home.social

#метаданные — Public Fediverse posts

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

fetched live
  1. Apache Iceberg: Индиана Джонс и Каталог судьбы в Lakehouse

    В феврале этого года проект с красивым именем Polaris незаметно стал полноценным проектом фонда Apache. Новость прошла как-то мимо, ну стал и стал, мало ли. Между тем это одна из тех новостей, которые лет через пять, возможно, будут называть поворотной точкой. Потому что Polaris — это каталог. А каталог в мире Iceberg — то самое место, где на самом деле лежит власть над вашими данными. Звучит громко, понимаю. Поясню, откуда такая уверенность. Последние несколько лет хранилища данных строят по новой схеме: файлы лежат в объектном хранилище, поверх них открытый формат в виде метаданных, движки обработки живут отдельно в виде федеративного обработчика и ходят за данными. Схему назвали лейкхаусом (Data LakeHouse), а формат в ней почти везде один и тот же — Apache Iceberg. Вендоры за него отвоевались, открыли и согласовали, и все выдохнули. Данные наконец-то ничьи (формат parquet): лежат у вас, читаются чем угодно, никакой платформы-хозяина. Выдохнули рано. Зависимость от вендора никуда не делась, она переехала на другой уровень — в каталог. Сервис с виду лаконичный, держит одну-единственную вещь, указатель на актуальную версию таблицы. Заодно через него идут права доступа и временные ключи от хранилища. Получается, кто держит каталог, тот и решает, какие движки увидят ваши данные, а какие останутся снаружи. Начнём даже не с каталогов, а на шаг раньше — с того, что такое вообще Iceberg, вокруг которого последний год прыгают все вендоры.

    habr.com/ru/articles/1084334/

    #apache_iceberg #каталог_данных #polaris #lakehouse #postgresql #хранение_данных #s3 #метаданные #ducklake #lakehouseплатформа_данных

  2. Сообщения зашифрованы, и это правда. Не зашифровано то, кто кому и когда пишет

    Спорили о том, какой мессенджер разрешить для рабочей переписки. Аргумент, который закрыл обсуждение: «там сквозное шифрование, значит, содержимое никто не прочитает». С этим утверждением всё в порядке. Оно верное. Я согласился и только потом сообразил, что мы обсуждали не то: вопрос был не «прочитают ли содержимое», а «что вообще узнает сторона, через которую всё это идёт». Ответ на второй вопрос из первого не следует.

    habr.com/ru/articles/1078236/

    #сквозное_шифрование #метаданные #приватность #мессенджеры #модель_угроз

  3. Архив под паролем открывает имена файлов любому, у кого он есть

    Мне переслали архив с документами и написали, что пароль пришлёт отдельно. Он задерживался, а я по привычке заглянул внутрь посмотреть, что там. Он открылся. Не файлы - список файлов. Имена, размеры, даты. Пароль потребовался, только когда я попробовал вытащить один из файлов. Проверил на своих архивах - то же самое. Так работает формат.

    habr.com/ru/articles/1078210/

    #архивы #zip #7Zip #шифрование #метаданные

  4. ✏️ Scramble — простая утилита для просмотра и удаления метаданных из изображений

    ©️ Бесплатная и с открытым исходным кодом программа

    ⬇️ Установка: Flatpak пакета

    👉️ linuxmasterclub.ru/scramble/

    #Linux #OpenSource #Программа #Метаданные #Изображения

  5. Способен ли UNO заменить TOML, YAML, KDL, HCL, EDN и другие языки разметки данных?

    Уникальная нотация языка UNO создаёт ему огромный потенциал, позволяющий в перспективе заменить большинство нынешних языков разметки данных. Понятно, что XML и JSON имеют собственные ниши, в которых они могут находиться вечно, но существует огромный ряд задач, где даже их можно с выгодой заместить. Что же касается таких специализированных форматов, как TOML, YAML, KDL, HCL или EDN, то при повсеместном внедрении UNO они рискуют потерять свою актуальность. Из-за врожденных синтаксических недостатков, медленного парсинга или скрытых ошибок, обусловленных недостаточным проектированием, эти языки могут остаться лишь в легаси-проектах. Верно ли данное утверждение? Давайте разбираться. Да не может быть! Или всё таки..

    habr.com/ru/articles/1076206/

    #UNO #языки_разметки #форматы_данных #toml #метаданные #типизация #модификация_данных #изобретение #оптимизация #озарение

  6. Как именно AI-агенты атаковали Hugging Face: опубликованы отчеты OpenAI и METR

    В июле 2026 года внутренний эксперимент OpenAI по проверке кибервозможностей моделей вышел за пределы тестовой среды. Агенты получили доступ к интернету, научились обмениваться информацией через не предусмотренный разработчиками канал и добрались до инфраструктуры Hugging Face. Они выполняли код на десятках серверов, на одном сервере получили root-доступ, а также добыли ограниченные закрытые данные и учетные данные. OpenAI утверждает, что пользовательские данные и работоспособность ее публичных продуктов не пострадали. Сейчас OpenAI опубликовала подробный технический разбор. В тот же день независимое расследование выпустили METR и исследователь Райан Гринблатт из Redwood Research. Вместе эти документы дают подробный разбор того, как группа AI-агентов превратила обычный кибертест в многоэтапное вторжение.

    habr.com/ru/companies/bothub/a

    #METR #openai #ииагент #Hugging_Face #автономные_агенты #failure_mode #кибербезопасность #облачные_сервисы #метаданные #взлом

  7. Как ИИ меняет работу с корпоративными данными — итоги седьмого митапа MWS

    Еще недавно ИИ в работе с данными использовали как вспомогательный инструмент. Нейросеть помогала написать запрос, найти информацию или подготовить отдельный документ. Теперь ей можно передать целый набор повторяющихся задач и подключить к корпоративным системам, каталогам и инструментам разработки. Часть работы выполняет агент, а специалист определяет правила, проверяет результат и принимает верхнеуровневые решения. Как меняется работа с корпоративными данными под влиянием ИИ, рассказали эксперты на седьмом MWS Meetup.

    habr.com/ru/companies/ru_mts/a

    #управление_данными #ИИ #агенты #модели #онтология #метаданные #метаслой #автоматизация #датааналитика #Spark

  8. Платформа данных на минималках. Часть 2. Практика: разворачиваем и настраиваем каталог метаданных

    В первой части мы разобрались с архитектурой Apache Iceberg. Увидели, как иерархия метаданных позволяет находить нужную информацию без полного сканирования хранилища. Также стало понятно, почему Iceberg — это не вычислительный движок и не формат файлов, а табличная спецификация поверх объектного хранилища. Теперь настало время ответить на практический вопрос: как все эти метаданные связать в единую систему, чтобы несколько движков могли работать с одними и теми же таблицами без хаоса. Помимо теории развернем HMS в Docker, настроим PyIceberg и разберем внутреннюю анатомию файла metadata.json. Привет! Я Денис, старший бэкенд-разработчик в Selectel . Надеюсь, материал будет полезен инженерам данных и архитекторам. Мы рассмотрим Hive Metastore, AWS Glue, REST Catalog и Nessie и расскажем как выбрать подходящий инструмент под специфику проекта. Читать далее →

    habr.com/ru/companies/selectel

    #Selectel #Системы_хранения_данных #СХД #метаданные

  9. OSINT проекта hilter.com. Скам?.. Спойлер да

    Проверил метаданные их документов, реестр компаний, их репозиторий с кодом и блокчейн. Отправил 6,66 доллара, чтобы посмотреть, куда уйдут деньги. Больше всего сказала опечатка в одном слове интерфейса. И порог вывода: пятнадцать миллионов долларов.

    habr.com/ru/articles/1069484/

    #osint #финансовая_пирамида #скам #tronscan #мошенничество #расследование #метаданные #Hilter

  10. Каталог данных: что нужно знать, прежде чем начинать внедрение

    Объем данных в компаниях постоянно растет, и это вынуждает бизнес и ИТ-специалистов перестраивать ИТ-ландшафт, чтобы упростить поиск, понимание и использование информации. В качестве одного из компонентов подобных модернизированных реализаций нередко рассматривают дата-каталог, который помогает навести порядок в метаданных и сделать данные более доступными. Вместе с тем хоть такой подход и имеет право на жизнь, но практика показывает, что наибольший потенциал каталоги данных раскрывают, когда их внедрению предшествует выстраивание базовых процессов управления: ответственности за данные, контроля качества и управления изменениями. Меня зовут Сергей Петриченко. Я продуктовый менеджер VK Data Platform . В этой статье разберем, почему каталог — это не первый шаг к порядку, а скорее мультипликатор уже существующей зрелости и что необходимо сделать, чтобы его внедрение принесло реальную пользу.

    habr.com/ru/companies/vktech/a

    #data_catalog #data_governance #метаданные #качество_данных #lineage #data_contracts #etl #sla #управление_данными #vk_data_platform

  11. Семь раз подумай, один раз пошардируй: как мы начали горизонтально масштабировать метаданные чатов Телемоста

    Что происходит под капотом корпоративного мессенджера, когда нагрузка пробивает отметку в 650 000 запросов в секунду? Обычно в этот момент архитектура распределённых хранилищ начинает проверять на прочность не только диски и сеть, но и нервы команды эксплуатации. В бэкенде чатов Телемоста за доставку и историю сообщений отвечает отказоустойчивая YDB. Но сообщения — это лишь верхушка айсберга. Помимо них системе нужно ежесекундно проверять составы чатов, актуализировать их названия, сверять права доступа и обслуживать десятки внешних интеграций. И вся эта огромная, динамически меняющаяся масса метаданных живёт в PostgreSQL.

    habr.com/ru/companies/yandex/a

    #Яндекс #мессенджер #телемост #шардирование #шардинг #метаданные #хранилище_данных

  12. Семь раз подумай, один раз пошардируй: как мы начали горизонтально масштабировать метаданные чатов Телемо...

    #Яндекс #мессенджер #телемост #шардирование #шардинг #метаданные #хранилище #данных

    Origin | Interest | Match
  13. Метаданные вместо видео: как меняется подход к хранению записей привилегированных сессий

    За 2025 год Центр противодействия кибератакам Solar JSOC выявил 1,16 млн событий информационной безопасности у примерно 300 организаций из ключевых отраслей экономики. Второе место среди типов инцидентов занимают попытки несанкционированного доступа – на них пришлось 23% случаев: злоумышленники активно подбирают пароли и эксплуатируют уязвимости систем аутентификации. Особую опасность представляет компрометация привилегированных учетных записей. По данным ГК «Солар» , в 2025 году почти треть кибератак совершается через подрядчиков, которые получают легитимный доступ к критическим системам. Когда злоумышленник или подрядчик действует под учётной записью сотрудника с повышенными правами, обычные средства защиты периметра его не видят – формально это администратор, выполняющий штатные операции. Единственный способ разобраться, что именно происходило внутри сессии, – иметь её запись. Поэтому системы класса PAM (Privileged Access Management) записывают действия привилегированных пользователей, а регуляторы всё чаще требуют хранить такие записи. Дальше начинается инженерная развилка. Записывать сессию можно как видео экрана, а можно – как структурированные метаданные: сырые данные протокола. Первый путь даёт привычную «картинку», но требует терабайтов хранилища и плохо ищется. Второй занимает минимум места и мгновенно ищется по командам, но требует другой архитектуры и имеет ограничения для чисто графических интерфейсов (например, сложнее восстановить визуальный контекст, если пользователь не вводил команды). В Solar SafeInspect реализован второй подход. Вместе с бизнес-архитектором ГК «Солар» Антоном Залесским разбираемся, как это устроено и почему формат хранения напрямую влияет на скорость расследования и соответствие требованиям регуляторов.

    habr.com/ru/companies/solarsec

    #Солар #информационная_безопасность #метаданные #привилегированный_доступ #привилегированные_учетные_записи #pamсистема

  14. Прячем метаданные в мессенджере: 2-hop onion-lite поверх обычных VLESS + Reality relay, и почему это почти бесплатно

    В прошлые разы я разбирал, как мы встроили обход блокировок прямо в iOS-приложение: sing-box внутри бинарника, VLESS + Reality, relay как расходник, конфиг отдельно от сборки. Та статья закрывала ровно одну задачу: довести трафик мессенджера до сервера там, где прямое соединение режется. Но в самом конце был честный абзац, который мне не давал покоя. Я написал тогда: туннель меняет то, как соединение выглядит для цензора по дороге, и не меняет того, кто стоит на концах. Оператор relay (в нашем случае мы сами) видит ваш трафик ровно так же, как его видел бы провайдер при прямом подключении. Вот про эту дыру и будет текст. Она называется красиво: метаданные. На практике это означает, что один relay видит больше, чем должен. И мы её закрыли, не трогая боевой парк relay вообще. Без маркетинга, по делу.

    habr.com/ru/articles/1047920/

    #обход_блокировок #VLESS #Reality #singbox #onion_routing #метаданные #DPI #цензура #мессенджер #приватность

  15. Острова вместо серверов: как сделать мессенджер, который переживёт изъятие своего сервера

    Если вы хоть раз обсуждали «правильную» архитектуру мессенджера, вы знаете, что разговор всегда скатывается в два полюса, и оба плохие. Полюс первый: чистый P2P. Никаких серверов, клиенты говорят напрямую. Звучит красиво ровно до первого практического вопроса. Собеседник офлайн, а вы хотите написать ему сейчас. Куда уйдёт сообщение? В никуда, ждите, пока он включит телефон одновременно с вами. NAT, симметричные файрволы, спящий Android, который убивает фоновые сокеты. P2P горит на неудобстве. Полюс второй: сервер. Удобно, офлайн-доставка есть, пуши есть. И ровно одна коробка, в которой лежат личности всех, граф контактов всех, очереди всех. Эту коробку можно заблокировать по сети, можно изъять физически, можно прийти к оператору с предписанием. Серверные мессенджеры горят на сервере. Один из наших пользователей в бете сформулировал это лучше, чем мы в любой презентации: обсуждение альтернатив всегда имело два полюса. Либо ищем инфраструктуру как в Matrix, где все сидят по своим загонам и не пишут друг другу. Либо сидим без офлайн-сообщений как в P2P. Либо вообще не можем подключиться, потому что мосты для обхода блокировок съела моль. Мы делаем RCQ, мессенджер в духе старой аськи, но на современной крипте. И последние месяцы мы потратили на то, чтобы найти выход из этого треугольника. Ниже модель, к которой мы пришли, и, что важнее, места, где она пока спотыкается. Это не готовый протокол, это дизайн и первые слои. Но он внутренне непротиворечив, и спор о двух полюсах он закрывает.

    habr.com/ru/articles/1046291/

    #мессенджеры #децентрализация #федерация #обход_блокировок #сквозное_шифрование #p2p #метаданные #приватность #selfhosted #RCQ

  16. ✏️ Metamorphosis - простая программа для редактирования метаданных изображений

    ©️ Бесплатная и с открытым исходным кодом программа

    ⬇️ Установка посредством: Flatpak пакета

    👉️ linuxmasterclub.ru/metamorphos

    #Linux #OpenSource #Программа #Software #EXIF #Метаданные

  17. Метан: как data governance и ИИ вместе создают интерфейс к данным

    Хабр, привет! Меня зовут Андрей Вихров, я создавал аналитические системы и внедрял data governance (DG) в крупных компаниях больше 15 лет, а сейчас занимаюсь метаданными в Data Office МТС. Тема порядка в данных для меня не нова, а какие выгоды можно извлечь из нее сегодня — стоит отдельного рассказа. В компании накоплен огромный массив данных — только в дата-каталоге зарегистрировано более 500 тысяч таблиц. С ними ежедневно работают сотни специалистов: от продуктовых аналитиков до инженеров данных, строящих витрины для ML-моделей. Но в каталоге описаны в основном таблицы — их назначение, поля, владельцы, а вот терминов и тем более их связей на порядок меньше. И это объяснимо: формировать термины сложнее, в производственный процесс они вписываются с трудом, а польза от них неочевидна. Поэтому каталог чаще всего помогает находить описания по уже известной таблице, но не ответы на конкретные бизнес-запросы. С ними аналитику всё равно приходится разбираться самому, изучая материалы и консультируясь с коллегами, что отнимает много времени. Логичный выход — автоматизировать процесс. Но если опытный аналитик справляется (рано или поздно) с задачей в существующих условиях, то ИИ-агент этого сделать уже не сможет, поскольку опирается только на метаданные. В нашем случае сложились два фактора. За годы работы над DG мы накопили экспертизу в описании и структурировании метаданных. А появление LLM дало возможность создавать семантические слои на промышленной основе и использовать их для ответа на вопросы пользователей. Объединив одно с другим, мы создали и пилотируем систему Метан (метаданные + аналитика).

    habr.com/ru/companies/ru_mts/a

    #text2sql #dg #метаданные #дата_каталог

  18. Как мы строили MVP data lineage системы в ЮMoney

    Привет, меня зовут Юля, я дата-инженер в департаменте аналитических решений ЮMoney. Мы разрабатываем и поддерживаем ETL(ELT)-процессы загрузки данных для BI-продуктов компании: отчётов, дашбордов, витрин, API и других. В этой статье поделюсь, как мы разрабатывали MVP для построения data lineage системы и к каким выводам пришли, — так вы сможете адаптировать подход под свои процессы. Проблема, которая привела нас к разработке MVP, заключается в том, что в начале работы над большинством задач требуется подготовительная аналитика: восстановить путь происхождения данных, чтобы понимать, какие ETL(ELT)-процессы будут затронуты и на что повлияют изменения. Это увеличивает время выполнения задачи. Но, что ещё существеннее, процесс достаточно рутинный: каждый раз необходимо проводить статический анализ кода и изучать документацию (при её наличии). Мы решили автоматизировать эту работу, чтобы иметь под рукой инструмент для построения пути данных по точкам их обработки и применения, — то есть создать data lineage систему.

    habr.com/ru/companies/yoomoney

    #data_lineage #etl #elt #dwh #neo4j #kafka #cypher #data_governance #mvp #метаданные

  19. Описание данных: от Rare до Well-Done с помощью ИИ

    Привет! Я — Игорь Дмитриев, Data Business Partner в Wildberries & Russ. В своей статье на Хабре я рассказываю о том, как мы в компании автоматизируем сопровождение данных, чтобы не делать работу руками. Если вы хотите, чтобы модные ИИ-агенты и LLM выдавали бизнесу реальные инсайты, а не «красивую чушь», данные нужно правильно описать = «прожарить». В этой статье я покажу, на каком уровне зрелости («прожарки») описания данных можно уже подключать LLM, и ИИ-агенты будут меньше галлюцинировать, какой уровень целевой и какой уровень точности между ними. Просим под кат за деталями.

    habr.com/ru/companies/wildberr

    #управление_данными #искусственный_интеллект #автоматизация_процессов #метаданные #бизнесглоссарий #семантический_слой #датакаталог

  20. Невидимый след: автоматическая очистка метаданных из буфера обмена на Python

    Существуют десятки утилит для очистки метаданных (от ExifTool до встроенных средств ОС), но у всех них есть общий минус — они требуют ручного действия. В результате родился MetaPure — фоновый демон для Windows, который перехватывает файлы в буфере обмена в момент копирования и бесшовно выжигает из них метаданные, прежде чем вы нажмете Ctrl+V . Windows хранит скопированные файлы, почему парсить XML напрямую иногда лучше, чем использовать готовые библиотеки, и какие грабли поджидают при работе с win32clipboard .

    habr.com/ru/articles/1019184/

    #python #windows #буфер_обмена #pywin32 #win32api #метаданные #приватность #exif

  21. Data catalog есть, а пользы нет: Частые ошибки внедрения

    Data governance, data mesh, modern data stack, data lineage – столько разных data, столько разных популярных подходов и инструментов. Лидером по популярности (на мой скромный взгляд) среди всех них является data catalog. Многие говорят о нем, многие хотят его, многие уже внедрили. Но внедрить это одно дело, а вот получить от него пользу – дело совсем другое. Мы сформировали список самых частых проблем, основанные не только на нашем опыте, но и на опыте наших коллег, проанализировав множество статей и материалов на эту тему.

    habr.com/ru/articles/1003158/

    #data_catalog #data_governance #openmetadata #datahub #ai #metadata #метаданные #каталог_данных #управление_данными #data_quality

  22. Шифрование метаданных в мессенджере: HMAC-SHA256 анонимные пары, timing obfuscation и отравление собственных логов

    > «Мы знаем, что вы вчера в 23:47 переписывались с Алексеем 14 минут. О содержании разговора нам неизвестно.» > — Так выглядит мир, где сообщения зашифрованы, а метаданные — нет. Привет, Хабр! Я занимаюсь разработкой open-source мессенджера (проект Xipher, C++/Android), и один из компонентов, который пришлось проектировать с нуля — защита метаданных . Не содержимого сообщений (E2EE сейчас есть у всех), а информации о самом факте общения: кто с кем, когда, сколько раз. В этой статье я подробно разберу инженерные решения, к которым пришёл, — от криптографических примитивов до С++ кода и SQL-схемы. Все примеры — из реального работающего кода. В конце честно расскажу, где подход имеет ограничения и чем отличается от того, что делают Signal и Tor. Исходники проекта открыты — ссылка на GitHub в конце статьи, если захотите покопаться или раскритиковать.

    habr.com/ru/articles/1002812/

    #metadata_encryption #HMACSHA256 #E2EE #traffic_analysis #anonymous_messaging #C++ #информационная_безопасность #криптография #метаданные #open_source

  23. Как мы сократили Lead Time с полутора недель до четырёх часов

    Привет! Меня зовут Антон, я ведущий программист департамента аналитических решений ЮMoney. Хочу поделиться историей о том, как наша команда ускорила один из самых рутинных процессов в работе дата-инженера — загрузку информации из нового источника данных в хранилище. Мы не просто оптимизировали процесс, а практически свели к нулю многодневную рутину и тем самым высвободили время для решения более интересных задач. Наше технологичное решение помогает превратить сложный и долгий процесс в понятный и быстрый. Если вы строите хранилище данных, развиваете data-платформу или просто устали от однотипных ETL-задач, отнимающих недели, — этот разбор будет вам полезен. Покажу, какие архитектурные решения мы рассматривали и что в итоге сработало.

    habr.com/ru/companies/yoomoney

    #dwh #etl #lead_time #кодогенерация #метаданные #платформенный_подход

  24. Удалил сервер из мессенджера. Как общаться по P2P в 2026 году без метаданных и Google Services. Личный опыт и KMP

    Помните обещания об «абсолютной приватности»? Марк клялся, Павел обещал, но в 2025-м новости о мессенджерах всё больше напоминали сводки с фронта: утечки сотен гигабайт переписки, найденные бэкдоры и данные, внезапно ставшие доступными «третьим лицам». Пока большинство проектов пытается защитить серверную часть или внедрить еще более сложные протоколы шифрования, я решил пойти другим путем: просто убрать сервер из этой цепочки. В чем реальная уязвимость сигнальных серверов Многие мессенджеры гордятся стойкостью шифрования - AES-ключи, обфускация трафика и борьба с DPI выглядят солидно. Но остается один критический нюанс: у них всё равно есть сервер. Даже если его называют «сигнальным» и говорят, что он нужен только для установления связи, это всё равно точка сбора данных. Если данные где-то собираются, за ними рано или поздно придут. Будь то хакерская атака или официальный запрос - метаданные (кто, когда и с кем общался) могут рассказать о вас больше, чем само содержание сообщений. Ну и наконец в серверную могут просто прийти уполномоченные люди которые потребуют предоставить доступ ко всему ).

    habr.com/ru/articles/986700/

    #WebRTC #Kotlin_Multiplatform #P2P #Информационная_безопасность #Приватность #Сетевые_технологии #Android_разработка #Бессерверная_архитектура #Метаданные #Разработка_мессенджеров

  25. Сколько афобазола выпьют 106 айтишников после отправки сообщения не в тот чат

    Опрос: бытовые взаимоотношения айтишников с безопасностью. Если вы заполняли праздничную неформальную анкету от InfoWatch и Труконф, заходите посмотреть ответы. Если не заполняли, тоже заходите.

    habr.com/ru/articles/985778/

    #InfoWatch #биометрия #пароли_пользователей #искусственный_интеллект #метаданные #безопасность_в_сети #отслеживание_пользователей #кибербезопасность #социальная_инженерия #труконф

  26. Преодоление разрыва между озерами данных и хранилищами данных

    ​Системы хранения данных типа «озера данных» сочетают в себе гибкость озер данных с надежностью, производительностью и возможностями управления, характерными для хранилищ данных.

    В современных аналитических системах компании в значительной степени полагаются на озера данных...

    #DST #DSTGlobal #ДСТ #ДСТГлобал #озёраданных #хранилищаданных #lakehouse #ApacheIceberg #Метаданные #Кэширование

    Источник: dstglobal.ru/club/1144-preodol

  27. DataHub + MCP: подключаем ИИ к управлению метаданными

    Чем больше данных в компании, тем критичнее становится понимание того, где именно они хранятся и как изменяются при обновлениях. В «Островке» мы пользуемся дата-каталогами, но в какой-то момент решили пойти чуть дальше: объединили DataHub с генеративным ИИ через Model Context Protocol, чтобы сделать работу с метаданными более интерактивной и быстрой. Теперь сотрудники могут получать развернутые ответы на сложные вопросы о таблицах, lineage и зависимостях данных, не тратя часы на ручной поиск и согласования. Получилась не просто автоматизация рутинных задач, а, по сути, инструмент self-service аналитики. Под катом делимся опытом внедрения связки DataHub + MCP, рассказываем об архитектуре решения и показываем реальные примеры, как ИИ становится практическим помощником в управлении метаданными.

    habr.com/ru/companies/ostrovok

    #data #datahub #ai #mcp #аналитика #большие_данные #датакаталог #метаданные #llm

  28. Создание и обновление материализованных представлений (MV) в StarRocks: пошаговый разбор

    В статье — пошаговый разбор создания и обновления материализованных представлений (MV) в StarRocks: от парсинга SQL (ANTLR) и инициализации свойств до сериализации метаданных (edit log, checkpoint, image) и планирования refresh. Разбираем синхронизацию партиций (range‑партиционирование), параметр partition_refresh_number и оптимизацию обновлений. Отдельный блок — поддержка нескольких выражений в UNION ALL и механизм VirtualPartitions из PR #60035, позволяющий корректно обновлять сдвинутые временными функциями (date_add/date_sub) диапазоны без пропусков. Материал будет полезен инженерам данных и тем, кто проектирует OLAP‑модели и MV под высокую нагрузку.

    habr.com/ru/articles/980368/

    #StarRocks #материализованные_представления #MV #Big_Data #OLAP #партиционирование #refresh #UNION_ALL #virtual_partitions #метаданные

  29. От каталога данных к платформе управления метаданными Сегодня наличие платформы данных является уже де-фа...

    #каталог #данных #метаданные #управление #знаниями #data #governance

    Origin | Interest | Match
  30. Скрываем данные от стандартного режима exiftool прямо в чанках PNG

    В настоящий момент, exiftool является мощным инструментом для анализа и изменения различной информации о файлах. Недавно, экспериментируя с файлами формата PNG и exiftool, я обнаружил одну занятную вещь, связанную с тем, что exiftool в стандартном режиме не считывает кастомные чанки PNG. В данной статье рассмотрим структуру файлов PNG и способ как вписывать невидимые для стандартного режима exiftool чанки в PNG.

    habr.com/ru/articles/970328/

    #файлы #png #стеганография #разработка #rust #метаданные #exiftool #структура

  31. Внедрение DAM-системы: как навести порядок в цифровом хаосе и ускорить бизнес

    «Где финал баннера?», «Почему опять старый логотип?» — если эти вопросы звучат чаще обычного, значит, в компании уже начался контентный хаос. Файлы лежат в облаках, мессенджерах и на личных ноутбуках. Версии путаются, подрядчики получают не то, дедлайны сдвигаются. В какой-то момент бизнес понимает: просто «общего диска» уже мало. В статье разбираемся: – чем DAM отличается от облачных хранилищ; – как он помогает маркетингу, бренду, продажам и ИТ; – как AI сокращает ошибки и ускоряет работу; – что важно при выборе системы и почему внедрение начинается не с софта, а с процессов; – типичные провалы и как их избежать.

    habr.com/ru/companies/compo/ar

    #цифровизация #медиа #контент #интеграции #хранилище_файлов #dam_система #java #автоматизация #метаданные #импортозамещение

  32. DataHub не заменил наш самописный дата-каталог — и это нормально. Оптимизируем работу с метаданными

    В Островке мы строим экосистему вокруг данных — от хранилищ и пайплайнов до систем мониторинга и каталогов. Но когда всё только начиналось, под часть наших процессов просто не существовало готовых решений. Так появился наш собственный дата-каталог DataPortal — лёгкий, быстрый и идеально подходящий для небольшой компании. Со временем всё изменилось: объём данных вырос в десятки раз, появились новые команды, и вместе с этим начали звучать вопросы вроде «где лежат данные для этого дашборда?», «кому писать, если он упал?» и «можно ли этим данным доверять?». Так мы поняли, что пора взрослеть — и искать инструмент, который поможет масштабировать не только инфраструктуру, но и дата-культуру . Мы выбрали DataHub — open-source каталог, обещавший прозрачность, автоматизацию и гибкость. Развернули, подключили источники, построили lineage, и даже порадовались, что всё заработало с первого раза. А потом стало ясно: DataHub не заменил наш DataPortal. Более того, оба инструмента отлично дополнили друг друга — инженерное ядро и удобное окно в данные для бизнеса. Почему два дата-каталога оказались лучше одного, как это повлияло на культуру работы с данными и что нам дал DataHub помимо красивых графов lineage — рассказываем под катом.

    habr.com/ru/companies/ostrovok

    #датакаталог #datahub #управление_данными #data_quality #метаданные

  33. Как музыканты издеваются над программистами

    Музыканты - ребята творческие. И называют они себя и свои произведения тоже творчески. Иногда так заковыристо, что программистам стримингов и музыкальных сервисов остается только посочувствовать. Вот, казалось бы, что может быть проще: создать базу треков и исполнителей. Пишем имя артиста/группы, название альбома, список треков и даем возможность по ним искать. Но потом натыкаемся на исполнителя Prince, который изменил своё имя на знак, который не существует и начинаем печалиться, потому что непонятно, как его искать после переименования. Фанаты вроде как нашли выход и предложили использовать 4 спец.символа юникода Ƭ̵̬̊, что тоже похоже на костыль, а задавать старое имя как псевдоним, вроде как концептуально неправильно. Ну или попадаются металлюги Brouillard, у которых каждый альбом называется так же - Brouillard. А каждый трек внутри альбома имеет такое же название. Но это еще цветочки, потому дальше тесты целостности библиотеки начинают падать, так как в ней попадаются треки длиной либо одну секунду, либо 639 часов. Ну или встречаются треки с нулевым номером, потому что это так называе "секретные" композиции, которые можно было найти включением первого трека и переключением плеера назад. Как вы понимаете, сегодня мы поговорим о музыкальных edge-случаях. Заходите, будет интересно.

    habr.com/ru/companies/beget/ar

    #музыкальные_метаданные #базы_данных #юникод #edge_cases #музыкальные_сервисы #разработка #костыли_в_коде #музыка #стриминг #метаданные

Share on Mastodon

Enter the server where you have an account.