MongoDB продолжает укреплять позиции в сфере генеративного ИИ, став технологическим партнером года по версии Confluent. Ранее компания приветствовала шестерых новых партнёров в области ИИ и технологий, таких как Base64 и Dataloop, для улучшения интеграций с MongoDB. Узнайте больше в блоге MongoDB! MongoDB помогает ИТ-разработчикам в Индии
Независимые разработчики ПО играют ключевую роль в цифровой экономике Индии. Используя MongoDB, компании создают инновационные SaaS-решения, оптимизируя данные и повышая эффективность. Примеры таких стартапов - Intellect AI и Zluri, которые успешно справляются с растущими объемами данных.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Независимые разработчики ПО играют ключевую роль в цифровой экономике Индии. Используя MongoDB, компании создают инновационные SaaS-решения, оптимизируя данные и повышая эффективность. Примеры таких стартапов - Intellect AI и Zluri, которые успешно справляются с растущими объемами данных.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новые версии коннекторов MariaDB уже доступны!
Компания MariaDB выпустила обновления для своих коннекторов: C 3.4.4, 3.3.14, 3.1.27 и Java 3.5.2. Изменения включают улучшения в компрессии данных и исправления ошибок. Детали доступны в релизных заметках на сайте компании.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Компания MariaDB выпустила обновления для своих коннекторов: C 3.4.4, 3.3.14, 3.1.27 и Java 3.5.2. Изменения включают улучшения в компрессии данных и исправления ошибок. Детали доступны в релизных заметках на сайте компании.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Вся правда о данных: от примитивов до озера данных в эпоху микросервисов. Гайд для Java-разработчика
Данные — это новая нефть. От эффективности работы с ними напрямую зависит успех любого проекта, особенно в эпоху микросервисов. В этой статье мы погрузимся в мир данных и рассмотрим его с точки зрения Java-разработчика, который хочет добиться продуктивности и оставаться во всеоружии при работе с любыми объемами информации.
Цель этой статьи - предоставить полное руководство по структурам, концептам и инструментам для работы с данными в экосистеме Java, с уклоном в микросервисную архитектуру.
Мы пройдем путь от простейших структур данных, таких как примитивы и массивы, до сложных концептов, таких как озера данных и потоки событий. Рассмотрим различные способы хранения, обработки и передачи данных, а также архитектурные компоненты, необходимые для построения эффективных систем. Подробно остановимся на стратегиях развития - как правильно выбрать структуру и инструменты в зависимости от стадии развития проекта - от прототипа до высоконагруженной системы. Особое внимание уделим специфике микросервисной архитектуры и тому, как она влияет на выбор подходов к работе с данными.
Статья будет полезна Java-разработчикам разного уровня: от начинающих, желающих систематизировать свои знания, до опытных, ищущих решения для сложных задач в области хранения, передачи и обработки данных.
Читать: https://habr.com/ru/articles/881682/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Данные — это новая нефть. От эффективности работы с ними напрямую зависит успех любого проекта, особенно в эпоху микросервисов. В этой статье мы погрузимся в мир данных и рассмотрим его с точки зрения Java-разработчика, который хочет добиться продуктивности и оставаться во всеоружии при работе с любыми объемами информации.
Цель этой статьи - предоставить полное руководство по структурам, концептам и инструментам для работы с данными в экосистеме Java, с уклоном в микросервисную архитектуру.
Мы пройдем путь от простейших структур данных, таких как примитивы и массивы, до сложных концептов, таких как озера данных и потоки событий. Рассмотрим различные способы хранения, обработки и передачи данных, а также архитектурные компоненты, необходимые для построения эффективных систем. Подробно остановимся на стратегиях развития - как правильно выбрать структуру и инструменты в зависимости от стадии развития проекта - от прототипа до высоконагруженной системы. Особое внимание уделим специфике микросервисной архитектуры и тому, как она влияет на выбор подходов к работе с данными.
Статья будет полезна Java-разработчикам разного уровня: от начинающих, желающих систематизировать свои знания, до опытных, ищущих решения для сложных задач в области хранения, передачи и обработки данных.
Читать: https://habr.com/ru/articles/881682/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Миграция BI-аналитики: как перейти на Apache Superset и не потерять пользователей
Привет! Меня зовут Виталий Флёрин, я руководитель отдела BI-аналитики в M2. За год мы успешно перевели всю отчетность компании с Cognos Analytics на Apache Superset и увеличили MAU до 200 (каждый третий сотрудник компании). В статье хочу поделиться опытом внедрения новой системы отчетности и ее эффективного использования.
Материал будет полезен BI-специалистам, кто работает над развитием внутренних систем и хочет переехать на Superset.
История началась с того, что после ухода Cognos Analytics с российского рынка, нам нужно было выбрать новую BI для компании и мигрировать всю отчетность. Текущая система была развернута on-premises и продолжала работать в штатном режиме. Да, без обновлений и поддержки, но благодаря этому мы смогли тщательно подойти к выбору нового решения и обеспечить плавный переход пользователей на новую платформу.
Читать: https://habr.com/ru/companies/m2tech/articles/881190/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет! Меня зовут Виталий Флёрин, я руководитель отдела BI-аналитики в M2. За год мы успешно перевели всю отчетность компании с Cognos Analytics на Apache Superset и увеличили MAU до 200 (каждый третий сотрудник компании). В статье хочу поделиться опытом внедрения новой системы отчетности и ее эффективного использования.
Материал будет полезен BI-специалистам, кто работает над развитием внутренних систем и хочет переехать на Superset.
История началась с того, что после ухода Cognos Analytics с российского рынка, нам нужно было выбрать новую BI для компании и мигрировать всю отчетность. Текущая система была развернута on-premises и продолжала работать в штатном режиме. Да, без обновлений и поддержки, но благодаря этому мы смогли тщательно подойти к выбору нового решения и обеспечить плавный переход пользователей на новую платформу.
Читать: https://habr.com/ru/companies/m2tech/articles/881190/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Анализ графа заметок Obsidian
Obsidian на Хабре посвящено немало статей и, главным образом, про то, как создать и вести в нем базу знаний или систему управления личными делами. При этом остается обделенной вниманием тема анализа накопленного графа заметок с точки зрения его структуры и динамики. А это дополнительный слой информации, в том числе не закладываемой явно в содержание самих заметок. В качестве примера проведу в данной статье анализ своего графа заметок, собранного за прошедший год.
Читать: https://habr.com/ru/articles/881886/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Obsidian на Хабре посвящено немало статей и, главным образом, про то, как создать и вести в нем базу знаний или систему управления личными делами. При этом остается обделенной вниманием тема анализа накопленного графа заметок с точки зрения его структуры и динамики. А это дополнительный слой информации, в том числе не закладываемой явно в содержание самих заметок. В качестве примера проведу в данной статье анализ своего графа заметок, собранного за прошедший год.
Читать: https://habr.com/ru/articles/881886/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Переход на новую версию API MongoDB Atlas
MongoDB представила обновленную версию API для администрирования Atlas. Новая версия API улучшает работу с программным доступом к функциям Atlas благодаря изменениям, обеспечивающим стабильность и предсказуемость обновлений. Переход на новую версию облегчит управление вашими базами данных. Новый виток онлайн-образования: опыт WanTong
Пандемия ускорила рост рынка онлайн-образования, и WanTong Education, использовав 70-летний опыт, выбрала MongoDB Atlas для улучшения управления данными. Это помогло повысить гибкость и скорость обработки данных, предоставив лучшую образовательную платформу для студентов.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MongoDB представила обновленную версию API для администрирования Atlas. Новая версия API улучшает работу с программным доступом к функциям Atlas благодаря изменениям, обеспечивающим стабильность и предсказуемость обновлений. Переход на новую версию облегчит управление вашими базами данных. Новый виток онлайн-образования: опыт WanTong
Пандемия ускорила рост рынка онлайн-образования, и WanTong Education, использовав 70-летний опыт, выбрала MongoDB Atlas для улучшения управления данными. Это помогло повысить гибкость и скорость обработки данных, предоставив лучшую образовательную платформу для студентов.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Как протестировать производительность СУБД перед миграцией: опыт K2Тех
После ухода западных вендоров в 2022 году российские компании столкнулись с необходимостью массовой миграции с Oracle и MS SQL на PostgreSQL и другие открытые СУБД. Теперь к вопросам миграции приходится относиться ответственнее: самостоятельно оценивать риски и прогнозировать работу систем после переезда.
Как перфоманс-инженер, я часто сталкиваюсь с вопросами типа: справится ли PostgreSQL с текущей нагрузкой? Потребуется ли обновление железа? Какие проблемы могут возникнуть после перехода? К сожалению, готовых инструментов для оценки производительности СУБД на рынке фактически нет. Это заставило нас разработать собственную методологию тестирования, которая позволяет выявить потенциальные проблемы и точно оценить необходимые ресурсы.
В этой статье я поделюсь практическим опытом нагрузочного тестирования баз данных и расскажу об инструментах, которые мы используем для анализа производительности. Наш подход не требует существенных затрат и может быть адаптирован под задачи любой компании, планирующей миграцию на PostgreSQL.
Читать: https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/882098/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
После ухода западных вендоров в 2022 году российские компании столкнулись с необходимостью массовой миграции с Oracle и MS SQL на PostgreSQL и другие открытые СУБД. Теперь к вопросам миграции приходится относиться ответственнее: самостоятельно оценивать риски и прогнозировать работу систем после переезда.
Как перфоманс-инженер, я часто сталкиваюсь с вопросами типа: справится ли PostgreSQL с текущей нагрузкой? Потребуется ли обновление железа? Какие проблемы могут возникнуть после перехода? К сожалению, готовых инструментов для оценки производительности СУБД на рынке фактически нет. Это заставило нас разработать собственную методологию тестирования, которая позволяет выявить потенциальные проблемы и точно оценить необходимые ресурсы.
В этой статье я поделюсь практическим опытом нагрузочного тестирования баз данных и расскажу об инструментах, которые мы используем для анализа производительности. Наш подход не требует существенных затрат и может быть адаптирован под задачи любой компании, планирующей миграцию на PostgreSQL.
Читать: https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/882098/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Хеш-индексы в PostgreSQL: быстрый поиск или скрытые проблемы?
Хеш-индексы в PostgreSQL - мощный, но недооценённый инструмент.
Когда они быстрее B-Tree, а когда наоборот?
Простое объяснение, тесты и ключевые нюансы, которые помогут ускорить запросы...
Читать: https://habr.com/ru/articles/882106/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Хеш-индексы в PostgreSQL - мощный, но недооценённый инструмент.
Когда они быстрее B-Tree, а когда наоборот?
Простое объяснение, тесты и ключевые нюансы, которые помогут ускорить запросы...
Читать: https://habr.com/ru/articles/882106/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Хеш-индексы в PostgreSQL: быстрый поиск или скрытые проблемы?
Хеш-индексы в PostgreSQL - мощный, но недооценённый инструмент.
Когда они быстрее B-Tree, а когда наоборот?
Простое объяснение, тесты и ключевые нюансы, которые помогут ускорить запросы...
Читать: https://habr.com/ru/articles/882106/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Хеш-индексы в PostgreSQL - мощный, но недооценённый инструмент.
Когда они быстрее B-Tree, а когда наоборот?
Простое объяснение, тесты и ключевые нюансы, которые помогут ускорить запросы...
Читать: https://habr.com/ru/articles/882106/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Кем стать: дата-сайентистом, аналитиком, инженером данных или ML
Чем занимаются и сколько зарабатывают специалисты Data Science — дата-сайентист, аналитик, дата-инженер и инжнер машинного обучения.
Читать: «Кем стать: дата-сайентистом, аналитиком, инженером данных или ML»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Чем занимаются и сколько зарабатывают специалисты Data Science — дата-сайентист, аналитик, дата-инженер и инжнер машинного обучения.
Читать: «Кем стать: дата-сайентистом, аналитиком, инженером данных или ML»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Tproger
Кем стать: дата-сайентистом, аналитиком, инженером данных или ML
Специализации в Data Science — дата-сайентист, аналитик, дата-инженер, ML-инженер. Кем стать.
Spring JPA и OOM: 5 способов спастись от кэш-ловушки Hibernate
Spring JPA + большие данные = OOM? Hibernate скрывает коварную ловушку, которая может перегрузить память и обрушить приложение. Разбираем причины, а главное – 5 эффективных способов избежать OOM, чтобы работать с миллионами записей без проблем! 🚀
Читать: https://habr.com/ru/articles/882132/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Spring JPA + большие данные = OOM? Hibernate скрывает коварную ловушку, которая может перегрузить память и обрушить приложение. Разбираем причины, а главное – 5 эффективных способов избежать OOM, чтобы работать с миллионами записей без проблем! 🚀
Читать: https://habr.com/ru/articles/882132/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новинки в MariaDB Community Server 11.7 и 11.8
MariaDB Community Server 11.7 теперь доступен для всех пользователей. Главной особенностью версии стал поиск по векторам, что значительно упрощает использование AI. Также обновлены функции генерации UUID и улучшены системные таблицы. Версия 11.8 в стадии релиз-кандидата и включает дальнейшие улучшения.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MariaDB Community Server 11.7 теперь доступен для всех пользователей. Главной особенностью версии стал поиск по векторам, что значительно упрощает использование AI. Также обновлены функции генерации UUID и улучшены системные таблицы. Версия 11.8 в стадии релиз-кандидата и включает дальнейшие улучшения.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новые ежегодные LTS релизы MariaDB Community Server
MariaDB объявила о ежегодных LTS релизах для стабильности и предсказуемости. Версия 11.8 станет следующей LTS в мае 2025 года, вводя векторный поиск для AI приложений. Теперь пользователи могут ожидать новые LTS версии каждый май, а также регулярные обновления инноваций.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MariaDB объявила о ежегодных LTS релизах для стабильности и предсказуемости. Версия 11.8 станет следующей LTS в мае 2025 года, вводя векторный поиск для AI приложений. Теперь пользователи могут ожидать новые LTS версии каждый май, а также регулярные обновления инноваций.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
🧠 Усиление управления данными при помощи графов знаний
Компания WhyHow.AI разработала платформу на базе MongoDB для улучшения работы с графами знаний. Эти графы преодолевают недостатки традиционных систем, предоставляя точное извлечение и структурированные данные, что важно для AI и обучения моделей. Интеграция с MongoDB обеспечивает масштабируемость и поддерживает современный поиск и агрегацию данных. MongoDB Atlas: Обновление API для улучшенного опыта
В статье рассказывается об обновлённой версии API MongoDB Atlas, которая предлагает улучшение взаимодействия для разработчиков, предсказуемость изменений и поддержку OAuth2.0. Новая версия также включает обновлённый Go SDK, облегчающий работу с API, и дает более гибкие и минимально прерывающие процессы миграции.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Компания WhyHow.AI разработала платформу на базе MongoDB для улучшения работы с графами знаний. Эти графы преодолевают недостатки традиционных систем, предоставляя точное извлечение и структурированные данные, что важно для AI и обучения моделей. Интеграция с MongoDB обеспечивает масштабируемость и поддерживает современный поиск и агрегацию данных. MongoDB Atlas: Обновление API для улучшенного опыта
В статье рассказывается об обновлённой версии API MongoDB Atlas, которая предлагает улучшение взаимодействия для разработчиков, предсказуемость изменений и поддержку OAuth2.0. Новая версия также включает обновлённый Go SDK, облегчающий работу с API, и дает более гибкие и минимально прерывающие процессы миграции.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Эксплуатация Stateful-приложений в Kubernetes на примере баз данных в Авито
Привет! Меня зовут Игорь Конев, я — старший инженер команды DBaaS в Авито. В этой статье я рассказываю о нашем подходе к работе Stateful-приложений в k8s на примере DBaaS и о том, как удалось автоматизировать жизненный цикл баз данных у нас в Авито. Статья будет полезна новичкам, которые не работали в Kubernetes, не сталкивались с менеджментом Stateful-приложений или хотели бы массово разворачивать базы данных в Kubernetes.
Читать: https://habr.com/ru/companies/avito/articles/881728/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет! Меня зовут Игорь Конев, я — старший инженер команды DBaaS в Авито. В этой статье я рассказываю о нашем подходе к работе Stateful-приложений в k8s на примере DBaaS и о том, как удалось автоматизировать жизненный цикл баз данных у нас в Авито. Статья будет полезна новичкам, которые не работали в Kubernetes, не сталкивались с менеджментом Stateful-приложений или хотели бы массово разворачивать базы данных в Kubernetes.
Читать: https://habr.com/ru/companies/avito/articles/881728/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Эксплуатация Stateful-приложений в Kubernetes на примере баз данных в Авито
Привет! Меня зовут Игорь Конев, я — старший инженер команды DBaaS в Авито. В этой статье я рассказываю о нашем подходе к работе Stateful-приложений в k8s на примере DBaaS и о том, как удалось автоматизировать жизненный цикл баз данных у нас в Авито. Статья будет полезна новичкам, которые не работали в Kubernetes, не сталкивались с менеджментом Stateful-приложений или хотели бы массово разворачивать базы данных в Kubernetes.
Читать: https://habr.com/ru/companies/avito/articles/881728/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет! Меня зовут Игорь Конев, я — старший инженер команды DBaaS в Авито. В этой статье я рассказываю о нашем подходе к работе Stateful-приложений в k8s на примере DBaaS и о том, как удалось автоматизировать жизненный цикл баз данных у нас в Авито. Статья будет полезна новичкам, которые не работали в Kubernetes, не сталкивались с менеджментом Stateful-приложений или хотели бы массово разворачивать базы данных в Kubernetes.
Читать: https://habr.com/ru/companies/avito/articles/881728/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
EDA of dataset Python
Привет, Хабр!
Аналитики данных часто сталкиваются с грязными данными, которые могут существенно замедлить процесс анализа. Грязны данные – это пропущенные значения, дубликаты, неконсистентные данные. Пропущенные значения заставляют нас гадать, что же было замыслено нашим коллегой; дубликаты вводят в заблуждение, умножая одно и то же на количество их копий, а неконсистентные данные заставляют нас сомневаться в каждой цифре.
Очищать грязные данные можно c Pandas. Рассмотрим основные методы.
Читать: https://habr.com/ru/articles/882588/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр!
Аналитики данных часто сталкиваются с грязными данными, которые могут существенно замедлить процесс анализа. Грязны данные – это пропущенные значения, дубликаты, неконсистентные данные. Пропущенные значения заставляют нас гадать, что же было замыслено нашим коллегой; дубликаты вводят в заблуждение, умножая одно и то же на количество их копий, а неконсистентные данные заставляют нас сомневаться в каждой цифре.
Очищать грязные данные можно c Pandas. Рассмотрим основные методы.
Читать: https://habr.com/ru/articles/882588/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Выбираем решение для NoSQL
Современные приложения требуют высокой скорости работы с данными, гибкости и масштабируемости — но реляционные базы данных не всегда соответствуют этим требованиям. NoSQL-решения предлагают альтернативные подходы к хранению информации, оптимизированные под разные задачи: от аналитики в реальном времени до работы с распределёнными системами. В этой статье мы разберём ключевые принципы NoSQL, сравним популярные базы данных и выясним, как выбрать оптимальное решение в зависимости от ваших потребностей.
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/882598/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Современные приложения требуют высокой скорости работы с данными, гибкости и масштабируемости — но реляционные базы данных не всегда соответствуют этим требованиям. NoSQL-решения предлагают альтернативные подходы к хранению информации, оптимизированные под разные задачи: от аналитики в реальном времени до работы с распределёнными системами. В этой статье мы разберём ключевые принципы NoSQL, сравним популярные базы данных и выясним, как выбрать оптимальное решение в зависимости от ваших потребностей.
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/882598/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Данные на льду: как Apache Iceberg перевернул мир аналитических систем
Вы когда-нибудь ловили себя на мысли, что ваш Data Lake больше похож на черный ящик, чем на систему хранения? Дубли, потерянные версии, медленные запросы — вместо четкой структуры хаос, который только растет. Добро пожаловать в реальность работы с Parquet, ORC и классическими подходами к хранению данных. Они неплохи, но не умеют версионировать, оптимизировать и управлять транзакциями так, как это действительно нужно.
И вот появляется Apache Iceberg — файловый формат, который уже используют в Netflix, Apple, LinkedIn и Stripe для хранения петабайтов данных с минимальными издержками на поддержку. Но что делает его таким особенным? Почему его называют «Data Lake без боли»? И самое главное — как заставить Apache Iceberg работать на вас? Давайте разбираться.
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/875472/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Вы когда-нибудь ловили себя на мысли, что ваш Data Lake больше похож на черный ящик, чем на систему хранения? Дубли, потерянные версии, медленные запросы — вместо четкой структуры хаос, который только растет. Добро пожаловать в реальность работы с Parquet, ORC и классическими подходами к хранению данных. Они неплохи, но не умеют версионировать, оптимизировать и управлять транзакциями так, как это действительно нужно.
И вот появляется Apache Iceberg — файловый формат, который уже используют в Netflix, Apple, LinkedIn и Stripe для хранения петабайтов данных с минимальными издержками на поддержку. Но что делает его таким особенным? Почему его называют «Data Lake без боли»? И самое главное — как заставить Apache Iceberg работать на вас? Давайте разбираться.
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/875472/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Телеграм-бот для бронирования столов на вебхуках: FastAPI, Aiogram Dialog, FastStream и RabbitMQ в единой экосистеме
В этой статье мы создадим функционального Telegram-бота для бронирования столиков в ресторане «Binary Bites» с использованием современных Python-инструментов. Бот будет работать через вебхуки, взаимодействовать с брокером сообщений RabbitMQ и поддерживать фоновое выполнение задач с помощью FastStream и APScheduler.
Проект объединит FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Uvicorn и другие библиотеки, обеспечивая гибкость и масштабируемость. Готовый бот позволит пользователям бронировать столики, просматривать и отменять брони, а администраторам — управлять заказами.
Читать: https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/882878/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В этой статье мы создадим функционального Telegram-бота для бронирования столиков в ресторане «Binary Bites» с использованием современных Python-инструментов. Бот будет работать через вебхуки, взаимодействовать с брокером сообщений RabbitMQ и поддерживать фоновое выполнение задач с помощью FastStream и APScheduler.
Проект объединит FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Uvicorn и другие библиотеки, обеспечивая гибкость и масштабируемость. Готовый бот позволит пользователям бронировать столики, просматривать и отменять брони, а администраторам — управлять заказами.
Читать: https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/882878/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Фотохостинг со сквозным шифрованием
Опенсорсный криптофотохостинг Ente Photos, десктопное приложение и мобильный клиент
Когда запустился YouTube, люди спокойно публиковали там трогательные приватные видео. Сегодня никому в голову не придёт выкладывать такое в открытый доступ. Времена сильно изменились. То же относится к фотографиям.
Во-первых, с массовым профилированием пользователей ценность пользовательских файлов сильно возросла. Во-вторых, профилированием занимаются алгоритмы машинного обучения, которые извлекают массу ценной информации из личных фотографий. И самое неприятное, что эти алгоритмы ИИ обучаются на наших фотографиях.
Не говоря уже о том, что среди фотографий могут быть очень личные, которые вообще нежелательно никому видеть, кроме самых близких людей.
Читать: https://habr.com/ru/companies/globalsign/articles/883038/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Опенсорсный криптофотохостинг Ente Photos, десктопное приложение и мобильный клиент
Когда запустился YouTube, люди спокойно публиковали там трогательные приватные видео. Сегодня никому в голову не придёт выкладывать такое в открытый доступ. Времена сильно изменились. То же относится к фотографиям.
Во-первых, с массовым профилированием пользователей ценность пользовательских файлов сильно возросла. Во-вторых, профилированием занимаются алгоритмы машинного обучения, которые извлекают массу ценной информации из личных фотографий. И самое неприятное, что эти алгоритмы ИИ обучаются на наших фотографиях.
Не говоря уже о том, что среди фотографий могут быть очень личные, которые вообще нежелательно никому видеть, кроме самых близких людей.
Читать: https://habr.com/ru/companies/globalsign/articles/883038/
#ru
@database_design | Другие наши каналы