Развёртывание боевого кластера Cassandra. Часть 2
Это продолжение цикла, рассказывающего о практике развёртывания производственного кластера Cassandra. В первой части мы начали продвигаться вот по такому плану:
1. Анализ рабочей нагрузки и требований
2. Разработка схемы данных
3. Настройка хостовых машин
= ВЫ НАХОДИТЕСЬ ЗДЕСЬ =
4. Настройка конфигурации Cassandra
5. Настройка топологии кластера
6. Подключение Prometheus Cassandra Exporter
7. Подключение Prometheus Node Exporter
8. Вывод всех метрик в Grafana
9. Проведение нагрузочного тестирования
10. Дополнительный тюнинг по результатам теста
Продолжим?
Читать: https://habr.com/ru/articles/927132/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Это продолжение цикла, рассказывающего о практике развёртывания производственного кластера Cassandra. В первой части мы начали продвигаться вот по такому плану:
1. Анализ рабочей нагрузки и требований
2. Разработка схемы данных
3. Настройка хостовых машин
= ВЫ НАХОДИТЕСЬ ЗДЕСЬ =
4. Настройка конфигурации Cassandra
5. Настройка топологии кластера
6. Подключение Prometheus Cassandra Exporter
7. Подключение Prometheus Node Exporter
8. Вывод всех метрик в Grafana
9. Проведение нагрузочного тестирования
10. Дополнительный тюнинг по результатам теста
Продолжим?
Читать: https://habr.com/ru/articles/927132/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Цифровые чеки в ритейле меняют правила игры: с помощью MongoDB магазины получают полные данные о покупателях и мгновенно предлагают персонализированные рекомендации. Это улучшает опыт покупок, увеличивает доходы и снижает затраты на бумагу. Как создать надёжных AI-агентов? Исследования Anthropic и Cognition показывают: ключ к успеху — эффективное управление памятью. Многоагентные системы подходят для сложных исследований, а одногентные — для диалогов и кода. Главное — строить именно memory-augmented AI. Продвинутая архитектура ИИ: зачем агентам нужна усиленная память. Исследование Anthropic показывает, что эффективное управление памятью и многозадачность агентов важны для глубокого анализа и надежной работы. Новые подходы к памяти станут ключом в развитии ИИ.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новый уровень безопасности кода с Kingfisher от MongoDB. Этот быстрый open-source инструмент не только обнаруживает секреты в репозиториях, но и проверяет их актуальность в реальном времени, снижая ложные срабатывания и повышая защиту от утечек. Подробнее на официальном блоге MongoDB. Цифровые чеки меняют ритейл: с помощью MongoDB розничные сети собирают и объединяют данные покупок из разных магазинов в единую платформу. Это ускоряет персонализацию, улучшает сервис и снижает затраты, делая опыт клиента удобнее и эффективнее. Как Anthropic меняет подход к AI-агентам
Исследования Anthropic показывают, что ключ к эффективным AI-агентам — не только большие контекстные окна, но и продвинутое управление памятью и систематическое наблюдение за поведением агентов. Это помогает улучшить стабильность и производительность в сложных задачах.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Исследования Anthropic показывают, что ключ к эффективным AI-агентам — не только большие контекстные окна, но и продвинутое управление памятью и систематическое наблюдение за поведением агентов. Это помогает улучшить стабильность и производительность в сложных задачах.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Как создать память ИИ, которая думает как человек?
Статья рассказывает о новой архитектуре памяти для ИИ на базе MongoDB Atlas, AWS и Claude. Такая система не просто хранит данные, а оценивает важность, укрепляет знания и забывает лишнее — как наш мозг. Это шаг к более естественным и персональным AI. Как создать надежных AI-агентов? Анализ двух подходов показывает: ключ к эффективности — продвинутое управление памятью. Мультиагентные системы хороши для сложных исследований, а одиночные — для диалога и кода. Главное — строить AI с долговременной и согласованной памятью. Как обеспечить надежную память и управление контекстом в многоагентных системах? Новое исследование Anthropic показывает, что успех таких решений зависит от слаженной работы памяти, сжатия контекста и учёта поведения агентов. Подробнее — в свежем обзоре.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Статья рассказывает о новой архитектуре памяти для ИИ на базе MongoDB Atlas, AWS и Claude. Такая система не просто хранит данные, а оценивает важность, укрепляет знания и забывает лишнее — как наш мозг. Это шаг к более естественным и персональным AI. Как создать надежных AI-агентов? Анализ двух подходов показывает: ключ к эффективности — продвинутое управление памятью. Мультиагентные системы хороши для сложных исследований, а одиночные — для диалога и кода. Главное — строить AI с долговременной и согласованной памятью. Как обеспечить надежную память и управление контекстом в многоагентных системах? Новое исследование Anthropic показывает, что успех таких решений зависит от слаженной работы памяти, сжатия контекста и учёта поведения агентов. Подробнее — в свежем обзоре.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новые возможности Spring Data MongoDB 4.5.0: теперь поддерживается векторный поиск и шифрование данных при запросах. Это упрощает интеграцию умных функций в Java-приложения и повышает защиту чувствительной информации. Подробнее о релизе — на официальном блоге MongoDB. Память — ключ к эффективности ИИ-агентов. Anthropic и Cognition предлагают разные архитектуры, но сходятся в одном: без продуманного управления памятью агенты теряют надежность и способность к обучению. Важно строить именно memory-augmented AI для устойчивой работы. Почему надежная память важна для AI-агентов
Текст: Исследования показывают, что для эффективной работы AI-агентов недостаточно лишь контекстного окна. Важна устойчивая память, обеспечивающая сохранение и обновление знаний в сложных задачах. «Memory Engineering» становится ключевым направлением в развитии искусственного интеллекта.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Текст: Исследования показывают, что для эффективной работы AI-агентов недостаточно лишь контекстного окна. Важна устойчивая память, обеспечивающая сохранение и обновление знаний в сложных задачах. «Memory Engineering» становится ключевым направлением в развитии искусственного интеллекта.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MongoDB и deepset упростили создание AI-приложений с помощью интеграции RAG и векторного поиска. Это позволяет быстрее разрабатывать масштабируемые и безопасные решения с точным анализом данных для разных отраслей — от медицины до финансов и образования. Как устроены современные AI-агенты с памятью
В статье обсуждаются подходы Anthropic и Cognition к созданию AI-агентов с памятью. Multi-agent системы подходят для глубинных исследований, а одноагентные — для диалогов и кода. Главное — эффективное управление памятью для надежной работы агентов. Почему память важна для успешных AI-агентов
Статья раскрывает, что для эффективной работы AI-агентов одного контекста недостаточно — нужны продвинутые системы памяти. Управление памятью становится ключевой задачей в разработке умных и надежных агентов будущего.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
В статье обсуждаются подходы Anthropic и Cognition к созданию AI-агентов с памятью. Multi-agent системы подходят для глубинных исследований, а одноагентные — для диалогов и кода. Главное — эффективное управление памятью для надежной работы агентов. Почему память важна для успешных AI-агентов
Статья раскрывает, что для эффективной работы AI-агентов одного контекста недостаточно — нужны продвинутые системы памяти. Управление памятью становится ключевой задачей в разработке умных и надежных агентов будущего.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Полный доступ к API MongoDB Atlas через CLI
Теперь в MongoDB Atlas CLI доступны все функции Administration API, включая новые возможности в первые дни их выхода. Это упрощает автоматизацию, ускоряет работу и избавляет от переключения между интерфейсами. Полное покрытие API и управление версиями обеспечивают надежность скриптов. Как строить надёжных AI-агентов с памятью
Память — главный вызов для AI-агентов. Anthropic и Cognition предлагают разные подходы: многозадачные системы для глубоких исследований и одноботные — для диалогов и кода. Оба сходятся в одном: надёжность зависит от эффективного управления памятью. Почему память становится ключом в развитии AI-агентов
В статье раскрывается важность надежной и устойчивой памяти для AI-агентов. Успех будущих приложений зависит от умения эффективно хранить и обновлять знания в долгих рабочих процессах, что становится новым направлением в AI-инженерии.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Теперь в MongoDB Atlas CLI доступны все функции Administration API, включая новые возможности в первые дни их выхода. Это упрощает автоматизацию, ускоряет работу и избавляет от переключения между интерфейсами. Полное покрытие API и управление версиями обеспечивают надежность скриптов. Как строить надёжных AI-агентов с памятью
Память — главный вызов для AI-агентов. Anthropic и Cognition предлагают разные подходы: многозадачные системы для глубоких исследований и одноботные — для диалогов и кода. Оба сходятся в одном: надёжность зависит от эффективного управления памятью. Почему память становится ключом в развитии AI-агентов
В статье раскрывается важность надежной и устойчивой памяти для AI-агентов. Успех будущих приложений зависит от умения эффективно хранить и обновлять знания в долгих рабочих процессах, что становится новым направлением в AI-инженерии.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Динамическое усиление релевантности в MongoDB Atlas Search
Новая техника embedded scoring позволяет встроить логику повышения значимости поисковых терминов прямо в документы, обеспечивая гибкое и точное ранжирование. Это улучшает видимость экспертного контента, трендов и акций без усложнения запросов. Полное покрытие MongoDB Atlas API в Atlas CLI
Теперь все функции MongoDB Atlas Administration API доступны напрямую из CLI. Это ускоряет работу, упрощает автоматизацию и позволяет управлять инфраструктурой быстрее и удобнее, без ожиданий и обходных путей. Подробности в официальной документации. Как Anthropic решает проблему памяти у AI-агентов
Исследования Anthropic показывают, что надежная память и управление контекстом — ключ к эффективной работе многозадачных AI-агентов. Их подход помогает избегать ошибок и улучшает взаимодействие между подагентами, обеспечивая целостность данных и стабильность работы.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новая техника embedded scoring позволяет встроить логику повышения значимости поисковых терминов прямо в документы, обеспечивая гибкое и точное ранжирование. Это улучшает видимость экспертного контента, трендов и акций без усложнения запросов. Полное покрытие MongoDB Atlas API в Atlas CLI
Теперь все функции MongoDB Atlas Administration API доступны напрямую из CLI. Это ускоряет работу, упрощает автоматизацию и позволяет управлять инфраструктурой быстрее и удобнее, без ожиданий и обходных путей. Подробности в официальной документации. Как Anthropic решает проблему памяти у AI-агентов
Исследования Anthropic показывают, что надежная память и управление контекстом — ключ к эффективной работе многозадачных AI-агентов. Их подход помогает избегать ошибок и улучшает взаимодействие между подагентами, обеспечивая целостность данных и стабильность работы.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Нативный гибридный поиск в MongoDB Atlas объединил текстовый и векторный поиск с помощью $rankFusion. Это повышает точность выдачи и упрощает разработку, избавляя от необходимости использовать отдельные движки. Новая функция уже улучшила результаты AI-чатбота на 30%. Внимание к памяти – ключ к успеху в развитии AI-агентов. Статья сравнивает подходы Anthropic и Cognition: многозадачные системы против единого агента. Оба приходят к одному выводу – без эффективного управления памятью достичь надежности и интеллекта невозможно. Как эффективно управлять памятью AI-агентов? Исследования Anthropic показывают: для масштабируемых multi-agent систем важны сжатие контекста, надежная долгосрочная память и транзакции с гарантией целостности данных, которые упрощает MongoDB с ACID-поддержкой.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Intellect Design ускорила модернизацию своего финансового платформенного решения в 2 раза благодаря MongoDB и генеративному ИИ. Обновление улучшило производительность, снизило время разработки и открыло новые возможности для использования ИИ в управлении капиталом. Память — ключ к надежным AI-агентам: исследование Anthropic и Cognition показывает, что мультиагентные системы и одиночные агенты требуют продвинутого управления памятью для устойчивой работы. Выбор архитектуры зависит от задачи: глубокий ресерч или разговорный помощник. Как память меняет будущее ИИ-агентов
Исследования показывают: для эффективной работы ИИ-агентов недостаточно расширенного контекста. Ключевую роль играет надежная память, которая обеспечивает долговременное хранение и обновление данных, позволяя агентам сохранять полноту и точность знаний в сложных задачах.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Исследования показывают: для эффективной работы ИИ-агентов недостаточно расширенного контекста. Ключевую роль играет надежная память, которая обеспечивает долговременное хранение и обновление данных, позволяя агентам сохранять полноту и точность знаний в сложных задачах.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Инновации в ритейле с MongoDB Atlas
Unified commerce помогает розничным компаниям объединять данные из разных каналов для создания персонализированного опыта и оптимизации процессов. MongoDB Atlas обеспечивает быструю интеграцию, масштабируемость и поддержку AI, что снижает издержки и повышает лояльность клиентов. Узнайте подробнее! Как Intellect Design и MongoDB ускоряют управление капиталом до 200% и повышают точность анализа ESG свыше 90%. Совместный проект модернизировал ключевые процессы платформы Wealth Management, внедрив AI и масштабируемую архитектуру для анализа данных тысяч компаний. Как повысить эффективность AI-агентов? Исследование Anthropic показывает, что ключ к успеху — это не только большие контекстные окна, но и надежная, масштабируемая память. Правильное управление памятью и системная отладка улучшают работу агентов и делают их более надежными.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Unified commerce помогает розничным компаниям объединять данные из разных каналов для создания персонализированного опыта и оптимизации процессов. MongoDB Atlas обеспечивает быструю интеграцию, масштабируемость и поддержку AI, что снижает издержки и повышает лояльность клиентов. Узнайте подробнее! Как Intellect Design и MongoDB ускоряют управление капиталом до 200% и повышают точность анализа ESG свыше 90%. Совместный проект модернизировал ключевые процессы платформы Wealth Management, внедрив AI и масштабируемую архитектуру для анализа данных тысяч компаний. Как повысить эффективность AI-агентов? Исследование Anthropic показывает, что ключ к успеху — это не только большие контекстные окна, но и надежная, масштабируемая память. Правильное управление памятью и системная отладка улучшают работу агентов и делают их более надежными.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MongoDB расширяет возможности для госструктур, стремясь получить FedRAMP High и DoD Impact Level 5 – высокие уровни безопасности для работы с особо чувствительными данными. Это позволит обеспечивать защиту и поддержку критически важных государственных сервисов в облаке. Как память меняет будущее AI-агентов
Исследования Anthropic и Cognition показывают, что ключ к надежным и умным AI-агентам — продвинутое управление памятью. Многоагентные системы и одиночные агенты требуют разных подходов, но без эффективной памяти невозможна стабильная работа и развитие. Новые подходы к памяти и управлению агентами в ИИ
Память и управление знаниями — ключ к эффективной работе мультиагентных систем. Исследования Anthropic подчеркивают важность постоянной памяти и надежной координации, а MongoDB обеспечивает необходимую инфраструктуру для стабильной работы таких систем.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Исследования Anthropic и Cognition показывают, что ключ к надежным и умным AI-агентам — продвинутое управление памятью. Многоагентные системы и одиночные агенты требуют разных подходов, но без эффективной памяти невозможна стабильная работа и развитие. Новые подходы к памяти и управлению агентами в ИИ
Память и управление знаниями — ключ к эффективной работе мультиагентных систем. Исследования Anthropic подчеркивают важность постоянной памяти и надежной координации, а MongoDB обеспечивает необходимую инфраструктуру для стабильной работы таких систем.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
LangChain облегчает работу с MongoDB через естественный язык
LangChain представил Text-to-MQL — инструмент, который превращает запросы на обычном языке в команды MongoDB. Это упрощает разработку приложений и интерфейсов без глубоких знаний баз данных. Новые возможности для удобной работы с данными!
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
LangChain представил Text-to-MQL — инструмент, который превращает запросы на обычном языке в команды MongoDB. Это упрощает разработку приложений и интерфейсов без глубоких знаний баз данных. Новые возможности для удобной работы с данными!
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Как эффективно моделировать данные подключённых автомобилей в MongoDB
Современные автомобили генерируют огромные объёмы разнородных данных. В статье рассказывается, как использование стандарта Vehicle Signal Specification в сочетании с MongoDB помогает создавать гибкие и масштабируемые модели данных для управления сигналами и аналитики в реальном времени. Надёжное взаимодействие с MongoDB через естественный язык
LangChain представил интеграцию для удобной работы с MongoDB: запросы на естественном языке, проверка корректности запросов и гибкая настройка. Это упрощает создание интеллектуальных агентов и приложений с доступом к данным. Новые стандарты оценки и памяти для AI-агентов
Исследования Anthropic и партнёрство с Galileo показывают, что для развития агентных систем важно внедрение надёжных механизмов памяти и новых метрик оценки. Управление памятью и координация взаимодействия агентов становятся ключевыми вызовами в создании масштабируемых AI-приложений.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Современные автомобили генерируют огромные объёмы разнородных данных. В статье рассказывается, как использование стандарта Vehicle Signal Specification в сочетании с MongoDB помогает создавать гибкие и масштабируемые модели данных для управления сигналами и аналитики в реальном времени. Надёжное взаимодействие с MongoDB через естественный язык
LangChain представил интеграцию для удобной работы с MongoDB: запросы на естественном языке, проверка корректности запросов и гибкая настройка. Это упрощает создание интеллектуальных агентов и приложений с доступом к данным. Новые стандарты оценки и памяти для AI-агентов
Исследования Anthropic и партнёрство с Galileo показывают, что для развития агентных систем важно внедрение надёжных механизмов памяти и новых метрик оценки. Управление памятью и координация взаимодействия агентов становятся ключевыми вызовами в создании масштабируемых AI-приложений.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новая безопасная модель динамической перенастройки MongoDB создана с помощью формального метода TLA+, что позволило устранить ошибки старых протоколов и повысить надежность без усложнения системы. Исследование также проливает свет на современные подходы к управлению памятью в AI-агентах.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новый уровень анализа запросов в MongoDB Atlas помогает выявлять самые ресурсоёмкие операции и быстро находить причины проблем. В отдельном исследовании подчёркивается важность согласованности конфигураций для безопасной работы систем. Также раскрыты секреты эффективного управления памятью AI-агентов для повышения их надёжности.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
PostgreSQL: что нужно знать о счётчике транзакций
Статья погружает в сложности счетчика транзакций PostgreSQL и MVCC в условиях высокой нагрузки. Разберитесь, почему 32-битные xid создают проблемы и как 64-битные идентификаторы транзакций решают их.
Читать: «PostgreSQL: что нужно знать о счётчике транзакций»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Статья погружает в сложности счетчика транзакций PostgreSQL и MVCC в условиях высокой нагрузки. Разберитесь, почему 32-битные xid создают проблемы и как 64-битные идентификаторы транзакций решают их.
Читать: «PostgreSQL: что нужно знать о счётчике транзакций»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Оптимизация инсертов в ClickHouse через Kafka Sink-коннекторы
Меня зовут Артем Москальков, я — ведущий инженер данных в Магнит OMNI. В статье я расскажу о том, как мы оптимизировали производительность кластера в ClickHouse.
Частые мелкие вставки данных через Kafka Sink-коннектор серьёзно замедляли работу ClickHouse из-за огромного числа отдельных запросов. Путём настройки параметров потребителя Kafka и включения объединения партиций удалось сгруппировать записи в крупные блоки, что резко снизило нагрузку на базу и многократно увеличило её пропускную способность.
Читать: https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/926834/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Меня зовут Артем Москальков, я — ведущий инженер данных в Магнит OMNI. В статье я расскажу о том, как мы оптимизировали производительность кластера в ClickHouse.
Частые мелкие вставки данных через Kafka Sink-коннектор серьёзно замедляли работу ClickHouse из-за огромного числа отдельных запросов. Путём настройки параметров потребителя Kafka и включения объединения партиций удалось сгруппировать записи в крупные блоки, что резко снизило нагрузку на базу и многократно увеличило её пропускную способность.
Читать: https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/926834/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как работает база данных Firebird, часть 2
В первой части мы разбирались, как происходит получение одной строки из таблицы базы данных. Сегодня попробуем понять, что с этой строкой происходит дальше.
Читать: https://habr.com/ru/articles/927374/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В первой части мы разбирались, как происходит получение одной строки из таблицы базы данных. Сегодня попробуем понять, что с этой строкой происходит дальше.
Читать: https://habr.com/ru/articles/927374/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Где в 2025 учат на продакта и проджекта в IT: лучшие курсы для начинающих
Где учиться на продакт- и проджект-менеджера в 2025 году? В статье — проверенные курсы от Softline, TOP Academy, Нетологии и других школ с реальными отзывами, ценами и гарантией трудоустройства. Подробный разбор программ, форматов обучения и карьерных перспектив для начинающих.
Читать: «Где в 2025 учат на продакта и проджекта в IT: лучшие курсы для начинающих»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Где учиться на продакт- и проджект-менеджера в 2025 году? В статье — проверенные курсы от Softline, TOP Academy, Нетологии и других школ с реальными отзывами, ценами и гарантией трудоустройства. Подробный разбор программ, форматов обучения и карьерных перспектив для начинающих.
Читать: «Где в 2025 учат на продакта и проджекта в IT: лучшие курсы для начинающих»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как гейм-теория и MongoDB помогают повысить безопасность в промышленности
Статья рассказывает, как объединение данных в MongoDB и моделирование решений работников с помощью гейм-теории позволяют предсказывать и снижать риск аварий, внедряя более эффективные и адаптивные меры безопасности в реальном времени. Как построить надёжные AI-агенты? Эксперты Anthropic и Cognition предлагают разные подходы — мультиагентные системы для сложных исследований и одиночные для диалогов и кода. Главное в обоих случаях — эффективное управление памятью, чтобы агент не терял контекст и оставался надёжным. Как Anthropic улучшает работу AI-агентов: систематическое наблюдение за поведением выявляет реальные ошибки, от излишне сложных запросов до неправильного выбора инструментов. Ключ — точный анализ и долговременная память агента для стабильной и эффективной работы.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Статья рассказывает, как объединение данных в MongoDB и моделирование решений работников с помощью гейм-теории позволяют предсказывать и снижать риск аварий, внедряя более эффективные и адаптивные меры безопасности в реальном времени. Как построить надёжные AI-агенты? Эксперты Anthropic и Cognition предлагают разные подходы — мультиагентные системы для сложных исследований и одиночные для диалогов и кода. Главное в обоих случаях — эффективное управление памятью, чтобы агент не терял контекст и оставался надёжным. Как Anthropic улучшает работу AI-агентов: систематическое наблюдение за поведением выявляет реальные ошибки, от излишне сложных запросов до неправильного выбора инструментов. Ключ — точный анализ и долговременная память агента для стабильной и эффективной работы.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы