#ydb — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #ydb, aggregated by home.social.
-
InSales без пушей: как бесплатно перенести уведомления о заказах в Telegram на Yandex Cloud Serverless
Если ваша CMS или CRM умеет отправлять email‑копию о новом заказе на произвольный адрес — этот гайд для вас. InSales, RetailCRM, МойСклад, WooCommerce, Битрикс, самописная система — без разницы. Инфраструктура одна и та же. Ссылка на гитхаб с полным мануалом по установке на русском в конце статьи. Поводом написать стало то, что неделю назад приложение InSales было удалено из App Store и пуши о заказах пропали сразу. Таким образом мы пропустили несколько заказов, но благо они не сорвались полностью, хотя небольшой неприятный осадок остался. Первая мысль при поиске решения — n8n или Make. Но зарубежные no‑code платформы сейчас работают в России нестабильно из‑за замедлений и блокировок трафика. Строить критическую бизнес‑инфраструктуру на том, что может лечь в любой момент — плохая идея. Задача: автономная система, работающая внутри РФ, без постоянного сервера, с доставкой уведомлений в Telegram за секунды. Решение — Yandex Cloud Serverless, т.к он не боится блокировок, имеет очень щедрые лимиты, благодаря чему функция работает полностью бесплатно. К тому же сервис очень гибок в настройке и улучшении. Расскажу, что получилось, и дам полный гайд по настройке.
https://habr.com/ru/articles/1040472/
#InSales #Yandex_Cloud #Serverless #Telegram_bot #Nodejs #YDB #YMQ #автоматизация #уведомления #backend
-
InSales без пушей: как бесплатно перенести уведомления о заказах в Telegram на Yandex Cloud Serverless
Если ваша CMS или CRM умеет отправлять email‑копию о новом заказе на произвольный адрес — этот гайд для вас. InSales, RetailCRM, МойСклад, WooCommerce, Битрикс, самописная система — без разницы. Инфраструктура одна и та же. Ссылка на гитхаб с полным мануалом по установке на русском в конце статьи. Поводом написать стало то, что неделю назад приложение InSales было удалено из App Store и пуши о заказах пропали сразу. Таким образом мы пропустили несколько заказов, но благо они не сорвались полностью, хотя небольшой неприятный осадок остался. Первая мысль при поиске решения — n8n или Make. Но зарубежные no‑code платформы сейчас работают в России нестабильно из‑за замедлений и блокировок трафика. Строить критическую бизнес‑инфраструктуру на том, что может лечь в любой момент — плохая идея. Задача: автономная система, работающая внутри РФ, без постоянного сервера, с доставкой уведомлений в Telegram за секунды. Решение — Yandex Cloud Serverless, т.к он не боится блокировок, имеет очень щедрые лимиты, благодаря чему функция работает полностью бесплатно. К тому же сервис очень гибок в настройке и улучшении. Расскажу, что получилось, и дам полный гайд по настройке.
https://habr.com/ru/articles/1040472/
#InSales #Yandex_Cloud #Serverless #Telegram_bot #Nodejs #YDB #YMQ #автоматизация #уведомления #backend
-
InSales без пушей: как бесплатно перенести уведомления о заказах в Telegram на Yandex Cloud Serverless
Если ваша CMS или CRM умеет отправлять email‑копию о новом заказе на произвольный адрес — этот гайд для вас. InSales, RetailCRM, МойСклад, WooCommerce, Битрикс, самописная система — без разницы. Инфраструктура одна и та же. Ссылка на гитхаб с полным мануалом по установке на русском в конце статьи. Поводом написать стало то, что неделю назад приложение InSales было удалено из App Store и пуши о заказах пропали сразу. Таким образом мы пропустили несколько заказов, но благо они не сорвались полностью, хотя небольшой неприятный осадок остался. Первая мысль при поиске решения — n8n или Make. Но зарубежные no‑code платформы сейчас работают в России нестабильно из‑за замедлений и блокировок трафика. Строить критическую бизнес‑инфраструктуру на том, что может лечь в любой момент — плохая идея. Задача: автономная система, работающая внутри РФ, без постоянного сервера, с доставкой уведомлений в Telegram за секунды. Решение — Yandex Cloud Serverless, т.к он не боится блокировок, имеет очень щедрые лимиты, благодаря чему функция работает полностью бесплатно. К тому же сервис очень гибок в настройке и улучшении. Расскажу, что получилось, и дам полный гайд по настройке.
https://habr.com/ru/articles/1040472/
#InSales #Yandex_Cloud #Serverless #Telegram_bot #Nodejs #YDB #YMQ #автоматизация #уведомления #backend
-
InSales без пушей: как бесплатно перенести уведомления о заказах в Telegram на Yandex Cloud Serverless
Если ваша CMS или CRM умеет отправлять email‑копию о новом заказе на произвольный адрес — этот гайд для вас. InSales, RetailCRM, МойСклад, WooCommerce, Битрикс, самописная система — без разницы. Инфраструктура одна и та же. Ссылка на гитхаб с полным мануалом по установке на русском в конце статьи. Поводом написать стало то, что неделю назад приложение InSales было удалено из App Store и пуши о заказах пропали сразу. Таким образом мы пропустили несколько заказов, но благо они не сорвались полностью, хотя небольшой неприятный осадок остался. Первая мысль при поиске решения — n8n или Make. Но зарубежные no‑code платформы сейчас работают в России нестабильно из‑за замедлений и блокировок трафика. Строить критическую бизнес‑инфраструктуру на том, что может лечь в любой момент — плохая идея. Задача: автономная система, работающая внутри РФ, без постоянного сервера, с доставкой уведомлений в Telegram за секунды. Решение — Yandex Cloud Serverless, т.к он не боится блокировок, имеет очень щедрые лимиты, благодаря чему функция работает полностью бесплатно. К тому же сервис очень гибок в настройке и улучшении. Расскажу, что получилось, и дам полный гайд по настройке.
https://habr.com/ru/articles/1040472/
#InSales #Yandex_Cloud #Serverless #Telegram_bot #Nodejs #YDB #YMQ #автоматизация #уведомления #backend
-
Avalon: как построить эффективный Feature Store на YDB
В современном развитии рекомендательных систем и алгоритмов принятия решений особое место занимают Feature Store — хранилища признаков, позволяющие быстро и централизованно управлять данными. В городских сервисах Яндекса для таких задач мы создали собственное решение под названием Avalon. Оно служит универсальным каталогом признаков, которым легко пользоваться разработчикам и аналитикам вне зависимости от того, что им нужно хранить — бинарные индикаторы или сложные метрики вроде количества поездок у водителя. Наш Feature Store — Avalon — возник в момент, когда понадобилось масштабируемое и производительное хранилище с низкой задержкой, в котором можно структурировать признаки по иерархии «каталог/файл», получать быстрый доступ к ним из рантайма, автоматически отслеживать актуальность данных и контролировать жизненный цикл каждого признака. Роль СУБД для системы выполняет YDB, что позволяет достичь высокой отказоустойчивости и горизонтального масштабирования. Всем привет! Меня зовут Паша, я руковожу группой разработки технологий эффективности Такси. В этой статье я расскажу, как мы проектировали и строили Avalon, какие вызовы пришлось решать команде по мере роста нагрузок и аудитории, почему прежние подходы перестали соответствовать задачам современного продуктового анализа и как в результате получился удобный и надёжный Feature Store для множества бизнес-сценариев.
-
Avalon: как построить эффективный Feature Store на YDB
В современном развитии рекомендательных систем и алгоритмов принятия решений особое место занимают Feature Store — хранилища признаков, позволяющие быстро и централизованно управлять данными. В городских сервисах Яндекса для таких задач мы создали собственное решение под названием Avalon. Оно служит универсальным каталогом признаков, которым легко пользоваться разработчикам и аналитикам вне зависимости от того, что им нужно хранить — бинарные индикаторы или сложные метрики вроде количества поездок у водителя. Наш Feature Store — Avalon — возник в момент, когда понадобилось масштабируемое и производительное хранилище с низкой задержкой, в котором можно структурировать признаки по иерархии «каталог/файл», получать быстрый доступ к ним из рантайма, автоматически отслеживать актуальность данных и контролировать жизненный цикл каждого признака. Роль СУБД для системы выполняет YDB, что позволяет достичь высокой отказоустойчивости и горизонтального масштабирования. Всем привет! Меня зовут Паша, я руковожу группой разработки технологий эффективности Такси. В этой статье я расскажу, как мы проектировали и строили Avalon, какие вызовы пришлось решать команде по мере роста нагрузок и аудитории, почему прежние подходы перестали соответствовать задачам современного продуктового анализа и как в результате получился удобный и надёжный Feature Store для множества бизнес-сценариев.
-
Avalon: как построить эффективный Feature Store на YDB
В современном развитии рекомендательных систем и алгоритмов принятия решений особое место занимают Feature Store — хранилища признаков, позволяющие быстро и централизованно управлять данными. В городских сервисах Яндекса для таких задач мы создали собственное решение под названием Avalon. Оно служит универсальным каталогом признаков, которым легко пользоваться разработчикам и аналитикам вне зависимости от того, что им нужно хранить — бинарные индикаторы или сложные метрики вроде количества поездок у водителя. Наш Feature Store — Avalon — возник в момент, когда понадобилось масштабируемое и производительное хранилище с низкой задержкой, в котором можно структурировать признаки по иерархии «каталог/файл», получать быстрый доступ к ним из рантайма, автоматически отслеживать актуальность данных и контролировать жизненный цикл каждого признака. Роль СУБД для системы выполняет YDB, что позволяет достичь высокой отказоустойчивости и горизонтального масштабирования. Всем привет! Меня зовут Паша, я руковожу группой разработки технологий эффективности Такси. В этой статье я расскажу, как мы проектировали и строили Avalon, какие вызовы пришлось решать команде по мере роста нагрузок и аудитории, почему прежние подходы перестали соответствовать задачам современного продуктового анализа и как в результате получился удобный и надёжный Feature Store для множества бизнес-сценариев.
-
Avalon: как построить эффективный Feature Store на YDB
В современном развитии рекомендательных систем и алгоритмов принятия решений особое место занимают Feature Store — хранилища признаков, позволяющие быстро и централизованно управлять данными. В городских сервисах Яндекса для таких задач мы создали собственное решение под названием Avalon. Оно служит универсальным каталогом признаков, которым легко пользоваться разработчикам и аналитикам вне зависимости от того, что им нужно хранить — бинарные индикаторы или сложные метрики вроде количества поездок у водителя. Наш Feature Store — Avalon — возник в момент, когда понадобилось масштабируемое и производительное хранилище с низкой задержкой, в котором можно структурировать признаки по иерархии «каталог/файл», получать быстрый доступ к ним из рантайма, автоматически отслеживать актуальность данных и контролировать жизненный цикл каждого признака. Роль СУБД для системы выполняет YDB, что позволяет достичь высокой отказоустойчивости и горизонтального масштабирования. Всем привет! Меня зовут Паша, я руковожу группой разработки технологий эффективности Такси. В этой статье я расскажу, как мы проектировали и строили Avalon, какие вызовы пришлось решать команде по мере роста нагрузок и аудитории, почему прежние подходы перестали соответствовать задачам современного продуктового анализа и как в результате получился удобный и надёжный Feature Store для множества бизнес-сценариев.
-
Приключения с Go и YDB Serverless: как я уложился в бесплатный тир Yandex Cloud после Spring Boot и PostgreSQL
Долгое время я пытался научиться слепому десятипальцевому методу печати, но всегда это заканчивалось поражением. Учился на Keybr — на нём освоил английский. Частотный метод, когда ты печатаешь настоящие слова из самых частых букв, мне подошёл. Но столкнулся с тем, что заглавные буквы, пунктуация и цифры спрятаны за кучей настроек. Подумал — зачем это прятать, если можно сделать структурированные этапы и дать чёткий путь прохождения? Так я начал разработку TypeStep — тренажёра слепой печати с частотным методом и этапами прохождения. А теперь — про то, на чём это всё построено и с чем пришлось столкнуться.
-
Приключения с Go и YDB Serverless: как я уложился в бесплатный тир Yandex Cloud после Spring Boot и PostgreSQL
Долгое время я пытался научиться слепому десятипальцевому методу печати, но всегда это заканчивалось поражением. Учился на Keybr — на нём освоил английский. Частотный метод, когда ты печатаешь настоящие слова из самых частых букв, мне подошёл. Но столкнулся с тем, что заглавные буквы, пунктуация и цифры спрятаны за кучей настроек. Подумал — зачем это прятать, если можно сделать структурированные этапы и дать чёткий путь прохождения? Так я начал разработку TypeStep — тренажёра слепой печати с частотным методом и этапами прохождения. А теперь — про то, на чём это всё построено и с чем пришлось столкнуться.
-
Приключения с Go и YDB Serverless: как я уложился в бесплатный тир Yandex Cloud после Spring Boot и PostgreSQL
Долгое время я пытался научиться слепому десятипальцевому методу печати, но всегда это заканчивалось поражением. Учился на Keybr — на нём освоил английский. Частотный метод, когда ты печатаешь настоящие слова из самых частых букв, мне подошёл. Но столкнулся с тем, что заглавные буквы, пунктуация и цифры спрятаны за кучей настроек. Подумал — зачем это прятать, если можно сделать структурированные этапы и дать чёткий путь прохождения? Так я начал разработку TypeStep — тренажёра слепой печати с частотным методом и этапами прохождения. А теперь — про то, на чём это всё построено и с чем пришлось столкнуться.
-
Приключения с Go и YDB Serverless: как я уложился в бесплатный тир Yandex Cloud после Spring Boot и PostgreSQL
Долгое время я пытался научиться слепому десятипальцевому методу печати, но всегда это заканчивалось поражением. Учился на Keybr — на нём освоил английский. Частотный метод, когда ты печатаешь настоящие слова из самых частых букв, мне подошёл. Но столкнулся с тем, что заглавные буквы, пунктуация и цифры спрятаны за кучей настроек. Подумал — зачем это прятать, если можно сделать структурированные этапы и дать чёткий путь прохождения? Так я начал разработку TypeStep — тренажёра слепой печати с частотным методом и этапами прохождения. А теперь — про то, на чём это всё построено и с чем пришлось столкнуться.
-
Миллиард записей и 8 Марта: как YDB спас праздник
Чем покупка букета на 8 Марта через Яндекс Еду отличается от покупки, собственно, еды? С точки зрения пользователя — ничем. Выбрал, оплатил, доставили. А вот с точки зрения разработчика бэкенда заказ уникальных букетов превращается в нетривиальную инженерную задачу синхронизации складских запасов. Задержка синхронизации хотя бы в 10 минут трансформируется в звонок и сборщиков заказов, сообщающих о том, что именно такого букета на складе больше нет. Меня зовут Виталий Московкин, я занимаюсь ритейлом в Яндекс Еде. В статье я расскажу, как мы синхронизировали состояние складов с 18 миллионами уникальных товаров: сначала с помощью PostgreSQL, а затем с помощью YDB. Такое количество товаров превращается на бэкенде в 4 миллиарда записей о ценах и стоках, которые нельзя просто так кешировать. Но и замена монолитной СУБД на распределённую тоже задача не на десять минут. Подробности — под катом.
https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1014784/
#яндекс #ydb #базы_данных #работа_с_данными #микросервисы #высокая_нагрузка
-
Миллиард записей и 8 Марта: как YDB спас праздник
Чем покупка букета на 8 Марта через Яндекс Еду отличается от покупки, собственно, еды? С точки зрения пользователя — ничем. Выбрал, оплатил, доставили. А вот с точки зрения разработчика бэкенда заказ уникальных букетов превращается в нетривиальную инженерную задачу синхронизации складских запасов. Задержка синхронизации хотя бы в 10 минут трансформируется в звонок и сборщиков заказов, сообщающих о том, что именно такого букета на складе больше нет. Меня зовут Виталий Московкин, я занимаюсь ритейлом в Яндекс Еде. В статье я расскажу, как мы синхронизировали состояние складов с 18 миллионами уникальных товаров: сначала с помощью PostgreSQL, а затем с помощью YDB. Такое количество товаров превращается на бэкенде в 4 миллиарда записей о ценах и стоках, которые нельзя просто так кешировать. Но и замена монолитной СУБД на распределённую тоже задача не на десять минут. Подробности — под катом.
https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1014784/
#яндекс #ydb #базы_данных #работа_с_данными #микросервисы #высокая_нагрузка
-
Миллиард записей и 8 Марта: как YDB спас праздник
Чем покупка букета на 8 Марта через Яндекс Еду отличается от покупки, собственно, еды? С точки зрения пользователя — ничем. Выбрал, оплатил, доставили. А вот с точки зрения разработчика бэкенда заказ уникальных букетов превращается в нетривиальную инженерную задачу синхронизации складских запасов. Задержка синхронизации хотя бы в 10 минут трансформируется в звонок и сборщиков заказов, сообщающих о том, что именно такого букета на складе больше нет. Меня зовут Виталий Московкин, я занимаюсь ритейлом в Яндекс Еде. В статье я расскажу, как мы синхронизировали состояние складов с 18 миллионами уникальных товаров: сначала с помощью PostgreSQL, а затем с помощью YDB. Такое количество товаров превращается на бэкенде в 4 миллиарда записей о ценах и стоках, которые нельзя просто так кешировать. Но и замена монолитной СУБД на распределённую тоже задача не на десять минут. Подробности — под катом.
https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1014784/
#яндекс #ydb #базы_данных #работа_с_данными #микросервисы #высокая_нагрузка
-
Миллиард записей и 8 Марта: как YDB спас праздник
Чем покупка букета на 8 Марта через Яндекс Еду отличается от покупки, собственно, еды? С точки зрения пользователя — ничем. Выбрал, оплатил, доставили. А вот с точки зрения разработчика бэкенда заказ уникальных букетов превращается в нетривиальную инженерную задачу синхронизации складских запасов. Задержка синхронизации хотя бы в 10 минут трансформируется в звонок и сборщиков заказов, сообщающих о том, что именно такого букета на складе больше нет. Меня зовут Виталий Московкин, я занимаюсь ритейлом в Яндекс Еде. В статье я расскажу, как мы синхронизировали состояние складов с 18 миллионами уникальных товаров: сначала с помощью PostgreSQL, а затем с помощью YDB. Такое количество товаров превращается на бэкенде в 4 миллиарда записей о ценах и стоках, которые нельзя просто так кешировать. Но и замена монолитной СУБД на распределённую тоже задача не на десять минут. Подробности — под катом.
https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1014784/
#яндекс #ydb #базы_данных #работа_с_данными #микросервисы #высокая_нагрузка
-
CBS News ratings headed for historic lows across the board 6 months into Bari Weiss’ tenure at top
“CBS Evening News” is poised to see its worst audience numbers for any January-through-March period this century, according to data. "CBS Mornings" is fairing no better.
Viewers are going to ABC and NBC.
#fafo #USPol #ydb🔗Weiss’ Ratings Wipeout
https://www.status.news/p/cbs-news-ratings-decline-bari-weiss
-
CBS News ratings headed for historic lows across the board 6 months into Bari Weiss’ tenure at top
“CBS Evening News” is poised to see its worst audience numbers for any January-through-March period this century, according to data. "CBS Mornings" is fairing no better.
Viewers are going to ABC and NBC.
#fafo #USPol #ydb🔗Weiss’ Ratings Wipeout
https://www.status.news/p/cbs-news-ratings-decline-bari-weiss
-
CBS News ratings headed for historic lows across the board 6 months into Bari Weiss’ tenure at top
“CBS Evening News” is poised to see its worst audience numbers for any January-through-March period this century, according to data. "CBS Mornings" is fairing no better.
Viewers are going to ABC and NBC.
#fafo #USPol #ydb🔗Weiss’ Ratings Wipeout
https://www.status.news/p/cbs-news-ratings-decline-bari-weiss
-
CBS News ratings headed for historic lows across the board 6 months into Bari Weiss’ tenure at top
“CBS Evening News” is poised to see its worst audience numbers for any January-through-March period this century, according to data. "CBS Mornings" is fairing no better.
Viewers are going to ABC and NBC.
#fafo #USPol #ydb🔗Weiss’ Ratings Wipeout
https://www.status.news/p/cbs-news-ratings-decline-bari-weiss
-
CBS News ratings headed for historic lows across the board 6 months into Bari Weiss’ tenure at top
“CBS Evening News” is poised to see its worst audience numbers for any January-through-March period this century, according to data. "CBS Mornings" is fairing no better.
Viewers are going to ABC and NBC.
#fafo #USPol #ydb🔗Weiss’ Ratings Wipeout
https://www.status.news/p/cbs-news-ratings-decline-bari-weiss
-
Как Нейроюрист ищет по миллионам юридических документов с помощью векторного поиска YDB
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Зевайкин, и мы с командой делаем YDB (СУБД Яндекса). В конце прошлого года Яндекс представил специализированного ИИ‑помощника — Нейроюриста , для которого обучил языковую модель на основе Alice AI LLM. Сервис работает на базе RAG, под капотом у которого находится YDB c миллионами различных юридических документов. Под катом — история о том, как команда разработки Нейроюриста сделала семейство векторных индексов, чтобы находить нужное количество документов при любых параметрах фильтрации. Я кратко расскажу про архитектуру векторного индекса, покажу, как выбирать правильные настройки, и продемонстрирую бенчмарки получившегося решения.
-
Как Нейроюрист ищет по миллионам юридических документов с помощью векторного поиска YDB
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Зевайкин, и мы с командой делаем YDB (СУБД Яндекса). В конце прошлого года Яндекс представил специализированного ИИ‑помощника — Нейроюриста , для которого обучил языковую модель на основе Alice AI LLM. Сервис работает на базе RAG, под капотом у которого находится YDB c миллионами различных юридических документов. Под катом — история о том, как команда разработки Нейроюриста сделала семейство векторных индексов, чтобы находить нужное количество документов при любых параметрах фильтрации. Я кратко расскажу про архитектуру векторного индекса, покажу, как выбирать правильные настройки, и продемонстрирую бенчмарки получившегося решения.
-
Как Нейроюрист ищет по миллионам юридических документов с помощью векторного поиска YDB
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Зевайкин, и мы с командой делаем YDB (СУБД Яндекса). В конце прошлого года Яндекс представил специализированного ИИ‑помощника — Нейроюриста , для которого обучил языковую модель на основе Alice AI LLM. Сервис работает на базе RAG, под капотом у которого находится YDB c миллионами различных юридических документов. Под катом — история о том, как команда разработки Нейроюриста сделала семейство векторных индексов, чтобы находить нужное количество документов при любых параметрах фильтрации. Я кратко расскажу про архитектуру векторного индекса, покажу, как выбирать правильные настройки, и продемонстрирую бенчмарки получившегося решения.
-
Как Нейроюрист ищет по миллионам юридических документов с помощью векторного поиска YDB
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Зевайкин, и мы с командой делаем YDB (СУБД Яндекса). В конце прошлого года Яндекс представил специализированного ИИ‑помощника — Нейроюриста , для которого обучил языковую модель на основе Alice AI LLM. Сервис работает на базе RAG, под капотом у которого находится YDB c миллионами различных юридических документов. Под катом — история о том, как команда разработки Нейроюриста сделала семейство векторных индексов, чтобы находить нужное количество документов при любых параметрах фильтрации. Я кратко расскажу про архитектуру векторного индекса, покажу, как выбирать правильные настройки, и продемонстрирую бенчмарки получившегося решения.
-
Как мигрировать кусочек Яндекс Такси с PostgreSQL на YDB (СУБД Яндекса) и перестать считать подключения к шардам
Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Березняк, и мы с командой делаем Техплатформу Городских сервисов Яндекса. Я уже писал на Хабре про архитектуру платформы, рассказывал на «Хайлоаде» (и на Хабре ) про шардирование и миграцию на YDB . Эта статья написана по мотивам последнего доклада. В ней я рассказываю не о самой миграции (ну мигрировали и мигрировали, этим сейчас никого не удивишь), а о её причинах. Дело в том, что PostgreSQL — потрясающая система. Инженерное чудо, позволяющее сейчас нескольким разработчикам собирать системы, для которых всего пару десятков лет назад потребовалась бы команда архитекторов и контракт с вендором. Но, разрабатывая любую систему, программисты пишут код, который лучше всего работает в ожидаемых сценариях. Эта статья о том, с какими ограничениями PostgreSQL сталкиваются системы масштаба Яндекс Такси при росте. Я расскажу про время выбора нового мастера при репликации, лимиты количества соединений, разработку холодного хранилища. В моём рассказе переход на YDB — это в первую очередь смена одних ожидаемых сценариев работы на другие. Со своими последствиями, компромиссами, необходимостью адаптировать и переписывать код.
-
Как мигрировать кусочек Яндекс Такси с PostgreSQL на YDB (СУБД Яндекса) и перестать считать подключения к шардам
Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Березняк, и мы с командой делаем Техплатформу Городских сервисов Яндекса. Я уже писал на Хабре про архитектуру платформы, рассказывал на «Хайлоаде» (и на Хабре ) про шардирование и миграцию на YDB . Эта статья написана по мотивам последнего доклада. В ней я рассказываю не о самой миграции (ну мигрировали и мигрировали, этим сейчас никого не удивишь), а о её причинах. Дело в том, что PostgreSQL — потрясающая система. Инженерное чудо, позволяющее сейчас нескольким разработчикам собирать системы, для которых всего пару десятков лет назад потребовалась бы команда архитекторов и контракт с вендором. Но, разрабатывая любую систему, программисты пишут код, который лучше всего работает в ожидаемых сценариях. Эта статья о том, с какими ограничениями PostgreSQL сталкиваются системы масштаба Яндекс Такси при росте. Я расскажу про время выбора нового мастера при репликации, лимиты количества соединений, разработку холодного хранилища. В моём рассказе переход на YDB — это в первую очередь смена одних ожидаемых сценариев работы на другие. Со своими последствиями, компромиссами, необходимостью адаптировать и переписывать код.
-
Как мигрировать кусочек Яндекс Такси с PostgreSQL на YDB (СУБД Яндекса) и перестать считать подключения к шардам
Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Березняк, и мы с командой делаем Техплатформу Городских сервисов Яндекса. Я уже писал на Хабре про архитектуру платформы, рассказывал на «Хайлоаде» (и на Хабре ) про шардирование и миграцию на YDB . Эта статья написана по мотивам последнего доклада. В ней я рассказываю не о самой миграции (ну мигрировали и мигрировали, этим сейчас никого не удивишь), а о её причинах. Дело в том, что PostgreSQL — потрясающая система. Инженерное чудо, позволяющее сейчас нескольким разработчикам собирать системы, для которых всего пару десятков лет назад потребовалась бы команда архитекторов и контракт с вендором. Но, разрабатывая любую систему, программисты пишут код, который лучше всего работает в ожидаемых сценариях. Эта статья о том, с какими ограничениями PostgreSQL сталкиваются системы масштаба Яндекс Такси при росте. Я расскажу про время выбора нового мастера при репликации, лимиты количества соединений, разработку холодного хранилища. В моём рассказе переход на YDB — это в первую очередь смена одних ожидаемых сценариев работы на другие. Со своими последствиями, компромиссами, необходимостью адаптировать и переписывать код.
-
Как мигрировать кусочек Яндекс Такси с PostgreSQL на YDB (СУБД Яндекса) и перестать считать подключения к шардам
Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Березняк, и мы с командой делаем Техплатформу Городских сервисов Яндекса. Я уже писал на Хабре про архитектуру платформы, рассказывал на «Хайлоаде» (и на Хабре ) про шардирование и миграцию на YDB . Эта статья написана по мотивам последнего доклада. В ней я рассказываю не о самой миграции (ну мигрировали и мигрировали, этим сейчас никого не удивишь), а о её причинах. Дело в том, что PostgreSQL — потрясающая система. Инженерное чудо, позволяющее сейчас нескольким разработчикам собирать системы, для которых всего пару десятков лет назад потребовалась бы команда архитекторов и контракт с вендором. Но, разрабатывая любую систему, программисты пишут код, который лучше всего работает в ожидаемых сценариях. Эта статья о том, с какими ограничениями PostgreSQL сталкиваются системы масштаба Яндекс Такси при росте. Я расскажу про время выбора нового мастера при репликации, лимиты количества соединений, разработку холодного хранилища. В моём рассказе переход на YDB — это в первую очередь смена одних ожидаемых сценариев работы на другие. Со своими последствиями, компромиссами, необходимостью адаптировать и переписывать код.
-
Near-realtime-защита внутри облака: как мы боролись с лавиной ИБ-событий и превращали их в полезные данные
Меня зовут Владислав Архипов, я архитектор команды разработки security‑сервисов в Yandex Cloud. Мы занимаемся как непосредственной безопасностью облачной платформы и её клиентов, так и созданием сервисов безопасности. Итоги 2025 года в сфере информационной безопасности показали, что нагрузка на security‑команды любого уровня растёт вместе с ростом потока данных. На нашем примере: к середине 2025 года количество типовых событий безопасности, которые мы обрабатывали, в среднем составляло 28 млрд в день, а рост за год составил 20%. При этом всё чаще необходимо анализировать потоковые источники данных, где традиционные подходы с периодической выгрузкой информации просто исчерпали себя. В этой статье вместе с руководителем Cloud Security Operations Юрием Наместниковым @namestnikov мы расскажем, как создаём Security Deck и добиваемся прозрачности процессов ИБ, а также о том, как хронологическое хранилище помогает справляться с растущими потоками данных. Покажем, как мы превращаем разрозненные события в стейт и храним в хронологической базе данных, а также в чём отличие нашего запатентованного решения от других на уровне архитектуры.
https://habr.com/ru/companies/yandex_cloud_and_infra/articles/994478/
#безопасность #хронологическое_хранилище #temporal_bd #ydb #security_operation_center #soc #cspm #cnapp
-
Near-realtime-защита внутри облака: как мы боролись с лавиной ИБ-событий и превращали их в полезные данные
Меня зовут Владислав Архипов, я архитектор команды разработки security‑сервисов в Yandex Cloud. Мы занимаемся как непосредственной безопасностью облачной платформы и её клиентов, так и созданием сервисов безопасности. Итоги 2025 года в сфере информационной безопасности показали, что нагрузка на security‑команды любого уровня растёт вместе с ростом потока данных. На нашем примере: к середине 2025 года количество типовых событий безопасности, которые мы обрабатывали, в среднем составляло 28 млрд в день, а рост за год составил 20%. При этом всё чаще необходимо анализировать потоковые источники данных, где традиционные подходы с периодической выгрузкой информации просто исчерпали себя. В этой статье вместе с руководителем Cloud Security Operations Юрием Наместниковым @namestnikov мы расскажем, как создаём Security Deck и добиваемся прозрачности процессов ИБ, а также о том, как хронологическое хранилище помогает справляться с растущими потоками данных. Покажем, как мы превращаем разрозненные события в стейт и храним в хронологической базе данных, а также в чём отличие нашего запатентованного решения от других на уровне архитектуры.
https://habr.com/ru/companies/yandex_cloud_and_infra/articles/994478/
#безопасность #хронологическое_хранилище #temporal_bd #ydb #security_operation_center #soc #cspm #cnapp
-
Near-realtime-защита внутри облака: как мы боролись с лавиной ИБ-событий и превращали их в полезные данные
Меня зовут Владислав Архипов, я архитектор команды разработки security‑сервисов в Yandex Cloud. Мы занимаемся как непосредственной безопасностью облачной платформы и её клиентов, так и созданием сервисов безопасности. Итоги 2025 года в сфере информационной безопасности показали, что нагрузка на security‑команды любого уровня растёт вместе с ростом потока данных. На нашем примере: к середине 2025 года количество типовых событий безопасности, которые мы обрабатывали, в среднем составляло 28 млрд в день, а рост за год составил 20%. При этом всё чаще необходимо анализировать потоковые источники данных, где традиционные подходы с периодической выгрузкой информации просто исчерпали себя. В этой статье вместе с руководителем Cloud Security Operations Юрием Наместниковым @namestnikov мы расскажем, как создаём Security Deck и добиваемся прозрачности процессов ИБ, а также о том, как хронологическое хранилище помогает справляться с растущими потоками данных. Покажем, как мы превращаем разрозненные события в стейт и храним в хронологической базе данных, а также в чём отличие нашего запатентованного решения от других на уровне архитектуры.
https://habr.com/ru/companies/yandex_cloud_and_infra/articles/994478/
#безопасность #хронологическое_хранилище #temporal_bd #ydb #security_operation_center #soc #cspm #cnapp
-
Near-realtime-защита внутри облака: как мы боролись с лавиной ИБ-событий и превращали их в полезные данные
Меня зовут Владислав Архипов, я архитектор команды разработки security‑сервисов в Yandex Cloud. Мы занимаемся как непосредственной безопасностью облачной платформы и её клиентов, так и созданием сервисов безопасности. Итоги 2025 года в сфере информационной безопасности показали, что нагрузка на security‑команды любого уровня растёт вместе с ростом потока данных. На нашем примере: к середине 2025 года количество типовых событий безопасности, которые мы обрабатывали, в среднем составляло 28 млрд в день, а рост за год составил 20%. При этом всё чаще необходимо анализировать потоковые источники данных, где традиционные подходы с периодической выгрузкой информации просто исчерпали себя. В этой статье вместе с руководителем Cloud Security Operations Юрием Наместниковым @namestnikov мы расскажем, как создаём Security Deck и добиваемся прозрачности процессов ИБ, а также о том, как хронологическое хранилище помогает справляться с растущими потоками данных. Покажем, как мы превращаем разрозненные события в стейт и храним в хронологической базе данных, а также в чём отличие нашего запатентованного решения от других на уровне архитектуры.
https://habr.com/ru/companies/yandex_cloud_and_infra/articles/994478/
#безопасность #хронологическое_хранилище #temporal_bd #ydb #security_operation_center #soc #cspm #cnapp
-
How many runways can you see for Burwash airport (Canada) ? : The answer is on https://www.bigorre.org/aero/meteo/cydb/en #burwashairport #airport #burwash #canada #cydb #ydb #aviation #avgeek vl
-
How many runways can you see for Burwash airport (Canada) ? : The answer is on https://www.bigorre.org/aero/meteo/cydb/en #burwashairport #airport #burwash #canada #cydb #ydb #aviation #avgeek vl
-
How many runways can you see for Burwash airport (Canada) ? : The answer is on https://www.bigorre.org/aero/meteo/cydb/en #burwashairport #airport #burwash #canada #cydb #ydb #aviation #avgeek vl
-
How many runways can you see for Burwash airport (Canada) ? : The answer is on https://www.bigorre.org/aero/meteo/cydb/en #burwashairport #airport #burwash #canada #cydb #ydb #aviation #avgeek vl
-
How many runways can you see for Burwash airport (Canada) ? : The answer is on https://www.bigorre.org/aero/meteo/cydb/en #burwashairport #airport #burwash #canada #cydb #ydb #aviation #avgeek vl
-
Инженерная история: добавляем 3-ю СУБД в карточный процессинг
В конце сентября Филипп Дельгядо, один из архитекторов карточного процессинга Lekton Sigma, выступил на Yandex Neuro Scale. На конференции он рассказал, как они с командой добавляли поддержку YDB к своему решению. Под катом — интервью с Филиппом, где он поделился с нами ключевыми техническими моментами, которые видит интересными для широкой аудитории Хабра: зачем в принципе добавлять поддержку ещё одной базы данных, сколько разработчиков нужно, чтобы вкрутить лампочку всё запилить, и с какими сложностями они столкнутся при переходе от централизованной PostgreSQL к распределённой YDB.
-
Инженерная история: добавляем 3-ю СУБД в карточный процессинг
В конце сентября Филипп Дельгядо, один из архитекторов карточного процессинга Lekton Sigma, выступил на Yandex Neuro Scale. На конференции он рассказал, как они с командой добавляли поддержку YDB к своему решению. Под катом — интервью с Филиппом, где он поделился с нами ключевыми техническими моментами, которые видит интересными для широкой аудитории Хабра: зачем в принципе добавлять поддержку ещё одной базы данных, сколько разработчиков нужно, чтобы вкрутить лампочку всё запилить, и с какими сложностями они столкнутся при переходе от централизованной PostgreSQL к распределённой YDB.
-
Инженерная история: добавляем 3-ю СУБД в карточный процессинг
В конце сентября Филипп Дельгядо, один из архитекторов карточного процессинга Lekton Sigma, выступил на Yandex Neuro Scale. На конференции он рассказал, как они с командой добавляли поддержку YDB к своему решению. Под катом — интервью с Филиппом, где он поделился с нами ключевыми техническими моментами, которые видит интересными для широкой аудитории Хабра: зачем в принципе добавлять поддержку ещё одной базы данных, сколько разработчиков нужно, чтобы вкрутить лампочку всё запилить, и с какими сложностями они столкнутся при переходе от централизованной PostgreSQL к распределённой YDB.
-
Инженерная история: добавляем 3-ю СУБД в карточный процессинг
В конце сентября Филипп Дельгядо, один из архитекторов карточного процессинга Lekton Sigma, выступил на Yandex Neuro Scale. На конференции он рассказал, как они с командой добавляли поддержку YDB к своему решению. Под катом — интервью с Филиппом, где он поделился с нами ключевыми техническими моментами, которые видит интересными для широкой аудитории Хабра: зачем в принципе добавлять поддержку ещё одной базы данных, сколько разработчиков нужно, чтобы вкрутить лампочку всё запилить, и с какими сложностями они столкнутся при переходе от централизованной PostgreSQL к распределённой YDB.
-
Очень странные дела или подключаем YDB в AWS NoSQL Workbench
При работе с Yandex Database (YDB) часто возникает потребность в удобном визуальном инструменте для работы с данными. AWS NoSQL Workbench — популярное приложение для моделирования и тестирования NoSQL баз можно использовать и с YDB благодаря DynamoDB-совместимому Document API.
https://habr.com/ru/articles/983678/
#ydb #dynamodb #aws_nosql_workbench #aws #nosql #yandexcloud
-
Очень странные дела или подключаем YDB в AWS NoSQL Workbench
При работе с Yandex Database (YDB) часто возникает потребность в удобном визуальном инструменте для работы с данными. AWS NoSQL Workbench — популярное приложение для моделирования и тестирования NoSQL баз можно использовать и с YDB благодаря DynamoDB-совместимому Document API.
https://habr.com/ru/articles/983678/
#ydb #dynamodb #aws_nosql_workbench #aws #nosql #yandexcloud
-
Очень странные дела или подключаем YDB в AWS NoSQL Workbench
При работе с Yandex Database (YDB) часто возникает потребность в удобном визуальном инструменте для работы с данными. AWS NoSQL Workbench — популярное приложение для моделирования и тестирования NoSQL баз можно использовать и с YDB благодаря DynamoDB-совместимому Document API.
https://habr.com/ru/articles/983678/
#ydb #dynamodb #aws_nosql_workbench #aws #nosql #yandexcloud
-
Очень странные дела или подключаем YDB в AWS NoSQL Workbench
При работе с Yandex Database (YDB) часто возникает потребность в удобном визуальном инструменте для работы с данными. AWS NoSQL Workbench — популярное приложение для моделирования и тестирования NoSQL баз можно использовать и с YDB благодаря DynamoDB-совместимому Document API.
https://habr.com/ru/articles/983678/
#ydb #dynamodb #aws_nosql_workbench #aws #nosql #yandexcloud
-
Изнанка бэкапов YDB: что остаётся за кадром
Решил собрать нюансы создания резервных копий и восстановления таблиц в YDB. Это не замена документации, а раскрытие деталей, которые не очевидны для тех, кто начинает работать с этой базой данных.
-
Изнанка бэкапов YDB: что остаётся за кадром
Решил собрать нюансы создания резервных копий и восстановления таблиц в YDB. Это не замена документации, а раскрытие деталей, которые не очевидны для тех, кто начинает работать с этой базой данных.
-
Изнанка бэкапов YDB: что остаётся за кадром
Решил собрать нюансы создания резервных копий и восстановления таблиц в YDB. Это не замена документации, а раскрытие деталей, которые не очевидны для тех, кто начинает работать с этой базой данных.
-
Изнанка бэкапов YDB: что остаётся за кадром
Решил собрать нюансы создания резервных копий и восстановления таблиц в YDB. Это не замена документации, а раскрытие деталей, которые не очевидны для тех, кто начинает работать с этой базой данных.