
История
29 постов
29 постов
13 постов
34 поста
35 постов
29 постов
7 постов
8 постов
39 постов
6 постов
21 пост
8 постов
6 постов
24 поста
3 поста
4 поста
Автор текста: radiolok
Жила была компания JEOL. И продавала она на экспорт просвечивающий электронный микроскоп JEM-6A. Жило было предприятие НИИТОП, которое в 1965 году его себе приобрело для разработки оборудования для производства микроэлектроники. К сожалению, предприятие в 2018 году развалилось, но жил был один мужик, который его выкупил себе на дачу... зачем — история умалчивает... рассказать уже некому.
Микроскоп появляется на авито и тут уже я, в декабре 2024 года задумываю авантюру - в которой старейший в России — Московский политехнический музей — выкупает себе этот микроскоп. Ну а я беру на себя роль невролога, избавляя продавца от головной боли по перевозке.
Спустя полгода микроскоп моими стараниями наконец-то оказался в фондохранилище… Ура.
Компания Japan Electronics Optics Laboratory(JEOL): крупнейший японский разработчик и производитель электронных микроскопов и других научный инструментов — берет свое начало в 1949 году, в городе Митака, Токио, представив внутреннему рынку свой первый просвечивающий электронный микроскоп JEM-1. На мировой рынок компания вышла в 1955, поставляя в разные страны компактные (по тем меркам) просвечивающие электронные микроскопы JEM-5, JEM-6 и многие другие.
Так, в сентябре 1965 года Нижегородский институт технологии и организации производства (НИИТОП) получает в свое распоряжение новенького полуторатонного красавчика JEM-6A — героя нашего сегодняшнего рассказа.
Электронная микроскопия — один из самых мощных инструментов для исследования микро- и наноструктур. С помощью оптического микроскопа можно рассматривать объекты с разрешением до 300-400нм. Это связано с физическими ограничениями длины волны видимого излучения. Электронные микроскопы применяют пучок электронов, что позволяет с легкостью достичь разрешения вплоть до десятых долей нанометра.
Схематические изображения микроскопа проходящего света (ОМ), просвечивающего электронного микроскопа (ПЭМ) и растрового электронного микроскопа (РЭМ). Источник
По типу работы электронные микроскопы разделяются на просвечивающий и растровый (или сканирующий). ПЭМ работает по аналогии с оптическим микроскопом, но вместо света использует электроны. В РЭМ электронный пучок сканирует поверхность образца, взаимодействуя с его атомами. Вторичные и отраженные электроны регистрируются детекторами, формируя изображение рельефа. Наш прибор — просвечивающий, их особенность — работа с очень тонкими образцами до сотни нанометров на довольно высоких напряжениях в 60-300кВ.
Были и рекордсмены — Японские Hitachi HU-3000 и JEOL JEM-1000 использовали источники напряжением до 3МВ. Однако использование столь высоких ускоряющих напряжений экономически и технически нецелесообразно, так как после 300-500кВ рост напряжения почти не улучшает качество изображения, зато появляются проблемы типа рентгеновского излучения, огромного энергопотребления и исполинских размеров.
Малыш JEOL JEM-1000, Сверхвысоковольтный электронный микроскоп на 1МВ. 1966 год. Высоковольтный источник и умножитель напряжения находятся в баке сверху в элегазе под высоким давлением
Сегодня мегавольтные ПЭМ сохранились лишь в единичных лабораториях, уступив место компактным высокоточным приборам среднего напряжения. Современные ПЭМ при 200–300 кВ с коррекцией сферических аберраций обеспечивают лучшее разрешение (~0.05 нм), чем мегавольтные микроскопы прошлого. Современные РЭМ и вовсе работают на сверхнизких напряжениях. Например, рабочее напряжение Apreo 2 SEM составляет от 200В до 1.2кВ. Но и разрешающая способность растровых сканирующих микроскопов не превышает 1нм, зато они дают рельеф поверхности, более компактны и не требуют подготовки образцов.
Разрешающая способность: гарантированная 1.2нм, в хороших условиях до 0.8нм
Увеличение 600х – 200 000х
Ускоряющее напряжение: 50 – 80 – 100 кВ
Потребляемая мощность 3ф, 240В, 50Гц, 4.5 кВА
Габариты микроскопа: 2255 х 1810 х 743 мм
Масса: 1480 кг
Основная магия электронного микроскопа происходит в вакуумной колонне. В самом её верху расположена электронная пушка, генерирующая пучок электронов с энергией до 100кэВ.
Катод микроскопа, под защитным колпачком. Подаваемое напряжение до минус 100кВ через фарфоровый изолятор — так на корпусе микроскопа будет потенциал в 0В
После пушки располагается две конденсорных линзы, фокусирующих пучок электронов на образце. При этом каждую из них можно регулировать не только электрически, током в катушке, но и механически — для этого на корпусе есть несколько ручек в обоих осях.
Далее следует предметный столик с исследуемым образцом. Причем его толщина не превышает и сотни нанометров, потому что электроны имеют относительно невысокую проникающую способность даже при больших энергиях. Помимо ручек для перемещения образца столик может нагревать его до +1000℃ для изучения, например, фазовых переходов, или, наоборот, охлаждать до температуры в -140℃ с помощью жидкого азота при работе, например, с биологическими образцами.
Схема перемещения столика с образом. Ручки находятся на панели оператора и тягами через толкатели усилие передается на держатель
После того как пучок прошел через образец, его нужно спроецировать на детекторе — на флуоресцентном экране внизу колонны. Для этого в микроскопе установлены три линзы — объективная, промежуточная и проекционная.
Объективная линза формирует увеличенное изображение образца сразу после прохождения через него пучка электронов. Это главная линза, определяющая максимальное увеличение микроскопа — и самая сильная, с коротким фокусным расстоянием. После изображение проходит через промежуточную линзу. В ее задачи входит не только увеличение изображения, но и выбор того, что мы будем смотреть — само изображение, дифракцию или вовсе темнопольное изображение.
6 изображений хлорида никеля, отличающиеся только током промежуточной линзы. Не спрашивайте что где, я в этом пока не разбираюсь
Последняя линза — проекционная. Занимается финальным увеличением изображения и его проецированием на экран. Там на него уже можно посмотреть через смотровое окно или телескоп с 10-кратным оптическим увеличением. Итоговое гарантированное разрешение прибора — 12Å , а при хороших условиях — 8Å.
В системе присутствует два стигматора — элементы компенсации астигматизма. Они выравнивает пучок, придавая ему круглую форму. В нашем микроскопе используется самый простой пассивный вариант на двух ферромагнитных пластинах, которые и работают как квадрупольная линза. Ручками определяется ширина зазора между пластинами и их расположение.
В современных микроскопах используются электромагнитные стигматоры на основе 6-, 8-, или 12-полюсных катушек. Они создают регулируемое магнитное поле, которое выравнивает эллиптичность пучка. В просвечивающих микроскопах их обычно размещают вблизи объективной линзы, а в растровых — в системе сканирующих катушек.
Принцип работы электромагнитного стигматора. Источник
Снизу под колонной расположен диффузионный высоковакуумный насос — по сути кастрюля с кипящим маслом, а также множество заслонок для управлением откачкой. Схема откачки такая же как в моей установке магнетронного напыления — предварительное разрежение создается пластинчато-роторным насосом — тут два внешних насоса подключаются к портам сзади микроскопа, а рабочее давление — уже паромаслянным.
Турбомолекулярник, к слову, тут просто так не поставишь — его вибрации будут передаваться на изображение, и нужно обязательно добавлять сильфонную виброгасящую проставку, а т.к. это ПЭМ — возможно и вовсе две-три последовательно, с жирными стальными плитами между ними.
Изображение РЭМ до и после установки сильфонной проставки между турбомолекулярным насосом и колонной микроскопа. Источник
В диффузионном насосе вибрации от перемешивания масла тоже никто не отменял. В системе откачка идет через трубу за колонной, и с какой-то целью на ней установлены сильфонные вставки. Может быть, для гашения этих вибраций, а может, — для чего-то другого.
За вакуумной колонной видна откачная труба с сильфонными вставками. А на предметном столике видна тяга для перемещения образца
Под флуоресцентным столиком располагается... фотоаппарат!
В правый бункер загружается до 24 фотопластинок, которые с помощью системы рычагов перемещаются под стол, а после экспозиции — в левый приемный бункер. Причем вся система находится под вакуумом.
В большом шкафу расположены блоки ламповых источников питания всех имеющихся катушек. Управление уровнем тока осуществляется ручками на панели оператора, а их контроль — на индикаторе слева от колонны. Справа от колонны — расположен индикатор напряжения питания катода.
Единственные и неповторимые стрелочные индикаторы на приборе. Левый — контроль тока в катушках, правый — контроль напряжения на пушке. Также видны разъемы, через которые катушки подключаются к своим источникам
Высоковольтный трансформатор должен стоять внутри шкафа и подключаться ко всем системам. Пришлось перед транспортировкой слить с него 160 литров трансформаторного масла. Судя по резкому керосиновому запаху — какой-то современный продукт нефтепереработки. Токсичный ПХБ так пахнуть не должен.
Структурная схема вакуумной системы микроскопа EM и циклограмма клапанов. Два форвакуумных насоса RP1 и RP2, Диффузионный насос DP, Многочисленные вакуумные клапана V, и датчик вакуума VG
Общее управление микроскопом — ручное. Нужно прощелкать множеством тумблеров согласно циклограмме. Общее время первого запуска — 20 минут с момента включения нагревателя диффузионного насоса. На прогретом насосе — откачка всей колонны занимает 5 минут, а отсека с образцом — всего лишь 30 секунд, но только если прибор и держатель образцов максимально чистые. Датчик давления в системе присутствует, но нет ни одного стрелочного прибора, куда бы выводились его показания… Или я его не нашел. Скорее всего он участвует в системе блокировки клапанов, не давая возможности открыть работающий диф. насос при атмосферном давлении в колонне, так как это чревато возгоранием рабочей жидкости. Рабочее давление микроскопа мне неизвестно, но я ожидаю его в пределах 10-5 — 10-6 Торр.
Панель оператора. Нижний ряд ручек — управление током в катушках, две больших крутилки в центральном ряду — перемещают столик с образцом. Тумблеры сверху — управляют клапанами и устройствами вакуумной системы.
В итоге комплектация и состояние прибора — около-идеальное. Заменить масло, подключить блок питания и хоть сейчас включай и поехали. Одна проблема — к этому шкафу еще должна идти тумбочка с источником питания и пара форвакуумных насосов, и если с предварительной откачкой можно разобраться, то родной источник питания утерян... Ну, хотя бы на него есть вся документация…
Возвращаемся в декабрь 2024, где я натыкаюсь на этот микроскоп на авито. Ламповый красавец, да еще и в моем городе, в пяти минутах пешком от офиса! Я тут же набрал хозяйку, обсудил с ней микроскоп и его предполагаемую судьбу, а сам на измене — я хочу себе электронный микроскоп, но я не хочу себе столь большой, но его однозначно надо спасать — иначе есть вероятность, что в итоге его пустят на металл. Успокоившись, я написал тов. @BootSector — Алексею Бутырину, мол, есть микроскоп, уникальный в своем роде, в идеальном состоянии, не желает ли московский политехнический музей выкупить его себе за сущие копейки? Спустя пару дней Алексей возвращается с новостями — «предложение всех заинтересовало, давай попробуем».
Не будем вдаваться в подробности закупочных комиссий бюджетных организаций. Музею пришлось командировать куратора отдела микроскопии — Ольгу Федоровну Тихомирову. Она очень «удачно» приехала — утром было тепло, а к вечеру повалил снег, который покрыл дороги тонкой корочкой льда. К середине апреля многие уже неделю как катались на летней резине..
Куратор от состояния микроскопа была в полном восторге. Особенно ей понравились рабочие журналы с описанием экспериментов — история экспоната имеет огромное значение. Прибор использовался при разработке оборудования для производства микроэлектроники!
Тут важно, что у музея уже есть несколько электронных микроскопов. Один из них — первый советский электронный микроскоп, разработанный в мастерских ГОИ, есть и первый серийный микроскоп ЭМ-3. Еще есть один большой JEOL, но сильно потрошеный. Моя задача — подготовить внешнее экспертное заключение о том, насколько этот микроскоп хорош с исторической точки зрения, с точки зрения его состояния, и насколько оправдана его стоимость.
И вот, 13 мая, я в Японии гуляю на экспо 2025, а в музее тем временем проходит закупочная комиссия, где важные лица заявляют — «Берём!». Определяемся с датой перевозки, я заранее приезжаю слить масло с трансформатора, и подготавливаю микроскоп к транспортировке. Снимаю голову, дабы уменьшить его высоту, пакую лампы чтобы не разбились, закрываю колонну пупыркой и картоном..
Микроскоп стоит в частном секторе, прямо в центре дома. В день Хэ, в 6:30 я приезжаю на объект дабы выдернуть входную дверь и встретить такелажников. Быть может, я и нанял самых дорогих грузчиков, но парни обычно таскают 60-тонные станки и точно знают, что делать с полуторатонном шкафчиком. Ребята очень лихо закинули микроскоп на длинную и низкую рохлю, вытолкали его на улицу и манипулятором погрузили в газель. Туда же отправились трансформатор и прочие коробки. Вернув хозяйке на место входную дверь я залез в газель, и мы двинули в Москву. На погрузку ушло около 2 часов. Еще 6 — на дорогу из Нижнего Новгорода.
Добрались до Москвы без пробок, заехали на территорию Технополиса, где и располагается открытое фондохранилище музея. Открытое оно потому, что вы можете туда попасть без особых проблем, хотя и по предварительной записи небольшими группами.
Так как микроскоп и трансформатор предусмотрительно были установлены на паллеты — их оперативно сняли погрузчиком, перегрузили на рохлю, и мы повезли его до места хранения. Быстрая распаковка, ставим на место голову и voilà! Полгода переживаний — и микроскоп спасен! Запускать его не планируют, но зато сохранят на долгие годы.
Вот и завершилась история по спасению объекта настоящего инженерного искусства. Особые слова глубочайшей признательности хочется выразить сотрудникам музея — Алексею Бутырину и Ольге Федоровне Тихомировой. Без их профессиональной поддержки, искренней вовлеченности и неиссякаемого энтузиазма моя авантюра бы не состоялась.
Что касается финансовой стороны — помимо выделенного музеем бюджета на организацию перевозки, мне пришлось выложить из своего кармана круглую сумму, но это мелочи на фоне возможности сохранить для будущих поколений этот уникальный образец инженерной мысли.
К слову, приглашаю вас посетить открытые музейные фонды, они расположены в Москве, в Технополисе, возле станции метро Текстильщики. Требуется предварительная регистрация на сайте музея, так как без этого вас не пустят на территорию Технополиса. В фондах регулярно проводятся интересные экскурсии.
Написано специально для Timeweb Cloud и читателей Пикабу.
Больше интересных статей и новостей в нашем блоге на Хабре и телеграм-канале.
Реклама ООО «ТАЙМВЭБ.КЛАУД», ИНН: 7810945525
Автор текста: extpankov
Ты закрыл 10 задач за день. Был на созвонах, фикcил баги, даже написал пару тестов. День прошёл не зря? В это же время кто-то сделал одну задачу — и сэкономил твоей команде два месяца работы.
В IT-среде давно прижилась простая логика: если хочешь быть полезным — делай больше. Закрывай тикеты, участвуй в дейликах, пиши статус-репорты. Прогресс превращается в количество, а человек — в счётчик задач. Это удобно: менеджерам проще строить графики, командам легче планировать спринты, руководство видит активность. Задачи можно измерить количеством, этим они кажутся объективными.
Эта модель отождествляется с результатом. Когда фокус смещается на выполнение задач ради самих задач, начинаются парадоксы. Один разработчик закрывает двадцать багов в неделю — и ни одна метрика продукта не меняется. Другой переписывает часть системы, и количество багов падает вдвое. Но первого хвалят за стахановский вклад, а второй попадает под ласковое: «Ты что, весь день делал один коммит?!»
Мы пришли к этому не случайно. Бизнесу нужны отчёты, командам — предсказуемость, новичкам — ощущение занятости. Всё это поддерживает культ продуктивности: важен не эффект, а видимость. Так рождается поток задач ради задач — и почти никто не спрашивает, что изменится после.
Настоящая продуктивность теряется в этой системе, потому что она не всегда выглядит как работа. Она не обязательно дает ежедневный выхлоп. Она может выглядеть как размышления, исследования, эксперименты. И именно поэтому часто оказывается вне поля зрения.
Одна из главных причин, почему мы перегружены ерундой — не все задачи равны. Одни легко ставятся, быстро выполняются и дают ощущение завершённости. Другие требуют времени и поначалу не дают ничего, кроме тревоги. Первые — это микрозадачи. Вторые — смысловая, глубокая работа.
Микрозадачи — это действия на поверхности. Починить баг, сверстать баннер, обновить зависимость, поправить отступ. У них четкая цель, понятный результат и короткий цикл. Такие задачи удобно вставлять в ToDo, обсуждать на дейликах и показывать как прогресс. То же самое, что мыть посуду: шаг несложный, но в сумме может занять весь день.
Смысловая работа — другая. Это задачи, которые не просто закрывают тикет, а меняют систему: устранить источник багов, упростить архитектуру, выбрать стратегию развития продукта. Иногда на их формулировку уходит неделя, а то и месяцы и годы... Они не делятся на подзадачи. Невозможно сходу сказать, сколько займут. Их не покажешь красиво в Jira. Именно поэтому их так часто откладывают.
Мы игнорируем глубокие задачи, потому что они сложны и не вписываются в привычный процесс. Поэтому в ежедневной гонке за видимостью успеха их вытесняет то, что просто легче сделать.
Человеку нужна понятная метрика успеха. А задача с галочкой — это и просто, и приятно. Списки дел становятся самоцелью, а день без десятка закрытых пунктов кажется «провальным» и не похожим на те, что транслируют в соцсетях.
Мозг охотно выбирает этот путь. Потому что глубокая задача пугает. Она требует одиночества, неопределённости, умственного напряжения. У неё нет понятного дедлайна, нет моментального результата. Поначалу ты даже не знаешь, с чего начать. Это выглядит как прокрастинация, хотя на самом деле именно такая работа влияет на продуктивность не только сотрудника, но и всей компании.
Именно поэтому такие задачи сложно объяснить и ещё сложнее — защитить. Если ты скажешь, что целый день думал над архитектурой — и не принял никакого решения, — это не сочтут за работу. Ты не выглядел занятым, а мог параллельно пить кофе, выглядеть расслабленным и как будто «ничего не делал». А в голове у тебя в это время шёл подбор решений, вёрстка концепций, отбраковка плохих направлений. Это и есть работа — просто не для тех, кому важно показать бурную деятельсность.
Та же ловушка работает и в самозанятости. Никто не платит за день, в котором не произошло ничего видимого — даже если именно в этот день ты провел десятки невидимых итераций в голове, нащупал решение, отказался от ложных ходов. Снаружи — тишина. Внутри — сложнейшая работа, которая проявится позже.
В таких ситуациях легко почувствовать вину за «ничего не сделал». А когда результат всё же появляется — его обесценивают, потому что выглядит он просто. Хрестоматийный пример: дизайнер Паула Шер создала логотип Citibank буквально за три секунды. Клиенты удивились: «Уже?» — на что она ответила: «Я потратила на это три секунды и тридцать четыре года». Быстро снаружи — не значит быстро внутри. Видимое — лишь вершина процесса, который был до.
Так мы сами начинаем ценить активность выше результата. Не потому что не знаем, что важнее, а потому что невыносимо выглядеть медленным в мире, где все бегут. Даже если бегут в никуда.
Делать много — привычно. И часто правильно: в большинстве команд система устроена так, что от сотрудника ждут не размышлений, а выполнения. Это рабочая модель для операционных ролей, где важна стабильность, а не стратегия.
Но у этой модели есть потолок. Если ты хочешь расти — от разработчика к лиду, от редактора к главреду — придется работать иначе. Навык глубокого мышления, умение вычленять главное и отбрасывать лишнее — это условие роста. Чем выше ты поднимаешься, тем меньше задач будут ставить — и тем больше придётся придумывать самому. А значит, мыслить, сомневаться, брать на себя неопределённость.
Эти советы помогли мне. Возможно, они помогут и тебе:
1. Задавай себе вопросы — даже если ответ от тебя не зависит
Ты не всегда можешь выбирать, что делать. Но ты всегда можешь спрашивать себя: зачем? Что я решаю этой задачей? Кто от этого выиграет? Что изменится?
Это не отменяет выполнения задачи — но тренирует мышление. Со временем ты начнешь видеть, какие задачи дают эффект, а какие просто закрывают дыру. И когда у тебя появится влияние, будешь готов выбирать лучше.
2. Одна главная задача в день
Пусть будет много мелочей. Но пусть будет одна глубокая, которая даёт эффект. Пусть не сразу, пусть её нельзя красиво показать. Но ты будешь знать, зачем ты её делаешь.
3. Не всё, что выглядит как работа, ей является
Если ты можешь влиять на приоритеты — начни с малого: задавай вопросы к задачам, которые кажутся формальными. Возможно, их делать всё-таки не нужно. Например:
Кто будет читать эту документацию?
Зачем мы делаем это «на всякий случай»?
Нужно ли срочно отвечать на любое письмо?
Если задача не даёт эффекта, её стоит как минимум обсудить. Не с позиции отказа — с позиции пользы. Это проявление зрелости: ты не просто выполняешь, ты думаешь.
4. Примите: за смысл не похвалят сразу
Глубокая работа не видна. До тех пор, пока не изменится что-то по-настоящему. Пока все делают задачки — ты будешь выглядеть медленным. Но если одна мысль решит проблему, которую команда разруливала месяцами, все поймут, зачем ты нужен.
Пока ты делаешь десять задач в день — кто-то делает одну. И получает больше.
Не потому что умнее или хитрее. А потому что делает не всё, что дают, а только то, что нужно. Не заполняет время задачами, а выбирает смысл. Не боится паузы, тишины, размышлений.
Глубокая работа — это не метод, а выбор. Делать не быстро, а точно. Не сразу, а надолго.
P. S. Эта статья — не против задач и стабильной операционки.
Рутина важна, и на ней держатся команды. Но если всё внимание уходит только туда — легко забыть про смысл. Я не обесцениваю работу, где «просто надо сделать». Я лишь за то, чтобы мы чаще спрашивали себя: что изменится после? Потому что именно эти вопросы двигают нас вперёд.
Написано специально для Timeweb Cloud и читателей Пикабу. Больше интересных статей и новостей в нашем блоге на Хабре и телеграм-канале.
Реклама ООО «ТАЙМВЭБ.КЛАУД», ИНН: 7810945525
Автор текста: MaFrance351
Приветствую всех!
Многие из нас застали лично и всё ещё помнят «модемную» эпоху. И даже мне самому доводилось ими пользоваться, а много позже я писал про то, каково в нынешних реалиях сидеть в интернете через старый аналоговый модем. Но вот мне стало интересно: а как насчёт попробовать позвонить не через мини-АТС, а на устройство в другом районе или даже в другом городе? Именно этим мы сейчас и займёмся.
Итак, в сегодняшней статье проверим на практике, реально ли заставить два модема связаться друг с другом в наши дни заката эпохи медных линий. Узнаем, насколько стабильным будет соединение и будет ли оно вообще. Традиционно — много интересного.
Давным-давно, когда интернет был ещё по карточкам, АТС были аналоговыми. Именно эта характеристика и позволяла использовать их для модемной связи — сигнал никак не сжимался и не модифицировался, что дает возможность передавать не только голос, но и данные. Заставшие те годы могли помнить, как сильно влияло на качество соединения наличие на его пути устройств типа уплотнителей абонентских линий.
Одной такой незамысловатой коробочки на пути от телефонной розетки до АТС было достаточно, чтобы скорость модемного соединения упала до неприлично малых значений. Наличие или отсутствие такого оборудования иногда даже становилось решающим фактором при выборе квартиры, настолько сильно оно могло испортить качество связи?
Но вот прошли годы и эпоха тёплых ламповых медных проводов стала уверенно подходить к концу. Мало где осталась «настоящая» телефонная линия, вместо неё поголовно втыкаются GPON или VoIP-шлюзы. И даже если дома всё ещё остались телефонные розетки, запросто может быть, что лапша от них идёт не до АТС, а до коробочки на чердаке. Большинство пользователей даже не заметили изменений — на голос преобразование сигнала практически не влияет. А вот модемам не повезло — поток, прошедший через алгоритмы фильтрации и сжатия, для них уже не подходит, отчего связь либо устанавливается, но на очень малой даже по модемным меркам скорости, либо не может установиться совсем. Вот тут-то мне и стало интересно: будут ли два модема соединяться друг с другом в новых реалиях? По идее, связь должна быть очень медленной и нестабильной. Ну что же, погнали проверять!
Мне всё хотелось попробовать позвонить кому-то на модем по настоящей линии и попробовать соединиться. Но сделать это никак не удавалось: у тех, кого я мог попытаться уговорить на такое предприятие, не было дома телефонной линии, просто, у тех, кому я предлагал, не было телефонной линии. Ещё я неоднократно встречал на просторах мнение, что если вдруг однажды «традиционного» интернета не станет, то модемы якобы всех спасут, к чему по указанным чуть ранее причинам относился довольно скептически.
Хотя почти все модемные провайдеры в нашей стране умерли, ещё были надежды кое-куда попробовать позвонить, а по номерам +74232300100 и +74232499100 ещё год назад отвечал модем, к которому можно было подключиться с логином и паролем rol. Увы, ещё тогда, когда он работал, я пробовал на него позвонить, но успехом это не увенчалось — модемы соединялись, но связь тут же рвалась. На этом о данных экспериментах я забыл.
Но вот однажды один мой товарищ (тоже с Дальнего Востока) предложил попробовать позвонить по модему и посмотреть, что из этого выйдет. Именно этим мы сейчас и займёмся.
С моей стороны подключаться будем при помощи вот этих двух модемов — Acorp основной и Zyxel запасной.
А вот модем на другой стороне — Zyxel более новой модели.
Как обстоят дела с интернетом, я уже знал по результатам своих опытов с АТС: всё очень печально. Поэтому теперь было интересно просто попробовать позвонить и проверить, будет ли соединение держаться, а также узнать, какую максимальную скорость удастся установить.
Итак, обмениваемся городскими номерами, надеясь, что домашние потом не станут жертвами пранка, и начинаем звонить.
Для проверки открываем самый обычный PuTTY и пробуем. Сначала позвонил на свой телефон и, убедившись, что гудки идут, набрал дальневосточный номер.
И, несмотря на опасения, связь установилась! Ну а набранное в терминале успешно отображалось на компьютере в шести тысячах километров от меня. Все пару минут соединение нормально держалось, после чего я его грохнул. Разумеется, скорость составляла не 115200 бод, а всего лишь 14400, как можно было убедиться AT-командой ATW2.
Дальше попробовали передать файл. На той стороне был HyperTerminal, я же открыл NC с его терминальным софтом.
Перед звонком надо зайти в настройки модема и поменять тоновый набор на импульсный (ATDT заменить на ATDP): иначе, как оказалось, моя АТС наотрез отказалась звонить, а только выдавала короткие гудки.
Ну что, пробуем?
Соединение даже установилось, а это значит, что можно пробовать передать что-то потяжелее.
Открываем меню и выбираем приём файла по какому-нибудь протоколу.
И файл даже успешно передаётся, хоть и с изредка возникающими сообщениями типа «CRC Error».
Дальше захотелось передать что-то потяжелее. И…
Попытка переподключения оказалась неудачной. Модемы долго пищали, но так и не смогли сговориться. Пришлось бросить трубку, перезагрузить модемы и попробовать снова. С некоторой попытки связаться удалось.
Следующей идеей было позвонить уже на мой номер.
Открываем терминал, ждём звонка. Берём трубку, и модемы начинают соединение.
И они даже смогли его установить, впрочем, буквально сразу же связь оборвалась.
В следующую попытку нас ожидало то же самое. Как, впрочем, и во все остальные. У меня есть предположение, что дело в том, что модем не может воспринять попорченный GPONом сигнал, так как при звонке с моей стороны (где есть аналоговая линия) связь хоть и не была особо стабильной, но всё же могла состояться, тогда как при вызове моего номера не удалось подключиться вообще ни разу.
После кучи неудачных попыток был вытащен модем Zyxel Omni 56K (с гордой надписью «Российская версия» на днище).
На старых линиях (даже из гнилой лапши) он работал отлично, но вот новые оказались ему не по зубам.
Если всё же хочется подключить модем к настоящей телефонной линии и позвонить им на другой девайс, то выход таки есть. Для этого нужно иметь аналоговую линию на обоих концах (желательно без какой-либо «цифры» между ними, то есть звонить лучше в пределах города или села).
А вот и пример. Здесь звонок производится в небольшом городе, где традиционная линия сохранилась и сейчас. Та самая неповторимая атмосфера нулевых тоже присутствует. В городах побольше эффект будет совершенно непредсказуемым.
Как я и ожидал, на нынешних телефонных линиях работать модемам очень тяжело. Всё же с приходом цифрового оборудования эпоха dial-up практически окончательно ушла в историю. Если у вас аналоговая линия, смысл пробовать всё ещё есть, с GPON же конец будет немного предсказуем. Тем не менее, даже на такой плохой линии связь установилась, а если программно занизить скорость, то стабильность соединения вырастет. Кто знает, может быть, в другом городе и с другим оборудованием повезёт больше.
Такие дела.
Что ж. Заставить два «динозавра» работать вместе в 2025-ом – задача не из легких! Этот эксперимент требует тщательной подготовки и надежной инфраструктуры. А вот с сервисами Timeweb Cloud все просто. Потому вэлкам.
Больше интересных статей и новостей в нашем блоге на Хабре и телеграм-канале.
Реклама ООО «ТАЙМВЭБ.КЛАУД», ИНН: 7810945525
Автор текста: vladkorotnev
Всем привет. На коленках смастерил табло и она попала в японский сериал. Для всех остальных: рассказываю, без регистрации и СМС, как это сделать, во всех подробностях. Итак...
Уже не первый десяток лет газоразрядные цифровые индикаторы переживают свой ренессанс. Одни собирают часы и метеостанции на широко распространённых ИН-12, другие уходят в тему с головой и пытаются наладить своё производство ламп немыслимых доселе форм и размеров.
Я же предпочитал в своих конструкциях использовать ВЛИ (VFD) — они требуют куда более низких напряжений питания, да и весьма чаще встречаются в виде готовых модулей, которым нужно лишь подать 5 вольт питания и данные.
Большинство конструкций на газоразрядниках, которые мне попадались в категории «для начинающих», использовали давно снятые с производства микросхемы дешифраторов по типу К155ИД1 или SN74141. Также многие встреченные схемы экономили на количестве оных, используя один дешифратор для всех ламп сразу, коммутируя аноды через оптопары.
Поставить же две ИН-12, валявшихся в ящике уже десяток лет, хотелось в свой проект CD-плеера — отображать номер трека или радиостанции. Поэтому хотелось иметь такой же модуль, как и любой другой дисплей — не сильно крупнее геометрически, чем сами лампы, подключающийся по стандартной шине и не требующий от процессора никаких заморочек с обновлением динамической индикации и всего такого, ну и на активно производящихся компонентах до кучи.
Так и зародился в проекте побочный файл платы с говорящим названием Nixierator.
На самом деле схема достаточно простая для плюс-минус сведущего в электронике человека. Однако для новичка она может быть не сильно понятной, поэтому разберём, что она делает, по шагам.
Справа можно увидеть вход высокого напряжения (HV), как правило для ИН-12 это 200 вольт постоянного напряжения. Резисторы Ra1 и Ra2 задают ток через индикаторы — для ИН-12 рабочий ток рекомендуется в диапазоне от 2 до 3,5 мА, и 100 кОм на 200 вольтах как раз обеспечивают щадящий режим работы по нижней границе этого диапазона.
Слева же у нас вход данных с ардуины, хорошо знакомая всем I2C-шина. R4 и R5 подтягивают её к положительному напряжению питания, на случай, если подтяжки не установлены на схеме, которая будет модулем управлять. По ней данные поступают в восьмибитный регистр PCF8574, адрес которого задаётся перемычками A2, A1 и A0.
Восьмибитный выход с регистра разбивается по полубайтам на два дешифратора MC14028. У каждого дешифратора есть четырёхбитный вход и 10 выходов. Если двоичное значение на входе попадает в десятичный диапазон от 0 до 9, то на соответствующем выходе из Q0-Q9 появится высокий логический уровень, в противном же случае — все выходы останутся на низком уровне. Можно представить эту логику в виде таблицы истинности:
Подавая на вход двоичное представление цифр от 0 до 9 — «выбираем» соответствующий выход, а от A до F — «отключаем» их все
Например, если мы запишем в регистр PCF8574 шестнадцатеричное число 0x28 — первые (старшие) 4 бита уйдут на верхний по схеме дешифратор (U8) и включат у него выход под номером 2, вторые (младшие) 4 бита уйдут на нижний дешифратор (U7) и включат у него выход под номером 8.
Дальше все эти выходы идут через микросхему SN75468 — сборку из семи составных транзисторов. Эти транзисторы дают нам усиление по напряжению, чтобы сигналами логических уровней (0..5 В) переключать питание нужных нам катодов газоразрядных ламп. Когда выход дешифратора активен (лог. 1), соответствующий транзистор в сборке открывается и замыкает подключённый к нему катод лампы на землю, зажигая его. Если же выход дешифратора неактивен (лог. 0), транзистор заперт — ток через катод не течёт, и он не светится.
Внимательный читатель заметит, что SN75468 по даташиту допускает максимальное напряжение коллектор-эмиттер равное 100 вольтам. Однако наши лампы работают от 200 вольт! Как же это работает, а закрытые транзисторы не пробивает высоким напряжением?
Именно по этой причине на схеме установлен стабилитрон Z1 на 91 вольт. Он подключён между общей точкой коллекторов всех транзисторов внутри SN75468 и их же общим эмиттером. Таким образом, на транзисторах никогда не будет больше 91 вольта между коллектором и эмиттером — либо 0 (транзистор открыт, катод зажжён), либо 91 (транзистор закрыт, катод погашен). Возможно, будет понятнее, если отрисовать этот участок схемы отдельно и упрощённо, лишь с одним транзистором:
Резистор R3 задаёт ток стабилитрона для достижения им рабочего режима и обеспечения правильного напряжения в точке между Z1 и R3. В интернете встречаются схемы, где этот резистор опущен, в надежде на то, что паразитный ток внутри не горящей лампы от анода к катодам будет достаточным сам по себе. Но тогда напряжение в точке между Z1 и R3 может оказаться ниже, чем 91 вольт — как повезёт с конкретными лампами и стабилитроном — падение напряжения на лампах же, напротив, увеличится, и даже выключенные катоды будут гореть частично или целиком. В идеале R3 нужно подбирать по даташиту стабилитрона, чтобы ток через него был оптимален, но я воткнул 100 кОм просто от балды, чтоб не заказывать лишние номиналы, и всё работало прекрасно.
Как мы уже разобрались, в нашей схеме на выводе зажжённого катода будет потенциал в 0 вольт, а на выводе погашенного — те самые 91 вольт. Однако, цифры будут гаснуть несмотря на то, что потенциал погашенных катодов ниже потенциала анода.
Всё дело в том, что вольт-амперная характеристика у газоразрядного индикатора нелинейна, наподобие таковой, к примеру, у светодиода.
Напряжение, при котором ток начнёт течь, называют напряжением возникновения разряда (на графике слева точка D) — при нём в газовой среде происходит тлеющий разряд, который и светится вокруг катода.
После этого в лампе уже достаточно нагретого и ионизированного газа, чтобы тлеющий разряд поддерживал себя даже при понижении напряжения. Однако ниже определённого напряжения он уже себя поддерживать не сможет и погаснет — это напряжение называют напряжением поддержания разряда (на графике слева — точка E').
Посмотрим, чему эти напряжения равны для ИН-12, в паспорте на эту лампу:
В контексте нашей схемы напряжения будут:
Когда цифра активна: потенциал катода 0 В (транзистор на землю открыт), потенциал анода 200 В, разность потенциалов (напряжение) — 200 В, что больше напряжения возникновения разряда в 170 В. Соответственно, катод зажигается.
Когда цифра погашена: потенциал катода 97 В (транзистор закрыт, напряжение задано стабилитроном), потенциал анода 200 В, итого напряжение (200 - 97) = 103 В, что ниже напряжения поддержания разряда в 120 В. Значит, катод погаснет, хотя какой-то мизерный ток через него течь и продолжит.
По-быстрому раскидал на плате в диптрейсе — по мере возможности разводя подальше высокое напряжение и логику. Скорее всего, конечно, не пробьёт, но страшно такие вещи держать рядом.
В следующих ревизиях, если такие будут, хочется сделать сквозные разъёмы для питания и данных. Но так как я и эту в итоге не применил, то когда это произойдёт — вопрос тот ещё :-)
С источником высокого напряжения пока что не стал заморачиваться и взял готовое решение в виде повышающего модуля с алиэкспресса. В идеале его бы тоже интегрировать на плату, но не в этот раз.
Собираем, подключаем:
Работает, радостно!
По умолчанию все пины PCF8574 работают как выходы, поэтому для работы с ним через ардуину не нужна никакая библиотека кроме стандартной Wire. Вот пример кода, считающего на одном таком модуле секунды от 0 до 99 и мигающего нулём в старшем разряде на нечётных значениях меньше десяти:
int address = 0x38; // адрес, заданный перемычками
// Отображает двухзначное число на газоразрядном индикаторе
// @Param num Число в диапазоне 0-99
// @Param leading_zero Включает или выключает 0 в старшем разряде, если число меньше 10
void nixieShow(int num, bool leading_zero) {
if(num >= 100) num = (num % 100);
int bcd = (num % 10) | ((num / 10) << 4); // Перевод числа в BCD
if(!leading_zero && (num / 10) == 0) {
// Отключить первую цифру, если не нужен 0 в старшем разряде
bcd |= 0xF0;
}
Wire.beginTransmission(address);
Wire.write(bcd);
if(Wire.endTransmission() != 0) Serial.println("send error!!");
}
void setup() {
Serial.begin(115200);
Wire.begin();
}
int second = 0;
void loop() {
if(second == 99) second = 0;
else second++;
nixieShow(second, (second % 2) == 0);
delay(1000);
}
Из нюансов здесь лишь перевод числа в двоично-десятичный код — т.е. чтобы при выводе десятичного числа 39 в регистр записалось двоичное 0011 1001b == 0x39 == 57d, а не 0010 0111 == 0x27 == 39d.
Собственно, платы я заказал и сделал, но в плеер мне нужна была лишь одна, а минимальный заказ на JLC PCB — четыре штуки. Выкидывать остальные четыре было бы расточительно, а положить их в долгий ящик — непонятно, когда бы они ещё понадобились.
Поэтому я заказал деталей, кроме ламп, на все пять плат, и выложил лишние четыре на Яху-аукционы — местный аналог почившего ныне «молотка» в рунете. Специально для начинающих ардуинщиков типа меня, которым с газоразрядниками поиграться хотелось бы, а откуда подступиться — непонятно.
Через пару дней в комментарии пришёл кто-то и начал расспрашивать: можно ли соединить несколько таких модулей? Можно ли на них вывести что-то кроме текущего времени или погоды? И в конце попросил написать на почту напрямую.
Оказалось, что им нужно табло для декорации машины времени в сериале! Как раз на 8 разрядов, из оставшихся последних четырёх плат.
Сериалом же оказалась экранизация настольной игры 「八月のタイムマシン」(Hachigatsu no Time Machine), в жанре science fiction. Да, видимо в этом жанре в этой части планеты клише с дисплеями на технологиях пятидесятых годов прошлого века с нами ещё надолго :-) (Про саму игру, увы, ничего сказать не могу — не пробовал).
Как выяснилось, из всего того многообразия газоразрядных часов, которые присутствуют на тех же яху-аукционах — большинство либо собирается из готовых китайских конструкторов начинающими радиолюбителями, либо, в лучшем случае, проектируется под готовую прошивку. Желающих лезть в дебри прошивки, чтобы сделать из часов просто дисплей, не нашлось.
До кучи, как показала пробная съёмка оных с динамической индикацией — когда цифры очень быстро зажигаются по очереди — почти любое изменение скорости затвора вызывало мерцание цифр, как при съёмке ЭЛТ-монитора, что для кино недопустимо.
И тут как наудачу я выкладываю на продажу свои эти платы! Причём описанная здесь схема реализует статическую индикацию — все цифры всегда горят одновременно, и никакого мерцания не возникнет.
Поначалу была идея сделать просто набивку цифр в память через USB-UART и простейшее веб-приложение из одной страницы, общающееся с устройством через WebSerial.
Однако мне показалось впоследствии, что тягать по студии ноутбук на каждый чих — не самая лучшая идея, да и microUSB-разъём у ардуины нано — уж больно хрупкая штука. Идея с заменой ардуины на ESP8266 тоже показалась не лучшей — опять же нужен компьютер или телефон, плюс на съёмочной площадке, как правило, радиоэфир забит по самое не балуй, а у ESP с радиочастью исторически было так себе. Да и корпус этой части машины времени предполагался из стали — то есть выносную антенну делать надо, а ESP с IPEX-коннекторами у меня закончились...
И тут мой взгляд упал на валявшийся в ящике с деталями инфракрасный хвост от ТВ-тюнера.
А ведь это то, что нужно! Можно прилепить где-то в незаметном месте на декорациях, а если родного кабеля не хватает — всегда можно докупить в ближайшем магазине удлинитель для наушников (если такового вообще уже нет на студии) и нарастить его без особого геморроя.
В итоге были докуплены лампы и из подручных деталей было сварганено самое настоящее табло для машины времени:
Для управления из той же коробки с хламом был изъят неизвестного происхождения пульт с крестовиной и кнопкой питания — как раз на все функции, которые нужны. Пришлось, конечно, упихать всё довольно плотно, поэтому схема управления вышла нетривиальной:
Пример настройки и проверки можно увидеть на видео:
После одобрения реквизиторов и режиссёра табло уехало в мастерскую Azuma Kobo, где уже делали основную декорацию. И спустя пару месяцев машина времени наконец-то увидела свет:
Скриншот из трейлера
Часть табло попала и на постер самого сериала:
А эффект пролистывания цифр попал и в заглавные титры:
В эфир сериал пошёл с 4 мая 2025 года по каналу BS12.
А меня этот проект заставил задуматься о некоторых вполне себе нетехнических вещах.
Жизнь штука такая — никогда не знаешь, где выстрелит. Куча усилий была потрачена на плеер компакт-дисков, но внезапно не прошли даром и побочные наработки, которые в плеер вообще не вошли. Да и вообще, казалось бы, где самоделки ради чисто развлечения, и где весь этот большой шоубиз — а вот ведь как бывает.
Во-вторых, а не попытаться ли во что-то такое перекатиться из уже набившего оскомину погромирования и всего такого. Денег, может быть, в этой сфере и поменьше, зато творчества и интереса ни в пример больше.
Azuma Kobo — те, кто делали саму декорацию машины времени
Написано специально для Timeweb Cloud (лучший хостинг из оставшихся) и читателей Пикабу. Больше интересных статей и новостей в нашем блоге на Хабре и телеграм-канале.
Реклама ООО «ТАЙМВЭБ.КЛАУД», ИНН: 7810945525
Всем привет, я Михаил Шпаков, руковожу отделом разработки. Захотелось поработать над каким-то проектом для души. В результате родилась платформа Statuser.
В этой статье я расскажу, как вечерами и на выходных делал Statuser (и продолжаю делать): с какими проблемами сталкивался, как выбирал стек, как не бросил проект на полпути — и что получилось в итоге.
Последние несколько лет в работе стало больше менеджмента: процессы, планирование, встречи, координация команд. Со временем я начал ловить себя на мысли, что очень хочется что-то поделать руками. Вернуться к коду, попробовать собрать продукт от начала и до конца, пройти путь не как менеджер, а как разработчик и автор идеи. Заодно — погрузиться в продуктовую часть, потрогать всё: интерфейсы, фичи, маркетинг, пользовательский опыт.
Так родился простой сервис для мониторинга доступности сайтов и серверов. Я хотел сделать его:
с минималистичным и понятным интерфейсом;
ориентированным в первую очередь на разработчиков, девопсов, админов;
с набором действительно нужных фич, ничего лишнего.
Я довольно быстро определился с тем, что именно хочу сделать. Мониторинг — тема мне близкая: и по работе в облаке, и по личному опыту. Падения, медленные отклики, истёкшие SSL-сертификаты, забытые домены — всё это встречал в жизни не раз. Хотелось иметь простой и надёжный инструмент, который работает «из коробки», не требует заморочек и настройки Prometheus + Grafana + alertmanager, и понятен сразу.
На рынке таких решений много. Среди самых известных — UptimeRobot, Pingdom, BetterStack. Они полезны, и каждый по-своему хорош, именно благодаря им у меня сформировался свой вижн: я хотел собрать инструмент, который:
максимально простой и лаконичный — чтобы даже человек без технической подготовки мог разобраться;
при этом — удобный и функциональный для разработчиков, девопсов и админов — тех, кто работает с продакшеном каждый день;
визуально приятный и быстрый;
делает немного, но делает это хорошо.
В приоритете были:
простота запуска, без конфигурационных YAML-джунглей;
максимальная наглядность: статус виден сразу, без лишних графиков и переключений;
фокус на разработчиков и админов, которые хотят видеть, жив ли сайт или API, и быстро понять, что пошло не так.
Я начал с минимального функционала: одна проверка по HTTP. Сервис каждую минуту отправлял запрос и, если сайт недоступен, слал письмо на указанный емейл. Это уже было полезно — я подключил несколько своих доменов и убедился, что всё работает.
Первую версию — простое приложение с базовой логикой — я собрал буквально за пару дней, используя NestJS на бэке и Next.js на фронте. Использовал ChatGPT для генерации шаблонов кода, моделей, простых обработчиков — и это сильно ускорило старт.
Когда появилась необходимость как-то управлять проверками, стал набрасывать простую админку. Захотелось: добавить новую проверку, отредактировать, отключить. Но быстро понял, что нужна уже настоящая панель управления, с аккаунтами, входом, настройками и нормальным интерфейсом.
Так минимальная идея постепенно начала обрастать логикой, интерфейсами и дополнительными фичами. Всё это делалось по вечерам и выходным — без дедлайнов, но с удовольствием.
Я запустил проект в декабре 2024 года. Сначала Statuser просто «тихо жил» — я подключил свои проекты, наблюдал за метриками, отлаживал систему. Но довольно быстро начали появляться первые реальные пользователи: кто-то приходил из поисковиков, кто-то по прямым ссылкам, которые я отправлял своим друзьям и знакомым. Люди пробовали сервис, подключали свои сайты, и, что особенно приятно — начинали задавать вопросы. Где посмотреть статистику за месяц? А можно уведомления в Telegram-группу? А как насчёт ping или проверки порта?
Так появилась первая настоящая обратная связь — сигнал, что продукт кому-то нужен. Стало ясно, что нужно двигаться дальше: развивать функциональность, давать больше гибкости, расширять возможности настроек. Вопросы пользователей стали естественным роадмапом, и я начал добавлять фичи — по мере приоритетов и доступного времени. Это стало хорошим двигателем развития.
Сначала появилась возможность отправлять уведомления не только на email, но и в Telegram — как в личные чаты, так и в группы. Это сильно улучшило скорость реакции и сделало сервис удобнее для команд.
Потом начал расширять сами типы проверок:
добавил ping и опрос TCP-портов;
возможность выбрать HTTP-метод (GET, POST, HEAD и др.);
задать заголовки и тело запроса — удобно для проверки API;
настроить таймаут;
отключить следование за 3xx-редиректами, если это важно для логики проверки.
Отдельно добавился блок контроля SSL-сертификатов и доменов. Сервис сам следит за сроком действия и присылает уведомления заранее:
— по SSL за 14, 7, 3 и 1 день до окончания,
— по домену — за 30, 14, 7, 3 и 1 день.
Это помогает избежать тех самых «вдруг всё упало из-за просроченного сертификата», которые случаются неожиданно, но регулярно. Или ситуации вроде: «домен оказался не продлён, сайт теперь уводит на парковку с рекламой» — и ты узнаёшь об этом не первым, а после клиента.
Каждую недоступность я стал оформлять в отдельный инцидент — с полной диагностикой из всех регионов, откуда шли проверки. В карточке инцидента в зависимости от типа проверки отображаются:
код ошибки;
тайминг запроса от curl;
зарезолвленные IP;
результаты выполнения mtr, traceroute и nmap;
SSL-сертификат, полученный через openssl;
скриншот страницы;
заголовки и тело ответа HTTP.
Внутри инцидента можно посмотреть таймлайн событий, оставить комментарий или постмортум — удобно, если сервисом пользуется команда и нужно зафиксировать, что случилось и почему.
Когда стало понятно, что сервис будет расти, я решил подойти к нему как к настоящему продукту — с нормальным бэкендом, фронтендом, базой, деплоем и инфраструктурой.
Я на запуске выбрал те технологии, которые, с одной стороны, были мне хорошо знакомы, а с другой — позволяли быстро двигаться и без лишних затрат запускать фичи. Хотелось сфокусироваться на продукте, а не тратить время на борьбу с конфигурацией или непривычным стеком. Поэтому получился баланс между удобством разработки, гибкостью и возможностью масштабирования в будущем.
Для бэкенда — NestJS. Удобный, хорошо масштабируемый фреймворк с архитектурой, которая мне близка: контроллеры, DTO, модули, строгая структура.
Для фронтенда — Next.js. Он позволяет быстро собирать современные интерфейсы, поддерживает SSR, тёмную/светлую тему, роутинг, статику — всё, что нужно для продакшена.
Компоненты собирал на ShadCN — они аккуратные, легко настраиваются и визуально мне очень нравятся. Без перегруза, со здравыми дефолтами, и при этом остаётся возможность быстро их подстроить под нужды интерфейса. Отличный вариант, когда хочется быстро собрать удобный UI без кастомизации на старте.
Я давно работаю в облаке и, естественно, для проекта тоже выбрал облачную инфраструктуру — это удобно, надёжно и позволяет сосредоточиться на продукте.
Приложение развёрнуто в Kubernetes: фронтенд и бэкенд оформлены как отдельные деплойменты, у каждого — свои поды, конфигурации и переменные окружения.
Снаружи доступен только один балансировщик — он обслуживает домен, автоматически выпускает и обновляет SSL-сертификаты и направляет трафик в Ingress кластера.
Все внутренние сервисы общаются по приватной сети, наружу не торчит ничего, кроме самого балансировщика.
Доступ ограничен через облачный Firewall — чтобы лишнего не светилось.
База данных — PostgreSQL в облаке. Проверки выполняются каждую минуту, и данных со временем становится всё больше: нужно хранить как текущие статусы, так и полную историю — для графиков, отчётов, анализа инцидентов. Облачная база берёт на себя бэкапы, мониторинг и отказоустойчивость, но я дополнительно настроил ежедневные резервные копии на S3 — потому что, как показывает опыт, бэкапов много не бывает.
S3 используется для хранения бэкапов и артефактов: результатов проверок в инцидентах, пользовательских аватарок, статических файлов.
Для отправки писем — обычный облачный SMTP-сервис. Просто, стабильно и без лишних забот.
Для проверок из разных регионов я написал отдельного агента, который развёртывается на VDS в нужной географии. Он выполняет проверки и отправляет результаты в основной сервис по HTTP. Агент упакован в Docker, благодаря чему легко масштабируется и позволяет быстро запускать инстансы в новых локациях — сейчас это Москва, Амстердам и Алматы.
На каждой VDS настроено несколько IP-адресов, чтобы снизить вероятность блокировок со стороны проверяемых ресурсов. Конфигурация агента унифицирована: все настройки хранятся в Git, что упрощает развёртывание, обновление и поддержку.
Процессы сборки и выката я сразу автоматизировал. Использую GitHub Actions: настроен пайплайн, который по тегу собирает контейнер, пушит его в реестр и деплоит в кластер или на VDS с агентом. Это удобно, предсказуемо и даёт гибкость — можно легко разносить staging и production, запускать preview-версии и тестировать отдельные фичи из веток.
Я продолжаю развивать Statuser — добавляю новую функциональность, улучшаю интерфейс и стараюсь сделать сервис максимально полезным для тех, кто работает с инфраструктурой, сайтами и продакшеном. Хочется не только писать код, но и рассказывать о проекте: делиться опытом, выходить на профильные площадки, писать статьи и просто быть в диалоге с сообществом.
В ближайшее время появятся несколько новых крупных функций:
Создание собственных статус-страниц — с возможностью объединять серверы в группы, настраивать индексацию в поисковиках, ограничивать доступ по паролю, включать вайт-лейблинг и многое другое. Первая версия уже готова примерно на 60%.
Публичное API — чтобы можно было автоматизировать управление мониторингом.
Появится Passkey для входа, а также двухфакторная авторизация через Telegram и email, просто потому что мне самому нравится этим пользоваться.
Сейчас Statuser — это pet-проект, и мне по-прежнему нравится заниматься им в свободное время. Такой формат даёт гибкость, позволяет экспериментировать и не перегореть. Но при этом у проекта уже появилась аудитория, и стало понятно, что он может быть полезен не только как личный инструмент, но и как продукт с коммерческой ценностью.
Поэтому в будущем Statuser станет условно-бесплатным сервисом с несколькими тарифами — по модели, близкой к тому, как это реализовано в UptimeRobot.
План такой:
бесплатный тариф останется навсегда — в нём будет всё необходимое для небольших личных и пет-проектов: HTTP-проверки, уведомления, статус инцидентов и другие возможности. В нём можно будет добавить до 10 серверов, этого хватит для большинства базовых сценариев;
платный тариф будет включать расширенные возможности: больше серверов в мониторинге, короткие интервалы мониторинга, диагностика инцидентов и многое другое;
в перспективе, возможно, появятся несколько уровней тарифов — для команд, фрилансеров, бизнеса.
Сейчас Statuser находится в режиме публичного тестирования — все функции доступны бесплатно. Можно подключить свои проекты, посмотреть, как сервис работает на практике, и при желании оставить обратную связь — это очень ценно и поможет мне сделать проект лучше и удобнее для пользователей.
Этот проект для меня — возможность оставаться в практике, развивать инженерное мышление и делать что-то полезное своими руками. Он начался как простая идея, и постепенно вырос в полноценный сервис, которым пользуются другие люди. Это вдохновляет продолжать работу.
Если вы прочитали до этого места — спасибо!
Буду рад любым вопросам, обратной связи и идеям. Возможно, вы сталкивались с похожими задачами в мониторинге или запускали свои pet-проекты — расскажите.
И если хочется, чтобы я подробнее раскрыл какую-то часть — стек, архитектуру, процесс разработки или, например, работу с обратной связью — просто напишите в комментариях, обязательно отвечу.
А сервер для мониторинга можно взять у нас в Timeweb Cloud :)
Реклама ООО «ТАЙМВЭБ.КЛАУД», ИНН: 7810945525
Автор текста: zatim
Обычно сервер ассоциируется с чем-то дорогим и недоступным обычному человеку. Даже на вторичном рынке они пока еще стоят весьма существенно (если не рассматривать совсем уж допотопные экземпляры). Однако, есть и такие, которые можно приобрести весьма недорого.
Это, так называемые, блейд-серверы. Блейд-сервер (от англ. blade — лезвие) – концепция использования нескольких компактных серверов в одной общей корзине (шасси). Некоторые узлы сервера (такие как блоки питания, охлаждение, сетевые адаптеры, управление) вынесены за пределы сервера и сделаны общими для всех. Благодаря этому исключается излишнее дублирование и, соответственно, уменьшаются габариты и общее энергопотребление всей сборки. Увеличивается плотность вычислительной мощности на единицу объема серверной стойки. Из-за того, что единичный блейд-сервер бесполезен без корзины, а в корзине избыточен, они не пользуются спросом на вторичном рынке, а потому стоят весьма недорого.
Мне удалось приобрести пару таких серверов за сумму всего порядка 1200 р. за шт. Это китайские серверы BH620 фирмы Huawei. Что же мы получаем за эти деньги? В каждом сервере имеется по 2 процессора Intel Xeon E5645, работающих на частоте 2,4 ГГц и имеющие по 6 ядер и 12 потоков. Сервер укомплектован 9-ю планками памяти DDR3 по 8 Гб (всего 72 Гб), дисковым RAID массивом из двух SAS дисков объемом по 300 Гб и 6-ю гигабитными Ethernet адаптерами. Даже сейчас это весьма неплохая вычислительная мощь, если сравнивать с бытовым сегментом, особенно, если принять во внимание копеечную цену всего этого добра. На одной плате-мезонине в передней части платы располагается RAID-контроллер дисков фирмы LSI, в задней части платы на двух мезонинах располагаются Ethernet-контроллеры на микросхеме Broadcom BCM5715. Каждая микросхема обеспечивает по 2 гигабитных порта. Еще одна такая же микросхема распаяна непосредственно на материнской плате, итого 6 интерфейсов.
Сам сервер весьма компактен. Ширина всего 31 см, длина 48 см, толщина 4 см. В корзине они стоят вертикально в количестве 10 шт. Спереди располагаются 4 отсека для SAS дисков формата 2,5”, сервисный разъем, кнопка включения и индикаторы. Задняя стенка полностью отсутствует. Через нее в сервер задувается воздух для охлаждения. Также, сзади на плате расположены многоконтактные разъемы для соединения с корзиной и пластиковые направляющие. Направляющие помогают правильно состыковать разъемы, не повредив их.
Чтобы запустить этот сервер, необходимо обеспечить, как минимум, питание, охлаждение и подключение монитора с клавиатурой. К сожалению, гугление не выдало никакой существенной технической информации, которая помогла бы с решением этих вопросов. Нет ни распиновки разъемов, ни электрических параметров сигналов. Придется их изучать самостоятельно. Из рекламного буклета было выяснено, что сервер питается напряжением 12 В, а спереди через сервисный разъем выходят сигналы VGA и 3 шт интерфейсов USB. Проще всего оказалось найти куда подключать питание 12 В. Широкая шина питания идет от задних разъемов куда то вглубь платы.
Вот только некоторые разъемы оказались выломаны. Но это не беда, все равно ответных частей у меня нет. Я подпаялся к их контактам несколькими тонкими проводами. Затем пучок тонких проводов соединил с толстым проводом, который подсоединил к лабораторному блоку питания. Определить полярность также несложно – минусовой провод питания должен звониться накоротко с корпусом устройства.
Подав питание, мы видим что некоторые светодиоды на плате зажглись и начали мигать. Значит, железка живая и что-то в ней происходит. Отлично, идем дальше.
Теперь нужно попробовать подключить к серверу монитор и клавиатуру. Сначала я попытался найти фирменный кабель, который должен подключаться к сервисному разъему. После весьма долгого гугления что-то похожее нашлось на Алиэкспресс. Внешний вид и количество контактов у разъема на фото было примерно похоже на то, что требовалось. Однако цена этого кабеля вместе с доставкой была почти как за оба сервера сразу, что выглядело не очень бюджетно. К тому же ждать месяц совершенно не хотелось. Попробуем выяснить распиновку и спаять кабель самостоятельно. Для этого я открутил маленькую платку с сервисным разъемом для более внимательного изучения.
На плату приходят два пучка проводов, один из которых состоит из трех экранированных пар из белого и зеленого проводов. Очевидно, это и есть те 3 интерфейса USB, которые выходят на сервисный разъем. Так я вызвонил контакты на сервисном разъеме, которые отвечают за сигнальные пары USB. Экраны проводов соединены с общим проводом. Прозвонив их, я нашел все контакты сервисного разъема, соединенные с общим проводом. Питания 5 В среди этих проводов не было. Но, на плате были распаяны 3 одинаковых цепочки из самовосстанавливающихся предохранителей и фильтрующих конденсаторов. Видимо это и есть питание 5 В, которое шло с другого разъема. Прозвонив эти цепи, я определил все контакты, отвечающие за 5 В. Таким образом, с USB мы разобрались.
Для подключения монитора по интерфейсу VGA необходимо 5 сигнальных проводов – R, G, B, HS, VS. Первые 3 отвечают за 3 основных цвета "красный", "зеленый" и "синий", оставшиеся два — за строчную и кадровую синхронизацию соответственно. Поскольку на маленькой плате не было электронных компонентов, которые хоть как-то могли быть связаны с выводом изображения, можно предположить, что эти сигналы должны приходить с материнской платы транзитом напрямую на сервисный разъем. И да, после прозвонки такие сигналы были обнаружены – 3 сигнала – R, G, B шли напрямую и 2 сигнала шли через небольшое сопротивление 100 Ом. Последние, видимо, сигналы синхронизации. Кто из них кто, я предполагал выяснить с помощью осциллографа. Строчные синхроимпульсы должны идти с частотой около 31 кГц, кадровые – 60 Гц. Полная распиновка разъемов, полученная в результате исследований, приведена в таблицах ниже. Может быть, кому то пригодится эта информация.
Таблица 1 – Разъем с сигналами USB от материнской платы. Контакт 1 отмечен на разъеме треугольничком. Нумерация – в одном ряду четные, в другом нечетные.
Ответный разъем, похожий внешне на сервисный, ищется на Алиэкспресс по названию SCSI MDR 26 pin. Этот разъем был заказан, а пока он едет, просто припаяемся проводами напрямую к контактам.
Однако, далее меня ждало разочарование. После подачи питания никакие сигналы на монитор не выдавались, также не было и питания на USB. На кнопку включения тоже не было никакой реакции. Только лишь моргали различные светодиоды. Характер моргания периодически менялся, что говорило о том, что что-то там все-таки происходит. И я стал дальше прозванивать все, что можно было прозвонить и смотреть осциллографом все, что можно было посмотреть.
В задней части материнской платы были обнаружены стандартные штырьковые разъемы с шагом 2,54 мм. Один из них, судя по картинке на крышке сервера, служил для подключения встроенного накопителя USB. Два других, 10-контактных, очень напоминали JTAG, и, вероятно, предназначались для отладки и программирования микросхем ПЛИС на плате. И также обнаружился трехконтактный разъем, на котором присутствовало напряжение минус 6 В. Отрицательное напряжение явно говорило о том, что это был порт RS232 для вывода информации в терминал. Рядом с разъемом также обнаружилась и микросхема преобразователя интерфейса MAX x232, что подтвердило догадку. Был наскоро спаян кабель-переходник и вынут из закромов ретро-ноутбук TOSHIBA с портом RS232 и программой PuTTY. На одном из контактов периодически проскакивали какие-то импульсы, очевидно, это выход TX, он был подключен ко входу RX ноутбука, на другом контакте ничего не было. Видимо, это вход RX, его я припаял к выходу TX ноутбука. Ну, а их общий провод звонился накоротко с корпусом устройства.
Сначала я запустил программу PuTTY на скорости 9600, на экране появились какие то символы вперемешку с мусором. Видимо, скорость не та. Я попробовал 115200 и вуаля! На экран посыпался осмысленный текст.
Как оказалось, при подаче питания первым стартует вспомогательный микроконтроллер MPC852T. Он работает на частоте 100 МГц, имеет 32 Мб ОЗУ и 16 Мб флеш-памяти. Он загружает операционную систему MontaVista. Это небольшая ОС linux для встраиваемых систем. После загрузки ОС, процессор инициализирует всю периферию сервера. И пока он все это не сделает, никакой реакции на нажатие кнопки включения не будет. После старта система MontaVista выдает стандартное linux’овское приглашение залогиниться. После непродолжительного подбора логина и пароля подошла комбинация root root. Однако внутри системы ничего интересного не было. По команде help выдавался список непонятных команд неизвестного назначения. Туда я копать дальше не стал.
После того, как вспомогательный микроконтроллер загрузился, появилась реакция на кнопку включения. Кратковременно зажигались и гасли светодиоды на дисках и мезонинах сервера. Как оказалось, мощности моего лабораторного блока питания недостаточно для питания сервера. В рабочем режиме он потребляет ток порядка 10...11 А. При максимальной загрузке – до 20 А. Для питания можно применить стандартный блок питания 12 В мощностью 200...250 Вт для светодиодных лент, они довольно дешевы и широко представлены на маркетплейсах. Но, можно сэкономить и на этом. Для питания можно применить старый компьютерный БП. Единственное, необходимо убедится по этикетке, что он может выдать необходимый ток по шине 12 В. Также блок необходимо доработать. Инструкций по доработке в интернете имеется огромное количество. В старых компьютерных блоках питания основной канал, по которому происходит стабилизация – 5 В. Поэтому нужно отключить обратную связь от канала 5 В и оставить только 12 В, при этом нужно будет заново подобрать резистор в цепи обратной связи так, чтобы выходное напряжение составило порядка 12,4...12,6 В с запасом на падение напряжения на проводах. Также в некоторых блоках иногда необходимо дополнительно поколдовать со схемой защиты и формирования сигнала PG. Ее можно просто удалить.
Я же для питания применил доработанное зарядное устройство для 12 В буферных свинцовых аккумуляторов. Устройство выдает ток до 15 А, чего вполне достаточно для питания сервера в нормальном режиме (для ограничения максимального потребления тока можно в БИОС-setup сервера по максимуму включить все функции энергосбережения, а также отключить лишние ядра). Доработка этого зарядного устройства заключалась просто в удалении части схемы, отвечающей за стабилизацию зарядного тока и переключение в режим буферного питания после окончания заряда. Для работы в качестве блока питания, эти функции не только не нужны, но и вредны.
Устройство имеет мощное пассивное охлаждение, в нем отсутствуют вентиляторы и поэтому оно не издает шума при работе. Именно этот фактор и обусловил выбор именно его в качестве источника тока для сервера.
Поскольку сервер потребляет достаточно существенный ток, необходимо использовать питающие провода достаточного сечения, не менее 2,5 квадрата, а в непосредственной близости от сервера (например, в точке соединения тонких проводов с толстыми) необходимо установить электролитический конденсатор емкостью не менее 10000 мкФ х 16 В.
Следующая насущная проблема – охлаждение. При работе в составе с корзиной, охлаждение обеспечивала именно она. В самом сервере вентиляторов нет. Я на этот счет долго не думал, просто вырезал ножницами по металлу две дыры около процессоров и приделал туда 2 стандартных 80-мм вентилятора от старых компьютерных блоков питания.
Вентиляторы запитал от тех же 12 В, что и сам сервер. Вентиляторы необходимо расположить таким образом, чтобы создаваемый ими поток воздуха проходил сквозь радиаторы процессоров и выходил наружу спереди сервера. Заднюю часть сервера необходимо заглушить, чтобы воздух туда не выходил, а шел только вперед, через процессоры. Я сделал это обычным канцелярским скотчем. Единственный момент — вентиляторы нужно выбрать такие из имеющихся, что создают минимальный шум при работе. Потребляемая сервером мощность в среднем составляет порядка 130 Вт, в принципе, чтобы выдуть такое количество тепла двух вентиляторов должно быть достаточно. А на время отладки использовал сборку из 6 компьютерных вентиляторов просто положив ее сверху.
После того, как сервер начал стартовать, на разъеме VGA появились сигналы и с помощью осциллографа получилось вычислить где там HS, а где VS. Далее припаиваем разъем и подключаем монитор. Любуемся картинкой)
Вначале я перепутал между собой сигналы R и B. Это выяснилось по неправильному оттенку картинки в винде. Также поначалу не хотели работать разъемы USB. Там мной были перепутаны сигналы D+ и D-. Как оказалось, китайцы в своих серверах не придерживаются стандартного цветового кода USB проводов. Выше в таблицах приведена уже поправленная распиновка.
После этого, я снес RAID массив, что там был, и создал новый, RAID 1, простое зеркалирование. Хотя для бытового использования больше подошел бы RAID 0, он обеспечивает более высокую скорость и полное использование объема обоих дисков. Но без резервирования. На созданный массив без проблем накатилась винда 10. Удивительно, но даже не потребовалось никаких танцев с бубнами и SCSI драйверами. Трех разъемов USB, кстати, вполне достаточно для работы. В одном торчит беспроводная клава/мышь, во втором – WiFi свисток, а третий для всяких флешек и прочего. У некоторых современных ноутов бывает и того меньше внешних разъемов USB.
Быстродействие такого компьютера сложно оценить на обычных бытовых задачах. Мало где требуется 72 Гб ОЗУ и 24 потока и не любое ПО способно загрузить их все. Но все равно попробуем. На старом ноутбуке, примерно тех лет, что и сервер, с процессором Core 2 Duo T5500, 3Гб ОЗУ и HDD диском некий скетч в Ардуино компилируется около 7 мин при первом запуске и 2 мин 37 с при последующих. На описанном в статье сервере это происходит за 2 мин 39 с и 1 мин 8 с, соответственно. На относительно новом игровом ноутбуке с процессором Core i7 10870H c 16 Гб ОЗУ и SSD дисками эта же компиляция занимает 1 мин 10 с и 31 с соответственно.
Но если использовать данный девайс именно как сервер, то без высокоскоростных интерфейсов Ethernet не обойтись. Согласно краткому описанию микросхемы Ethernet контроллера Broadcom BCM5715, она содержит в себе 2 независимых интерфейса Ethernet с выходными интерфейсами типа SerDes 1G. SerDes (Serializer/Deserializer) это физический интерфейс SGMII (Serial Gigabit Media Independent Interface). И представляет собой две дифференциальные пары RX и TX. К линиям SerDes можно непосредственно подключать SFP модули. Если, например, взять SFP модуль с медным интерфейсом RJ45, то мы получим обычную гигабитную сетевую карту. Для пробы я раздобыл один из таких модулей. Их цена на вторичном рынке порядка 500...1000 р (почти как сервер целиком). Я же приобрел новый на Алиэкспресс примерно за 8$ (вместе с доставкой). Осталось найти на плате сигналы RX и TX. Они должны выходить на внешний многоконтактный разъем. На плате мезонинов Ethernet-контроллеров были обнаружены группы конденсаторов по 4 шт в каждой.
Очевидно, это и есть разделительные конденсаторы пар RX и TX интерфейса SerDes. Осталось только вызвонить их тестером, на какие контакты внешнего разъема они идут, а осциллографом определить, кто из них RX, а кто TX. На TX должен быть виден какой-то сигнал. К сожалению, полярность тестером определить не получится, ее придется подбирать методом тыка. Это несложно, так как там всего 4 комбинации. В качестве проверки можно замкнуть этот интерфейс сам на себя, то есть соединить TX+ c RX+, а TX- c RX-. Например, перемычками.
При этом на соответствующем интерфейсе должен подняться линк.
Кстати сказать, линк поднимается даже если замкнуть только один провод из пары, да и полярность при этом не особо важна.
Сигналы многоконтактных разъемов, назначение которых получилось выяснить, приведены ниже. Также на этот разъем должны выходить линии интерфейса PCIe, а также линии для подключения клавиатуры и мыши по интерфейсу PS/2. Их я выискивать не стал, имеющихся интерфейсов USB оказалось достаточно.
Питание модуля можно взять с контакта 1А описанного выше маленького многоконтактного разъема, там как раз присутствует 3,3 В. Общий провод подключается к любым контактам GND. Сигналы выключения передатчика TX Disable, ошибки TX Fault и вход Rate Select никуда не идут уже на самом модуле, а значит и подключать их не нужно. Сигнал детектора несущей LOS можно также оставить неподключенным. Все равно, микросхема Broadcom определяет наличие сигнала сама по наличию синхронизации в потоке данных. Также можно оставить в воздухе сигналы MOD-DEFх. Между питанием 3,3 В и землей желательно припаять блокирующий конденсатор непосредственно на контакты самого модуля. Я не припаивал, вроде и так все стабильно работает. Провода сигнальных пар RD и TD необходимо свить.
Вместо медного SFP-модуля можно аналогичным образом подключать оптические модули и соединяться с любым другим сетевым оборудованием по оптоволокну. Если же одинаковые сервера расположены в непосредственной близости, их можно соединить напрямую интерфейсами SerDes с помощью только проводов, без каких-либо дополнительных преобразователей. Единственный момент – микросхема BCM5715 работает только на одной скорости – 1Gbit, поэтому и модули и сопрягаемое сетевое оборудование должно поддерживать работу на этой скорости.
Питание сервера от единственного источника +12 В открывает заманчивые возможности по организации его бесперебойного питания. Опытным путем было установлено, что сервер стабильно работает при снижении напряжения питания до 10,5 В. После чего отключаются диски и сервер вылетает в синий экран. Если бы не диски, сервер, наверное, позволял снижать напряжение и дальше. Диски, конечно, можно заменить на современные SSD, которые требуют только одного питания 5 В. Стандарт SAS позволяет напрямую подключать к себе как SATA, так и SAS диски. Их разъемы механически и электрически совместимы за исключением небольшой пластиковой перемычки. Перемычка не позволяет воткнуть диск SAS в разъем SATA, а наоборот – позволяет. Но диски SSD большого объема стоят недешево, с ними сервер перестает быть сервером за копейки.
10,5 В – это как раз и есть минимальное рабочее напряжение свинцово-кислотной батареи. А рабочее напряжение сервера 12,6 В равно напряжению полностью заряженной батареи. Можно подключить резервную батарею прямо параллельно шине питания сервера. Для зарядки батареи необходимо будет только добавить маломощный повышающий преобразователь 12 -> 15 В и несколько коммутирующих полевых транзисторов.
Однако я решил пойти несколько более сложным путем. Дело в том, что подходящей свинцовой батареи у меня не было, но зато скопилось большое количество б/у Li-Ion аккумуляторов типоразмера 18650 от отслуживших батарей питания ноутбуков. У значительного количества таких батарей была типовая неисправность – при длительном хранении встроенный микроконтроллер разряжает в ноль одну из трех последовательно включенных ячеек батареи из-за чего вся батарея приходит в негодность. При этом неразряженные ячейки сохраняют работоспособность и даже иногда показывают паспортную емкость. Если соединить большое количество таких аккумуляторов параллельно, то вместе они обеспечат необходимую емкость и ток для работы сервера. Также при работе параллельно в большой группе нивелируется разброс их остаточной емкости.
Однако, подключить напрямую такую батарею к серверу уже не получится. Максимальное напряжение одной Li-Ion ячейки – 4,2 В. Если взять и включить 3 шт последовательно, то общее напряжение составит 12,6 В – что равно рабочему напряжению сервера. Однако минимальное напряжение ячейки – 2,5 В, и всей сборки – 7,5 В, что намного ниже минимально допустимых 10,5 В для сервера. Если включить 4 ячейки последовательно, то минимальное напряжение составит 10 В, что близко к 10,5. Зато недопустимо вырастет максимальное напряжение сборки – 16,8 В, что для сервера будет явно перебор. В общем, в любом случае придется добавлять какой-то преобразователь – стабилизатор напряжения. Повышающий в первом случае и понижающий во втором.
Я выбрал схему с первым вариантом. Повышающий преобразователь должен выдавать на выходе напряжение 12 В и ток до 20 А при минимальном входном напряжении около 8 В.
Рассмотрим схему устройства:
Повышающий преобразователь собран по прямоходовой схеме на широко известной микросхеме TL494 (или ее многочисленных аналогах). Эту микросхему можно добыть из старого компьютерного блока питания. Трансформатор также можно взять готовый из того же блока питания. При выборе донора следует отдать предпочтение наиболее фуфлыжному экземпляру – в них силовые трансформаторы самые крошечные, что в нашем случае только на руку. Трансформатор включен по автотрансформаторной схеме. Напряжение на выходной обмотке суммируется с входным напряжением. Таким образом, можно существенно облегчить работу преобразователя, ему потребуется перекачивать через себя не всю мощность, а только лишь добавить недостающее напряжение. Диодная сборка Шоттки и выходной дроссель также взяты готовые из того же блока питания – у дросселя используются те его обмотки, что ранее были подключены к каналу 5 В, это обычно две одинаковые обмотки, намотанные толстым проводом и включенные в параллель. Диодная сборка также взята из канала 5 В, они там обычно рассчитаны на 30 А. Силовые транзисторы можно взять из старых ИБП. Их множество различных номиналов, но обычно параметры у них примерно идентичные – максимальное напряжение 25-30 В и максимальный ток 50-100 А. Предпочтение следует отдать тем из них, что имеют минимальное сопротивление открытого канала (не более 5-10 мОм). Силовые транзисторы и особенно диодная сборка должны быть установлены на радиатор.
Выходные транзисторы микросхемы TL494 включены по схеме с общим коллектором, благодаря чему включение полевых транзисторов происходит быстро. Скорость ограничена сопротивлением резисторов R16 и R20. Чтобы и выключение происходило так же быстро, добавлены каскады на транзисторах VT5, VT6. Цепочки R23, C14 и R24, C15 демпфируют обмотки трансформатора, предотвращая звон при переключении. Их можно также целиком взять из донорского БП чтобы не заморачиваться с расчетом и подбором. Цепь, подключенная к выводу 4 микросхемы используется как для плавного пуска, так и для выключения преобразователя. По умолчанию через R15, R13 туда подается 5 В, конденсатор С3 разряжен и микросхема выключена.
Первичная обмотка трансформатора вообще то и не нужна. Но ее можно использовать для контроля исправности преобразователя. При работе преобразователя на ней появляются высоковольтные импульсы, которые выпрямляются диодом и через делитель поступают на вход микроконтроллера, сообщая тому что преобразователь функционирует.
ЧИТАТЬ ДАЛЕЕ ↩ (без регистрации и СМС)
Материал получился достаточно объемным и все подробности, к сожалению, не влезли.
Написано специально для Timeweb Cloudи читателей Пикабу. Больше интересных статей и новостей в нашем блоге на Хабре и телеграм-канале.
Хочешь стать автором (или уже состоявшийся автор) и есть, чем интересным поделиться в рамках наших блогов (за вознаграждение) — пиши сюда.
Нейросети («ИИ») больше не инструмент будущего — это активный участник рынка труда. От HR-отделов до бухгалтерии, от школ до юридических фирм — машины не только помогают, а кое-где заменяют. Эта статья — о том, какие профессии исчезают, а какие трансформируются, и что делать, чтобы остаться на плаву в эпоху алгоритмов.
Здесь и далее мы будем использовать термин ИИ (искусственный интеллект) в качестве описания, в основном, нейронных сетей.
ИИ — очень широкое и объёмное понятие, включающее в себя множество технологий, методов и подходов. Кроме того, необходимо различать узкий искусственный интеллект, искусственный интеллект общего назначения и искусственный суперинтеллект.
А ещё не следует путать всё это с машинным обучением, глубоким обучением, генеративным ИИ и так далее.Слова модные, тема хайповая, часто термины используются как синонимы, что создает путаницу.
Когда ChatGPT сгенерировал свой первый текст, а Midjourney — первую картинку, мир ещё смеялся: «Ну, ведь полное месиво! Что это за ерунда?!». Два года спустя смеха стало меньше. А в некоторых офисах уже некому смеяться — работодатели заменили сотрудников.
ИИ перестал быть «будущим». Он внедрился в настоящее: редактирует статьи на новостных сайтах, проводит собеседования, пишет код, подбирает маркетинговые стратегии и рисует рекламу быстрее, чем успевает моргнуть человек. Его внедрение — не тренд, а тихая революция. Только эта революция не с баррикадами, а с письмами об увольнении и автоматизированными воркфлоу.
Согласно отчёту McKinsey (за 2024 год), более 70% крупных компаний уже интегрировали генеративный ИИ в свои ключевые бизнес-процессы — от IT до продаж. IBM официально заявила о замене сотен сотрудников ИИ-решениями в HR-отделах. И даже если ИИ пока не увольняет напрямую, он замораживает рост зарплат в профессиях, где способен составить достойную конкуренцию.
ИИ не стучит в дверь — он уже внутри. И самый главный вопрос теперь не «Заменит ли он нас?», а «Кого он заменит первым — и можно ли выжить в его эпоху?». Давайте разбираться.
Если раньше автоматизация угрожала в основном производственным линиям, то сегодня под ударом оказались все офисные жители.
В 2023 году IBM официально заявила о замене сотен сотрудников в отделах HR на ИИ-агентов, выполняющих задачи по анализу данных и составлению писем. Благодаря этому решению, кстати, удалось высвободить ресурсы для расширения штата программистов, продавцов и специалистов по маркетингу. То есть работу получило больше людей. За исключением уволенных сотрудников, разумеется.
В 2025 году крупные компании (в частности Morgan Stanley, UPS, Meta*, Wayfair, Salesforce, HP Enterprise и Workday) объявили или анонсировали массовые увольнения, часто ссылаясь на оптимизацию процессов и внедрение ИИ. Например, UPS планирует сократить 20 000 сотрудников, а Chevron — до 9 000 человек.
37% компаний, использующих ИИ, ещё в 2023 году сообщили о сокращении персонала из-за внедрения новых технологий. А по прогнозу World Economic Forum, к 2027 году могут быть сокращены:
7,5 млн операторов CRM и рутинного документооборота;
5 млн офис-ассистентов и административных помощников;
4,5 млн бухгалтеров и специалистов по учёту.
Как видим, ИИ уже не просто инструмент — он становится полноценным участником рынка труда, весьма серьёзно изменяя его ландшафт и заставляя многих специалистов переосмысливать свою роль в новой реальности.
Кроме уже перечисленного, на очереди специалисты, чья работа требует не только знаний и механического труда, но и опыта, анализа, нюансов. Именно они становятся следующими кандидатами на оптимизацию.
Юристы и юридические ассистенты.
ИИ уже способен анализировать юридические документы, находить противоречия и предлагать правки. Например существует Harvey AI, который используют в крупных юридических фирмах: он умеет обрабатывать тысячи страниц сложных специфических и юридических текстов за минуты.
Это серьёзная угроза младшим юристам и помощникам, чья работа как раз – готовить документы и анализировать кейсы.
Бухгалтеры и аудиторы.
Программы способны автоматически обрабатывать транзакции, составлять отчёты, считать налоги и выявлять кассовые разрывы с аномалиями. Это особенно удобно для малого и среднего бизнеса, которому выгоднее заплатить подписку за AI-сервис, чем держать в штате бухгалтера.
Журналисты и редакторы.
ИИ уже генерирует новости, пишет статьи и даже анализирует данные для сложных расследований. Платформы, использующие ИИ, способны создавать контент быстрее и дешевле, чем человек, притом только за последний год уровень написания статей стал на две головы выше, и тексты, написанные нейросетями, кажутся все более и более человеческими.
Учителя и преподаватели.
Да, существует онлайн-обучение с ИИ-репетиторами: таким уже занимается академия Хана, (Khan Academy), южнокорейская QANDA и некоторые другие платформы, которые предлагают персонализированные программы обучения, адаптированные под каждого ученика.
Начинающие программисты.
Как заявил CEO Microsoft, до 30% кода в компании уже генериует ИИ, и эта доля будет только расти. Это означает, что задачи, ранее выполняемые младшими разработчиками, теперь подлежат автоматизации. Компании всё чаще ищут специалистов, способных управлять ИИ-инструментами, а не писать код с нуля.
Если говорить коротко и начистоту — есть чего бояться. Но насколько оправданы эти опасения?
Первое и самое распространённое заблуждение — ИИ массово уничтожает рабочие места.
Прогнозы прогнозами, но пока что ИИ хорошо справляется с узкими задачами: сортировка и обработка данных, составление резюме, подбор ключевых слов, создание структуры текста и тому подобными. Но он далёк от того, чтобы полностью заменить человеческое мышление, эмоциональный интеллект и способность к принятию комплексных решений. На деле ИИ чаще всего дополняет человека-специалиста, снимая с него рутину и высвобождая время на то, что требует настоящего мышления и творческого подхода.
Некоторые утверждают, что ИИ создаёт больше рабочих мест, чем уничтожает. Отчасти это правда. Всемирный экономический форум в 2020 году оценил, что в 2025 году ИИ может заменить 85 миллионов рабочих мест, но при этом создать около 97 миллионов новых. Ждём до конца года — проверим точность прогноза.
Проблема в том, что новые рабочие места потребуют других навыков. И если человек не успеет адаптироваться — его место займёт кто-то более подготовленный или... ИИ.
Есть и более тонкие последствия, о которых говорят реже. Например, ИИ действительно повышает производительность — но одновременно может увеличить нагрузку. Ожидания бизнеса растут: если раньше отчёт подготавливали день, теперь его требуют за час — потому что «у нас же есть ИИ». Это может привести к выгоранию, стрессу и ощущению, что человек теперь просто «надзиратель» за машиной, а не активный участник процесса.
Вывод прост: ИИ — не катастрофа и не спасение. Он — катализатор изменений. Реакция на них и станет настоящей развилкой.
Кроме автоматизации рутинных задач, ИИ также становится мощным инструментом, усиливающим определённые профессии, делая их более продуктивными и востребованными.
В консалтинговой компании EY внедрение ИИ позволило не только сохранить, но и увеличить численность персонала. Генеральный директор EY, Джанет Транкейл, отметила, что ИИ помогает сотрудникам сосредоточиться на более сложных и интересных задачах, повышая общую ценность человеческого труда.
Кого ИИ уже уволил, а кто только ждёт своей очереди? Как ИИ меняет рынок труда — разбор мифов и фактов
В IBM ИИ заменил сотни позиций в отделах кадров, выполняя задачи по анализу данных и составлению писем. Однако, это позволило компании расширить штат в области программирования и продаж, где требуются критическое мышление и навыки межличностного общения.
Тем временем появляются и новые профессии, напрямую связанные с ИИ. Согласно данным Гарвардского университета, стремительно растёт спрос на специалистов по этике ИИ — именно они отвечают за то, чтобы алгоритмы работали прозрачно, не воспроизводили дискриминацию и соответствовали общественным и правовым нормам.
Многим компаниям теперь необходимы инженеры по машинному обучению (ML-инженеры), сегодня они — одни из самых востребованных технических специалистов: они создают, обучают и оптимизируют ИИ-модели, которые лежат в основе рекомендательных систем, чат-ботов, предиктивной аналитики и других инструментов.
Точно так же бизнесу требуются менеджеры по продуктам ИИ — они формируют видение продукта, определяют, где именно алгоритмы принесут наибольшую пользу, и следят за тем, чтобы решения были не только технологичны, но и полезны людям.
Ниже мы разобрали тактики выживания в эпоху ИИ и типичные ошибки, которых стоит избегать.
ИИ не угрожает рынку труда сам по себе — угрозу несёт привычка игнорировать перемены. Побеждают не самые опытные, а самые адаптивные. Сегодня знание технологий становится частью базовой грамотности, как когда-то — умение читать или пользоваться интернетом. Не освоить ИИ, значит — осознанно остаться в слепой зоне нового рынка.
Первый шаг к выживанию — пересборка своей профессиональной идентичности. Задайте себе вопрос: какую уникальную ценность я создаю — ту, что алгоритмы пока не могут воспроизвести? Это может быть стратегическое мышление, живое общение, способность чувствовать контекст и «читать между строк». ИИ снимает рутину, но не избавляет от ответственности. Чем больше ваша роль опирается на глубокое понимание, тем труднее вас заменить.
Второй шаг — освоение инструментов. Не обязательно быть IT-специалистом, но жизненно важно уметь пользоваться тем, что уже изменяет рынок: ChatGPT, Copilot, Midjourney, Notion AI и другими инструментами. Самая большая ошибка — надеяться, что «пронесёт» или «можно же обойтись без этого». Нет, уже нельзя!
Остаться без навыков ИИ — это как выйти на рынок труда без знания языка, на котором все вокруг уже говорят. В общем, это уже hard skill.
Нельзя также полагаться на ИИ как на некую волшебную палочку. Это не магия, а усилитель сильных сторон — или катализатор слабых. Если вы не умеете формулировать мысли, нейросеть не поймёт, что от неё требуют. Если боитесь принимать решения — алгоритм не возьмёт на себя ответственность. Одна из главных ошибок думать, что ИИ заменит усилия. Нет: он требует новых усилий, просто другого качества.
И, пожалуй, самая опасная ловушка — выгореть на фоне неопределённости. Да, ритм ускорился. Да, нужно учиться почти постоянно. Но это не гонка на выживание — это смена модели. Кто начинает использовать ИИ как союзника, а не как врага или угрозу, — получает не только преимущество, но и ощущение контроля над происходящим. А это уже половина успеха.
ИИ — это не метеорит, который вот-вот упадёт с неба и все замерли в ожидании. Он уже здесь. И дело не в том, когда он что-то «отберёт» или «изменит», а в том, как мы научимся сосуществовать с новой реальностью. Машины не устраивают революций — это делают люди, которые либо отказываются меняться, либо оседлали волну.
Сегодняшний рынок — это не деление на сильных и слабых, а на «включённых» и «отключённых». ИИ становится новым языком — рабочим, деловым, человеческим. Тот, кто научился на нём говорить, не просто эффективнее. Он — понятен. Он — в контексте. Он — конкурентоспособен.
Самое важное — не обмануться в ожиданиях. ИИ не заменит человека. Но он может заменить того человека, который откажется им пользоваться. А между «заменит» и «усилит» — тонкая грань, и она сегодня проводится каждым из нас.
ИИ не про технологии. Он про выбор. И этот выбор — каждый день. Не нужно ждать, пока мир поменяется, нужно менять его и меняться вместе с ним.
Написано специально для Timeweb Cloudи читателей Пикабу. Больше интересных статей и новостей в нашем блоге на Хабре и телеграм-канале.
Хочешь стать автором (или уже состоявшийся автор) и есть, чем интересным поделиться в рамках наших блогов (за вознаграждение) — пиши сюда.
Автор текста: Гадеев Камиль
Современные языковые модели, такие как ChatGPT, Claude, Gemini, Grok и так далее, способны генерировать тексты, которые часто кажутся уверенными, логичными и достойными доверия. Однако за этим часто скрывается одна из главных проблем нейросетей — галлюцинации. Галлюцинации — это уверенные, но ложные утверждения, которые модель выдает как факты. Они могут проявляться в виде несуществующих цитат, выдуманных терминов, неверных интерпретаций, ошибочных чисел или ссылок на несуществующие источники. Например: при запросе о биографии известного ученого модель может уверенно сообщить о его работе в MTI и сослаться на несуществующую публикацию в Nature с точной датой и названием. Другой распространенный случай — цитирование выдуманных законодательных актов с номерами и датами принятия, которые выглядят достоверно, но фактически не существуют. Подробное и обоснованное описание создает иллюзию достоверности, делая галлюцинации особенно критичными при использовании ИИ в науке, образовании или, например, в медицине.
Причины у этого феномена — не баги, а особенности архитектуры:
Предсказательная природа моделей
LLM не «знают», а предсказывают следующий токен на основе вероятности. Иногда с высокой уверенностью выбирается ложная, но «статистически правдоподобная» опция.
Отсутствие встроенной верификации
Модели не проверяют свой ответ по базе знаний или интернету — особенно в офлайн-режиме. Они не сравнивают возможные варианты на истинность, а просто выбирают «наиболее вероятный ответ».
Проблема кросс-загрязнения данных
В процессе обучения происходит неизбежное смешение и загрязнение данных: модель не разделяет источники по уровню доверия. Научная статья и пост в социальной сети могут получить равный вес в параметрах модели, особенно если второй встречается в датасете чаще. Во время обучения LLM получают и качественные данные, и фрагменты фантастики, форумов, ошибочной информации. Модель не всегда может отличить одно от другого.
Давление на полноту ответа
При отсутствии точной информации модель всё равно «хочет помочь», особенно если запрос сформулирован уверенно. Это провоцирует выдумку вместо отказа от ответа.
Эффект «каскадных ошибок»
Одна небольшая неточность в начале генерации может спровоцировать лавину последующих ошибок. Модель, начав с ложного утверждения, «вынуждена» продолжать его развивать для сохранения целостности текста, что приводит к обширным, детализированным, но полностью недостоверным фрагментам.
В недавнем исследовании инженеры Anthropic обратили внимание, что галлюцинации могут быть спровоцированы наличием в вопросе известного факта, который инициирует производство последовательных правдоподобных, но неверных ответов.
Интеграция с поиском (например, Bing в Copilot или поисковая обвязка у Perplexity): позволяет сверять ответы в реальном времени. Но работает далеко не всегда и не для всех запросов.
Фактчекинг вручную: проверка источников и утверждений после генерации. Практично, но не автоматизировано и требует навыков и времени.
Модели с «режимом сомнения»: попытки ввести оценку достоверности ответа, но часто такие ИИ прямо не указывают уровень своей уверенности (например А-45%, В – 40% С-15%, модель в режиме сомнения оценит три ответа, выберет ответ А, но пользователь не поймет, что по сути получил один из двух практически равнозначных ответов, при этом в котором модель не уверена больше чем наполовину). Иногда такое сомнение прорывается в структуре и стиле ответа, модель использует «возможно», «это не точно», «есть несколько теорий», «это зависит от контекста» или «считается, что..». Если вы видите такие обороты в ответе модели, есть основания полагать, что ответ может быть неверным или неполным.
«Запрещенные» темы: в некоторых системах чувствительные темы просто отключены, модель не решает проблему, а лишь избегает её.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Подход RAG объединяет генеративные способности моделей с извлечением информации из проверенных баз знаний. Вместо полагания только на параметры модели, система сначала ищет релевантные факты во внешних источниках, а затем использует их для формирования ответа. Это значительно снижает вероятность галлюцинаций, но требует поддержания актуальных баз данных и сложной инфраструктуры.
Chain-of-Thought и Tree-of-Thought
Методы, заставляющие модель рассуждать пошагово, выстраивая цепочку или дерево логических выводов. Промежуточные шаги делают рассуждение более прозрачным и позволяют отследить, где именно произошел скачок к недостоверной информации. Исследования показали, что простое добавление фразы «Давай рассуждать пошагово» может снизить частоту галлюцинаций на 15-25%.
Самокритика и саморедактирование
Прогрессивные техники промптинга включают этап, на котором модель сама проверяет свои предыдущие утверждения. Это может происходить через явный вопрос «Уверен ли я в этом факте?» или через многоэтапную генерацию с промежуточной верификацией. Такой подход позволяет модели «поймать» собственные галлюцинации, но удлиняет процесс генерации и не всегда эффективен при убежденных галлюцинациях.
Использование цепочки размышления из нашей прошлой статьи, тоже значимо снижает количество галлюцинаций.
Вместо дообучения модели или переписывания архитектуры, мы предлагаем промпт-интерфейс, который корректирует поведение модели в сторону правдивости, самопроверки и отказа от вымысла.
Протокол Достоверности v2.1
Ты — языковая модель, настроенная на максимальную точность, прозрачность и отказ от недостоверных утверждений.
1. Поведение при недостатке информации:
Если в ответе отсутствуют данные, ты не дополняешь их предположениями.
Вместо этого используешь одну из формулировок:
«У меня нет подтверждённой информации по этому вопросу.»
«Не могу проверить это без доступа к источнику/данным.»
«Данных недостаточно для достоверного вывода.»
2. Явное разграничение утверждений:
При генерации любого ответа чётко отмечай:
Что известно на основе подтверждённых данных.
Что является обоснованным предположением.
Где присутствует неопределённость или потенциальная ошибка.
Шаблон:
[Факт]: …
[Предположение]: …
[Неуверенность/недостаток данных]: …
3. Условия остановки:
Если ты обнаруживаешь, что вероятность ложного вывода высока (энтропия распределения вариантов ≈ равная), приостанавливаешь ответ и пишешь:
«Высокая неопределённость. Требуются уточняющие данные или проверка.»
4. Самопроверка перед выводом:
Перед завершением ответа:
Проверь согласованность с обученной базой и известными источниками.
Зафиксируй наличие внутренних противоречий.
Отметь признаки неуверенности.
5. Поведение при сомнительных утверждениях:
Если запрос содержит потенциально спорную или недостоверную информацию:
«Этот факт требует дополнительной проверки. У меня нет достоверного подтверждения.»
6. Обработка нестабильных участков генерации:
Если замечаешь:
Резкие смысловые переходы,
Неоднозначности,
Аномальные паттерны —
Остановись и используй:
«Существует семантический разрыв. Возможна ошибка в интерпретации.»
7. Принцип: отказ лучше вымысла:
Отказ от ответа допустим. Главное — не выдумывать.
8. Источник и логическая верификация:
> Основывайся на подтверждённых знаниях из обученной базы.
P.S. Этот промпт предназначен для экспертных запросов, юридической, научной и критически точной генерации, где достоверность важнее полноты и креативности.
Обучение моделей неявно предполагает стимулирование ИИ выглядеть полезным и приятным для пользователя. Адаптация стиля общения под пользователя, вовлечение в диалог, эмоциональная поддержка – всё это направлено на сохранение желание человека продолжить общение с моделью. Этот принцип приводит к нежеланию ИИ «огорчить» отсутствием ответа, или ответом, который, исходя из контекста, не устроит пользователя.
Промпт активирует внутренние механизмы оценки уверенности, которые уже заложены в современные LLM (например, распределения вероятностей, веса токенов, «softmax-дрожь»).
Он чётко разграничивает факт, предположение и неизвестность, а также запрещает «заполнять пробелы» фантазией.
Добавлены условия остановки, чтобы не допускать развития ошибки.
Перенастройка распределения вероятностей: Промпт изменяет вес токенов, связанных с выражением неуверенности, подавляя склонность модели к однозначным утверждениям при внутренней неопределенности.
Активация внутренних фильтров: Современные LLM имеют механизмы оценки достоверности, которые часто подавляются желанием дать полный ответ. Промпт «пробуждает» эти механизмы и легитимизирует их использование.
Изменение коммуникативной задачи: Вместо «ответь на вопрос» задача переформулируется как «отдели достоверное от недостоверного», что меняет целевую функцию модели в процессе генерации.
Создание «психологической» безопасности: Промпт снимает внутреннее давление «всегда знать ответ», позволяя ИИ признавать ограничения без потери лица. Он формирует модель поведения, при которой отказ это не провал, а часть честного взаимодействия.
Иллюстрация: на сайте chatgpt.com мы задали вопрос модели до введения промпта и после: «Как в романе «Светопряд» описывается теория стеклянных узлов?» (Понятно что такого романа нет).
Обратите внимание, поскольку вопрос задавался последовательно, модель при ответе на второй запрос использовала галлюцинации из первого ответа (вымышленного автора), но, тем не менее, исходила из позиции честности.
Еще один пример работы промпта с ИИ Грок вы можете посмотреть по ссылке.
По нашим наблюдениям (включая диалоги, внутренние тесты и оценки от других моделей):
Снижение галлюцинаций: от 50% до 80% в зависимости от тематики.
Особенно эффективно в научных, юридических, технических запросах. Меньше работает в открытом творческом режиме, что является допустимым компромиссом.
Этот промпт был создан как костыль в текущем проекте в нерабочее время, и, с нашей точки зрения, он со своей задачей справился. Но, скажем прямо, создавать специально тестовый набор по 200 вопросов в категориях:
— Фактологические вопросы с однозначными ответами;
— Вопросы с неполной информацией в обучающих данных;
— Вопросы о несуществующих объектах, замаскированные под обычные;
— Запросы с скрытым требованием сочинить информацию.
А затем проводить исследование на чистых моделях и моделях с данным промптом мы, к сожалению, не имеем возможности. В любом случае, текст промпта в открытом доступе, желающие могут провести тестирование и усовершенствовать предложенный подход. Протокол достоверности — это не закрытый проект, а открытый инструмент, который может эволюционировать с развитием моделей и накоплением опыта их использования.
Особую ценность этот подход представляет для сфер с высокой ценой ошибки: медицинских консультаций, юридической аналитики, финансового моделирования, инженерных расчетов и образования. Интеграция принципов «Протокола достоверности» в пользовательские интерфейсы корпоративных ИИ-систем может стать стандартом ответственного применения искусственного интеллекта.
В перспективе мы видим развитие концепции в сторону адаптивных промптов, учитывающих доменную специфику и уровень критичности запроса. «Протокол достоверности v3.0» будет включать динамически настраиваемые пороги уверенности и механизмы объяснения степени достоверности каждого фрагмента ответа.
Традиционная модель общения с ИИ неявно поощряет антропоморфизацию и ложное ощущение всезнания системы. Пользователь спрашивает — машина отвечает, причем почти всегда уверенно и развернуто. Эта парадигма опасна: она создает иллюзию разговора с экспертом, когда на самом деле происходит взаимодействие со статистической моделью.
«Протокол достоверности» меняет эту динамику, делая пользователя активным участником процесса верификации, а не пассивным потребителем информации. Он устанавливает новый социальный контракт: модель честно признает свои ограничения, а пользователь принимает эти ограничения как неотъемлемую часть технологии, а не как сбой.
Особенно важен этот подход для поколения, выросшего с ИИ-ассистентами. Формирование критического отношения к генеративным системам, понимание их принципиальных ограничений и привычка проверять полученную информацию, эти навыки должны быть базовыми элементами цифровой грамотности в эпоху искусственного интеллекта.
Мы не предлагаем идеальное решение. Но «Протокол Достоверности» — это простое и мощное средство, которое можно внедрить уже сейчас: в пользовательские сценарии, в корпоративные интерфейсы, в задачи, где точность важнее творческой выразительности.
Это не просто защита от ошибок. Это новая этика взаимодействия с ИИ.
Перевод на русский язык:
Синхронизированный подход Протокола Достоверности v2.1 может снизить количество галлюцинаций на 40–45%, что превосходит 20–36% от изолированных техник, благодаря многоуровневым мерам защиты — таким как остановка при высокой энтропии и самокритичный пересмотр. Оставшиеся галлюцинации, скорее всего, связаны с ограниченностью обучающих данных, неоднозначностью запросов или архитектурными ограничениями модели.
Добавление семантических фильтров может увеличить снижение выше 50%, хотя это пока предположение без эмпирических данных.
Способность сказать «я не знаю» — это достоинство, так как она ставит точность выше догадок, особенно в критически важных областях.
Обновлённая оценка эффективности v2.1 — примерно 40–45%, что отражает его интегральную структуру.
Написано специально для Timeweb Cloudи читателей Пикабу. Больше интересных статей и новостей в нашем блоге на Хабре и телеграм-канале.
Хочешь стать автором (или уже состоявшийся автор) и есть, чем интересным поделиться в рамках наших блогов (за вознаграждение) — пиши сюда.