Заметки о данных, ИИ, ИТ
и безопасности
Без маркетингового тумана. Так, как я думаю о задачах в реальной работе с собственниками и руководителями.
Свои серверы против облака: большинство компаний получают и то, и другое
Дискуссия между сохранением серверов в собственном ЦОД и переносом всего в облако редко заканчивается чистым ответом. Разбор того, что реальная гибридная инфраструктура на самом деле предполагает.
Кто отвечает за качество данных в компании, которая не является IT-компанией
Проблемы с качеством данных встречаются повсеместно. Ответственность за них - редкость. Разбор того, как назначить владельцев без создания бюрократического слоя, которым никто не пользуется.
Реальная цена перехода на Kubernetes
Что компании не учитывают, когда решают перейти на Kubernetes: не только технические сложности, но и организационные и кадровые.
Потоковая обработка данных: когда она нужна и когда батч достаточен
Как понять, нужна ли компании потоковая обработка данных или это избыточная сложность для задач, которые отлично решаются пакетной загрузкой.
Когда внутренний API-шлюз действительно помогает
API-шлюзы стандартны на публичном периметре. Вопрос о том, нужен ли он между собственными внутренними сервисами, менее очевиден и заслуживает отдельного разбора.
Узкий ИИ в продакшне: где граница между пилотом и работающей системой
Почему большинство ИИ-пилотов не доходят до продакшна и что нужно, чтобы модель работала в реальных условиях, а не только в демо.
GDPR: первые месяцы применения и что из этого следует
Что показали первые недели реального применения европейского регламента о защите данных и как это меняет подход к работе с персональными данными.
Когда делить монолит на микросервисы - и когда не стоит
Практический взгляд на то, в какой момент декомпозиция архитектуры оправдана, а когда она создаёт больше проблем, чем решает.
Хранилище данных или data lake: как не ошибиться с выбором
Разбор двух архитектурных подходов к хранению корпоративных данных и критерии выбора для компаний среднего размера.
Пять лет большим данным: что выжило, что нет
Ретроспективный взгляд на волну big data: какие обещания реализовались, какие оказались хайпом и что из этого периода стоит взять в работу сегодня.
Коботы на среднем производстве: экономика и реальные ожидания
Что стоит знать руководителю производственной компании перед тем, как рассматривать коллаборативных роботов как инструмент автоматизации.
GDPR: персональные данные становятся архитектурной задачей
Что GDPR меняет в том, как компании должны проектировать системы, а не только какие политики писать.