История K2 Cloud: эволюция от провайдера до партнёра
Когда вы слышите «облачный провайдер», что первое приходит в голову? Компания, которая предоставляет виртуальные ресурсы и с которой приходится разговаривать строго по шаблону? Но чтобы решения действительно работали, нужен не поставщик, а партнёр — тот, кто погружён в вашу инфраструктуру, анализирует, советует, помогает.
Мы в K2 Cloud не всегда были такими. Наш путь начался более 15 лет назад, и сначала мы были просто провайдером. Но время, опыт и сотни проектов изменили всё: мы прошли путь от первого ЦОДа до облачной платформы собственной разработки с партнёрскими услугами под любой запрос бизнеса. И сегодня я расскажу, как это было — без маркетингового шума, просто как есть.
Меня зовут Кирилл Бойко, я технический директор K2 Cloud, и в облаках (в хорошем смысле) — давно.
Читать: https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/927822/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Когда вы слышите «облачный провайдер», что первое приходит в голову? Компания, которая предоставляет виртуальные ресурсы и с которой приходится разговаривать строго по шаблону? Но чтобы решения действительно работали, нужен не поставщик, а партнёр — тот, кто погружён в вашу инфраструктуру, анализирует, советует, помогает.
Мы в K2 Cloud не всегда были такими. Наш путь начался более 15 лет назад, и сначала мы были просто провайдером. Но время, опыт и сотни проектов изменили всё: мы прошли путь от первого ЦОДа до облачной платформы собственной разработки с партнёрскими услугами под любой запрос бизнеса. И сегодня я расскажу, как это было — без маркетингового шума, просто как есть.
Меня зовут Кирилл Бойко, я технический директор K2 Cloud, и в облаках (в хорошем смысле) — давно.
Читать: https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/927822/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Не Pgbouncer, но пулер. Не Odyssey, но с корутинами
Если вы настраивали отказоустойчивый кластер Postgres, то сталкивались с необходимостью перенаправления пользовательского трафика на пишущий узел после аварии на основном узле и переключения на резервный. Мы разработали расширение Proxima, которое снимает необходимость в настройке и администрировании дополнительного программного обеспечения.
Разработчик программного обеспечения Postgres Professional Тофиг Алиев расскажет, как мы делали Proxima, какие архитектурные решения заложены в расширение, почему мы выбрали именно такой подход. Разберет тонкости реализации, которые позволили нам обрабатывать более 10 тысяч одновременных клиентских сессий. Рассмотрит примеры использования и ответит на вопросы.
Читать: https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/927034/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Если вы настраивали отказоустойчивый кластер Postgres, то сталкивались с необходимостью перенаправления пользовательского трафика на пишущий узел после аварии на основном узле и переключения на резервный. Мы разработали расширение Proxima, которое снимает необходимость в настройке и администрировании дополнительного программного обеспечения.
Разработчик программного обеспечения Postgres Professional Тофиг Алиев расскажет, как мы делали Proxima, какие архитектурные решения заложены в расширение, почему мы выбрали именно такой подход. Разберет тонкости реализации, которые позволили нам обрабатывать более 10 тысяч одновременных клиентских сессий. Рассмотрит примеры использования и ответит на вопросы.
Читать: https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/927034/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новая библиотека MongoDB для мультимодального поиска на Python упрощает работу с текстом, изображениями и сложными документами. Она объединяет в одном интерфейсе векторный поиск, хранение в AWS S3 и мультимодальные эмбеддинги Voyage AI — удобно для аналитики и e-commerce. Новая эпоха векторных эмбеддингов с MRL
MRL (Matryoshka Representation Learning) позволяет создавать многоуровневые векторы, сохраняющие качество при сокращении размерности. Это обеспечивает гибкость и эффективность, позволяя экономить ресурсы без существенной потери точности.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MRL (Matryoshka Representation Learning) позволяет создавать многоуровневые векторы, сохраняющие качество при сокращении размерности. Это обеспечивает гибкость и эффективность, позволяя экономить ресурсы без существенной потери точности.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Как генеративный ИИ меняет классификацию запасов в автоиндустрии
В условиях дефицита новых моделей и снижения запасов традиционные методы управления становятся неэффективными. Новая методология с использованием MongoDB и ИИ анализирует структурированные и неструктурированные данные, помогая бизнесу прогнозировать спрос и оптимизировать ассортимент. Новый инструмент для мультимодального поиска в MongoDB упрощает работу с PDF и изображениями, объединяя их в едином запросе. Библиотека использует Voyage AI для создания векторных представлений и интегрируется с AWS S3 и Atlas Vector Search, делая поиск по сложным документам доступнее.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
В условиях дефицита новых моделей и снижения запасов традиционные методы управления становятся неэффективными. Новая методология с использованием MongoDB и ИИ анализирует структурированные и неструктурированные данные, помогая бизнесу прогнозировать спрос и оптимизировать ассортимент. Новый инструмент для мультимодального поиска в MongoDB упрощает работу с PDF и изображениями, объединяя их в едином запросе. Библиотека использует Voyage AI для создания векторных представлений и интегрируется с AWS S3 и Atlas Vector Search, делая поиск по сложным документам доступнее.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Как индексация вложенных объектов влияет на производительность MongoDB
В статье разбирают, почему индексы на вложенных объектах могут негативно сказываться на скорости запросов и занимать много места. Основная проблема — большие и сложные составные индексы, которые не всегда работают ожидаемо. Новая библиотека Multimodal Search от MongoDB облегчает поиск в документах с текстом и изображениями. Она интегрирует MongoDB Atlas Vector Search, AWS S3 и Voyage AI, позволяя быстро находить нужные данные даже в сложных PDF и мультимодальных коллекциях. Революция в классификации запасов с помощью ИИ
Глобальная автоиндустрия сталкивается с дефицитом новых моделей и снижением запасов. Традиционные методы учета устарели, и теперь с помощью MongoDB и генеративного ИИ можно объединить структурированные и неструктурированные данные для более точной и прогнозной классификации запасов.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
В статье разбирают, почему индексы на вложенных объектах могут негативно сказываться на скорости запросов и занимать много места. Основная проблема — большие и сложные составные индексы, которые не всегда работают ожидаемо. Новая библиотека Multimodal Search от MongoDB облегчает поиск в документах с текстом и изображениями. Она интегрирует MongoDB Atlas Vector Search, AWS S3 и Voyage AI, позволяя быстро находить нужные данные даже в сложных PDF и мультимодальных коллекциях. Революция в классификации запасов с помощью ИИ
Глобальная автоиндустрия сталкивается с дефицитом новых моделей и снижением запасов. Традиционные методы учета устарели, и теперь с помощью MongoDB и генеративного ИИ можно объединить структурированные и неструктурированные данные для более точной и прогнозной классификации запасов.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle интегрировала протокол Model Context Protocol в свои инструменты разработчика. Теперь Oracle Database доступна на любых платформах с поддержкой MCP, что расширяет возможности работы через современную командную строку Oracle SQLcl.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Telegram
DATABASE DESIGN
Лучшие материалы по работе с хранилищами данных на русском и английском языке
Разместить рекламу: @tproger_sales_bot
Правила общения: https://tprg.ru/rules
Другие каналы: @tproger_channels
Другие наши проекты: https://tprg.ru/media
Разместить рекламу: @tproger_sales_bot
Правила общения: https://tprg.ru/rules
Другие каналы: @tproger_channels
Другие наши проекты: https://tprg.ru/media
PLAID оптимизировал обработку потоковых данных в реальном времени с помощью MongoDB Atlas Stream Processing. Это позволило снизить затраты, упростить управление и масштабировать систему, сохранив при этом эффективность передачи данных в Google BigQuery. Оптимизация индексов MongoDB: почему встроенные объекты могут замедлять запросы. В статье разбирают случаи, когда избыточное и неправильное индексирование больших вложенных объектов приводит к снижению производительности и как этого избежать для ускорения работы базы данных. Оптимизация MongoDB: как правильно использовать составные и частичные индексы для улучшения производительности базы данных. В статье разбираются ошибки при создании индексов и советы, как подобрать эффективные индексы под разные запросы и сократить нагрузку на систему.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Вендорские СХД vs open-source-решения: с чем лучше экономить при работе с «железом»
Привет, Хабр! Меня зовут Павел Кишеня, я тимлид группы системных администраторов IT-инфраструктур в группе Рунити. Зачастую к нам приходят заказчики с довольно высоконагруженными проектами, хранящими большой объем информации — всё это потребляет много места. Наша задача не только хранить эти данные, но и эффективно их использовать.
В этой статье поговорю о том, как компании выбирают системы хранения данных. Кто-то строит IT-инфраструктуру на классических аппаратных СХД, а кто-то уходит в кластерные решения на базе Ceph и других open-source решений. Сравню подходы и покажу, в чем плюсы и минусы каждого из них. Также поделюсь практическими кейсами переноса кластеров SSD на гибрид и добавления Ceph смешанного пула.
Читать: https://habr.com/ru/companies/runity/articles/927848/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр! Меня зовут Павел Кишеня, я тимлид группы системных администраторов IT-инфраструктур в группе Рунити. Зачастую к нам приходят заказчики с довольно высоконагруженными проектами, хранящими большой объем информации — всё это потребляет много места. Наша задача не только хранить эти данные, но и эффективно их использовать.
В этой статье поговорю о том, как компании выбирают системы хранения данных. Кто-то строит IT-инфраструктуру на классических аппаратных СХД, а кто-то уходит в кластерные решения на базе Ceph и других open-source решений. Сравню подходы и покажу, в чем плюсы и минусы каждого из них. Также поделюсь практическими кейсами переноса кластеров SSD на гибрид и добавления Ceph смешанного пула.
Читать: https://habr.com/ru/companies/runity/articles/927848/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как индексы на вложенных объектах влияют на производительность MongoDB
Тяжелые и обширные индексы на вложенных объектах могут приводить к замедлению запросов из-за недостатка памяти для кеша. Важно оптимизировать структуру индексов, чтобы избежать проблем с производительностью при работе с большими данными. Как правильно настроить индексы в MongoDB для высокой производительности
Статья объясняет, почему важно создавать составные и частичные индексы, чтобы ускорить операции поиска и избежать лишней нагрузки на систему. Оптимальный выбор индексов помогает эффективно масштабировать базу данных с ростом приложения. Как PLAID сократил расходы и упростил обработку данных в реальном времени с помощью MongoDB Atlas Stream Processing. Новое решение снизило затраты, повысило масштабируемость и упростило управление потоками данных, заменив дорогие Kafka-коннекторы и улучшив интеграцию с BigQuery.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Тяжелые и обширные индексы на вложенных объектах могут приводить к замедлению запросов из-за недостатка памяти для кеша. Важно оптимизировать структуру индексов, чтобы избежать проблем с производительностью при работе с большими данными. Как правильно настроить индексы в MongoDB для высокой производительности
Статья объясняет, почему важно создавать составные и частичные индексы, чтобы ускорить операции поиска и избежать лишней нагрузки на систему. Оптимальный выбор индексов помогает эффективно масштабировать базу данных с ростом приложения. Как PLAID сократил расходы и упростил обработку данных в реальном времени с помощью MongoDB Atlas Stream Processing. Новое решение снизило затраты, повысило масштабируемость и упростило управление потоками данных, заменив дорогие Kafka-коннекторы и улучшив интеграцию с BigQuery.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
10 библиотек Python, которые меняют карьеру
10 библиотек Python, которые помогут прокачаться в аналитике, ML и разработке. Как они работают и почему меняют карьеру.
Читать: «10 библиотек Python, которые меняют карьеру»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
10 библиотек Python, которые помогут прокачаться в аналитике, ML и разработке. Как они работают и почему меняют карьеру.
Читать: «10 библиотек Python, которые меняют карьеру»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Обзор сервера ITPOD-SY4108G-D12R-G4: мощная платформа для AI/ML вычислений
Современный бизнес стремительно внедряет технологии искусственного интеллекта — от автоматизации процессов и анализа данных до создания инновационных продуктов на базе генеративного ИИ. Однако для эффективной работы AI/ML алгоритмов требуются специализированные вычислительные системы, способные обрабатывать колоссальные объемы данных с использованием параллельных вычислений.
В условиях растущего спроса на высокопроизводительные решения и необходимости технологической независимости российские компании все чаще обращаются к отечественным производителям. ITPOD, входящий в корпорацию ITG, представляет флагманский сервер ITPOD-SY4108G-D12R-G4 — мощную вычислительную платформу, специально разработанную для самых требовательных задач искусственного интеллекта и машинного обучения.
Читать: https://habr.com/ru/companies/itglobalcom/articles/928716/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Современный бизнес стремительно внедряет технологии искусственного интеллекта — от автоматизации процессов и анализа данных до создания инновационных продуктов на базе генеративного ИИ. Однако для эффективной работы AI/ML алгоритмов требуются специализированные вычислительные системы, способные обрабатывать колоссальные объемы данных с использованием параллельных вычислений.
В условиях растущего спроса на высокопроизводительные решения и необходимости технологической независимости российские компании все чаще обращаются к отечественным производителям. ITPOD, входящий в корпорацию ITG, представляет флагманский сервер ITPOD-SY4108G-D12R-G4 — мощную вычислительную платформу, специально разработанную для самых требовательных задач искусственного интеллекта и машинного обучения.
Читать: https://habr.com/ru/companies/itglobalcom/articles/928716/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новое в Oracle Database 23ai Release Update 7 для разработчиков. Обновление предлагает расширенные возможности и улучшения, которые помогут создавать более эффективные и интеллектуальные приложения с поддержкой искусственного интеллекта. Подробности о нововведениях ждут вас в статье.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новые возможности безопасности Oracle Database 19c и 23ai: с обновлением базы данных в июле 2025 года появится поддержка многофакторной аутентификации для локальных пользователей, включая традиционные аккаунты типа SCOTT/TIGER.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle
Give SCOTT/TIGER Teeth: Oracle Database Multifactor Authentication (MFA) is Here
Starting with the July 2025 database release update (DBRU) for Oracle Database 19c and 23ai, you can enable MFA for database users with local database accounts – yes, even for accounts like SCOTT/TIGER.
Windows Home Server: взгляд на домашний сервер Microsoft, который не прижился
Время мчится с бешеной скоростью. Кажется, что релиз этой операционной системы был совсем недавно, а на самом деле прошло уже 18 лет. За это время мир не раз менялся, а вместе с ним изменились и потребности пользователей. Сегодня с высоты прожитых лет попробуем разобраться, что пошло не так в развитии Windows Home Server (WHS) и почему перспективный изначально проект в итоге свернули.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/928850/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Время мчится с бешеной скоростью. Кажется, что релиз этой операционной системы был совсем недавно, а на самом деле прошло уже 18 лет. За это время мир не раз менялся, а вместе с ним изменились и потребности пользователей. Сегодня с высоты прожитых лет попробуем разобраться, что пошло не так в развитии Windows Home Server (WHS) и почему перспективный изначально проект в итоге свернули.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/928850/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как найти работу в IT за границей в 2025 году: ответы на часто задаваемые вопросы и рекомендации экспертов
Свежая статистика, исследования и советы экспертов: как российским IT-специалистам найти работу за границей в 2025 году.
Читать: «Как найти работу в IT за границей в 2025 году: ответы на часто задаваемые вопросы и рекомендации экспертов»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Свежая статистика, исследования и советы экспертов: как российским IT-специалистам найти работу за границей в 2025 году.
Читать: «Как найти работу в IT за границей в 2025 году: ответы на часто задаваемые вопросы и рекомендации экспертов»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Лучшие бесплатные программы для поиска дубликатов фото
Вам знакомо это чувство лёгкой паники, когда ваш ноутбук внезапно начинает жалобно пищать, а на экране возникает зловещее предупреждение: «Диск почти заполнен»? Со мной это тоже недавно случилось. Я открыл «Проводник» и остолбенел – мой внешний диск на 1 ТБ был забит под завязку – на 95%!
Виновниками оказались не фильмы и не игры, а гигантское кладбище фотографий. Двенадцать папок с безликим именем «DCIM», горы скриншотов, которые я копировал по пять раз «на всякий случай», и целые россыпи почти одинаковых снимков заката, сделанных в режиме серийной съёмки. Попытка вручную найти идентичные фото напоминала поиск иголки в стоге сена размером с Сибирь.
В предыдущей статье я разбирал, как лучше сортировать фото, и ещё тогда я понял: пора объявлять войну дубликатам. И вот этот момент настал. После тестирования более 15 инструментов (и кучи потраченных нервов) я отобрал 5 бесплатных программ, которые реально помогают решить проблему. Этим опытом и поделюсь.
Читать: https://habr.com/ru/articles/928938/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Вам знакомо это чувство лёгкой паники, когда ваш ноутбук внезапно начинает жалобно пищать, а на экране возникает зловещее предупреждение: «Диск почти заполнен»? Со мной это тоже недавно случилось. Я открыл «Проводник» и остолбенел – мой внешний диск на 1 ТБ был забит под завязку – на 95%!
Виновниками оказались не фильмы и не игры, а гигантское кладбище фотографий. Двенадцать папок с безликим именем «DCIM», горы скриншотов, которые я копировал по пять раз «на всякий случай», и целые россыпи почти одинаковых снимков заката, сделанных в режиме серийной съёмки. Попытка вручную найти идентичные фото напоминала поиск иголки в стоге сена размером с Сибирь.
В предыдущей статье я разбирал, как лучше сортировать фото, и ещё тогда я понял: пора объявлять войну дубликатам. И вот этот момент настал. После тестирования более 15 инструментов (и кучи потраченных нервов) я отобрал 5 бесплатных программ, которые реально помогают решить проблему. Этим опытом и поделюсь.
Читать: https://habr.com/ru/articles/928938/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Ошибки, которые не случились: C++ и compile‑time проверка SQL-запросов
В этой статье мы посмотрим, как можно реализовать полную compile‑time валидацию SQL‑запросов на основе схемы базы данных, встраиваемой прямо в код. Без магии, без рантайма, без сторонних тулов. Только стандартный C++ и ваша структура БД. Валидация таблиц, столбцов, типов аргументов и их количества — всё на compile‑time.
Представьте, если бы компилятор сам указывал «такой таблицы нет», «несуществующий столбец», «несовместимые типы» — до запуска программы. Такой подход полностью устраняет «сюрпризы» во время исполнения и исключает класс ошибок, связанных с генерацией SQL во время работы программы. Ваша программа даже не соберётся.
Читать: https://habr.com/ru/articles/929052/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В этой статье мы посмотрим, как можно реализовать полную compile‑time валидацию SQL‑запросов на основе схемы базы данных, встраиваемой прямо в код. Без магии, без рантайма, без сторонних тулов. Только стандартный C++ и ваша структура БД. Валидация таблиц, столбцов, типов аргументов и их количества — всё на compile‑time.
Представьте, если бы компилятор сам указывал «такой таблицы нет», «несуществующий столбец», «несовместимые типы» — до запуска программы. Такой подход полностью устраняет «сюрпризы» во время исполнения и исключает класс ошибок, связанных с генерацией SQL во время работы программы. Ваша программа даже не соберётся.
Читать: https://habr.com/ru/articles/929052/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Обзор рынка платформ защиты данных от KuppingerCole
В отчёте аналитика Alexei Balaganski рассматривается текущее состояние рынка платформ по защите данных и подчёркивается необходимость сильной защиты в условиях растущих угроз и новых регуляций.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
В отчёте аналитика Alexei Balaganski рассматривается текущее состояние рынка платформ по защите данных и подчёркивается необходимость сильной защиты в условиях растущих угроз и новых регуляций.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle
Data Security Continues to Evolve: Key Trends and Insights from KuppingerCole
A recent Leadership Compass report by KuppingerCole Lead Analyst & CTO Alexei Balaganski covers the market landscape of data security platforms and underscores the critical importance of robust data security in today's threat and regulatory landscape.
Использование метрик для мониторинга облачных баз данных на примере PostgreSQL
Если вы работаете с базами данных, то вам определенно стоит иметь понимание о производительности кластера СУБД. Для этого можно использовать базовые метрики. А можно — метрики от DBaaS в сочетании с Grafana. Они позволяют строить кастомные графики, которые могут быть полезны в той или иной ситуации.
Привет! Меня зовут Рамиль Адильбеков, я DevOps-инженер в Selectel. В этой статье покажу, как можно настроить базовый стек Prometheus/Grafana, подключить метрики от кластера облачных баз данных и загрузить дашборд.
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/928854/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Если вы работаете с базами данных, то вам определенно стоит иметь понимание о производительности кластера СУБД. Для этого можно использовать базовые метрики. А можно — метрики от DBaaS в сочетании с Grafana. Они позволяют строить кастомные графики, которые могут быть полезны в той или иной ситуации.
Привет! Меня зовут Рамиль Адильбеков, я DevOps-инженер в Selectel. В этой статье покажу, как можно настроить базовый стек Prometheus/Grafana, подключить метрики от кластера облачных баз данных и загрузить дашборд.
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/928854/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
«Эра Flink 2.0»: что реально меняется в архитектуре real‑time вычислений
Apache Flink 2.0 — первый мажорный релиз после 1.0 (2016), закрывающий многолетний цикл эволюции архитектуры и устраняющий накопленные болевые точки масштабирования потоковых платформ: усложняющуюся конфигурацию, ограниченность локального состояния, разрыв между batch и streaming, устаревшие API и операционную стоимость при росте AI/real‑time сценариев. В команде BitDive мы уже используем Flink 2.0 для низколатентной обработки потоковых метрик и трассировок (агрегация, выделение аномалий) — это позволило ускорить recovery и снизить стоимость вычислений по сравнению с линией 1.20.x.
Читать: https://habr.com/ru/articles/929222/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Apache Flink 2.0 — первый мажорный релиз после 1.0 (2016), закрывающий многолетний цикл эволюции архитектуры и устраняющий накопленные болевые точки масштабирования потоковых платформ: усложняющуюся конфигурацию, ограниченность локального состояния, разрыв между batch и streaming, устаревшие API и операционную стоимость при росте AI/real‑time сценариев. В команде BitDive мы уже используем Flink 2.0 для низколатентной обработки потоковых метрик и трассировок (агрегация, выделение аномалий) — это позволило ускорить recovery и снизить стоимость вычислений по сравнению с линией 1.20.x.
Читать: https://habr.com/ru/articles/929222/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Google Datastream теперь поддерживает MongoDB для интеграции с BigQuery. Это упрощает потоковую передачу данных в реальном времени, улучшая аналитические возможности и ускоряя внедрение ИИ. Новая функция помогает компаниям быстрее принимать решения на основе актуальных данных. CentralReach и Base39 используют MongoDB Atlas и AI для улучшения сервисов: автоматизация ухода за пациентами с аутизмом и ускоренный кредитный анализ. Их решения повышают точность, снижая затраты и сокращая сроки обработки. Подробнее о современных AI-приложениях в бизнесе.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы