Обзор для IT-специалистов: мониторинг запросов, интеграция GigaChat и сборка ML-серверов

Коротко

• Практическое руководство по созданию сервиса для перехвата и анализа медленных запросов в СУБД StarRocks.
• Опыт интеграции нейросети GigaChat от Сбера в платформу автоматизации n8n для фильтрации лидов.
• Подробный гайд по сборке домашней рабочей станции для машинного обучения и Data Science.
• Пример тестирования gRPC-сервисов на Python в контексте промышленной автоматизации.
• Эксперимент по созданию реактивной системы на чистом JavaScript без использования фреймворков.

Мониторинг и оптимизация баз данных

Что случилось

Опубликовано практическое руководство по построению сервиса для перехвата и анализа медленных запросов в распределённой аналитической СУБД StarRocks.

Почему важно

Медленные запросы могут серьёзно деградировать производительность всей системы. Автоматизация их обнаружения и обработки (например, принудительное завершение) критична для поддержания SLA и эффективного использования ресурсов кластера.

Кому важно

Инженерам данных, DevOps-специалистам и администраторам баз данных, которые работают со StarRocks и стремятся к проактивному мониторингу и оптимизации.

Что делать

Изучить предложенную архитектуру сервиса, включающую правила для автоматического kill-а запросов (например, при full table scan), анализ execution plan и интеграцию с Grafana для визуализации и Feishu для оповещений.

Источник

Инструмент перехвата медленных запросов StarRocks

Интеграция отечественных AI-решений

Что случилось

Разработчики из DataFeel поделились опытом интеграции нейросети GigaChat от Сбера в платформу автоматизации n8n, которой изначально не было в списке встроенных интеграций.

Почему важно

Это демонстрирует растущую потребность и возможность использования отечественных AI-решений в существующих технологических стеках для автоматизации бизнес-процессов, таких как фильтрация и обработка лидов.

Кому важно

Разработчикам, автоматизаторам (RPA) и product-менеджерам, которые исследуют возможности замены или дополнения зарубежных AI-сервисов (OpenAI, Anthropic) локальными аналогами в своих workflow.

Что делать

Изучить кейс, чтобы понять принципы подключения GigaChat API к n8n и оценить применимость подобного подхода для своих задач автоматизации с использованием российских нейросетей.

Источник

Сбер проник в n8n и фильтрует нам лидов: как мы подключили Отечественную нейросеть к автоматизациям

Аппаратное обеспечение для Data Science

Что случилось

Опубликован подробный опыт сборки домашней рабочей станции (сервера) для задач машинного обучения и Data Science, начиная с выбора компонентов.

Почему важно

Сборка производительного и сбалансированного ML-сервера — нетривиальная задача, сопряжённая с рисками несовместимости компонентов, проблемами охлаждения и энергопотребления. Практический опыт позволяет избежать распространённых ошибок.

Кому важно

Data Scientist'ам, ML-инженерам и исследователям, которые рассматривают возможность собрать собственную рабочую станцию для экспериментов и обучения моделей, минуя облачные сервисы.

Что делать

Внимательно изучить статью, обращая особое внимание на нюансы, связанные с установкой нескольких мощных видеокарт (например, RTX 4090), организацией их охлаждения и питания в корпусе, размещаемом под столом.

Источник

Рабочие станции для ML и Data Science — как собрать сервер под столом

Тестирование и разработка

Что случилось

Представлен пример подхода к тестированию gRPC-сервисов на Python в контексте систем промышленной автоматизации для сбора и обработки данных.

Почему важно

gRPC набирает популярность для построения высокопроизводительных межсервисных коммуникаций, особенно в IoT и промышленных системах. Надёжное тестирование таких интерфейсов критически важно для стабильности всего комплекса.

Кому важно

Тестировщикам и разработчикам на Python, которые работают с распределёнными системами, микросервисной архитектурой или системами промышленной автоматизации, где используется gRPC.

Что делать

Изучить приведённые примеры кода и методологию для создания собственных автотестов, проверяющих как корректность данных, так и работу gRPC-каналов в условиях, приближённых к промышленным.

Источник

Тестирование gRPC на Python в системах промышленной автоматизации

Риски и неопределенности

• Интеграция новых AI-решений (GigaChat) может столкнуться с нестабильностью API, ограничениями по нагрузке или изменением условий использования.
• Сборка самодельного ML-сервера сопряжена с рисками гарантийной поддержки, сложностью апгрейда и потенциальными проблемами с совместимостью драйверов.
• Внедрение систем мониторинга запросов требует тонкой настройки порогов, чтобы не нарушить работу легитимных долгих операций.
• Эксперименты с чистыми технологиями (JS без фреймворков) могут привести к созданию менее поддерживаемого кода в долгосрочной перспективе по сравнению со стандартными решениями.

Сегодняшние материалы отражают тренд на углублённую оптимизацию инфраструктуры (от мониторинга БД до сборки железа) и поиск практических применений для новых инструментов, будь то отечественные нейросети или низкоуровневые подходы к разработке.