Лишь четверть разработчиков внедрили сквозной DevTestSecOps-конвейер

Лишь четверть разработчиков внедрили сквозной DevTestSecOps-конвейер

Лишь четверть разработчиков внедрили сквозной DevTestSecOps-конвейер

Согласно исследованию ИАА Telecom Daily и ИТ-экосистемы «Лукоморье», несмотря на стремительный рост интереса к практикам DevOps, DevSecOps и DevTestSecOps, лишь четверть разработчиков внедрила полноценный сквозной DevTestSecOps-конвейер.

Исследование проходило с 1 по 10 сентября 2025 года. В нем приняли участие представители 100 средних и крупных российских компаний — руководители и специалисты ИТ-подразделений, отвечающие за разработку и эксплуатацию программного обеспечения.

По результатам опроса, полноценный DevTestSecOps-конвейер внедрили ровно 25% участников. Более половины компаний уже автоматизировали тестирование безопасности с помощью таких инструментов, как статический (SAST) и динамический (DAST) анализ, а также анализ зависимостей (SCA). CI/CD используют две трети организаций, однако лишь 38% интегрировали в эти процессы комплексные практики безопасности.

Среди компаний, внедривших CI/CD, 80% отметили повышение уровня безопасности выпускаемых продуктов. Каждая вторая организация зафиксировала сокращение числа ошибок и улучшение прозрачности процессов разработки.

Ключевыми проблемами респонденты назвали сложности перехода на альтернативные решения после ухода зарубежных вендоров (37%), высокую стоимость внедрения и поддержки инструментов безопасной разработки (33%), снижение скорости разработки (27%), а также кадровый дефицит и недостаточную зрелость отечественных продуктов (по 22%).

При этом все участники исследования планируют развивать практики DevTestSecOps в ближайшие год-два. Основные ожидания связаны с повышением качества и безопасности продуктов, увеличением гибкости и масштабируемости процессов, а также сокращением затрат на тестирование и эксплуатацию. Особый интерес (45% респондентов) вызывает развитие отечественных экосистемных решений.

Арсен Благов, генеральный директор ИТ-экосистемы «Лукоморье», так прокомментировал результаты исследования:

«Рынок постепенно уходит от разрозненного применения практик — проектирования, тестирования, анализа и поддержки — к стремлению объединить их в единую логичную цепочку. Конвейеризация становится способом синхронизировать команды, ускорить Time-to-Market и сделать процессы прозрачными как для разработки, так и для бизнеса. Проблем и вызовов по-прежнему немало: интеграция инструментов, нехватка сквозной аналитики, сопротивление изменениям внутри команд — всё это тормозит развитие. Но тенденция очевидна: компании начинают воспринимать CI/CD не как набор скриптов, а как архитектурную основу зрелой разработки».

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru