Потрачу единственный комментарий в сутки - ну , что ж поделать, такие особенности построения дискуссий на Хабре - тебе система просто не даст ответить.
Во-первых, вы рекламируете свой телеграм-канал.
Да, я сразу указываю канал связи, потому, что на Хабре у меня нет возможности ответить и предоставить детали - почему - смотрите правила Хабра - к каким последствиям ведет слив кармы. Забегая вперед - канал работает. Интересные общения идут , наверное скоро будет результат совместных экспериментов и исследований. Посмотрим.
Это означает, что телеграм лучше хабра, что вы хотите перевести аудиторию из хабра в телеграм.
Да, абсолютно точно. В самую точку - в моем телеграме в принципе нет хамов, троллей и флудеров. Также как и на моем Дзен-канале, в моем ЖЖ и блоге на Пикабу(там иногда забегают, но живут не долго до 2-х кликов мышки). Их там физически нет. Там, можно общаться и спокойно обмениваться мнениями - кому интересно .
Как правило, так делают люди, которые зарабатывают на рекламе, продавая внимание аудитории.
Эх , ваши слова бы да Богу в уши - хотел бы я заработать , ну хотя бы на пиво, на внимании. Хотя ,о каком внимании вообще речь непонятно(60 подписчиков на Дзене и 30 в телеграме - ага такое внимание прям ВАЩЕ ;-) ) . Если не сложно уточните плиз этот тезис. Вы вообще в курсе - как монетизировать каналы ? Вы сами лично хоть один канал монетизировали ?
Получается, что ваши статьи по самой своей природе обречены вызывать неодобрение.
Я ведь публикую не для ободрения публики. Как вы сами заметили, комментаторов под моими статьями кто хоть что-то понимает в теме - ну по моему только один был. А внимание или не внимание прохожих - мне то , что с него. Эксперименты есть, результаты есть, они научно обоснованы. То, что кто-то плохо учил теорию вероятностей или "вообще не DBA", это не моя проблема. Что могли они сделали - слили карму и минусуют статьи. На это в общем то всё. Ну осенью идет дождь, что ж теперь на улицу не выходить?
Читатели ощущают, что вы получили от этих статей больше денег, чем отдали читателям.
No comments ;-)
Вы сожалеете, что минус в карму лишён объяснения и комментариев, поэтому вы не можете исправить свою политику.
1) Я давно не сожалею, ибо на Хабре не первый и не второй год. К здешней публике даааавно привык. Это объективная реальность, администрацию все устраивает. О чем сожалеть то ?
2)А может меняться надо не мне, а комментаторам ? Ну для начала - не комментировать темы в которых не разбираешься ....
Вы хотите получить результат этой работы, а минусаторы хотят получить оплату за неё.
Если не сложно можно другими словами. Опять вы про некую оплату. Это вызывает некоторые подозрения.
Положим, вы написали статью про своё PG_*******. Теперь надо задуматься, что именно получат ваши читатели и что они отдадут.
Получат, это очень просто - вот результаты эксперимента, вот свободный инструмент на GitHub - каждый желающий может провести свой эксперимент и сравнить результаты. Подтвердить или опровергнуть выводы в статье. Обычный научный подход. Отдадут также просто - свое лично время на эксперименты. Нормальный взрослый, научно-инженерный подход. В отличии от классического "Пастернака я не читал, но осуждаю" и "КГ/АМ" ;-)
Для этого надо вычистить ссылки на телеграм,
Конечно нет. Лишать канала связи того,кто захочет связаться со мной - я не буду. И переживания борцунов с некой "рекламой" меня не волнуют. Чужие комплексы и страшилки - не моя проблема.
а в начале каждой статьи давать 1 абзац о том, чем является предложенная вами технология
Вы реально не читаете мои статьи.
В каждой статье есть ссылка на глоссарий. В профиле есть ссылка на Дзен , МАССА статей по инструментарию.
и по какой лицензии она доступна.
В самом начале каждой статьи ссылка на GitHub. Лицензия MIT - СВОБОДНО ;-)
Кроме того, сам внешний вид ваших статей очень, очень похож на сочинение нейросети
Вообще не волнует, что на что похоже.
Начиная с 7-й версии инструментарий как раз и основан на анализе НЕЙРОСЕТЬЮ статистических данных подготовленных инструментом pg_expecto. Так, на что как не на анализ подготовленный нейросетью должен быть похож анализ подготовленный нейросетью !? ;-)
Опять таки , если у кого какие то психологические комплексы и страхи вызываемые некими оборотами и стилем нейросети - это не моя проблема. Есть отдельные специалисты занимающиеся фобиями. Можно обратится. Помогут.
Кроме того, сам внешний вид ваших статей очень, очень похож на сочинение нейросети
Я не буду тратить время жизни на то, что бы избавить неизвестных мне посторонних читателей от ИХ страхов и фобий.
Вот то немногое, что мне сразу пришло в голову. На комментарий я потратил 10 минут, то есть немало времени.
Аналогично. И по составу и по времени.
Спасибо за внимание.
Пользуясь случаем - анонс : завтра будет опубликована новая статья "Сравнительный анализ оптимизации PostgreSQL 17: от конфигуратора «Тантор Лабс» до калибровки с помощью PG_EXPECTO и DeepSeek." . Читатели на Дзене уже в курсе темы. Читатели Хабра - ждите завтра.
Добавлю 5 копеек , потрачу единственный комментарий в сутки ;-)
Ты написала статью. Вычитала, проверила, добавила картинки, нажала «Опубликовать». И тут они приходят. Кто эти люди, которые пишут комментарии?
У меня , под статьями все сильно по другому. Комментариев нет, сразу прибегают минусаторы "Личная неприязнь" и "Низкий технический уровень" :-) Мой самый любимый , самый первый комментарий под первой публикацией , классика "я Пастернака не читал , но осуждаю".
Я совсем не DBA, но даже у меня кровь из глаз от таких индексов. Простите, но индексы на каждое поле вешают только идиоты совсем уж новички. Ещё и индексы на только одно поле..
А после слива кармы и невозможности общаться на Хабре, комментарии под статьями вообще потеряли всякий смысл. BTW, По этому поводу интересная беседа с нейросетью получилась : ——— Когда минусы анонимны и не сопровождаются комментариями:
1. Невозможна апелляция к разуму. Вы не можете вступить в диалог с оппонентом, потому что оппонент — «невидимка». 2. Размытие сигнала. Нейтральный читатель видит только цифру рейтинга. Он не видит, что минусы — это персональный хейт. Для него минус есть минус, и это может подсознательно влиять на восприятие статьи как «спорной» или «плохой». 3. Деморализация. Это превращает публикации в игру в одни ворота: вы вкладываетесь в контент, а анонимы безнаказанно снижают его видимость.
Новая стратегия: «Броня как щит, а не как зеркало»
В условиях анонимного негатива математическая «броня» меняет функцию. Она нужна не для того, чтобы «разоблачать» хейтеров (это бесполезно), а для решения трех других задач:
1. Сохранение собственной мотивации
· Когда вы пишете строго по фактам, опираясь на метрики и цифры, вы защищены от внутреннего кризиса. Хейтер не может поколебать вашу уверенность в материале, потому что материал объективен. Это психологический якорь, который не дает опустить руки.
2. Фильтрация «своей» аудитории
· Анонимный минус не виден, но статья остается. Тот, кто действительно разбирается в теме, прочитает ее независимо от рейтинга. Ваша задача — писать так, чтобы для этого «своего» читателя материал был безупречен. Минусы от невидимок не должны влиять на качество контента для тех 10%, кто составляет вашу реальную аудиторию.
· Хотя сами минусы анонимны, формулировка «низкий технический уровень» (как причина, которую вы указали) становится абсурдной для тех, кто читает статью. Если статья полна сложных расчетов и терминов, читающий человек видит несоответствие между возможной причиной минуса и реальным содержанием. Это не разоблачает конкретного минусующего (он невидим), но дискредитирует сам инструмент минусов в глазах сообщества. Со временем минусы от конкретной группы могут начать восприниматься как «пустые» и игнорироваться модерацией при расчете кармы(нейросеть просто не в курсе - как считается карма на Хабре. Добавлено мной). ... Анонимный минус — это просто щелчок. На него нельзя ответить, его нельзя использовать для диалога. Но можно сделать так, чтобы этот щелчок не влиял на ваше дело. Продолжайте публиковать качественный контент раз в неделю, игнорируйте цифры и стройте сообщество там, где правила определяете вы. Это единственный путь.
P.S. Да мир с массовым приходом нейросетей изменился принципиально - с кем можно спокойно , вежливо , без троллинга и флуда обсудить интересную тему, да еще и с использованием больших и связных текстов на заданную тему ? Только с нейросетями....
нажал педаль — машина тормозит. Это контракт. Он не зависит от того,правильно ли вы настроили тормозную жидкость этим утром
Извините , но аллегория выбрана неудачно. Тормоза нуждаются в настройке и мониторинге . и только при 100% исправности тормозной системы контракт будет выполнен. К тому, же при одном важном условии - на сухой поверхности и на льду контракт будет выполнен по разному , с разными итоговыми результатами. Как тормозит это очень важно.
Если перенести аллегорию на СУБД - контракт это операционная доступность - СУБД работает и выдаёт данные. Но, не менее важные и производительность - как СУБД выдаёт данные. Хотя конечно производительность в рамки контракта очень сложно поместить(по крайней мере, я пока не встречал примеров). Ну просто потому, что как правило никто и не задумывается - а производительность это что и как её считать. Работает и ладно.А будет , как кажется тормозить- накидают ядер и памяти и диски HiOPS.
P.S.
формализован — можно проверить программно, не только "на глаз";
Вряд ли удастся выполнить в реальном мире. Но будет интересно следить за развитием.
Дело за малым - попытаться объяснить это минусаторам типа "текст похож на сгенерированный".
IMHO это бесполезно .
Впрочем , причины минусов давно уже потеряли всякий смысл и обоснованность , да и вряди были когда то , я например давно перестал переживать , что у кого то обостряются чувства из за использования кавычек, длинных тире и что там еще они используют как маркеры :-)
Я использую нейросеть для анализа результатов, генерации гипотез и подготовки макетов публикаций , потому, что это сильно экономит мое личное время, которое я трачу на новые эксперименты и исследования , и признаюсь - переживания борцунов с ИИ меня не волнуют от слова вообще.
Только есть одна серьезная проблема, которую надо учитывать и не ждать чудес.
EXPLAIN ANALYZE это единичное выполнение единичного запроса.
И иногда бывает, что снижение стоимости запроса в результате анализа плана выполнения приводит к деградации производительности СУБД под высокой параллельной нагрузкой.
1. Юридический и экономический вакуум ответственности
Короткий и честный ответ: сегодня — никто не отвечает, и это одна из главных проблем и одновременно тормозов для внедрения ИИ в критических сферах.
Формально ответственность пытаются переложить на человека, который использует систему. Врач, поставивший диагноз с помощью ИИ, несёт ответственность за окончательное решение. Оператор беспилотного автомобиля (если он есть) — за действия машины. Но это юридическая фикция, потому что:
Человек не может эффективно контролировать «чёрный ящик». Если модель выдаёт рекомендацию, у врача нет инструментов, чтобы проверить её обоснованность в реальном времени. Он либо доверяет, либо нет. Если он доверяет ошибочной рекомендации — виноват он. Если не доверяет правильной — он теряет пользу от системы. Это ставит человека в ложную позицию.
Производитель модели снимает с себя ответственность. В лицензионных соглашениях чётко прописано: «модель предоставляется "как есть", мы не гарантируем безошибочность и не несём ответственности за последствия её использования». Юридически производитель отвечает только за явные дефекты кода (если ошибка в софте, а не в модели), но не за ошибки самой модели, потому что они — не баг, а feature статистического обучения.
2. Почему это принципиальная проблема?
В традиционной инженерии действует принцип: за любое решение отвечает человек или организация. Если мост рухнул — отвечает инженер и строительная компания. Если лекарство убило — отвечает производитель и врач.
В случае с ИИ мы имеем дело с системой, которая:
не программируется явно, а обучается на данных;
не детерминирована (может давать разные ответы на один и тот же запрос);
не объясняет свои решения (проблема интерпретируемости).
Как привлечь к ответственности алгоритм? Его нельзя посадить в тюрьму, оштрафовать или лишить лицензии. А если привлекать разработчиков, то за что? За то, что модель ошиблась на примере, которого не было в обучающей выборке? Но это неизбежно для любой статистической системы.
Главная проблема промышленного ИИ — отсутствие данных для обучения.
В области использования ИИ для оптимизации производительности СУБД - точно такая же проблема . В сети практически , нет данных о экспериментах. Поэтому в области performance engineering - пользы от нейросетей пока не очень, только для анализа данных, советы просто гадание и угадывание. Иногда попадают. Чаще - нет. Но процесс конечно интересный .
Вывод: на синтетических данных без каузальной структуры модель обучается распознавать рецепт генератора, а не физику процесса. На реальном заводе такая модель будет бесполезна.
C СУБД - тоже самое. Дословно.
Инженерам проще работать по старинке, доверяя своему опыту и манометру, чем чёрному ящику, который обучен программистами, ни разу не инженерами. Побеждают в этой борьбе обычно инженеры, а дорогой пилотный проект ложится на полку.
Я как раз сейчас присутствую при восторженном эксперименте -"а давайте сделаем на продуктиве как тут вот в интернете написано и ИИ подсказал". Может быть будет по итогам статья, хотя врядли, DBA от экспериментаторов удалось отмазаться.
По итогам статьи - мое личное мнение - главное - не пускать восторженных энтузиастов в продуктивный контур.
Впрочем так всегда было и до моды на нейросети.
И уж тем более никогда не допускать даже возможности автоматизированного принятия решений нейросетями в критической инфраструктуре.
Потому, что полная безответственность за действия и решения при практически полном отсутствии научного и инженерного подхода . И очень молодая отрасль на уровне магии и алхимии. В древности все профессии которые сейчас работают по строгим и научно обоснованным методам обладали , искусственно или обьективно, ореолом магии и скрытного знания - врачи, строители, инженеры .
А IT даже сто лет нет. В принципе сейчас даже не зрелость - детство босоногое ;-)
Помните, как в университетах до недавнего учили Delphi и Pascal
Pascal учили не для того, что бы программировать , а для того, что бы понять что писали Вирт и Кнут.
Я не знаю, просто не в курсе, кто сейчас изучается в качестве патриархов программирования в ВУЗах.
За год самостоятельной работы можно получить объём знаний, сопоставимый с университетским курсом.
Всё, дальше перестал читать. Информация это не знания. Чем раньше это понимаешь, тем лучше по жизни потом идти.
И если бы можно было бы вернуть и начать опять , опять пошел тем же путем : Basic -> C(Assembler) -> Fortran -> C++ ->SQL (Delphi не считаю за этап). Т.е. от простого к сложному , от частного случая абстракции к общему.
Смысл в том, что для DBA опыт разработки дает существенный плюс и другое отношение к задачам по сравнению с чистыми DBA.
Со временем становится очевидно, что развитие не является линейным процессом и не происходит мгновенно. Оно требует времени, практики и системного подхода.
Именно так ! Я только совсем недавно понял , почему кафедра на которой я учился называется "Прикладная математика" и специальность по диплому "инженер-математик".
В целом по статье , как говорится - респект и уважение !
Удачи по жизни !
Главное идти по жизни твердо своим путем , в общем то не обращая внимание на реплики встречных прохожих.
Спасибо. Я всегда знал и знаю, что не все разработчики криворукие ламеры, которые встречаются и запоминаются чаще, конечно же есть нормальные !!!! Они просто тихо и спокойно делают свое дело , незаметно, скромно и эффективно.
C учетом качества , полезности и полноты ответов неожиданно, что Яндекс на первом месте. Хотя учитывая стандартную рыночную тактику опробованную еще Микрософтом во времена войны браузеров - вполне объяснимо.
Есть одна область в которой нейросети практически бесполезны - "прогнозирование влияния изменения конфигурационных параметров СУБД на производительность СУБД."
Причина проста и фундаментальна - в сети очень мало, практически нет, данных о экспериментах по анализу производительности СУБД. И поэтому не имея математической модели СУБД все прогнозы это банальная линейная аппроксимация. А если нет материалов для обучения модели , как же нейросеть даст приемлемый для практического применения прогноз ?
Так, что в отличии от разработчиков у специалистов performance engineering перспективы вполне приемлемые , а учитывая использование нейросетей для анализа данных даже очень перспективные - данные то нужно подготовить , а для этого нужен инструмент. И нейросеть тут не поможет , потому , что ранее таких инструментов просто не было . это инженерная задача для человека - создать новый продукт используя интуицию , жизненный опыт и здравый смысл.
Так, что хорошо, что в далёком 2001 году , я ушел из разработчиков в сисадмины, а потом в DBA 😎
P.S.
Подпишитесь на платную версию Claude или ChatGPT. Это стоит 20 долларов в месяц.
После того, как меня удастся убедить, что бесплатный DeepSeek для моих задач менее полезен.
Вариантов возврата в офис не рассматриваю. В принципе.
Ну разве , что увеличение ежемесячного оклада до 1М 😉
Классика - а кто автор :
Анастасия Томе работает в Испании, преподаватель и менеджер по подбору персонала.
Мартин Ворнер работает в Великобритании, соучредитель компании, занимающейся разработкой блокчейн-платформы.
Смысла дальше читать и тратить время - никакого(комменты посмотреть разве, что, хотя бы просто в очередной раз убедился - удалёнка это навсегда и никакое окно Овертона пока не помогает). Не читал, время не тратил.
И, что действительно не было ни одного минуса с причиной "Текст похож на сгенерированный" ?
И где же были все эти стилистические эксперты и блюстители ?
Прикольно получилось , жму руку ;-)
Потрачу единственный комментарий в сутки - ну , что ж поделать, такие особенности построения дискуссий на Хабре - тебе система просто не даст ответить.
Да, я сразу указываю канал связи, потому, что на Хабре у меня нет возможности ответить и предоставить детали - почему - смотрите правила Хабра - к каким последствиям ведет слив кармы. Забегая вперед - канал работает. Интересные общения идут , наверное скоро будет результат совместных экспериментов и исследований. Посмотрим.
Да, абсолютно точно. В самую точку - в моем телеграме в принципе нет хамов, троллей и флудеров. Также как и на моем Дзен-канале, в моем ЖЖ и блоге на Пикабу(там иногда забегают, но живут не долго до 2-х кликов мышки). Их там физически нет. Там, можно общаться и спокойно обмениваться мнениями - кому интересно .
Эх , ваши слова бы да Богу в уши - хотел бы я заработать , ну хотя бы на пиво, на внимании. Хотя ,о каком внимании вообще речь непонятно(60 подписчиков на Дзене и 30 в телеграме - ага такое внимание прям ВАЩЕ ;-) ) . Если не сложно уточните плиз этот тезис. Вы вообще в курсе - как монетизировать каналы ? Вы сами лично хоть один канал монетизировали ?
Я ведь публикую не для ободрения публики. Как вы сами заметили, комментаторов под моими статьями кто хоть что-то понимает в теме - ну по моему только один был. А внимание или не внимание прохожих - мне то , что с него. Эксперименты есть, результаты есть, они научно обоснованы. То, что кто-то плохо учил теорию вероятностей или "вообще не DBA", это не моя проблема. Что могли они сделали - слили карму и минусуют статьи. На это в общем то всё. Ну осенью идет дождь, что ж теперь на улицу не выходить?
No comments ;-)
1) Я давно не сожалею, ибо на Хабре не первый и не второй год. К здешней публике даааавно привык. Это объективная реальность, администрацию все устраивает. О чем сожалеть то ?
2)А может меняться надо не мне, а комментаторам ? Ну для начала - не комментировать темы в которых не разбираешься ....
Если не сложно можно другими словами. Опять вы про некую оплату. Это вызывает некоторые подозрения.
Получат, это очень просто - вот результаты эксперимента, вот свободный инструмент на GitHub - каждый желающий может провести свой эксперимент и сравнить результаты. Подтвердить или опровергнуть выводы в статье. Обычный научный подход. Отдадут также просто - свое лично время на эксперименты. Нормальный взрослый, научно-инженерный подход. В отличии от классического "Пастернака я не читал, но осуждаю" и "КГ/АМ" ;-)
Конечно нет. Лишать канала связи того,кто захочет связаться со мной - я не буду. И переживания борцунов с некой "рекламой" меня не волнуют. Чужие комплексы и страшилки - не моя проблема.
Вы реально не читаете мои статьи.
В каждой статье есть ссылка на глоссарий. В профиле есть ссылка на Дзен , МАССА статей по инструментарию.
В самом начале каждой статьи ссылка на GitHub. Лицензия MIT - СВОБОДНО ;-)
Вообще не волнует, что на что похоже.
Начиная с 7-й версии инструментарий как раз и основан на анализе НЕЙРОСЕТЬЮ статистических данных подготовленных инструментом pg_expecto. Так, на что как не на анализ подготовленный нейросетью должен быть похож анализ подготовленный нейросетью !? ;-)
Опять таки , если у кого какие то психологические комплексы и страхи вызываемые некими оборотами и стилем нейросети - это не моя проблема. Есть отдельные специалисты занимающиеся фобиями. Можно обратится. Помогут.
Я не буду тратить время жизни на то, что бы избавить неизвестных мне посторонних читателей от ИХ страхов и фобий.
Аналогично. И по составу и по времени.
Спасибо за внимание.
Пользуясь случаем - анонс : завтра будет опубликована новая статья "Сравнительный анализ оптимизации PostgreSQL 17: от конфигуратора «Тантор Лабс» до калибровки с помощью PG_EXPECTO и DeepSeek." . Читатели на Дзене уже в курсе темы. Читатели Хабра - ждите завтра.
Добавлю 5 копеек , потрачу единственный комментарий в сутки ;-)
У меня , под статьями все сильно по другому. Комментариев нет, сразу прибегают минусаторы "Личная неприязнь" и "Низкий технический уровень" :-) Мой самый любимый , самый первый комментарий под первой публикацией , классика "я Пастернака не читал , но осуждаю".
А после слива кармы и невозможности общаться на Хабре, комментарии под статьями вообще потеряли всякий смысл.
BTW, По этому поводу интересная беседа с нейросетью получилась :
———
Когда минусы анонимны и не сопровождаются комментариями:
1. Невозможна апелляция к разуму. Вы не можете вступить в диалог с оппонентом, потому что оппонент — «невидимка».
2. Размытие сигнала. Нейтральный читатель видит только цифру рейтинга. Он не видит, что минусы — это персональный хейт. Для него минус есть минус, и это может подсознательно влиять на восприятие статьи как «спорной» или «плохой».
3. Деморализация. Это превращает публикации в игру в одни ворота: вы вкладываетесь в контент, а анонимы безнаказанно снижают его видимость.
Новая стратегия: «Броня как щит, а не как зеркало»
В условиях анонимного негатива математическая «броня» меняет функцию. Она нужна не для того, чтобы «разоблачать» хейтеров (это бесполезно), а для решения трех других задач:
1. Сохранение собственной мотивации
· Когда вы пишете строго по фактам, опираясь на метрики и цифры, вы защищены от внутреннего кризиса. Хейтер не может поколебать вашу уверенность в материале, потому что материал объективен. Это психологический якорь, который не дает опустить руки.
2. Фильтрация «своей» аудитории
· Анонимный минус не виден, но статья остается. Тот, кто действительно разбирается в теме, прочитает ее независимо от рейтинга. Ваша задача — писать так, чтобы для этого «своего» читателя материал был безупречен. Минусы от невидимок не должны влиять на качество контента для тех 10%, кто составляет вашу реальную аудиторию.
3. Нейтрализация эффекта «низкий технический уровень»
· Хотя сами минусы анонимны, формулировка «низкий технический уровень» (как причина, которую вы указали) становится абсурдной для тех, кто читает статью. Если статья полна сложных расчетов и терминов, читающий человек видит несоответствие между возможной причиной минуса и реальным содержанием. Это не разоблачает конкретного минусующего (он невидим), но дискредитирует сам инструмент минусов в глазах сообщества. Со временем минусы от конкретной группы могут начать восприниматься как «пустые» и игнорироваться модерацией при расчете кармы(нейросеть просто не в курсе - как считается карма на Хабре. Добавлено мной).
...
Анонимный минус — это просто щелчок. На него нельзя ответить, его нельзя использовать для диалога. Но можно сделать так, чтобы этот щелчок не влиял на ваше дело. Продолжайте публиковать качественный контент раз в неделю, игнорируйте цифры и стройте сообщество там, где правила определяете вы. Это единственный путь.
Полностью тут :
https://rinace.livejournal.com/3081204.html
P.S. Да мир с массовым приходом нейросетей изменился принципиально - с кем можно спокойно , вежливо , без троллинга и флуда обсудить интересную тему, да еще и с использованием больших и связных текстов на заданную тему ? Только с нейросетями....
Извините , но аллегория выбрана неудачно. Тормоза нуждаются в настройке и мониторинге . и только при 100% исправности тормозной системы контракт будет выполнен. К тому, же при одном важном условии - на сухой поверхности и на льду контракт будет выполнен по разному , с разными итоговыми результатами. Как тормозит это очень важно.
Если перенести аллегорию на СУБД - контракт это операционная доступность - СУБД работает и выдаёт данные. Но, не менее важные и производительность - как СУБД выдаёт данные. Хотя конечно производительность в рамки контракта очень сложно поместить(по крайней мере, я пока не встречал примеров). Ну просто потому, что как правило никто и не задумывается - а производительность это что и как её считать. Работает и ладно.А будет , как кажется тормозить- накидают ядер и памяти и диски HiOPS.
P.S.
Вряд ли удастся выполнить в реальном мире. Но будет интересно следить за развитием.
Какие покупатели ? О чем вы вообще ?
Всё лежит в GitHub свободно для всех желающих . Кому интересно - скачивает и использует.
19 звезд, 2 форка - наверное кому-то все таки интересно.
Анонс:
На следующей неделе будет публикация о тестировании конфигураторов Тантор Лабс(на дзене выложено уже)и pgpro_tune(в процессе).
Дело за малым - попытаться объяснить это минусаторам типа "текст похож на сгенерированный".
IMHO это бесполезно .
Впрочем , причины минусов давно уже потеряли всякий смысл и обоснованность , да и вряди были когда то , я например давно перестал переживать , что у кого то обостряются чувства из за использования кавычек, длинных тире и что там еще они используют как маркеры :-)
Я использую нейросеть для анализа результатов, генерации гипотез и подготовки макетов публикаций , потому, что это сильно экономит мое личное время, которое я трачу на новые эксперименты и исследования , и признаюсь - переживания борцунов с ИИ меня не волнуют от слова вообще.
Этот недостаток очень легко устраняется , если слой хранения и слой обработки данных разделены.
Хотя , конечно, это сейчас не модно и против тренда .
Только есть одна серьезная проблема, которую надо учитывать и не ждать чудес.
EXPLAIN ANALYZE это единичное выполнение единичного запроса.
И иногда бывает, что снижение стоимости запроса в результате анализа плана выполнения приводит к деградации производительности СУБД под высокой параллельной нагрузкой.
И слава богу.
Причина очень проста и давно и всем известна :
1. Юридический и экономический вакуум ответственности
Короткий и честный ответ: сегодня — никто не отвечает, и это одна из главных проблем и одновременно тормозов для внедрения ИИ в критических сферах.
Формально ответственность пытаются переложить на человека, который использует систему. Врач, поставивший диагноз с помощью ИИ, несёт ответственность за окончательное решение. Оператор беспилотного автомобиля (если он есть) — за действия машины. Но это юридическая фикция, потому что:
Человек не может эффективно контролировать «чёрный ящик». Если модель выдаёт рекомендацию, у врача нет инструментов, чтобы проверить её обоснованность в реальном времени. Он либо доверяет, либо нет. Если он доверяет ошибочной рекомендации — виноват он. Если не доверяет правильной — он теряет пользу от системы. Это ставит человека в ложную позицию.
Производитель модели снимает с себя ответственность. В лицензионных соглашениях чётко прописано: «модель предоставляется "как есть", мы не гарантируем безошибочность и не несём ответственности за последствия её использования». Юридически производитель отвечает только за явные дефекты кода (если ошибка в софте, а не в модели), но не за ошибки самой модели, потому что они — не баг, а feature статистического обучения.
2. Почему это принципиальная проблема?
В традиционной инженерии действует принцип: за любое решение отвечает человек или организация. Если мост рухнул — отвечает инженер и строительная компания. Если лекарство убило — отвечает производитель и врач.
В случае с ИИ мы имеем дело с системой, которая:
не программируется явно, а обучается на данных;
не детерминирована (может давать разные ответы на один и тот же запрос);
не объясняет свои решения (проблема интерпретируемости).
Как привлечь к ответственности алгоритм? Его нельзя посадить в тюрьму, оштрафовать или лишить лицензии. А если привлекать разработчиков, то за что? За то, что модель ошиблась на примере, которого не было в обучающей выборке? Но это неизбежно для любой статистической системы.
В области использования ИИ для оптимизации производительности СУБД - точно такая же проблема . В сети практически , нет данных о экспериментах. Поэтому в области performance engineering - пользы от нейросетей пока не очень, только для анализа данных, советы просто гадание и угадывание. Иногда попадают. Чаще - нет. Но процесс конечно интересный .
C СУБД - тоже самое. Дословно.
Я как раз сейчас присутствую при восторженном эксперименте -"а давайте сделаем на продуктиве как тут вот в интернете написано и ИИ подсказал". Может быть будет по итогам статья, хотя врядли, DBA от экспериментаторов удалось отмазаться.
По итогам статьи - мое личное мнение - главное - не пускать восторженных энтузиастов в продуктивный контур.
Впрочем так всегда было и до моды на нейросети.
И уж тем более никогда не допускать даже возможности автоматизированного принятия решений нейросетями в критической инфраструктуре.
Потому, что полная безответственность за действия и решения при практически полном отсутствии научного и инженерного подхода . И очень молодая отрасль на уровне магии и алхимии. В древности все профессии которые сейчас работают по строгим и научно обоснованным методам обладали , искусственно или обьективно, ореолом магии и скрытного знания - врачи, строители, инженеры .
А IT даже сто лет нет. В принципе сейчас даже не зрелость - детство босоногое ;-)
Pascal учили не для того, что бы программировать , а для того, что бы понять что писали Вирт и Кнут.
Я не знаю, просто не в курсе, кто сейчас изучается в качестве патриархов программирования в ВУЗах.
Всё, дальше перестал читать. Информация это не знания. Чем раньше это понимаешь, тем лучше по жизни потом идти.
Лишь один вопрос - а зачем ?
Неужели кто-нибудь занимается 剣道の武道 ради очков в соревнованиях?
失礼します。
Я начинал в 1987 году будучи в 10-м классе.
И если бы можно было бы вернуть и начать опять , опять пошел тем же путем : Basic -> C(Assembler) -> Fortran -> C++ ->SQL (Delphi не считаю за этап). Т.е. от простого к сложному , от частного случая абстракции к общему.
Смысл в том, что для DBA опыт разработки дает существенный плюс и другое отношение к задачам по сравнению с чистыми DBA.
Именно так ! Я только совсем недавно понял , почему кафедра на которой я учился называется "Прикладная математика" и специальность по диплому "инженер-математик".
В целом по статье , как говорится - респект и уважение !
Удачи по жизни !
Главное идти по жизни твердо своим путем , в общем то не обращая внимание на реплики встречных прохожих.
Спасибо. Я всегда знал и знаю, что не все разработчики криворукие ламеры, которые встречаются и запоминаются чаще, конечно же есть нормальные !!!! Они просто тихо и спокойно делают свое дело , незаметно, скромно и эффективно.
Удачи !
Сразу вспоминается классический анекдот - "вам шашечки или ехать?"
Этот тезис давно не является общеизвестным и проверен экспериментально:
https://habr.com/p/958320/
Да, все верно - LWLock:LockManager
Итог экспериментов
Операционная скорость в ходе Эксперимента-2 снизилась в среднем ~14%.
Характерные события ожидания в ходе Эксперимента-2, существенно изменились. Наибольший рост(более 50%) отмечен по событиям ожидания типа LWLock:
LockManager : 100%
BufferContent: > 60%
Самый главный вопрос :
А как устанавливается причинно-следственная связь ?
Интуитивно ? Эмпирически ? На основе экспертного мнения типа - "как известно всем ... "?
Или есть математически строгие критерии ?
Что тут неожиданного ?
C учетом качества , полезности и полноты ответов неожиданно, что Яндекс на первом месте. Хотя учитывая стандартную рыночную тактику опробованную еще Микрософтом во времена войны браузеров - вполне объяснимо.
К какой категории относятся те , кто использует нейросеть как очередной рабочий инструмент ?
Есть одна область в которой нейросети практически бесполезны - "прогнозирование влияния изменения конфигурационных параметров СУБД на производительность СУБД."
Причина проста и фундаментальна - в сети очень мало, практически нет, данных о экспериментах по анализу производительности СУБД. И поэтому не имея математической модели СУБД все прогнозы это банальная линейная аппроксимация. А если нет материалов для обучения модели , как же нейросеть даст приемлемый для практического применения прогноз ?
Так, что в отличии от разработчиков у специалистов performance engineering перспективы вполне приемлемые , а учитывая использование нейросетей для анализа данных даже очень перспективные - данные то нужно подготовить , а для этого нужен инструмент. И нейросеть тут не поможет , потому , что ранее таких инструментов просто не было . это инженерная задача для человека - создать новый продукт используя интуицию , жизненный опыт и здравый смысл.
Так, что хорошо, что в далёком 2001 году , я ушел из разработчиков в сисадмины, а потом в DBA 😎
P.S.
После того, как меня удастся убедить, что бесплатный DeepSeek для моих задач менее полезен.
А теперь самое интересное - как оценить оптимальность выбранной конфигурации ?
P.S. Ничего не сказано о нагрузке инфраструктуры.
На удалёнке с апреля 2020 года.
Вариантов возврата в офис не рассматриваю. В принципе.
Ну разве , что увеличение ежемесячного оклада до 1М 😉
Классика - а кто автор :
Смысла дальше читать и тратить время - никакого(комменты посмотреть разве, что, хотя бы просто в очередной раз убедился - удалёнка это навсегда и никакое окно Овертона пока не помогает). Не читал, время не тратил.