Единая платформа для сложных дата-леев
Oracle объявила обновления Autonomous AI Database: теперь можно объединять масштабируемое облачное хранилище и открытые форматы таблиц (Apache Iceberg) с быстрой глубокой аналитикой графов в единой среде.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle объявила обновления Autonomous AI Database: теперь можно объединять масштабируемое облачное хранилище и открытые форматы таблиц (Apache Iceberg) с быстрой глубокой аналитикой графов в единой среде.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
AVDF 20: эволюция защиты баз данных
Согласно статье, AVDF 20 усиливает проактивное управление безопасностью, расширяет мониторинг и аудит, упрощает применение политик, учитывает новые регуляции и расширяет поддержку платформ, чтобы базы данных оставались защищёнными и соответствовали требованиям.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Согласно статье, AVDF 20 усиливает проактивное управление безопасностью, расширяет мониторинг и аудит, упрощает применение политик, учитывает новые регуляции и расширяет поддержку платформ, чтобы базы данных оставались защищёнными и соответствовали требованиям.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle
Celebrating 5 Years of Innovation with Oracle Audit Vault and Database Firewall (AVDF)
AVDF 20 evolves to address major shifts such as proactive security posture management, deeper monitoring and auditing coverage, simplified and consistent policy enforcement, the ability to handle emerging regulations, and expanded platform support. These…
Autonomous AI Lakehouse: мощность Oracle и открытость Iceberg
Новая платформа сочетает производительность и надёжность Oracle AI Database с интероперабельностью Apache Iceberg. Доступна на OCI, AWS, Azure и Google Cloud, помогает организациям эффективнее использовать данные.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новая платформа сочетает производительность и надёжность Oracle AI Database с интероперабельностью Apache Iceberg. Доступна на OCI, AWS, Azure и Google Cloud, помогает организациям эффективнее использовать данные.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle AI Database 26ai: квантово-устойчивая защита TLS 1.3
Oracle добавила квантово-устойчивые алгоритмы в TLS 1.3, чтобы защитить данные в движении от атак «собери сейчас — расшифруй позже» и повысить устойчивость передачи данных к будущим квантовым угрозам.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle добавила квантово-устойчивые алгоритмы в TLS 1.3, чтобы защитить данные в движении от атак «собери сейчас — расшифруй позже» и повысить устойчивость передачи данных к будущим квантовым угрозам.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Человек VS трихоплакс: так ли мало у нас общего?
Привет, дорогой читатель! Представь: ты заходишь в здание, где в каждой лаборатории бьется ключом научная мысль, пытающаяся расшифровать главную загадку природы — наш собственный мозг. Именно так себя ощутили участники студенческого пресс-тура в Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии (ИВНД и НФ) РАН.
Читать: https://habr.com/ru/articles/956640/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, дорогой читатель! Представь: ты заходишь в здание, где в каждой лаборатории бьется ключом научная мысль, пытающаяся расшифровать главную загадку природы — наш собственный мозг. Именно так себя ощутили участники студенческого пресс-тура в Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии (ИВНД и НФ) РАН.
Читать: https://habr.com/ru/articles/956640/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как избежать перезаписи в S3 с помощью условных заголовков
Хранение файлов в S3 выглядит просто: добавляете объект в бакет по ключу и потом при необходимости удаляете или обновляете его. Но в реальной работе можно загрузить файл с помощью операции PutObject, не проверив, что в бакете уже лежит файл с этим ключом. В результате новое содержимое незаметно заменит старое. Или можно случайно удалить только что добавленный свежий бэкап вместо старого, что нарушает рабочий процесс. Чтобы избежать подобных ситуаций, в S3 есть условные операции записи (conditional write) — это когда действия вроде PutObject, CopyObject, DeleteObject или CompleteMultipartUpload выполняются только при соблюдении заданных условий.
Всем привет! Меня зовут Клюев Алексей, я старший разработчик S3-совместимого объектного хранилища в Selectel. В этой статье мы разберем, как работают условные заголовки, зачем они нужны и как применять их на практике. В качестве примеров будем использовать язык Go и aws-sdk-go v2.
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/955518/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Хранение файлов в S3 выглядит просто: добавляете объект в бакет по ключу и потом при необходимости удаляете или обновляете его. Но в реальной работе можно загрузить файл с помощью операции PutObject, не проверив, что в бакете уже лежит файл с этим ключом. В результате новое содержимое незаметно заменит старое. Или можно случайно удалить только что добавленный свежий бэкап вместо старого, что нарушает рабочий процесс. Чтобы избежать подобных ситуаций, в S3 есть условные операции записи (conditional write) — это когда действия вроде PutObject, CopyObject, DeleteObject или CompleteMultipartUpload выполняются только при соблюдении заданных условий.
Всем привет! Меня зовут Клюев Алексей, я старший разработчик S3-совместимого объектного хранилища в Selectel. В этой статье мы разберем, как работают условные заголовки, зачем они нужны и как применять их на практике. В качестве примеров будем использовать язык Go и aws-sdk-go v2.
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/955518/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
SQL-оптимизация: 5 запросов, которые ломают базу
Типовые SQL-запросы, которые тормозят базу: от JOIN без условий до DISTINCT в лоб. Почему они опасны и как их переписать правильно, чтобы база работала быстро и стабильно.
Читать: «SQL-оптимизация: 5 запросов, которые ломают базу»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Типовые SQL-запросы, которые тормозят базу: от JOIN без условий до DISTINCT в лоб. Почему они опасны и как их переписать правильно, чтобы база работала быстро и стабильно.
Читать: «SQL-оптимизация: 5 запросов, которые ломают базу»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Сравнение Grafana и Dimension-UI на задаче мониторинга истории активных сессий
Недавно рассказывал про мониторинг истории активных сессий в базах данных Oracle, PostgreSQL, ClickHouse и MS SQL Server с использованием desktop-приложения Dimension-UI (link). В комментариях @KPSB92 задал вопрос о преимуществах/отличиях связки exporter Prometheus/Grafana и Dimension-UI, решил оформить ответ в эту небольшую статью.
Итак, возьмем для примера просмотр данных активных сессий в базе данных PostgreSQL и сравним визуализацию в Grafana и Dimension-UI. Посмотрим работу с интерфейсами обоих систем в динамике с помощью скринкастов.
(трафик 21 Мб)
Читать: https://habr.com/ru/articles/956800/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Недавно рассказывал про мониторинг истории активных сессий в базах данных Oracle, PostgreSQL, ClickHouse и MS SQL Server с использованием desktop-приложения Dimension-UI (link). В комментариях @KPSB92 задал вопрос о преимуществах/отличиях связки exporter Prometheus/Grafana и Dimension-UI, решил оформить ответ в эту небольшую статью.
Итак, возьмем для примера просмотр данных активных сессий в базе данных PostgreSQL и сравним визуализацию в Grafana и Dimension-UI. Посмотрим работу с интерфейсами обоих систем в динамике с помощью скринкастов.
(трафик 21 Мб)
Читать: https://habr.com/ru/articles/956800/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Вы все еще изобретаете велосипеды при миграции данных из Oracle в Postgres? Мы тоже
В статье я расскажу о практических кейсах и сложностях, возникающих (и возникавших) в процессе миграции данных между СУБД (Oracle -> Postgres), а также о собственном инструменте миграции данных, который вы также можете попробовать.
Читать: https://habr.com/ru/companies/rostelecom/articles/955744/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В статье я расскажу о практических кейсах и сложностях, возникающих (и возникавших) в процессе миграции данных между СУБД (Oracle -> Postgres), а также о собственном инструменте миграции данных, который вы также можете попробовать.
Читать: https://habr.com/ru/companies/rostelecom/articles/955744/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Нигерия — Дания 1:21. Как соотносятся региональные цены на Chess.com
Что такое региональное ценообразование?
Цель каждого бизнеса — максимизация прибылей. Бизнес должен выставлять такую цену на свои продукты, чтобы получать наибольшую прибыль. Сделаешь цену слишком низкой — рискуешь потерять существенную часть прибыли. Слишком высокой — она будет неподъёмной для многих потенциальных покупателей. Для решения этой проблемы компании используют задачу фирмы по выбору оптимальной цены, то есть точки, где прибыль максимальна и есть баланс между ценой и спросом.
Мы знаем, что у многих бизнесов покупатели есть по всему миру. Для максимизации международных прибылей бизнесу необходимо регулировать цены в разных регионах в зависимости от покупательской способности каждой страны и других факторов (налогов, стоимости доставки и пошлин). Это крайне важно, потому что цена, доступная в одной стране, может быть слишком высокой в другой. Без учёта этих различий бизнес может продешевить или завысить цену; и то, и другое приводит к снижению прибылей.
У многих популярных онлайн-сервисов, в том числе Netflix, Spotify, HBO Max, Disney+, YouTube Premium, Steam и Epic Games Store, есть региональное ценообразование. В этой статье я проанализирую стратегию регионального ценообразования, используемую популярной шахматной онлайн-платформой Chess.com.
Читать: https://habr.com/ru/articles/956288/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Что такое региональное ценообразование?
Цель каждого бизнеса — максимизация прибылей. Бизнес должен выставлять такую цену на свои продукты, чтобы получать наибольшую прибыль. Сделаешь цену слишком низкой — рискуешь потерять существенную часть прибыли. Слишком высокой — она будет неподъёмной для многих потенциальных покупателей. Для решения этой проблемы компании используют задачу фирмы по выбору оптимальной цены, то есть точки, где прибыль максимальна и есть баланс между ценой и спросом.
Мы знаем, что у многих бизнесов покупатели есть по всему миру. Для максимизации международных прибылей бизнесу необходимо регулировать цены в разных регионах в зависимости от покупательской способности каждой страны и других факторов (налогов, стоимости доставки и пошлин). Это крайне важно, потому что цена, доступная в одной стране, может быть слишком высокой в другой. Без учёта этих различий бизнес может продешевить или завысить цену; и то, и другое приводит к снижению прибылей.
У многих популярных онлайн-сервисов, в том числе Netflix, Spotify, HBO Max, Disney+, YouTube Premium, Steam и Epic Games Store, есть региональное ценообразование. В этой статье я проанализирую стратегию регионального ценообразования, используемую популярной шахматной онлайн-платформой Chess.com.
Читать: https://habr.com/ru/articles/956288/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Пересматривая концепцию мультимастера на Postgres
Одна из открытых пока задач в области баз данных - поддержание базы данных в консистентном состоянии одновременно на нескольких экземплярах СУБД (узлах), принимающих клиентские соединения независимо друг от друга. Суть проблемы заключается не в том, чтобы синхронизировать состояние удалённо по сети, а в том, что в случае отказа одного из узлов такой системы остальные должны продолжить свою работу без перерыва: принимать соединения, коммитить транзакции не потеряв при этом консистентность. Аналогией для случая одного экземпляра СУБД здесь может быть, к примеру, обеспечение работы при отказе планки оперативной памяти или прерывающемся доступе к нескольким ядрам процессора.
Здесь я хочу возобновить обсуждение проблемы мультимастера на базе Postgres: его практическую ценность, реализуемость, стэк технологий, которые нужно создать. Возможно, что поставив проблему более узко, мы сможем прийти к решению, которое будет полезно для отрасли...
Читать: https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/956440/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Одна из открытых пока задач в области баз данных - поддержание базы данных в консистентном состоянии одновременно на нескольких экземплярах СУБД (узлах), принимающих клиентские соединения независимо друг от друга. Суть проблемы заключается не в том, чтобы синхронизировать состояние удалённо по сети, а в том, что в случае отказа одного из узлов такой системы остальные должны продолжить свою работу без перерыва: принимать соединения, коммитить транзакции не потеряв при этом консистентность. Аналогией для случая одного экземпляра СУБД здесь может быть, к примеру, обеспечение работы при отказе планки оперативной памяти или прерывающемся доступе к нескольким ядрам процессора.
Здесь я хочу возобновить обсуждение проблемы мультимастера на базе Postgres: его практическую ценность, реализуемость, стэк технологий, которые нужно создать. Возможно, что поставив проблему более узко, мы сможем прийти к решению, которое будет полезно для отрасли...
Читать: https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/956440/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
150 млн чтений/с: как Uber усилил консистентность кэша
150 млн чтений в секунду — итог скрупулёзной инженерии кэша. В этом кейсе Uber — как ужесточить консистентность без удушения записи: инвалидация «по пути записи» из слоя запросов, дедупликация по commit-timestamp из БД, сочетание TTL и CDC на бинлогах, плюс измерение «черствости» через Cache Inspector. Разобраны реальные источники stale-данных (лаг CDC, реплики, негативное кэширование) и компромиссы вроде read-your-writes — с практическими схемами, которые масштабируются до сотен миллионов RPS.
Читать кейс
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/957206/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
150 млн чтений в секунду — итог скрупулёзной инженерии кэша. В этом кейсе Uber — как ужесточить консистентность без удушения записи: инвалидация «по пути записи» из слоя запросов, дедупликация по commit-timestamp из БД, сочетание TTL и CDC на бинлогах, плюс измерение «черствости» через Cache Inspector. Разобраны реальные источники stale-данных (лаг CDC, реплики, негативное кэширование) и компромиссы вроде read-your-writes — с практическими схемами, которые масштабируются до сотен миллионов RPS.
Читать кейс
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/957206/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Low/No-Code ETL vs классический подход: что выбрать бизнесу
Данные без информации — это просто цифры. Чтобы они «заговорили», их нужно извлечь и преобразовать. Для этого существуют ETL‑системы, а для анализа данных и визуализации — BI и Data Science.
Сегодня бизнес выбирает между тремя классами ETL-решений...
Читать: https://habr.com/ru/companies/modusbi/articles/957212/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Данные без информации — это просто цифры. Чтобы они «заговорили», их нужно извлечь и преобразовать. Для этого существуют ETL‑системы, а для анализа данных и визуализации — BI и Data Science.
Сегодня бизнес выбирает между тремя классами ETL-решений...
Читать: https://habr.com/ru/companies/modusbi/articles/957212/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как я добавил систему рекомендаций контента в легаси-проект на PHP 7.2
Привет, хабр! Хочу поделиться историей о том, как столкнулся с проблемой, возможно знакомой многим разработчикам: необходимость внедрить систему рекомендаций в проект, который все еще работает на старой версии php.
Обновление версии php в legacy-проекте — это часто настоящий квест. То времени нет, то бизнес-фичи надо пилить, то еще какие-то причины. И часто бывает, что обновление версии php в командах откладывается на потом.
Читать: https://habr.com/ru/articles/957224/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, хабр! Хочу поделиться историей о том, как столкнулся с проблемой, возможно знакомой многим разработчикам: необходимость внедрить систему рекомендаций в проект, который все еще работает на старой версии php.
Обновление версии php в legacy-проекте — это часто настоящий квест. То времени нет, то бизнес-фичи надо пилить, то еще какие-то причины. И часто бывает, что обновление версии php в командах откладывается на потом.
Читать: https://habr.com/ru/articles/957224/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Оптимизируем производительность веб-приложения с Redis
Привет, Хабр! С вами Александр Константинов, технический эксперт по облачным технологиям из Cloud.ru. Сегодня хочу показать вам наглядно, как можно оптимизировать производительность веб-приложения. Рассмотрим это на усредненном примере кейса, который типичен для многих наших клиентов, пройдем весь путь настройки, выполним нагрузочное тестирование и сравним до/после.
Надеюсь, материал окажется полезным всем разработчикам и инженерам, кто сталкивается с проблемами производительности в своих проектах. Плохая новость в том, что путь, который я опишу, подходит не всем, хорошая ― в том, что мы рассмотрим кому он не подходит, и вы не будете тратить время на сомнения и тесты.
Узнать больше
Читать: https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/956794/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр! С вами Александр Константинов, технический эксперт по облачным технологиям из Cloud.ru. Сегодня хочу показать вам наглядно, как можно оптимизировать производительность веб-приложения. Рассмотрим это на усредненном примере кейса, который типичен для многих наших клиентов, пройдем весь путь настройки, выполним нагрузочное тестирование и сравним до/после.
Надеюсь, материал окажется полезным всем разработчикам и инженерам, кто сталкивается с проблемами производительности в своих проектах. Плохая новость в том, что путь, который я опишу, подходит не всем, хорошая ― в том, что мы рассмотрим кому он не подходит, и вы не будете тратить время на сомнения и тесты.
Узнать больше
Читать: https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/956794/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Развёртывание боевого кластера Cassandra. Часть 4
Это продолжение цикла, рассказывающего о практике развёртывания небольшого, но вполне производственного кластера Cassandra. В первой, второй и третьей частях мы продвинулись вперед вот по такому плану:
1. Анализ рабочей нагрузки и требований
2. Разработка схемы данных
3. Настройка хостовых машин
4. Настройка конфигурации Cassandra
5. Настройка топологии кластера
= ВЫ НАХОДИТЕСЬ ЗДЕСЬ =
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
В этой части мы возьмём простой советский...
Читать: https://habr.com/ru/articles/957238/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Это продолжение цикла, рассказывающего о практике развёртывания небольшого, но вполне производственного кластера Cassandra. В первой, второй и третьей частях мы продвинулись вперед вот по такому плану:
1. Анализ рабочей нагрузки и требований
2. Разработка схемы данных
3. Настройка хостовых машин
4. Настройка конфигурации Cassandra
5. Настройка топологии кластера
= ВЫ НАХОДИТЕСЬ ЗДЕСЬ =
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
В этой части мы возьмём простой советский...
Читать: https://habr.com/ru/articles/957238/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
MySQL в Uber
Как поддерживать свыше 2300 кластеров MySQL без заметных простоев? В Uber это решают разделением на плоскости данных, управления и обнаружения и строгим приведением фактического состояния к desired state. В материале — анатомия control plane (Odin, Cadence, контроллер с правилами), как устроены плавные и аварийные переключения primary, замена узлов и онлайн-изменения схемы; как discovery на etcd и реверс-прокси даёт стабильный VIP; как наблюдаемость, CDC (Storagetapper→Kafka→Hive) и бэкапы закрывают эксплуатацию. ФВ фокусе — инженерные решения, которые позволяют удерживать 99,99% доступности без ручной магии.
К архитектуре
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/957296/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как поддерживать свыше 2300 кластеров MySQL без заметных простоев? В Uber это решают разделением на плоскости данных, управления и обнаружения и строгим приведением фактического состояния к desired state. В материале — анатомия control plane (Odin, Cadence, контроллер с правилами), как устроены плавные и аварийные переключения primary, замена узлов и онлайн-изменения схемы; как discovery на etcd и реверс-прокси даёт стабильный VIP; как наблюдаемость, CDC (Storagetapper→Kafka→Hive) и бэкапы закрывают эксплуатацию. ФВ фокусе — инженерные решения, которые позволяют удерживать 99,99% доступности без ручной магии.
К архитектуре
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/957296/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
MariaDB в продакшене: реальный опыт
Статья показывает, что MariaDB реально применяется в критичных продакшн-системах: в банках, телекомах, SaaS и на высоконагруженных платформах. Для разработчиков — доказательство, что это не просто маркетинг. Подробнее на mariadb.com
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Статья показывает, что MariaDB реально применяется в критичных продакшн-системах: в банках, телекомах, SaaS и на высоконагруженных платформах. Для разработчиков — доказательство, что это не просто маркетинг. Подробнее на mariadb.com
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
MariaDB
Is MariaDB Used in Production? Real-World Setups, Proof & AI | MariaDB
Using MariaDB in production: examples of mission-critical case studies, common production architectures and production-grade AI capabilities.
VideoDisc: от провала до революционного SCM-микроскопа
В 70–80-е годы развернулась настоящая «битва видеоносителей»: Betamax, VHD (Video High Density), LaserDisc и VHS. Победителем, как известно, стал последний. Но в этой гонке участвовал и американский гигант Radio Corporation of America — со своим форматом CED (Capacitance Electronic Disc), также известным как VideoDisc.
Проект обошёлся компании почти в 500 миллионов долларов и закончился крахом: в 1987 году RCA прекратила существование. Казалось бы, точка. Но одна из технологий, созданных для CED, неожиданно обрела вторую жизнь — и привела к появлению сканирующего ёмкостного микроскопа.
Читать: https://habr.com/ru/companies/first/articles/957334/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В 70–80-е годы развернулась настоящая «битва видеоносителей»: Betamax, VHD (Video High Density), LaserDisc и VHS. Победителем, как известно, стал последний. Но в этой гонке участвовал и американский гигант Radio Corporation of America — со своим форматом CED (Capacitance Electronic Disc), также известным как VideoDisc.
Проект обошёлся компании почти в 500 миллионов долларов и закончился крахом: в 1987 году RCA прекратила существование. Казалось бы, точка. Но одна из технологий, созданных для CED, неожиданно обрела вторую жизнь — и привела к появлению сканирующего ёмкостного микроскопа.
Читать: https://habr.com/ru/companies/first/articles/957334/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как повысить качество клиентских данных
Привет, Хабр. В этой статье делюсь опытом повышения качества клиентских данных в онлайн-обучении и выводами, к которым я пришел по итогам.
Узнать, как улучшить качество данных
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/957286/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр. В этой статье делюсь опытом повышения качества клиентских данных в онлайн-обучении и выводами, к которым я пришел по итогам.
Узнать, как улучшить качество данных
Читать: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/957286/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Семантика «ровно один раз» для Agentic AI
В статье объясняется, почему exactly-once важна для нагрузок Agentic AI и как Oracle Transactional Event Queue обеспечивает доставку ровно один раз и согласованность транзакций, снижая дубли и ошибки.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
В статье объясняется, почему exactly-once важна для нагрузок Agentic AI и как Oracle Transactional Event Queue обеспечивает доставку ровно один раз и согласованность транзакций, снижая дубли и ошибки.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle
Achieving Exactly-Once Semantics for Agentic AI with Oracle TxEventQ
This blog explains the importance of exactly-once semantics, why it is relevant to Agentic AI workloads and how Oracle Transactional Event Queue enables this.
❤1