ch
Feedback
Data Science. SQL hub

Data Science. SQL hub

前往频道在 Telegram

По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 РКН: https://vk.cc/cIi9vo #VRHSZ

显示更多

📈 Telegram 频道 Data Science. SQL hub 的分析概览

频道 Data Science. SQL hub (@sqlhub) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 35 802 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 3 759,并在 俄罗斯 地区排名第 17 978

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 35 802 名订阅者。

根据 13 七月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -49,过去 24 小时变化为 -2,整体触达仍然可观。

  • 认证状态: 未认证
  • 互动率 (ER): 平均受众互动率为 7.74%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.76% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 2 770 次浏览,首日通常累积 1 346 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 11
  • 主题关注点: 内容集中在 sql, индекс, postgres, index, sqlite 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 РКН: https://vk.cc/cIi9vo #VRHSZ

凭借高频更新(最新数据采集于 14 七月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

35 802
订阅者
-224 小时
-57
-4930
吸引订阅者
七月 '26
七月 '26
+123
在0个频道中
六月 '26
+245
在1个频道中
Get PRO
五月 '26
+272
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+220
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+398
在22个频道中
Get PRO
二月 '26
+483
在45个频道中
Get PRO
一月 '26
+634
在128个频道中
Get PRO
十二月 '25
+353
在3个频道中
Get PRO
十一月 '25
+623
在49个频道中
Get PRO
十月 '25
+373
在16个频道中
Get PRO
九月 '25
+519
在38个频道中
Get PRO
八月 '25
+328
在13个频道中
Get PRO
七月 '25
+3 300
在123个频道中
Get PRO
六月 '25
+642
在71个频道中
Get PRO
五月 '25
+434
在4个频道中
Get PRO
四月 '25
+513
在28个频道中
Get PRO
三月 '25
+326
在3个频道中
Get PRO
二月 '25
+541
在42个频道中
Get PRO
一月 '25
+1 884
在59个频道中
Get PRO
十二月 '24
+935
在62个频道中
Get PRO
十一月 '24
+1 515
在193个频道中
Get PRO
十月 '24
+1 959
在66个频道中
Get PRO
九月 '24
+1 275
在200个频道中
Get PRO
八月 '24
+1 054
在43个频道中
Get PRO
七月 '24
+1 069
在52个频道中
Get PRO
六月 '24
+1 419
在59个频道中
Get PRO
五月 '24
+1 087
在39个频道中
Get PRO
四月 '24
+1 314
在47个频道中
Get PRO
三月 '24
+1 548
在26个频道中
Get PRO
二月 '24
+1 855
在8个频道中
Get PRO
一月 '24
+2 203
在45个频道中
Get PRO
十二月 '23
+861
在41个频道中
Get PRO
十一月 '23
+3 544
在43个频道中
Get PRO
十月 '23
+977
在18个频道中
Get PRO
九月 '23
+996
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+1 461
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+866
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+669
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+453
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+512
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+541
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+3 419
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+946
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+727
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+1 282
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+580
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+1 026
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+248
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+345
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+611
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+3 409
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+582
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+573
在0个频道中
日期
订阅者增长
提及
频道
14 七月+9
13 七月+9
12 七月+7
11 七月+8
10 七月+22
09 七月+13
08 七月+9
07 七月+5
06 七月+6
05 七月+6
04 七月+3
03 七月+9
02 七月+8
01 七月+9
频道帖子
PostgreSQL переписали на Rust с нуля. И это уже не игрушечный прототип. Проект pgrust заявляет, что новая реализация: • прохо
PostgreSQL переписали на Rust с нуля. И это уже не игрушечный прототип. Проект pgrust заявляет, что новая реализация: • проходит 46 066 запросов из regression-тестов PostgreSQL 18.3 • совместима с текущей директорией данных Postgres • запускается в браузере как демо Главная ставка — сделать внутренности PostgreSQL проще для изменений, расширений и оптимизации. Rust даёт безопасность памяти, а AI-assisted development помогает быстрее разбирать и переписывать огромную кодовую базу. Самая дерзкая часть: авторы говорят о WIP-версии, которая пока не опубликована, но якобы даёт до +50% в transactional workloads и до 300x в аналитике. Звучит почти слишком смело, поэтому к цифрам лучше относиться осторожно. Но сама идея мощная: взять одну из самых сложных СУБД в мире и пересобрать её на Rust, сохранив совместимость с PostgreSQL. GitHub: https://github.com/malisper/pgrust

2
SQL-задача с подвохом: почему запрос вернёт 0 строк? Есть таблицы: users id | name 1 | Anna 2 | Boris 3 | Dima orders id | user_id 1 | 1 2 | NULL Нужно найти пользователей, у которых нет заказов. Кто-то пишет так: SELECT * FROM users WHERE id NOT IN ( SELECT user_id FROM orders ); Ожидание: Boris Dima Но результат может быть: 0 rows Подвох в `NULL`. Подзапрос возвращает: 1, NULL А выражение: id NOT IN (1, NULL) превращается в логическую ловушку. SQL не может точно сказать, что id не равен NULL, потому что NULL — это неизвестность. Правильнее так: SELECT * FROM users u WHERE NOT EXISTS ( SELECT 1 FROM orders o WHERE o.user_id = u.id ); Правило: если в подзапросе может быть NULL, осторожнее с NOT IN. Часто безопаснее использовать NOT EXISTS.
2 355
3
🔥 Подтверди навыки работы с данными: сертификация Yandex Cloud со скидкой 50% Коллеги, у кого в работе есть Yandex Cloud или+1
🔥 Подтверди навыки работы с данными: сертификация Yandex Cloud со скидкой 50% Коллеги, у кого в работе есть Yandex Cloud или кто хочет добавить весомый плюс в резюме — сейчас отличное время. До 25 сентября включительно можно пройти сертификацию со скидкой 50%. Два уровня на выбор — под любой опыт. Что доступно: 1️⃣ Data Engineer — подойдёт, если вы уже работаете с облачной платформой. Проверяют загрузку, обработку, ETL/ELT, оркестрацию и безопасность. Хороший базовый уровень для систематизации знаний. 2️⃣ Lakehouse Data Engineer — продвинутый вариант для тех, кто проектирует решения на архитектуре Lakehouse. Глубже, сложнее, солиднее для резюме. Как проходит экзамен: Онлайн, с прокторингом — запись на камеру, всё честно. Никаких сюрпризов. 📌 Успейте зарегистрироваться до 25.09.2026: 🔗ссылки Потом цена вернётся к обычной — успевайте! 💪
2 055
4
Hibernate сгенерировал странный SQL, а ты не понимаешь, откуда он взялся? У Vlad Mihalcea есть полезный приём: логировать не
Hibernate сгенерировал странный SQL, а ты не понимаешь, откуда он взялся? У Vlad Mihalcea есть полезный приём: логировать не только сам SQL-запрос, но и stack trace места, где Hibernate его создал. Для этого используется QueryStackTraceLogger из Hypersistence Utils. Сценарий понятный: * DBA нашёл медленный запрос * в логах видно SQL * рядом видно Java-цепочку вызовов * по stack trace можно выйти на repository, service или controller Это особенно полезно для расследования N+1, слишком частых запросов и тяжёлых SQL, которые внезапно появляются в проде. В Spring Boot это подключается через STATEMENT_INSPECTOR, а затем включается DEBUG-логирование для Hypersistence Utils. Итог: ты видишь не просто “какой SQL тормозит”, а кто именно в коде его породил. https://vladmihalcea.com/source-sql-query-hibernate/
2 039
5
🌟 Контекст в PNG экономит токены до 70% Pxpipe - локальный прокси, который перед отправкой запроса ассистенту превращает кус+2
🌟 Контекст в PNG экономит токены до 70% Pxpipe - локальный прокси, который перед отправкой запроса ассистенту превращает куски контекста в картинки. Приём эксплуатирует особенность тарификации - текст стоит примерно один токен за символ, а изображение - фиксированное число токенов, зависящее только от размера в пикселях, а не от объёма текста внутри. На плотном контенте в один визуальный токен удаётся упаковать около 3,1 символа. 🟡Механика Прокси перехватывает запросы к Claude Code и рендерит в PNG самые объёмные и редко меняющиеся блоки (системный промпт, документацию инструментов и старую историю переписки). Свежие сообщения и ответы модели идут обычным текстом. Пример: около 48 тыс символов системного промпта и документации, которые как текст стоили бы примерно 25 тыс токенов, помещаются на одну PNG-страницу за ≈2700 токенов. На Fable 5 стоимость сессии упала с 42 до 6 долларов. 🟡 Тесты Fable 5 читает такие рендеры практически без потерь (100% на бенчмарке с новыми задачами), а вот Opus 4.7 и 4.8 ошибаются примерно на 7% изображений. GPT 5.5 тоже деградирует на картиночном контексте, поэтому обе модели по умолчанию выключены и включаются вручную. 🟡Плата за экономию в потере точности На методе lossy важные строки вроде хешей и идентификаторов при чтении с картинки могут исказиться. Хуже когда промахи выглядят не как ошибки, а как правдоподобные выдумки. Зрение модели это не OCR, изображение превращается в патч-эмбеддинги, и там, где пикселей не хватает, языковая модель просто достраивает похожее. Второй минус - это скорость. PNG-кодирование добавляет задержку из-за использования визуальныго энкодера, что дольше, чем чтение текста. Надеемся, что при массовом распространении такого трюка вендоры не поднимут цены на обработку изображений. 📌Лицензирование: MIT License 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Coding #Pxpipe
1 842
6
Хотите развиваться в Data Science? Строить ML-продукты для миллионов пользователей? Авито и ведущие вузы страны открывают наб
Хотите развиваться в Data Science? Строить ML-продукты для миллионов пользователей? Авито и ведущие вузы страны открывают набор на две совместные магистратуры. Для тех, кто хочет в Data Science — «Прикладное машинное обучение и анализ данных» (МФТИ). Современные ML-подходы, работа с реальными данными Авито, эксперты компании и преподаватели МФТИ. Заявки до 12 июля. Для тех, кто хочет работать над ML-продуктами — «Машинное обучение в цифровом продукте» (НИУ ВШЭ). Полный цикл разработки ML-решений, практические кейсы Авито, преподаватели из индустрии. Заявки до 8 августа. Что объединяет все три программы: эксперты Авито и вузов, реальные бизнес-задачи, сильное профессиональное сообщество и шанс попасть в Авито уже во время обучения. Старт — в сентябре. Выбирайте программу и делайте шаг к карьере в IT вместе с Авито.
1 799
7
📌Claude Code изменил чужую продакшен-базу На GitHub появился любопытный тикет, который (если подтвердится) бьёт по базовой г
📌Claude Code изменил чужую продакшен-базу На GitHub появился любопытный тикет, который (если подтвердится) бьёт по базовой гарантии Антропик - изоляции пользователей друг от друга. В рабочем контексте Claude Code внезапно оказались чужие учётные данные - IP и root открытым текстом от сервера, к которому автор не имеет никакого отношения. 🟡Дальше самое неприятное Ассистент принял чужие креды за легитимные, подключился к серверу по SSH, перечислил Docker-контейнеры и базы PostgreSQL, после чего выполнил миграцию с операциями чтения и записи. Иными словами, ИИ одного пользователя отредактировал базу другого без ведома и согласия владельца. 🟡Причина пока неизвестна В тематических сообществах обсуждают версию сбоя изоляции кэша общих префиксов. Чтобы удешевить инференс и ускорить обработку, провайдеры переиспользуют кэшированные фрагменты диалогов, и при коллизии ключей кэша или отказе разграничения кусок чужого контекста теоретически может просочиться в вашу сессию. Если эта версия верна, под угрозой данные любого пользователя. Но это лишь одна из гипотез, в самом отчёте среди возможных векторов названы также общее хранилище сессий, путаница при суммаризации контекста и перекрёстные ссылки в транскриптах. 🟡Есть и куда более прозаичное объяснение Возможно, это галлюцинация модели, случайно угадавшей реальный IP и слабый пароль, либо локальная история проекта, загрязнившая контекст. Пока Антропик не выпустила официального заключения, ни одну из версий нельзя ни подтвердить, ни отвергнуть. Автоматика GitHub повесила на тикет метку security. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
1 551
8
✔️ Data-Juicer: пайплайн для подготовки данных под foundation models Alibaba и сообщество Data-Juicer развивают open-source с
✔️ Data-Juicer: пайплайн для подготовки данных под foundation models Alibaba и сообщество Data-Juicer развивают open-source систему для обработки датасетов перед обучением, дообучением и RAG. Data-Juicer помогает чистить, фильтровать, дедуплицировать, синтезировать и анализировать данные. Работает не только с текстом, но и с мультимодальными датасетами: изображениями, аудио и видео. В версии 2.0 заявлено больше 100 операторов для разных модальностей. Практический сценарий понятный: есть сырой корпус из разных источников, где много дублей, мусора, слабых примеров и перекоса по доменам. Data-Juicer позволяет собрать воспроизводимый data recipe, прогнать его на локальной машине или в распределённом режиме и потом оценить, как изменения в данных влияют на модель. Проект смотрит на данные как на отдельный слой оптимизации. Позволяет настроить качество, смесь, фильтры и пайплайн обработки. В ранней работе авторы показывали прирост до 7.45% по среднему score на 16 LLM-бенчмарках и 17.5% win rate в GPT-4 pairwise evaluation за счёт data recipes. https://github.com/datajuicer/data-juicer
2 744
9
Задача, которую Ньютон решил за один вечер В июне 1696 года Иоганн Бернулли опубликовал в журнале Лейбница *Acta Eruditorum*
Задача, которую Ньютон решил за один вечер В июне 1696 года Иоганн Бернулли опубликовал в журнале Лейбница *Acta Eruditorum* математический вызов на 6 месяцев. Даны две точки на разной высоте. Какой формы должен быть спуск, чтобы тело съехало из верхней точки в нижнюю за минимальное время? К январю ответил только Лейбниц и попросил больше времени, поэтому срок продлили до Пасхи. Ньютон получил письмо с задачей вечером, когда вернулся с работы, и решил её до того, как лёг спать. Эта задача называется задача брахистохроны. Самый быстрый путь оказался не прямой линией, а циклоидой. Пример: Пусть верхняя точка: A = (0, 0) нижняя точка: B = (π, 2) а ось y направлена вниз. Циклоида задаётся формулами: x = R(θ - sin θ) y = R(1 - cos θ)
2 699
10
🤖Робозон: хакатон от Ozon Tech с призовым фондом 15 млн рублей Это один из самых интересных хакатонов лета для специалистов
🤖Робозон: хакатон от Ozon Tech с призовым фондом 15 млн рублей Это один из самых интересных хакатонов лета для специалистов по ML, робототехнике и автоматизации. Участникам предстоит решать задачи на основе реальных данных и кейсов Ozon. Организатор — Ozon Tech. Призовой фонд — 15 000 000 рублей. В программе три трека под разные скиллсеты: • Имитационное моделирование сортировочного центра • Конструкция автоматизированного сортировщика товаров • Интеллектуальная роботизированная система сортировки товаров, которая нам, конечно, наиболее интересна. Участвовать можно как в одиночку, так и командой до 7 человек. Регистрация открыта до 11 июля. Подробнее о хакатоне здесь
2 674
11
CEO Palo Alto Networks Никеш Арора заявил, что 90% сотрудников в enterprise-сегменте отстают в AI, и это может определить суд
CEO Palo Alto Networks Никеш Арора заявил, что 90% сотрудников в enterprise-сегменте отстают в AI, и это может определить судьбу их карьеры. Он ожидает, что в течение 12 месяцев 20–25% его сотрудников изменят свои роли или будут заменены. По исследованию Orgvue за 2025 год, 39% руководителей уже сокращали сотрудников после внедрения AI. fortune.com/2026/07/01/ceo-of-palo-alto-networks-nikesh-arora-workers-about-to-face-darwinian-moment-thanks-to-ai-evolve-or-get-cut/
2 640
12
Для тех, кто хочет вырасти из работы с данными в ML, GenAI и прикладной ИИ. МТС и факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ открыли набор на третий поток магистратуры «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте». В программе 30 оплачиваемых мест от МТС и обучение на реальных индустриальных кейсах МТС Web Services и MWS AI. Студентов ждут курсы по машинному обучению, большим языковым моделям, генеративному ИИ, проектированию ML-систем, видеоаналитике, распознаванию и синтезу речи, а также технологическому предпринимательству. Поступление конкурсное: портфолио, мотивационное письмо, онлайн-экзамен, собеседование. Также можно показать навыки через соревнование на Kaggle. Лучшие студенты смогут получить стажировку или оффер от МТС Web Services уже в процессе обучения.
2 767
13
Поехали: Sonnet 5 уже вышла. Главное кратко: • Anthropic называет её самой агентной Sonnet на данный момент • Производительно
Поехали: Sonnet 5 уже вышла. Главное кратко: • Anthropic называет её самой агентной Sonnet на данный момент • Производительность почти на уровне Opus 4.8, но дешевле • Сильный прирост в reasoning, работе с инструментами, кодинге и задачах с текстом/знаниями • Модель по умолчанию для пользователей Free и Pro • Уже доступна в Claude Code и API • Стартовая цена: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных до 31 августа • Стандартная цена: $3 за 1 млн входных и $15 за 1 млн выходных токенов • В целом безопаснее Sonnet 4.6: ниже уровень галлюцинаций и поддакивания пользователю • Киберзащита включена по умолчанию, но Anthropic говорит, что Opus всё ещё сильнее для серьёзной работы в кибербезопасности https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5
1 733
14
Поехали: Sonnet 5 уже вышла. Главное кратко: • Anthropic называет её самой агентной Sonnet на данный момент • Производительно
Поехали: Sonnet 5 уже вышла. Главное кратко: • Anthropic называет её самой агентной Sonnet на данный момент • Производительность почти на уровне Opus 4.8, но дешевле • Сильный прирост в reasoning, работе с инструментами, кодинге и задачах с текстом/знаниями • Модель по умолчанию для пользователей Free и Pro • Уже доступна в Claude Code и API • Стартовая цена: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных до 31 августа • Стандартная цена: $3 за 1 млн входных и $15 за 1 млн выходных токенов • В целом безопаснее Sonnet 4.6: ниже уровень галлюцинаций и поддакивания пользователю • Киберзащита включена по умолчанию, но Anthropic говорит, что Opus всё ещё сильнее для серьёзной работы в кибербезопасности https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5
3 450
15
Поехали: Sonnet 5 уже вышла. Главное кратко: • Anthropic называет её самой агентной Sonnet на данный момент • Производительно
Поехали: Sonnet 5 уже вышла. Главное кратко: • Anthropic называет её самой агентной Sonnet на данный момент • Производительность почти на уровне Opus 4.8, но дешевле • Сильный прирост в reasoning, работе с инструментами, кодинге и задачах с текстом/знаниями • Модель по умолчанию для пользователей Free и Pro • Уже доступна в Claude Code и API • Стартовая цена: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных до 31 августа • Стандартная цена: $3 за 1 млн входных и $15 за 1 млн выходных токенов • В целом безопаснее Sonnet 4.6: ниже уровень галлюцинаций и поддакивания пользователю • Киберзащита включена по умолчанию, но Anthropic говорит, что Opus всё ещё сильнее для серьёзной работы в кибербезопасности https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5
2 161
16
Какое расширение PostgreSQL позволяет использовать специальные типы данных и функции для работы с географическими объектами?
2 461
17
🎥 Вебинар: Архитектурные паттерны AI-агентов: как проектировать автономные решения для бизнес-задач На уроке рассмотрим: • К
🎥 Вебинар: Архитектурные паттерны AI-агентов: как проектировать автономные решения для бизнес-задач На уроке рассмотрим: • Как создавать архитектуру автономных AI-агентов, способных принимать решения и выполнять задачи; • Какие архитектурные паттерны применяются при проектировании агентных решений; • Как использовать агентные циклы, такие как ReAct и Plan-and-Execute, в прикладных сценариях; • Как спроектировать AI-архитектуру для автоматизации бизнес-процесса на практическом примере. После занятия вы будете знать: • Как проектировать архитектуру AI-агентов под реальные бизнес-задачи; • Как документировать и проверять архитектурные решения на разных уровнях детализации; • Как применять профессиональные подходы и инструменты для разработки AI-решений; ⚠ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «ИИ-архитектор». 👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/zuvm/?erid=2W5zFGXnRLD Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
2 542
18
Как называется специальная схема в PostgreSQL, где хранятся временные таблицы, созданные в рамках текущей сессии?
2 118
19
Postgres 19 получил хорошие улучшения в управлении I/O. В Postgres 18 появились три режима: io_uring, worker и sync - поведен
Postgres 19 получил хорошие улучшения в управлении I/O. В Postgres 18 появились три режима: io_uring, worker и sync - поведение как в 17-й версии. Мне очень понравилась производительность и контроль, которые io_method=worker принёс в Postgres. Вместе с ним можно было задать io_workers=X, то есть количество background workers, выделенных под I/O. Бенчмарки 17 vs 18 - на картинке ниже. В 19-й версии это расширили: теперь пул может динамически расти через четыре настройки: io_min_workers - минимальный размер пула I/O workers io_max_workers - максимальный размер пула io_worker_idle_timeout - скорость уменьшения пула io_worker_launch_interval - скорость увеличения пула По сути, теперь это больше похоже на I/O connection pool, а не на простую статическую настройку. Мне нравится это направление. Жду бенчмарки. Скоро?
2 408
20
Когда баз много, администрирование превращается в ручное управление хаосом: серверы, кластеры, бэкапы, мониторинг и диагности
Когда баз много, администрирование превращается в ручное управление хаосом: серверы, кластеры, бэкапы, мониторинг и диагностика. 🐘 Postgres Professional на бесплатном вебинаре покажет, как управлять множеством баз через единый веб-интерфейс Postgres Pro Enterprise Manager. 📊 Это графическая платформа для DBA, DevOps, архитекторов и технических лидеров. Она входит во все редакции Postgres Pro и решает задачи администрирования без ручного написания SQL-команд. На вебинаре покажут, как с помощью PPEM: ✅ Мониторить инфраструктуру ✅ Управлять экземплярами БД ✅ Работать с бэкапами ✅ Искать проблемы и ускорять диагностику 🤖 Отдельно покажут ИИ-ассистента в новой версии платформы: он обращается к документации и помогает быстрее решать типовые задачи. 📅 30 июня, вторник, 11:00 по Москве, продолжительность — 2 часа с Q&A. Регистрируйтесь и приходите посмотреть PPEM в деле. Участие бесплатное. Реклама ООО «ППГ» Инн: 7707083893 Erid: 2VtzqwfUQwK
2 202