Автотесты: опыт построения системы качества для Kubernetes-платформы
На старте проекта у нас не было ни одного автотеста. При этом продукт уже представлял собой полноценную платформу контейнеризации на базе Kubernetes с большим количеством управляемых сервисов и единой консолью управления. Любое изменение могло затронуть базы данных, брокеры сообщений, системы хранения данных или внутренние управляющие компоненты платформы.
Много нас, а он один: распределение GPU между ML-инженерами с помощью Dev Cluster
За последние десять лет в мире машинного обучения произошёл взрывной рост. Если в 2012 году мощную модель можно было обучить на нескольких GPU, то сегодня бигтехам нужны тысячи. Вместе с железом выросла и головная боль: как дать всем ML-инженерам доступ к дефицитному ресурсу так, чтобы это не превращалось в постоянные просьбы из разряда «пожалуйста, почистите диск!!!».Расскажу про Dev Cluster — инструмент, который создали в команде ML Platform (Yandex Infrastructure) для гибкого распределения GPU между ML-разработчиками. GPU сложно шерить
Искусство Инфобеза, часть 2: NGFW, базовый минимум
Забрел ты сюда просто потому, что тебе интересна защита информации или читал нашу предыдущую статью
Почему портал самообслуживания не работает — и при чём тут когнитивная нагрузка
Пощадите пользователей
Как мы автоматизировали мониторинг цен конкурентов: мультиагентная система на CrewAI + n8n + Firecrawl
Или почему ваши конкуренты уже знают о ваших скидках раньше вас 0. TL;DR для тех, кто спешит Статья о том, как собрать из подручных open-source инструментов систему, которая ежедневно:— Сканирует цены и отзывы у конкурентов— Анализирует их ИИ‑агентами— Присылает готовый отчёт в TelegramСтек: n8n (оркестрация) → Firecrawl (парсинг) → CrewAI (анализ) → Telegram (доставка)1. Проблема: ручной мониторинг — это боль
Не просто чат-бот: как мы встраиваем MCP-агентов в корпоративную платформу SimpleOne
ИИ-агенты уже умеют писать письма, резюмировать встречи и искать ответы в базе знаний. Но в корпоративной среде этого мало. Пока агент только работает с текстом, он остаётся помощником рядом с процессом, а не участником самого процесса.
Запускаю серию «Управление уязвимостями для самых маленьких»: зачем она и для кого
Стартует серия статей про управление уязвимостями с нуля: для тех, кто только въезжает в тему, и для админов, которых внезапно попросили «позакрывать там уязвимости». Рассказываю, что внутри, почему это вторая редакция и при чём тут «Сети для самых маленьких».📚 Это вступление к серии «Управление уязвимостями для самых маленьких», практическому руководству по VM с нуля. Дальше будут 21 глава и заключение, по одной в неделю. Оглавление и все части серии тут.
Siemens «сломал» игру: почему их новый ИИ-агент навсегда изменит программирование ПЛК в TIA Portal
Интеграция больших языковых моделей (LLM) в процессы промышленной автоматизации долгое время упиралась в серьезное ограничение: базовые ИИ-модели предлагают лишь обобщенные фрагменты кода, которые инженеру приходится вручную адаптировать под архитектуру конкретного проекта. Этот процесс сопряжен с риском галлюцинаций, не учитывает реальную топологию сети и часто сводит на нет всю экономию времени.
