Кибер Инфраструктура 6.0 — Что нового?
Привет Хабр!
Сегодня познакомимся с ключевыми новинками в версии 6.0 нашего продукта «Кибер Инфраструктура». Кибер Инфраструктура — это гиперконвергентное решение, объединяющее виртуализацию и программно‑определяемые хранилища. Наш продукт присутствует на рынке уже достаточно давно, используется заказчиками из различных отраслей, а также служит программной основой для программно‑аппаратных комплексов ведущих отечественных производителей. Подробнее о Кибер Инфраструктуре см. в обзоре новинок в версии 5.5 здесь.
Читать: https://habr.com/ru/companies/cyberprotect/articles/829372/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет Хабр!
Сегодня познакомимся с ключевыми новинками в версии 6.0 нашего продукта «Кибер Инфраструктура». Кибер Инфраструктура — это гиперконвергентное решение, объединяющее виртуализацию и программно‑определяемые хранилища. Наш продукт присутствует на рынке уже достаточно давно, используется заказчиками из различных отраслей, а также служит программной основой для программно‑аппаратных комплексов ведущих отечественных производителей. Подробнее о Кибер Инфраструктуре см. в обзоре новинок в версии 5.5 здесь.
Читать: https://habr.com/ru/companies/cyberprotect/articles/829372/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Эффективная борьба с финансовыми преступлениями: новый подход
Компания MongoDB представила инновационный метод борьбы с мошенничеством и отмыванием денег, объединяя Vector Search и OpenAI. Этот подход позволяет выявлять скрытые угрозы в реальном времени, превосходя традиционные системы. Узнайте, как это работает и какие преимущества дает! Почему стоит учить MongoDB?
MongoDB — одна из самых популярных баз данных в веб-разработке. Обладает уникальными функциями, такими как агрегационные конвейеры и гибкая схема дизайна, упрощающими обработку данных. Узнайте, как эффективно интегрировать MongoDB в учебные курсы и помочь студентам освоить этот мощный инструмент.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Компания MongoDB представила инновационный метод борьбы с мошенничеством и отмыванием денег, объединяя Vector Search и OpenAI. Этот подход позволяет выявлять скрытые угрозы в реальном времени, превосходя традиционные системы. Узнайте, как это работает и какие преимущества дает! Почему стоит учить MongoDB?
MongoDB — одна из самых популярных баз данных в веб-разработке. Обладает уникальными функциями, такими как агрегационные конвейеры и гибкая схема дизайна, упрощающими обработку данных. Узнайте, как эффективно интегрировать MongoDB в учебные курсы и помочь студентам освоить этот мощный инструмент.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новый релиз: MariaDB Java Connector 3.4.1
Вышла новая версия MariaDB Connector/Java 3.4.1! Из улучшений — фиксация глобальных транзакций к физическому соединению и расширенное описание хостов. Подробнее в релизных заметках и на странице загрузки. Узнайте больше на mariadb.com.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Вышла новая версия MariaDB Connector/Java 3.4.1! Из улучшений — фиксация глобальных транзакций к физическому соединению и расширенное описание хостов. Подробнее в релизных заметках и на странице загрузки. Узнайте больше на mariadb.com.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Как перейти на многонодовую архитектуру без боли. Или почти без боли
Есть у нас флагманский продукт под названием «Единый клиент», с которым работают десятки энтерпрайз-клиентов, оперирующих в нем сотнями миллионов записей. Продукт массивный, обвешанный аналитикой и различными сложными сервисами. В какой-то момент большая часть клиентов захотела получить общий uptime в 99,9%, чего сложно достичь без резервирования решения. И мы начали погружаться в эту тему практически с нуля.
В этом материале хочу поделиться нашим опытом перехода с одной ноды на 10+, расскажу о технических нюансах и решениях, которые мы использовали, а также про всякие боли в процессе перехода.
Читать: https://habr.com/ru/companies/hflabs/articles/829544/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Есть у нас флагманский продукт под названием «Единый клиент», с которым работают десятки энтерпрайз-клиентов, оперирующих в нем сотнями миллионов записей. Продукт массивный, обвешанный аналитикой и различными сложными сервисами. В какой-то момент большая часть клиентов захотела получить общий uptime в 99,9%, чего сложно достичь без резервирования решения. И мы начали погружаться в эту тему практически с нуля.
В этом материале хочу поделиться нашим опытом перехода с одной ноды на 10+, расскажу о технических нюансах и решениях, которые мы использовали, а также про всякие боли в процессе перехода.
Читать: https://habr.com/ru/companies/hflabs/articles/829544/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
ИИ и базы данных: революция в страховой отрасли
Новейшие технологии искусственного интеллекта и базы данных меняют подход страховщиков к обработке данных. С MongoDB компании получают гибкость и мощность для обработки огромных объёмов информации, что ускоряет процессы и повышает точность решений. Узнайте больше о будущем страховой индустрии здесь. Повысьте эффективность борьбы с мошенничеством с MongoDB Atlas Vector Search!
MongoDB Atlas Vector Search помогает улучшить методы выявления мошенничества, интегрируя аналитику в реальном времени и векторный поиск. Это позволяет обнаруживать инсайты, недоступные традиционным подходам. Узнайте, как развить свои антифродовые системы с помощью MongoDB!
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новейшие технологии искусственного интеллекта и базы данных меняют подход страховщиков к обработке данных. С MongoDB компании получают гибкость и мощность для обработки огромных объёмов информации, что ускоряет процессы и повышает точность решений. Узнайте больше о будущем страховой индустрии здесь. Повысьте эффективность борьбы с мошенничеством с MongoDB Atlas Vector Search!
MongoDB Atlas Vector Search помогает улучшить методы выявления мошенничества, интегрируя аналитику в реальном времени и векторный поиск. Это позволяет обнаруживать инсайты, недоступные традиционным подходам. Узнайте, как развить свои антифродовые системы с помощью MongoDB!
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Всё что нужно знать про DuckDB
В статье рассказано, как вам может помочь утка при работе с данными, с OLAP-нагрузкой и как она может плавать в вашем Data Lake. Вы узнаете всё самое важное про DuckDB и сможете попрактиковаться в работе с DuckDB.
Читать: https://habr.com/ru/articles/829502/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В статье рассказано, как вам может помочь утка при работе с данными, с OLAP-нагрузкой и как она может плавать в вашем Data Lake. Вы узнаете всё самое важное про DuckDB и сможете попрактиковаться в работе с DuckDB.
Читать: https://habr.com/ru/articles/829502/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Huawei выпустила eKitStor Xtreme 200: скоростной SSD для требовательных пользователей
Компания Huawei хорошо известна. В России прекрасно представлены ноутбуки, смартфоны и прочая мобильная электроника, а также телекоммуникационное оборудование. Но азиатского гиганта, похоже, никто не остановит, ведь компания решила пойти дальше и представила свой первый SSD-накопитель – eKitStor Xtreme 200, предназначенный для профессионалов и продвинутых пользователей. Посмотрим, чем он так хорош.
Читать: https://habr.com/ru/companies/x-com/articles/829964/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Компания Huawei хорошо известна. В России прекрасно представлены ноутбуки, смартфоны и прочая мобильная электроника, а также телекоммуникационное оборудование. Но азиатского гиганта, похоже, никто не остановит, ведь компания решила пойти дальше и представила свой первый SSD-накопитель – eKitStor Xtreme 200, предназначенный для профессионалов и продвинутых пользователей. Посмотрим, чем он так хорош.
Читать: https://habr.com/ru/companies/x-com/articles/829964/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Go Tarantool: как построить Key-value-хранилище на сотни тысяч запросов в секунду
С увеличением сложности ИТ-систем все больше становится очевидной ограниченность привычных реализаций с простой архитектурой компонентов. Особенно это заметно в случае систем, которые должны стабильно работать с большими и интенсивными нагрузками.
Чтобы понять это, достаточно рассмотреть механику разворачивания большинства высоконагруженных систем. Например, разобрать построение системы авторизации пользователей для последующей сквозной аналитики авторизации/аутентификации между связанными сервисами компании.
Разбираемся на примере клиентского кейса, как может выглядеть такая система в части хранения данных, почему для таких задач оптимальна комбинация реляционной БД и Tarantool, а также показываем, какие показатели может обеспечить система с Tarantool.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/829994/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
С увеличением сложности ИТ-систем все больше становится очевидной ограниченность привычных реализаций с простой архитектурой компонентов. Особенно это заметно в случае систем, которые должны стабильно работать с большими и интенсивными нагрузками.
Чтобы понять это, достаточно рассмотреть механику разворачивания большинства высоконагруженных систем. Например, разобрать построение системы авторизации пользователей для последующей сквозной аналитики авторизации/аутентификации между связанными сервисами компании.
Разбираемся на примере клиентского кейса, как может выглядеть такая система в части хранения данных, почему для таких задач оптимальна комбинация реляционной БД и Tarantool, а также показываем, какие показатели может обеспечить система с Tarantool.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/829994/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Дискеты начинают и выигрывают: флот Германии до сих работает с экзотическими 8-дюймовыми флоппи-дисками
Совсем недавно мы публиковали статью «Япония, наконец, победила дискеты: flawless victory спустя несколько лет борьбы». Но оказывается, до всемирного отказа от флоппи-дисков еще далеко.
Немецкие фрегаты с момента ввода в эксплуатацию работают на 8-дюймовых дискетах. От этих очень экзотичных носителей зависит многое. Корабли не смогут выполнять свои прямые функции, если у команды не окажется подобной дискеты. Как так-то?
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/812891/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Совсем недавно мы публиковали статью «Япония, наконец, победила дискеты: flawless victory спустя несколько лет борьбы». Но оказывается, до всемирного отказа от флоппи-дисков еще далеко.
Немецкие фрегаты с момента ввода в эксплуатацию работают на 8-дюймовых дискетах. От этих очень экзотичных носителей зависит многое. Корабли не смогут выполнять свои прямые функции, если у команды не окажется подобной дискеты. Как так-то?
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/812891/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
СУБДиариум современного инфраструктурщика
Еще относительно недавно (каких-то лет 10–15 назад) выбор СУБД для приложения в среднестатистической корпоративной среде ограничивался всего тремя вариантами: Microsoft SQL, Oracle и MySQL. При этом каждое решение имело свою нишу. Нужно что-то серьезное под большую нагрузку — вот вам Oracle, что-то попроще — MS SQL, а если какое-то веб-приложение — то MySQL.
Но все чаще в корпоративной инфраструктуре появляются задачи, требующие нового подхода к выбору СУБД. Речь про потребности, которые смогут закрыть СУБД на основе искусственного интеллекта, или такие решения, как Big Data и NoSQL. При подборе новых решений традиционный способ выбора только ограничивает поиск и не дает нужной производительности и гибкости. При этом часто выбор СУБД сводится к «поставим PostgreSQL, на нем точно заработает». Да, в большинстве случаев заработает, так как сама по себе PostgreSQL модульная и из нее, как из конструктора, можно много чего сделать, но какими усилиями и ресурсами? Быть может, уже на этапе выбора платформы стоит задуматься о том, что подойдет лучше?
В этой статье я расскажу, какие сейчас бывают СУБД и как их можно систематизировать под конкретную задачу. Сразу оговорюсь: я не претендую на истину в последней инстанции, и вполне возможно, что кто-то смотрит на структурирование СУБД по-своему.
Читать: https://habr.com/ru/companies/jetinfosystems/articles/830502/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Еще относительно недавно (каких-то лет 10–15 назад) выбор СУБД для приложения в среднестатистической корпоративной среде ограничивался всего тремя вариантами: Microsoft SQL, Oracle и MySQL. При этом каждое решение имело свою нишу. Нужно что-то серьезное под большую нагрузку — вот вам Oracle, что-то попроще — MS SQL, а если какое-то веб-приложение — то MySQL.
Но все чаще в корпоративной инфраструктуре появляются задачи, требующие нового подхода к выбору СУБД. Речь про потребности, которые смогут закрыть СУБД на основе искусственного интеллекта, или такие решения, как Big Data и NoSQL. При подборе новых решений традиционный способ выбора только ограничивает поиск и не дает нужной производительности и гибкости. При этом часто выбор СУБД сводится к «поставим PostgreSQL, на нем точно заработает». Да, в большинстве случаев заработает, так как сама по себе PostgreSQL модульная и из нее, как из конструктора, можно много чего сделать, но какими усилиями и ресурсами? Быть может, уже на этапе выбора платформы стоит задуматься о том, что подойдет лучше?
В этой статье я расскажу, какие сейчас бывают СУБД и как их можно систематизировать под конкретную задачу. Сразу оговорюсь: я не претендую на истину в последней инстанции, и вполне возможно, что кто-то смотрит на структурирование СУБД по-своему.
Читать: https://habr.com/ru/companies/jetinfosystems/articles/830502/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
СУБДиариум современного инфраструктурщика
Еще относительно недавно (каких-то лет 10–15 назад) выбор СУБД для приложения в среднестатистической корпоративной среде ограничивался всего тремя вариантами: Microsoft SQL, Oracle и MySQL. При этом каждое решение имело свою нишу. Нужно что-то серьезное под большую нагрузку — вот вам Oracle, что-то попроще — MS SQL, а если какое-то веб-приложение — то MySQL.
Но все чаще в корпоративной инфраструктуре появляются задачи, требующие нового подхода к выбору СУБД. Речь про потребности, которые смогут закрыть СУБД на основе искусственного интеллекта, или такие решения, как Big Data и NoSQL. При подборе новых решений традиционный способ выбора только ограничивает поиск и не дает нужной производительности и гибкости. При этом часто выбор СУБД сводится к «поставим PostgreSQL, на нем точно заработает». Да, в большинстве случаев заработает, так как сама по себе PostgreSQL модульная и из нее, как из конструктора, можно много чего сделать, но какими усилиями и ресурсами? Быть может, уже на этапе выбора платформы стоит задуматься о том, что подойдет лучше?
В этой статье я расскажу, какие сейчас бывают СУБД и как их можно систематизировать под конкретную задачу. Сразу оговорюсь: я не претендую на истину в последней инстанции, и вполне возможно, что кто-то смотрит на структурирование СУБД по-своему.
Читать: https://habr.com/ru/companies/jetinfosystems/articles/830502/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Еще относительно недавно (каких-то лет 10–15 назад) выбор СУБД для приложения в среднестатистической корпоративной среде ограничивался всего тремя вариантами: Microsoft SQL, Oracle и MySQL. При этом каждое решение имело свою нишу. Нужно что-то серьезное под большую нагрузку — вот вам Oracle, что-то попроще — MS SQL, а если какое-то веб-приложение — то MySQL.
Но все чаще в корпоративной инфраструктуре появляются задачи, требующие нового подхода к выбору СУБД. Речь про потребности, которые смогут закрыть СУБД на основе искусственного интеллекта, или такие решения, как Big Data и NoSQL. При подборе новых решений традиционный способ выбора только ограничивает поиск и не дает нужной производительности и гибкости. При этом часто выбор СУБД сводится к «поставим PostgreSQL, на нем точно заработает». Да, в большинстве случаев заработает, так как сама по себе PostgreSQL модульная и из нее, как из конструктора, можно много чего сделать, но какими усилиями и ресурсами? Быть может, уже на этапе выбора платформы стоит задуматься о том, что подойдет лучше?
В этой статье я расскажу, какие сейчас бывают СУБД и как их можно систематизировать под конкретную задачу. Сразу оговорюсь: я не претендую на истину в последней инстанции, и вполне возможно, что кто-то смотрит на структурирование СУБД по-своему.
Читать: https://habr.com/ru/companies/jetinfosystems/articles/830502/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новая версия Oracle Database 23ai доступна для Exadata
Oracle Database 23ai теперь доступна для Exadata Database Machine, предлагая нашим клиентам преимущества передовых технологий управления данными. Присоединяясь к остальной линейке Exadata, новая версия обещает улучшенные возможности и эффективность работы с данными.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle Database 23ai теперь доступна для Exadata Database Machine, предлагая нашим клиентам преимущества передовых технологий управления данными. Присоединяясь к остальной линейке Exadata, новая версия обещает улучшенные возможности и эффективность работы с данными.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle
Oracle Database 23ai now available for Exadata
Oracle Database 23ai is now available for the on-premises Exadata Database Machine and joins the rest of the Exadata family in enabling our customers to reap the benefits of the latest and greatest in data management technology.
Повышение эффективности с современными фреймворками и генеративным ИИ
Команда Technical Services Tools в MongoDB использует передовые технологии, такие как генеративный ИИ и стеки MERN и MEAN, чтобы улучшить безопасность и оптимизировать процессы поддержки клиентов. Это позволяет интегрировать инструменты в экосистему MongoDB, обеспечивая высокие стандарты сервисов. Узнайте больше!
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Команда Technical Services Tools в MongoDB использует передовые технологии, такие как генеративный ИИ и стеки MERN и MEAN, чтобы улучшить безопасность и оптимизировать процессы поддержки клиентов. Это позволяет интегрировать инструменты в экосистему MongoDB, обеспечивая высокие стандарты сервисов. Узнайте больше!
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Magicpin создаёт крупнейшую гиперлокальную торговую платформу в Индии
Magicpin, крупнейшая гиперлокальная торговая платформа Индии, использует MongoDB для управления и масштабирования своего бизнеса. Платформа помогает местным розничным магазинам увеличить трафик и продажи без необходимости создания темных магазинов. Узнайте больше о их уникальном подходе и достижениях.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Magicpin, крупнейшая гиперлокальная торговая платформа Индии, использует MongoDB для управления и масштабирования своего бизнеса. Платформа помогает местным розничным магазинам увеличить трафик и продажи без необходимости создания темных магазинов. Узнайте больше о их уникальном подходе и достижениях.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Быстрая обработка данных в data lake с помощью SQL
Кому пришла в голову идея отправлять SQL запросы в data lake? Оказывается, это позволяет компаниям более гибко и эффективно анализировать свои данные за счёт уменьшения потребности в ETL и снижения нагрузки на корпоративное хранилище. Рассмотрим, какие популярные SQL-движки умеют это делать и как им это удаётся.
Меня зовут Владимир Озеров, я руковожу компанией Querify Labs. Мы уже порядка 10 лет занимаемся распределённым SQL, делаем всевозможные SQL-движки, в частности CedrusData — коммерческий движок на основе опенсорс проекта Trino. Сегодня поговорим про то, каким образом устроен ряд SQL-движков, которые обрабатывают данные от data lake.
Читать: https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/828836/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Кому пришла в голову идея отправлять SQL запросы в data lake? Оказывается, это позволяет компаниям более гибко и эффективно анализировать свои данные за счёт уменьшения потребности в ETL и снижения нагрузки на корпоративное хранилище. Рассмотрим, какие популярные SQL-движки умеют это делать и как им это удаётся.
Меня зовут Владимир Озеров, я руковожу компанией Querify Labs. Мы уже порядка 10 лет занимаемся распределённым SQL, делаем всевозможные SQL-движки, в частности CedrusData — коммерческий движок на основе опенсорс проекта Trino. Сегодня поговорим про то, каким образом устроен ряд SQL-движков, которые обрабатывают данные от data lake.
Читать: https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/828836/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новая Программа MAAP от MongoDB Уже Доступна!
MongoDB объявила о запуске MongoDB AI Applications Program (MAAP), которая поможет компаниям внедрять передовые AI-технологии. MAAP предлагает архитектурные решения, интеграции с ведущими технологиями и профессиональные услуги для быстрого развертывания AI-приложений. Узнайте больше на сайте MongoDB! Magicpin трансформирует ритейл в Индии с помощью MongoDB
Компания magicpin создала крупнейшую платформу гиперлокальных ритейлеров в Индии. Сотрудничая с локальными магазинами и используя модель оплаты за конверсию, magicpin увеличивает трафик и экономию для клиентов без использования складов. В основе их успеха — гибкость и масштабируемость MongoDB.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MongoDB объявила о запуске MongoDB AI Applications Program (MAAP), которая поможет компаниям внедрять передовые AI-технологии. MAAP предлагает архитектурные решения, интеграции с ведущими технологиями и профессиональные услуги для быстрого развертывания AI-приложений. Узнайте больше на сайте MongoDB! Magicpin трансформирует ритейл в Индии с помощью MongoDB
Компания magicpin создала крупнейшую платформу гиперлокальных ритейлеров в Индии. Сотрудничая с локальными магазинами и используя модель оплаты за конверсию, magicpin увеличивает трафик и экономию для клиентов без использования складов. В основе их успеха — гибкость и масштабируемость MongoDB.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Автоматизация откатов: повышение приоритетов транзакций
Автоматизация процесса отката низкоприоритетных транзакций при блокировке высокоприоритетных на уровне строк снижает административную нагрузку на администраторов баз данных и помогает поддерживать скорость и SLA более важных транзакций.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Автоматизация процесса отката низкоприоритетных транзакций при блокировке высокоприоритетных на уровне строк снижает административную нагрузку на администраторов баз данных и помогает поддерживать скорость и SLA более важных транзакций.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle
New Priority Transactions Capability with Oracle Database 23ai
Automating the process of rolling back a low-priority transaction, blocking a high-priority one on row locks, reduces the administrative burden for DBAs while also helping to maintain transaction latencies/SLA on higher priority transactions
Кто такой Data Engineer | Дата Инженер
В статье вы узнаете кто такой Data Engineer | Дата Инженер. Какие бывают направления и куда можно посмотреть, чтобы развиваться в дата-инженерии
Читать: https://habr.com/ru/articles/830376/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В статье вы узнаете кто такой Data Engineer | Дата Инженер. Какие бывают направления и куда можно посмотреть, чтобы развиваться в дата-инженерии
Читать: https://habr.com/ru/articles/830376/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Красота и изящество таблицы ASCII
Если вы программист или хотя бы немного связаны с программированием1, то без сомнения сталкивались с таблицей ASCII.
Таблица ASCII полезна. Но знали ли вы, что она ещё красива и изящна?
Сегодня даже не близкие к программированию люди могут знать об ASCII благодаря книгам и фильмам наподобие «Марсианина»2
ASCII по-прежнему с нами; даже если вы передаёте современный Unicode3, то должны знать, что самый популярный формат кодировки UTF-8 специально спроектирован как обратно совместимый с ASCII! Декодировав эту статью как ASCII, вы в целом поймёте её смысл… если закроете глаза на мусорные символы в конце предложений.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/831138/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Если вы программист или хотя бы немного связаны с программированием1, то без сомнения сталкивались с таблицей ASCII.
Таблица ASCII полезна. Но знали ли вы, что она ещё красива и изящна?
Сегодня даже не близкие к программированию люди могут знать об ASCII благодаря книгам и фильмам наподобие «Марсианина»2
ASCII по-прежнему с нами; даже если вы передаёте современный Unicode3, то должны знать, что самый популярный формат кодировки UTF-8 специально спроектирован как обратно совместимый с ASCII! Декодировав эту статью как ASCII, вы в целом поймёте её смысл… если закроете глаза на мусорные символы в конце предложений.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/831138/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Инновации в использовнии ИИ с помощью Iguazio и MongoDB
В статье обсуждается совместное решение Iguazio и MongoDB для создания надёжных и масштабируемых приложений на базе генеративного ИИ. Оно упрощает процесс обработки данных и их хранения, что помогает ускорить выход ИИ-приложений в продакшен, снижает риски и улучшает управление. MAAP: Новая Программа для Быстрого Внедрения ИИ от MongoDB
MongoDB представил MAAP — программу, которая поможет организациям ускорить внедрение ИИ технологий. Программа включает готовые архитектуры, полный стек технологий и интеграции с ведущими компаниями, такими как Google Cloud и Microsoft Azure. Узнайте больше на сайте программы!
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
В статье обсуждается совместное решение Iguazio и MongoDB для создания надёжных и масштабируемых приложений на базе генеративного ИИ. Оно упрощает процесс обработки данных и их хранения, что помогает ускорить выход ИИ-приложений в продакшен, снижает риски и улучшает управление. MAAP: Новая Программа для Быстрого Внедрения ИИ от MongoDB
MongoDB представил MAAP — программу, которая поможет организациям ускорить внедрение ИИ технологий. Программа включает готовые архитектуры, полный стек технологий и интеграции с ведущими компаниями, такими как Google Cloud и Microsoft Azure. Узнайте больше на сайте программы!
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
В чем сходство и различия технологий DLP и DAG? Почему один класс систем не заменяет другой?
Дмитрий Богомолов, архитектор отдела проектирования, подготовил материал о ключевых различиям DLP и DAG-решений.
Стремительный рост объемов неструктурированного корпоративного контента стал одной из острейших проблем для ИТ- и ИБ-подразделений. При этом, по оценке международной аналитической компании ITC, суммарный объем данных в ближайшей перспективе достигнет уровня 175 зеттабайт, или 175 миллиардов гигабайт, и существенная доля такой информации будет неструктурированной.
Поэтому управление доступом к неструктурированным данным становится проблемой для большинства крупных компаний. Мы часто слышим, что для решения подобных задач достаточно использовать DLP-системы. Да, нередко подобные продукты закрывают ряд задач по управлению доступом к неструктурированным данным, но в большинстве случаев использование специализированных DAG-платформ более эффективно с точки зрения управления рисками в крупных компаниях.
Читать: https://habr.com/ru/companies/solarsecurity/articles/831416/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Дмитрий Богомолов, архитектор отдела проектирования, подготовил материал о ключевых различиям DLP и DAG-решений.
Стремительный рост объемов неструктурированного корпоративного контента стал одной из острейших проблем для ИТ- и ИБ-подразделений. При этом, по оценке международной аналитической компании ITC, суммарный объем данных в ближайшей перспективе достигнет уровня 175 зеттабайт, или 175 миллиардов гигабайт, и существенная доля такой информации будет неструктурированной.
Поэтому управление доступом к неструктурированным данным становится проблемой для большинства крупных компаний. Мы часто слышим, что для решения подобных задач достаточно использовать DLP-системы. Да, нередко подобные продукты закрывают ряд задач по управлению доступом к неструктурированным данным, но в большинстве случаев использование специализированных DAG-платформ более эффективно с точки зрения управления рисками в крупных компаниях.
Читать: https://habr.com/ru/companies/solarsecurity/articles/831416/
#ru
@database_design | Другие наши каналы