Почему я не доверил LLM выбор архива: план поиска предков на JSON-справочниках и правилах
Я делаю сервис, который по фамилии, десятилетию рождения и региону отвечает на два вопроса: какие документы той эпохи могли сохраниться и в каком архиве их искать. Очевидное решение 2026 года, один промпт, я отбросил сознательно: модель уверенно называет архивы, которые давно переименованы, и фонды, которых никто не видел. Ниже — как устроено ядро без модели (три слоя JSON-справочников, у каждой записи источник и статус проверки, плюс десяток правил), где модель всё-таки есть и почему там она не может назвать архив, даже если очень захочет.Постановка: что здесь считается ошибкой
Кто открывает ваш сайт, когда растёт посещаемость?
Привет, Хабр!График посещаемости ползёт вверх уже третью неделю, маркетинг радуется охватам. Заказы стоят на месте. Продакт смотрит на конверсию, которая падает, и разбирает воронку по шагам, пытаясь найти, где она сломалась.Часть новых «посетителей» в таком графике оказывается браузерами, за которыми не сидит ни один человек. 30 сентября 2026 Cloudflare написал, что впервые больше половины трафика в интернете сделали не люди. Запросы AI‑агентов за год выросли больше чем на 1700%.Краулеры, а их среди ботов большинство, JavaScript не исполняют. Без JavaScript счётчик молчит.
Как приручить LLM-дракона. Архитектура корпоративного AI-шлюза и ограничения классических прокси в работе с нейросетями
Первый шаг при стихийном внедрении нейросетей — закрыть прямой доступ наружу и направить запросы через привычный корпоративный прокси. Однако у генеративного ИИ иная специфика: стандартные прокси не умеют выявлять конфиденциальные данные в ответах моделей, не видят утечек в промптах и не защищают от перерасхода токенов.Это первая часть цикла о создании корпоративного AI-шлюза: почему классические балансировщики не рассчитаны на работу с LLM, как устроена специализированная архитектура и как платформа AI Оптимум обеспечивает контроль контекста, прозрачный учет токенов и безопасность данных.
Ваш запрос очень важен для нас: Gateway API Inference Extension в модуле alb Deckhouse Platform
В августе мы писали о модуле alb — реализации Gateway API на Envoy в Deckhouse Platform. Теперь модуль поддерживает объект InferencePool из Gateway API Inference Extension. Через тот же шлюз, что публикует обычные приложения, можно отдавать и модели, а выбор реплики передать компоненту, который получает метрики её загрузки.Всем привет! Я Пётр Антонов — руководитель продуктовых направлений «Сети и провайдеры для частной инфраструктуры» в команде Deckhouse. Рассказываю, почему round-robin не подходит для запросов к модели, как устроены InferencePool
Джуну дали ИИ, а работы прибавилось у сеньора
Корявый код джуна раньше был полезен. Странный JOIN, переменные tmp2 и data_new, три вложенных if там, где хватило бы одного. По таким следам ревьюер сразу видел, где человек плавает, и шёл проверять именно туда.
Роутинг NGINX на предикатах для обработки API‑трафика без скриптов
ВведениеВ сентябре 2026 года мы выпустили NGINX 1.31.5 с несколькими ключевыми фичами, объединёнными одной целью. Мы расширили базовые методы маршрутизации и самые важные директивы nginx, чтобы обеспечить прямую, не требующую скриптов маршрутизацию любого API‑трафика. В этом посте мы разберём самую важную возможность, которую мы назвали «предикатные локейшены» (predicate locations), и объясним, как она сочетается с остальными улучшениями, которые мы делаем для поддержки современных приложений.Проблема
Овцеводческая CRM, Узбекистан и .NET 10: семь инженерных историй с граблями
Мы делаем QoyHunter — учётную систему для овцеводческих хозяйств Узбекистана, с витриной животных, доставкой и блогом на соседних поддоменах. С точки зрения бизнес-логики ничего экзотического: CRM как CRM. Экзотика начинается там, где эта CRM встречается с реальностью рынка.
DDoS: от алерта до выбора модели: диагностика DDoS и Always-On vs On-Demand
Когда на графиках мониторинга появляется аномальный всплеск трафика, ваш первый порыв — сразу врубить фильтры и блокировать всё подозрительное, но на практике именно подобное чаще всего приводит к ошибкам.На самом деле DDoS-защита начинается не с выбора сервиса и не с настройки правил — она начинается с диагностики. В этой статье мы разберём полный цикл: от момента появления алерта до выбора между Always-On и On-Demand моделями защиты.Часть 1. Диагностика и реагированиеА точно ли это DDoS?
