Arduino и Python: консольная метеостанция от датчика до графика
Как собрать простой monitoring-пайплайн для датчиков: Arduino, serial port, Python, хранение измерений, графики, ошибки чтения и калибровка.
AI как новая поверхность атаки: какие инциденты стоит учитывать в архитектуре
AI-агенты и workspace-инструменты получают доступ к данным и действиям, поэтому threat model должна учитывать phishing, prompt injection, токены, базы и недоверенный контент.
Защита критической инфраструктуры: как не превратить проект ИБ в формальность
Практический взгляд на проекты защиты КИИ: инвентаризация, роли, регуляторика, сегментация, журналирование, взаимодействие команд и контроль внедрения.
Self-hosted S3 после первого релиза: чему учат быстрые patch-версии
Что важно для open-source S3-хранилища после v1.0: роли, аудит, совместимость API, Docker, миграции, upgrade path и честный changelog.
Автоматизация API-ручек и типов: как не ломать фронтенд после изменения backend
Практики синхронизации backend API и frontend-типов: OpenAPI, codegen, contract tests, CI-проверки, версионирование и контроль breaking changes.
AI-бот для практики языка: как превратить LLM в полезный учебный сервис
Архитектура AI-бота для языковой практики: сценарии диалога, голос, память, персонализация, Telegram-интерфейс, лимиты, стоимость и качество обратной связи.
Django-система мониторинга здоровья: как проектировать надёжный личный health app
Архитектура небольшого медицинского мониторинга на Django: модели данных, роли, дневник измерений, графики, уведомления, приватность и резервное копирование.
Как масштабировать security scanning: Kafka, Postgres и API без лишнего железа
Практики роста пропускной способности security-сканирования: очереди, Kafka consumers, оптимизация Postgres, backpressure, rate limits и observability.
Экономика LLM-инференса: почему один запрос может быть дорогим
Разбираем, из чего складывается стоимость LLM: input/output tokens, контекст, кэширование, latency, batch, tool calls и практики экономии в API-продуктах.
Безопасность AI-систем в эпоху агентов: что меняется в threat model
AI-агенты получают доступ к файлам, API, браузеру и репозиториям, поэтому security-модель должна учитывать prompt injection, tool abuse, утечки данных и sandboxing.
Junior DevOps: что действительно нужно знать на старте
Практичная карта входа в DevOps: Linux, сети, Git, CI/CD, Docker, observability, облака, безопасность и типичные ошибки новичков.
Автономный AI-пайплайн разработки: где заканчивается ускорение и начинается риск
Что нужно контролировать, если AI сам пишет код, тестирует, ревьюит и выкатывает релизы: guardrails, dependency policy, sandbox, observability и rollback.
Поддельные AI-инструменты как угроза: почему малый бизнес стал удобной целью
Как вредоносное ПО маскируется под популярные AI-сервисы, чем опасны фейковые установщики и расширения, и какие базовые меры защиты нужны командам.
MLOps-платформа: вертикальный срез вместо бесконечного разворачивания компонентов
Как выбирать стратегию построения MLOps-платформы: широкий rollout компонентов или вертикальный срез с реальным ML-сценарием, метриками и обратной связью.
MySQL ⇄ Excel через Python CLI: простой ETL без тяжёлой платформы
Как спроектировать консольную утилиту для обмена данными между MySQL и Excel: типы, кодировки, даты, batch processing, dry-run и безопасность.
AI-агент для CAD без MCP: зачем нужен контекстный слой, а не только tools
Почему LLM ошибается в сложных API вроде CAD/COM и как снизить риск: граф API, валидаторы аргументов, справочники стандартов, компиляция и feedback loop.
Миграция Kafka с EC2 на Kubernetes: как переносить petabyte-scale без простоя
Что важно при переносе крупной Kafka-инфраструктуры в Kubernetes: partition reassignment, storage, brokers, observability, canary, rollback и контроль риска.
Kubernetes Multitenancy: как перестать плодить кластеры для каждой команды
Разбираем multitenancy в Kubernetes: namespaces, quotas, network policies, RBAC, isolation, platform engineering и границы между общим кластером и отдельными кластерами.
Exam AI-платформа: архитектура корпоративного сервиса для аттестации
Как проектировать внутреннюю AI-платформу для экзаменов и обучения: multi-tenant, дубли, роли, генерация вопросов, античит, аудит и эксплуатация.
APEX Security и анализ APK: зачем нужен мобильный security toolbox
Что важно в инструменте для анализа Android-приложений: APK-разбор, извлечение артефактов, локальная проверка, threat hunting и ограничения автоматизации.
OceanBase для Zabbix: что важно при миграции мониторинга с PostgreSQL
Разбираем инженерные риски миграции Zabbix на другую СУБД: объём истории, CDC, тестовый контур, экономия места, rollback-план и проверка производительности.
Безопасная настройка VPS: базовый минимум для сайта, бота и веб-приложения
Практичный чеклист защиты VPS после деплоя: SSH, firewall, обновления, секреты, TLS, reverse proxy, Docker, логи, бэкапы и типовые риски AI-сгенерированного кода.
Честные RTO и RPO: как проектировать Disaster Recovery без самообмана
Почему SLA на бумаге не равен реальному восстановлению: бэкапы, PostgreSQL, DR-учения, стоимость простоя, мониторинг и проверка инфраструктурных ограничений.
Service Mesh и базы данных: как усложняется безопасность микросервисов
Разбираем, что меняется при подключении микросервисов к PostgreSQL через Service Mesh: TLS, egress, сертификаты, масштабирование и эксплуатационные риски.
ИИ как часть инженерной культуры: почему инструментов мало без процессов
AI приносит пользу разработке не сам по себе, а через ревью, тесты, документацию, CI/CD, безопасность, архитектурные правила и работу с техдолгом.
ИИ-агент на Claude без LangChain и RAG: когда простая архитектура выигрывает
Разбираем практичный подход к LLM-агенту без тяжёлых фреймворков: роли моделей, промпты, JSON-ответы, кэширование, внешние API и границы масштабирования.
Инвентаризация IT-активов как фундамент безопасности: SOAR, VM и CMDB
Почему без актуального списка активов не работают уязвимости, реагирование и CMDB: разбираем роль инвентаризации в современной security-инфраструктуре.