Tarantool News
رفتن به کانال در Telegram
547
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
اطلاعاتی وجود ندارد7 روز
-530 روز
در حال بارگذاری داده‌ها
کانال‌های مشابه
هیچ داده‌ای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
ابر برچسب‌ها
هیچ داده‌ای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
نوامبر '26نوامبر '26
نوامبر '26
+2
در 1 کانال‌ها
اکتبر '26
+194
در 1 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '260
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '260
در 3 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '260
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '260
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مه '260
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '260
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '260
در 1 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '260
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '260
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '250
در 2 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '250
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '250
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '250
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '250
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '250
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '250
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '250
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '250
در 2 کانال‌ها
Get PRO
مارس '250
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '250
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '250
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '240
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '240
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '240
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+23
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+53
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '240
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '240
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '240
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '240
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+6
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+290
در 3 کانال‌ها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانال‌ها | |
| 12 نوامبر | +1 | |||
| 11 نوامبر | 0 | |||
| 10 نوامبر | 0 | |||
| 09 نوامبر | 0 | |||
| 08 نوامبر | 0 | |||
| 07 نوامبر | 0 | |||
| 06 نوامبر | 0 | |||
| 05 نوامبر | +1 | |||
| 04 نوامبر | 0 | |||
| 03 نوامبر | 0 | |||
| 02 نوامبر | 0 | |||
| 01 نوامبر | 0 |
پست‌های کانال
💰 Цена решает? Похоже, что да!
Для 83% участников опроса AM Live стоимость лицензий и эксплуатации — один из главных критериев выбора СУБД. Еще 76% отметили простоту внедрения и миграции, а 68% — совместимость с приложениями.
23 октября эксперты обсудили, как меняется российский рынок СУБД, что мешает компаниям переходить на новые решения и какие технологии будут востребованы в ближайшие годы.
В дискуссии участвовал Руслан Галиев, руководитель команды коробочных продуктов Tarantool в VK Tech.
👉 Смотреть эфир AM Live
🔗 Мы в MAX
| 2 |  🏆 Tarantool Database возглавила рейтинг российских СУБД для высоконагруженных систем!
Аналитики CNewsMarket впервые сравнили российские СУБД для высоконагруженных корпоративных приложений. Tarantool DataBase от VK Tech заняла первое место среди 10 участников, набрав 665 баллов.
Эксперты оценивали решения по четырем направлениям:
🔹 Функциональность — работа с данными, безопасность и интеграции
🔹 Производительность — скорость обработки запросов и задержки
🔹 Отказоустойчивость и масштабирование — репликация, шардирование и восстановление после сбоев
🔹 Поддержка и внедрения — документация, работа с заказчиками и опыт реальных проектов.
Среди сильных сторон Tarantool DataBase аналитики отметили быструю обработку данных, работу с оперативной памятью, собственную техническую поддержку и опыт эксплуатации высоконагруженных сервисов.
💙 Поздравляем невероятную команду Tarantool с первым местом!
🔗 Мы в MAX | 631 |
| 3 |  🐍 Python, Go, Rust и еще два языка: расширяем возможности Tarantool
Прикладную логику в Tarantool теперь можно запускать на пяти языках: Python, Go, JavaScript, C/C++ и Rust. Это входит в дополнение tarantool-wasm-rs, которое позволяет использовать существующий код внутри СУБД без переписывания на Lua.
Tarantool выполняет код рядом с данными, поэтому их не приходится передавать на отдельный сервер для обработки.
Как это работает
🔹 Изоляция кода. Дополнение использует WebAssembly. Для каждой программы можно ограничить память, число операций и доступ к файлам или сети. Если код зависнет или завершится с ошибкой, база продолжит работать.
🔹 Два способа подключения. Код можно использовать как набор функций, которые вызывает приложение, или запускать как самостоятельную программу со своими настройками.
🔹 Инструменты для разработчиков. Вместе с дополнением развиваем tarawasm для сборки кода и tarantool-wit с описанием интерфейсов Tarantool.
Команды смогут использовать готовые библиотеки и собственные разработки на разных языках, сохраняя принцип Tarantool: выполнять прикладную логику рядом с данными.
🔗 Мы в MAX | 322 |
| 4 |  📊 Как выбрать СУБД под реальную задачу и не запутаться в технологиях?
Уже завтра в прямом эфире AM Live обсудят российский рынок СУБД: где достаточно одной базы данных, когда нужна специализированная или распределенная база и в каких случаях управляемый сервис в облаке выгоднее самостоятельной эксплуатации.
От VK Tech к дискуссии присоединится Руслан Галиев, руководитель команды коробочных продуктов Tarantool. В эфире также поговорят о миграции критичных баз, отказоустойчивости, стоимости эксплуатации и риске зависимости от одного вендора.
🗓 23 октября, 11:00
💻 Онлайн
Зарегистрироваться на AM Live →
🔗 Мы в MAX | 1 011 |
| 5 |  🗒 Собрали восемь материалов об инженерной работе над Tarantool и его экосистемой.
Внутри — интеграции с разными языками, оптимизация производительности и проверка системы под нагрузкой.
В каждой папке спрятан один материал. Выбирайте, с какого начать:
📁 📁 📁 📁
📁 📁 📁 📁
🔗 Мы в MAX | 324 |
| 6 |  ❄️ В Tarantool Column Store механизм охлаждения автоматически переносит менее востребованные данные из RAM на диск. Это помогает не держать всю историю в памяти и сохранять высокую скорость работы с актуальными событиями.
Механизм охлаждения пригодится там, где нужны свежие данные, но важно хранить и историю.
🔹 Для динамического ценообразования актуальный спрос остается в RAM, а данные прошлых сезонов уходят на диск.
🔹 Рекомендательным системам свежие клики и просмотры нужны для текущих рекомендаций, а история за месяцы — для переобучения моделей.
🔹 В ERP оперативные данные остаются в быстром доступе, а закрытые периоды и прошлые финансовые годы хранятся для аудита и отчетности.
Так память используется только для данных, с которыми система работает постоянно, а длинная история продолжает храниться и остается доступной для аналитики.
🔗 Мы в MAX | 319 |
| 7 |  +6🔹 В in-memory HTAP-системах со временем накапливается история, которую нужно хранить, хотя для текущих операций она нужна редко. В Tarantool Column Store для этого есть автоматическое охлаждение данных.
Механизм пригодится там, где важны быстрые операции со свежими событиями и доступ к длинной истории. Например, в антифроде, рекомендательных системах, динамическом ценообразовании и ERP.
На карточках — как устроено охлаждение, какие есть стратегии чтения, как контролировать процесс и что учесть при настройке 👆
📃 Еще подробнее — на Хабре →
🔗 Мы в MAX | 295 |
| 8 |  +5🤔 Что будет, если дать Tarantool 1,18 млн векторов
В недавнем эксперименте сравнили Tarantool, Qdrant и pgvector на двух датасетах. На 1,18 млн векторов Tarantool показал 800 запросов в секунду против 532 и 86 у конкурентов.
На карточках разбираем условия эксперимента, результаты и архитектуру решения ☝️
📃 Больше подробностей — в статье на Хабре.
🔗 Мы в MAX | 327 |
| 9 |  +7🧐 Какие IoT-данные хранить на edge, а какие отправлять в центр?
В IoT-системах часть данных нужна для быстрой локальной реакции, а часть — для долгосрочного хранения и аналитики. Последние показания датчиков, состояние устройств и активные аварии можно держать в оперативной памяти на edge-узле. Более объемные локальные данные — на диске, а историю передавать в центральное хранилище.
В карточках разбираем, как распределить данные между этими уровнями и какую роль здесь может выполнять Tarantool.
➜ Подробнее об архитектуре IoT-систем — в статье.
🔗 Мы в MAX | 302 |
| 10 |  Tarantool DataBase 3.2.0: холодные данные можно хранить экономнее
Вышел Tarantool DataBase 3.2.0. В новой версии улучшили работу с кэшем в vinyl для сценариев охлаждения и прогрева данных.
Vinyl хранит данные на диске и использует оперативную память как кэш. Часто запрашиваемые данные остаются в кэше для быстрого доступа, а прочие постепенно вытесняются из него. Это позволяет не занимать оперативную память данными, к которым система обращается редко.
Управлять охлаждением стало проще
Модуль cooler обновился до версии 0.1.3. Теперь проще контролировать состояние данных и использование кэша:
🔵cooler.locate() помогает определить расположение данных
🔵новые метрики показывают объем данных и количество записей в разных слоях хранения
🔵cooler.info() выводит размер memtx-спейса в байтах.
В документации появились рекомендации по настройке охлаждения и прогрева данных, а также пример использования кэша в vinyl. Дополнительно опубликованы новые материалы о безопасности и ограничениях Tarantool DataBase.
Следующий шаг — интеграция с LDAP
Команда подготовила RFC будущей интеграции Tarantool DataBase с корпоративными LDAP-каталогами. В дальнейшем это позволит централизованно управлять аутентификацией пользователей через применяемые в компаниях системы управления доступом.
👉 Больше подробностей о Tarantool найдете здесь.
🔗 Мы в MAX | 276 |
| 11 |  9 сентября принимаем гостей — российское сообщество разработчиков СУБД и распределенных систем Database Internals. Эксперты из VK Tech и Яндекса разберут две масштабные инженерные задачи:
🔹 Как обойти ограничения движка DataFusion
В Tarantool Column Store обработка запросов построена на Open Source-движке DataFusion. Артем Новиков расскажет про использование движка в TCS и устройство СУБД в целом: как снижали latency и настраивали распределенные SQL-запросы и какие патчи ушли в upstream.
🔹 Как совместить OLTP и OLAP в одной СУБД
OLTP и OLAP требуют от СУБД разных подходов к обработке данных. Но что, если объединить оба сценария? Руслан Савченко расскажет, как мигрировали масштабную базу из ClickHouse в динамические таблицы YTsaurus: как адаптировали модель данных и какие оптимизации провели для производительной обработки аналитических запросов.
🗓 9 сентября, начало в 19:00
📍 Москва, БЦ Skylight
💻 Будет онлайн-трансляция
➡️ Участие бесплатное, регистрация 👉 по ссылке
🔗 Мы в MAX | 1 273 |
| 12 |  Ищете товар «как на этой картинке» на маркетплейсе или получаете внятный ответ в чат-боте поддержки — за этим стоит ИИ, внедрение которого 45% российских компаний считают своим приоритетом в 2026 году.
🤖 Где ИИ встречается с базами данных
У всех этих сценариев есть общий технический корень: поиск по смыслу, а не по совпадению слов. Для этого текст или картинку превращают в набор чисел — вектор, и система ищет ближайшие по смыслу объекты.
Вопрос в том, где эти векторы хранить и обрабатывать: выбрать поставку отдельной специализированной векторной базы данных или встраивать векторный поиск в уже существующие.
Как выбрать?
В совместном материале с Hi-Tech Mail бизнес-лидер направления Data Services в VK Tech Владимир Озеров разобрал кейсы крупных компаний и объяснил, когда отдельная векторная база оправданна, а когда станет лишь лишней тратой бюджета.
🔜 Читать колонку
🔗 Мы в MAX | 280 |
| 13 |  ⚡️Команда Tarantool CDC открыла исходный код своего форка OpenLogReplicator для работы с Oracle ASM на Linux и Solaris SPARC64. Код можно изучить и использовать в своей инфраструктуре.
В открытом доступе также появились инструменты для сборки Docker-образов.
Что добавили:
🌟чтение данных Oracle ASM по сети и напрямую с блочных устройств
🌟гибридную работу с архивными журналами в Oracle ASM и файловой системе
🌟переключение на зеркальные копии Oracle ASM при ошибках чтения
🌟поддержку Solaris SPARC64 и исправления для big-endian
🌟сценарии сборки под Debian и CentOS 7 и кросс-компиляции под Solaris SPARC64
🌟подготовку архивов с бинарными файлами.
OpenLogReplicator отслеживает изменения в Oracle Database, напрямую читая журналы REDO. Данные передаются в формате JSON или Protobuf. Их можно отправлять в Kafka, сохранять в файлы или передавать по сети.
🤗Открытый код позволит другим пользователям применять эти изменения, обмениваться опытом и участвовать в развитии OpenLogReplicator.
📲 Мы в МАХ | 1 050 |
| 14 |  🔎 Исследование рынка СУБД уже доступно
Изучили, как компании развивают инфраструктуру данных под критичные нагрузки, и выделили пять трендов: от отказа от монолитных архитектур до HTAP и AI-сценариев.
Внутри — выводы экспертов из 170+ компаний, ключевые требования к СУБД и On-Premise решениям, а также разбор продуктов Tarantool, которые помогают отвечать на эти вызовы рынка.
➜ Смотрите полную версию исследования.
🔗 Мы в MAX | 362 |
| 15 |  Как одна строчка кода стала ядром высоконагруженных систем
В 2008 году мы создали внутреннюю базу данных Mail.ru для работы с экстремальными нагрузками. А спустя два года, 12 августа 2010 года, появился первый публичный коммит — 9b8dd7032d05... с лаконичным сообщением.
Тогда никто не подозревал, что из утилиты для прогрева кэша вырастет платформа Tarantool, на которой в 2026 году будут крутиться транзакции крупнейших банков, биллинг операторов и остатки товаров маркетплейсов.
За эти годы платформа росла вместе с задачами инженеров.
✅Не хватало производительности железа — придумали архитектуру In-Memory, которая позволяет хранить данные в оперативной памяти и выжимать максимум RPS из одного потока без блокировок.
✅Сбои мешали работе — создали собственный WAL и механизм снэпшотов, обеспечивающих сохранность данных.
✅Не хватало памяти — добавили дисковый движок vinyl и модуль cooler для автоматического переноса редко используемых данных на диск.
✅Управлять кластерами стало сложнее — разработали централизованную декларативную конфигурацию Tarantool 3.x и визуальный интерфейс Tarantool Cluster Manager.
✅Понадобилась быстрая аналитика — написали колоночный движок MEMCS.
✅Захотели скоростную потоковую обработку данных — сделали Tarantool Queue Enterprise и Tarantool CDC.
Tarantool — пример того, как внутренняя система может вырасти в целый комплекс продуктов для систем хранения и потоковой обработки данных в высоконагруженных сервисах.
С 18-летием! Держим нагрузку дальше 🚀 | 1 590 |
| 16 |  📊 Что меняется на рынке СУБД
Команда Tarantool провела исследование и пообщалась с экспертами из 170+ компаний, чтобы понять, как бизнес развивает инфраструктуру данных под критичные нагрузки.
Фокус — транзакционные СУБД и On-Premise решения. Хотели понять, что выбирают команды, какие требования становятся важнее и куда движется рынок.
По итогам исследования выделили пять трендов развития рынка СУБД:
🔹 Компании уходят от монолитной архитектуры и комбинируют Open Source, вендорские продукты, облако и On-Premise
🔹 Безопасность и управление рисками становятся одним из ключевых критериев выбора СУБД
🔹 Векторные индексы набирают интерес под AI-сценарии, но крупным компаниям часто удобнее использовать их в уже внедренных СУБД
🔹 ИИ-ассистенты помогают упростить доступ к данным и снизить поток запросов к дата-командам
🔹 HTAP рассматривают для сценариев real-time-аналитики, где важно работать со свежими данными без лишних задержек
Главный вывод
Компании все чаще уходят от идеи единой базы под все сценарии. Вместо этого они собирают гибкую инфраструктуру, где у каждого компонента своя задача.
➜ Ставьте 🔥, если ждете разбор с цифрами, выводами и полной версией исследования
🔗 Мы в MAX | 301 |
| 17 |  Идеальный CDC-инструмент — он какой?
В Tarantool мы разрабатываем CDC — инструмент для непрерывной передачи данных в реальном времени между различными источниками и приемниками. И мы очень хотим сделать его максимально полезным для реальных сценариев.
Расскажите о своем опыте:
🔵какие источники и приемники данных вы используете
🔵какие коннекторы нужны
🔵насколько важны преобразования данных в потоке
🔵с какими системами мониторинга и алертинга должна интегрироваться платформа
🔵какие задачи вы готовы делегировать AI-ассистенту, если бы он был встроен в CDC-инструмент.
Опрос займет не более десяти минут, а ваш опыт может повлиять на то, каким будет продукт.
🔜 Пройти опрос.
🔗 Мы в MAX | 342 |
| 18 |  😀 Восемь из десяти крупнейших российских банков используют Tarantool — и ВТБ среди них. Банк построил на нашей платформе единую витрину маркетинговых предложений для розничных клиентов.
О чем речь?
У ВТБ несколько каналов общения с клиентами: мобильное приложение, колл-центр, точки продаж, АТМ — и на каждого клиента приходится более десятка персональных предложений. Раньше каждый канал работал со своей копией этих предложений, которая обновлялась с задержкой: клиент воспользовался предложением в мобильном приложении, а точка продаж узнавала об этом только на следующий день.
✅Как Tarantool решил проблему
Теперь более десяти предложений на каждого из 50 миллионов клиентов хранятся в единой витрине на Tarantool, к которой в реальном времени обращаются все каналы сразу. Витрина публикует и актуализирует предложения по расписанию или в ответ на действия клиента, а каналы получают из нее актуальный список и рассылают коммуникации через push, СМС и чат-бот — без задержек.
В результате 90 000 запросов в секунду, ~500 инстансов в кластере, 90% предложений доставляется до канала быстрее чем за 100 мс.
🔥 — если тоже цените такую скорость
➜ Читайте кейс ВТБ в нашем блоге.
🔗 Мы в MAX | 420 |
| 19 |  📊 Как превратить сырые данные в бизнес-события
Чтобы принимать решения вовремя, бизнесу нужны данные, которые отражают ситуацию прямо сейчас.
👇 Представим запуск нового продукта.
Утром в MDM появляются новые SKU, днем они уже продаются, а к вечеру руководству нужно понять их долю в выручке. Но если данные проходят через ночные загрузки и долгий контур публикации, аналитика может показать неполную картину или не успеть учесть новые товарные коды.
В статье подробно разбираем, как этот разрыв помогают закрыть Data Fabric и HTAP.
Вот главное:
🔵Data Fabric обогащает сырые события контекстом из разных источников и превращает их в осмысленные бизнес-события
🔵HTAP позволяет выполнять транзакционные и аналитические запросы в одной системе без копирования данных между OLTP- и OLAP-контурами
🔵Tarantool Column Store помогает получать актуальные данные для отчетов менее чем за минуту.
👆 Так бизнес видит понятные показатели, на основе которых можно принимать решения здесь и сейчас.
➜ Читайте статью на Хабре
📬 Мы в MAX | 370 |
| 20 |  🔨 В VK Tech мы очень любим проверять на прочность наш софт. В этот раз решили не мелочиться: собрали кластер из 640 инстансов Tarantool Database. Не ради хайпа — за стендом стоял реальный продакшн-кейс на десятки терабайт данных.
Андрей Орлов, QA-инженер в команде Tarantool Database, рассказал, как проходил эксперимент:
🔹 готовый нагрузочный инструмент уперся в архитектурные ограничения, поэтому написали собственный бенчер на Go, и он позволил выжать из кластера почти вдвое больше
🔹 тюнить iproto.net_msg_max, таймауты etcd и TCM пришлось вручную: дефолтные настройки не рассчитаны на 640 инстансов
🔹 при одновременном обращении всех 640 нод к etcd поймали баг, специфичный именно для такого масштаба. Команда Tarantool уже оперативно поправила.
🚀По итогу получили ~1 млн RPS на чтение и ~650K RPS на запись при асинхронной репликации.
Цифры получены в облаке с поправкой на его вариативность — это ориентир, а не гарантированный SLA.
Если работаете с большими кластерами Tarantool или планируете их масштабировать, эта статья поможет сэкономить время на собственных экспериментах.
🔗 Мы в MAX | 364 |
