Статья на Habr сравнивает практические варианты мониторинга и логирования корпоративного хранилища. Авторы показывают, как инструменты закрывают конкретные уровни контроля - от состояния серверов до качества данных и влияния сбоев на downstream. Разбор помогает инженерам понять,
Разработчики распределённых аналитических баз часто сталкиваются с ситуацией, когда тяжёлый запрос внезапно зависает. План EXPLAIN показывает структуру, но не даёт ответа, на каком этапе сейчас находится выполнение и что именно тормозит: перекос данных, spill на диск или ожидание
ИИ-модели уже генерируют backend и frontend по одному промпту, включая связки с Kafka, PostgreSQL и Redis. Однако на практике такой код часто содержит скрытые ошибки, которые проявляются только при реальной нагрузке. Разработчик по-прежнему нужен, чтобы эти ошибки найти и исправи
В корпоративных хранилищах данных сбой может возникнуть на любом участке конвейера: при выгрузке из источников, во время трансформаций или на уровне СУБД. Техническая доступность кластера ещё не означает, что данные приходят вовремя и в полном объёме. Observability позволяет соби
Приложение на Gin и GORM записывало время в таблицу через Go, а база добавляла значения через NOW(). В итоге одна и та же запись хранила метки из трёх разных источников: UTC из приложения, времени сессии базы и момента транзакции. Разница в три часа приводила к тому, что фоновая
Wildberries перевела управление доступом к данным на единую точку входа через Trino и Open Policy Agent. Это позволило уйти от ручной раздачи прав в десятках СУБД и получить сквозной аудит. Решение выросло из задачи одного отдела в кросс-департаментный процесс, где техническая ча
Открытый набор из 4,6 млн записей по 210 парковкам Москвы решает задачу получения локальных данных для проверки time-series моделей занятости. Раньше инженеры опирались на устаревший набор UCI Parking Birmingham за три месяца 2016 года. Новый датасет покрывает полтора года с шаго
Сторонние MCP позволяют агентам напрямую работать с GitHub, таск-трекерами и PostgreSQL без дополнительного кода. Это ускоряет интеграцию, но одновременно открывает канал для промпт-инъекций, которые модель не умеет фильтровать по источнику. В итоге агент может выполнить вредонос
Ivory перешел от узкого инструмента для PostgreSQL и Patroni к универсальной платформе управления кластерами. В версии 2.0.0 появилась новая архитектура с Keeper, добавилась поддержка MongoDB, Redis, ClickHouse, ZooKeeper и etcd, а также возможность развертывать кластеры из шабло
Kwai перенесла расчёт метрик A/B-экспериментов со Spark на Apache Doris и получила ускорение до 145 раз на типичном пути при снижении потребления ресурсов на 72 %. Задача была жёсткой: ежедневно обрабатывать сотни тысяч пакетных заданий по двум большим таблицам, где ключ соединен
В проектах RAG поиск по векторам на демо выглядит просто, но при росте документов и фильтров нагрузка быстро меняется. Команда может потратить месяцы на поддержку отдельной системы, хотя для задачи хватило бы расширения внутри PostgreSQL. Разбор помогает понять, когда pgvector ре
Компания столкнулась с разросшимся корпоративным DWH на PostgreSQL, где цепочка загрузки и обработки данных стала непрозрачной. Разработчики тратили дни на восстановление логики расчётов, а обновление отчётов занимало часы. Переход на ClickHouse и XLTable позволил пересобрать кон
Sber перевёл автономного агента в режим второй линии поддержки для парка из более чем 800 экземпляров PostgreSQL-совместимой СУБД Platform V Pangolin DB. Вместо ручной обработки тикетов агент самостоятельно выполняет VACUUM, очищает место на дисках и планирует остановки. За 30 дн
DVT решает задачу, когда сборка витрин для BI размазана по Airflow, скриптам на Python, представлениям SQL и Excel. Вместо этого процесс собирается в единую схему из готовых блоков, где каждый шаг - загрузка, фильтрация, сопоставление или расчёт - виден сразу. Инструмент построен
В мартовском коммитфесте PostgreSQL 19 приняли расширение pg_plan_advice, которое позволяет зафиксировать решения планировщика для конкретного запроса. Это важно, потому что нестабильные планы остаются одной из главных причин скачков производительности после обновления статистики
VK Cloud добавил в Object Storage поддержку Bucket Access Policy. Теперь правила доступа хранятся прямо в бакете в формате JSON и проверяются самим хранилищем на каждый запрос. Это позволяет убрать внешний прокси и перенести авторизацию внутрь S3-совместимого сервиса. Для команд,
В системах с transactional outbox и Kafka ключ партиционирования по order_id не гарантирует причинно-следственный порядок событий. Transactional outbox - это шаблон, при котором события сначала записываются в отдельную таблицу внутри той же транзакции, что и бизнес-данные, а зате
Lakekeeper и Apache Polaris решают одну и ту же задачу: хранят указатели на актуальные версии таблиц Iceberg, выполняют коммиты и проверяют права доступа. Без надёжного каталога даже правильно записанные parquet-файлы быстро теряют целостность при параллельной работе Spark, Trino
Tantor Polar разделяет вычисления и хранение, сохраняя полную совместимость с PostgreSQL. Это решает задачу, где классическая архитектура упирается в пределы одного сервера или страдает от сложностей репликации и шардирования при росте нагрузки. Новая машина Tantor XData Gen3 на
Trino решает задачу прямого доступа к таблицам Iceberg, хранящимся в S3, через стандартный SQL без переноса данных и без запуска Spark-кластера. Раньше аналитикам приходилось копировать содержимое в PostgreSQL или ClickHouse, теряя преимущества озера данных и создавая проблемы си