграций и отчётов.

В 2016 году это ещё могло звучать как шаг в будущее. В 2026 году, после скачка ИИ и больших языковых моделей, такая постановка вопроса выглядит уже недостаточной. Поэтому хочется спокойно, без персональных атак, но достаточно прямо спросить: если вы называете свою работу цифровой трансформацией, где ваша методология?

Практический dev-story о том, почему AI-агент для реальной работы - это не чат с моделью, а система из задач, браузеров, проверок, журналов, ограничений и внешних интеграций. На примере публикационного пайплайна: сайты, CMS, соцсети, cron, browser sessions, anti-false-success, CRM, нейросеть, видео контент и SEO-грабли. От настройки до практического применения.

Claude Code быстро упирается не в возможности модели, а в контекст: чем больше файлов, планов и правок попадает в одну сессию, тем сложнее удерживать качество. Subagents решают эту проблему через делегирование — выносят ревью, тесты, аудит и исследование кода в отдельных агентов с собственным контекстом, инструментами и правилами.

Когда компания планирует инфраструктуру для виртуализации — например, в рамках создания новой площадки, решения задачи по замене устаревшего железа или по какой-либо другой причине — рано или поздно встает вопрос архитектуры. Что это будет — классическая схема с выделенным хранилищем, конвергентная или гиперконвергентная? Ведь у каждой из них свои сильные сценарии и свои ограничения.

В этой статье разберем, из чего складывается реальная экономика гиперконвергенции, какие сценарии она закрывает действительно хорошо, а какие лучше оставить классической схеме. И отдельно расскажем, как с гиперконвергенцией работает VMmanager.

В предыдущей главе мы рассматривали ситуацию, когда данных слишком много: большое количество признаков затрудняет их анализ, увеличивает вычислительные затраты и приводит к различным негативным эффектам, связанным с высокой размерностью. Для решения этой проблемы мы изучили понятие понижения размерности.

Теперь перейдем к совершенно другой ситуации. Предположим, что с данными все в порядке: признаков достаточно, они хорошо описывают объекты, однако отсутствует целевая переменная (target). Мы не знаем, к каким классам принадлежат объекты, а значит, привычные алгоритмы обучения с учителем применять уже нельзя.

Возникает вопрос: можно ли, имея только сами объекты и их признаки, автоматически обнаружить в данных закономерности и выделить группы похожих объектов? Именно эту задачу решают алгоритмы кластеризации.

Недавно друг попросил помочь с настройкой VPN. Казалось бы, обычная задача. Но когда я посмотрел, что у него уже развернуто, удивился.

Для управления четырьмя vpn-клиентами использовался полноценный многопользовательский веб-сервис на PHP с MySQL, который требовал отдельного сервера.

История о том, как я перебрал популярные панели управления WireGuard и написал свою.

В первой статье я рассказал, как мы пришли к идее AI ready — локального контура, который собирает инженерную базу, вычисления и прикладной ИИ в одну систему. Теперь подробнее про первый «железный» уровень ИИ-контура — AI Base.

Идеи есть у многих, до пилота добираются единицы. Мы думали: возьмём концепцию модульного ЦОДа, немного подобьём её под стойки с GPU, и наш пилот полетит. В МЦОДе уже решены базовые задачи по компоновке, комплектации и автоматике — так зачем изобретать велосипед? Но первая гипотеза провалилась, как только мы начали считать нагрузку.

AI-нагрузка меняет подход к проектированию МЦОДа. Как именно? Полгода назад рабочей группе инженеров только предстояло это понять.

Скажу сразу: пилот AI ready сейчас находится на этапе разработки. Итоговую конфигурацию мы пока не утвердили, но базовые инженерные решения уже приняты. Про них рассказываю в статье.

Полный разбор скрытого управления на примере Настасьи Филипповны Хабы: Психология, Личная эффективность, Анализ данных Время чтения: 25 минут

Дисклеймер: В статье подробно разбираются сцены из романа Ф.М. Достоевского «Идиот». Если вы не читали и планируете — имейте в виду, что сюжетные повороты раскрыты полностью.

Я сейчас в таком режиме «работа-сон-работа-энергетики», но этот блог мне помогает структурировать свои мысли.  За месяцы охоты за нарушениями я поняла: DLP – это не только про файлы и ссылки. Это ещё и про людей. Причем про людей настолько предсказуемых, что я теперь различаю их психотипы даже по тому, как они ставят запятые в рабочем чате. Прямо как психотерапевт, только дешевле и с политиками безопасности в придачу. И вот моя версия занимательной психологии по логам

В той DLP-системе, с которой я работаю, есть модуль, который называется «Центр профилирования сотрудников» — система анализирует всю текстовую активность пользователя: исходящие письма, сообщения в корпоративных и разрешенных личных мессенджерах, посты в социальных сетях, если они попадают под мониторинг.

Привет, Хабр! Меня зовут Лера, я технический писатель в Авито. Сегодня в статье хочу рассказать о книге, которая около 40 лет остаётся настольной для руководителей, предпринимателей и менеджеров по всему миру. Речь пойдет о книге «Цель» Элияху Голдратта. 

Голдратт рассказывает о менеджменте через историю главного героя Алекса Рого — директора завода, который оказывается в настоящем управленческом кризисе. Вместе с главным героем мы решаем типичные проблемы процессов. На всякий случай подсвечу, что это вымышленная история. 

И хотя действие книги происходит на производстве в 1980-х годах, её проблемы удивительно актуальны для современной IT-индустрии: перегруженные команды, бесконечные очереди задач, локальная оптимизация метрик, зависимости между командами и попытки ускорить всё одновременно. Как со всем справиться? Надеюсь, статья приблизит вас к ответу на этот вопрос. 

Элияху Голдратт — израильский физик, бизнес-консультант и один из самых влиятельных теоретиков менеджмента XX века. Он разработал теорию ограничений — подход к управлению сложными системами, основанный на поиске и последовательном устранении их главных ограничений. Сегодня принципы теории ограничений применяют не только в производстве, но и в логистике, управлении проектами, разработке программного обеспечения и продуктовых командах.

TL;DR: Представляю вам iitog.ru -- дайджест мировых новостей об ИИ, разбавленных оффтопом, с разбором. Сделал для себя, чтобы просматривать на большом экране как газету, но решил поделиться с рунетом. Заходить раз в день, минут на пять-десять. Если зайдёт -- пользуйтесь. Есть критика -- давайте.

Нейросети уже умеют не просто собирать красивые картинки, а создавать полноценные ролики: с движением камеры, сменой планов, мимикой, жестами, светом, атмосферой и даже звуком. Если раньше ИИ-видео часто выглядело странно и «плыло» при каждом движении, то сейчас модели стали намного точнее. 

Главное преимущество в том, что генерация видео стала доступной обычному пользователю. Достаточно открыть нейросеть для генерации видео, выбрать модель, написать понятное описание или загрузить опорный кадр. После этого ИИ превращает идею в реалистичное движение.

Хабр сегодня полон статей с гайдами по "легкой" настройке VPN на роутер, на практике же пользователю предлагается окунуться в глубины обилий параметров, консольных команд, и разного рода сложных действий которые не всегда приводят к ожидаемому результату. А если и приводят, то поддержание его в рабочем состоянии отдельная задача, не всегда описанная в исходном гайде. А тем временем роутер с VPN остается вещью довольно желанной и если его сложно сделать самому, его можно купить? Покупка готового устройства сопряжена либо с огромной переплатой за риск от надежного источника (наверняка ваш провайдер VPN предлагал подобное устройство) либо с меньшей переплатой, но от ненадежного - с неизвестным софтом внутри, программами слежки, а иногда и откровенно вредоносным софтом. А ведь сами роутеры в магазине продаются и вполне доступны - Cudy, Xiaomi и множество других...

Получается что не имея специальных знаний или надежного человека получить такое устройство довольно сложно?

Вот бы был такой способ чтобы роутер можно было настроить и поддерживать самостоятельно не погружаясь в глубины файрволлов, DHCP, DNS, SSH и прочего....

Ну возможно сегодня тот день:

Эта статья о том как вы сможете настроить и обслуживать свой роутер с VPN, раздельным туннелированием с помощью программы Re:Sputnik

В B2B‑маркетинге чаще всего платят не за трафик, а за неоптимизированный процесс. В одной из компаний мы получили классический сигнал: в отчёте — много заявок, а в бизнесе — ощущается пробел. Это было не «плохой канал», это было «мы теряем деньги между лидом и сделкой».

В проекте с IT‑B2B, продажи от 1,2 млн, цикл 3–4 месяца, диагноз выглядел так:

42% заявок не доходили до клиента; 33% коммерческих предложений терялись на этапе подготовки; основной источник закрытых сделок получал только 18% бюджета. Я не прикрываю это «кейсом», я говорю о простой вещи: деньги утекают ещё до того, как начинаются кампании.

Приветствуем, Хабр.

Мы стараемся лицензировать в издательстве «O’Reilly» и переводить для вас фундаментальные книги, в том числе, по формирующимся парадигмам и подходам к разработке. Одним из наиболее успешных базовых изданий такого рода была книга «Основы инженерии данных» Джо Риса и Мэта Хоусли, вышедшая в середине 2024 года (допечатка – январь 2026). Желая развить эту тему, мы издали и вторую, возможно, не менее фундаментальную книгу «Data Engineering Design Patterns», которую написал для издательства «O’Reilly» Бартош Конечны. Русское издание вышло в конце июня и называется «Инженерия данных. Паттерны проектирования». Автор считает, что в дисциплине инженерии данных можно выделить такие же многоразовые и универсальные шаблоны проектирования типичных решений, как и в традиционном программировании. То есть, он берётся повторить в этой области фундаментальный труд «Банды четырёх», который в середине 1990-х привёл к появлению всем известной книги «Design Patterns». Ранее мы размещали статью с примерами вычленения паттернов проектирования в области инженерии данных — это был перевод, а оригинал статьи написал сам Бартош Конечны, собираясь обосновать готовящуюся книгу и очертить её тематическое поле. Под катом рассмотрим, какие именно темы вошли в новую книгу.

Я объясняла, что такое доступный дизайн, наверное, сто раз. В статьях, на созвонах, в комментариях. И каждый раз ловила одну и ту же реакцию: люди кивают, соглашаются, что это важно, — и через неделю выкатывают серую кнопку на сером фоне.

Дело не в том, что они плохие дизайнеры или им всё равно. Дело в том, что доступность невозможно понять головой. Её можно только почувствовать. А пока проблема не твоя — ты её не чувствуешь.

Я долго думала, как это починить. И в итоге перестала объяснять словами. Я сделала штуку, которая даёт побыть тем самым пользователем — на несколько секунд. Расскажу, как она устроена и почему чек-листы не работают.

Итак, перед нами персональный аналоговый компьютер АВК-6.

Аналоговые вычислительные машины в 60-70-е годы были способны в реальном времени решать системы дифференциальных уравнений до 60 порядка и выше, обеспечивая эквивалентное быстродействие в сотни миллионов операций в секунду, в то время пока цифровые ЭВМ только набирали обороты. Советская и зарубежная промышленность активно выпускала большие и малые аналоговые компьютеры и АВК-6 в этой истории — вершина развития настольных аналоговых компьютеров, удостоенная множества наград в СССР и за рубежом.

Я с детства мечтал заполучить АВК-6 и вот наконец могу провести на нем различные эксперименты, попытаться построить аттракторы, а главное — подтвердить миф о том может ли аналоговый компьютер использоваться как синтезатор.

Чёрный лебедь в виде дефицита бензина принёс с собой один интересный феномен. За семь дней появилось десяток одинаковых сервисов, с однотипной историей создания (успеха). Некоторые заметившие это уже начали строить теории заговора. Паника не обошла и одного государственного регулятора, который уже публично высказался о ситуации. Я провёл небольшое исследование и, кажется, ситуация несколько сложнее и интереснее. Выглядит всё так, что мы стали свидетелями уже описанного социального феномена в новой форме, для которой ещё нет устоявшейся, единой терминологии.

Задача широко знакома в узких кругах: наш каталог товаров встречается с каталогом контрагента — по сути одни и те же позиции, но названы по-разному. Надо найти совпадения и предоставить коллегам список подходящих наших артикулов для каждой их позиции.

В разобранном ниже случае это картриджи: 22 тысячи записей у контрагента против сотен тысяч наших номенклатур. Для такой задачи матерый программист берёт Elasticsearch, алгоритмы нечёткого поиска и тратит много времени, иногда в меру матерясь. Здесь подбор ведется с помощью токенизации, запросами в стиле no-code и без ИИ.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Шаповалов, я — руководитель отдела борьбы с мошенничеством в ecom.tech. В этой статье я расскажу, почему «банковские подходы» не работают в реалиях e-commerce и зачем антифрод нужен бизнесу, даже если «мошенников немного».

Когда говорят слово «антифрод», большинство всё ещё представляет банковский сценарий: краденные карты, подозрительные транзакции, скоринг в миллисекундах и автоматические блокировки всего, что кажется хоть малость подозрительным. Но такой «ужесточённый» подход не применим к маркетплейсам и сервисам доставки, потому что вместе с мошенниками начнут исчезать и "нормальные" пользователи. В какой-то момент это начнёт стоить бизнесу дороже, чем сам фрод: упадёт конверсия, проседет повторная покупка, снизится LTV, а продукт постепенно станет менее удобным для обычных клиентов. Именно поэтому антифрод в бизнесе — это не просто борьба с мошенничеством, это защита экономики продуктов и помощь бизнесу расти безопасно и устойчиво.