Хранение данных *

С начала 2026 года резко выросли цены на гексафторид вольфрама — один из ключевых газов, используемых при производстве микросхем. Крупные поставщики из Азии почти одновременно пересмотрели контракты с фабриками, объясняя это подорожанием сырья и высоким спросом со стороны производителей памяти и процессоров. В результате выросла стоимость обработки кремниевых пластин, и этот рост постепенно начинает отражаться на всей электронике — от серверов до обычных смартфонов. А если учесть, что цены и так растут, то текущая тенденция может вывести ценник чипов просто на орбиту. Давайте разберемся в ситуации.

Где-то в конце лета 2025-ого я собирал NAS-сервер. Чисто для себя, под свои нужды и хотелки, и совершенно не планировал что-то публично описывать. Всю необходимую информацию искал через google, а тот раз-через-раз в результатах поиска подкидывал вот эту статью:

Хардкорный NAS: как собрать хранилище на OmniOS и не сойти с ума

Я долго проходил мимо этой ссылки, ибо сам заголовок вызывал массу вопросов, и почему-то казалось, что несогласие с автором заставит меня написать что-то в ответ. Так и получилось после прочтения. Я зачем-то зарегистрировался на Хабре и пишу эти буквы.

Российский бизнес переживает эпоху «Великого перехода». Санкционное давление и уход западных вендоров заставили компании в спешке мигрировать на отечественное ПО. Но гонка за новыми платформами обнажила старую как мир проблему: наши системы полны «мусора».

На многочисленных проектах по миграции с SAP и западных CRM на российские решения наблюдается одна и та же картина: бизнес ждет «магии» от новой системы, а получает перенос хаоса. Аналитики и ИТ-специалисты приходят к выводу: битва за качество данных проигрывается не из-за отсутствия талантливых разработчиков, а потому что бизнес-анализ как дисциплина в России до сих пор не воспринимает данные как стратегический актив.

В этом цикле будут разобраны три фатальные ловушки, в которые попадают компании, и главное — предложены пошаговые рецепты спасения, основанные на реальной практике и современных методологиях.

USB-флешки многие воспринимают как временную вещь: скинули на них пару файлов — отчет, фотографии, видео — и бросили в ящик стола. Есть распространенное мнение, что долго так хранить данные нельзя, через год-два они начинают портиться. Энтузиаст по имени Зак Вэнс решил проверить, правда ли это, и в 2020 году запустил простой эксперимент. Он записал данные на несколько флешек, закинул в коробку и теперь время от времени проверяет, что с ними происходит. Результаты противоречат устоявшемуся мнению. Оказалось, что при обычном хранении и нормальном качестве накопителей информация может сохраняться гораздо дольше, чем принято думать. 

В последние месяцы мы активно занимаемся обновлением нашей продуктовой линейки однофазных источников бесперебойного питания, чтобы максимально соответствовать текущим запросам наших партнеров и заказчиков. Предыдущее поколение серий Smart-Save Online SRT\SRV\SMT и другие вышли на рынок почти 4 года назад, перезапустив тем самым наше предложение однофазных ИБП под брендом Systeme Electric. Пришло время для обновления: более эффективной, функциональной и не менее надежной линейки!

Несколько месяцев назад мы вывели на рынок новое поколение однофазных ИБП Smart-Save Online SRT G2 мощностью 1-10 кВА, теперь время пришло для младшей серии – Smart-Save Online SRV G2. Младшая в данном случае означает исключительно оптимизацию определенного набора функций без какого-либо ущерба для надежности. В подтверждение этому мы предлагаем до 3 лет гарантии на все ИБП нового поколения – и SRT G2, и SRV G2.

В рамках данного обзора мы покажем ключевые особенности нового поколения серии SRV с акцентом на сравнении серией SRT второго поколения. Надеемся, что в итоге у вас возникнет четкое понимание, зачем мы добавили в продуктовый портфель две, на первый взгляд, похожих линейки.

По старой доброй традиции мы разбиваем серию SRV G2 на две подлинейки: 1-3 кВА и 6-10 кВА. Напомним: ИБП до 3кВА еще можно использовать со стандартной розеткой на 16 А, а вот более мощные модели – уже нет.

Начнем с меньшего мощностного диапазона – он состоит из 1 кВА, 2 кВА и 3 кВА ИБП.

Тут также есть две разновидности:

Британский стартап HoloMem представил технологию, которая может стать серьёзной альтернативой традиционным картриджам, широко используемым в центрах обработки данных и для долговременного архивирования. Слышали? Но обо всём по порядку.

Представьте: внутренняя команда аналитики завершила квартал и большой набор инициатив, все прошло по плану. Но тут же при подведении итогов возникает вопрос: «А наши внутренние пользователи заметили разницу? Это как-то повлияло на их работу?». В ответ получаем разрозненные отзывы: где-то похвалили, где-то пожаловались, а где-то вообще промолчали. 

В статье расскажу про решение, которое помогло команде платформы аналитики, а затем и целому департаменту аналитики в Туту системно собирать обратную связь и измерять пользовательский опыт. Поделюсь опытом, как нам удалось превратить разрозненные отзывы в систему и как мы заставили метрики «говорить».

А что, если современные технологии для большинства вещей избыточны? В проекте «ЭХО» я решил проверить это на практике, создав цифровую капсулу времени для потомков. Цель — позволить людям оставить память о себе (фото и мысли) в максимально простом и «вечном» формате.

Технически это эксперимент по созданию системы на 250 млн анкет без баз данных, фреймворков и лишних слоев — только чистый Go и минималистичный Linux. В этой статье я поделюсь опытом, как заставить обычный ПК работать с такой нагрузкой, используя лишь стандартную библиотеку и файловую систему.

Obsidian давно перестал быть просто «заметочником» — для многих это полноценная рабочая среда, где живут задачи, проекты, люди и знания. Но как только дело доходит до структурированных данных — книг, контактов, курсов — пользователи неизбежно упираются в вопрос: чем это организовать? Долгое время единственным вменяемым ответом был плагин DB Folder. Затем Obsidian выкатил встроенный Bases — и сообщество разделилось. В этой статье я разберу оба инструмента на конкретном примере: создам базу данных книг в каждом из них, сравню возможности и расскажу, какой из них и для кого подойдёт лучше. Если тема управления знаниями в Obsidian вам близка — заглядывайте в мой тг-канал, там я разбираю подобные вещи регулярно.

Хранение данных в S3 часто воспринимается как нечто простое: загрузили объект, при необходимости обновили или удалили. Но на практике это хранилище обычно используется в сценариях, в которых цена ошибки слишком высока. Вы же хотите случайно удалить или перезаписать бэкапы, логи, артефакты сборки или данные, подпадающие под регуляторные требования. Чтобы защититься от подобных ситуаций, в S3 есть механизм Object Lock.

Всем привет! Меня зовут Клюев Алексей, я старший разработчик S3-совместимого объектного хранилища в Selectel. В этой статье мы разберем, как работает Object Lock, какие способы блокировки объектов он поддерживает, чем отличаются режимы удержания и какие ограничения важно учитывать при работе с ними. В качестве примеров будем использовать язык Go и aws-sdk-go v2.

Спроси любого уважаемого аналитика или инженера данных о том, какие бывают способы моделирования данных, тебе ответят: звезда, 3NF и DataVault. Спроси ИИ, получишь примерно такой же ответ. Придешь на какой-нибудь проект в компанию, также скорее всего встретишь там кого-нибудь из этих друзей. В 90% материалах про методологии моделирования освещаются только эти трое. Как будто других методологий не существует.

Да, эта троица, наверное, самая популярная и подходящая под большую часть задач, но в мире есть еще уйма других не менее интересных способов как организовать свои данные. И сегодня мы постараемся целиком их рассмотреть.

У меня есть привычка, которую я не очень люблю: складывать старые накопители в коробку из-под обуви на балконе. Когда кладу, думаю «ну ладно, потом разберусь». На одном фотки из поездки, на другом какие-то рабочие черновики, на третьем вообще непонятно что, но выкинуть жалко, вдруг пригодится.

Так вот, «потом» наступило примерно через тринадцать месяцев. Взял оттуда повидавший жизнь SSD (какой-то ноунейм с алика, купленный ради эксперимента), подключил через переходник. Диск опознался, SMART вроде бы в норме. Начал смотреть файлы. Папка с фотографиями открылась, но штук двадцать из трёхсот битые. Превьюшки есть, а сам снимок каша из пикселей, либо вообще ошибка чтения. Архив с документами — «архив повреждён». Ни вирусов, ни падений, ни скачков напряжения. Диск тупо лежал в коробке и забыл часть того, что ему доверили.

Я, конечно, знал, что SSD не вечные. Но одно дело знать теоретически, а другое открыть папку и увидеть вместо фоток мусор. Это, мягко говоря, отрезвляет.

Этот текст вызовет много негатива, но нам и правда надо признаться самим себе. Цифровые сервисы победили давно и с большим отрывом. Особенно на рынке видеоигр.

С этим можно долго спорить, ругаться и говорить, что это не так, но вот вам факт: физические копии — это рудимент и атавизм, от которого пора отказаться, и в этом материале я постараюсь объективно объяснить почему.

Как вы называете папки с документами? Я использую префикс yyyyMMdd и раскладываю всё по событиям. В статье примеры моей файловой архитектуры.

На протяжении последних лет российский бизнес является одной из главных мишеней для хакеров. Все это происходит на фоне цифровизации, когда информационные технологии становятся основой для процессов организации. По данным аналитиков компании Positive Technologies, в 2026 году количество успешных кибератак в России увеличится на 30-35% по сравнению с 2025 годом. Активность злоумышленников в инфраструктуре несет урон как для репутации, так и бюджета компании.

Нередко финансовые потери, например, от массовой утечки данных или остановки работы производства исчисляются сотнями миллионов рублей. Особенно эти суммы огромны для среднего и малого бизнеса. В таких случаях поможет заблаговременное создание эффективной системы защиты информации, так как это потребует гораздо меньших расходов, чем ликвидация последствий хакерской атаки. Подробнее об этом с конкретными примерами расскажет Илья Куриленко, заместитель генерального директора по развитию компании «Анлим», центра компетенций по информационной безопасности (ИБ).

В начале 2025 года компания MinIO в лице сооснователя Harshavardhana начала поэтапно сворачивать свою версию Community Edition. В феврале из open-source версии был вырезан веб-интерфейс администрирования - управление политиками, мониторинг, репликация, IAM - всё это переехало в коммерческий продукт AIStor с ценником от $96 000 в год. Пользователям оставили лишь базовый object browser и CLI-утилиту mc. В мае последовало удаление поддержки OIDC-аутентификации. В октябре MinIO прекратил публикацию Docker-образов и готовых бинарников - причём аккурат в момент раскрытия критической CVE-уязвимости. А в декабре 2025-го проект официально перешёл в режим maintenance mode: никаких новых фич, pull request'ы не принимаются, только точечные security-фиксы по усмотрению компании.

Привет, Хабр. Меня зовут Сергей Петриченко. Я продуктовый менеджер VK Data Platform, VK Tech.

Традиционно крупные компании использовали централизованную модель управления данными с единой командой Data-инженеров. Однако по мере роста объемов данных и повышения требований к скорости обработки возникает соблазн перейти на новую модель — Data Mesh, которая предлагает делегирование управления данными бизнес-доменам. Вместе с тем это не всегда оправданно, а иногда и рискованно, поскольку классическая централизованная модель и Data Mesh имеют свои особенности и ориентированы на разные сценарии применения.

В этой статье я попробую разобрать, чем отличается Data Mesh от централизованной модели управления данными, каковы ее преимущества и риски, и главное – когда такой подход действительно нужен.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр, я DevRel команды Selena Lakehouse. Пишу про СУБД StarRocks, архитектуры Lakehouse и Streamhouse в Telegram-канале @starrocks_selena (https://t.me/starrocks_selena).

Полгода назад термин Streamhouse начал всплывать на конференциях и в блогах. При этом многие русскоязычные источники, которые я читал, сводят его к «замене Iceberg на Paimon и обновлению Flink» или путают с обычным Lakehouse. На самом деле за Streamhouse стоит интересная архитектурная логика. Конкретный набор компонентов, где каждый решает свою задачу: Apache Flink для вычислений, Apache Fluss как горячий потоковый слой, Apache Paimon как холодное хранилище. Вместе они дают потоковый Lakehouse с задержкой в секунды вместо минут.

Мне стало интересно: можно ли на этом стеке построить полноценный аналитический конвейер? Не на слайдах, а руками в Docker Compose, с SQL и реальным сценарием.

В этой статье:

Разбор статьи из Nature о Project Silica — фемтосекундные лазеры, боросиликатное стекло и конец эпохи миграций.

Технологии децентрализованной идентификации и верифицируемых данных перешли от концепций к промышленной эксплуатации. И ключевой драйвер этого перехода – не отдельные продукты или вендоры, а стык между международными стандартами (прежде всего W3C) и адаптированными под наше регулирование блокчейн-решениями. Статья объясняет, как эти два слоя взаимодействуют на практике, где уже применяются и какие вызовы остаются на пути массового внедрения.