DATABASE DESIGN

CPM vs. BI:  о чем не расскажут продавцы Более восьми лет я специализируюсь на внедрении CPM и BI-систем различных вендоров. Несмотря на то, что во многом их функционал пересекается, мне хорошо понятно, какие задачи решаются лучше, а какие решаются только одним из этих двух классов систем. Написать данную статью меня сподвигли несколько повторяющихся случаев путаницы при выборе системы для определенного пула задач. В моей практике произошло меньшей мере 4 случая, когда финансовые службы различных компаний на полном серьезе рассматривали внедрение BI-системы в качестве основной системы планирования и прогнозирования. Также, вспоминается случай во время моей работы в Большой четверке, когда партнер попросил меня провести встречу с заказчиком, чтобы объяснить, зачем им нужны наши услуги по внедрению CPM, когда у них уже есть работающая BI-система. Кстати, встречаются и обратные ситуации. Не так давно один из CIO интересовался о возможности и целесообразности построения BI системы для всей компании на базе встроенного функционала визуализации одного из известных CPM решений. Допускаю, моим коллегам, профессионалам в этой области, подобные идеи могут показаться нонсенсом. И во многом я с ними соглашусь. Но, во-первых, мне известен ряд неплохих решений, которые, после применения несколько довольно существенных настроек над BI, позиционируют себя как системы планирования (стесняясь, однако, называть себя как CPM). Во-вторых, я видел работающие (хоть и с ограничениями) решения на базе CPM платформ, собирающих множественные наборы данных из других ИТ-систем компании, и представляющих их далее в виде аналитических BI-отчетов для пользователей. Читать: https://habr.com/ru/companies/ade_solutions/articles/793920/

Как я искал ПДн в 300 базах данных [и сохранил рассудок] Пришли как-то ко мне парни из службы безопасности и говорят: «Надо обойти все БД и собрать с них персональные данные». Потому что в России изменилось законодательство и теперь их нужно хранить в особо защищённых хранилищах. Если этого не сделать, то рано или поздно данные могут утечь и ещё можно нарваться на высокие штрафы при утечке. Задача безопасников (и основная выгода от их наличия в компании) — минимизация таких рисков. Вот только у нас несколько сотен баз данных, где-то около трёхсот. Даже если просто заглянуть в них и попытаться сделать выборку — это займёт весьма продолжительное время. И никто не имеет полной картины, где что хранится. Скорее всего, вам скоро предстоит такое же, поэтому сейчас покажу артефакты, которые я нашёл в процессе. Читать: https://habr.com/ru/companies/skyeng/articles/792494/

В поисках ПАК: импортозамещаем немецкое «железо» в российском ЦОД Привет, Хабр! Меня зовут Артем Золотарев, я инженер по виртуализации в Oxygen Data Centres & Clouds. Любой облачный провайдер и оператор ЦОД может столкнуться с задачей проброса USB-портов виртуальным машинам, которым нужен доступ к определенным устройствам. И чем серьезнее требования к безопасности этих флешек – тем сложнее реализовать такое решение на практике. Сегодня я расскажу о нашем пути к выбору ПАК (программно-аппаратного комплекса) для решения задач с флешками и чем нас обрадовало найденное российское решение, когда немцы решили больше не поставлять свою технику. Читать: https://habr.com/ru/companies/oxygendc/articles/793582/

Leading Industry Analysts Comment on the Latest AI and Machine Learning Innovations to Autonomous Database Oracle has just announced a number of enhancements to Autonomous Database, introducing cutting-edge innovations that simplify and accelerate the integration of AI and advanced machine learning into your applications and analytics. Read reactions from leading industry analysts. Read: https://blogs.oracle.com/database/post/leading-industry-analysts-comment-adb-ai-ml-announcement-feb2024

Autonomous Database brings AI to your data Continuing to enrich Oracle’s full-stack AI, we are introducing several enhancements to Autonomous Database including cutting-edge innovations for easily integrating AI and advanced machine learning into applications and solutions. Read: https://blogs.oracle.com/datawarehousing/post/now-is-the-time-to-innovate-with-ai-ml

Conversations are the next generation in natural language queries Autonomous Database Select AI has introduced an incredibly powerful new capability that lets you have conversations with your data. What’s the difference between a simple natural language query and a conversation? A lot! Conversations provide a natural way to analyze your data. Ask a question, review the result, and then follow up with a clarifying question. It’s so simple because we all have been doing this since we learned to speak. Read: https://blogs.oracle.com/datawarehousing/post/conversations-are-the-next-generation-in-natural-language-queries

Building AI with MongoDB: Navigating the Path From Predictive to Generative AI Read: https://www.mongodb.com/blog/post/building-ai-mongodb-navigating-path-from-predictive-to-generative-ai

Building AI with MongoDB: Putting Jina AI’s Breakthrough Open Source Embedding Model To Work Read: https://www.mongodb.com/blog/post/building-ai-mongodb-putting-jina-ais-breakthrough-open-source-embedding-model-to-work

Atlas Stream Processing ahora está en vista previa pública. Read: https://www.mongodb.com/blog/post/atlas-stream-processing-now-in-public-preview-la

Atlas Stream Processing ist jetzt in der Public Preview verfügbar Read: https://www.mongodb.com/blog/post/atlas-stream-processing-now-in-public-preview-de

Atlas Stream Processing è ora disponibile in anteprima pubblica Read: https://www.mongodb.com/blog/post/atlas-stream-processing-now-in-public-preview-it

Atlas Stream Processing 공개 미리보기 출시 Read: https://www.mongodb.com/blog/post/atlas-stream-processing-now-in-public-preview-kr

O Atlas Stream Processing está agora em pré-visualização pública Read: https://www.mongodb.com/blog/post/atlas-stream-processing-now-in-public-preview-br

Atlas Stream Processing est désormais en aperçu public Read: https://www.mongodb.com/blog/post/atlas-stream-processing-now-in-public-preview-fr

Atlas Stream Processing 现已推出公共预览版 Read: https://www.mongodb.com/blog/post/atlas-stream-processing-now-in-public-preview-cn

Atlas Stream Processing is Now in Public Preview Read: https://www.mongodb.com/blog/post/atlas-stream-processing-now-in-public-preview

Книга «Kali Linux в действии. Аудит безопасности информационных систем. 2-е издание» Привет, Хаброжители! В этой книге рассматриваются методы обхода систем безопасности сетевых сервисов и проникновения в открытые информационные системы. Информационная безопасность, как и многое в нашем мире, представляет собой медаль с двумя сторонами. С одной стороны, мы проводим аудит, ищем способы проникновения и даже применяем их на практике, а с другой — работаем над защитой. Тесты на проникновение являются частью нормального жизненного цикла любой ИТ-инфраструктуры, позволяя по-настоящему оценить возможные риски и выявить скрытые проблемы. Может ли взлом быть законным? Конечно, может! Но только в двух случаях — когда вы взламываете принадлежащие вам ИС или когда вы взламываете сеть организации, с которой у вас заключено письменное соглашение о проведении аудита или тестов на проникновение. Мы надеемся, что вы будете использовать информацию из данной книги только в целях законного взлома ИС. Пожалуйста, помните о неотвратимости наказания — любые незаконные действия влекут за собой административную или уголовную ответственность. Вы последовательно пройдете все шаги, необходимые для проведения аудита безопасности информационных систем и тестов на проникновение: от общих понятий, рассмотрения стандартов и необходимых действий перед проведением аудита до методов проникновения в информационную систему и закрепления в ней. Каждая глава книги подкреплена реальными примерами и содержит практическую информацию по применению тех или иных методов. Читать: https://habr.com/ru/companies/piter/articles/793436/

Бэкапы исторических масштабов — как человечество сохраняет большие объемы данных? Корпоративные решения для синхронизации, резервного копирования и безопасного обмена файлами легко позволяют отправлять большие данные в облако. Но что, если нам необходимо собрать и сохранить грандиозный объем данных — например, записать историю человеческой цивилизации? Как это сделать, насколько надежны цифровые носители, есть ли конкурентноспособные альтернативы? Сегодня поговорим о проектах, посвященных созданию массивных архивов и бэкапов, и роли систем ИИ в подобных задачах. Читать: https://habr.com/ru/companies/cloud_mts/articles/793428/

Make better Machine Learning predictions with spatial algorithms Location is an important factor in the outcomes that machine learning predicts, and Machine Learning in Oracle Autonomous Database will soon be adding features to leverage spatial data. The enhancements apply specifically to Machine Learning for Python. In the first phase of this enhancement, the ability to detect patterns and predict values using point/line/polygon data will be enhanced by the introduction of ML algorithms for clustering, regression, classification, and anomaly detection. Read: https://blogs.oracle.com/database/post/make-better-machine-learning-predictions-with-spatial-algorithms

Accelerate your Informed Decision-Making: Enable Path Analytics on Knowledge Graphs With zero lines of code and just a few clicks you can create a property graph view from an RDF knowledge graph. This enables you to run path analysis on a knowledge graph. Find out why is that interesting. Read: https://blogs.oracle.com/database/post/accelerate-your-informed-decisionmaking-enable-path-analytics-on-knowledge-graphs