Дайджест статей
Агентная федерация: как мультиагентные системы учатся работать сообща
https://habr.com/ru/articles/951248/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=951248
Статья посвящена исследованию того, как мультиагентные системы развивают координацию и взаимодействие для эффективного совместного решения задач.
Redis работает быстро — я буду кэшировать данные в Postgres
https://habr.com/ru/articles/951164/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=951164
Автор исследует причины использовать PostgreSQL в качестве кэша вместо Redis, рассматривая производительность, надёжность и удобство интеграции.
Building a Resilient Data Platform with Write-Ahead Log at Netflix
https://netflixtechblog.com/building-a-resilient-data-platform-with-write-ahead-log-at-netflix-127b6712359a?source=rss----2615bd06b42e---4
Статья рассказывает о том, как Netflix использует механизм журналирования записи (Write-Ahead Log), чтобы обеспечить отказоустойчивость и надёжность своей платформы обработки данных.
Комплексный подход к ограничению доступа к отчету в Power BI
https://habr.com/ru/articles/949616/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=949616
Статья описывает методы и стратегии ограничения доступа к отчетам в Power BI с учетом различных уровней безопасности и ролей пользователей.
Локализация–2025: новые правила сбора данных. Готовимся к изменениям
https://habr.com/ru/companies/cloud4y/articles/949628/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=949628
Статья рассказывает о предстоящих в 2025 году изменениях в законодательстве РФ, касающихся локализации и сбора персональных данных, и дает рекомендации компаниям по подготовке к новым требованиям.
Data Driven & Система показателей
https://habr.com/ru/companies/rdv-it/articles/949644/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=949644
Статья рассказывает о подходе Data Driven в управлении компанией и создании системы метрик для принятия обоснованных решений на основе данных.
OLAP — не предел: как мы «пошли своим путем»
https://habr.com/ru/companies/innostage/articles/950948/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=950948
Статья рассказывает о том, как команда отказалась от традиционных OLAP-решений и разработала собственную архитектуру для аналитической обработки данных под свои задачи.
BI в условиях неопределённости: устойчивость бизнеса, антикризисное управление и роль real-time аналитики
https://habr.com/ru/companies/modusbi/articles/950510/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=950510
Статья рассказывает о том, как бизнес-аналитика в режиме реального времени помогает компаниям адаптироваться к нестабильным условиям, принимая оперативные и эффективные управленческие решения.
Что для OLTP хорошо, то для OLAP — смерть: ликбез и выбор серверов
https://habr.com/ru/companies/servermall/articles/948686/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=948686
Статья объясняет ключевые различия между OLTP и OLAP нагрузками и дает рекомендации по выбору серверного оборудования для каждого типа задач.
Транзакционная работа с топиками: архитектура и сравнение решений в Apache Kafka и YDB Topics
https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/949662/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=949662
В статье рассматриваются архитектурные подходы к реализации транзакционной обработки сообщений в системах Apache Kafka и YDB Topics с подробным сравнением их возможностей и ограничений.
How UiPath Built a Scalable Real-Time ETL Pipeline on Databricks
https://engineering.uipath.com/how-uipath-built-a-scalable-real-time-etl-pipeline-on-databricks-2eec2e3ed280
Статья рассказывает о том, как компания UiPath разработала масштабируемый ETL-конвейер реального времени с использованием платформы Databricks для обработки больших объемов данных.
Обсуждение 0
Обсуждение не доступно в веб-версии. Чтобы написать комментарий, перейдите в приложение Telegram.
Обсудить в Telegram