惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

T
Tenable Blog
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
W
WeLiveSecurity
NISL@THU
NISL@THU
V
Vulnerabilities – Threatpost
V2EX - 技术
V2EX - 技术
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
The Last Watchdog
The Last Watchdog
P
Privacy International News Feed
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Recent Announcements
Recent Announcements
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
美团技术团队
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
Scott Helme
Scott Helme
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Cyberwarzone
Cyberwarzone
量子位
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
F
Fortinet All Blogs
H
Hacker News: Front Page
D
Docker
N
Netflix TechBlog - Medium
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
G
Google Developers Blog
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
腾讯CDC
Last Week in AI
Last Week in AI
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
K
Kaspersky official blog
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
爱范儿
爱范儿
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
小众软件
小众软件
S
Security Affairs
博客园 - 聂微东
AI
AI
Latest news
Latest news
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Cloudbric
Cloudbric
S
Secure Thoughts
Spread Privacy
Spread Privacy
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
От перфокарт до мейнфреймов: как в Германии обнаружили забытый «музей» вычислительной техники
BiktorSergeev · 2026-06-19 · via Все публикации подряд на Хабре

От перфокарт до мейнфреймов: как в Германии обнаружили забытый «музей» вычислительной техники

7 мин

17

Источник

Источник

В июле 2006 года сотрудники Музея истории компьютеров в Калифорнии получили необычное сообщение из Германии. Автор письма утверждал, что в одном из складских зданий города Кастроп-Рауксель хранятся сотни единиц старой вычислительной техники, документы и носители данных разных эпох. Несколько фотографий выглядели достаточно убедительно, чтобы музей отправил на место своих специалистов.

Поездка быстро превратилась в масштабную инвентаризацию. За дверями заброшенного склада обнаружились мейнфреймы, аналоговые вычислительные машины, терминалы, накопители, перфокартное оборудование и архивы документации, охватывающие несколько десятилетий развития отрасли. Оказалось, что этот склад — просто сокровищница технологических артефактов минувшей эпохи. Давайте посмотрим, что там и как.

Искали медь, а нашли золото!

В июле 2006 года куратор Даг Спайсер получил неожиданное электронное письмо. В нем налоговый консультант из Дортмунда рассказывал о большом складе в городке Кастроп-Рауксель недалеко оттуда. На приложенных снимках виднелись стеллажи и паллеты с вычислительной техникой разных эпох. Спайсер показал фотографии коллегам, и после обсуждения с комитетом по коллекциям решили, что стоит отправить команду на место для детальной оценки. В итоге два сотрудника музея — Спайсер и Алекс Боханнек — вылетели в Германию.

Городок находится в промышленном регионе Рура. Во времена Второй мировой войны он часто подвергался бомбардировкам союзников из-за заводов и шахт. Это обстоятельство позже добавило напряжения в работу, но на момент приезда кураторов главное было понять, что именно хранится в огромном здании. Прибыв на место, они увидели трехэтажный склад, по размерам напоминавший ангар для реактивных самолетов. Внутри пространство было заполнено оборудованием, которое на первый взгляд казалось хаотичным скоплением старья. Однако при ближайшем рассмотрении становилось ясно, что перед ними не случайный хлам.

Владелец этой техники, как позже выяснилось, — профессор Вальтер Амелинг, много лет возглавлявший кафедру электроники и систем обработки данных в Рейнско-Вестфальском техническом университете в Ахене (Rogowski Institute). Именно он на протяжении десятилетий собирал оборудование, документы и носители данных, которые в итоге заполнили склад. 

Сам Амелинг вполне себе здравствует и смог подробно рассказать сотрудникам музея о происхождении экспонатов. В момент визита кураторов главным было понять масштаб находки. Команда начала с общего осмотра, чтобы оценить объем работ и решить, какие именно предметы представляют наибольший интерес для музея. Это был только первый шаг в долгом процессе сортировки и документирования.

Ну что, за работу!

Склад занимал площадь примерно 22 × 50 м на каждом из трех этажей. Чтобы не запутаться в этом огромном пространстве, кураторы придумали простую, но эффективную систему: разбили пол на квадраты размером 2 × 2 м и присвоили им координаты вроде A1, B3 и так далее. Каждый из них фиксировали в блокноте с указанием производителя, модели устройства и любых опознавательных знаков. Такой подход позволил планомерно пройти весь объем без пропусков и дублирования усилий. Работа растянулась на 10 дней интенсивного труда. 

В первую очередь кураторы занялись документами и носителями данных. Хотя эта часть занимала лишь около 20% площади склада, на ее изучение ушло почти 40% рабочего времени. Каждую коробку приходилось открывать и проверять отдельно, поскольку заранее было невозможно понять, что именно находится внутри.

Среди находок оказались самые разные носители информации: дисковые паки Diablo и RK05, бумажные ленты, перфокарты на 80 и 96 колонок, магнитные ленточные носители, DECtape, картриджи и гибкие диски. Многие из них содержали программы, исходный код и другие данные, представляющие интерес для исследователей истории вычислительной техники.

Не меньшая ценность и у документации. На складе сохранились полные комплекты руководств по эксплуатации, сервисные материалы, описания программного обеспечения и рекламные брошюры таких компаний, как IBM, CDC, Siemens, Telefunken, CII Honeywell-Bull и ICL. Для многих систем именно эти документы позволяют сегодня понять особенности их устройства и эксплуатации.

Источник

Источник

Основную часть склада занимало вычислительное оборудование разных эпох — мейнфреймы, мини-компьютеры, дисковые накопители, линейные принтеры и устройства для работы с перфокартами, выпущенные в период с 1930-х по 1980-е годы. Среди них встречались даже целые группы плоттеров Calcomp со старыми заводскими бирками. Каждую машину кураторы осматривали отдельно, определяя ее историческую ценность и сравнивая с уже имеющимися экспонатами Музея истории компьютеров. Это позволяло избежать перевозки дубликатов и сосредоточиться на действительно интересных экземплярах. 

Кураторы отобрали и задокументировали 2056 артефактов. Из них 1127 — компьютеры, электронное оборудование и другие крупные экспонаты. Остальная часть — документы, фотографии, чертежи, техническая документация и архивные материалы. 

Так а что нашли?

Когда инвентаризация начала продвигаться дальше, стало ясно, что на складе собраны устройства самого разного происхождения и назначения. Здесь соседствовало перфокартное оборудование довоенного периода, мейнфреймы 1960–1980-х годов, аналоговые вычислительные машины, терминалы, накопители, принтеры и специализированная периферия. Рядом с западногерманскими и американскими системами встречались разработки из стран Восточного блока, а некоторые экспонаты относились к направлениям вычислительной техники, которые давно исчезли из массового использования.

Особый интерес представляли аналоговые и гибридные компьютеры. До широкого распространения цифровых систем такие машины применялись для инженерных расчетов, моделирования физических процессов и научных исследований. Некоторые сохранились удивительно хорошо, хотя часть оборудования все же пострадала от времени, сырости и многолетнего хранения без какого-либо обслуживания.

Среди наиболее интересных находок оказался TRICE — цифровой дифференциальный анализатор, разработанный Packard Bell совместно с Raytheon. Такие системы использовались для комплексных инженерных и научных расчетов еще до того, как цифровые компьютеры окончательно вытеснили аналоговые и гибридные решения. Машина относилась к числу наиболее сложных представителей своего класса и применялась в аэрокосмической отрасли. Среди ее заказчиков были North American Aviation и NASA. Даже базовая конфигурация TRICE стоила около 89 500 долл. — огромная сумма по меркам того времени. 

Не менее любопытной находкой стала панель управления от немецкого компьютера Librascope LGP-30 образца 1956 года. Эта относительно компактная по меркам своего времени система применялась для научных вычислений и считалась одной из первых машин, сделавших технику более доступной для университетов и исследовательских организаций. 

IBM System 370 Model 148. Источник

IBM System 370 Model 148. Источник

Среди крупных систем встречались и хорошо известные мейнфреймы. Например, IBM System/370 Model 148 — одна из типичных больших вычислительных машин второй половины 1970-х годов, широко использовавшаяся в крупных организациях. Рядом находились компоненты Telefunken TR 440 — западногерманского мейнфрейма, выпущенного тиражом всего около 45 экземпляров преимущественно для университетов и научных учреждений.

На складе также сохранилось оборудование восточногерманской компании ROBOTRON, которая производила собственные компьютеры и периферию, а также советские системы, включая СМ 5400 с болгарским жестким диском. Такое соседство позволяло проследить, как развивалась вычислительная техника в разных странах и экономических системах в период холодной войны.

Помимо крупных систем, на складе сохранилось большое количество периферийного оборудования и рабочих терминалов. Например, Telefunken SIG 50, ленточные накопители Siemens System 4004, устройства для работы с перфокартами IBM, оборудование Elliott и различные аналоговые системы EAI. Встречались и более специализированные решения вроде бухгалтерских машин Exacta Continental 6000, сочетавших механические узлы с магнитной записью данных.

Exacta Continental 6000. Источник

Exacta Continental 6000. Источник

Отдельный интерес представляла периферия — от накопителей и терминалов до матричных принтеров Kienzle с тремя вертикально расположенными семиголовочными печатными головками. Многие экспонаты сохранили маркировку Computer Museum of Aachen, что позволяло проследить их происхождение и историю хранения. В результате музей получил не только отдельные редкие устройства, но и достаточно полное представление о том, как выглядели вычислительные центры разных эпох.

Преодолевая проблемы

Работа на складе сопровождалась и довольно необычными находками. Внутри одной из систем оптического распознавания символов Control Data за годы хранения успели прорасти растения. Под крышей обосновались птицы, поэтому часть оборудования оказалась покрыта толстым слоем помета. Особенно досталось одному из сортировщиков перфокарт, который сотрудники музея между собой прозвали «гуано-сортировщиком». Все это наглядно показывало, сколько времени техника провела без какого-либо присмотра.

Почти гидропоника. Источник

Почти гидропоника. Источник

Однако самым серьезным происшествием стала находка неразорвавшейся авиабомбы времен Второй мировой войны. Снаряд массой около 220 кг обнаружили примерно в 100 м от склада. Работы пришлось временно остановить, пока саперы проводили обследование и обезвреживание находки. Подобные случаи для промышленного региона Рура не были редкостью, но для участников экспедиции это стало еще одним напоминанием о том, насколько необычной оказалась история этого склада. После завершения работ специалисты смогли вернуться к инвентаризации и довести ее до конца.

Когда отбор закончили, встал вопрос о транспортировке такого объема через океан. Расходы на перевозку помогла покрыть немецкая компания SAP — один из крупнейших в мире разработчиков корпоративного программного обеспечения. Благодаря ее поддержке удалось организовать отправку всей коллекции в США. Масштаб находки оказался настолько велик, что весь отобранный груз занял объем примерно семи полностью загруженных фур. Сначала оборудование доставили в порт, затем морем через Панамский канал отправили к Западному побережью США. После прибытия в Сан-Франциско груз перевезли в Маунтин-Вью, где находится Музей истории компьютеров. 

Коллекция оказалась настолько крупной, что существующих площадей для нее просто не хватило. В итоге музей приобрел новое хранилище с поддержанием постоянной температуры и влажности, куда отправилась значительная часть немецкой находки. В благодарность компании SAP, помогавшей с перевозкой, собрание получило название SAP Collection. С тех пор многие системы стали частью музейных выставок и исследовательских программ. 

Эта находка оказалась ценной не только из-за количества уцелевших экспонатов. Вместе с компьютерами, терминалами и периферийными устройствами удалось собрать документацию, носители данных и сведения о происхождении многих образцов. Благодаря этому исследователи получили возможность изучать не отдельные машины, а целые этапы развития вычислений в том виде, в каком они существовали десятилетия назад. Склад в Кастроп-Раукселе стал еще одним напоминанием о том, что важные свидетельства прошлого могут скрываться в самых неожиданных местах, от заброшенных заводов до старых университетских корпусов, а судьба подобных коллекций нередко зависит от того, найдется ли человек, который вовремя заметит их ценность.