Selectel запустила OpenFix: до 350 тыс. за исправление ошибок в open source

Selectel запустила OpenFix: до 350 тыс. за исправление ошибок в open source

Selectel запустила OpenFix: до 350 тыс. за исправление ошибок в open source

Selectel объявил о старте программы OpenFix, в рамках которой IT-специалисты смогут получать вознаграждения за исправление ошибок и доработку открытого программного обеспечения. Цель проекта — привлечь больше ресурсов к развитию и повышению безопасности open source-решений. Все результаты работы будут оставаться в открытом доступе.

Участники смогут выбирать задачи из списка на сайте программы. За выполненную работу предусмотрены выплаты, а внесённые изменения будут публиковаться под свободной лицензией с указанием авторства.

Задачи делятся на три уровня:

  • Переписывание библиотек на Rust для повышения безопасности. Например, за переписывание библиотеки libxml2 можно получить до 350 тыс. рублей.
  • Пакетирование ПО для Debian, чтобы программы быстрее попадали в официальные репозитории. Выплаты — от 30 до 160 тыс. рублей.
  • Исправление ошибок в уже существующих проектах, подтверждённых в системах отслеживания Debian.

Идея программы в том, чтобы стимулировать разработчиков заниматься доработкой открытого ПО и возвращать изменения в общий репозиторий. Это должно ускорить исправление уязвимостей, повысить надёжность решений и укрепить сообщество.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru