avatar
Клуб CDO
@cdo_club
05.10.2025 20:57
Дайджест статей

How does Meta move terabytes of data per second?
- https://blog.dataengineerthings.org/how-does-meta-move-terabytes-of-data-per-second-1626d98e12a7
- Статья рассказывает о том, как компания Meta обеспечивает транспортировку терабайтов данных каждую секунду с помощью высокопроизводительной инфраструктуры и продвинутых технологий передачи данных.

Parquet — король умер? Да здравствует… кто? Обзор BtrBlocks, FastLanes, Lance и Vortex
- https://habr.com/ru/articles/953436/
- Статья представляет обзор современных форматов хранения колонковых данных — BtrBlocks, FastLanes, Lance и Vortex — как возможных альтернатив популярному формату Parquet.

Байесовский анализ и временные ряды в прогнозировании отказов оборудования на примере нефтегазовых компаний
- https://habr.com/ru/articles/953298/
- Статья посвящена применению байесовского анализа и методов временных рядов для предсказания отказов оборудования в нефтегазовой отрасли с целью повышения надежности и сокращения затрат.

Структурированные данные в 2025: от rich snippets до ответов LLM — что реально работает
- https://habr.com/ru/articles/953084/
- Статья рассматривает эффективность различных типов структурированных данных в 2025 году — от расширенных сниппетов до использования языковых моделей для улучшения видимости и взаимодействия с контентом.

Data Drift в ML Страхового Дома ВСК: от PSI-анализа до пересборки фичей и сравнения моделей
- https://habr.com/ru/companies/vsk_insurance/articles/953162/
- Статья описывает, как команда ВСК анализировала и устраняла смещение данных (data drift) в модели машинного обучения с помощью PSI-анализа, пересборки признаков и сравнения различных моделей.

How the Long-established BI Tool “Looker” Survives the AI Era
- https://blog.dataengineerthings.org/how-the-long-established-bi-tool-looker-survives-the-ai-era-8ddf454a7ffc
- Статья рассказывает о том, как инструмент бизнес-аналитики Looker адаптируется и сохраняет актуальность в эпоху стремительного развития ИИ-технологий.

Frameworks for Effective Governance
- https://dzone.com/articles/building-regulated-ai-systems-at-scale-frameworks
- Статья рассматривает подходы и рамки эффективного управления при создании масштабируемых и регулируемых ИИ-систем.

Прямой диалог с лентой или будущее рекомендательных систем
- https://habr.com/ru/articles/951694/
- Статья рассматривает перспективы развития рекомендательных систем, предлагая идею прямого взаимодействия пользователя с алгоритмами рекомендаций для более точной персонализации контента.

RAG-системы на арене: протестировали 5 популярных решений на реальных данных
- https://habr.com/ru/companies/autofaq/articles/952008/
- Статья представляет собой сравнительный анализ пяти популярных Retrieval-Augmented Generation (RAG) систем на основе их производительности и точности при работе с реальными бизнес-данными.

Собираем персональные данные правильно: рекомендации DPO
- https://habr.com/ru/companies/bft/articles/952206/
- Статья содержит практические рекомендации от ответственного за защиту данных (DPO) о том, как корректно собирать и обрабатывать персональные данные в соответствии с требованиями законодательства.
Medium
How does Meta move terabytes of data per second?
Meta has built an internal message queue system over the last 18 years, capable of ingesting over 15TB/s and serving over 110TB/s to its…
? 4
? 2
? 1
3 24 1.3K

Обсуждение 3

Обсуждение не доступно в веб-версии. Чтобы написать комментарий, перейдите в приложение Telegram.

Обсудить в Telegram