Статья

Дайджест для IT-архитекторов и разработчиков: AI-системы, миграция с VMware и синхронизация данных

Обзор ключевых материалов для построения корпоративных AI-решений, выбора альтернатив VMware и эффективной работы с данными в 2025 году.

TL;DR

  • StarRocks и DeepSeek образуют мощную основу для корпоративных AI-систем вопросов-ответов.
  • Российская игровая индустрия готовит к 2025 году как крупные проекты, так и инди-игры.
  • Выход из-под поддержки старых версий VMware заставляет искать отечественные аналоги для серверной виртуализации.
  • Синхронизация данных из популярных СУБД в StarRocks требует выбора подходящего инструмента (Flink, DataX и др.).
  • Jupyter Notebooks получают развитие в виде сервисов с автопилотом для повышения эффективности работы.

Построение корпоративного AI на StarRocks и DeepSeek

Что случилось: Описана архитектура интеллектуальной системы вопросов и ответов, где DeepSeek отвечает за генерацию эмбеддингов и ответов, а StarRocks — за векторный поиск и хранение.

Почему важно: Комбинация решает задачу создания точных и масштабируемых AI-решений для внутренней базы знаний компании, что критично для поддержки сотрудников и клиентов.

Кому важно: Архитекторам данных, ML-инженерам и CTO, которые внедряют или планируют внедрять генеративный AI в бизнес-процессы.

Что делать: Изучить предложенную типовую архитектуру как готовый шаблон для проектирования собственных систем.

Источник: построение интеллектуальной системы вопросов и ответов и корпоративной базы знаний на базе StarRocks + DeepSeek

Выбор российской платформы виртуализации вместо VMware

Что случилось: Представлено руководство по выбору платформы для замены VMware, поддержка старых версий которой прекращена.

Почему важно: Многие компании десятилетиями строили инфраструктуру на VMware. Теперь им срочно нужна миграционная стратегия и понимание доступных на рынке российских альтернатив.

Кому важно: Системным администраторам, архитекторам инфраструктуры и руководителям IT-отделов, столкнувшимся с необходимостью смены платформы виртуализации.

Что делать: Использовать представленное руководство как основу для сравнительного анализа и принятия решения о миграции.

Источник: Российская серверная виртуализация: руководство по выбору платформы

Синхронизация данных из СУБД в StarRocks

Что случилось: Проведено сравнение инструментов (Flink+CDC+SMT, DataX, Routine Load, Python) для синхронизации данных из Oracle, MySQL, PostgreSQL и других СУБД в аналитическую базу StarRocks.

Почему важно: StarRocks набирает популярность как высокопроизводительная аналитическая СУБД. Эффективный перенос данных из операционных систем — ключевой этап её внедрения.

Кому важно: Инженерам данных, ETL-разработчикам и аналитикам, которые строят или модернизируют data-пайплайны.

Что делать: Ознакомиться со сравнением по критериям применимости, ограничений и удобства эксплуатации, чтобы выбрать оптимальный метод для своего стека технологий.

Источник: Инструменты и методы синхронизации данных из распространенных СУБД в StarRocks

Автоматизация работы с Jupyter Notebooks

Что случилось: Представлен сервис Evolution Notebooks, который решает типичные проблемы Jupyter (запуск, версионирование, совместная работа) через создание «автопилота».

Почему важно: Jupyter — стандарт де-факто для Data Science, но его промышленное использование в командах часто сопряжено с организационными сложностями. Автоматизация рутинных задач повышает эффективность.

Кому важно: DS/ML-инженерам, руководителям data-команд и DevOps-инженерам, отвечающим за инфраструктуру для анализа данных.

Что делать: Рассмотреть подходы к автоматизации управления ноутбуками для масштабирования работы data-специалистов.

Источник: Jupyter на прокачку: как мы создали автопилот для ноутбуков

Риски и неопределенности

  • Скорость развития и долгосрочная поддержка российских платформ виртуализации, предлагаемых как замена VMware.
  • Интеграционная зрелость и стабильность связки различных open-source инструментов (например, Flink + StarRocks) в продакшн-среде.
  • Правовой статус и регулирование доменных имен как объектов интеллектуальной собственности продолжает развиваться.
  • Эффективность методологий вроде канбан для повышения производительности сильно зависит от корпоративной культуры и готовности команд к изменениям.

Основной тренд — консолидация и автоматизация: от связки специализированных инструментов для AI до создания сервисов поверх привычных, но неидеальных решений вроде Jupyter. Фокус смещается с выбора единой технологии на построение отказоустойчивых и эффективных архитектур из доступных компонентов.

Источники