TheNote
DZone.com Feed на русском Заметка
GooglePlay AppStore

DZone.com Feed на русском

DZone - это комплексная онлайн-платформа, посвященная различным аспектам технологий и программирования. Сайт предоставляет обширную информацию о различных языках программирования, технологиях, фреймворках и инструментах. Среди основных возможностей и ресурсов сайта - новости и статьи о последних тенденциях и обновлениях в технологическом секторе, различные ресурсы и учебники для обучения различным навыкам программирования, а также сообщество, где пользователи могут общаться друг с другом и делиться своим опытом и знаниями. Кроме того, DZone предлагает объявления о вакансиях для технических специалистов, являясь полезным ресурсом для тех, кто интересуется технологиями и программированием.
DZone.com Feed dzone.com
RSS feeds.dzone.com
DZone.com Feed на русском RSS thenote.app
RSS Hunter RSS Hunter • 22 авг. 2024 г.

Трэд заметок

Прекратите вручную создавать чат-интерфейсы: потоковая передача токенов LLM в React Native без задержек

Экран чата выглядит как проект выходного дня: список пузырьков и текстовое поле, закрепленное внизу. В React Native это одна из самых сложных вещей, которую нужно реализовать хорошо, потому что она находится поверх двух самых враждебных поверхностей в мобильной разработке: программной клавиатуры и прокручиваемого списка, размер которого меняется, пока вы на него смотрите.Сейчас мы встраиваем LLM во все, а хорошего готового компонента чата для React Native по-прежнему нет. Вы склеиваете устаревшую библиотеку со своими жесткими правилами или делаете это вручную. Я сделал это вручную. Затем я заставил LLM выдавать ответы токен за токеном, и все это развалилось так, что потребовалась неделя, чтобы разобраться.
Stop Hand-Rolling Chat UIs: Streaming LLM Tokens Into React Native Without the Jank dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Вам не нужно быть менеджером, чтобы руководить: почему лидерство важно для инженеров-программистов

Многие полагают, что лидерство в разработке программного обеспечения начинается только тогда, когда вы перестаете писать код и становитесь менеджером. Когда-то я разделял это убеждение, думая, что технологии проще, чем работа с людьми. Это было заблуждением. Хотя можно сосредоточить свою карьеру на коде, архитектуре, базах данных и других технических областях, проблемы, которые формируют ваше влияние, со временем становятся менее техническими. Даже лучшее архитектурное решение имеет небольшую ценность, если другие ему не доверяют, не понимают или не поддерживают.Это не означает, что каждый опытный инженер-программист должен стать менеджером. Лидерство одинаково важно и на техническом пути. От старших индивидуальных контрибьюторов, таких как штатные инженеры, архитекторы и ведущие инженеры, ожидается влияние на решения, выходящие за рамки их собственного кода. Как обсуждает Уилл Ларсон в книге "Staff Engineer", продвижение за пределы старшего инженера фокусируется на техническом лидерстве, а не на управлении людьми. Чтобы увеличить свое техническое влияние, другие должны прислушиваться к вашим идеям, доверять вашему суждению, включать вас в ключевые обсуждения и действовать в соответствии с вашими рекомендациями. Вы можете выбрать не управлять людьми, но избегание лидерства в конечном итоге ограничит ваш рост как инженера-программиста.
You Don’t Need To Be a Manager To Lead: Why Leadership Matters for Software Engineers dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Когда простой означает незапертую входную дверь

Любой, кто достаточно долго носил пейджер, развивает профессиональное равнодушие. Очередь растет, 99-й процентиль выходит за рамки бюджета, развертывание делает что-то глупое при 40% готовности. Вы исправляете, пишете отчет, возвращаетесь ко сну. Ставки реальны, но абстрактны: доход в минуту, кредит SLA, показатель оттока в чьей-то электронной таблице.Это равнодушие не выживает при столкновении с продуктом, на который люди полагаются для обеспечения безопасности.
When Downtime Means an Unlocked Front Door dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

AWS Bedrock против Vertex AI против Azure Foundry: Прекратите сравнивать бенчмарки, начните спрашивать это вместо этого

Каждые несколько недель кто-то из моей команды или на встрече с клиентом задает мне один и тот же вопрос: "Какой облачный сервис нам использовать для наших ИИ-нагрузок?". Я занимаюсь разработкой корпоративных интеграций уже более четырнадцати лет, и в последнее время большая часть моего времени уходит на RAG-пайплайны, векторные базы данных и оркестрацию агентов поверх этих платформ. Так что этот вопрос я слышу часто, и, честно говоря, нет единственно правильного ответа. Правильное облако зависит от того, где уже находятся ваши данные, что примет ваша команда по соблюдению нормативных требований и какие модели действительно нужны вашей архитектуре.В этой статье я хочу рассмотреть трех крупных игроков: AWS Bedrock, Google Vertex AI и Microsoft Azure AI Foundry, и поделиться тем, что я узнал, работая с этими платформами в реальных корпоративных условиях, а не только читая маркетинговые страницы.
AWS Bedrock vs Vertex AI vs Azure Foundry: Stop Comparing Benchmarks, Start Asking This Instead dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Промпт, дообучение или компиляция: три способа создать что угодно в ИИ

Это была мимолетная мысль, когда я с головой ушел в создание агентных ИИ-систем: где-то между "просто вызови API" и "давайте обучим свою модель", мы незаметно пришли к трем совершенно разным способам решения одной и той же проблемы. Большинство команд рассматривают это как единое решение, принятое один раз, в самом начале, и никогда не пересматриваемое.Это не так. Это портфель, которым вы управляете на протяжении всего жизненного цикла продукта.
Prompt, Fine-Tune, or Compile: The Three Ways to Build Anything in AI dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Как ИИ на самом деле меняет инструменты SRE, часть 2: ITOps, хаос-инжиниринг и остальная часть работы

В Части 1 я рассказал, как ИИ меняет реагирование на инциденты, от корреляционных движков, таких как BigPanda, и функций AIOps от PagerDuty, до новой категории специализированных ИИ-агентов SRE, таких как Traversal, Resolve.ai и Cleric, которые автономно расследуют инциденты, а не просто группируют уже собранные оповещения.Реагирование на инциденты оказывается в центре внимания, потому что это самая громкая и заметная часть работы. Но если отследить, на что уходит неделя SRE, значительная ее часть вовсе не связана с тушением пожаров. Это ITOps-тикеты, хаос-тестирование, расчеты SLO, планирование дежурств и медленная, изнурительная работа по написанию и поддержке инструкций, которые никто не читает до 3 часов ночи. Эта вторая часть охватывает то, где ИИ проявляется во всем этом, с тем же правилом, которое я применял в Части 1: цифры, сообщаемые поставщиками, помечаются как таковые, и я ясно указываю, где внедрение все еще низкое, независимо от того, насколько хороши стали инструменты.
How AI Is Actually Changing SRE Tools, Part 2: ITOps, Chaos Engineering, and the Rest of the Job dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Почему результаты DAST сложно исправить и как сделать их действенными

Динамическое тестирование необходимо, поскольку оно выявляет уязвимости в работающих приложениях. Но в то время как SAST привлекает внимание, потому что оно сдвинуто влево и относительно легко исправить, DAST часто остается в бэклоге.Тестирование безопасности приложений обычно делится на два подхода. SAST (статический анализ) сканирует исходный код до его запуска, выявляя проблемы, пока разработчик еще находится в файле, поэтому исправления обычно происходят быстро. Вы редактируете код, который только что написали, имея полное представление о том, что он делает и почему. DAST (динамический анализ) работает иначе. Он тестирует приложение во время его работы, отправляя реальные запросы к активным конечным точкам, чтобы увидеть, что выходит из строя, так же, как это сделал бы злоумышленник, исследуя его извне.
Why DAST Findings Are Hard to Fix and How to Make Them Actionable dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Защита конвейеров извлечения ИИ и добавление контроля доступа с учетом идентификации в системы RAG

Большинство руководств по RAG сосредоточены на релевантности — стратегиях разбиения на части, моделях встраивания и гибридном слиянии поиска. Что они редко затрагивают, так это безопасность. В производственной среде конвейеры извлечения данных извлекают информацию из источников с различными уровнями доступа, классификациями конфиденциальности и нормативными требованиями. Агент поддержки не должен видеть данные о вознаграждении руководства только потому, что показатель векторного сходства высок. Агент ИИ, обрабатывающий запросы клиентов, не должен возвращать результаты внутренней проверки, потому что они совпадают по лексике с вопросом.Эта статья заполняет этот пробел. Она описывает добавление элементов управления доступом, осведомленных об идентификации, к существующему конвейеру RAG в качестве тонкого слоя безопасности: принудительное применение разрешений для каждой части перед извлечением, сканирование на предмет внедрения подсказок, безопасное построение контекста для языковой модели и ведение журнала аудита для соответствия требованиям. Каждый шаг дает конкретный артефакт, который вы можете адаптировать. Все примеры используют обычный Python.
Securing AI Retrieval Pipelines and Adding Identity-Aware Access Controls to RAG Systems dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Развертывание корпоративного чат-бота на базе LLM на Databricks с использованием RAG, MLflow, векторного поиска и обслуживания моделей

Демонстрация всегда работает. Кто-то подключает векторный индекс к базовой модели в блокноте, задает ей три вопроса по справочнику сотрудника, получает три четких ответа, и все в комнате кивают. Затем запрос становится "отправить это 4000 сотрудникам", и блокнот тихо умирает. Нет конечной точки, нет аутентификации, нет истории версий, нет способа понять, почему конкретный ответ был неправильным, и нет истории для случая, когда юристы спросят, как вы откатите промпт, который начал цитировать политику PTO 2019 года.Я видел, как несколько команд сталкивались с этой стеной. Часть RAG — разбиение, встраивание, извлечение, добавление контекста, генерация — они понимают в совершенстве. Чего им не хватает, так это скучной половины: как превратить цепочку, которая выполняется в ячейке блокнота, в управляемую, версионированную, мониторинговую конечную точку REST, которую может вызывать пользовательский интерфейс чата, которая выдержит вызов в 3 часа ночи, и которую вы сможете тестировать A/B в следующем месяце, не переразвертывая вселенную? Эта статья посвящена этой скучной половине. Мы предполагаем, что вы концептуально понимаете RAG, и пройдем весь путь Databricks: создадим цепочку, зарегистрируем ее в MLflow, зарегистрируем в Unity Catalog, развернем ее в конечной точке Model Serving, отследим каждое извлечение и генерацию, и будем эксплуатировать ее после запуска.
Deploying an Enterprise LLM Chatbot on Databricks With RAG, MLflow, Vector Search, and Model Serving dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Как Docker становится платформой для разработки ИИ

Он перестал быть просто инструментом для упаковки в тот день, когда наш документ по адаптации стал короче, а не длиннее.Через три недели после начала работы на новой ML-платформе я спросил коллегу, почему в документе "начало работы" был раздел "Если conda сломается, попробуйте альтернативу". Он рассмеялся так, что я понял, что это не шутка. Каждый новый сотрудник проводил первые два дня, борясь с версиями Python, несовместимостью драйверов CUDA и векторной базой данных, которую кто-то установил локально в 2022 году, и никто не осмеливался ее трогать. У нас в команде было четыре человека, у каждого своя рабочая среда, и "у меня на машине работает" перестало быть просто шуткой; это стало регулярным пунктом повестки дня на наших ежедневных совещаниях.
How Docker Is Becoming an AI Development Platform dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Почему карточка агента важна?

Начнем с определения ИИ-агента.Агенты — это программные сущности, которые автономно выполняют задачи от имени пользователя или другой программы. Другими словами, агенты могут воспринимать окружающую среду, думать и действовать для достижения конкретной цели с минимальным вмешательством человека. Действие здесь является ключевым моментом.
Why Is the Agent Card Important? dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Руководство разработчика по API декларативных сетевых запросов Chrome Extension Manifest V3

Переход Google с Manifest V2 на Manifest V3 стал одним из самых значительных архитектурных изменений в истории разработки расширений для браузеров. Для разработчиков, создающих блокировщики рекламы, средства защиты конфиденциальности или инструменты для разработчиков, наибольшее влияние оказало прекращение поддержки возможностей блокировки API chrome.webRequest.Вместо него появился API chrome.declarativeNetRequest (DNR). Вместо того чтобы позволять расширениям перехватывать и проверять сетевой трафик в реальном времени, браузер теперь выполняет фильтрацию от имени расширения, используя декларативные правила.
A Developer's Guide to Chrome Extension Manifest V3 Declarative Net Request API dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Контейнеризация больших языковых моделей: лучшие практики для ИИ-нагрузок на базе Docker

В первый раз, когда я упаковал дообученную модель Llama в контейнер для внутреннего поискового инструмента клиента, сборка заняла 38 гигабайт. Я помню, как смотрел на терминал, думая, что это не может быть правдой. Но это было правдой. Образ включал базовый образ CUDA, PyTorch со всеми скомпилированными бэкендами, веса модели, встроенные непосредственно в слой, и не очищенный кэш pip.Загрузка этого в наш реестр заняла одиннадцать минут при хорошем соединении. Скачивание на новый узел во время события автомасштабирования заняло еще больше времени, и к тому моменту, когда под был готов, всплеск трафика, который он должен был обработать, уже прошел. Именно в этот момент я перестал относиться к контейнерам LLM как к обычным контейнерам приложений, потому что это совершенно разные вещи.
Containerizing LLMs: Best Practices for Docker-Based AI Workloads dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Как разные версии Docker Engine привели к частичной недоступности трафика в Docker Swarm

Несоответствия версий Docker Engine в кластере Swarm могут вызывать незначительное снижение производительности трафика. Эта проблема проявилась на управляющем узле, когда Traefik сообщил о недоступности сервиса. Предполагаемой причиной были различные правила iptables и оверлейные сети между версиями Docker 28.1.1 и 28.2.2. Эта точная проблема возникла в производственной среде крупного приложения общественного транспорта 22 июня 2025 года. Приложение поддерживает около 2 миллионов пользователей с десятками тысяч активных пользователей ежедневно. Система обрабатывает значительную нагрузку в 1000-1600 запросов в секунду. Частичные проблемы с трафиком на одной точке входа существенно повлияли на сегмент с высокой нагрузкой. Без своевременной локализации это снижение могло негативно сказаться на метриках SLA. Этот сценарий подчеркивает критическую важность согласованных версий Docker Engine в производственных средах Swarm. Поддержание единообразия предотвращает скрытые проблемы с производительностью и обеспечивает стабильность сервиса для большой пользовательской базы.
How Different Docker Engine Versions Led to Partial Traffic Unavailability in Docker Swarm dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Обеспечение постоянства сессий для серверов протокола контекста модели в корпоративном масштабе

Серверы Model Context Protocol (MCP), которые отлично работают в среде разработки, могут периодически выходить из строя после развертывания на нескольких репликах за балансировщиком нагрузки. Режим сбоя заключается в потоке ошибок "сессия не найдена", которые появляются случайным образом, и причина этого — несоответствие между тем, как определенные транспорты MCP хранят состояние сессии, и тем, как балансировщики нагрузки распределяют запросы. В этой статье объясняется, почему возникает проблема, когда она применима, и конкретный шаблон для ее решения с использованием общего хранилища сессий.Проблему легко упустить на ранних этапах разработки, поскольку она проявляется только при наличии более чем одного экземпляра сервера. Развертывание с одним экземпляром хранит каждую сессию в локальной памяти, поэтому каждый запрос естественным образом находит свою сессию. Добавьте реплики, и это предположение незаметно нарушается.
Solving Session Persistence for Model Context Protocol Servers at Enterprise Scale dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Инженерия программного обеспечения с использованием мультиагентных систем: могут ли команды ИИ создавать производственные системы?

Большие языковые модели эволюционировали от простых чат-интерфейсов до автономных систем, способных планировать, рассуждать и взаимодействовать с внешними инструментами. Следующим этапом этой эволюции является многоагентная разработка программного обеспечения, где специализированные ИИ-агенты сотрудничают для решения сложных бизнес-процессов, вместо того чтобы полагаться на одну монолитную модель. Планировщик может декомпозировать работу, агенты-исследователи извлекать корпоративные знания, агенты-разработчики генерировать реализации, агенты-рецензенты проверять результаты, а агенты-исполнители выполнять одобренные действия. Хотя эта архитектура выглядит привлекательной, производственные развертывания показывают, что координация нескольких агентов больше похожа на создание распределенной системы, чем на написание цепочек подсказок.Основная проблема заключается не в интеллекте модели, а в надежности системы. Каждый дополнительный агент создает новую возможность для галлюцинаций, потери контекста, задержек, повторных попыток и каскадных сбоев. Рабочий процесс, содержащий пять агентов с индивидуально высокой точностью, все равно может давать непоследовательные результаты, поскольку каждая передача становится еще одним источником неопределенности. Таким образом, инженерная задача смещается от инженерии подсказок к оркестровке, управлению состоянием, отказоустойчивости и наблюдаемости.
Multi-Agent Software Engineering: Can AI Teams Build Production Systems? dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Проектирование локального конвейера обнаружения рисков для объяснимых корпоративных решений

Проблемы корпоративного риска часто начинаются с проблем платформы данных. Трудности включают фрагментированные сигналы, несогласованные определения, отсутствие контекста, слабую прослеживаемость и несвоевременные оповещения. При оценке транзакций, сообщений поддержки, изображений или метрик главный вопрос: как превратить несовершенные доказательства в объяснимые, обоснованные решения?Наблюдения, сделанные во время хакатона, выявили повторяющиеся проблемы проектирования в проектах цифровой безопасности. Местный язык и контекст существенно влияли на результаты. Доступ к сети часто был ненадежным. Ни один детектор не оказался достаточным. Оценочные баллы риска без четких обоснований было трудно интерпретировать. Хотя это и не универсальное решение, эти выводы поддерживают практическое руководство: поддерживать пути принятия решений, которые являются локальными, модульными и проверяемыми.
Designing a Local-First Risk Detection Pipeline for Explainable Enterprise Decisions dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 18 авг.

Потоковая передача событий цепочки поставок в реальном времени с использованием Kafka и Neo4j

В предыдущей статье мы построили статичный граф цепочки поставок в Neo4j с помощью Apache Spark, связав поставщиков, склады, распределительные центры и розничных продавцов маршрутами доставки. Это дало нам снимок сети в определенный момент времени.В этой статье мы добавим потоковый слой: события отгрузки в реальном времени проходят через Confluent Cloud Kafka, попадают в Neo4j в виде обогащенных свойств графа, а на интерактивной панели отображается состояние сети, обновляющееся по мере поступления событий.
Real-Time Supply Chain Event Streaming With Kafka and Neo4j dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 18 авг.

Java Enterprise уже готова к эпохе ИИ

Искусственный интеллект меняет разработку программного обеспечения, влияя на автоматизацию, взаимодействие с пользователем, анализ данных и разработку приложений. Разработчики оценивают, как их технологические стеки соответствуют этим изменениям. Для Java-разработчиков в корпоративной среде главный вопрос заключается в том, готов ли корпоративный экосистема Java к ИИ.Короткий ответ — да. Вам не нужно отказываться от Java или ждать новой платформы для создания приложений с поддержкой ИИ. Java уже предоставляет зрелую экосистему библиотек ИИ, поставщиков моделей, API и шаблонов интеграции. Jakarta EE предлагает возможности, необходимые для развертывания этих технологий в корпоративных системах производственного уровня уже сегодня.
Java Enterprise Is Already Ready for the AI Era dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 18 авг.

Arm64 больше не является частным случаем

Эра Arm64 как перспективной технологии для вычислений определенно закончилась. Arm64 перешла от архитектуры, ориентированной на встраиваемые системы и исследования, к основной, первоклассной платформе в Linux. Этот сдвиг был подчеркнут в беседе между Дэйвом Нири из Ampere Computing и Грегом Кроа-Хартманом, известным сопровождающим ядра Linux. Кроа-Хартман, чья карьера в Linux началась с встраиваемых систем в конце 1990-х годов, наблюдал значительное созревание сообщества разработчиков Linux. Изначально разработчики Linux в значительной степени заимствовали функциональность у других операционных систем, таких как Unix. Со временем Linux эволюционировал от имитации к инновациям, возглавив собственное развитие. Это развитие означает, что разработчики больше не воспроизводят существующие модели, а создают новую инфраструктуру, интерфейсы и масштабируемые процессы. Фокус сместился с обеспечения работоспособности на создание с соблюдением высочайших стандартов. Это делает Arm64 ключевым компонентом в текущих стратегиях разработки, развертывания и обслуживания Linux. Следовательно, Arm64 теперь является центральной и полностью поддерживаемой архитектурой в экосистеме Linux.
Arm64 Is No Longer the Edge Case dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 18 авг.

Создание внутренних платформ разработчиков на Kubernetes: проблема абстракции, о которой никто вас не предупреждает

ВведениеВстреча, которая изменила направление работы команды платформы, не была технической. Это был разговор с инженером по продукту, который проработал в компании восемь месяцев и ни разу не смог успешно развернуть приложение в продакшене без помощи кого-либо из команды платформы. Не потому, что ей не хватало навыков.Она была умна, опытна и успешно запускала продакшн-системы на двух предыдущих местах работы, но для вывода рабочего сервиса в продакшн ей приходилось иметь дело с пятнадцатью различными конфигурационными файлами в четырех репозиториях, разбираться, как совместно работают файлы значений Helm и наложения Kustomize, и знать, какой из трех шаблонов CI-конвейера использовать в зависимости от того, нужен ли сервису сайдкар, планировщик заданий или ни то, ни другое.
Building Internal Developer Platforms on Kubernetes: The Abstraction Problem Nobody Warns You About dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 18 авг.

Создание конвейеров данных: Вот что меня удивило в Palantir Foundry.

Старшие инженеры данных обучены скептически относиться к проприетарным платформам. Когда я проходил учебный курс по Palantir Foundry, я ожидал найти медленную и дорогую альтернативу зрелым инструментам, которые я знаю на AWS и Azure. Вместо этого я обнаружил платформу, созданную для совершенно другого пользователя, того, кто не умеет писать SQL, но нуждается в ответах прямо сейчас.Я хочу честно написать о том, что я на самом деле наблюдал, включая то, где, по моему мнению, ажиотаж оправдан, а где нет, потому что большая часть контента о Foundry, который я видел, либо исходит от собственного маркетинга Palantir, либо от практиков, настолько глубоко погруженных в платформу, что они забыли, каково это — прийти к ней впервые. Я пишу это, пока эта перспектива еще ясна.
Building Data Pipelines: Here's What Palantir Foundry Did That Surprised Me. dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 18 авг.

MCP против A2A против ACP: как ИИ-агенты общаются друг с другом

Большинство диаграмм протоколов размещают протокол контекста модели (MCP), протокол "агент-агент" (A2A) и протокол связи агентов (ACP) в трех равных столбцах. Я думаю, что такое представление вызывает половину путаницы. Это не три взаимозаменяемых способа общения агентов.MCP решает проблему доступа к возможностям. A2A решает проблему делегирования. ACP исследовал версию связи агентов, ориентированную на REST. Как только эти границы разделены, архитектура становится намного проще для понимания.
MCP vs A2A vs ACP: How AI Agents Talk to Each Other dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 18 авг.

Объяснение индексации векторных баз данных: почему это важнее самих эмбеддингов

Большинство разговоров о векторных базах данных начинаются и заканчиваются эмбеддингами. Дискуссии обычно сосредоточены на том, как они генерируются, какая модель их произвела, сколько измерений они несут. Эмбеддинги привлекают всеобщее внимание, но именно они не определяют, будет ли ваш ИИ-поиск, RAG-конвейер или рекомендательный движок работать мгновенно или мучительно медленно в продакшене.За это отвечает индексирование.
Vector Database Indexing Explained: Why It Matters More Than the Embeddings Themselves dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 18 авг.

В центре внимания участник: Паван Белагатти

Общение с нашим сообществом — одна из моих любимых частей работы! Поэтому наша команда запустила серию "Member Spotlight", чтобы еще больше подчеркнуть уникальность разработчиков DZone.Первым в серии стал Паван Белагатти. После почти десяти лет вклада в DZone я уделил время, чтобы узнать больше о человеке, стоящем за статьями — от того, что впервые вызвало его интерес к технологиям, до того, как он остается в курсе событий и чем он занимается вне работы.
Member Spotlight: Pavan Belagatti dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 18 авг.

Выбор модели встраивания имеет большее значение, чем ваша большая языковая модель

Неудобная правдаВы потратили дни на создание промптов для своей LLM. Вы сравнили Claude с GPT. Вы спорили, использовать ли Mixtral. Но ваш RAG-пайплайн по-прежнему выдает мусорные ответы, и вы вините не тот компонент.LLM хороша настолько, насколько хорош контекст, который она получает. Качество контекста полностью определяется извлечением. Качество извлечения полностью определяется вашей моделью встраивания. Исправьте низ, и верх исправится сам.
The Embedding Model You Choose Matters More Than Your LLM dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 17 авг.

Готовность к аудиту по замыслу: Встраивание происхождения данных, реконструкции на определенный момент времени и неизменяемости в архитектуру данных

Многие платформы данных считают готовность к аудиту второстепенным вопросом, решаемым после разработки. Они отдают приоритет созданию конвейеров и панелей мониторинга, прежде чем рассматривать нормативные запросы. Это часто приводит к реактивным решениям, таким как поиск резервных копий или восстановление данных из журналов. Иногда необходимые исторические данные просто отсутствуют. Такой подход описывает архитектуру "галочки для соответствия требованиям". Альтернатива, "готовая к аудиту по дизайну", рассматривает три свойства как фундаментальные ограничения. Эти основные свойства — происхождение данных, реконструкция в определенный момент времени и неизменяемость. Реализация этих свойств в качестве архитектурных ограничений с самого начала имеет решающее значение. В отличие от добавленных скриптов, архитектурные ограничения нельзя легко игнорировать под давлением. Такой проактивный дизайн обеспечивает истинную аудируемость.
Audit-Ready by Design: Building Lineage, Point-in-Time Reconstruction, and Immutability Into Data Architecture dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 17 авг.

Защита JWT от будущих угроз: криптографическая гибкость, постквантовые подписи и миграция IAM

Сегодня приложения строятся вокруг систем идентификации. Все API-шлюзы, микросервисы, мобильные бэкенды и потоки единого входа требуют некоторой формы аутентификации и авторизации. Это доверие часто передается через JSON Web Token (JWT) во многих системах.Их компактность, портативность и возможность легкой проверки в распределенных системах делают их популярными. Сервис может принять токен, проверить его подпись, проверить утверждения токена (срок действия, аудитория, субъект и издатель) и определить, следует ли принять запрос.
Future-Proofing JWT Security: Crypto-Agility, Post-Quantum Signatures, and IAM Migration dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 17 авг.

Инжиниринг как услуга — это то, что происходит, когда вы позволяете Vibe Coding победить

"Вайб-кодинг — это не техника программирования. Это организационное событие, замаскированное под нее. Когда GitHub Copilot был запущен в 2021 году, нарративом было "ИИ как парный программист". Когда появился ChatGPT, он сместился к "ИИ как младший разработчик". К тому времени, когда на сцену вышли Cursor, Windsurf и Devin, цели сдвинулись настолько, что мы перестали замечать, где они были раньше.Сам термин — придуманный Андреем Карпатым в начале 2025 года — описывает написание программного обеспечения путем описания того, чего вы хотите, и итерации по выводу ИИ до тех пор, пока он не будет выглядеть правильно. Никакой архитектуры заранее. Никакого глубокого понимания внутренних механизмов. Просто промпт, проверка, корректировка, выпуск. Название почти намеренно неформальное. Вайб. Как будто все это несерьезно."
Engineering as a Service Is What Happens When You Let Vibe Coding Win dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 17 авг.

От гибких методов к операционной модели продукта

TL;DR: Результаты опроса «Agile к продуктовой операционной модели»С 2 по 10 августа 2026 года 48 специалистов приняли участие в моем опросе «Agile к продуктовой операционной модели» (POM), который призван пролить свет на то, что на самом деле меняется.Позвольте мне обобщить ответы для вас: заявленные трансформации меньше меняют процесс принятия решений, чем предполагает фреймворк Кагана. Там, где респонденты сообщают об улучшениях, они проявляются в доставке и сотрудничестве, а не в бизнес-результатах. К сожалению, человеческий аспект перехода является наименее обнадеживающей частью ответов.
From Agile to the Product Operating Model dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 17 авг.

Почему распределенные базы данных не справляются с проблемами на границах координации

Распределенные базы данных часто оцениваются по знакомым техническим параметрам: фактору репликации, модели согласованности, стратегии секционирования, пропускной способности, задержке и времени восстановления. Эти характеристики важны, но они не полностью объясняют, почему системы, которые кажутся исправными на уровне компонентов, все же испытывают серьезные сбои в производстве.Во многих случаях движок хранения не является самым слабым звеном архитектуры. Сбой происходит на границе координации.
Why Distributed Databases Fail at Coordination Boundaries dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 17 авг.

Ваш ИИ-агент — это распределенная система, а не чат-бот

Большинство команд по-прежнему создают ИИ-агентов, таких как чат-боты. Это нормально для демонстраций. Это не нормально для продакшена.Чат-бот отвечает на вопрос. Корпоративный ИИ-агент выполняет работу. Эта разница кажется незначительной, но она меняет всю архитектуру.
Your AI Agent Is a Distributed System, Not a Chatbot dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 17 авг.

Использование AIDLC для создания документов (а не только кода)

Я отвечал на вопросы по требованиям для пакета передачи знаний, когда ИИ остановил меня на полуслове.Я выбрал "презентация" в качестве формата вывода. Через два вопроса я выбрал "нативное веб-отображение" для диаграмм. Вместо того чтобы угадывать, что я имел в виду, рабочий процесс остановился:
Using AIDLC to Build Documents (Not Just Code) dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 17 авг.

Шесть паттернов для создания систем качества ИИ производственного уровня

1. Почему большинство инструментов QA на базе ИИ терпят неудачу в продакшенеСхема уже знакома: команда интегрирует LLM в свой рабочий процесс QA, демонстрация впечатляет заинтересованные стороны, а через три месяца инструмент тихо выводится из эксплуатации. Сгенерированные им тесты требовали ручной доработки. Анализ первопричин был настолько общим, что подходил к любому сбою. Предоставление данных приводило к несогласованному состоянию сред. Инженер, находящийся на дежурстве, перестает ему доверять и возвращается к ручной работе.Проблема редко заключается в самой модели. Она кроется в инженерии, окружающей модель. Производственные системы ИИ требуют такой же строгости, как и любое другое программное обеспечение: контрольные точки качества, ограниченные режимы отказа, проверяемые выходные данные и четкие контракты о том, что система будет делать, а что не будет делать автономно. Большинство интеграций QA на базе ИИ пропускают все это, выпускают тонкую обертку вокруг промпта и удивляются, почему внедрение застопорилось.
Six Patterns for Building Production-Grade AI Quality Systems dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 авг.

5 Инфраструктурные контроли для защиты агентов ИИ

AI Red Team в NVIDIA провела шестимесячную оценку корпоративных ИИ-агентов в 2026 году. Обзор показал, что ИИ-агенты, которые потерпели неудачу, сделали это по четырем основным причинам, включая отсутствие средств контроля доступа и возможностей для выполнения произвольного кода. Агенты также не имели ограничений на исходящие сетевые подключения или сегментацию, и им были доступны секреты в открытом виде. Проблема с этими ИИ-агентами носит в своей основе архитектурный характер, что затрудняет защиту от сбоев. Плоскость управления модели не является надежным механизмом защиты из-за ее статистической природы. Защиту, полагающуюся на плоскость управления, можно обойти тремя основными способами, включая маскировку вредоносных действий под законные. Другой способ обойти защиту — постепенная эскалация диалога до тех пор, пока не накопится достаточно истории для установления законности команд. Третий способ включает встраивание выполнения кода в законное поведение, например, при установке пакета. Результаты обзора подчеркивают необходимость более надежных мер безопасности для предотвращения сбоев ИИ-агентов. В целом, обнаружение этих уязвимостей подчеркивает важность устранения архитектурных недостатков в ИИ-агентах для обеспечения их безопасной и надежной работы.
5 Infrastructure Controls for Securing AI Agents dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 авг.

Генерация кода решена; доверие — это узкое место

У вас есть процесс оформления заказа. У вас 40 тестов. Они пройдены.Теперь: что произойдет, когда прибудет вебхук платежа после того, как пользователь отменит заказ? Что произойдет, когда повторная попытка будет применена к сессии, срок действия которой уже истек? Что произойдет при четвертой неудачной попытке, когда автообновление отключено, а граница периода уже прошла?
Code Generation Is Solved; Trust Is the Bottleneck dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 авг.

От необработанных манифестов до приложений Kubernetes самообслуживания: создание готовых к корпоративному использованию открытых платформ

Спонсор: Nutanix. Следующий материал является спонсорским. Он может не отражать взгляды нашей редакции.Проблема масштабирования Kubernetes, о которой никто не говоритКоманды корпоративных платформ раз за разом сталкиваются с одной и той же ситуацией: платформа Kubernetes работает достаточно хорошо, чтобы никто не хотел ее менять.Это происходит постепенно, по мере того как команды принимают разумные технологические решения: выбирают различные контроллеры входящего трафика, инструменты управления секретами, платформы непрерывной поставки или программное обеспечение для наблюдения. По отдельности ни одно из этих решений не является проблемой. Однако спустя месяцы они создают среду Kubernetes, которую понимает лишь горстка людей. Как только этот человек заболевает или уходит из компании, поддержка или улучшение платформы становится намного сложнее.
From raw manifests to self-service Kubernetes apps: creating enterprise-ready open platforms dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 авг.

Разработка API с помощью ИИ с использованием Spring AI

Искусственный интеллект быстро стал ключевой возможностью в современной разработке программного обеспечения. Для Java-разработчиков интеграция этих возможностей в существующие корпоративные приложения больше не требует изучения совершенно новых фреймворков или прямого взаимодействия со сложными API искусственного интеллекта. Spring AI устраняет этот разрыв, предоставляя привычную модель программирования Spring для работы с большими языковыми моделями (LLM) от таких поставщиков, как OpenAI, Google Gemini и других.В этой статье мы создадим простой REST API на базе искусственного интеллекта с использованием Spring Boot и Spring AI, изучая при этом практики, которые помогают перейти от реализации концепции к готовым к эксплуатации корпоративным приложениям.
AI-Powered API Development With Spring AI dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 авг.

Проблемы надежности в мультиоблачных средах: почему два облака часто сложнее, чем одно

Презентация мультиоблачной стратегии всегда звучит безупречно. Избегайте привязки к поставщику. Оптимизируйте затраты, запуская рабочие нагрузки у того провайдера, который дешевле для конкретной задачи. Повышайте отказоустойчивость, распределяя ресурсы по независимым доменам сбоя. На бумаге это убедительный аргумент. На практике же команды, работающие с мультиоблачными развертываниями, часто описывают нечто противоположное: удвоенную операционную сложность, сниженную вдвое наблюдаемость и категорию проблем с надежностью, которые возникают только потому, что вместо одного облака их два.Команда, с которой я тесно сотрудничал, перенесла рабочие нагрузки на AWS и конвейеры инференса машинного обучения на GCP из-за лучшей доступности и ценообразования GPU в то время, и следующие восемь месяцев они боролись с классом инцидентов, который не предвидели: сбоями, которые были не виной приложения и не виной ни одного из облачных провайдеров, но существовали на границе между ними. Всплески задержки передачи данных, которые появлялись только под нагрузкой. Краевые случаи истечения срока действия токенов аутентификации, которые срабатывали только во время межоблачных вызовов. Взаимодействие сетевых политик, которое проходило все предпроизводственные тесты и давало сбой в продакшене в 3 часа ночи. Отдельные проблемы не были сложными. Они были сложными, потому что диагностические инструменты каждого облака смотрели внутрь, а сбой жил в пространстве, которое ни один из инструментов не охватывал.
Reliability Challenges in Multi-Cloud Environments: Why Two Clouds Are Often Harder Than One dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 авг.

Как извлекать таблицы из PDF и других документов на C#

Деловые документы редко содержат наиболее полезную информацию в удобных записях баз данных или JSON-объектах. Счета-фактуры содержат позиции в таблицах, финансовые отчеты организуют цифры по периодам, формы инспекции группируют результаты по категориям, а электронные выписки часто приходят в виде вложений или файлов сообщений.Прежде чем наши приложения смогут проверять, сравнивать, искать или хранить эту информацию, им придется каким-то образом восстановить связи между строками, столбцами, заголовками и значениями.
How to Extract Tables from PDFs and Other Documents in C# dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 авг.

Мысли о разработке с ускоренным выводом

ИИ расшифровывается как искусственный интеллект, однако я предпочитаю термин, который доктор Венкат Субраманиам использовал в одном из своих выступлений: ускоренное получение результатов. На мой взгляд, он гораздо точнее, поэтому я его принял.И именно в "ускорении" вся суть. С помощью ИИ генерация кода стала дешевой; это больше не узкое место в разработке программного обеспечения. Дорогим стало все остальное: согласование результатов с намерениями, ответственность за то, что мы выпускаем, и применение суждений, которые никакое ускорение не может заменить.
Thoughts on Developing With A(ccelerated) I(nference) dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 авг.

Инженерия графов: уровень после инженерии циклов

Несколько месяцев назад я писал о Loop Engineering: The Layer After Prompt, Context, and Harness Engineering, утверждая, что как только ваши промпты настроены, ваш контекст собран, а ваша обвязка подключена, именно цикл, в котором работает агент, определяет, работает ли он: как он решает продолжать, останавливаться, повторять попытку или передавать. Несколько читателей задали справедливый уточняющий вопрос после этой статьи: циклы над чем именно? Что происходит, когда одна задача перестает быть работой, достойной одного цикла?Этот вопрос оказался с ответом, который уже формировался в мире ИИ-инженерии к тому времени, когда я начал его искать. Середина июля 2026 года ознаменовалась быстрыми и шумными дебатами в X именно по этому поводу, начавшимися с вопроса создателя OpenClaw Питера Штайнбергера о том, не перешла ли дискуссия уже от циклов к графам. Через пару дней у этого появилось название: Graph Engineering. Я хочу подробно рассмотреть, что это на самом деле означает, где это пересекается с Loop Engineering, и где, по моему мнению, скептики в той дискуссии были правы.
Graph Engineering: The Layer After Loop Engineering dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 авг.

Корпоративная инженерия данных с использованием ИИ с помощью Snowflake Cortex и RAG

Где на самом деле находятся данныеКаждое предприятие, с которым я работал, упирается в одну и ту же стену. Горы данных. Склады, системы заявок, PDF-файлы, старые архивы электронной почты. Большая часть этих данных не готова для использования ИИ. Руководство хочет чат-бота, который может отвечать на вопросы о политике и спецификациях продуктов. Но никто не знает, где находятся данные или как их подготовить. Большая модель не решит эту проблему. Это решается инженерией данных. Шаблон, который появляется снова и сноваЧат-бот, подключенный напрямую к базовой модели, без слоя извлечения. Он отвечает по памяти и допускает ошибки в деталях. Документы, хранящиеся в пяти разных системах, ни одна из которых не управляется одинаково. Векторные представления вычисляются один раз, при запуске, и больше никогда не обновляются. Конвейер RAG построен без проверки того, кто имеет права на запись в исходные документы.Проблема никогда не в модели. Проблема в том, что происходит до того, как модель увидит вопрос.
Enterprise AI Data Engineering With Snowflake Cortex and RAG dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 13 авг.

Почему ваша стратегия единого API сломается

Каждая команда B2B SaaS-продуктов знает этот момент. Вы пытаетесь заключить сделку, и потенциальный клиент говорит: «Нам просто нужно, чтобы вы синхронизировались с нашей CRM. И с нашей HRIS. О, и с этими тремя другими инструментами. Вы же можете это сделать, верно?»Ваш план развития получает удар, а список задач для инженеров удваивается за ночь. И в конце концов кто-то говорит: «А как насчет унифицированного API?»
Why Your Unified API Strategy Will Break dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 13 авг.

LocalStack и Terraform: Руководство по чистой локальной настройке AWS

Запуск ресурсов AWS локально меняет правила игры для ускорения разработки, оптимизации затрат и самостоятельности разработчиков. Традиционно тестирование облачной инфраструктуры требовало развертывания непосредственно в тестовой или песочнице учетной записи AWS. Этот рабочий процесс создавал болезненные точки трения: ожидание медленных циклов облачного выделения ресурсов, отслеживание заброшенных ресурсов, которые увеличивают ежемесячный счет, и необходимость постоянного высокоскоростного подключения к Интернету.LocalStack решает эту проблему, эмулируя основные сервисы AWS, такие как S3, SQS, DynamoDB и другие сервисы, непосредственно на вашем локальном компьютере внутри контейнера Docker. В сочетании с Terraform вы можете безопасно писать, планировать и применять шаблоны конфигурации инфраструктуры как кода (IaC) к этому локальному симулятору.
LocalStack and Terraform: A Clean Local AWS Setup Guide dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 13 авг.

Сравнение LangGraph, Strands, OpenAI Agents и Google ADK на одном графе агентов

Дебаты о фреймворках для агентов — это в основном "ощущения". Один инженер клянется, что LangGraph быстрее, другой предпочитает OpenAI Agents SDK, кто-то хочет Google ADK, потому что он кажется перспективным. Команда выбирает один, подключает рабочий процесс к его SDK, и выбор закрепляется. Изменение фреймворков позже означает удаление подключения для одного SDK и перестройку рабочего процесса на другом, что является дорогостоящей переделкой, на которую мало кто из команд решается.Этот учебник делает это решение обратимым, а затем закрепляет его данными. Вы помещаете граф агента в LaunchDarkly и запускаете четыре фреймворка (LangGraph, Strands, OpenAI Agents SDK и Google ADK) на одной и той же топологии, с зафиксированной моделью, так что фреймворк является единственной переменной. Эксперимент LaunchDarkly ранжирует их по задержке графа и использованию токенов, а LLM-судья контролирует качество. Таблица результатов покажет вам, какой фреймворк работает с вашим графом быстрее всего, не ухудшая его.
Benchmark LangGraph, Strands, OpenAI Agents, and Google ADK on the Same Agent Graph dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 13 авг.

AI Assist против AI Complete: Реальный разрыв в большинстве современных ИИ-рабочих процессов

Несколько недель назад я участвовал в 24-часовом хакатоне по ИИ, где мы создавали продукт с использованием ИИ. Были предоставлены необходимые инструменты, с энтузиазмом участвовало большое количество инженеров, а также присоединились несколько специалистов по бизнесу, чтобы воплотить свои идеи в реальный продукт с использованием ИИ.Во время мозгового штурма люди составляли диаграммы сквозных процессов и начинали разработку, используя все последние доступные модели и платформы для создания своих продуктов. Когда время разработки подошло к концу, настало время презентаций. Наблюдая, как каждая команда представляет свои результаты, я заметил, что они не смогли автоматизировать сквозной процесс. То, что они планировали во время мозгового штурма, не превратилось в полноценный, сквозной продукт. Большинство решений следовали одному и тому же шаблону: они делали что-то в одном продукте, брали результат и передавали его в другой продукт, а результат этого продукта отправлялся куда-то еще, чтобы завершить цикл.
AI Assist vs AI Complete: The Real Gap in Most AI Workflows Today dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 13 авг.

Оркестрация небольших языковых моделей без потери событий или контекста

Надежная оркестрация для малых языковых моделей зависит от надежного потока событий и управления состоянием. Предлагаемая архитектура использует малые экземпляры моделей с минимальным локальным состоянием. Kafka служит основой для событий, обеспечивая высокую пропускную способность и упорядочивание в пределах раздела. Temporal выступает в качестве слоя оркестрации, управляя устойчивым состоянием и перезапуская выполнение после сбоев. Вызовы моделей рассматриваются как повторяемые побочные эффекты в рамках этой конструкции. История событий рабочего процесса Temporal служит окончательной записью хода беседы. В то время как Kafka предлагает надежные гарантии в пределах своих собственных границ транзакций, взаимодействие с внешними системами требует различных подходов. Корректность при взаимодействии с внешними системами зависит от идемпотентности, дедупликации, проверки последовательности и сверки. Глобальная семантика "ровно один раз" не может быть достигнута во всех компонентах. Эта конструкция отдает приоритет долговечности и возможности повторного выполнения для стабильной оркестрации.
Orchestrating Small Language Models Without Losing Events or Context dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 13 авг.

Почему AWS и Azure по-разному обрабатывают периметр данных

AWS может отправлять журналы аудита на учетную запись злоумышленника, если запреты не применяются на сетевом уровне, в то время как Azure вообще не регистрирует запросы на блокировку сети.Концепция периметра данных была популяризирована AWS [1] для установления организационных границ вокруг удостоверений, ресурсов и сетей. Проще говоря, AWS предоставляет средства контроля доступа, чтобы гарантировать, что доверенные удостоверения получают доступ к доверенным ресурсам из ожидаемых сетей, блокируя при этом весь внешний доступ.
Why AWS and Azure Handle Data Perimeter Differently dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 13 авг.

Маршрутизация с учетом зон в Kubernetes: снижение задержки, повышение отказоустойчивости и сокращение облачных расходов

Это руководство объясняет маршрутизацию с учетом зон с точки зрения Kubernetes.Оно охватывает:
Zone-Aware Routing in Kubernetes: Reducing Latency, Improving Resilience, and Lowering Cloud Costs dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 13 авг.