“dataplane” — Fediverse search results on home.social

Dear Cherubs, in Colonia Aurora, Misiones, a Women’s Day celebration turned into a public-relations skid mark after the municipality handed out cleaning supplies as prizes and posed the winners for photos. The event was meant to honor local women, but the visual language did the exact opposite and the internet noticed immediately.

THE PHOTO OP
Misiones Online reported that the municipality’s annual event included talks, music and recreational activities, and that more than 200 people attended. But the image that escaped into the wild was not the speech or the concert; it was women smiling with brooms, buckets and squeegees on a day that is supposed to recognize equality, not repackage housework as a prize.

Página/12 and Infobae both described the same basic scene: prizes linked to domestic chores, posted from the municipality’s own social media, followed by a wave of criticism. That is the kind of clue that tells you the problem was not just what happened, but how proudly it was photographed.

THE DEFENSE
Mayor Carlos Goring told local media the cleaning items were part of a mime game and were not the only gifts handed out. He argued the day also included reflection, health talks and other prizes, but once the optics have gone viral, explanations tend to arrive carrying a very small umbrella.

The municipality itself is a small one, with a little over 10,000 residents, tucked in Misiones near the Uruguay River and known for tobacco, yerba mate, soy and an increasingly important pineapple harvest, according to Infobae and DataClave. That is the kind of place where a community event can feel intimate and well-intended, right up until a photo turns it into a national punchline.

The blunt truth is that International Women’s Day carries a century-long history of labor, rights and political struggle, so a broom can never really be “just a joke” once it becomes the centerpiece. A playful game may have been the intent, but the message received by many viewers was a shrugging remix of old stereotypes, which is why the backlash spread so fast.

As noted by thisclaimer.com, the story is less about one municipal blunder than about the gap between intent and image. In the age of instant sharing, that gap can turn a local tribute into a national embarrassment before the mop water has even dried.

Colonia Aurora probably meant to stage a warm, community-minded event. Instead, it managed to hand critics a perfectly packaged symbol of exactly what not to do on 8M, and that is a hard lesson to sweep under the rug.

Misiones Online — https://misionesonline.net/2026/03/09/entrega-de-escobas-y-baldes-dia-de-la-mujer-criticas/
Infobae — https://www.infobae.com/politica/2026/03/09/polemico-festejo-por-el-dia-de-la-mujer-en-misiones-un-municipio-entrego-baldes-escurridores-y-escobas-como-premios/
Página/12 — https://www.pagina12.com.ar/2026/03/09/un-municipio-de-misiones-regalo-baldes-escobas-y-escurridores-por-el-dia-de-la-mujer/
DataClave — https://www.dataclave.com.ar/poder/controversia-en-pueblo-de-misiones-tras-un-festejo-del-8m-donde-regalaron-escobas-y-baldes_a69af09dc1d279cdde00a0818
thisclaimer.com — https://thisclaimer.com
Thisclaimer YouTube — https://www.youtube.com/@thisclaimer?sub_confirmation=1

The Thisclaimer logo blends a classic warning symbol with a brain icon to represent critical thinking, curiosity, and thoughtful disclaimers. #Argentina #coloniaAurora #controversialEvent #criticism #culturalBacklash #education #equalityDebate #feministCritique #genderControversy #genderRolesDebate #genderStereotypes #governmentBacklash #health #inspiration #internationalWomensDay #localNews #mediaCriticism #misiones #municipalControversy #municipalPolitics #Music #news #opticsFail #outdatedStereotypes #poetry #politicalMisstep #PRDisaster #publicBacklash #publicCriticism #publicOutrage #PublicRelations #sexismDebate #socialMediaOutrage #symbolicControversy #toneDeaf #viral #viralBacklash #viralControversy #womenRightsDebate #womensDay

#womensday #womenrightsdebate #viralcontroversy #viralbacklash #viral #tonedeaf

Habr @[email protected] · 2026-05-08 · 11:42 UTC

Нагрузочное тестирование динамического маскирования в Apache Ranger: что происходит с производительностью запросов

Привет, Хабр! На связи Илья Амосов из команды поддержки Lakehouse-платформы данных Data Ocean Nova вендора Data Sapience. В сегодняшней публикации я раскрою тему влияния динамического сокрытия чувствительных данных на производительность SQL-запросов. Мы сравним различные методики маскирования, узнаем, как работает оптимизатор и движок со скрытыми полями, происходит ли деградация пропускной способности платформы, как влияет на производительность выбранный метод сокрытия чувствительных данных в случаях, если вы используете компонент на базе Apache Ranger.

https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/1033038/

#mpp #lakehouse #datalakehouse #dwh #bigdata #ranger

#ranger #bigdata #dwh #datalakehouse #lakehouse #mpp

Habr @[email protected] · 2026-05-08 · 11:42 UTC

Нагрузочное тестирование динамического маскирования в Apache Ranger: что происходит с производительностью запросов

Привет, Хабр! На связи Илья Амосов из команды поддержки Lakehouse-платформы данных Data Ocean Nova вендора Data Sapience. В сегодняшней публикации я раскрою тему влияния динамического сокрытия чувствительных данных на производительность SQL-запросов. Мы сравним различные методики маскирования, узнаем, как работает оптимизатор и движок со скрытыми полями, происходит ли деградация пропускной способности платформы, как влияет на производительность выбранный метод сокрытия чувствительных данных в случаях, если вы используете компонент на базе Apache Ranger.

https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/1033038/

#mpp #lakehouse #datalakehouse #dwh #bigdata #ranger

#ranger #bigdata #dwh #datalakehouse #lakehouse #mpp

Habr @[email protected] · 2026-05-08 · 11:42 UTC

Нагрузочное тестирование динамического маскирования в Apache Ranger: что происходит с производительностью запросов

Привет, Хабр! На связи Илья Амосов из команды поддержки Lakehouse-платформы данных Data Ocean Nova вендора Data Sapience. В сегодняшней публикации я раскрою тему влияния динамического сокрытия чувствительных данных на производительность SQL-запросов. Мы сравним различные методики маскирования, узнаем, как работает оптимизатор и движок со скрытыми полями, происходит ли деградация пропускной способности платформы, как влияет на производительность выбранный метод сокрытия чувствительных данных в случаях, если вы используете компонент на базе Apache Ranger.

https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/1033038/

#mpp #lakehouse #datalakehouse #dwh #bigdata #ranger

#ranger #bigdata #dwh #datalakehouse #lakehouse #mpp

Habr @[email protected] · 2026-05-08 · 11:42 UTC

Нагрузочное тестирование динамического маскирования в Apache Ranger: что происходит с производительностью запросов

Привет, Хабр! На связи Илья Амосов из команды поддержки Lakehouse-платформы данных Data Ocean Nova вендора Data Sapience. В сегодняшней публикации я раскрою тему влияния динамического сокрытия чувствительных данных на производительность SQL-запросов. Мы сравним различные методики маскирования, узнаем, как работает оптимизатор и движок со скрытыми полями, происходит ли деградация пропускной способности платформы, как влияет на производительность выбранный метод сокрытия чувствительных данных в случаях, если вы используете компонент на базе Apache Ranger.

https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/1033038/

#mpp #lakehouse #datalakehouse #dwh #bigdata #ranger

Galaxy-Team der Uni Freiburg @galaxyfreiburg@bawü.social · 2025-12-02 · 12:39 UTC

the development of a robust and interoperable data ecosystem.
https://nfdi4plants.org/news/2025-11-28-dataplant-participating-and-presenting-at-1st-oa-workshop-in-g%C3%B6ttingen/

#UseGalaxy #GalaxyProject #EOSC #UniFreiburg #NFDI #DataPlant #Workshop #architecture #DataHub #SoftwareAsAService #ro-crates #rocractes #arc #interoperable (2/2)

#usegalaxy #galaxyproject #eosc #unifreiburg #nfdi #dataplant

InfoQ @[email protected] · 2026-05-07 · 05:00 UTC

DuckDB Labs released #DuckLake 1.0 - a data lake format that stores table metadata in a SQL database, rather than spreading it across object storage files.

Key features:
• catalog-stored small updates
• improved sorting and partitioning
• compatibility with Iceberg-style data features

Learn more ⇨ https://bit.ly/48PsPIS

#InfoQ #DuckDB #ApacheIceberg #AI #DataLake #DataStorage

#ducklake #infoq #duckdb #apacheiceberg #ai #datalake

Graylog @[email protected] · 2025-11-21 · 23:54 UTC

Data lakes are typically thought of as simple warehouses. But they don't have to be! 👀 In Graylog 7.0 data lakes function as pressure release valves for #security teams overwhelmed by storage costs, investigation delays, and cloud data sprawl — where analysts can get direct access to long term data, and more.

Our data lake provides inexpensive storage where logs stay searchable, preview-able, and recoverable. Learn more about getting cloud scale without cloud surprises, and why this is a truly practical stance on managing data volume.

https://graylog.org/post/how-to-use-data-lakes-to-reduce-siem-costs-and-strengthen-investigations/ #CyberSecurity #SEIM #DataLake #TDIR

#security #cybersecurity #seim #datalake #tdir

Graylog @[email protected] · 2025-11-21 · 23:54 UTC

Data lakes are typically thought of as simple warehouses. But they don't have to be! 👀 In Graylog 7.0 data lakes function as pressure release valves for #security teams overwhelmed by storage costs, investigation delays, and cloud data sprawl — where analysts can get direct access to long term data, and more.

Our data lake provides inexpensive storage where logs stay searchable, preview-able, and recoverable. Learn more about getting cloud scale without cloud surprises, and why this is a truly practical stance on managing data volume.

https://graylog.org/post/how-to-use-data-lakes-to-reduce-siem-costs-and-strengthen-investigations/ #CyberSecurity #SEIM #DataLake #TDIR

#security #cybersecurity #seim #datalake #tdir

Graylog @[email protected] · 2025-11-21 · 23:54 UTC

Data lakes are typically thought of as simple warehouses. But they don't have to be! 👀 In Graylog 7.0 data lakes function as pressure release valves for #security teams overwhelmed by storage costs, investigation delays, and cloud data sprawl — where analysts can get direct access to long term data, and more.

Our data lake provides inexpensive storage where logs stay searchable, preview-able, and recoverable. Learn more about getting cloud scale without cloud surprises, and why this is a truly practical stance on managing data volume.

https://graylog.org/post/how-to-use-data-lakes-to-reduce-siem-costs-and-strengthen-investigations/ #CyberSecurity #SEIM #DataLake #TDIR

#security #cybersecurity #seim #datalake #tdir

Graylog @[email protected] · 2025-11-21 · 23:54 UTC

Data lakes are typically thought of as simple warehouses. But they don't have to be! 👀 In Graylog 7.0 data lakes function as pressure release valves for #security teams overwhelmed by storage costs, investigation delays, and cloud data sprawl — where analysts can get direct access to long term data, and more.

Our data lake provides inexpensive storage where logs stay searchable, preview-able, and recoverable. Learn more about getting cloud scale without cloud surprises, and why this is a truly practical stance on managing data volume.

https://graylog.org/post/how-to-use-data-lakes-to-reduce-siem-costs-and-strengthen-investigations/ #CyberSecurity #SEIM #DataLake #TDIR

#tdir #datalake #seim #cybersecurity #security

Graylog @[email protected] · 2025-11-21 · 23:54 UTC

Data lakes are typically thought of as simple warehouses. But they don't have to be! 👀 In Graylog 7.0 data lakes function as pressure release valves for #security teams overwhelmed by storage costs, investigation delays, and cloud data sprawl — where analysts can get direct access to long term data, and more.

Our data lake provides inexpensive storage where logs stay searchable, preview-able, and recoverable. Learn more about getting cloud scale without cloud surprises, and why this is a truly practical stance on managing data volume.

https://graylog.org/post/how-to-use-data-lakes-to-reduce-siem-costs-and-strengthen-investigations/ #CyberSecurity #SEIM #DataLake #TDIR

#security #cybersecurity #seim #datalake #tdir

Habr @[email protected] · 2025-08-26 · 19:42 UTC

Проблема маленьких файлов. Оценка замедления S3 и проблем HDFS и Greenplum при работе ними

Не так давно в блоге компании Arenadata был опубликован материал тестирования поведения различных распределенных файловых систем при работе с маленькими файлами (~2 Мб). Краткий вывод: по результатам проверки оказалось, что лучше всего с задачей маленьких файлов справляется старый-добрый HDFS, деградируя в 1.5 раза, S3 на базе minIO не тянет, замедляясь в 8 раз, S3 API над Ozone деградирует в 4 раза, а наиболее предпочтительной системой в при работе с мелкими файлами, по утверждению коллег, является Greenplum, в том числе для компаний «экзабайтного клуба». Коллеги также выполнили огромную работу по поиску «Теоретических подтверждений неожиданных показателей». Результаты тестирования в части S3 minIO показались нашей команде неубедительными, и мы предположили, что они могут быть связаны с: -недостаточным практическим опытом эксплуатации SQL compute over S3 и S3 в целом; -отсутствием опыта работы с кластерами minIO. В частности в высоконагруженном продуктивном окружении на 200+ Тб сжатых колоночных данных Iceberg/parquet, особенно в сценариях, где проблема маленьких файлов быстро становится актуальной. -особенностями сборок дистрибутивов; Мы благодарны коллегам за идею и вдохновение провести аналогичное тестирование. Давайте разбираться.

https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/941046/

#s3 #minio #hdfs #greenplum #bigdata #lakehouse #datalake #dwh

#s3 #minio #hdfs #greenplum #bigdata #lakehouse

Habr @[email protected] · 2025-08-26 · 19:42 UTC

Проблема маленьких файлов. Оценка замедления S3 и проблем HDFS и Greenplum при работе ними

Не так давно в блоге компании Arenadata был опубликован материал тестирования поведения различных распределенных файловых систем при работе с маленькими файлами (~2 Мб). Краткий вывод: по результатам проверки оказалось, что лучше всего с задачей маленьких файлов справляется старый-добрый HDFS, деградируя в 1.5 раза, S3 на базе minIO не тянет, замедляясь в 8 раз, S3 API над Ozone деградирует в 4 раза, а наиболее предпочтительной системой в при работе с мелкими файлами, по утверждению коллег, является Greenplum, в том числе для компаний «экзабайтного клуба». Коллеги также выполнили огромную работу по поиску «Теоретических подтверждений неожиданных показателей». Результаты тестирования в части S3 minIO показались нашей команде неубедительными, и мы предположили, что они могут быть связаны с: -недостаточным практическим опытом эксплуатации SQL compute over S3 и S3 в целом; -отсутствием опыта работы с кластерами minIO. В частности в высоконагруженном продуктивном окружении на 200+ Тб сжатых колоночных данных Iceberg/parquet, особенно в сценариях, где проблема маленьких файлов быстро становится актуальной. -особенностями сборок дистрибутивов; Мы благодарны коллегам за идею и вдохновение провести аналогичное тестирование. Давайте разбираться.

https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/941046/

#s3 #minio #hdfs #greenplum #bigdata #lakehouse #datalake #dwh

#s3 #minio #hdfs #greenplum #bigdata #lakehouse

Habr @[email protected] · 2025-08-26 · 19:42 UTC

Проблема маленьких файлов. Оценка замедления S3 и проблем HDFS и Greenplum при работе ними

Не так давно в блоге компании Arenadata был опубликован материал тестирования поведения различных распределенных файловых систем при работе с маленькими файлами (~2 Мб). Краткий вывод: по результатам проверки оказалось, что лучше всего с задачей маленьких файлов справляется старый-добрый HDFS, деградируя в 1.5 раза, S3 на базе minIO не тянет, замедляясь в 8 раз, S3 API над Ozone деградирует в 4 раза, а наиболее предпочтительной системой в при работе с мелкими файлами, по утверждению коллег, является Greenplum, в том числе для компаний «экзабайтного клуба». Коллеги также выполнили огромную работу по поиску «Теоретических подтверждений неожиданных показателей». Результаты тестирования в части S3 minIO показались нашей команде неубедительными, и мы предположили, что они могут быть связаны с: -недостаточным практическим опытом эксплуатации SQL compute over S3 и S3 в целом; -отсутствием опыта работы с кластерами minIO. В частности в высоконагруженном продуктивном окружении на 200+ Тб сжатых колоночных данных Iceberg/parquet, особенно в сценариях, где проблема маленьких файлов быстро становится актуальной. -особенностями сборок дистрибутивов; Мы благодарны коллегам за идею и вдохновение провести аналогичное тестирование. Давайте разбираться.

https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/941046/

#s3 #minio #hdfs #greenplum #bigdata #lakehouse #datalake #dwh

#s3 #minio #hdfs #greenplum #bigdata #lakehouse

Habr @[email protected] · 2025-08-26 · 19:42 UTC

Проблема маленьких файлов. Оценка замедления S3 и проблем HDFS и Greenplum при работе ними

Не так давно в блоге компании Arenadata был опубликован материал тестирования поведения различных распределенных файловых систем при работе с маленькими файлами (~2 Мб). Краткий вывод: по результатам проверки оказалось, что лучше всего с задачей маленьких файлов справляется старый-добрый HDFS, деградируя в 1.5 раза, S3 на базе minIO не тянет, замедляясь в 8 раз, S3 API над Ozone деградирует в 4 раза, а наиболее предпочтительной системой в при работе с мелкими файлами, по утверждению коллег, является Greenplum, в том числе для компаний «экзабайтного клуба». Коллеги также выполнили огромную работу по поиску «Теоретических подтверждений неожиданных показателей». Результаты тестирования в части S3 minIO показались нашей команде неубедительными, и мы предположили, что они могут быть связаны с: -недостаточным практическим опытом эксплуатации SQL compute over S3 и S3 в целом; -отсутствием опыта работы с кластерами minIO. В частности в высоконагруженном продуктивном окружении на 200+ Тб сжатых колоночных данных Iceberg/parquet, особенно в сценариях, где проблема маленьких файлов быстро становится актуальной. -особенностями сборок дистрибутивов; Мы благодарны коллегам за идею и вдохновение провести аналогичное тестирование. Давайте разбираться.

https://habr.com/ru/companies/datasapience/articles/941046/

#s3 #minio #hdfs #greenplum #bigdata #lakehouse #datalake #dwh

#dwh #datalake #lakehouse #bigdata #greenplum #hdfs

Sarah Lea @[email protected] · 2026-02-10 · 02:22 UTC

Most ML issues are not model problems. They are data problems.

I retrained the same churn model twice.
Same code. Same path to the data.
Different result.

Why? Because of mutable data references.

:blobcoffee: I wrote a small Data Lake vs Data Lakehouse demo showing why versioned data makes ML debugging reproducible: https://tinyurl.com/lake-vs-lakehouse-medium

:blobcoffee: Friend-Link: https://medium.com/towards-artificial-intelligence/from-data-lake-to-data-lakehouse-why-ai-changes-the-rules-for-data-platforms-c78feab48e1c?sk=405811cbc10baa4622bcfcad90736ed4

#ai #machinelearning #data #lakehouse #warehouse #python #datalake #technology #regression

#ai #machinelearning #data #lakehouse #warehouse #python