Базы данных *

📈 MariaDB 11.8, векторные БД и курс на миграцию с Oracle: Итоги MariaDB Meetup в Тель-Авиве

Вчера мне посчастливилось побывать на MariaDB Meetup с участием самого Майкла «Монти» Видениуса в Тель-Авиве. Это событие стало не только ценной возможностью услышать о стратегических и технических планах развития MariaDB, но и позволило укрепить партнерские связи между проектом и нашей образовательной платформой.

Делюсь ключевыми тезисами и анонсами с митапа, которые будут интересны всем, кто работает с базами данных и Open Source.

1. Стратегический вектор: Open Source и миграция с Oracle

Майкл Видениус в своем докладе однозначно обозначил стратегию MariaDB: курс на безоговорочную победу открытого кода над проприетарными гигантами. Основной акцент был сделан на преимуществах миграции с Oracle на MariaDB.

Преимущества и миграция:

• Экономическая эффективность: Монти открыто говорил о несопоставимой стоимости использования и владения MariaDB по сравнению с Oracle, что является критическим фактором для многих корпоративных пользователей.

• Совместимость синтаксиса: MariaDB активно развивает режим совместимости с Oracle (Oracle Compatibility Mode), который значительно упрощает процесс перехода, позволяя использовать привычный синтаксис SQL. Это резко снижает затраты времени и ресурсов на переписывание существующего кода.

• Производительность MariaDB 11.8: Были продемонстрированы тесты, подтверждающие рост производительности более чем в 2,5 раза по сравнению с предыдущими версиями за счет архитектурных улучшений.

2. MariaDB, AI и Векторные базы данных

Сергей Голубчик представил глубокий технический обзор поддержки векторного типа данных в последних версиях MariaDB. Это важнейший шаг, который ставит MariaDB в один ряд с современными решениями, адаптированными для задач искусственного интеллекта.

• Векторный тип данных (Векторная БД): Встроенная поддержка векторов позволяет использовать MariaDB как полноценную векторную базу данных, что критически важно для работы с embeddings, семантическим поиском и RAG-системами (Retrieval-Augmented Generation).

• Производительность и точность (Tradeoff): Сергей Голубчик подробно остановился на ключевом вопросе производительности векторных операций и компромиссе между скоростью поиска и точностью (performance vs. precision of search). Он продемонстрировал, как тонкая настройка конфигурации и индексов (например, использование HNSW-индексов) позволяет добиться наилучшего баланса, обеспечивая высокую скорость без существенной потери точности результатов.

3. Видение будущего и сотрудничество

Анна Видениус (CEO MariaDB Foundation) представила стратегический обзор развития проекта, подчеркнув фокус на стабильности, высокой производительности и укреплении позиции MariaDB в корпоративном сегменте.

🤝 Новые горизонты: Планы сотрудничества с sqlize.online

Самой продуктивной частью митапа стало личное общение с Майклом и Анной Видениус, которое вылилось в конкретные договоренности:

1. Расширение поддержки версий: Платформа sqlize.online расширит поддержку MariaDB до трех актуальных версий, включая последнюю — MariaDB 11.8 — с акцентом на тестирование ее векторных возможностей.

2. Новый учебный контент: На sqltest.online будет запущен новый набор практических заданий, разработанных совместно с командой MariaDB, для глубокого освоения последних функций и особенностей этой СУБД.

Это сотрудничество поможет ускорить процесс обучения и внедрения инноваций MariaDB среди разработчиков и аналитиков.

❓ Дискуссия: Готовы ли вы использовать векторы в MariaDB?

MariaDB смело интегрирует технологии будущего, делая ставку на миграцию и ИИ.

Уважаемые читатели Хабра, вопрос к вам:

Как вы относитесь к появлению нативной поддержки векторного типа данных в MariaDB? Готовы ли вы использовать эту функцию в своих новых проектах и рассматривать MariaDB как альтернативу специализированным векторным базам данных?

Делитесь мнениями в комментариях!

PostgreSQL на 4 ТБ, Patroni на две столицы и 16 000 фур в реалтайме: как мы «перевозили» CARGO.RUN

Привет, Хабр! Представьте ситуацию: один логист управляет 80 машинами одновременно. Маршруты, топливо, простои — все в реальном времени. Остановись сервер — бизнес сразу теряет деньги, а на перевозчиков сваливается хаос.

Именно таков мир, в котором работает команда CARGO.RUN — SaaS-платформа, которая автоматизирует грузоперевозки для топ-игроков рынка. Мы подготовили кейс о том, как помогли CARGO.RUN мигрировать к нам в Selectel. Внутри — настоящий технический детектив и архитектурный дзен.

• Базы данных — почему для PostgreSQL с расширениями PostGIS и Timescale (а это 4 ТБ «горячих» данных!) выбрали именно выделенные серверы, а не облако.

• Отказоустойчивость — как развернули кластер Patroni, физически разнесенный между дата-центрами в Москве и Санкт-Петербурге, чтобы пережить падение целого региона.

• Оркестрация — переход от Docker Swarm к Managed Kubernetes для микросервисов, когда в штате всего три DevOps-инженера.

• IaC — как Terraform и GitOps помогли навести порядок и сделать инфраструктуру прозрачной.

Результат миграции — рост производительности логистов в 2,5 раза и сокращение порожнего пробега фур на 53%.

Читайте полную историю переезда, а также оставляйте заявку на бесплатную миграцию➡️

«Тантор Лабс» активно поддерживает российское сообщество открытой СУБД PostgreSQL. Наши специалисты уже много раз выступали спикерами на официальных комьюнити-мероприятиях PG BootCamp Russia, проводили лекции и мастер-классы.

Делимся с вами подборкой наших выступлений, темы которых можно условно разделить на несколько ключевых направлений.

Внутренности PostgreSQL и оптимизация ядра — для тех, кто хочет понимать СУБД «под капотом»

• Хакинг оптимизатора запросов - препроцессинг исходного дерева запроса

• Особенности определения селективности и проблемы выполнения запросов

• Как повысить детализацию статистики, не затрагивая DST

• Отлаживаем планировщик Postgres

• Разделяемый буфер. Внутрянка

• Оптимизация производительности с векторной обработкой массивов данных

• Мониторинг ожиданий и низкоуровневые проблемы производительности PostgreSQL

• Разработка и отладка 64-битного счётчика транзакций

• Автономные транзакции в PostgreSQL

Разработка, отладка и расширяемость PostgreSQL

• Пошаговая отладка исходного кода PostgreSQL на примере pg_store_plans

• Как написать расширение PostgreSQL?

• Как достойно собрать PostgreSQL из исходников

• Что потребуется начинающему разработчику PostgreSQL?

Репликация, кластеры, безопасность и высокая доступность — для тех, кто строит надёжные и отказоустойчивые системы

• От реплики до высокодоступного кластера PostgreSQL

• Развертывание отказоустойчивого кластера с бекапированием и реплицированием в облачное хранилище

• Отладка потоковой репликации PostgreSQL

• Оценка безопасности вашей БД. Как быстро и эффективно защитить слона?

Инструменты и расширения: все, что помогает улучшать, расширять и автоматизировать работу PostgreSQL

• pg_orchestrator: новый взгляд на тестирование PostgreSQL

• Новая жизнь открытого расширения PipelineDB: работа с временными рядами на потоке

• Анонимизация данных с использованием pg_anon

• Эффективная работа с psql

• Autovacuum. Вредные советы

Кстати, на весенний PG BootCamp Russia 2026, который пройдет в Москве, открыт прием заявок на выступления! Это отличный шанс поделиться знаниями с одним из самых сильных профессиональных сообществ.

Продолжается набор на авторизованный курс по СУБД Tantor Postgres!

Авторизованный курс по администрированию СУБД Tantor Postgres будет полезен администраторам БД, DevOps-инженерам, системным аналитикам и разработчикам. Вы получите практические навыки работы с популярной СУБД напрямую от экспертов «Тантор Лабс», безлимитный доступ к тестовому стенду и всем материалам курса, включая записи.

По окончании курса слушатели курса получат удостоверение о повышении квалификации государственного образца.

Содержание курса построено на балансе 50% теории / 50% практики. Проходит курс под наблюдением преподавателя – эксперта«Тантор Лабс».

Курсы пройдут в онлайн-формате:

• с 8 по 12 декабря — в «Сетевой академии Ланит»;

• с 22 по 26 декабря — в учебном центре «Микротест».

Подробная программа и регистрация на курс в Сетевой Академии «Ланит».

Подробная программа и регистрация на курс в УЦ «Микротест».

В маркетплейсе VK Cloud появилось сразу несколько новых решений, поэтому мы хотим, чтобы вы узнали, как с ними работать из первых рук во время вебинаров. Оба решения появятся в маркетплейсе накануне трансляций.

📌 26 ноября в 11:00 будем говорить о том, какие преимущества открывает РЕД База Данных. Почему это надежно, и как работает совместная поддержка в рамках SLA. Эфир проведет технологический евангелист VK Cloud Станислав Погоржельский и Алексей Бехтин, аналитик отдела разработки СУБД, РЕД Софт.

Что еще обсудим

🔷 Интеграция с прикладными системами. Как легко и быстро подключить РЕД Базу Данных к вашим приложениям, работающим в VK Cloud.

🔷 Кейсы и выгоды. Примеры из практики, демонстрирующие повышение производительности и снижение TCO (совокупной стоимости владения).

🔷 Разработка с помощью ИИ. Генерация приложения маркетплейса на Go с использованием СУБД РЕД База Данных.

Зарегистрироваться

📌 27 ноября в 11:00 начнем разговор про обеспечение безопасности данных в облаке с помощью Next Generation Firewall. Межсетевой экран позволяет контролировать трафик между ВМ, настраивать правила и вести мониторинг real-time. 

Владислав Закрятин, инженер по предпродажной подготовке из Ideco, покажет в прямом эфире, как развернуть решение за 15 минут.

Кому точно стоит посетить вебинар

🔷 DevOps и SRE-инженерам.

🔷 Руководителям ИТ-направлений.

🔷 Всем, кто использует или планирует использовать облачную инфраструктуру.

Зарегистрироваться

Блог Tantor на Habr: наша коллекция знаний по Tantor и PostgreSQL для вас 🐘

Друзья, наш блог на Хабре появился полгода назад, и за это время мы опубликовали целую библиотеку материалов. Мы не только пишем код и рассказываем о новинках, но и делимся тем новым, что изучаем и узнаем. Собрали для вас все статьи в тематические подборки:

🧑‍💻 Решение конкретных задач для администраторов БД и DevOps-инженеров

➡Как мониторить сотни инстансов PostgreSQL и не сойти с ума

➡Настройка OAuth-авторизации в СУБД Tantor Postgres

➡Быстрый старт в маскировании данных с pg_anon

➡Как провести нагрузочное тестирование БД PostgreSQL и ничего не забыть

➡Кластер Patroni в Docker-контейнерах

➡Трассировка запросов в Postgres с расширением pg_trace

➡Логирование (аудит) сессий в PostgreSQL

Тонкости оптимизации для разработчиков и архитекторов БД

➡Выбор индекса при соединении по нескольким столбцам

➡Когда может быть полезно семплирование в pg_stat_statements

➡Работа с временными таблицами в PostgreSQL

➡Работа с длинными строками в PostgreSQL

➡Хранение временных данных в PostgreSQL

Экспертный уровень и R&D

➡Сравнение транзакционных систем Oracle и PostgreSQL (перевод)

➡wpg_dphyp: учим PostgreSQL соединять таблицы по-другому

➡Пример создания патча для PostgreSQL

➡Внутристраничная очистка в индексах PostgreSQL

➡ Ретроспектива: 64-битный счетчик транзакций в PostgreSQL

Для специалистов по 1С

➡Обзор улучшений для 1С в СУБД Tantor Special Edition 1C 17.6

➡Обзор улучшений для 1С в СУБД Tantor Special Edition 1C 17.5

Какие темы хотите обсудить в следующих статьях вы? Пишите в комментариях.

Приглашаем на вебинар «JSON по стандарту SQL. Работа со слабоструктурированными данными в реляционной СУБД»

На встрече рассмотрим практический пример автоматизации загрузки и анализа данных. Особое внимание уделим следующим аспектам:

— эффективная обработка JSON-данных с использованием стандарта SQL
— построение аналитических отчетов на основе JSON-источников
— обеспечение целостности данных при массовой обработке

В ходе презентации будут представлены результаты тестирования:

— девятикратное ускорение загрузки и обработки данных с 40 с до 4.5 секунд
— возможность повышения эффективности ежедневных операций
— ускорение получения актуальной аналитики

Дата и время: 27.11 в 14:00, по ссылке

Ждем всех заинтересованных специалистов для профессионального обсуждения.

Вендинговый оператор перенес mission-critical инфраструктуру в облако Cloud.ru и настроил резервное копирование базы данных 💽

👨‍💻 Что за компания

UVENCO — крупнейший оператор вендинговых автоматов бренда UNICUM в России, обслуживает 20 000 торговых аппаратов, включая микромаркеты и кофе-поинты, в 65 городах страны.

Все автоматы оборудованы системой онлайн-телеметрии, которая помогает удаленно мониторить их работу, планировать маршрут и график обслуживания, контролировать продажи и остатки товаров. Так оператор в режиме реального времени видит состояние всего парка оборудования и может обеспечить одинаково высокое обслуживание во всех городах, где стоит вендинг UVENCO.

🕵️ Какая была задача

Система онлайн-телеметрии на 20 000 автоматов — это тысячи транзакций в секунду, постоянные записи в базы данных и высокая чувствительность к задержкам. Для UVENCO это mission-critical система: любая деградация ядра телеметрии отразится на продажах и сервисе по всей стране.

Ранее телеметрия работала на локальных серверах. Но для требуемого SLA пришлось бы резервировать вычислительные кластеры, систему хранения данных (СХД), сеть и питание — это дорого и сложно в сопровождении. Масштабирование под ввод новых автоматов тормозилось бы капитальными затратами.

👨‍🔧 Как ее решили

IT-специалисты UVENCO развернули виртуальные машины и перенесли сервисы телеметрии на платформу Облако VMware. Миграция выполнялась средствами VCDA без изменения архитектуры приложений. После оценки производительности инженеры Cloud.ru предложили перейти на выделенный хост, чтобы исключить шум соседей и закрепить ресурсы только за UVENCO.

📈 Что в результате

Телеметрия работает стабильно, БД регулярно и корректно резервируется. Переезд снял риск простоев и дал UVENCO возможность оперативно масштабироваться под рост нагрузки.

Читать кейс полностью 💼

О работе с субд

В последнее время появилось много крайне спорных публикаций о PostgreSQL

Перестаньте наконец выкладывать ваш код на python/java/php как вы расчитываете остатки, боретесь с блокировками и прочее.

Вы работаете с СУБД в контексте вашего поста. Оформляйте в конце концов с помощью вьюх и хранимых процедур. Причина проста - Ваш гениальный интернет магазин не является единственным клиентом базы данных а дублирование кода с вариациями зло. Поймите наконец для чего были созданы столь ненавистные вам процедуры, вьюхи. Когда видишь "гениальный" код обернутый в кучу асинхронных вызовов (бредовый код с точки зрения задачи) select * from x where x.a= 20 и читаешь оассуждения о быстродействие у человека работавшего с субд нв минимальном уровне - первый вопрос какого черта запрос не параметризирован.

Бенчмарк бенчмарка Lakehouse-движков, в котором побеждает объективная реальность

В блоге Data Sapience, технологического партнера GlowByte, вышла крутая статья технического идеолога Lakehouse-платформы данных Data Ocean Nova Евгения Вилкова.

Недавно на Хабре вышла статья с громким заголовком “Бенчмарк lakehouse-движков, часть 1: StarRocks и Doris падают под нагрузкой, Presto аутсайдер, CedrusData быстрее всех”. В своей статье авторы из Кверифай Лабс выбрали методику TPC-DS, но вместо 99 запросов остановилась на одном, который к тому же запускается на одной машине. Обосновывается это тем, что на одном конкретном запросе нужно разобрать работу оптимизаторов. По результатам исследования делается вывод, что решение, разработанное авторами, является лучшим, в том числе для запуска одного конкретного запроса на одном узле. Давайте попробуем разобраться, действительно ли это так.

В качестве отступления замечу, что данный эксперимент не имеет ничего общего с массивно-параллельными вычислениями и Lakehouse. Архитектура раздельных вычислений предполагает интенсивный сетевой обмен не только между storage и compute, но и между узлами compute-движка. Как заметили в комментариях к оригинальной статье, с тем же успехом можно было включить в тест и MySQL. Складывается впечатление, что методика тестирования была выбрана исключительно из-за заявленных компетенций в области оптимизатора движка, а запрос – исходя из наличия собственных доработок для обработки схожего случая. Главной же целью было на частном выводе убедить аудиторию в общем выводе. Отдадим должное коллегам – они не скрывают субъективность своего отношения к упражнению.

Заинтригованы? Добро пожаловать в статью Евгения! Комментарии приветствуются.

Задача про копирование базы данных

Проверьте, как быстро вы справитесь с несложным заданием на логику и математику.

Условие

Компания «Тирекс&Co» очень боялась потерять базу данных с клиентами и закупила для своих задач партию жестких дисков. Теперь раз в день администратор создает копию от каждой актуальной версии БД на любой диск, на котором еще не было бэкапа. То есть каждый день количество копий базы данных увеличивается в два раза. Через неделю они полностью заполнят все жесткие диски.

Задача

За сколько дней заполнятся все свободные жесткие диски, если вместо одной базы данных будет две на разных накопителях?

Делитесь ходом рассуждений и решениями в комментариях. Кстати, подсмотреть их всегда можно в Академии Selectel.

Текущий список из 4,51 миллиарда интернет-доменов мира можно просто скачать для анализа.

Новое видео с нашей Конференции Luxms, в котором Вадим Кананыхин, Руководитель отдела управления и аналитики данных ГК «Синтека», рассказал про свои наработки и интересные проекты, а также поделился собственными приемами и «лайфхаками» работы с Luxms BI.

Luxms BI — классный продукт, который нам развязал руки и кардинально увеличил наши возможности в аналитике, построении отчётности, управлении хранилищами данных.

В выступлении:

• BI-дэшборд для поставщиков: управленческие данные в одном окне, фильтры и гибкая визуализация под роль пользователя;

• Оптимизация процессов: ускорение расчётов за счёт предобработки JSON и автоматического обновления только новых данных;

• Рост эффективности: перераспределение ресурсов и фокус на наиболее прибыльных товарных категориях;

• Отказоустойчивость и автономность: автоматический контроль сборов данных и уведомления о сбоях в Telegram;

• Luxms BI + Luxms Data Boring = инфраструктура доверия: свежие данные, надёжная архитектура и единый источник аналитической правды.

Видео выступления и материалы — на нашем сайте.

Тестирование движков массивно-параллельных вычислений: StarRocks, Trino, Spark. Spark — с DataFusion Comet и Impala

Друзья, в блоге компании Data Sapience, партнера GlowByte, вышла новая статья, третья в цикле материалов про нагрузочные испытания вычислительных технологий массивных параллельных вычислений.

Ранее техническим руководителем решений Data Ocean Nova и Data Ocean Flex Loader Евгением Вилковым были опубликованы статьи, посвященные сравнению Impala, Trino и Greenplum, в том числе по методике TPC-DS.

В этот раз в список решений добавляется Spark, включая работающий с технологией нативных вычислений DataFusion Comet, и набирающий популярность StarRocks.

Эта миссия теперь выполнима — импортируем данные из PostgreSQL 💼

Из панели можно запустить автономный импорт данных из любой базы PostgreSQL (как с внешней, так и из нашего облака).

Как переносить: перейти в нужную базу → кнопка ☝️ → ввести креды от базы-источника и выбрать владельца новой базы → done.

👉 Автоматически можно импортировать структуру таблиц, индексы и данные. А пользователей, роли и расширения нужно добавлять уже вручную.

Рубрика вопросы:

1️⃣ Я могу перенести данные между разными версиями PostgreSQL?

➖ Да, но не получится перенести специфичные типы данных.

2️⃣ А могу выбрать уже существующую базу для импорта?

➖ Нет, новая база создается автоматически. Если в панели уже есть база с таким именем, то система выдаст ошибку.

Импортировать базу в пару кликов →

Расширения PostgreSQL в Amvera Cloud

Работа с векторами, временными рядами и геоданными в PostgreSQL требует специальных расширений. И мы наконец их добавили.

Теперь можно создать кластер с pgVector, PostGis и TimescaleDB. Дополнительно появилась возможность управления локалями и некоторыми другими параметрами.

Грамота исследует язык информационных технологий

Многие термины в сфере информационных технологий заимствованы из английского языка. В шорт-листе ИТ-номинации прошлогоднего «Слова года» по версии Грамоты оказались только заимствованные слова: промпт, дипфейк, опенсорс, копилот. 

Даже те слова в сфере информационных технологий, которые выглядят исконно русскими, часто возникают в результате калькирования. Например, «мышка» и «папка» возникли именно так, в результате буквального перевода на русский английских слов mouse и folder.

Портал «Грамота.ру» в коллаборации с компанией «Хабр» собираются изучить, как сами ИТ-специалисты воспринимают свою профессиональную лексику, насколько сложно подобрать «русскоязычную» замену иноязычным терминам и с чем связана эта сложность.

Если вы знаете, что такое дейлик и баг, и употребляете в своей речи слова смер(д)жить или отрефакторить — нам очень нужна ваша помощь! 

Приглашаем ИТ-специалистов и представителей других специальностей, работающих в ИТ-компаниях, принять участие в исследовании «Язык профессиональных сообществ».

Пройдите наш опрос по ссылке — он займет всего 10 минут:

https://forms.gle/KvB2Yv6ueS9AkDFB8

Результаты исследования будут опубликованы на Хабре и на Грамоте.

Подборка бесплатных обучающих материалов о PostgreSQL

Привет, Хабр! Новая пятница — новая порция обучающих статей. Сегодня собрал публикации, которые помогут тем, кто хочет лучше разобраться в PostgreSQL. По классике: все бесплатно. Чтобы прочитать подборки, даже регистрироваться нигде не нужно. Бонусом в конце поста будет ссылка на курс. Он тоже не стоит ни копейки, но там все же нужно зарегистрироваться. Итак, поехали.

PostgreSQL для новичков

В подборке 14 статей на два с половиной часа чтения. Здесь база: установка и настройка PostgreSQL, нюансы управления, резервного копирования и репликации. Для ленивых — что делать, если администрировать самим БД не хочется.

Средний уровень

В девяти статьях за полтора с небольшим часа рассматриваем настройку PostgreSQL в Docker и для работы с 1С. Вы разберетесь в командах, триггерах, индексах и организации мониторинга.

PostgreSQL на максималках: практикум по расширениям

Пять статей и чуть больше часа на их изучение. Эта подборка — ваш гид по расширениям PostgreSQL: от безопасности и оптимизации до работы с геоданными. Вы познакомитесь со всеми этими pgcrypto, jsquery и т. д., а заодно научитесь применять их без лишней теории.

Бонус. Бесплатный онлайн-курс для новичков «Погружение в PostgreSQL»

В семи уроках вы освоите основы SQL, научитесь создавать и связывать таблицы, выполнять базовые операции с данными. Эти знания станут хорошим стартом для дальнейшего изучения PostgreSQL. Курс подойдет начинающим администраторам баз данных, разработчикам, DevOps-инженерам и аналитикам.

Дарим 35 000 рублей, чтобы протестировать сервисы Evolution Data Platform 🎁

Переходите по ссылке, чтобы получить 35 000 рублей и попробовать сервисы для работы с Big Data и машинным обучением. Оцените интерактивную аналитику, постройте ETL-пайплайны и Data Lakehouse-решения для вашего бизнеса.

Какие сервисы можно протестировать с бонусными рублями?

1. Evolution Managed Trino — аналитический SQL-движок Trino, чтобы облегчить обработку больших объемов данных с помощью распределенных запросов.

2. Evolution Managed Spark позволит развернуть кластерный вычислительный сервис, создать и конфигурировать инстансы Spark.

3. Evolution Managed Metastore подойдет для хранения метаданных: информацию о таблицах, колонках и партициях.

4. Evolution Managed BI — облачный сервис для удобной визуализации и анализа данных. Собирайте информацию из MySQL, Oracle, PostgreSQL и других источников — и стройте на их основе графики, таблицы и диаграммы.

5. Evolution Managed Airflow позволяет обрабатывать данные по принципу ETL, объединять задачи в пайплайны, планировать и запускать их по расписанию.

Тратьте бонусные рубли прозрачно: 1 бонус = 1 рубль. Получить подарок можно до конца года, а действовать он будет 60 дней с момента активации.

🚀 Объём корпоративных данных растёт на десятки процентов в год, а специалистов всё так же не хватает. В статье для VC.RU мы вместе с Екатериной Ризановой рассказали, как ИИ-агенты помогают решать эту проблему: берут на себя рутинные задачи в хранилищах данных и BI-системах, ускоряют работу команд и экономят компаниям миллионы рублей в год.

ИИ-агент — это не чат-бот. Он сам выполняет действия: анализирует код витрин, строит lineage, генерирует SQL, находит инсайты и помогает сотрудникам сосредоточиться на действительно важных задачах.

👉 Делюсь материалом: https://vc.ru/ai/2233616-ii-agent-dlya-rabotyi-s-bolshimi-dannymi