home.social

#clickhouse — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #clickhouse, aggregated by home.social.

  1. Privacy-by-design: что наш edge не пишет на диск и почему это сложнее, чем кажется

    Я пилю VantageDNS — рекурсивный DNS-резолвер с фильтрацией. NextDNS-clone, если коротко: юзер настраивает роутер на наш DoH endpoint, а мы рекурсивно резолвим и заодно режем рекламу, трекеры и malware. Privacy-фокус для такого продукта это не маркетинговая фича, а архитектурное ограничение, которое надо тащить с первого дня. Privacy policy без архитектурных гарантий — это обещание не лезть в твою тумбочку, ключи от которой ты сам отдал. В этой статье конкретика: что edge-нода не пишет на диск, как устроен кольцевой буфер для query log, что делать с crash dumps, и как юзер может проверить, что мы не врём, через strace . Что мы не пишем на диск

    habr.com/ru/articles/1035640/

    #privacy #DNS #retention #GDPR #edge #query_log #inmemory #EU #anonymization #ClickHouse

  2. Privacy-by-design: что наш edge не пишет на диск и почему это сложнее, чем кажется

    Я пилю VantageDNS — рекурсивный DNS-резолвер с фильтрацией. NextDNS-clone, если коротко: юзер настраивает роутер на наш DoH endpoint, а мы рекурсивно резолвим и заодно режем рекламу, трекеры и malware. Privacy-фокус для такого продукта это не маркетинговая фича, а архитектурное ограничение, которое надо тащить с первого дня. Privacy policy без архитектурных гарантий — это обещание не лезть в твою тумбочку, ключи от которой ты сам отдал. В этой статье конкретика: что edge-нода не пишет на диск, как устроен кольцевой буфер для query log, что делать с crash dumps, и как юзер может проверить, что мы не врём, через strace . Что мы не пишем на диск

    habr.com/ru/articles/1035640/

    #privacy #DNS #retention #GDPR #edge #query_log #inmemory #EU #anonymization #ClickHouse

  3. Privacy-by-design: что наш edge не пишет на диск и почему это сложнее, чем кажется

    Я пилю VantageDNS — рекурсивный DNS-резолвер с фильтрацией. NextDNS-clone, если коротко: юзер настраивает роутер на наш DoH endpoint, а мы рекурсивно резолвим и заодно режем рекламу, трекеры и malware. Privacy-фокус для такого продукта это не маркетинговая фича, а архитектурное ограничение, которое надо тащить с первого дня. Privacy policy без архитектурных гарантий — это обещание не лезть в твою тумбочку, ключи от которой ты сам отдал. В этой статье конкретика: что edge-нода не пишет на диск, как устроен кольцевой буфер для query log, что делать с crash dumps, и как юзер может проверить, что мы не врём, через strace . Что мы не пишем на диск

    habr.com/ru/articles/1035640/

    #privacy #DNS #retention #GDPR #edge #query_log #inmemory #EU #anonymization #ClickHouse

  4. Privacy-by-design: что наш edge не пишет на диск и почему это сложнее, чем кажется

    Я пилю VantageDNS — рекурсивный DNS-резолвер с фильтрацией. NextDNS-clone, если коротко: юзер настраивает роутер на наш DoH endpoint, а мы рекурсивно резолвим и заодно режем рекламу, трекеры и malware. Privacy-фокус для такого продукта это не маркетинговая фича, а архитектурное ограничение, которое надо тащить с первого дня. Privacy policy без архитектурных гарантий — это обещание не лезть в твою тумбочку, ключи от которой ты сам отдал. В этой статье конкретика: что edge-нода не пишет на диск, как устроен кольцевой буфер для query log, что делать с crash dumps, и как юзер может проверить, что мы не врём, через strace . Что мы не пишем на диск

    habr.com/ru/articles/1035640/

    #privacy #DNS #retention #GDPR #edge #query_log #inmemory #EU #anonymization #ClickHouse

  5. 🚀 #Laravel now speaks #ClickHouse! laravel-clickhouse brings Eloquent, Query Builder & Schema Builder to the world's fastest OLAP database — familiar API, zero friction. #PHP #opensource #devtools
    github.com/laravel-clickhouse/

  6. 🚀 #Laravel now speaks #ClickHouse! laravel-clickhouse brings Eloquent, Query Builder & Schema Builder to the world's fastest OLAP database — familiar API, zero friction. #PHP #opensource #devtools
    github.com/laravel-clickhouse/

  7. 🚀 #Laravel now speaks #ClickHouse! laravel-clickhouse brings Eloquent, Query Builder & Schema Builder to the world's fastest OLAP database — familiar API, zero friction. #PHP #opensource #devtools
    github.com/laravel-clickhouse/

  8. 🚀 #Laravel now speaks #ClickHouse! laravel-clickhouse brings Eloquent, Query Builder & Schema Builder to the world's fastest OLAP database — familiar API, zero friction. #PHP #opensource #devtools
    github.com/laravel-clickhouse/

  9. 🚀 #Laravel now speaks #ClickHouse! laravel-clickhouse brings Eloquent, Query Builder & Schema Builder to the world's fastest OLAP database — familiar API, zero friction. #PHP #opensource #devtools
    github.com/laravel-clickhouse/

  10. PostgreSQL и аналитика: что меняется, когда хранилище становится общим

    HTAP — одна из главных тем в мире СУБД. Вокруг PostgreSQL массово появляются конструкции с внешними аналитическими движками со своими моделями хранения данных и ограничениями совместимости, однако бизнесу не совсем комфортно жить в архитектуре, где транзакционные данные находятся в одной системе, аналитика - в другой, а между ними - разного рода ETL, CDC и прочие parquet-файлы. В Tantor мы движемся по иному пути, развивая HTAP внутри PostgreSQL, а не рядом с ним. Вокруг этой идеи строятся СУБД Tantor Polar и машина баз данных Tantor XData Gen3, в которой OLTP и аналитика, не теряя совместимости с Postgres, работают поверх общего хранилища данных и общей видимости транзакций. В этой статье хочется поговорить не столько о самом термине HTAP, сколько о том, как меняется архитектура PostgreSQL, когда OLTP и аналитика начинают работать поверх общего хранилища данных.

    habr.com/ru/companies/tantor/a

    #tantor #tantor_postgres #xdata #tantor_xdata #oracle_exadata #duckdb #greenplum #kafka #clickhouse

  11. PostgreSQL и аналитика: что меняется, когда хранилище становится общим

    HTAP — одна из главных тем в мире СУБД. Вокруг PostgreSQL массово появляются конструкции с внешними аналитическими движками со своими моделями хранения данных и ограничениями совместимости, однако бизнесу не совсем комфортно жить в архитектуре, где транзакционные данные находятся в одной системе, аналитика - в другой, а между ними - разного рода ETL, CDC и прочие parquet-файлы. В Tantor мы движемся по иному пути, развивая HTAP внутри PostgreSQL, а не рядом с ним. Вокруг этой идеи строятся СУБД Tantor Polar и машина баз данных Tantor XData Gen3, в которой OLTP и аналитика, не теряя совместимости с Postgres, работают поверх общего хранилища данных и общей видимости транзакций. В этой статье хочется поговорить не столько о самом термине HTAP, сколько о том, как меняется архитектура PostgreSQL, когда OLTP и аналитика начинают работать поверх общего хранилища данных.

    habr.com/ru/companies/tantor/a

    #tantor #tantor_postgres #xdata #tantor_xdata #oracle_exadata #duckdb #greenplum #kafka #clickhouse

  12. PostgreSQL и аналитика: что меняется, когда хранилище становится общим

    HTAP — одна из главных тем в мире СУБД. Вокруг PostgreSQL массово появляются конструкции с внешними аналитическими движками со своими моделями хранения данных и ограничениями совместимости, однако бизнесу не совсем комфортно жить в архитектуре, где транзакционные данные находятся в одной системе, аналитика - в другой, а между ними - разного рода ETL, CDC и прочие parquet-файлы. В Tantor мы движемся по иному пути, развивая HTAP внутри PostgreSQL, а не рядом с ним. Вокруг этой идеи строятся СУБД Tantor Polar и машина баз данных Tantor XData Gen3, в которой OLTP и аналитика, не теряя совместимости с Postgres, работают поверх общего хранилища данных и общей видимости транзакций. В этой статье хочется поговорить не столько о самом термине HTAP, сколько о том, как меняется архитектура PostgreSQL, когда OLTP и аналитика начинают работать поверх общего хранилища данных.

    habr.com/ru/companies/tantor/a

    #tantor #tantor_postgres #xdata #tantor_xdata #oracle_exadata #duckdb #greenplum #kafka #clickhouse

  13. PostgreSQL и аналитика: что меняется, когда хранилище становится общим

    HTAP — одна из главных тем в мире СУБД. Вокруг PostgreSQL массово появляются конструкции с внешними аналитическими движками со своими моделями хранения данных и ограничениями совместимости, однако бизнесу не совсем комфортно жить в архитектуре, где транзакционные данные находятся в одной системе, аналитика - в другой, а между ними - разного рода ETL, CDC и прочие parquet-файлы. В Tantor мы движемся по иному пути, развивая HTAP внутри PostgreSQL, а не рядом с ним. Вокруг этой идеи строятся СУБД Tantor Polar и машина баз данных Tantor XData Gen3, в которой OLTP и аналитика, не теряя совместимости с Postgres, работают поверх общего хранилища данных и общей видимости транзакций. В этой статье хочется поговорить не столько о самом термине HTAP, сколько о том, как меняется архитектура PostgreSQL, когда OLTP и аналитика начинают работать поверх общего хранилища данных.

    habr.com/ru/companies/tantor/a

    #tantor #tantor_postgres #xdata #tantor_xdata #oracle_exadata #duckdb #greenplum #kafka #clickhouse

  14. ClickHouse не тормозит, но не умеет в DML. Часть 2. Append-only

    Append-only — целебная пилюля для ClickHouse, без которой он скорее обуза, нежели буст для бизнеса. Разберем что это, и как этим пользоваться.

    habr.com/ru/articles/1036162/

    #clickhouse #append_only #версионирование_данных #sql #mergetree

  15. ClickHouse не тормозит, но не умеет в DML. Часть 2. Append-only

    Append-only — целебная пилюля для ClickHouse, без которой он скорее обуза, нежели буст для бизнеса. Разберем что это, и как этим пользоваться.

    habr.com/ru/articles/1036162/

    #clickhouse #append_only #версионирование_данных #sql #mergetree

  16. ClickHouse не тормозит, но не умеет в DML. Часть 2. Append-only

    Append-only — целебная пилюля для ClickHouse, без которой он скорее обуза, нежели буст для бизнеса. Разберем что это, и как этим пользоваться.

    habr.com/ru/articles/1036162/

    #clickhouse #append_only #версионирование_данных #sql #mergetree

  17. ClickHouse не тормозит, но не умеет в DML. Часть 2. Append-only

    Append-only — целебная пилюля для ClickHouse, без которой он скорее обуза, нежели буст для бизнеса. Разберем что это, и как этим пользоваться.

    habr.com/ru/articles/1036162/

    #clickhouse #append_only #версионирование_данных #sql #mergetree

  18. DWH в 2026: четыре зоны вместо Inmon, Kimball и Data Vault 2.0

    Когда инженер слышит «нам нужно хранилище данных», задача редко звучит однозначно. Кто-то задыхается на боевой OLTP-базе под аналитической нагрузкой. Кто-то впервые строит BI и не понимает, с какого края подходить. У кого-то накопились данные из десятка систем-источников, и существующих средств уже не хватает. У всех «хранилище». А правильный технический ответ зависит от условий задачи. За годы работы в банках, ритейле и системной интеграции мы пришли к простой картине: для среднего и крупного бизнеса большинство DWH-проектов сводится к четырёхзонной архитектуре поверх двух специализированных движков. Не Inmon, не Kimball-star-schema, не Data Vault 2.0 - и при этом не «modern data stack как у Databricks один-в-один». В этой статье разберу архитектуру по зонам, потом честно скажу что осталось живо от классических методологий и где они продолжают работать, а где безнадёжно отстали от колоночной эры. И в конце - типичные ошибки, которые наблюдаем в проектах коллег и собственных пилотах.

    habr.com/ru/articles/1035136/

    #dwh #data_warehouse #clickhouse #apache_iceberg #trino #lakehouse #data_engineering #архитектура_данных #data_vault #dba

  19. DWH в 2026: четыре зоны вместо Inmon, Kimball и Data Vault 2.0

    Когда инженер слышит «нам нужно хранилище данных», задача редко звучит однозначно. Кто-то задыхается на боевой OLTP-базе под аналитической нагрузкой. Кто-то впервые строит BI и не понимает, с какого края подходить. У кого-то накопились данные из десятка систем-источников, и существующих средств уже не хватает. У всех «хранилище». А правильный технический ответ зависит от условий задачи. За годы работы в банках, ритейле и системной интеграции мы пришли к простой картине: для среднего и крупного бизнеса большинство DWH-проектов сводится к четырёхзонной архитектуре поверх двух специализированных движков. Не Inmon, не Kimball-star-schema, не Data Vault 2.0 - и при этом не «modern data stack как у Databricks один-в-один». В этой статье разберу архитектуру по зонам, потом честно скажу что осталось живо от классических методологий и где они продолжают работать, а где безнадёжно отстали от колоночной эры. И в конце - типичные ошибки, которые наблюдаем в проектах коллег и собственных пилотах.

    habr.com/ru/articles/1035136/

    #dwh #data_warehouse #clickhouse #apache_iceberg #trino #lakehouse #data_engineering #архитектура_данных #data_vault #dba

  20. DWH в 2026: четыре зоны вместо Inmon, Kimball и Data Vault 2.0

    Когда инженер слышит «нам нужно хранилище данных», задача редко звучит однозначно. Кто-то задыхается на боевой OLTP-базе под аналитической нагрузкой. Кто-то впервые строит BI и не понимает, с какого края подходить. У кого-то накопились данные из десятка систем-источников, и существующих средств уже не хватает. У всех «хранилище». А правильный технический ответ зависит от условий задачи. За годы работы в банках, ритейле и системной интеграции мы пришли к простой картине: для среднего и крупного бизнеса большинство DWH-проектов сводится к четырёхзонной архитектуре поверх двух специализированных движков. Не Inmon, не Kimball-star-schema, не Data Vault 2.0 - и при этом не «modern data stack как у Databricks один-в-один». В этой статье разберу архитектуру по зонам, потом честно скажу что осталось живо от классических методологий и где они продолжают работать, а где безнадёжно отстали от колоночной эры. И в конце - типичные ошибки, которые наблюдаем в проектах коллег и собственных пилотах.

    habr.com/ru/articles/1035136/

    #dwh #data_warehouse #clickhouse #apache_iceberg #trino #lakehouse #data_engineering #архитектура_данных #data_vault #dba

  21. DWH в 2026: четыре зоны вместо Inmon, Kimball и Data Vault 2.0

    Когда инженер слышит «нам нужно хранилище данных», задача редко звучит однозначно. Кто-то задыхается на боевой OLTP-базе под аналитической нагрузкой. Кто-то впервые строит BI и не понимает, с какого края подходить. У кого-то накопились данные из десятка систем-источников, и существующих средств уже не хватает. У всех «хранилище». А правильный технический ответ зависит от условий задачи. За годы работы в банках, ритейле и системной интеграции мы пришли к простой картине: для среднего и крупного бизнеса большинство DWH-проектов сводится к четырёхзонной архитектуре поверх двух специализированных движков. Не Inmon, не Kimball-star-schema, не Data Vault 2.0 - и при этом не «modern data stack как у Databricks один-в-один». В этой статье разберу архитектуру по зонам, потом честно скажу что осталось живо от классических методологий и где они продолжают работать, а где безнадёжно отстали от колоночной эры. И в конце - типичные ошибки, которые наблюдаем в проектах коллег и собственных пилотах.

    habr.com/ru/articles/1035136/

    #dwh #data_warehouse #clickhouse #apache_iceberg #trino #lakehouse #data_engineering #архитектура_данных #data_vault #dba

  22. Код как документация: как мы строим самодокументируемые витрины данных в Почте Mail

    В аналитике больших данных есть старая проблема: код ETL-витрин живет своей жизнью, а документация — своей. Изменяешь логику, забываешь обновить описание колонки — и через месяц никто не помнит, что означает wallet_cards_category_hits. В Почте Mail (VK) мы решили эту проблему системно, разработав внутренний фреймворк, который делает код витрины и ее документацию неразрывными. На связи Дима Швеенков. Я все так же руковожу направлением аналитики в команде и отвечаю за данные в Почте Mail , а теперь еще и отвечаю за DWH в VK Tech . В предыдущих статьях я подробно рассказывал о нашем Data Driven-подходе к работе с данными, а также, в частности, как мы работаем со Spark и какие ключевые проблемы с данными мы решили, чтобы построить свое хранилище данных. Сегодня хотел бы остановиться на более узкой теме — как держать в порядке документацию, если у вас такое же огромное хранилище, как и у нас. Материал короткий, но, надеюсь, будет для вас полезным.

    habr.com/ru/companies/vktech/a

    #big_data #apache_spark #airflow #clickhouse #sql #документация #dwh #metadata #dbt #vk_tech

  23. Код как документация: как мы строим самодокументируемые витрины данных в Почте Mail

    В аналитике больших данных есть старая проблема: код ETL-витрин живет своей жизнью, а документация — своей. Изменяешь логику, забываешь обновить описание колонки — и через месяц никто не помнит, что означает wallet_cards_category_hits. В Почте Mail (VK) мы решили эту проблему системно, разработав внутренний фреймворк, который делает код витрины и ее документацию неразрывными. На связи Дима Швеенков. Я все так же руковожу направлением аналитики в команде и отвечаю за данные в Почте Mail , а теперь еще и отвечаю за DWH в VK Tech . В предыдущих статьях я подробно рассказывал о нашем Data Driven-подходе к работе с данными, а также, в частности, как мы работаем со Spark и какие ключевые проблемы с данными мы решили, чтобы построить свое хранилище данных. Сегодня хотел бы остановиться на более узкой теме — как держать в порядке документацию, если у вас такое же огромное хранилище, как и у нас. Материал короткий, но, надеюсь, будет для вас полезным.

    habr.com/ru/companies/vktech/a

    #big_data #apache_spark #airflow #clickhouse #sql #документация #dwh #metadata #dbt #vk_tech

  24. Код как документация: как мы строим самодокументируемые витрины данных в Почте Mail

    В аналитике больших данных есть старая проблема: код ETL-витрин живет своей жизнью, а документация — своей. Изменяешь логику, забываешь обновить описание колонки — и через месяц никто не помнит, что означает wallet_cards_category_hits. В Почте Mail (VK) мы решили эту проблему системно, разработав внутренний фреймворк, который делает код витрины и ее документацию неразрывными. На связи Дима Швеенков. Я все так же руковожу направлением аналитики в команде и отвечаю за данные в Почте Mail , а теперь еще и отвечаю за DWH в VK Tech . В предыдущих статьях я подробно рассказывал о нашем Data Driven-подходе к работе с данными, а также, в частности, как мы работаем со Spark и какие ключевые проблемы с данными мы решили, чтобы построить свое хранилище данных. Сегодня хотел бы остановиться на более узкой теме — как держать в порядке документацию, если у вас такое же огромное хранилище, как и у нас. Материал короткий, но, надеюсь, будет для вас полезным.

    habr.com/ru/companies/vktech/a

    #big_data #apache_spark #airflow #clickhouse #sql #документация #dwh #metadata #dbt #vk_tech

  25. Код как документация: как мы строим самодокументируемые витрины данных в Почте Mail

    В аналитике больших данных есть старая проблема: код ETL-витрин живет своей жизнью, а документация — своей. Изменяешь логику, забываешь обновить описание колонки — и через месяц никто не помнит, что означает wallet_cards_category_hits. В Почте Mail (VK) мы решили эту проблему системно, разработав внутренний фреймворк, который делает код витрины и ее документацию неразрывными. На связи Дима Швеенков. Я все так же руковожу направлением аналитики в команде и отвечаю за данные в Почте Mail , а теперь еще и отвечаю за DWH в VK Tech . В предыдущих статьях я подробно рассказывал о нашем Data Driven-подходе к работе с данными, а также, в частности, как мы работаем со Spark и какие ключевые проблемы с данными мы решили, чтобы построить свое хранилище данных. Сегодня хотел бы остановиться на более узкой теме — как держать в порядке документацию, если у вас такое же огромное хранилище, как и у нас. Материал короткий, но, надеюсь, будет для вас полезным.

    habr.com/ru/companies/vktech/a

    #big_data #apache_spark #airflow #clickhouse #sql #документация #dwh #metadata #dbt #vk_tech

  26. ClickHouse не тормозит, но не умеет в DML. Часть 1. Мутации

    Нет, клик не превратится в этого монстра. В него превратитесь вы, если не будете знать того, о чем эта статья.

    habr.com/ru/articles/1033982/

    #clickhouse #слияния #мутации #изменение_данных #alter #mergetree #dml

  27. ClickHouse не тормозит, но не умеет в DML. Часть 1. Мутации

    Нет, клик не превратится в этого монстра. В него превратитесь вы, если не будете знать того, о чем эта статья.

    habr.com/ru/articles/1033982/

    #clickhouse #слияния #мутации #изменение_данных #alter #mergetree #dml

  28. ClickHouse не тормозит, но не умеет в DML. Часть 1. Мутации

    Нет, клик не превратится в этого монстра. В него превратитесь вы, если не будете знать того, о чем эта статья.

    habr.com/ru/articles/1033982/

    #clickhouse #слияния #мутации #изменение_данных #alter #mergetree #dml

  29. ClickHouse не тормозит, но не умеет в DML. Часть 1. Мутации

    Нет, клик не превратится в этого монстра. В него превратитесь вы, если не будете знать того, о чем эта статья.

    habr.com/ru/articles/1033982/

    #clickhouse #слияния #мутации #изменение_данных #alter #mergetree #dml

  30. ClickHouse для больших данных: полный гайд по интеграции с NoSQL‑экосистемой

    Когда классические SQL‑базы падают под аналитической нагрузкой, а Hadoop‑кластер напоминает чемодан без ручки — пора искать новое решение. В этой статье разбираем, как ClickHouse в связке с NoSQL‑экосистемой закрывает бреши в высоконагруженных проектах. Разберём архитектурные ловушки, Best Practices и честно оценим, где этот инструмент экономит миллионы, а где может создать проблемы.

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #clickhouse #nosql #big_data #аналитика_данных #kafka #olap #архитектура_данных

  31. ClickHouse для больших данных: полный гайд по интеграции с NoSQL‑экосистемой

    Когда классические SQL‑базы падают под аналитической нагрузкой, а Hadoop‑кластер напоминает чемодан без ручки — пора искать новое решение. В этой статье разбираем, как ClickHouse в связке с NoSQL‑экосистемой закрывает бреши в высоконагруженных проектах. Разберём архитектурные ловушки, Best Practices и честно оценим, где этот инструмент экономит миллионы, а где может создать проблемы.

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #clickhouse #nosql #big_data #аналитика_данных #kafka #olap #архитектура_данных

  32. ClickHouse для больших данных: полный гайд по интеграции с NoSQL‑экосистемой

    Когда классические SQL‑базы падают под аналитической нагрузкой, а Hadoop‑кластер напоминает чемодан без ручки — пора искать новое решение. В этой статье разбираем, как ClickHouse в связке с NoSQL‑экосистемой закрывает бреши в высоконагруженных проектах. Разберём архитектурные ловушки, Best Practices и честно оценим, где этот инструмент экономит миллионы, а где может создать проблемы.

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #clickhouse #nosql #big_data #аналитика_данных #kafka #olap #архитектура_данных

  33. ClickHouse для больших данных: полный гайд по интеграции с NoSQL‑экосистемой

    Когда классические SQL‑базы падают под аналитической нагрузкой, а Hadoop‑кластер напоминает чемодан без ручки — пора искать новое решение. В этой статье разбираем, как ClickHouse в связке с NoSQL‑экосистемой закрывает бреши в высоконагруженных проектах. Разберём архитектурные ловушки, Best Practices и честно оценим, где этот инструмент экономит миллионы, а где может создать проблемы.

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #clickhouse #nosql #big_data #аналитика_данных #kafka #olap #архитектура_данных

  34. If anyone knows of any decent write-up on securing ZooKeeper / ClickHouse Keeper, I am very interested.

    Documentation of both is really crap I find, and security seems to be a complete afterthought.

    I would love to be proven wrong on that last bit.

    :boost_ok:

    #InfoSec #SysAdmin #ClickHouse #ZooKeeper

  35. В поисках Мемо

    Я искал рабочее решение для памяти ИИ-агента с момента как поставил первый OpenClaw Перепробовал наверное почти всё и вот рассказываю, что и зачем искал, и к чему пришёл и как вообще до такой жизни докатился :)

    habr.com/ru/articles/1032630/

    #AIагенты #ClickHouse #память #инфраструктура_SRE

  36. [Перевод] Как мы перешли на Opus и стали платить меньше

    На прошлой неделе мы писали о том, как скармливали терабайты CI-логов LLM . Большинство вопросов на Hacker News касались не самих логов — спрашивали про агента: какие модели, как они взаимодействуют и во сколько всё это обходится. Сейчас мы работаем на Opus 4.6 и платим меньше, чем когда всё крутилось на Sonnet 4.0. Причина в основном в том, чего Opus не делает : 80% сбоев до него не доходят, а когда доходят — он не читает ни одной строки лога. Архитектура выглядит так...

    habr.com/ru/articles/1030850/

    #LLMагенты #multiagent #Claude_Opus #Claude_Haiku #оркестратор #triager #ClickHouse #семантический_поиск #стоимость_инференса

  37. [Перевод] Как мы перешли на Opus и стали платить меньше

    На прошлой неделе мы писали о том, как скармливали терабайты CI-логов LLM . Большинство вопросов на Hacker News касались не самих логов — спрашивали про агента: какие модели, как они взаимодействуют и во сколько всё это обходится. Сейчас мы работаем на Opus 4.6 и платим меньше, чем когда всё крутилось на Sonnet 4.0. Причина в основном в том, чего Opus не делает : 80% сбоев до него не доходят, а когда доходят — он не читает ни одной строки лога. Архитектура выглядит так...

    habr.com/ru/articles/1030850/

    #LLMагенты #multiagent #Claude_Opus #Claude_Haiku #оркестратор #triager #ClickHouse #семантический_поиск #стоимость_инференса

  38. [Перевод] Как мы перешли на Opus и стали платить меньше

    На прошлой неделе мы писали о том, как скармливали терабайты CI-логов LLM . Большинство вопросов на Hacker News касались не самих логов — спрашивали про агента: какие модели, как они взаимодействуют и во сколько всё это обходится. Сейчас мы работаем на Opus 4.6 и платим меньше, чем когда всё крутилось на Sonnet 4.0. Причина в основном в том, чего Opus не делает : 80% сбоев до него не доходят, а когда доходят — он не читает ни одной строки лога. Архитектура выглядит так...

    habr.com/ru/articles/1030850/

    #LLMагенты #multiagent #Claude_Opus #Claude_Haiku #оркестратор #triager #ClickHouse #семантический_поиск #стоимость_инференса

  39. [Перевод] Как мы перешли на Opus и стали платить меньше

    На прошлой неделе мы писали о том, как скармливали терабайты CI-логов LLM . Большинство вопросов на Hacker News касались не самих логов — спрашивали про агента: какие модели, как они взаимодействуют и во сколько всё это обходится. Сейчас мы работаем на Opus 4.6 и платим меньше, чем когда всё крутилось на Sonnet 4.0. Причина в основном в том, чего Opus не делает : 80% сбоев до него не доходят, а когда доходят — он не читает ни одной строки лога. Архитектура выглядит так...

    habr.com/ru/articles/1030850/

    #LLMагенты #multiagent #Claude_Opus #Claude_Haiku #оркестратор #triager #ClickHouse #семантический_поиск #стоимость_инференса

  40. 63 бесплатных урока мая: от Go и Kubernetes до LLM, ClickHouse и AI-агентов

    В IT профессиональный рост редко упирается только в мотивацию: чаще мешают разрозненные знания, нехватка времени на системное изучение темы и ощущение, что технологии меняются быстрее, чем получается в них разобраться. В этом дайджесте собрали демо-уроки мая по ключевым направлениям — от разработки, архитектуры и инфраструктуры до ML, аналитики, тестирования, ИБ и управления. Это возможность посмотреть, как практикующие эксперты разбирают актуальные темы вроде Go, Kubernetes, LLM, ClickHouse, DevSecMLOps и AI-агентов, задать вопросы и понять, какие навыки стоит подтянуть дальше. Выбрать урок

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #открытые_уроки #ITобучение #профессиональное_развитие #Go #Kubernetes #llm #AIагенты #ClickHouse #подборка_уроков #lifelong_education

  41. 63 бесплатных урока мая: от Go и Kubernetes до LLM, ClickHouse и AI-агентов

    В IT профессиональный рост редко упирается только в мотивацию: чаще мешают разрозненные знания, нехватка времени на системное изучение темы и ощущение, что технологии меняются быстрее, чем получается в них разобраться. В этом дайджесте собрали демо-уроки мая по ключевым направлениям — от разработки, архитектуры и инфраструктуры до ML, аналитики, тестирования, ИБ и управления. Это возможность посмотреть, как практикующие эксперты разбирают актуальные темы вроде Go, Kubernetes, LLM, ClickHouse, DevSecMLOps и AI-агентов, задать вопросы и понять, какие навыки стоит подтянуть дальше. Выбрать урок

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #открытые_уроки #ITобучение #профессиональное_развитие #Go #Kubernetes #llm #AIагенты #ClickHouse #подборка_уроков #lifelong_education

  42. 63 бесплатных урока мая: от Go и Kubernetes до LLM, ClickHouse и AI-агентов

    В IT профессиональный рост редко упирается только в мотивацию: чаще мешают разрозненные знания, нехватка времени на системное изучение темы и ощущение, что технологии меняются быстрее, чем получается в них разобраться. В этом дайджесте собрали демо-уроки мая по ключевым направлениям — от разработки, архитектуры и инфраструктуры до ML, аналитики, тестирования, ИБ и управления. Это возможность посмотреть, как практикующие эксперты разбирают актуальные темы вроде Go, Kubernetes, LLM, ClickHouse, DevSecMLOps и AI-агентов, задать вопросы и понять, какие навыки стоит подтянуть дальше. Выбрать урок

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #открытые_уроки #ITобучение #профессиональное_развитие #Go #Kubernetes #llm #AIагенты #ClickHouse #подборка_уроков #lifelong_education

  43. 63 бесплатных урока мая: от Go и Kubernetes до LLM, ClickHouse и AI-агентов

    В IT профессиональный рост редко упирается только в мотивацию: чаще мешают разрозненные знания, нехватка времени на системное изучение темы и ощущение, что технологии меняются быстрее, чем получается в них разобраться. В этом дайджесте собрали демо-уроки мая по ключевым направлениям — от разработки, архитектуры и инфраструктуры до ML, аналитики, тестирования, ИБ и управления. Это возможность посмотреть, как практикующие эксперты разбирают актуальные темы вроде Go, Kubernetes, LLM, ClickHouse, DevSecMLOps и AI-агентов, задать вопросы и понять, какие навыки стоит подтянуть дальше. Выбрать урок

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #открытые_уроки #ITобучение #профессиональное_развитие #Go #Kubernetes #llm #AIагенты #ClickHouse #подборка_уроков #lifelong_education

  44. 🦝 Ubuntu 26.04 is the new standard for high-performance data clusters.

    Still using ZooKeeper & apt-key? Your ClickHouse setup is legacy. Our 2026 blueprint:

    ✅️ Modern GPG keyrings
    ✅️ Tiered Storage: NVMe + HDD on Bare Metal
    ✅️ Native C++ Keeper: Bye Java!
    ✅️ AI Vector Search: High-Freq CPUs

    Zero cloud egress. Zero throttles.

    🔗 servermo.com/howto/install-cli

    #ClickHouse #Ubuntu2604 #SysAdmin #DataEngineering #BareMetal