Метка: Engineering

Зачем вашему проекту надсмотрщик за качеством данных? | 2026-05-06T16:07:42

Почти в каждом проекте разработки есть выделенная команда автоматизации функционального тестирования, однако на удивление редко встречается аналогичный акцент на Data Quality. Неважно, идут ли данные из внешних интеграций, от пользователей или генерируются самой системой, часто они остаются без должного контроля просто потому, что почему-то никто не считает это важным, а потом борятся с последствиями — они накапливаются как снежный ком. Чем дольше длятся такие проблемы, тем труднее их устранить, что в итоге приводит к ситуации, когда народ просто смиряется с «непоправимым» состоянием базы. Уж насколько лучше выявлять эти проблемы в момент их возникновения, пока технический долг не стал непреодолимым, чем потом решать, как сделать так, чтобы из-за них ничего не падало;

По сути, надо внедрять постоянного «надсмотрщика» над базами данных всех типов, использующихся системой (реляционных, NoSQL, поисковых индексов или графовых БД) — по сути, это слой проверки качества данных поверх процессов. Конечно, должны быть четкие правила — что именно проверять и какими флагами отмечать конкретные аномалии.

Должен быть ответственный за процесс (кожаный мешок, не AI), который будет интегрировать эти отчеты в рабочие процессы разработки и поддержки. Многие проблемы целостности данных невозможно решить просто через интерфейс — они требуют от инженерной команды разработки скриптов для массового исправления и очистки данных.

Тут кстати еще переходит все в область детектирования аномалий (outlier detection). Машинное обучение и LLM для выявления тонких «плохих» паттернов, которые традиционные системы на основе правил могут пропустить.

Что вы об этом думаете? Внедрены ли подобные механизмы в ваши процессы?

Разбор полетов: что скрыто внутри очистителя воздуха | 2026-05-03T15:00:42

Сломался очиститель воздуха, купил такой же б/у с новым картриджем по цене стоимость сменного картриджа+40 долл. Старый полностью разобрал, заодно извлек компоненты, которые можно переиспользовать, и понял, как оно работает. Прям как в школе 🙂

В общем, внутри:

— контроллер на ESP32-WROOM-32D. Но на плате сгорела часть, отвечающая за напряжения, поэтому в помойку.

— газовый (CO) сенсор MQ-7 (к сожалению, впаянный в плату, но можно выпаять). Правда, для корректной работы нужен цикл нагрева. Сначала 5В (60 сек) для очистки сенсора, затем 1.5В (90 сек) для измерения. Но тоже можно использовать где-нибудь.

— Plantower PMS9103M — высокоточный лазерный датчик концентрации взвешенных частиц в воздухе (PM1.0, PM2.5, PM10). Можно подключить к Arduino, есть специифкация.

— микроволновый датчик движения (радар), модель RCWL-0516. Можно подключить к Arduino, очень простой по интерфейсу. Видит на 5-7 метров вокруг себя 360 градусов.

— 200W мотор Snowfan YY225H310B. Подключить тоже довольно просто, только там напряжение 310V DC плюс 15V управляющее оборотами. Но зато больше ничего нет.

— датчик Холла (магнит)

Самое ценное — мотор. На eBay он стоит 100 долл. Правда, надо бы и его проверить сначала, не сгорел ли он.

Синие лучи ядерной активности: Вавиловочеренковское излучение на САЭС | 2026-04-26T23:52:10

На картинке — вавиловочеренковское излучение. Это я в 2009 году был на САЭС, стою в зале с ядерным реактором. Вода на фото — для замедления нейтронов и охлаждения отработанных стержней с ядерным топливом. Свечение возникает, когда электроны вылетают из топлива со скоростью, превышающей фазовую скорость света в воде. Типа звукового барьера, только для света. По интенсивности этого свечения можно на глаз примерно определить, насколько «свежее» топливо находится в бассейне. Чем ярче и гуще синева, тем активнее идут процессы распада. Интересно, что черенковское излучение является причиной, по которой на многокилометровой глубине океанского дна не бывает абсолютной темноты.

Чуть не повторилась трагедия Чернобыля: история Ленинградской АЭС | 2026-04-26T17:32:09

К годовщине Чернобыля. Кто интересуется этой темой может быть и не знает, что практически подобная авария могла произойти на десять лет раньше на головном (самом первом блоке РБМК-1000) Ленинградской АЭС.

Там была практически аналогичная ситуация: одна турбина в работе, глушение реактора аварийной защитой и последующий вывод реактора на мощность.

Тогда ситуацию спас СИУР Михаил

Карраск, который действуя интуитивно и полагаясь на свой опыт управления промышленными реакторами, порциями по 4 штуки ввёл в реактор

12 стержней ручного регулирования

ПРЕЖДЕ чем нажать кнопку аварийной защиты.

Пару лет назад Карраск умер. Эта история почти никому не известна вне отрасли. За пруфами гуглите некролог на росатоме.

Собственно, техчасть. Главная опасность РБМК того времени заключалась в конструкции стержней управления. В нижней части они имели графитовые «вытеснители». При нажатии кнопки аварийной защиты стержни начинали идти вниз, и в первые секунды графитовые наконечники не глушили реактор, а наоборот — вытесняли воду и увеличивали мощность в нижней части активной зоны. Но как раз инструкция на случай проблем предполагала нажатие кнопки аварийной защиты. Если ты действовали по инструкции, «Чернобыль» случился бы раньше.

После аварии на ЛАЭС была создана комиссия. Специалисты (в том числе из ИАЭ им. Курчатова) указали на опасные конструктивные недостатки РБМК — положительный паровой коэффициент реактивности и неправильная конструкция стержней. К сожалению, масштабные изменения в конструкцию всех реакторов РБМК тогда внесены не были. Были даны лишь рекомендации по регламенту эксплуатации, которые, как показала история, оказались недостаточными для предотвращения трагедии в Чернобыле.

Аэробатика в небе: сложности воздушной заправки вертолетов от KC-130 | 2026-04-05T12:59:12

Интересное фото из Ирана. Американский заправщик Lockheed Martin КC-130 Геркулес и вертолеты Sikorsky HH-60 Pave Hawk, подключенные к нему. Если задуматься, это же трындец как сложно. Смотрите, самолет должен лететь на супернизкой для него скорости — близкой к скорости сваливания — в то время как вертолеты наоборот должны выжимать максимум, чтобы удерживаться. Чтобы не свалиться в штопор, самолет вынужден быстро терять высоту, соответственно, вертолеты тоже должны ее специально терять. Вертолеты находятся ниже самолета, поэтому если пилот по любой причине замедлится еще сильнее (хотя куда еще сильнее), а вертолеты не замедлятся, то в лопасти попадет шланг и всё. Вертолеты при заправке тяжелеют на несколько тонн, это тоже добавляет сложности. Почему заправляются сразу два? это же сложнее. На самом деле, это одновременно и сложнее, и проще, потому что нагрузка на крылья распределяется симметрично и самолету проще держать стабильный курс. А еще интересно, как там решается вопрос статического электричества в сухом воздухе.

Хорошее дополнение из комментов (Sergey Snegirev):

1. Пишут, что Геркулес сваливается на 100-110 (зависит от Т воздуха и высоты, что важно в Иране), плюс на фото видны закрылки, с закрылками можно и до 90 узлов держаться. Вертолет же (Pave Hawk) может разгоняться до 190 узлов (но понятно, что никто не проводит AAR на макс.скорости), крейсерская у него 150, так что overlap довольно большой. Полагаю, где-то на 120 узлах происходит AAR на видео.

3. Пишут, что AAR происходит на ровно одной и той же высоте, терять высоту не надо

4. Пишут, что заправщик — как и любой другой самолет — может рассеивать статическое электричество с помощью электростатического разрядника. Заправочный шланг имеет контакт, который уравнивает потенциалы двух ЛА перед подачей топлива.

5. Пишут, что топливо, которым заправляют внешние ЛА находится в цистернах в карго-отсеке самолета и отделено от топливной системы самого самолета. Да и даже если бы откачка шла из топливных баков самого танкера, там подача идет из центрального бака, в который налажена перекачка из боковых.

Пишут, что на крыльях самолётов в отдой с крылом плоскости на флиперонах установлено несколько металлических «антен» задача которых сбрасывать статическое электричество в воздух. Пишут, что то про соединении шланга там проходит провод и потенциалы на корпусах выравниваниются.

С турбо паскаля до CAD для мебели: история Bazis Soft | 2026-03-06T17:43:22

Моя первая работа, программистом, с офисом в Коломне и за деньги. 1993 год, а может еще годом раньше. 10-11 классы школы. И эта компания до сих пор существует, и ребята, с которыми я работал, до сих пор там! Наталья Бакулина, Павел Бунаков, Николай Каскевич. Прикиньте. Причем они вообще начали в 1986 году, то есть 40 лет назад уже! Я с трудом вспомню еще коммерческие компании такого возраста в России. Когда я пришел к ним работать, был MS DOS, писали на Turbo Pascal, но они начинали за много лет до меня еще на ЭВМ СМ-1420, правда, тогда компания была не совсем коммерческой. На момент моего прихода система была конкурентом AutoCAD на рынке, локально еще конкурировали с «Компас». Я делал установщик с дискет 5.25″ и 3.5″ — это чтобы почувствовать дух эпохи. Дальше они перешли на Delphi и Windows. Дальше они сузили тему, и из CAD для машиностроения перешли к CAD для мебели, где до сих пор у них очень неплохие позиции.

Метр, маятник и магия числа π | 2026-03-01T17:11:27

Оказалось, что π² ≈ g — это не какое-то мистическое совпадение. Когда первые ученые размышляли над определением метра, было одно элегантное предложение: сделать метр равным длине маятника, которому требуется ровно одна секунда, чтобы качнуться из одной стороны в другую.

Для математического маятника период колебаний рассчитывается по формуле: T = 2π √(L / g). Если мы примем длину L = 1 метр и установим полный период T = 2 секунды (чтобы на один полувзмах уходила ровно 1 секунда), из уравнения следует: g = π² (м/с²).

Позднее определение метра изменили: его привязали к одной десятимиллионной части расстояния от экватора до Северного полюса по меридиану, проходящему через Париж. Но это геодезическое определение было вдохновлено более ранней идеей с маятником. И, что примечательно, оба подхода совпадают с точностью до 1%. По сути, поскольку старое «маятниковое» определение долгое время было основным кандидатом, значения подогнали так, чтобы новый метр был удобен и близок к привычным на тот момент измерениям.

А еще интересно, что число секунд в году примерно соответствует числу пи * 10^7. Орбитальная скорость Земли составляет около v = 30 км/с. Расстояние от Солнца до Земли — примерно r = 150 000 000 км. Таким образом, за год Земля проходит путь около d = 2 * π * r. Тогда период обращения равен T = d/v = π * 2 * r/v = π * 10⁷ секунд.

Инновационный веб-блокнот с AI и PDF: переосмысление работы с информацией | 2026-02-19T16:19:37

Еще доработал новый тул для себя для работы с информацией и её организации. Основная идея — это веб-блокнот для исследований, изучения темы, работой над ней, интегрированный с AI и поддержкой PDF.

Главная проблема обычных PDF-ридеров и заметок заключается в том, что контекст теряется, как только вы переключаетесь на новую вкладку. В моем инструменте каждый фрагмент текста или PDF становится узлом в «живом» гипертекстовом дереве, к которому я могу доступиться с нескольких компов в любое время.

Процесс работы:

— Контекстный AI. Я могу просить AI разъяснить сложные пассажи прямо внутри документа. Объяснение остается именно там, где был задан вопрос. При этом оно является отдельным документом, привязанным к конкретному месту в источнике. При клике вы видите на экране одновременно и оригинал, и пояснение.

— Панели вместо окон. Если само объяснение требует уточнений, справа открывается новая панель. Это позволяет выстраивать бесконечную цепочку запросов, ни разу не теряя места в исходном тексте. То есть, вы видите сразу несколько панелей, ненужные можно закрыть.

— Поддержка PDF. Я могу загрузить PDF, выделить область на странице (например, сложную диаграмму или список авторов), и LLM мгновенно извлечет данные, дополнит или объяснит их. Объяснение прицепится к месту, где его просили, как и в случае не-PDF.

— Вложенные аннотации. Мои комментарии — это не просто статичный текст. Они могут содержать собственные PDF, ссылки и дальнейшие подзадачи для AI, поддерживая глубину вложенности, которая отражает то, как мы мыслим на самом деле.

Это не просто система хранения файлов, а «движок» для построения знаний.

Инструмент отлично подходит мне лично, но, возможно, он решает только мои специфические задачи. Как вы думаете, будет ли нечто подобное полезно другим? Было бы это полезно вам? Стоит ли развивать проект до полноценного продукта и давать его на тест другим пользователям?

Тесла Model Y: испытание снежной зимой | 2026-01-26T03:50:53

Испытали нашу Tesla Model Y на зимней дороге в погоду, которую почти сто процентов людей тут считают «нелетной». Я серьезно, на обратном пути, в 8-9 вечера, мы встретили первую частную машину на четырехполосном шоссе через 45 километров пути. Зато снегоуборочные машины встречались просто каждые две минуты.

Навалило много снега, а потом пошел дождь. За несколько часов стоянки в сугробе у дома друзей машина покрылась льдом в сантиметр толщиной. Мы даже немного застряли на выезде, но общими усилиями вытолкали машину из «снежной ямы». Самая сложная часть — это последняя миля на маленьких дорожках, которые техника не успевает чистить. Вот сейчас пишу в 10:30 вечера, и у меня перед окном чистит подъездные пути трактор, а в большинстве мест это обязанность владельцев домов, и, конечно, все предпочитают переждать. Собственно, к дому друзей мы даже не проехали, потому что последние 100 метров там просто сугробы по колено, и даже пешком идти сложно, не говоря уже о проехать.

Очень доволен поведением Теслы на снежной дороге и маневрированию в сугробах. У нас тут никто не пользуется зимней резиной (снежная зима очень короткая), и на колесах у всех «всесезонка».

На шоссе очень много снегоуборочной техники, и в целом сами шоссе в очень неплохом состоянии — вождение очень предсказуемое, никуда не заносит. А вот как только пытаешься с этой дороги съехать на мелкую, так там может начаться испытание для полного привода и клиренса. Опять же, вообще никаких сюрпризов — проезжает как танк везде, где надо. 627 «лошадей», динамически распределяемых по четырем колесам, видимо помогает.

Навигация по магнитному полю: технология будущего | 2026-01-10T17:41:09

Узнал сегодня, что сейчас есть и активно используется технология навигации по магнитному полю Земли. Используется как замена или как расширение GPS.

Например, есть скандинавский паром Express 5 компании Bornholmslinjen, который страхуется от проблем с GPS (а они происходят) тем, что использует навигацию MagNav. В отличие от GPS, магнитное поле Земли невозможно заглушить или подменить — оно просто существует. Паром ездит по одному и тому же маршруту, и в целом, там можно навигацию даже через бытовые рыболовные эхолокаторы сделать.

Но вот есть несколько стартапов, которые используют эту технологию для навигации внутри помещения, куда сигнал от GPS не пробивается. Утверждается, что точность навигации — 1 метр. Вот это интереснее.

GiPStech, Oriient, Mapsted.

В основе этой технологии лежит процесс, называемый магнитным фингерпринтингом. Инженеры или роботы-картографы обходят здание со смартфоном, записывая уникальные искажения магнитного поля в каждой точке. Эти искажения создаются стальным каркасом здания, арматурой в стенах и крупным электрооборудованием. Формируется база данных, где каждой координате (x, y, z) соответствует свой уникальный вектор магнитного поля (интенсивность, наклон, отклонение).

Собранные данные загружаются в облачную платформу компании-провайдера. Там они проходят очистку от шумов и «сшиваются» с цифровым планом этажа (Floor Plan). Когда пользователь идет по ТЦ, его смартфон в реальном времени считывает данные со встроенного магнитометра. Специальное ПО (SDK) сравнивает текущие показания с теми, что хранятся в базе данных. Чтобы точность была 1–2 метра, система не полагается только на магниты. Она использует сенсорную фузию — объединяет данные магнитного поля с инерциальными датчиками (акселерометр считает шаги, гироскоп определяет повороты) и иногда сигналами Wi-Fi/Bluetooth для грубой привязки к зоне.

Для дронов эта технология наверняка сейчас активно внедряется. Главная техническая сложность там — собственные помехи и учет того, что магнитное поле меняется, и нужно постоянно обновлять карты. Электрика, двигатели создают сильные магнитные поля, которые «забивают» естественный фон Земли. Но пишут, что используются всякие алгоритмы фильтрации (включая нейросети), которые в реальном времени «вычитают» помехи от моторов из общих показаний датчика. Как я также понимаю, на большой высоте (километры) магнитное поле более «гладкое», поэтому точность ниже (около 1–5 км). Но если дронов несколько летит и они обмениваются сигналами, то в целом они вместе могут дать очень хорошую точность каждого. Кроме того, группа дронов может измерять градиент (скорость изменения) магнитного поля в пространстве, и привязывать местонахождение не к абсолютным значениям, а относительным. По сути, использование группы дронов превращает навигационную систему из набора отдельных приемников в распределенную фазированную антенную решетку, способную фильтровать глобальные помехи и работать с гораздо более слабыми полезными сигналами. Учитывая, что небольшие дроны, способные долго находиться в воздухе, могут выпускаться в воздух сотнями (и стоить копейки), это довольно перспективная область для военных.

Есть интересный стартап, Zerokey. Они выпускают QUANTUM RTLS 2.0. Эта штука дает пространственную точность в 1.5мм. Используется на производстве, например. Их ролик например показывает «часы» на руках рабочего, которые следят за корректностью сборки чего-то там на столе. Тут уже ультразвуковой принцип, и понятно, что к этим «часам» даются стационарные датчики и дальше мультилатерация.