Графики, отчеты и аналитика – все это так или иначе присутствует в back-office любого, даже совсем маленького, предприятия. Когда в обычных таблицах в Excel/Numbers/Libre становится уже тесно, но data все еще не очень big, традиционные решения для внутренних потребностей компании часто строятся с помощью реляционных баз данных, таких как PostgreSQL, MySQL или MariaDB.

Эти базы данных бесплатны, благодаря SQL удобно интегрируются с остальными компонентами в системе, они популярны и с ними умеют работать большинство разработчиков и аналитиков. Нагрузку (трафик и объемы) они могут переварить достаточно объемную, чтобы спокойно продержаться до того момента, когда компания сможет позволить себе более сложные (и дорогие) решения для аналитики и отчетов.

Почти все пользуются, и, наверняка, многие слышали про динамическую адаптацию видеопотока под пропускную способность сети. В последнее время это уже практически обязательное требование к online-видео в интернете. Преимущества адаптивного видеопотока очевидны: если сеть временами «проседает», видео продолжает отображаться в плеере без видимых подкачек и буферизации; качество картинки автоматически выбирается адекватным пропускной способности сети.

Несмотря на то, что динамическая адаптация видеопотока уже сравнительно «старая» технология, существует множество мелких подробностей о том, как добиться лучшего результата. Чтобы и на серверной стороне попроще и подешевле, и чтобы такое видео было совместимо с как можно большим количеством клиентов (Web, iOS, Android, ну и не забываем про Smart TV).