«Привет всем, кто использует Minix! Я разрабатываю (бесплатную) операционную систему (просто как хобби, она не будет такой масштабной и профессиональной, как GNU) для клонов AT на базе процессоров 386 (486). Работа над ней ведётся с апреля, и проект уже начинает обретать очертания. Я был бы рад услышать любые отзывы о том, что вам нравится или не нравится в Minix, так как моя ОС в чём‑то напоминает её (у неё такая же физическая структура файловой системы (по практическим соображениям) и так далее)...»  — Линус Торвальдс, 25 августа 1992 г. Читать далее

Локально Testcontainers запускается за секунды, тесты стабильно зелёные, а в CI тот же набор начинает падать в трёх запусках из ста и каждый раз по новой причине. В статье разберём пять типовых источников такого поведения — от плавающих версий образов и неправильного ожидания готовности до конфликтов портов и нехватки памяти — и покажем, как сделать интеграционные тесты воспроизводимыми на пайплайне. Читать далее

Лучше сотрудничать или обманывать?Этот вопрос лежит в основе так называемой дилеммы заключённого, одной из самых известных идей в теории игр. Предположим, есть двое подозреваемых, задержанных за одно и то же преступление; их разделили и предложили сделку со следствием. Они могут или «сотрудничать», не выдав напарника, или «обмануть», предав его и согласившись на сделку. Если оба из них будут молчать, то оба получат короткие сроки. Если один промолчит, а другой его сдаст, то один получит максимальный срок, а второй выйдет на свободу. Но часто бывает так, что обманет и тот, и другой. Опасаясь предательства, каждый подозреваемый действует в собственных интересах, соглашается на сделку и потом долгие годы сидит в тюрьме. (Такой исход называется равновесием Нэша в честь Нобелевского лауреата, математика Джона Нэша.)Дилемму заключённого уже давно используют для понимания множества различных процессов, от взаимодействия конкурирующих микробов в чашке Петри до поведения человеческих обществ, стремящихся развязать ядерную войну.  Эта модель всегда озадачивала учёных: сотрудничество необходимо для выживания биологической жизни, но как оно может возникнуть, если обман всегда обеспечивает наибольший выигрыш? Читать далее

Если кратко, я создаю свою домашнюю лабораторию, которой планирую пользоваться в повседневной жизни. В неё я решил внедрить и трекер задач, так как это был единственный инструмент, который выбивался из моего привычного workflow и существовал полностью отдельно. Из-за этого список ежедневных дел мне приходилось копировать в Obsidian, чтобы в случае удаления старого трекера не бояться, что мои планы пропадут.После недолгих поисков я пришел к Habitica. Геймификация в ней меня действительно зацепила, и, пользуясь этим подходом последние несколько дней, я не жалею. Поэтому я хочу поделиться тем, как я настраивал все для себя, чтобы добиться лучшего результата. Читать далее

Всем привет! На связи Сергей Иванов, аналитик технологий машинного обучения R-Vision.В этой статье разберем, почему для задач SOC можно начинать с одной профессиональной GPU, какие сценарии уже доступны на такой конфигурации и где проходят реальные пределы ее производительности.Материал будет полезен ML-инженерам, работающим с LLM, а также CISO и SOC-командам, которые оценивают применение генеративного ИИ в задачах кибербезопасности. Читать далее

Всем привет! Меня зовут Иван, я больше десяти лет работаю в IT, и за это время у меня появился любимый жанр историй.Это истории о том, как большая успешная компания годами вручную выполняет работу, которую можно автоматизировать. А сотрудники настолько к этому привыкли, что уже не считают это проблемой: «У нас же так принято».Недавно я разбирал кейс, который в этот жанр вписывается идеально.Hays — одно из крупнейших рекрутинговых агентств в мире: десятки офисов и тысячи закрытых вакансий.И вот в этой огромной машине более двухсот рекрутёров тратили до двух часов на оформление одного резюме. Не на поиск кандидата и не на интервью, а на банальный копипаст из одного документа в другой.Кейс публичный, команда разработки его выложила с цифрами, а я поговорил с ребятами, которые это строили, и покопался в деталях. *Спойлер: * два часа превратились в две минуты. А по дороге были грабли с интеграциями, юристы, которые приходили чаще тестировщиков, и неожиданная мутация «тулзы для форматирования» в мини-ERP.Разбираю по косточкам. Читать далее

У нас есть своё приложение в Google Play, бэкенд которого — 1С. Есть релей на 1С для мессенджера. Есть клиент к партнёрскому API 1С. Везде 1С выступает как API, и везде мы наступали на одни и те же грабли.Общее у них одно: на тесте всё зелено, ломается в проде. Потому что тест ходит по локалке с идеальной связью, а пользователь едет в лифте и жмёт кнопку дважды.Материал для тех, кто публикует 1С наружу. Если вы это уже проходили — буду рад увидеть в комментариях ваши грабли, у меня список наверняка неполный. Читать далее

Нам очень хотелось поговорить о том, в каких местах важно оставаться приверженцами классического ML, а где хотелось бы идти в сторону инноваций, внедрять в компании LLM, автоматизировать процессы с помощью различных AI-подходов и идти в будущее, о котором все сейчас говорят. Обзор дискуссии, где обсуждаем: когда нужны большие языковые модели, а когда задачу проще, дешевле и надёжнее решить другими технологиями. Читать далее

Как ускорить Hash Join в PostgreSQL, отбросив 99% строк ещё до самого соединения? Рассказываем о фильтре Блума в СУБД Tantor Postgres на живых и синтетических примерах. Читать далее

Всем привет! Меня зовут Андрей, я технический директор в компании “КЕДР Солюшенс”. Как коллеги вы, наверняка, разделяете мнение, что не стоит изобретать велосипед там, где можно обойтись стандартными, проверенными временем решениями. Но сегодня я хочу честно поделиться историей одного нашего проекта, в котором этот постулат дал сбой. Я покажу, как стандартная архитектура хранения данных загнала нас в тупик и какие шишки мы набили при попытке все исправить с наскоку. Читать далее

За полгода написал ряд интеграций с Битрикс24 в разных архитектурах: приложение для Маркета (PHP, 6 порталов), клиентский расчётный сервис (Node.js + PostgreSQL) и cron-синхронизатор legacy-CRM без UI и без OAuth вообще. Мультитенант везде решён по-разному, и это не случайность, ведь каждая архитектура точно закрывает свою нишу.Внутри: сравнение трёх способов хранить OAuth-токены под 6+ порталов, разбор пяти неочевидных деталей REST API (oauth.bitrix24.tech-обход, POST vs GET на рефреше, rate limit 2 req/sec, batch на 50, буфер 5 мин), куски кода на PHP и TypeScript.Отдельная часть — лицензирование через материнский смарт-процесс. У продукта, распределённого по клиентским порталам, нет своего backend’а, поэтому control-plane я вынес на служебный портал агентства: смарт-процесс «Лицензии», бизнес-процесс на изменение счётчика запросов, webhook approve/decline с secret. Такого паттерна в документации Битрикс24 нет — а он работает уже несколько месяцев и не требует ничего сверх штатной функциональности платформы.Матрица «что выбирать под задачу» в конце. Читать далее

Приступив к сборке откачного поста [1] для изготовления любительских электровакуумных и ионных (газонаполненных) приборов в домашней мастерской [2], неизбежно столкнулся с выбором средств измерения остаточного давления в «системе». Делом, как оказалось, мудрёным, но и прелюбопытным. Прямые измерения отрицательного давления, как, например, в манометрах барометрических [3] и компрессионных — процесс небыстрый, громоздкий и хлопотный, часто требующий ртуть и немало. Использовать подобные средства измерения, например, U-манометры c маслом, разумно только для градуировки рабочих вакуумметров косвенного измерения — где используется какой-то из физических эффектов связывающий давление и некую электрическую (не всегда и не везде) величину. Например, в манометрах сопротивления (Пирани) [4], ухудшение вакуума в колбе лампы-преобразователя увеличивает потери тепла нагретой током металлической нити. Регистрируемая величина — изменение сопротивления нити или количество затраченной на нагрев энергии. Рассмотрим же ещё один тип очень распространённых манометров — тепловые термопарные — как включаются, как работают, особенности, ретро и современные заводские варианты, измерительные блоки для них. Читать далее

Меня зовут Саша Бобков, я UX-исследователь в Контур.Диадоке. Расскажу, как мы командой исследователей сыграли в «Оракл»: вытянули вслепую по пять карт, за 15 минут собрали из них продукты — местами вполне абсурдные — и защищали их друг перед другом.Будет полезно, если вы ищете лёгкий формат для встречи команды и хотите размять продуктовое мышление без серьёзных слайдов и долгой подготовки. У нас вышло шумно, весело и неожиданно по делу :) Читать далее

Всем привет! Меня зовут Юрий, я руковожу группой прикладной разработки в департаменте мультивендорной поддержки YADRO. Мы занимаемся развитием собственного сервисного инструмента «Гегелло», который позволяет работать с диагностическими данными различного оборудования и визуализировать проблемы в системах. Какую задачу решает платформа, почему это не просто «Grafana у нас дома» и что в основе архитектуры «Гегелло» — читайте в статье. Читать далее

Классический VPN подключает пользователя к сети, а не к конкретному приложению. Получив учётные данные одного сотрудника, атакующий становится участником корпоративной сети: может сканировать хосты, обращаться к сервисам, пробовать аутентификацию на внутренних системах. Устройство при этом никак не проверяется — ноутбук без антивируса и корпоративный компьютер в управляемом состоянии подключаются одинаково.Ideco NGFW Novum решает эту задачу через встроенный ZTNA и IPSec/SSL VPN для совместимости с любыми устройствами. Читать далее

Один разработчик запустил 400B-модель на iPhone 17 Pro. Еще раз, 400 млрд параметров, правда с оговоркой, сделал он это через стриминг весов с SSD прямо в обход оперативки. И она работала. Выдавала 0,6 токена в секунду — это примерно слово в пару секунд, с задумчивыми паузами, как диалап в 2003. Технически бесполезно, на практике возможно (но ведь запустилась же).И вот еще из неочевидного. Прямо сейчас, пока вы читаете это в Chrome на десктопе, в ваш браузер уже скачана языковая модель на несколько миллиардов параметров, и любая открытая вкладка может ее дернуть без спроса. В вашем телефоне крутится Apple Intelligence? Поздравляю, вы обладатель ИИ в вашем смартфоне. В общем, маленькие языковые модели уже среди нас.Так давайте разберемся, что это за модели на 1–7 млрд параметров, кто их делает, как они запускаются на телефоне, в браузере, и где вас ждет подвох, которого нет ни в одной таблице с бенчмарками. Читать далее

У нашей команды тестирования есть множество устройств, работающих под управлением ОС «Нейтрино». В том числе есть и редкие девайсы, которые бывают нужны не только тестировщикам, но и разработчикам, которые регулярно обращались с просьбой одолжить ту или иную плату «на часок-другой» и ничего на ней временно не запускать.Однако, и разработчиков много и тестировщиков тоже много, и уследить за всеми такими просьбами становится сложно. С ростом команд проблема, разумеется, масштабировалась.Так у нас возникла необходимость в сервисе, который бы всех синхронизировал по вопросам доступа к устройствам, и давал краткую справку о железе, чтобы отмести однотипные вопросы. В этой статье расскажем о том, как мы реализовали такой сервис. Ознакомиться

Приветствую всех!В своё время я уже успел показать несколько моделей транспортных автоинформаторов, тех самых приборов, объявляющих остановки. И всё это время от меня ускользал один тип девайсов: так сказать, первое поколение этих устройств, аналоговые информаторы на магнитной ленте. По неведомой причине я даже не нашёл ни одного их фото, что уж говорить о более подробной информации.И вот, спустя много лет поисков я всё-таки нашёл один такой аппарат. Как он устроен и как работает? Сейчас и узнаем... Press F1 to continue

В июле Лян Вэньфэн, основатель DeepSeek, стал богатейшим человеком в мире среди создателей ИИ-моделей. По оценке Bloomberg, его состояние достигло $36 млрд после раунда финансирования DeepSeek на $7,4 млрд в июне 2026 года. Компанию оценили в $50 млрд, а доля Ляна сократилась до 78%.Для инженеров рынка и создателей стратегий эта история важна не просто как очередная новость о китайском миллиардере. Это кейс о том, как системный подход к данным, алгоритмам и инфраструктуре может породить одну из самых влиятельных ИИ-компаний мира.От университета до квантового фонда: первый опыт с даннымиЛян Вэньфэн родился в 1985 году в Чжаньцзяне, Китай. В 17 лет поступил в элитный Чжэцзянский университет на факультет электроники и телекоммуникаций. В 2010 году получил степень магистра в области информационных и коммуникационных технологий. Его магистерская диссертация была посвящена алгоритму отслеживания целей с использованием экономичных PTZ-камер — ранний признак интереса к алгоритмическим системам.В 2008 году, во время мирового финансового кризиса, Вэньфэн и его однокурсники начали анализировать данные финансового рынка и изучать количественный трейдинг. Это был его первый опыт объединения ИИ с финансами.К 2013 году он интегрировал ИИ в количественный трейдинг и основал компанию Hangzhou Yakebi Investment Management. В 2016 году стал соучредителем Ningbo High-Flyer Quantitative Investment Management — фонда, который стал пионером в области количественного трейдинга в Китае. К 2019 году High-Flyer управляла активами на сумму более 10 млрд юаней. Читать далее

Эта яркая, свежевыкрашенная машина (я про робота, конечно), точно повторяет одно и то же движение по три смены в день , пять лет подряд без капремонта. Современный промышленный манипулятор — само совершенство, но кто его изобрел?Если коротко, то никто. Точнее, никто конкретный.В запястье этой роборуки скрыта передача, которую в 1955 году придумал инженер американской обувной компании.В основании стоит редуктор, запатентованный немецким инженером, который еще до Второй мировой продал лицензию в Японию. В контроллере крутится математика, которую формализовал стэнфордский ученый в 1968-м для защиты диссертации. На в локте используется балансир, который крановщики знали еще в XIX веке, а в каждом суставе — инвертированный тормоз, изобретение лифтостроителей 1900-х. Эти люди не были знакомы, и все же их изобретения работают вместе, будто созданы друг для друга.Промышленный робот — сумма остроумных инженерных решений, упакованных в машину, с настолько удачной конструкцией, что она принципиально не менялась десятилетиями. Переделывать ее никто не берется. Сегодня я проведу вас по этой руке от основания до инструментального фланца и покажу красоту мысли ее создателей. Читать далее

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это внеплановое продолжение цикла про локального MCP-агента. В первых частях мы собрали агента, научили его работать через LangGraph, добавили Gradio-интерфейс, чекпоинты и трассировку. В этой статье я покажу как добавить аутентификацию в Gradio-интерфейс и как использовать её для упорядочивания трейсов в Langfuse и чекпоинтов в LangGraph. Читать далее

Каждый кодинг-агент пишет полные транскрипты сессий на диск: Claude Code — в JSONL под ~/.claude/projects/, Codex — в rollout-файлы, Cursor — в SQLite, и так далее, восемь штук, ни один формат не документирован. У меня там накопилось 3,3 ГБ — каждый разобранный баг вместе с фиксом. После вечера, потраченного на повторную отладку уже решённой проблемы, я написал инструмент, который парсит все восемь форматов в один локальный индекс. Под катом — где агенты прячут историю, зачем там смещение последнего полного n, чем rewind у Gemini ломает append-only и почему я обошёлся без эмбеддингов. Читать далее

Примерно месяц назад мы сняли видео [а на Хабре опубликовали его перевод] о сложности реализации игры наподобие Doom на консоли Neo Geo. Причина заключается в том, что у Neo Geo нет концепции буфера кадров, то есть всё, что мы видим на экране Neo Geo, рендерится, как спрайт. Также в этом видео я рассуждал о концепции движка рейкастинга, который вполне неплохо работал на Neo Geo. Придуманная мной концепция, по сути, заключалась в создании плоской сетки блоков и испускании одного луча на каждый вертикальный столбец. Разработчик Sabino даже предпринял любопытную попытку создать на этом движке игру в стиле Doom.Но, разумеется, рейкастер и движок уровня Doom — это далеко не одно и то же. Рейкастер может работать только с сеткой, то есть с квадратными блоками, а значит, все объекты на карте должны иметь одинаковую высоту, а стены находиться под прямыми углами. Doom же устроен сложнее: в нём есть стены, располагающиеся под любыми углами, помещения с разной высотой полов, лестницы, лифты и двери. Ничто подобное невозможно реализовать в простой игре с рейкастингом. Даже в проекте Sabino поворот за угол выглядит не особо естественно. В конечном итоге, мы имеем дело с сеткой из квадратных блоков, поэтому в таком движке с рейкастингом невозможно реализовать что-то наподобие уровня E1M1, The Hangar.Однако у этой саги «Doom на Neo Geo» недавно появилось несколько продолжений, и я в восторге от того, куда всё это может привести. Как я упоминал в последующем видео, люди действительно серьёзно принялись за решение этой задачи. У нас появились новые подходы к реализации Doom на Neo Geo. Читать далее

Читатели хабра знают меня как автора статей о django. Например, в предыдущем посте я писал о том, как собирался переписывать django на async/await. Кстати, первые эксперименты подтвердили, что подход рабочий, и что django отлично поддаётся переписыванию. А также - что он хорошо расширяем и содержит код высокого качества.Однако, я пришёл к выводу, что несмотря на эти достоинства, django сильно уступает Pony ORM, которая, в отличие от django и других ORM, ещё и спроектирована правильно - способом, дружественным к оптимизациям. Не случайно в статьях, которые есть о ней на хабре, её хвалят именно за производительность.В этой статье речь пойдёт о Pony ORM, но не о фичах для пользователя, которых, кстати, много (о которых можно узнать в этих видео 1, 2), а о её внутренней архитектуре. Читать далее

Фантастический сюжет о противостоянии рабочих и машин официально стал реальностью на заводах южнокорейского автогиганта Hyundai Motor. Профсоюз компании провел трехдневную частичную забастовку, которая вошла в историю как первая остановка крупного автомобильного производства, напрямую спровоцированная планами по внедрению человекоподобных роботов. Рабочие уходили со смен на два часа раньше, требуя от руководства юридических гарантий защиты занятости на фоне грядущей автоматизации. Читать далее

В прошлой статье я писал как поднять себе LLM для экспериментов, но сейчас полез чистить «Понравившееся», плейлист на YouTube Music — а часть треков оттуда просто исчезла: где-то удалили клип, где-то канал в бане, где-то правообладатель передумал. Плейлист, который я собирал годами, тихо усыхал, и меня не спросили. Причем у меня есть подписка. Ну и обойдусь, а как, написано в статье. Читать далее

Бывало у вас такое: месяцами пилишь архитектуру, фичи летят одна за другой, тесты зелёные. Всё работает. А потом в какой-то момент ловишь себя на мысли: «Черт, я вообще перестал понимать, как эта штука работает». Именно это произошло со мной во время разработки PAD+ AI. После очередного раунда из миллионов тестов я осознал, что полностью потерял контроль над системой. Когда система ошибалась, было невозможно понять почему. Я видел только вход и выход, а между ними — абсолютное чёрное пространство. В этой статье я рассказываю, как родился проект X-Ray — production-ready модуль наблюдаемости, который превращает «чёрный ящик» нейросети в прозрачную структуру. Вы узнаете, чем трассировка отличается от логирования, как работает модель Trace/Span и почему X-Ray стал самостоятельной библиотекой. Внутри: реальные примеры интеграции с FastAPI, архитектура persistence, аудит целостности данных и ссылка на живое демо, где можно увидеть работу системы в реальном времени. Это история о том, как вернуть контроль над сложной системой, перестав гадать и начав видеть. Читать далее

Недавно в отраслевой рассылке SEOFOMO мелькнула цифра — ChatGPT в режиме поиска повторяет около 34% своих query fan-out. То есть когда вы задаёте разные вопросы, модель под капотом раскладывает их на под-запросы к поиску — и примерно треть этих под-запросов повторяется от промпта к промпту. Есть устойчивое ядро, которое крутится постоянно.Я работаю с видимостью брендов в нейросетях и сразу подумал: если ядро под-запросов стабильно, то и цитируемость источников не может быть равномерным шумом. Она должна расслаиваться — стабильное ядро сайтов, которые попадают в ответ почти всегда, и длинный хвост тех, кого система вспоминает через раз. Гипотезу можно проверить руками. Ниже — как я это сделал: замкнутый список из 16 брендов, шесть нейросетей, 591 обезличенный ответ и немного Python. Читать далее

...или почему игровые движки всегда заканчивают одинаково. Вы задумывались когда-нибудь о том, что самый дорогой движок в индустрии написан так, что его проще выбросить и написать заново, чем понять и починить. Или что самая успешная студия десять лет жила на коде, который сами авторы называли «отколбашенным» и в русском языке есть более подходящее понятие, начинается на г... заканчивается на ...код. А правильный с точки зрения архитектуры движок умирает на безвестности, потому что деньги у компании на его развитие закончились. Если не узнали примеры, то в конце статьи будет пояснение.Любой движок, на котором есть «живые» игры проходит через четыре стадии: «хоть както, работает», «работает, но стыдно показать», «не стыдно показать, но никто не знает как работает», и «работает на отдельном языке, который мы сами же и придумали». Потом круг замыкается, и всё начинается новый виток истории, потому что команда осознает, что дальше так жить нельзя.Сразу оговорюсь, что это во многом пересказ чужих мыслей, докладов с GDC, лекций про паттерны, и общение с коллегами из больших студий. Отсылка к словам и блогам двадцатилетней давности тут не для ностальгии, а для дела, потому что в интернете информация живёт недолго, блоги нулевых уже наполовину выпилены, а выводы пятнадцатилетней давности до сих пор актуальны до неприличия. Читать далее

Сама вселенная надеется, что на планете Земля мужчина и женщина найдут друг друга. За тысячи лет это бывало у людей несметное число раз. Но эти двое - особый случай. Они - точка квантовой бифуркации. От их встречи зависит, станет ли мир счастливым, или навеки погрузится в печаль. Однако, найти друг друга непросто, если злые силы встают на пути. Вся надежда только на доброго джинна Элвиса. Читать далее

Привет, «Хабр»!Проснулись, проверили новости, а там за ночь очередная нейросеть научилась снимать кино, пока вы чистили зубы. Индустрия генеративного видео в 2026 году несётся со скоростью ховерцикла. Ещё вчера мы спорили, можно ли смотреть на людей с шестью пальцами, а сегодня парим над хрустальными башнями с кинематографичным боке и орбитальной съёмкой.Список претендентов на звание «убийцы кинематографа» растёт как на дрожжах: Google выкатывает Veo 3.1, ByteDance отвечает Seedance 2, а тяжёлые игроки вроде Kling и Runway продолжают полировать свои движки. Глаза разбегаются, а время для тестов тает…Именно поэтому в статье – 12 лучших нейросетей сталкиваются в одном честном баттле. Мы взяли детализированный промпт про закатный полёт сквозь магический мегаполис и посмотрели, кто выдаст картинку, достойную большого экрана.Готовьте попкорн, сейчас начнётся зрелищный тест-драйв! Читать далее

Опустим мечты учёных и фантастов 1950-ых годов о создании кибернетического сверхмозга и перейдём к практике: начиная с 1960-ых, ключевым направлением применения Искусственного Интеллекта стала автоматизация процессов управления и принятия решений. Грубо говоря, программисты думали как заменить менеджеров. В итоге получилось наоборот: менеджеры думают как заменить программистов. Читать далее

У любого запроса к Strapi есть неприятное свойство: форма ответа зависит от того, что вы попросили. Запросили статью без populate — в ответе только скалярные поля. Добавили populate: { category: true } — появилась вложенная категория. Добавили fields: ['name'] внутри populate — категория пришла обрезанной. Один и тот же эндпоинт возвращает десятки разных форм, и статический TypeScript-интерфейс ни одну из них честно не описывает: он либо врёт (обещает поля, которых в этом конкретном ответе нет), либо бесполезен (any).В этой статье я разберу, как решить эту проблему кодогенерацией: как достать схему из работающего Strapi, сгенерировать по ней TypeScript-клиент и — самое интересное — как заставить систему типов вывести форму ответа прямо из аргумента populate на этапе компиляции. Подход Prisma-подобный: возвращаемый тип метода зависит от того, что вы передали в вызов. Код — на TypeScript; клиент, на примере которого я всё показываю, open-source под MIT, ссылка в конце. Как это устроено

Во время Холодной Войны существовало клише что якобы в США все индивидуалисты, а в СССР - коллективисты. С клише была неувязочка: в тот же период американский гуру менеджмента Питер Друкер писал одну за одной толстые книги, как организовывать работу коллективов людей в больших корпорациях. Его книги подхватили японцы, которые быстро применили идеи Друкера в своих компаниях и вышибли американцев из рынков микросхем памяти, бытовой электроники и автомобилей. Даже менеджер моего менеджера, китаец в корейской компании, подарил мне книжку Друкера на позапрошлое рождество.Коллектив разработки в электронной компании - это двухмерная структура. С одной стороны, есть отделы: архитектуры, моделирования, логического проектирования, верификации, физического проектирования, post-silicon отладки итд. С другой стороны, каждый компонент (процессор, графический процессор, сетевой чип) состоит из пары десятков блоков, и вокруг каждого блока есть небольшие группы по пять-семь человек из всех этих отделов.Можно попробовать дать школьникам представление о том, как выглядит совместная разработка и отладка с помощью проекта на нескольких макетных платах с микросхемами малой степени интеграции. А потом перенести это на SystemVerilog и FPGA платы. Например вот такого: сделать сумматор чисел бесконечной разрядности: Читать далее

Редкий сбой в распределённой системе может месяцами ускользать от команды, а при попытке воспроизведения исчезать из‑за изменившегося порядка событий. В статье разберём, как deterministic simulation testing помогает управлять временем, сетью и отказами, воспроизводить сложные сценарии по seed и проверять системные инварианты на примерах FoundationDB и TigerBeetle. Читать далее