Заметки о данных, ИИ, ИТ
и безопасности
Без маркетингового тумана. Так, как я думаю о задачах в реальной работе с собственниками и руководителями.
Контроль затрат на LLM в продакшне: токенные бюджеты и дизайн запросов
Практические способы снизить счёт за API для функций на базе LLM без ухудшения качества - с фокусом на том, что реально работает в живых деплоях.
Как оценивать ИИ-поставщика при закупке: рабочий фильтр
Набор вопросов и критериев для руководителя, который выбирает ИИ-решение или подрядчика - не полагаясь на демо и маркетинговые материалы.
Событийно-ориентированная архитектура: что реально даёт разделение сервисов
Понятное объяснение событийных паттернов для собственников и менеджеров - какие проблемы они решают, какие новые вводят, и когда компромисс имеет смысл.
Lakehouse: архитектура хранилища без выбора меньшего из зол
Что такое lakehouse-подход и когда он решает реальную проблему выбора между data warehouse и data lake.
Zero trust архитектура: что это значит на практике для растущей компании
Понятное объяснение zero trust как операционной модели безопасности - что меняется, что остаётся прежним, и как подойти к внедрению без переписывания всего.
Мультимодальные модели: что реально полезно бизнесу прямо сейчас
Разбор практических применений ИИ-моделей, работающих с текстом и изображениями одновременно, без маркетингового тумана.
Observability для продуктовых команд: что дают логи, метрики и трейсы
Понятный разбор трёх столпов наблюдаемости и почему важна их комбинация - для технических собственников, которые хотят понять, за что они платят.
NIS2: директива начинает работать на практике, а не только в PDF
Что означает вступление NIS2 в применение для компаний, работающих на европейском рынке: кто попадает под действие, что требуется и с чего начать.
OpenAI DevDay 2024: что объявления значат для продуктовых команд
Короткий разбор октябрьских анонсов DevDay - Realtime API, кеширование промптов, файнтюнинг и оценки - с фокусом на том, что меняется для команд, строящих на базе OpenAI.
Векторные базы данных: что они хранят и когда они нужны
Понятное объяснение того, что такое векторные эмбеддинги, чем векторные БД отличаются от реляционных или документоориентированных, и когда технология стоит добавления в стек.
Трансформация данных в SQL: почему это должно жить в репозитории
Как переход от разрозненных скриптов к версионированным трансформациям меняет зрелость аналитической команды.
Флаги фич: как инкрементальная доставка снижает риски релизов
Что такое feature flags, почему команды, которые их используют, релизят быстрее и ломают меньше, и что нужно знать собственнику до того, как их внедрять.