m@ksim.pro
Блог

Заметки о данных, ИИ, ИТ и безопасности

Без маркетингового тумана. Так, как я думаю о задачах в реальной работе с собственниками и руководителями.

Данные

Потоковая обработка данных - это операционный вопрос, а не архитектурный

Почему решение о переходе на стриминг должно начинаться с понимания операционной нагрузки, а не с выбора технологии.

Читать
ИТ

Исходящий трафик из облака: скрытая статья бюджета, которую легко пропустить

Почему стоимость передачи данных из облака во внешний мир часто становится неприятным сюрпризом - и как её контролировать.

Читать
Робототехника

Автономные мобильные роботы на складе: когда это имеет смысл, а когда нет

Как оценить готовность склада к внедрению AMR - без маркетинговых упрощений о том, что роботы решат всё.

Читать
ИИ

Реальная стоимость NLP-пайплайна до того, как вы купились на демо

Что на самом деле требует поддержки в промышленной NLP-системе - от разметки данных до контроля качества в продуктиве.

Читать
ИБ

Атака через поставщика ПО: когда ваш периметр начинается не у вас

Почему компрометация стороннего программного обеспечения - это угроза вашей инфраструктуре, и как думать об управлении этим риском.

Читать
Данные

Озеро данных без управления - это болото, а не актив

Почему data lake без политики доступа и управления превращается в неуправляемое хранилище, из которого никто не может получить достоверные данные.

Читать
Данные

Владение данными важнее платформы для данных

Почему компании покупают дорогие data-платформы и получают те же проблемы - и что надо решить до выбора инструмента.

Читать
ИИ

Дрейф модели: почему ML-система деградирует без видимых сбоев

Модели машинного обучения в продакшне теряют точность со временем - тихо, без ошибок и алертов. Что такое дрейф и как за ним следить.

Читать
ИБ

GDPR: девять месяцев спустя и первый крупный штраф

В январе 2019 года Google получил штраф 50 млн евро по GDPR. Разбираю, что это значит и почему «у нас есть политика конфиденциальности» - это не соответствие требованиям.

Читать
ИИ

От хайпа к стоимости inference: почему ИИ надо считать как производственную функцию

Как перейти от оценки ИИ по демонстрационному эффекту к оценке по реальной экономике запуска модели в продуктиве.

Читать
ИТ

Разбивать монолит: почему порядок важнее скорости

Как планировать миграцию от монолитной архитектуры без остановки операций - о последовательности, рисках и точках отката.

Читать
ИТ

Kubernetes и операторы: что это и зачем думать об этом сейчас

Что такое операторная модель в Kubernetes, почему она стала центральным способом управления сложными приложениями в кластере и что это значит для архитектуры.

Читать