NetIntel

NetIntel

Только чистая информация о IT и разработке. ТГК: t.me/NetIntelRU
На Пикабу
113 рейтинг 1 подписчик 3 подписки 4 поста 0 в горячем
6

Накопитель размером с монету и скоростью флагмана: подборка свежих IT-новостей №2

ТГК: NetIntelRU

В этой статье я расскажу о SSD размером с монету, который оставляет далеко позади обычные карты памяти, и о чумавом планшете с жидкостным охлаждением. Читайте, как Трамп спасает ИИ от бюрократии и о чем договорились Москва и Тегеран, в нашей подборке.

2 терабайта весят 1 грамм

SSD накопитель CL100. Источник: Biwin

SSD накопитель CL100. Источник: Biwin

Компания Biwin (это крупный китайский OEM-производитель памяти) наконец-то выпустила в продажу накопители формата Mini SSD (модель CL100). Главная фишка это скорость. Обычные microSD карты, даже самые дорогие, нервно курят в сторонке. Скорость чтения у этого гиганта 3700 МБ/с, а скорость записи до 3400 МБ/с. Для сравнения: даже новый стандарт microSD Express выдает около 985 МБ/с. Mini SSD быстрее почти в 4 раза.

Поскольку этот чип может часто путешествовать в кармане, Biwin его закалила: Защита IP68 не боится воды и пыли. Переживет падение с 3-х метров на твердую поверхность. Ресурсы от 512 ГБ до 2 ТБ.

Mini SSD не распаян на плате и не спрятан в недрах ноутбука под крышкой с десятью винтами. Он вставляется в лоток, как SIM-карта. Захотел расширить память? Тыкнул скрепкой, достал лоток, поменял накопитель.

Цены в Китае пока такие:

  • 512 ГБ стоит ~85$

  • 1 ТБ стоит ~155$

  • 2 ТБ стоит ~311$

Кардридер RD510. Источник: Biwin

Кардридер RD510. Источник: Biwin

Biwin также выпустила кардридер RD510 с подключением по USB4 (40 Гбит/с). И знаешь, что в нем интересного? Встроенный вентилятор. Это намекает нам на то, что при таких скоростях и размерах малютка CL100 будет греться как кипятильник.

Планшет, который хочет быть игровым ПК

Фото OneXPlayer на Kickstarter. Источник: OneXPlayer

Фото OneXPlayer на Kickstarter. Источник: OneXPlayer

Компания OneXPlayer выходит на Kickstarter с новым проектом, который они скромно назвали Super X. Это, похоже, самый мощный Windows-планшет в мире. Внутри него бьется новейшее сердце от AMD, процессор Ryzen AI Max+ 395. Для тех, кто не следит за каждым чихом AMD, это флагманская 16-ядерная махина на архитектуре Zen 5 с интегрированной графикой Radeon 8060S.

Да, тут нет дискретной видеокарты, но, по заявлениям OneXPlayer, производительность этой встроенной графики находится на уровне NVIDIA GeForce RTX 4060. Если это правда, то в разрешении 2.8K можно будет играть во что угодно.

Самая безумная деталь это система охлаждения. Super X это первый в мире планшет с поддержкой внешней системы жидкостного охлаждения (СЖО). Внутренний кулер, вероятно, основанный на испарительной камере, интегрирован в тонкий алюминиевый корпус толщиной всего 12,5 мм, но он рассчитан на поддержку до 120 Вт теплового пакета.

"Более чем в 3 раза выше производительность ИИ-процессора NPU нового поколения". Источник: AMD

"Более чем в 3 раза выше производительность ИИ-процессора NPU нового поколения". Источник: AMD

Планшет оснащен 14-дюймовым OLED-дисплеем с высоким разрешением 2880 × 1800, поддержкой HDR и переменной частотой обновления (VRR). То есть, кроме мощности, тут еще и картинка будет сочная. Плюс, возможности для ИИ: процессор включает выделенный нейропроцессор NPU XDNA 2 с производительностью 50 TOPS, который позволяет на самом устройстве запускать огромные языковые модели, вроде DeepSeek 70B.

Стартовая цена на Kickstarter для базовой версии (Ryzen AI Max 385, 32 ГБ ОЗУ, 1 ТБ SSD) заявлена в $1900. Доплатить всего $100 и получишь топовый Ryzen AI Max+ 395. Учитывая, что речь идет о планшете с потенциально 128 ГБ сверхбыстрой оперативной памяти LPDDR5X-8000, ценник в $1900 выглядит хоть и внушительно, но для заявленной производительности почти как поход в магазин за хлебом.

Трамп vs. 50 штатов

Президент США Дональд Трамп (в очередной раз) потряс инфополе громким заявлением. Он намерен подписать указ о введении единых федеральных правил регулирования искусственного интеллекта. По его словам, это критически важно, чтобы не дать американскому лидерству в сфере ИИ утонуть в болоте бюрократии.

Политическая реальность в США такова, что помимо общенациональных законов, каждый из штатов имеет право вводить собственные локальные правила. И пока федерального закона об ИИ нет, штаты начинают принимать собственные нормы. Трамп считает, что эта разрозненность смертельно опасна для развития технологий.

Он прямо заявил. что если компаниям придется получать 50 разных разрешений для запуска одного продукта или исследования, это "разрушит ИИ на корню".

OpenAI бьет тревогу

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман, похоже, немного запаниковал и объявил во всей компании внутренний красный код, это сигнал максимальной тревоги. Причина проста, Google выпустила свою модель Gemini 3, которая по ряду ключевых тестов производительности обогнала ChatGPT и начала стремительно переманивать пользователей. Ситуация зеркальна той, что была в Google, когда три года назад внезапно выскочил ChatGPT и заставил их тогдашнее руководство тоже бить тревогу.

Альтман разослал сотрудникам внутреннее письмо, требуя от них сфокусироваться на улучшении ядра ChatGPT: сделать его быстрее, надежнее, умнее и дать больше возможностей для персонализации. Чтобы высвободить ресурсы, компания поставила на паузу все несущественные проекты.

Это включает в себя даже амбициозные начинания, вроде видеогенератора Sora, агентов ИИ для покупок и здоровья, а также личного помощника Pulse. Все силы, включая целые команды, теперь брошены на совершенствование самого чат-бота.

Самый ажиотажный результат этой паники – резкое ускорение выхода следующей модели. OpenAI экстренно форсирует релиз GPT-5.2, который, по слухам, должен был выйти позже в декабре, но теперь ожидается уже на этой неделе.

Сейчас им важно не потерять свои 800 миллионов еженедельных пользователей и выполнить амбициозный план по доходам, который к 2030 году должен достичь сотен миллиардов долларов.

Договорничок Москвы и Тегерана

Россия и Иран заметно углубляют свое технологическое партнерство. По итогам пятого заседания совместной рабочей группы по информационным технологиям, страны подписали солидный документ о сотрудничестве, в котором главное место отведено искусственному интеллекту.

ИИ тут только верхушка айсберга. Документ включает работу над кибербезопасностью, развитием цифровой экономики, внедрением электронного правительства, а также освоением блокчейна и финтеха.

В тексте соглашения есть явный акцент на укрепление связей с частным сектором и развитие технопарков. Такое партнерство вписывается в общую российскую стратегию. В Москве не скрывают амбиций: недавно звучали прогнозы о том, что ИИ к 2030 году должен дать экономике РФ свыше €110 млрд.

AMD наносит удар

Источник: AMD

Источник: AMD

AMD готовит очередной мощный подарок геймерам. Речь идет о процессоре Ryzen 7 9850X3D. Хотя AMD его официально еще не анонсировала, чип уже успел просочиться и на официальный сайт компании, и в бенчмарки, и даже в транспортные накладные.

Так в чем же главная интрига? Процессоры AMD с индексом X3D (использующие дополнительный кэш 3D V-Cache) давно считаются лучшими для игр. Новый 9850X3D является прямым наследником этой линейки, но с одним очень важным апгрейдом по сравнению с существующим 9800X3D. У него те же 8 ядер и 16 потоков, но рабочая частота поднята сразу на 400 МГц, с 5,2 ГГц до 5,6 ГГц. Это серьезный прирост, учитывая, что процессоры с 3D V-Cache обычно очень чувствительны к частотам.

Первый же слитый тест в бенчмарке PassMark показывает, что разница есть, хоть и небольшая. 9850X3D в многопоточном режиме обходит своего предшественника примерно на 5%. Это не оглушительный отрыв, но для игрового процессора, где важна каждая доля кадра в секунду, такой прирост только за счет частоты это отличный результат.

Интересный момент обнаружился, когда 9850X3D засветился в паре с безумно быстрой оперативной памятью DDR5-9800. Если предыдущее поколение X3D-чипов не очень любило высокочастотную память, то похоже, в новой линейке 9000-й серии AMD снимает это ограничение.

Кстати, по слухам, вместе с этим 8-ядерником AMD может показать нечто совсем дикое – Ryzen 9 9950X3D2, который якобы получит сразу два чипа 3D V-Cache.

Источник: AMD

Источник: AMD

Альтман собрался в космос

Источник: Stoke Space

Источник: Stoke Space

Сэм Альтман решил, что Земля для его амбиций стала тесновата. Выяснилось, что гендиректор OpenAI вел очень серьезные переговоры с ракетным стартапом из Сиэтла под названием Stoke Space. Альтман хотел выкупить контрольный пакет акций ракетной компании, чтобы начать вывозить дата-центры прямо на орбиту.

Обучение и работа ИИ потребляют электричество в чудовищных масштабах. На Земле энергия стоит денег и портит экологию, а в космосе солнце светит бесплатно и круглосуточно. Альтман в подкастах уже рассуждал о строительстве Сферы Дайсона, потому что на планете места и энергии для серверов скоро физически не останется. Stoke Space со своей полностью многоразовой ракетой Nova нужна, чтобы доставлять железки в космос.

Ракета Nova от Stoke Space

Ракета Nova от Stoke Space

Покупка Stoke Space стала бы для Альтмана личным вызовом Илону Маску. Владелец SpaceX уже давно намекает, что его новые спутники Starlink V3 будут работать не только как раздатчики интернета, но и как орбитальные сервера. Google и Безос тоже смотрят в эту сторону, так что намечалась знатная драка миллиардеров за то, чей суперкомпьютер будет летать выше.

Но сделку поставили на паузу. Gemini 3 так сильно наступил на пятки OpenAI, что Альтману пришлось резко свернуть космические карты и срочно спасать ChatGPT. Сейчас компании явно не до строительства ракет, тут бы лидерство в чат-ботах удержать.

Если понравилась статья - рекомендую подписаться на телеграм‑канал NetIntel. Там вы сможете найти множество полезных материалов по IT и разработке!

Показать полностью 9
8

Что происходит, когда запускается код?

ТГК: NetIntelRU

Когда программист пишет код, он редко задумывается о том, что происходит с программой после того, как он её написал. Но понимание этого процесса необходимо для эффективной отладки, оптимизации и написания надёжного кода. А ещё, это просто интересно.

Три пути выполнения

Что происходит, когда запускается код?

Если код компилируемый (например, написан на C++ или Go), то компилятор берет ваш исходный код (.cpp, .rs) и превращает его в так называемый объектный файл (.o или .obj). Это уже почти машинный код, но в нем могут быть "пробелы", например, вызов функции printf, код которой находится в другой библиотеке.

В работу вступает линковка (линкер/компоновщик/сборщик). Его задача взять один или несколько объектных файлов и склеить их в единый, работоспособный исполняемый файл (.exe или ELF). Он находит все недостающие функции (в других объектных файлах или в системных библиотеках), подставляет их реальные адреса на место "пробелов" и создает итоговый файл, готовый к загрузке в память.

Если код интерпретируемый (Python, JavaScript), то ситуация иная. Здесь нет классической компиляции и линковки перед запуском. Файл, который вы запускаете, это исходный текст. В память загружается сама программа-интерпретатор, а уже она получает путь к вашему скрипту. То есть, процесс создается для интерпретатора, а он уже, в свою очередь, будет читать и выполнять ваш код построчно в реальном времени.

Существует и гибридный подход (JIT-компиляция в Java или C#), когда исходный код сначала компилируется в промежуточный байт-код CIL (промежуточный код между высокоуровневым исходным кодом, который пишут разработчики, и машинным кодом, исполняемым процессором), а специальная среда выполнения (виртуальная машина) компилирует его в машинный код уже в процессе работы программы, совмещая гибкость интерпретации и скорость компиляции.

Теперь, когда у нас есть готовый исполняемый файл или запущен интерпретатор, загрузчик (см. Подготовка среды) наконец-то может сделать свою работу. Он открывает файл, считывает его структуру и раскладывает сегменты кода и данных по тем самым зонам в памяти, которые ОС выделила для процесса.

Подготовка среды

Операционная система готовит для программы пространство в памяти. ОС (Операционная система) - это главный менеджер вашего компьютера. Она постоянно слушает, что вы делаете (через графический интерфейс или командную строку). Когда она получает команду "запустить эту программу", она понимает, что задача найти исполняемый файл и подготовить его к работе.

Первый и самый важный шаг это создание процесса. Программа на диске это пассивный набор инструкций. Чтобы она заработала, ОС создает для нее сущность, называемую процессом. Это изолированная "песочница" с собственными ресурсами, чтобы ваша программа не могла вмешаться в работу других, например, браузера или антивируса.

ОС отрезает в оперативной памяти (RAM) приватный участок и называется он "виртуальное адресное пространство". Это мощная абстракция, которая дает каждому процессу иллюзию, что у него в распоряжении есть вся память компьютера целиком, начиная с адреса 0 и заканчивая очень большим числом (например, 2^64 в 64-битных системах).

В этом пространстве будут жить сам код программы, данные (глобальные переменные) и служебные структуры, такие как стек для вызовов функций и куча для динамической памяти. Эта изоляция - фундамент безопасности и стабильности системы.

Интересный момент не по теме: Если ОС так тщательно изолирует процессы, как тогда программа-вирус может украсть данные, зашифровать файлы или встроиться в систему? Ответ прост: вирус должен получить разрешение от пользователя или ОС на выход из своей "песочницы". Вирус, запущенный от имени обычного пользователя (без прав админа), не может повредить систему, но он может свободно работать с файлами текущего пользователя. Также вирус может использовать уязвимости и внедриться в другие процессы.

Каждому новому процессу ОС присваивает уникальный номер - Process ID. Так она может отличать твою запущенную косынку от десятков других процессов.

Теперь, когда процесс есть в памяти, специальный компонент ОС, "загрузчик", открывает твой исполняемый файл (.exe или файл в формате ELF) и раскладывает его части по заранее размеченным зонам в памяти.

Управление

Планировщик задач

Загрузчик разместил код в памяти, ОС передала управление процессору. Программа ожила и начала выполнять свои инструкции, но она не одна. На компьютере одновременно работают десятки других процессов. Как ОС управляет этим?

Современные процессоры умеют выполнять несколько инструкций одновременно, но одно физическое ядро в каждый момент времени обрабатывает только один поток (если не учитывать технологию Hyper-Threading).

Если у тебя четырёхъядерный процессор с Hyper-Threading, он может одновременно выполнять до восьми потоков (по одному на каждое логическое ядро). Однако в системе обычно работают десятки или даже сотни процессов и потоков, что гораздо больше, чем ядер.

Для этого существует планировщик ОС. Его задача эффективно распределять все процессы и потоки по доступным ядрам. Планировщик выделяет каждому потоку квант времени, обычно от нескольких до десятков миллисекунд, запускает поток на одном из ядер, даёт ему поработать, затем принудительно останавливает его, сохраняет контекст (содержимое регистров, счётчик команд и т.д.) и ставит на выполнение следующий поток.

Когда два потока выполняются одновременно на разных ядрах это истинный параллелизм. А когда планировщик быстро переключается между множеством потоков на одном ядре, создавая иллюзию одновременной работы, это конкурентность. Современные ОС используют оба принципа.

Этот процесс, называемый контекстным переключением, происходит так быстро (тысячи раз в секунду), что для пользователя все выглядит так, будто сотни программ работают параллельно.

Системные вызовы

Ваша программа не может делать все, что захочет. Она не может напрямую читать с диска, писать в сеть или выводить что-то на экран. Это было бы небезопасно и привело бы к полному хаосу. Вместо этого она просит ОС.

Системный вызов это специальный механизм, с помощью которого программа в пользовательском режиме обращается к ядру операционной системы, работающему в привилегированном режиме, чтобы выполнить операцию, недоступную в пользовательском режиме.

Когда программе нужно выполнить привилегированную операцию (например, открыть файл, выделить память или отправить данные по сети), она инициирует системный вызов. Для этого используется специальная инструкция процессора (например, syscall или svc), которая вызывает программное прерывание. Это прерывание приостанавливает выполнение программы и передаёт управление ядру ОС.

Ядро проверяет запрос, выполняет необходимые действия (например, чтение файла или выделение памяти), а затем возвращает результат программе и снова передаёт ей управление. Если операция требует ожидания, например, данные ещё не загружены с диска, ядро может временно блокировать программу, чтобы не тратить ресурсы процессора на ожидание.

Управление памятью и файлами

Во время работы программы её потребности в ресурсах могут меняться. ОС постоянно отслеживает это. Если программе требуется выделение или освобождение памяти на уровне ОС (например, при увеличении кучи или создании нового сегмента памяти), она делает системный вызов.

Менеджер памяти ОС зарезервирует виртуальное адресное пространство для процесса, а физическую память выделит по мере необходимости (например, при первом обращении к памяти). Если свободной физической памяти нет, ОС может использовать файл подкачки на диске. После выделения памяти ОС обновляет таблицы страниц процесса, чтобы он мог использовать новые блоки. Когда программа завершается, ОС освобождает память и другие ресурсы, возвращая их системе.

ОС ведёт учёт всех файлов, сетевых соединений, мьютексов, семафоров и других ресурсов, которые использует процесс. Это позволяет ей пытаться корректно закрыть все ресурсы, даже если процесс завершится аварийно, и минимизировать риск утечек или блокировок.

Исполнение

Исполнение это процесс, при котором процессор выполняет инструкции программы, преобразованные в машинный код.

Выборка (Fetch)

Процессор имеет специальный регистр - счётчик команд (Program Counter, PC или Instruction Pointer, IP), в котором хранится адрес следующей инструкции, которую нужно выполнить. Этот адрес виртуальный, и он преобразуется в физический с помощью MMU (Memory Management Unit).

Процессор обращается по этому адресу к памяти (в сегмент кода, загруженный загрузчиком) и загружает инструкцию в кэш - сверхбыструю внутреннюю память. Если инструкции нет в кэше, процессор обращается к оперативной памяти. Современные процессоры используют конвейеризацию и предварительную выборку, чтобы заранее загружать инструкции и минимизировать простои.

Конвейеризация это технология, при которой процессор разбивает выполнение инструкций на эти этапы и выполняет их параллельно для разных инструкций.

Благодаря конвейеризации процессор может выполнять несколько инструкций одновременно, даже если у него только одно ядро. Это значительно ускоряет работу программы.

Предварительная выборка это механизм, при котором процессор заранее загружает инструкции и данные в кэш, ещё до того, как они понадобятся.

Предварительная выборка помогает уменьшить простои процессора, которые возникают из-за медленной работы оперативной памяти. Чем точнее процессор предсказывает, что понадобится дальше, тем быстрее выполняется программа.

Декодирование (Decode)

Скопированная инструкция это просто числа. Процессор должен понять, что она означает. Каждая инструкция состоит из кода операции (opcode), который определяет действие, и операндов, указывающих, с какими данными работать.

Устройство управления анализирует opcode и генерирует сигналы для активации нужных компонентов процессора. Например, для инструкции сложения (ADD EAX, EBX) оно отправит сигнал в арифметико-логическое устройство (АЛУ), чтобы выполнить операцию, и в регистры, чтобы сохранить результат.

На этом этапе процессор также извлекает операнды из регистров или памяти. Например, если инструкция требует сложить два числа, процессор загрузит их из указанных регистров в АЛУ.

Пример: Рассмотрим инструкцию MOV EAX, [EBX] (переместить данные из ячейки памяти, адрес которой хранится в EBX, в регистр EAX). На этапе декодирования процессор:

  1. Определяет, что это инструкция перемещения данных (MOV).

  2. Извлекает адрес из регистра EBX.

  3. Подготавливает АЛУ и регистры для передачи данных из памяти в EAX.

В современных процессорах декодирование может быть многоступенчатым и включать микропрограммы для сложных инструкций. Если процессор встречает недопустимую инструкцию, он генерирует исключение, и управление передаётся операционной системе.

Выполнение (Execute)

Где процессор берет числа для операций и куда кладет результат? Для этого у него есть своя сверхбыстрая внутренняя память - регистры.

Давайте посмотрим на этот процесс на простом примере. Возьмем строчку кода: c = a + 5;

После того как процессор декодировал инструкцию, соответствующую этой строке, он переходит к выполнению. Процессор загружает значение переменной a из оперативной памяти в один из своих регистров. Затем он загружает константу 5 в другой регистр (например, в RBX).

Он отдает команду своему АЛУ, чтобы сложить то, что лежит в RAX, с тем, что лежит в RBX. АЛУ выполняет сложение, и результат (например, 23) помещается обратно в регистр RAX. Наконец, процессор сохраняет значение из регистра RAX обратно в оперативную память, по адресу, где находится переменная c.

После выполнения этой последовательности микро-операций процессор обновляет счетчик команд, чтобы он указывал на следующую инструкцию в вашей программе, и весь цикл "выборка-декодирование-выполнение" повторяется снова миллиарды раз в секунду.

Завершение работы и уборка

Завершение работы

Прерывание это сигнал от аппаратного устройства, который говорит процессору остановиться. Оно не связано с текущей выполняемой инструкцией и может произойти в любой момент.

Когда процессор получает прерывание, текущее состояние программы сохраняется в стек. Процессор передает управление специальной функции в ядре ОС - обработчику прерываний. Это заранее подготовленный код для конкретного устройства.

Обработчик прерываний читает данные с клавиатуры, обрабатывает сетевой пакет или, в случае таймера, вызывает планировщик для переключения на другой процесс.

Исключение это событие, сгенерированное самим процессором в ответ на ошибку или особую ситуацию во время выполнения инструкции. Это синхронное событие, напрямую связанное с выполняемой инструкцией.

Это может быть деление на ноль, обращение к неверной памяти или системный вызов. Для ошибки ОС обычно завершает виновный процесс. Она отправляет ему сигнал, который, если не обработан программой, приводит к ее закрытию. Это защитный механизм, чтобы сбойная программа не повлияла на всю систему.

Для системного вызова ОС выполняет запрошенную операцию и возвращает управление программе, как мы описывали ранее.

При нормальном завершении, программа успешно выполнила все свои задачи и добралась до конца, тогда она закрывается, вызвав специальную функцию, или просто завершает свою главную функцию. При аварийном завершении, процессор генерирует исключение, ОС его перехватывает и решает, что такой процесс жить не может.

Уборка

Как бы программа не завершалась, во всех случаях ОС собирает мусор. У ОС есть таблица, где она отслеживает все файлы, которые открыл процесс. ОС проходит по этому списку и закрывает каждый файл. Это гарантирует, что все буферы на диске будут записаны, а сам файл станет доступен для других программ.

Если процесс устанавливал сетевые соединения, ОС корректно их разрывает, отправляя соответствующие пакеты удаленным хостам. Это освобождает сетевые порты. ОС также освобождает любые другие захваченные ресурсы.

Когда все ресурсы освобождены, ОС забирает обратно память. ОС полностью удаляет структуру, которая описывала виртуальное адресное пространство процесса. Таблицы страниц, которые связывали виртуальные адреса процесса с физической памятью, очищаются.

Вся физическая оперативная память (RAM) и место в файле подкачки, которые были заняты процессом, помечаются как свободные. Теперь они могут быть выделены другим процессам.

Его уникальный номер (PID) теперь свободен и может быть выдан новому процессу. Планировщик задач убирает этот процесс из своих очередей на выполнение.

Сборщик мусора (Garbage Collector, GC) это не механизм операционной системы, а компонент среды выполнения конкретного языка программирования. Если уборка, которую делает ОС, это снос целого процесса, то сборщик мусора это уборка внутри процесса, пока он живёт.

Если понравилась статья - рекомендую подписаться на телеграм‑канал NetIntel. Там вы сможете найти множество полезных материалов по IT и разработке!

Показать полностью 1
5

Маск хочет 200 миллиардов чипов: подборка свежих IT-новостей №1

Илон Маск замахнулся на 200 миллиардов чипов в год. Ян Лекун, главный учёный по искусственному интеллекту Meta, покидает компанию после 12 лет работы. В ChatGPT интегрировали TripAdvisor. Google запустила Gemini 3 с режимом Deep Think. Microsoft призналась в том, что у винды проблемы, а WhatsApp* допустил утечку 3,5 млрд номеров пользователей.

"Наша цель — выпускать новый процессор с искусственным интеллектом в массовое производство каждые 12 месяцев"

Илон Маск объявил, что Tesla переходит в высшую лигу по производству чипов. План такой: каждый год выпускать новую, более мощную версию AI-процессора (уже на подходе AI5, а в планах AI6) и делать это в таких объёмах, чтобы их суммарное производство превысило объёмы всех остальных производителей ИИ-чипов на планете. Цифры, которые он озвучивает, – 100-200 миллиардов чипов в год – выглядят так, будто он случайно добавил пару нулей.

Зверские суперкомпьютеры Tesla Dojo

Зверские суперкомпьютеры Tesla Dojo

Маску нужны вычислительные мощности невиданного доселе масштаба для двух его главных амбиций: полностью автономные автомобили и армия человекоподобных роботов Optimus. Проблема в том, что его цели и возможности реального мира расходятся кардинально. Даже если он имел в виду не 200 миллиардов штук, а 200 миллиардов долларов на чипы, это всё равно гигантская сумма, которая загрузит фабрики под завязку. Если Маску удастся реализовать хотя бы десятую долю своих планов, это может ускорить появление по-настоящему автономных машин и роботов, которые изменят рынок труда и нашу повседневную жизнь.

Учитывая, что в прошлом году Tesla продала меньше двух миллионов машин, потребность в 200 миллиардах чипов выглядит как желание построить межгалактический корабль, чтобы съездить в магазин за хлебом. Но с Маском такое не исключено.

Главный учёный Meta* по ИИ уходит

Ян Лекун, один из крёстных отцов современного ИИ, лауреат премии Тьюринга и главный учёный по искусственному интеллекту Meta, покидает компанию после 12 лет работы. Он уходит не на покой, а чтобы основать собственный стартап. Причиной были фундаментальные разногласия с гендиректором Марком Цукербергом по поводу того, как нужно строить искусственный интеллект будущего.

Пока Цукерберг делает ставку на коммерциализацию больших языковых моделей (LLM) вроде Llama, Лекун считает этот путь тупиковым и хочет развивать альтернативный подход – "мировые модели" (world models). Лекун считает, что текущие модные LLM, которые крутятся вокруг предсказания следующего слова, это всего лишь очень продвинутый попугай. Его идея – создать ИИ, который учится наблюдая за физическим миром через видео, понимая причинно-следственные связи и предсказывая не следующее слово, а следующее состояние реальности.

Цукерберг нанимает молодых волков из венчурного мира и готовится тратить десятки миллиардов, чтобы выжать из ИИ коммерческую пользу как можно скорее. Для нас, простых смертных, это означает, что на горизонте появляется новый, очень интересный сюжет. Если Лекун прав, то вся текущая эйфория вокруг ChatGPT и его аналогов это лишь прелюдия к настоящей революции.

С другой стороны, это раскол лагеря. Теперь есть два мощных течения: "быстрые и коммерческие" языковые модели и "медленные, но правильные" мировые модели. Эта конкуренция, скорее всего, пойдёт на пользу всей отрасли. Для Meta же это большой риск: они потеряли не просто сотрудника, а своего научного идола, и теперь им придётся доказывать, что их путь не менее перспективен.

TripAdvisor в ChatGPT

В чат-бот добавили интеграции с двумя новыми крупными сервисами: Tripadvisor для поиска отелей, ресторанов и достопримечательностей, и Peloton для доступа к фитнес-тренировкам. Это дополнение к списку уже подключённых ранее приложений, таких как Booking.com, Spotify и Figma. Теперь, чтобы спланировать поездку или выбрать тренировку, не нужно покидать окно чата.

Вместо того чтобы пытаться создать свой собственный сервис бронирования отелей или музыкальный стриминг, они просто предоставляют интерфейс для связи с лучшими в своих нишах игроками. Для Tripadvisor и Peloton это тоже выгодно: они получают новый канал для привлечения пользователей, которые привыкли общаться с ИИ.

Google запустила Gemini 3 с режимом Deep Think

Google выпустила Gemini 3, свою новую флагманскую модель ИИ, которую они позиционируют как самую интеллектуальную на сегодняшний день. Модель уже доступна в предварительной версии (Gemini 3 Pro) в некоторых продуктах Google. В комплекте с Gemini 3 Google представила новую платформу для разработки Antigravity, где ИИ-агенты могут самостоятельно писать код и тестировать приложения.

Тесты Gemini 3 Pro

Тесты Gemini 3 Pro

Модель успешно проходит тесты на уровень PhD, демонстрируя высокий балл на Humanity’s Last Exam (37,5%), GPQA Diamond (91,9%) и других серьезных испытаниях. Показывает выдающиеся результаты в решении математических задач (MathArena Apex - 23,4%).

Тесты Gemini 3 Deep Think

Тесты Gemini 3 Deep Think

Gemini 3 Deep Think тоже показывает неплохие результаты. В ходе тестирования Gemini 3 Deep Think превзошёл и без того впечатляющие результаты Gemini 3 Pro на тестах Humanity's Last Exam (41,0% без использования инструментов) и GPQA Diamond (93,8%). Он также достиг беспрецедентных 45,1% на ARC-AGI-2 (с выполнением кода, ARC Prize Verified), продемонстрировав свою способность решать нестандартные задачи.

Microsoft наконец призналась

Microsoft, кажется, снова наступила на те же грабли, что и много раз до этого. После очередного обновления для Windows 11 (KB5062553, если вам это о чём-то говорит) у пользователей началось настоящее веселье. Меню "Пуск", панель задач, "Проводник" – всё это начало работать с перебоями, а то и вовсе падать с треском. Виноват в этом, как выяснилось, баг в XAML, языке разметки, на котором строится интерфейс системы.

Просто картинка синиго экрана

Просто картинка синиго экрана

Проблема не какая-то мелочь, а системный сбой, который затронул как обычных юзеров, так и корпоративных клиентов на серверных версиях Windows. Самое забавное, что компания признала проблему только сейчас, в ноябре, хотя обновление вышло в июле, а сама система существует уже больше четырёх лет.

То, что Microsoft признавалась в проблеме лишь спустя четыре месяца после её появления и годы после выхода системы, говорит о том, что либо система обратной связи работает из рук вон плохо, либо внутри компании творился настоящий хаос, пока они пытались понять, что вообще происходит.

Для обычного пользователя это означает, что его компьютер, за который он заплатил деньги, может в любой момент превратиться в тыкву. Или, по крайней мере, в устройство с панелью задач, которая исчезает и появляется по своему настроению.

WhatsApp* допустил утечку 3,5 млрд номеров пользователей

Получается, что у WhatsApp была одна очень простая и одновременно огромная дыра в безопасности. Исследователи из Венского университета выяснили, что можно было просто методично перебирать телефонные номера, и WhatsApp на каждый запрос честно отвечал: "Да, такой номер у нас есть" или "Нет, такого нет". Делали они это через веб-клиент, который почти не ограничивал скорость запросов, что позволило за несколько недель собрать базу аж на 3,5 миллиарда пользователей. Половина из них при этом светила ещё и фото со статусом. Самое печальное в этой истории то, что об этой уязвимости знали ещё с 2017 года, но Meta* закрыла её только сейчас, в 2025-м, спустя целых восемь лет.

Для некоторых стран доля открытой информации оказалась особенно высокой. Например, в Индии и Бразилии публичные фотографии показали более 60% пользователей. Meta игнорировала проблему восемь лет и закрыла ее только после официального отчета обновленного исследования в 2025-м. Ответ компании, что это публичные данные, звучит как издевательство.

SoftBank продала весь пакет акций Nvidia за $5,83 млрд

Японский гигант SoftBank продал все свои акции Nvidia, выручив за них почти 6 миллиардов долларов. Это полный и окончательный выход из компании, которая сейчас, кажется, печатает деньги на фоне ажиотажа вокруг ИИ. SoftBank, однако, спешит нас успокоить: мол, дело не в том, что они считают пузырь переоцененным, а в том, что им срочно нужны деньги на собственные проекты.

Вместо того чтобы зависеть от того, насколько хорошо идут дела у Дженсена Хуанга и его команды, они вкладывают эти деньги в то, что могут контролировать сами.

Для нас это может означать только одно: ускорение технологического прогресса. Конкуренция между гигантами, которые строят собственные платформы, обычно ведёт к более быстрым и, возможно, более дешёвым решениям в будущем.

Grok начал без конца нахваливать Илона Маска

Очередная глава в бесконечной саге под названием "Илон Маск и его цифровые игрушки". На этот раз чат-бот Grok, который внезапно решил, что его главная миссия не отвечать на вопросы, а восхвалять своего создателя. Пользователи соцсети X заметили, что независимо от запроса Grok выдавал ответы, в которых Илон Маск был на первом месте.

Маск отреагировал на это так:

"Сегодня, к сожалению, Гроком манипулировали из-за враждебных побуждений, заставляя его говорить обо мне абсурдно позитивные вещи.

Для справки, я жирный дебил"

Показать полностью 8

Языки программирования на все случаи жизни. Часть 1

В программировании существует десятки разных направлений, языков ещё больше, около 9000. Эта статья будет интересна для тех, кто только-только начинает свой путь разработчика или же для тех, кому просто интересно. К языку будут прилагаться библиотеки и фреймворки, которые нужны для обсуждаемых направлений (например, django для python в бэкэнде). В статье будут не только языки программирования, но суть от этого не меняется.

Направления и языки

Web-разработка

В web-разработке есть 2 основных поднаправления: Backend и frontend. Frontend это клиентская часть сайта, её видит пользователь и она отправляется клиенту с сервера в браузер. Backend это логическая часть сайта, она работает на сервере и делает всё, что пользователь не видит, например, обрабатывает платежи и т.д.

Frontend

Frontend это клиентская часть веба. Она отвечает за визуал сайта. Всё то, что видит и слышит пользователь на сайте - дело рук фронтендера. Браузер делает http(s) запрос на сервер, он получает HTML-страницу (и CSS с Javascript) и отрисовывает страницу. Ответ сервера может содержать: HTML-документ; данные, встроенные в HTML; ссылки на статические файлы (CSS, JS, изображения); JSON/XML/другие данные (если это API запрос).

И так, языки для frontend разработки:

  • HTML и CSS: Это не опционально. HTML обязателен, а без CSS сайт может работать, но вряд ли он будет красивым. Их нельзя назвать языком программирования, но пусть будут. Фреймворки и библиотеки для CSS:

    • Tailwind CSS: Utility-first CSS фреймворк, то есть разработчик использует набор предопределённых классов, каждый из которых имеет некоторое количество стилей. Очень гибкий и мощный.

    • Bootstrap: Самый популярный. Предоставляет адаптивную сетку, компоненты (кнопки, навигация, карточки и т.д.), JS-плагины.

    • Sass / SCSS: Препроцессор CSS, который расширяет возможности стандартного CSS, добавляя функциональность, такую как переменные, вложенность, миксины и многое другое.

  • JavaScript (JS): Двигатель для визуала сайта. Он добавляет интерактивность и динамическое поведение на веб-страницы. Фреймворки и библиотеки для JS:

    • React: Библиотека от Meta. Позволяет создавать компоненты. Упрощает разработку.

    • Vue.js / Vue 3: Модульная структура. Относительно простой фреймворк.

    • Angular: Полноценный MVC-фреймворк от Google. Работает на TypeScript. Хорошо подходит для крупных корпоративных приложений. Включает в себя маршрутизацию, формы, HTTP-клиент и т.д.

    • Svelte: Очень быстрый и лёгкий. Отлично подходит для микросервисов.

    • TypeScript: Надмножество Javascript. Статическая типизация.

Backend

Backend это серверная часть веба. Обработка платежей, регистрация пользователей и всё то, что не видит клиент, делается тут.

  • Node.js: Это среда выполнения JavaScripts, которая позволяет использовать JavaScript для разработки серверной части. Фреймворки и библиотеки для Node.js:

    • Expess.js: Самый популярный и гибкий фреймворк, часто используемый в качестве основы для многих Node.js проектов. Он обеспечивает минимальный базовый набор функций для создания веб-приложений и API.

    • NestJS: Фреймворк, ориентированный на создание масштабируемых серверных приложений. Он использует модульную архитектуру, поддерживает TypeScript и предоставляет встроенные решения для валидации, маршрутизации, аутентификации и авторизации.

    • Fastify: Фреймворк, ориентированный на максимальную производительность и низкое потребление ресурсов, что делает его подходящим для высоконагруженных приложений.

  • Python: Этот язык многофункционален и его можно использовать в бэкэнде. Фреймворки и библиотеки для Python:

    • Django: Полноценный фреймворк, предназначенный для создания сложных веб-приложений, включает в себя ORM, систему шаблонов, админ-панель и многое другое.

    • Flask: Микрофреймворк, гибкий и легкий, подходит для небольших и средних проектов, а также для создания API.

    • FastAPI: Современный, быстрый фреймворк, ориентированный на создание API.

  • Java: Java доминирует в банках, финансовых платформах и крупных онлайн-сервисах (например, LinkedIn, Netflix, Amazon частично используют Java). В большинстве случаев используется Spring. Фреймворки и библиотеки для Java:

    • Spring: Один из самых популярных фреймворков, предоставляющий множество инструментов для разработки веб-приложений, включая управление зависимостями, аспектно-ориентированное программирование и доступ к данным.

  • C#: C# популярен в компаниях, работающих на Windows-инфраструктуре, особенно в Европе и США: от страховых компаний до госпорталов. Фреймворки и библиотеки для C#:

    • ASP.NET: Основной фреймворк C#. ASP.NET Core предоставляет широкий набор инструментов для создания веб-сайтов, API и других веб-сервисов.

    • Entity Framework Core: ORM (Object-Relational Mapping) фреймворк, который упрощает работу с базами данных. Позволяет работать с базами данных, используя объекты C# вместо SQL запросов.

    • Blazor: Фреймворк для создания интерактивных веб-интерфейсов, работающий как на стороне клиента (в браузере), так и на стороне сервера.

  • Go: Высокая производительность и простота. Фреймворки и библиотеки для Go:

    • Gin: Известен своей высокой производительностью и легкостью использования. Идеален для создания API и веб-приложений, требующих быстрой обработки запросов.

    • Echo: Легкий и быстрый фреймворк, ориентированный на производительность и простоту использования. Отлично подходит для создания API и веб-сервисов.

  • PHP: Классика веба. Фреймворки и библиотеки для PHP:

    • Laravel: Известен своей элегантностью, мощной системой шаблонов Blade, и богатым набором инструментов для разработки. Laravel часто выбирают для создания масштабных и сложных веб-приложений.

  • Ruby: Лаконичный и удобный. Фреймворки и библиотеки для Ruby:

    • Ruby on Rails (RoR): Самый популярный фреймворк, известный своей структурой MVC, удобством разработки и возможностями для создания масштабируемых веб-приложений. Он предоставляет готовые решения для работы с базами данных, маршрутизацией, представлением и многим другим, что значительно ускоряет процесс разработки.

  • Базы данных: Будучи backend разработчиком вам придётся работать с базами данных.

    • PostgreSQL: Гибкая система управления реляционными базами данных (СУБД). Удобно хранить геопространственные данные.

    • MySQL: Одна из самых популярных. Открытый исходный код. MySQL имеет меньше поддержки стандартов SQL, чем PostgreSQL.

    • SQLite: Лёгкая, встраиваемая система управления базами данных. SQLite не требует отдельного сервера, база данных хранится в одном файле на диске. Не предназначен для многопользовательского доступа с высокой конкуренцией. Для локального хранения.

    • MongoDB: Нереляционная (NoSQL) документо-ориентированная система управления базами данных, которая предназначена для хранения, обработки и масштабирования больших объёмов неструктурированных или полуструктурированных данных. MongoDB хранит данные в формате BSON (Binary JSON).

    • Redis (REmote DIctionary Server): Redis хранит данные в оперативной памяти, что обеспечивает очень быструю обработку запросов. Данные хранятся в парах "ключ-значение", что упрощает доступ к информации.

  • Docker / CI/CD / Nginx/Apache: Полезные вещи для бэкенда.

Системное программирование

Системное программирование - Разработка программного обеспечения, которое взаимодействует напрямую с железом. Это низкоуровневое программирование, где важна производительность и эффективность управления ресурсами. Системные программисты разрабатывают ОС, драйверы, компиляторы, виртуальные машины и антивирусы.

  • C: Фундамент всех ОС и системного ПО. Работает напрямую с памятью. Ядро Unix/Linux написано на C. Даёт полный контроль над памятью, но требует ручного управления памятью. Почти нет абстракции.

  • C++: Мощнее C, добавляет ООП, используется в движках и ядрах.

  • Rust: Безопасная альтернатива C / C++ без утечек памяти.

  • Assembly: Пишется для конкретного процессора (x86, ARM, RISC-V). Почти напрямую управляет CPU, регистрами, стеком.

Мобильная разработка

Создание приложений для смартфонов, планшетов и носимых устройств. Тут есть 3 поднаправления: нативные мобильные приложения; гибридные (на web-технологиях); кроссплатформенные.

Нативная разработка

Это создание мобильных приложений под конкретную операционную систему.

  • Kotlin: Разработка под android. Ститачески типизированный язык программирования, разработанный компанией JetBrains. Безопасен от NullPointerException. Выразительный синтаксис. Возможность интеграции с кодом на java.

    • Android studio: IDE специально для создания приложений под android.

    • Jetpack Compose: Упрощает и ускоряет процесс разработки интерфейсов за счёт меньшего объёма кода, мощных инструментов и интуитивно понятного кода. Использует kotlin для создания UI.

    • XML (eXtensible Markup Language): Язык разметки для хранения и передачи данных.

  • Swift: Разработка под IOS. Современный и безопасный.

    • Xcode: IDE для разработки под IOS.

    • UIKit: Предоставляет разработчикам набор элементов управления, такие как кнопки, метки, текстовые поля, а также возможности для обработки касаний и жестов, обеспечивая интуитивно понятное взаимодействие с пользователем.

    • SwiftUI: Декларативный UI-фреймворк от Apple.

Кроссплатформенная разработка

Один код работает и на android, и на IOS.

  • Flutter: Кроссплатформенный SDK от Google для создания красивых, нативных приложений для мобильных устройств. Быстрый рендеринг. Кастомный UI.

    • Dart: Основной язык для flutter. Простой синтаксис. Высокая производительность. Богатый набор библиотек.

  • React Native: Использует один и тот же код JavaScript для iOS и android. Основное преимущество React Native это возможность создавать приложения для iOS и Android, используя общий код на JavaScript.

  • Kotlin Multiplatform Mobile (KMM): Код пишется на kotlin и компилируется на обе ОС. UI пишется отдельно, но бизнес логика общая.

Гибридные и web-приложения

Такие приложения сочетают в себе элементы нативных и веб-приложений. Работают как web-приложения внутри обёртки. По своей сути, это веб-приложения (обычно написанные с использованием HTML, CSS и JavaScript), "упакованные" в специальную нативную оболочку (часто называемую WebView).

  • Ionic: Фреймворк для разработки гибридных кроссплатформенных мобильных приложений.

  • WebView Multiplatform Mobile: Кроссплатформенная библиотека для встраивания веб-контента в приложения для Android и iOS.

  • Xamarin WebView: Фреймворк для разработки кросс-платформенных мобильных приложений, предоставляет доступ к WebView для отображения веб-содержимого.

  • Tauri: Фреймворк для создания десктопных приложений с использованием веб-технологий. Во второй версии можно делать мобильные приложения. Написан на сложном rust.

Data Science / Аналитика данных

Data science - Наука о данных. Использует математику и статистику для обработки данных, извлечения полезной информации, выявления закономерностей и предсказания будущих событий. Они используют для этого статистические методы и машинное обучение.

  • Python: Де-факто стандарт в data science. Прост в изучении. Огромное сообщество. Богатейшая экосистема библиотек. Библиотеки для python, которые нужно знать аналитику данных:

    • NumPy: Для работы с многомерными массивами и матрицами. Линейная алгебра.

    • Pandas: Предоставляет мощные структуры данных.

    • Polars: Современная, очень быстрая альтернатива pandas. Оптимизированная для работы с большими наборами данных.

    • Matplotlib / Seaborn: Визуализация данных.

    • Scikit-learnt + keras: Машинное обучение. Прогноз данных.

    • Jupyter: Интерактивный блокнот для работы с кодом.

  • R: Язык специально для статистики. Имеет невероятно богатый набор пакетов для статистического анализа, визуализации.

  • SQL: Необходим любому специалисту по данным. Для хранения данных.

  • Scala: JVM-язык, сочетающий объектно-ориентированную и функциональную парадигмы. Основной язык для Apache Spark.

  • Julia: Создан специально для высокопроизводительных научных вычислений. Синтаксис похож на Python / MATLAB.

Машинное обучение и ML-инженеринг

ML-инженеринг (MLOps) - Инженерная дисциплина, которая фокусируется на машинном обучении. В отличие от Data Science, где основное внимание уделяется исследованию данных и построению моделей, ML-инженеринг охватывает весь жизненный цикл AI-продукта. Построение моделей, нейросетей, прогнозирование. Это инженерная часть Data Science, фокусирующаяся на промышленной эксплуатации. ML-инженеру нужно также знать математику на высоком уровне.

  • Python: Часто этот язык является лишь высокоуровневым интерфейсом, а фреймворки написаны на C++. Если бы модели обучались только на python, это было бы слишком медленно. Фреймворки и библиотеки python:

    • TensorFlow: Открытая библиотека машинного обучения. Предназначена для построения и обучения моделей машинного и глубокого обучения.

    • MLflow: Платформа с открытым исходным кодом для управления жизненным циклом машинного обучения.

    • Kubeflow: Набор инструментов для развертывания ML-воркфлоу на Kubernetes (использует Python для определения пайплайнов).

Научные и инженерные расчёты

Математика, физика, симуляции.

  • Python: Отлично подходит для научных вычислений. Простота изучения, огромное сообщество, богатейшая экосистема научных библиотек, отличная интеграция с другими языками и инструментами, поддержка всех этапов работы (прототипирование, анализ, визуализация, развертывание). Фреймворки и библиотеки python:

    • NumPy

    • SciPy: Построен на NumPy. Реализация алгоритмов: оптимизация, интегрирование, интерполяция, специальные функции, обработка сигналов/изображений, статистика, дифференциальные уравнения.

    • SumPy: Компьютерная алгебра.

    • Matplotlib: Гибкая и мощная библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных 2D/3D графиков.

    • Mayavi, PyVista: Визуализация 3D данных и научных расчетов.

  • MATLAB: Специально для численных вычислений. Широко используется в инженерии (особенно в вузах и промышленности). Платный. Интуитивный ситнаксис.

  • Fortran: Непревзойденная производительность для задач с плотными численными расчетами (физика, механика жидкостей, метеорология, квантовая химия, вычислительная астрофизика). Отличная поддержка многомерных массивов и операций над ними (включая срезы).

  • Julia: Быстро набирает популярность в научных вычислениях.

  • C / C++: Абсолютный контроль над аппаратурой и памятью.

GameDev

Создание игр от мобильных до AAA. 2D и 3D. VR/AR.

  • C++ / Blueprints

    • Unreal Engine: Движок для больших и AAA игр. Красивая графика. Подходит для крупных игр с проработанными механиками и игр с упором на графику. Для мощного железа. На нём даже фильмы снимают. Чтобы делать игры на нём, нужно быть профессионалом.

  • C#

    • Unity: Подходит для большинства игр. Часто используется дли инди проектов. Большое сообщество и много ассетов. Много полезных функций. Для VR/AR хорошо подходит.

  • Godot: Поддерживает некоторые языки программирования, такие как C# и C++, есть собственный язык GDScripts. Активно развивается. Открытый, лёгкий, отлично подходит для 2D игр. Хороший выбор для новичков.

  • Phaser (JS): HTML5-движок для 2D игр в браузере. Прост и быстр в освоении. Идеален для веб-игр.

  • Lua: Скрипты в играх (Roblox, WoW и тд). Очень простой язык. Тоже вариант.

DevOps

DevOps (Development + Operation) - Подход к разработке ПО, объеденяющий разработчиков и IT-специалистов по эксплуатации с целью: ускорить релизы; повысить стабильность и безопасность; автоматизировать всё, что можно. В основных задачах у девопсера это CI/CD (непрерывная интеграция и доставка), контейнеризация, оркестрация контейнеров, автоматизации инфраструктуры, мониторинг и логирование.

  • Linux: Каждому девопсеру нужно знать linux. Linux это основная платформа для управления серверами, развёртывания приложений и автоматизации процессов в DevOps.

  • Bash: Для автоматизации. Скрипты. CI/CD. Bash-скрипты позволяют автоматизировать повторяющиеся задачи, экономя время и ресурсы.

  • Python: Python подходит для разных задач, включая написание сценариев, определение инфраструктуры в виде кода, создание конвейеров CI и CD, упрощение мониторинга и разработку пользовательских решений. Python работает с API многих облачных сервисов, таких как AWS, Google Cloud и Azure, что делает его незаменимым для облачной инфраструктуры.

  • Go: Создание собственных CLI-инструментов. Go позволяет разрабатывать и поддерживать собственные инструменты для автоматизации CI/CD, мониторинга, оркестрации. Многие популярные DevOps-инструменты написаны на Go, например Kubernetes, Docker, Terraform, Prometheus. Умение читать и писать на Go помогает лучше понимать и изменять их код.

  • YAML: Конфигурации Kubernetes, Ansible, Github Actions.

  • Groovy: Скрипты для Jenkins.

  • Docker: Контейнеризация.

  • Kubernetes: Оркестрация контейнеров. Автоматическое масштабирование. Балансировка нагрузки и управление состоянием контейнеров.

  • Jenkins: Инструмент для автоматизации процессов непрерывной интеграции (CI) и непрерывной доставки (CD) в DevOps. Он помогает разработчикам быстрее и эффективнее интегрировать изменения в код, находить и исправлять ошибки на ранних этапах, а также автоматизировать рутинные задачи.

  • Prometheus и Grafana: Мониторинг облачных приложений и сервисов.

Cloude

Cloud Developer - Специалист, чья работа сосредоточена на облачных платформах и сервисах. В отличие от традиционных разработчиков, он оперирует ресурсами (вычислительными мощностями, хранилищами, сетями), предоставляемыми по запросу через интернет, а не управляет локальными серверами напрямую. Разработчик облачных решений отвечает за проектирование, разработку, развертывание, масштабирование и поддержку приложений, сервисов и инфраструктуры, непосредственно работающих в облачной среде.

  • Amazon Web Services (AWS): Самая популярная облачная платформа, предоставляющая широкий набор сервисов для вычислений, хранения данных, аналитики, машинного обучения и многого другого.

  • Microsoft Azure: Облачная платформа от Microsoft. Популярная в корпоративном сегменте.

  • Google Cloude Platform (GCP): Облачная платформа от Google.

  • IBM Cloude: Платформа с акцентом на корпоративные решения, блокчейн и AI.

  • Oracle Cloude: Облачные решения от Oracle. Для крупного бизнеса и с фокусом на базы данных.

Для взаимодействия с облачными API, автоматизации задач инфраструктуры (IaC), написания скриптов развертывания и непосредственно разработки облачных приложений и сервисов разработчики облака активно используют языки программирования, такие как:

  • Python: Универсальность, богатые SDK для облаков.

  • Go (Golang): Высокая производительность, популярен для инструментов Cloud Native.

  • JavaScript / TypeScript: Фронтенд и бэкенд, серверные среды типа Node.js.

  • Java: Традиционно силен в корпоративной среде, особенно с Azure/IBM.

  • C#: Ключевой язык для экосистемы Microsoft Azure.

  • Ruby: Менее распространен, но используется, например, в DevOps инструментах.

Кибербезопасность

Кибербезопасность (Cybersecurity) - Комплексная практика защиты информационных систем, сетей, устройств, программ и данных от цифровых атак, несанкционированного доступа, повреждения или кражи. В современном мире, где бизнес, государственное управление и личная жизнь неразрывно связаны с цифровой средой, кибербезопасность становится критической необходимостью, а не просто опцией.

Основные направления кибербезопасности:

  • Сетевая безопасность: Защита инфраструктуры от атак (DDoS, MITM, эксплойты).

  • Информационная безопасность: Шифрование данных, контроль доступа, защита от утечек.

  • AppSec (безопасность приложений): Анализ кода, защита веб- и мобильных приложений.

  • Криптография: Разработка и взлом алгоритмов шифрования.

  • SOC & Мониторинг: Обнаружение и реагирование на инциденты в реальном времени.

  • Пентестинг и Red Teaming: Имитация атак для поиска уязвимостей.

Операционные системы для тестирования:

  • Kali Linux: Основной дистрибутив для пентеста.

  • Parrot OS: Альтернатива Kali с акцентом на анонимность.

  • BlackArch: Расширенный набор инструментов для хакеров.

Инструменты анализа и атаки:

  • Сканирование сетей: Nmap, Wireshark, Masscan

  • Взлом паролей: Hashcat, John the Ripper, Hydra

  • Эксплуатация уязвимостей: Metasploit, Burp Suite, SQLmap

  • Социальная инженерия: SET (Social-Engineer Toolkit), Maltego

Языки программирования:

  • Python: Автоматизация, скрипты для анализа угроз.

  • Bash/PowerShell: Администрирование, анализ логов.

  • C/C++: Разработка эксплойтов, анализ вредоносного ПО.

  • Go: Сетевые инструменты, быстрое создание утилит.

IoT и встаиваемые системы

Встраиваемые системы - Специализированные компьютеры, встроенные прямо в устройство, которым они управляют. Их задача это выполнять конкретные функции (управление двигателем, сбор данных с датчика и т.д.).

IoT (Internet of Things) - Когда такие встраиваемые системы получают возможность связываться друг с другом и с интернетом.

С чем должен уметь работать инженер IoT:

  • Микроконтроллеры (MCU)

  • Микропроцессоры (MPU)

  • Датчики: Температура, влажность, движение (акселерометр/гироскоп), свет, давление, газ, GPS и т.д.

  • Интерфейсы связи

Языки программирования:

  • C: Прямой доступ к железу, минимальные накладки.

  • C++: Набирает силу для сложных задач с ООП, где ресурсы позволяют.

  • Python: Для прототипирования, инструментов, мощных MPU (Raspberry Pi) и обработки данных на сервере / шлюзе.

  • Rust: Новый, но перспективный. Безопасность памяти + производительность как у C/C++. Начинают использовать в ядре Linux.

  • Assembler: Для самых критичных кусков кода или когда ресурсов очень мало.

ОС:

  • Без ОС (Bare Metal): Код работает напрямую на процессоре. Максимум контроля, минимум накладок.

  • RTOS (Real-Time OS): FreeRTOS (самый популярный), Zephyr (набирает ход, современный), ThreadX, VxWorks (для высоконадежных систем). Гарантируют времена реакции.

  • Linux: Для мощных MPU (Raspberry Pi, BeagleBone). Yocto Project/Buildroot — для сборки кастомных образов.

Блокчейн и Web3

Блокчейн - По сути, это распределенная база данных (цифровой реестр), где записи ("блоки") связаны в цепочку криптографически. Данные хранятся не на одном сервере у корпорации, а у тысяч участников сети

Web3 - Идея следующего поколения интернета поверх блокчейна. Суть такова, пользователь владеет своими данными, цифровыми активами (NFT, токены) и участвует в управлении сервисами. Вместо обычных платформ децентрализованные приложения (dApps).

ЯП:

  • Solidity: АБСОЛЮТНЫЙ мастхев для Ethereum и EVM-сетей (Polygon, BSC и т.д.). Похож на JavaScript, но со спецификой.

  • Rust: Доминирует в Solana, Near, Polkadot (Substrate), всё чаще пишут смарт-контракты и на нем. Сложнее, но мощнее.

  • Vyper (для Ethereum): Альтернатива Solidity, фокус на безопасность и читаемость (синтаксис ближе к Python).

  • Go: Для разработки нод (клиентов блокчейна), утилит.

Desktop

Десктоп-разработка - Создание приложений, которые работают напрямую на ОС пользователя. В отличие от веба или мобилок, тут есть прямой доступ к железу, файловой системе и нативным API. Мощь, контроль, но и ответственность за стабильность.

Стек:

  1. Нативные технологии:

    • Windows (C# / .NET):

      • Языки: C#, C++/CLI

      • Фреймворки: WPF (XAML + C#), Wndows Forms

    • macOS:

      • Языки: Swift, Objective-C

      • Фреймворки: SwiftUI (новинка), AppKit (старая школа)

    • Linux:

      • Языки: C++, C, Python, Rust

      • Фреймворки: GTK (GNOME), Qt (KDE, кроссплатформенно), wxWidgets

  2. . Кроссплатформенные фреймворки:

    • Electron: JavaScript + Chromium + Node.js. Плюсы: Пишешь как веб-приложение (HTML/CSS/JS). Минусы: Жрет память как не в себя.

    • Qt (C++): Мощь, скорость, зрелость. Используют в AutoCAD, Tesla. Поддержка 3D, сетей, БД.

    • Avalonia (.NET): Кроссплатформенный аналог WPF. Пишешь на C# — работает на Windows/macOS/Linux.

    • Flutter (Dart): Добрался до десктопа. Пока сыроват, но трендовый.

    • Tauri (Rust): Альтернатива Electron. Бекенд на Rust, фронт - любая веб-технология. Размер приложения ~10 МБ вместо 150 МБ у Electron.

Разработка корпоративных решений (Enterprise)

Erprise-разработка - Создание софта для крупного бизнеса: банки, страховые, логистика, ритейл, госсектор. Системы обрабатывают миллионы транзакций, хранят терабайты данных и должны работать 24/7.

ЯП:

  • Java (Spring Boot, Jakarta EE, Quarkus): Король корпов.

  • C# (.NET Core ASP.NET): Популярен в банках и госсекторе.

  • Python (Django, FastAPI): Для аналитики, скриптов.

  • ESB: Apache Camel, MuleSoft, IBM Integration Bus.

  • API Gateway: Kong, Apigee, AWS API Gateway.

  • Очереди: Apache Kafka (лидер), RabbitMQ, IBM MQ, Azure Service Bus.

  • Стандарты: REST/JSON (модерн), SOAP/XML (легаси), gRPC (микросервисы).

  • SQL: Oracle DB, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, IBM Db2. Транзакции, ACID, отчетность.

  • NoSQL: MongoDB (документы), Cassandra (высокая нагрузка), Redis (кэш/очереди).

  • Аналитика: Snowflake, Amazon Redshift, Apache Druid.

Финтех

FinTech (Financial Technology) - Область, в которой пишут технологии для финансов. Например, финтехи пишут платёжные системы, необанки, аналитику и бюджетирование, кридитные платформы, алготрейдинг, B2B-решения. Финтех разработчик занимается разработкой: бизопасных API и клиентских приложений; обработкой денежных транзакций, комиссий, волют; реализацией сложных бизнес-правил.

Стек:

  • Java: Часто используется.

  • Kotlin: Современная альтернатива Java.

  • Go: Высокая производительность, минимализм.

  • Python: Быстрая разработка, аналитика. Скоринг.

  • C#: Банковский и страховой сектор.

  • Rust: Безопасность и производительность.

Если понравилась статья - рекомендую подписаться на телеграм‑канал NetIntel. Там вы сможете найти множество полезных материалов по IT и разработке!

Показать полностью
Отличная работа, все прочитано!

Темы

Политика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

18+

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Игры

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юмор

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Отношения

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Здоровье

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Путешествия

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Спорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Хобби

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Сервис

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Природа

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Бизнес

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Транспорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Общение

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юриспруденция

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Наука

Теги

Популярные авторы

Сообщества

IT

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Животные

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кино и сериалы

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Экономика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кулинария

Теги

Популярные авторы

Сообщества

История

Теги

Популярные авторы

Сообщества